Bài báo này nêu bật cách các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) như ChatGPT phơi bày các lỗ hổng của cơ sở hạ tầng tri thức hiện đại bằng cách mô phỏng tính nhất quán trong khi bỏ qua các cơ chế truyền thống như trích dẫn, thẩm quyền và xác minh. Theo đó, tác giả đề xuất khuôn khổ Cơ sở hạ tầng Nhận thức luận Vị trí (SEI) như một công cụ chẩn đoán để phân tích cách thức tri thức trở nên có thẩm quyền trên các hệ thống người-máy trong điều kiện hậu nhất quán. Thay vì dựa vào các lĩnh vực học thuật ổn định hoặc các cộng đồng thực hành được giới hạn rõ ràng, SEI theo dõi cách thức độ tin cậy được trung gian hóa trên các sắp xếp thể chế, tính toán và thời gian. Tích hợp những hiểu biết sâu sắc từ các nghiên cứu cơ sở hạ tầng, lý thuyết nền tảng và nhận thức luận, khuôn khổ này nhấn mạnh sự phối hợp hơn là phân loại, làm nổi bật nhu cầu về các mô hình quản lý nhận thức luận có tính dự đoán và thích ứng. Bằng cách cung cấp một giải pháp thay thế hấp dẫn cho các mô hình biểu diễn của giao tiếp học thuật, bài báo này đóng góp vào các cuộc thảo luận về quản trị AI, sản xuất tri thức và thiết kế đạo đức của các hệ thống thông tin.
