Демографические данные не улучшают предсказание поведения: если у LLM есть история действий человека, добавлять "кто он" бессмысленно

Парадокс: модель не игнорирует демографию человека — она на неё реагирует, но пользы не получает. Практическая суть: если у LLM есть история действий человека, добавлять в промпт возраст, пол, профессию и доход — трата токенов без выгоды. Жёсткий тест это доказал: подсунь модели демографию другого человека — точность падает. Дай правильную — точность не двигается. Вся полезная информация о человеке уже спрятана в его реальном поведении — демография это просто грубая копия того, что модель и так прочитала. Разница в точности между промптом с профилем и без — меньше половины процента.