Biased Consensus: почему групповое обсуждение LLM усиливает предубеждения, а не устраняет их

Парадокс: групповое обсуждение LLM-агентов не усредняет мнения, а усиливает предвзятость одного из них на всю группу. Уже через 1-2 раунда все агенты сходятся на одном смещённом ответе. Метод даёт возможность распознать этот риск в мультиагентных системах — симуляциях совета директоров, дебатах экспертов, ансамблях моделей — и защититься от фальшивого консенсуса. Модель выбирает токены по вероятности — при низкой случайности берёт самый частый, «мейнстримный» вариант, а после раунда обсуждения мейнстримом становится мнение большинства, даже если оно ошибочное. Авторы построили физическую модель (аналог магнетизма) и нашли критический порог конформности — после него группа резко, как переключатель, скатывается к единому мнению.