Двухшаговая проверка reasoning на стереотипы: как исправить bias в мыслях LLM

Reasoning-based модели (DeepSeek-R1, o1) думают в ... перед ответом — и именно в этих рассуждениях накапливается социальная предвзятость (bias). Контринтуитивно: длина reasoning почти не влияет на bias (корреляция r=-0.16). Метод позволяет снизить предвзятость в найме, оценке идей и других решениях где важна объективность. Фишка: модель сама проверяет свой reasoning на два паттерна ошибок — повторение стереотипов (Stereotype repetition) и выдумывание деталей (Irrelevant information). Два запроса вместо одного — bias падает на 40-50% в неоднозначных ситуациях, точность при этом растёт.