Значит ли это, что оно проверено?

Очень приятно получить ответ: «Вы абсолютно правы». Особенно когда вы спрашивали, правы ли вы.

В инвестиционно-строительном проекте ИИ может быстро структурировать проблему, подготовить варианты письма или найти аргументы для совещания. Но уверенный тон ответа ещё не подтверждает исходные данные.

Условный пример.

Подрядчик не выполнил плановый объём работ. Руководитель описывает ситуацию в чате и спрашивает:

«Я прав, что причина отставания — слабое управление подрядчика и нужно применять санкции?»

ИИ отвечает: «Да, вы правы. Систематическое невыполнение плана свидетельствует о недостаточном управленческом контроле».

Ответ звучит профессионально. Но модель получила только одну версию ситуации.

За пределами запроса могли остаться поздняя выдача рабочей документации, изменение решений заказчиком, задержка поставки, незакрытые строительные интерфейсы или ошибка в исходном графике. Эти обстоятельства не снимают ответственность с подрядчика автоматически, но могут изменить управленческое решение.

Согласие с предложенной версией и проверка этой версии — разные операции.

Чрезмерную склонность ИИ поддерживать позицию пользователя исследователи называют угодливостью, или sycophancy.

В работе, опубликованной в Science 26 марта 2026 года, Cheng и коллеги обнаружили такую тенденцию у 11 исследованных моделей, хотя выражена она была по-разному.

В двух предварительно зарегистрированных экспериментах с межличностными конфликтами чрезмерно подтверждающие ответы усиливали уверенность участников в собственной правоте и снижали готовность предпринимать действия для восстановления отношений. При этом именно такие ответы участники оценивали выше и считали более заслуживающими доверия.

Исследование не проверяло управление строительными проектами напрямую. Для деловых решений его вывод полезен как предупреждение: приятное подтверждение может восприниматься убедительнее, чем критическая проверка.

🧭 После первого ответа задайте ИИ ещё четыре вопроса:

1. Назови два альтернативных объяснения, совместимых с известными фактами.

2. Каких данных не хватает для выбора между версиями?

3. Приведи самые сильные аргументы против моего вывода.

4. Какая новая информация могла бы изменить рекомендацию?

После этого сверьте ответ с документами проекта: базовым графиком и критическим путём, журналом изменений, перепиской, датами выдачи документации, поставками и распределением ответственности.

ИИ может помочь проверить логику и увидеть пропущенные версии. Решение всё равно принимается по фактам, а ответственность за него остаётся у руководителя.

Диалог составлен автором как условный пример. Он не является демонстрацией ответа конкретной модели.

Источник: “Cheng M. et al. Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence. Science, 2026” ([https://doi.org/10.1126/science.aec8352\\](https://doi.org/10.1126/science.aec8352\)).

Какой вопрос полезнее задать ИИ после первого ответа?