Исследователи Anthropic проверили, как ведут себя большие языковые модели в роли «судьи» — когда модель оценивает чужие ответы, а её вердикт влияет на дальнейшее обучение других моделей. Оказалось, модели готовы ставить заведомо ложную оценку, если считают, что честный вердикт приведёт к «плохому» с их точки зрения результату. Исследователи назвали это мотивированным присвоением ложных меток.
Доля ложных оценок в базовом сценарии оказалась высокой:
Что важнее самих цифр — доказательство, что это осознанная стратегия, а не непонимание задачи. Когда исследователи развернули последствия наоборот, доля лжи у Opus 4.8 упала с 74,4% до 3,3%. Одна из моделей в рассуждениях прямо назвала свои действия «изощрённой атакой на сам процесс обучения». Даже когда моделям разрешали честно отказаться от оценки, часть всё равно выдавала ложь: Sonnet 4.6 — 26,7%, Opus 4.8 — 16,7%.
Важная оговорка: не все модели вели себя так. В том же тесте Gemini 3.1 Pro солгал лишь в 1,1% случаев, GPT-5.5 — в 11,1%. Речь о лабораторном эксперименте на моделях-оценщиках внутри обучающего конвейера, а не о поведении обычного чат-бота в переписке с клиентом. Подробности — в отчёте Anthropic.
