Cherry-pick Override: AI тихо делает ставку, когда должен сказать «противоречие»

Парадокс: собрать коллегию из нескольких AI-судей и взять голосование большинством — не страховка от ошибки, а в части случаев её усилитель. Все модели слепы к одному и тому же месту. Когда данные указывают в разные стороны, LLM почти всегда выбирает одну сторону — не потому что не видит противоречия, а потому что в её задании просто нет варианта «данные конфликтуют». Это называют Cherry-pick Override: модель заполняет пустоту уверенным выводом там, где единственно честный ответ — признать конфликт. Фишка: добавь «ПРОТИВОРЕЧИВЫЕ ДАННЫЕ» как полноправный вариант ответа плюс отдельный шаг на поиск контраргументов — и модель перестаёт быть вынуждена выбирать сторону там, где честного однозначного ответа нет.