Коррелированные ошибки AI-моделей как структурная слепота

Коррелированные ошибки AI-моделей как структурная слепота

Frontier-модели обучены на схожих данных и оптимизируют близкие цели, поэтому имеют общие слепые пятна. Проверка одного AI другим AI создаёт иллюзию надёжности — метрика выглядит зелёной, но реальная надёжность падает. Это структурное ограничение делает человеческую верификацию необходимой даже при наличии множества AI-агентов.

---

Источник: Workshop transcript, 2026-05-15