Die Unsicherheit in den Vorhersagen oder dem Wissen eines KI-Modells, die auf einem Mangel an Wissen oder unzureichenden Trainingsdaten für eine bestimmte Situation zurückzuführen ist. Das Modell "weiß, dass es etwas nicht weiß". Kann potenziell durch mehr Daten reduziert werden (im Gegensatz zur aleatorischen Unsicherheit).