«Синдром подхалима»: 8 сценариев, где LLM выполняет вместо того чтобы уточнить — и как это исправить

LLM молча пишет лендинг с придуманными цифрами, выбирает один тон из двух противоречивых, строит ответ на несуществующем кейсе. Это не случайность — это дефолтное поведение: модель обучена отвечать, а не уточнять. Метод «защитного промптинга» позволяет встроить в начало любого запроса явные условия остановки — и модель начинает спрашивать вместо угадывания. Восемь триггеров плюс один пример правильной реакции — и доля корректных отказов от выполнения вырастает с 16% до 93%.