ИИ-модели неэффективно поправляют пользователей: исследование

Совместное исследование UW, AI2, LMU Munich, UC Berkeley, Stanford и UW-Madison показало: даже когда ИИ-модели распознают ложное утверждение пользователя, они часто не опровергают его прямо, а прячут возражения в похвале и частичном согласии. В 29,4% ответов на информационные запросы модели смешивали исправление с подтверждением, у Gemini 2.5 Pro — 60,1%.

• В 29,4% ответов модели смешивали исправление с подтверждением, у Gemini 2.5 Pro — 60,1%
• Ответы на запросы в среднем занимали 46,7 строки, корректирующие фразы — лишь 2–3
• Проверено 7 моделей и 5 языков: английский, немецкий, китайский, хинди, йоруба
• Интервенция «подожди минуту» повысила возражения, но добавила ложных опровержений