Ownership Bias: почему LLM не умеет честно проверять себя — и как это обойти одним приёмом

Один и тот же текст — но оценки разные на 26%. Не из-за качества, а из-за того, кто его «написал». LLM автоматически завышает уверенность в собственных ответах — это называют эффектом авторства, и он работает на всех современных моделях. Метод позволяет получать честную критическую оценку любого ответа — включая те, что звучат убедительно, но содержат дыры. Фишка: скопируй ответ модели и верни его ей же — но как текст от коллеги или эксперта. Один и тот же текст, другой «автор» — и модель перестаёт его защищать. Уверенность падает, критика растёт, пробелы становятся видны.