本研究探讨了人工神经网络在学习和虚构能力方面的不足，特别是在储层计算机中的虚构现象。分析未训练吸引子在重构失败时的作用，认为它们是学习系统的固有特征，可能影响人工智能的信息生成与失真。

本文研究了大型语言模型在文摘生成中的偏见问题，提出了一种生成具有精细控制的人口属性的输入文档的方法。研究发现，单一文档的内容选择似乎在很大程度上不受偏见的影响，但虚构现象显示出有偏见传播到生成的文摘中的证据。