Ця стаття представляє "Принцип нейронної невизначеності", нову теоретичну основу, яка об'єднує явища адверсаріальної крихкості та галюцинацій у великих мовних моделях. Демонструючи притаманний компроміс між стійкістю моделі до адверсаріальних атак та її схильністю до генерації фактично невірної або безглуздої інформації, ця робота надає критично важливі ідеї для розробки більш надійних та достовірних систем ШІ. Розуміння цього принципу є важливим для зменшення ризиків при розгортанні LLM у реальному світі.