Аудит AI-рекомендаций: LLM судит не только по содержанию, но и по порядку в списке

Первая позиция в списке вариантов склоняет выбор AI сильнее, чем разница в цене на 12 долларов. Это измеренный, каузально доказанный эффект — не интуиция. Метод раздельной оценки позволяет получить рекомендацию по твоим критериям, а не по случайному порядку, в котором ты скопировал варианты. Фишка: сначала оцени каждый вариант отдельно по шкале 1–10 — и только потом проси итоговый выбор. Якорение на первую строку падает. Объяснение привязывается к твоим весам, а не к дефолтным.