Исследование процесса работы ChatGPT при выполнении поисковых запросов показало, что модель часто формирует итоговую рекомендацию еще до обращения к внешним источникам данных. В ходе тестов выяснилось, что ИИ использует поисковую выдачу не для поиска ответа с нуля, а для подтверждения уже выбранного варианта, что влияет на объективность и полноту предоставляемой пользователю информации.
Технический разбор поведения модели демонстрирует, что при получении запроса ChatGPT сначала генерирует гипотезу или конкретный ответ, а затем инициирует поиск в сети. В ряде случаев это приводит к «предвзятости подтверждения», когда модель игнорирует результаты поиска, противоречащие её первоначальному выводу. Это поведение характерно для текущей архитектуры, где этап планирования и генерации ответа тесно связан с инструментом поиска.
Подобная механика работы ставит вопросы о качестве RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) и агентных пайплайнов. Когда модель сначала принимает решение, а потом ищет доказательства, риск галлюцинаций или селективного подбора фактов возрастает. Разработчикам систем, использующих внешние инструменты поиска, стоит учитывать этот паттерн при проектировании промптов и систем оценки ответов, чтобы минимизировать влияние предвзятости на итоговый результат.
Ключевые факты
- Модель демонстрирует склонность к формированию ответа до фактического выполнения поискового запроса.
- Поиск используется как инструмент верификации уже принятого решения, а не как первичный источник данных.
- Обнаруженная предвзятость подтверждения может приводить к игнорированию релевантной информации, которая не совпадает с первоначальной гипотезой модели.
- Исследование подчеркивает важность разделения этапов планирования и поиска в агентных архитектурах для повышения точности ответов.