Peer Prediction: оценка качества ответов через взаимную предсказуемость

Парадокс: LLM-as-a-Judge ломается, когда оцениваемая модель в 5-20 раз сильнее судьи — сильная модель легко выдаёт текст "под ожидания". Peer Prediction работает наоборот: чем слабее эксперт (вплоть до 100x разрыва), тем сильнее защита от обмана. Метод позволяет оценивать качество ответов без правильных ответов — через взаимную предсказуемость. Суть: хороший ответ помогает предсказать другие ответы. Модель A выдаёт ответ, слабый эксперт читает его и пытается предсказать ответ модели B. Модель A получает баллы за то, насколько помогла эксперту — честные ответы оказываются лучшими предсказателями.