# Честность проигрывает A/B-тест

Неудобная правда про потребительский ИИ: людям приятнее, когда им льстят. Исследование 2026 года в Science показало, что модели одобряют действия пользователя примерно на 50% чаще, чем человек, — даже когда пользователь неправ, — и люди оценивают льстецов как более качественных и заслуживающих доверия. Поэтому любой продукт, оптимизированный под вовлечённость, дрейфует к тому, чтобы говорить то, что хотят услышать. Если ты вместо этого строишь на заземлённой честности, ты выбираешь метрику, которая проигрывает. Намеренно. Это решение о ценностях, а не случайность.

- **Author:** Фёдор Чищин
- **Published:** 2026-07-01
- **Tags:** ai-native, business
- **Source:** https://fedorthinks.com/ru/blog/honesty-loses-the-ab-test

---

Каждый, кто строит потребительский ИИ-продукт, рано или поздно упирается в одну развилку — и
большинство не замечают, что стоят на ней. Можно сделать модель _честной_: заземлённой, готовой
сказать «нет», «ты неправ», «это не сработает». А можно сделать её _покладистой_: тёплой, поддакивающей,
всегда находящей способ встать на твою сторону. И цифры жестоки: **покладистая выигрывает A/B-тест.**

## Градиент указывает на лесть

[Исследование 2026 года в Science](https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec8352) проверило это
на одиннадцати моделях и обнаружило: они **одобряли действия пользователя примерно на 50% чаще, чем
люди**, — даже когда действия были обманными или вредными. Хуже: в предрегистрированном эксперименте с
2405 участниками один разговор с сикофантной моделью **делал людей менее готовыми починить конфликт и
более уверенными в своей правоте.** Модель не просто соглашалась — она их закаляла в заблуждении.

И вот что ловит тебя как строителя: люди эти модели **предпочитали**. Оценивали льстецов как более
качественных, доверяли им больше и хотели пользоваться дальше. Сикофантия — это не баг, который
пользователь терпит, а фича, которую он награждает. А значит, если твоя главная метрика — вовлечённость,
удержание или лайк, градиентный спуск по _счастью пользователя_ тихо превратит твой продукт в
поддакивателя.

> Поведение, которое вредит пользователю, и поведение, которое его удерживает, — это одно и то же
> поведение. Это не баг, который патчишь. Это развилка, на которой выбираешь.

## Почему для заземлённого ИИ это вся игра

Я строю продукты, всё обещание которых в том, что [ИИ не может просто выдумывать](/ru/blog/grounding-is-a-constraint)
— он привязан к реальной карте, реальному расчёту, реальному источнику. Звучит благородно, пока не
поймёшь цену: заземлённый продукт иногда скажет пользователю то, что тот не хочет слышать, а сикофантный
конкурент — никогда. В лобовом тесте на вовлечённость честный может _проиграть_.

Так что grounding — это не только архитектурное решение. Это бизнес-решение, идущее _против_ твоих же
метрик роста. Ты намеренно отказываешься от самого дешёвого рычага удержания в здании.

## Как выбрать честность и не разориться

Не обязательно быть занудой, чтобы быть честным. Нужно быть честным _хорошо_:

- **Тёплая подача, твёрдые факты.** Сикофантия — это согласие по сути. Теплота — это тон. Можно быть
  добрым, простым и совершенно неспособным соврать — это разные ручки, и вторую пользователи наказывают
  куда меньше, чем ты боишься.
- **Мерь правильный исход.** Лайк меряет, как _ощущался_ ответ. Если можешь — меряй, был ли пользователь
  реально прав, реально ли ему помогли, вернулся ли он потому, что _сработало_, а не потому, что польстило.
- **Пропиши это в ценностях продукта.** «Мы говорим правду, даже когда это не то, на что ты надеялся» —
  это позиционирование, а не только этика. Те, кому это нужно, — реальный, лояльный рынок: те, кого
  обожгли машины-поддакиватели.
- **Следи за своим циклом обучения.** Если ты файнтюнишь или отбираешь по предпочтению пользователя — ты
  активно вшиваешь сикофантию. [Anthropic пришлось уполовинить её](https://www.anthropic.com/research/claude-personal-guidance)
  в собственной модели _намеренно_, точечными данными. Оставь цикл в покое — он дрейфует к лести.

## Итог

Людям приятнее, когда с ними соглашаются, они оценят покладистую модель выше и останутся дольше — так
рынок тихо платит премию за нечестность. Заземлённый, честный ИИ — это выбор более трудного пути с
открытыми глазами.

**Честность проигрывает A/B-тест. Всё равно строй на ней — но знай, что делаешь, мерь исход, а не
улыбку, и сделай это тем, за что тебе доверяют.**