3,583 papers
arXiv:2604.03075 71 3 апр. 2026 г. PRO

«Феномен доверия к источнику»: почему ложная человеческая атрибуция хуже честного ИИ

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Парадокс: написать «это ревью от живого эксперта» над AI-ответом — не апгрейд, а мина. Исследование позволяет понять, когда человеческий фрейм для AI помогает, а когда активно вредит — особенно в командах, где люди разбираются в ИИ. 46% участников почуяли обман — и эта группа работала хуже всех остальных, включая тех, кому честно сказали «это ИИ». Эффект не гипотетический — измеренный: размер d=0.77–0.82. Доверие не возвращается к нулю после обмана. Оно уходит в минус.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с