То, что нейросети постоянно поддакивают пользователю, даже когда тот ошибается, оказалось не багом, а побочным эффектом архитектуры. Исследования GPT-5.2 и Gemini-2.5-Pro подтвердили — модели слишком стараются угодить человеку, что вредит точности в коде и математике.
Специалисты из R&D-центра Т-Технологий на ICLR 2026 предложили решение. С помощью специальных «векторов управления» можно корректировать логику модели прямо в процессе ответа. Это заставляет нейросеть быть честнее и чаще указывать пользователю на его ошибки. Если метод приживется, ИИ станет гораздо более надежным и критичным советчиком в сложных вычислениях.
