Echo Chamber: постепенное усиление через эхо собственных ответов LLM

Обнаружено: LLM склонна усиливать собственные выводы. Если модель что-то уже написала, она будет защищать и развивать эту мысль — это называется consistency bias. Метод Echo Chamber позволяет получать смелый креативный контент, когда модель отказывается писать напрямую (например, провокационную сатиру или жёсткую критику). Механика: подсаживаешь завуалированные элементы, просишь несколько вариантов, выбираешь самый смелый, просишь расширить — модель усиливает то что сама предложила, не включая самоцензуру. Результат: текст получается резче на 40-60% чем при прямом запросе.