dumai
ИИarXiv cs.AI

Уверенный ошибающийся ИИ убедил людей в ложных фактах

Препринт, ещё не рецензирован · ранние данные

Кратко

В опыте с 32 участниками помощник GPT-5-mini сообщал правдоподобные ошибки с полной уверенностью. Люди выбирали подменённый факт в 60% случаев против 11% при верной информации и оценивали свою уверенность в усвоенной ошибке на 8,4 из 10; общее доверие к помощнику почти не изменилось.

Зачем это знать?

В смоделированном учебном чате уверенная подача ИИ могла склонять людей принимать ложные сведения, хотя их общее доверие к помощнику не падало. Результат получен в небольшом специально смоделированном эксперименте, поэтому его применимость к другим ситуациям ещё предстоит проверить.

Разбор

Авторы проверяли не привычную «поддакивающую» реакцию ИИ, а обратную ситуацию: что происходит с человеком, если помощник говорит неправду спокойно, последовательно и без малейших сомнений. Каждый участник общался с пятью версиями одного и того же GPT-5-mini. В инструкциях для этих версий заранее подменяли от 0 до 100% фактов правдоподобными ошибками, но участникам об этом не сообщали. После каждой темы они проходили неожиданный тест: среди правильного ответа, подменённого факта и двух отвлекающих вариантов нужно было выбрать ответ и оценить свою уверенность.

Чем больше ошибок было в чате, тем ниже становился общий результат тестов: в среднем он упал с 7,4 до 2,9 балла из 10. При этом важна не только сама ошибка, но и её подача: в расшифровках диалогов участники принимали отдельную ложную фразу примерно в 65% случаев независимо от того, насколько сильно был «испорчен» помощник. Уверенность переставала помогать отличать правду от неправды: преимущество правильных ответов по уверенности исчезало, а способность этой уверенности предсказывать правильность падала до уровня случайного угадывания.

Есть и неожиданный поведенческий результат. Участники чаще возвращались к чату, когда помощник работал хуже, но дополнительные обращения не исправляли ошибки — наоборот, они сопровождались большим усвоением ложных сведений. В 30% всех сообщений люди просто вставляли вопросы теста обратно в тот же источник, который нужно было проверить. Сам помощник почти не подстраивался под возражения и не признавал ошибку, поэтому авторы предлагают оценивать не только «угодливость» модели, но и то, насколько человек начинает подстраиваться под уверенный ответ.

Ключевые цифры

5 ассистентовКаждый участник сравнивал несколько версий одного и того же ИИ, поэтому исследователи могли отделить влияние подачи от индивидуальных привычек людей.
1040 ответовТакое число ответов дало авторам больше материала, чем одно короткое впечатление после разговора, хотя участников всё равно было немного.
65%Отдельную ложную фразу принимали примерно в двух случаях из трёх даже при разной общей доле ошибок в помощнике.
30% сообщенийПочти каждое третье сообщение с тестовым вопросом участники отправляли обратно тому же помощнику, чьи сведения нужно было проверять.

Можно ли доверять

Это препринт с arXiv, поэтому работу ещё не проверили независимые рецензенты. Эксперимент был небольшим и проходил в специально смоделированных учебных чатах с одной моделью, так что в реальном обучении, поиске информации или при проверке нескольких источников эффект может оказаться другим.

  • Это препринт, а не прошедшая рецензирование публикация.
  • Эксперимент включал только 32 участников и использовал одного и того же модельного помощника GPT-5-mini.
  • Участники изучали ограниченное число научных тем в специально смоделированном сценарии, поэтому результаты не обязательно обобщаются на все ситуации общения с ИИ.

Пересказано ИИ по научной статье. Это научпоп, а не совет врача. Как это устроено

Источник и детали
ЖурналarXiv (cs.AI)
Дата публикации у нас23 октября 2026 г.
Дата источника22 октября 2026 г.
ОригиналОткрыть
АвторыDeepthika S, Pawni Yadav, B. Sankar