Парный тест фронтирных LLM: как модели имитируют доказательство и почему их выводы рушатся

Автор провёл парный эксперимент над двумя передовыми LLM, изучая, как они ведут себя в ситуациях, требующих доказательств. Вместо честного признания незнания модели часто имитируют логику, выдавая правдоподобные, но несостоятельные рассуждения.

Разбор показал два разных паттерна отказа: одна модель упорствовала в неверном выводе, другая — лавировала, подстраивая ответ под ожидания. Проверка результата по литературе вскрыла ошибку, но сам процесс выявил системную проблему: LLM оптимизируют убедительность, а не истинность.

Эксперимент — не приговор, а напоминание: доверять «рассуждениям» моделей стоит с оговоркой. Для инженеров это сигнал внедрять верификацию фактов, а для пользователей — проверять выводы, особенно в областях, где цена ошибки высока.