LLM заполняет пробелы в данных "по умолчанию": как это ломает решения с неполной информацией

Обнаружено: LLM никогда не признаётся 'не знаю, зависит от X' — она тихо дорисовывает пропуск вероятным значением и выдаёт уверенный ответ, будто данных хватало. Исследователи назвали эту слепую зону judgment determinability — умение отличить 'ответ логически выводим' от 'ответ зависит от неизвестного'. Метод заставляет модель перебрать все крайние значения неизвестных параметров перед вердиктом — не 'команда, скорее всего, 15 человек', а 'если 3 — не проходит, если 50 — проходит, значит без этих данных решать нельзя'. Результат — либо точный ответ с проверкой на всех вариантах, либо честный список того что нужно уточнить, а не вердикт на выдуманных цифрах.