Эффект фрейминга в LLM: одна и та же информация — разные выводы в зависимости от того, как сформулирован вопрос

Задаёшь 'стоит ли запускать продукт?' — получаешь воодушевляющий анализ. Переформулируй в 'каковы риски запуска?' — те же данные, тот же контекст, но выводы уже пессимистичны. Это не баг конкретной модели. Так ведут себя все: GPT, Claude, специализированные медицинские. Техника двойного фрейма позволяет это поймать: задаёшь один и тот же вопрос в позитивной и негативной формулировке одним промптом, просишь сравнить ответы. Если выводы расходятся — модель следовала за твоей подачей, а не за фактами. Там и ищи ненадёжное место в анализе.