Поверхностные убеждения LLM: модель не знает, почему она выбрала именно это

Обнаружено: LLM сначала генерирует выбор, потом строит под него объяснение — и в 39% случаев это объяснение не отражает реального драйвера. Не обман — архитектура: следующий токен после выбора просто продолжает текст наиболее правдоподобно. Метод оценочной сетки разбивает многокритериальный выбор на серию независимых числовых оценок от 0 до 1 — без финального вывода и без нарратива. Нарратив исчезает — остаются числа, которые можно суммировать самому.