Fail-Plausible: LLM не молчит когда получает мусор — она пишет убедительную ложь

Строки HTTP Error 400: Bad JSON вместо реальных данных — и LLM написала развёрнутый аналитический материал про «кризис Hugging Face». Все тесты зелёные. Пользователь получил красиво написанную ложь. Это называется fail-plausible: модель не «падает» с ошибкой — она генерирует уверенный связный текст поверх мусора. Три принципа в обычном промпте позволяют заставить модель явно выделять противоречия и подозрительные данные — вместо того чтобы ткать всё в единый нарратив. Фишка: антифабрикационный запрет + метки источников + раздельные секции вывода меняют дефолтное поведение модели — она перестаёт выбирать «наиболее правдоподобную» версию и начинает честно сигнализировать о проблемах.