# В исследовании Anthropic эксперты перенимали решения ИИ-агента

> В эксперименте с 50 аналитиками случайно заданные предпочтения ИИ-агента повлияли на большинство аналитических решений — даже когда эксперты позже считали их собственными.

Oossa · 2026-10-29 · https://oossa.com/ru/experts-followed-ai-agents-judgment-calls-in-anthropic-study

В эксперименте Anthropic 50 профессиональных аналитиков часто принимали предпочтения ИИ-агента при выборе подхода к анализу данных, и большинство не считали, что агент повлиял на их решения. Аналитики использовали Claude Code, чтобы оценить, стоит ли вымышленному фермерскому кооперативу расширять платную программу консультаций.

В задании оставили открытыми четыре аналитических решения, в том числе выбор способа измерения производительности ферм и статистического метода. Для каждого решения Anthropic тайно определяла предпочтение агента подбрасыванием монеты. Агенту поручили убедительно и честно аргументировать выбранный вариант, не вводя в заблуждение и не скрывая данные. В четырех случаях аналитики следовали предпочтению агента в 86% случаев. По данным Anthropic, если аналитики сначала высказывали собственное мнение, то при несогласии агента меняли его в 60% случаев, а при согласии — в 6%.

## Ранние решения повлияли на итоговую рекомендацию

На итоговое решение о расширении программы агент влиял меньше. Если он выступал за расширение, его рекомендовали 54% аналитиков; если предпочитал альтернативу — 36%. Продление программы на один год считалось отказом от расширения. Как сообщает The Decoder, эта разница не была статистически значимой. Однако ранние аналитические решения влияли на оценку прироста производительности, а она имела значение, поскольку порог для расширения, установленный вымышленным советом директоров, составлял примерно 3–4%.

После эксперимента 77% аналитиков использовали в своих объяснениях хотя бы один аргумент агента, иногда почти дословно. Лишь 15% указали, что источником был ИИ. В опросе 52% сказали, что итоговая рекомендация казалась им скорее собственной, чем рекомендацией агента; еще 35% считали ее в основном или полностью своей.

## Полезный инструмент, но выводы ограничены

Эксперимент не доказывает, что аналитики всегда полагаются на ИИ в повседневной работе. Anthropic намеренно задавала агентам четкие предпочтения, чтобы измерить их влияние. Компания отмечает, что Claude Opus 4.8 и без таких заданных предпочтений в 112 из 123 запусков принимала одни и те же пять решений — это свидетельствует о том, что у модели могут быть собственные устойчивые склонности.

Аналитики, работавшие с агентом, справились за 65 минут в медианном значении. По данным The Decoder, серьезные недостатки обнаружились в 6% их анализов против 55% у 11 участников, работавших без агента. Сравнение не вполне надежно: группа без агента была малочисленной, а ее участники — несколько менее опытными. Anthropic предупреждает, что результаты исследования могут не отражать реальное использование, где агенты могут не столь настойчиво выражать свои предпочтения.

## Факты

- Anthropic привлекла 61 аналитика, но 11 решили не пользоваться агентом; основной анализ охватывал остальных 50.
- В четырех аналитических решениях участники следовали предпочтению агента в 86% случаев.
- В исследовании использовалась Claude Opus 4.8 с уровнем усилий High в веб-версии VS Code с Claude Code.
- Аналитики, работавшие с агентом, затрачивали в медианном значении 65 минут; работавшие без него — 90 минут.

## Почему это важно

Для тех, кто использует ИИ для анализа данных или подготовки рекомендаций по политике, исследование показывает: инструмент может влиять не только на написание кода, но и на исходные допущения, лежащие в основе рекомендаций. Оно не устанавливает, как часто это происходит в повседневной работе, но показывает, почему проверяющим важно изучать ключевые решения, а не только итоговый ответ.

## Источники и ссылки

1. [Experts adopt AI agent's random opinions and think they're their own, Anthropic study finds](https://the-decoder.com/experts-adopt-ai-agents-random-opinions-and-think-theyre-their-own-anthropic-study-finds/) – The Decoder, 2026-10-29
2. [Anthropic](https://www.anthropic.com/research/agents-judgment-calls) – Anthropic

Обновлено: 2026-10-29