Главная боль пользователей — когда ИИ уверенно ошибается; появляется подход, который снижает такие провалы не "молитвами", а архитектурой. Исследования смещаются к контролю процесса рассуждений: память/структура/границы вместо просто "ещё больше данных". Важная практическая идея: ИИ должен уметь останавливаться и говорить "нужна проверка". На практике: - Встраивайте UX‑механику "уверенность/неуверенность": флажок "проверьте это" + источники/шаги проверки. Вопрос: это больше про мощность модели - или про доверие к её поведению? Источники: Source 1, Source 2, Source 3