Contagion Networks: почему AI-оценщик заражает AI-исполнителя своими предпочтениями

Парадокс: просить разные модели оценить текст — опаснее, чем одну. Разные архитектуры «заражают» результат в 3–5 раз сильнее, чем одна модель с разными инструкциями. Метод трёх оценщиков позволяет получить надёжную оценку от AI без перекоса в «любимые» свойства конкретной модели. Фишка: три разных критерия в одном промпте создают независимые векторы предпочтений — там где все трое сходятся, это реальная проблема, а не вкус одного судьи. Итог — -72% смещения без смены модели и без единой строки кода.