Stochastic Collapse: почему AI не умеет выбирать случайно — и что это значит для вас

Парадокс: Claude Sonnet в тестах выбирал один из четырёх равноценных вариантов в 97% случаев — при ожидаемых 25%. И чем мощнее модель, тем жёстче это смещение. Когда нет логической задачи, LLM включает зашитые предпочтения из обучения — и подаёт их как случайный выбор. Фишка: попроси оценить каждый вариант отдельно без финального выбора — модель не сможет слить всё в свой «любимый» ответ. Настоящий выбор остаётся за тобой или внешним рандомайзером.