Limity analýzy svědectví (NLP/LLM)

Subjektivní zkreslení: Lidé do hlášení promítají očekávání, emoce a kulturní vlivy.

Korelované chyby: Svědci se navzájem ovlivňují (sociální nákaza), což AI může vyhodnotit jako "potvrzení", ač jde o multiplikovanou chybu.

Nedostatek fyzikálních dat: Text neobsahuje přesné údaje o vzdálenosti, rychlosti nebo úhlovém rozlišení.

GIGO efekt: "Garbage In, Garbage Out" – pokud je vstupem nespolehlivé svědectví, výstupem bude jen statisticky zpracovaná nespolehlivost.

🛰️ Role technologií (Galileo Project & VAR)

Instrumentální objektivita: Kamery a senzory nemají emoce ani předsudky.

Triangulace: Více pozorovacích směrů umožňuje vypočítat trajektorii, což žádný textový popis nenahradí.

Fyzikální důkaz: Stejně jako DNA v soudnictví nebo VAR ve fotbale, i v astronomii je fyzikální záznam jedinou cestou k pravdě.

🤖 Kde AI skutečně pomůže?

AI má v tomto výzkumu své místo, ale jinde, než v analýze textů:

Zpracování signálů: Automatická detekce anomálií v obrovských objemech dat z kamer v reálném čase.

Filtrace známého: Rychlé odlišení ptáků, dronů a letadel od neznámých objektů.

Fúze dat: Propojování radarových dat s optickými záznamy pro vytvoření 3D modelu pohybu.

Závěr: Analýza verbálních reportů pomocí AI může být zajímavou sociologickou studií o tom, jak lidé vnímají neznámo, ale pro fyzikální určení povahy UAP je téměř bezcenná. Bez kalibrovaných přístrojů zůstáváme v říši příběhů, nikoliv vědy.

Zdroj m