L'article propose un cadre sémantique pour décrire les systèmes IA, arguant que leurs sorties sont des représentations conçues plutôt que des descriptions directes de faits ou d'états du monde. Cette approche permet d'examiner la correction des représentations en distinguant entre les connaissances de domaine acceptées, les sources de référence et les capacités actuelles du système.
- Le cadre fournit des définitions précises pour des échecs courants tels que l'extrapolation, les affirmations réfutées, les incohérences source-connaissance, les sources obsolètes, les hypothèses ajoutées et l'utilisation non justifiée.
- Il vise à établir un vocabulaire pour spécifier et vérifier les systèmes IA où les sorties, les citations, les appels d'outils et les actions doivent être justifiés par des affirmations fiables et une autorité explicite plutôt que par une fluidité apparente.