Falsification Prompting: как заставить LLM рушить свои гипотезы, а не подтверждать их

Обнаружено: все 12 протестированных моделей страдают предвзятостью подтверждения — по умолчанию 66–82% генерируемых тестов ищут поддержку гипотезы, а не её уязвимые места. Falsification Prompting позволяет получить честный критический разбор любой версии событий — вместо убедительно выглядящего, но пустого «анализа». Один дополнительный шаг в промпте — «найди что сломает эту гипотезу» — переключает модель с поиска подтверждений на генерацию контрпримеров. Работает без дообучения, без специальных моделей: корреляция между долей негативных тестов и верными выводами — ρ = −0,937, почти идеальная зависимость.