Structural Hallucination: LLM ошибается не фактами — а структурой

Парадокс: проверить каждое утверждение по одному — и всё равно получить ложную картину. Именно так работает структурная галлюцинация: 91.9% ссылок в типичной LLM-библиографии либо выдуманы, либо искажены, и каждая выглядит убедительно. Протокол структурной проверки позволяет разделить два принципиально разных типа утверждений — факты и связи между ними — и получить честную карту рисков вместо иллюзии достоверности. Фишка: «X повлиял на Y», «A ответил на идеи B» — это отдельная зона риска, не факты. Модель не знает реальные отношения — она воспроизводит то, что часто стояло рядом в обучающих текстах. Три шага проверки в запросе превращают уверенный список в честный перечень с флагами там, где реально нужна проверка.