Исследование Уортонской школы бизнеса при Пенсильванском университете поставило под сомнение мнение, что языковые модели искусственного интеллекта (LLM) работают лучше под давлением угроз, эмоций или финансовой мотивации. В эксперименте тестировались пять моделей — Gemini 1.5 Flash, Gemini 2.0 Flash, GPT-4o, GPT-4o-mini и o4-mini. Им предлагали решить сложные задачи по естественным и инженерным наукам, предваряя запросы «мотивационными» фразами: от угроз и обещаний наград до заявлений о критичности ответа.

Результаты показали, что такие факторы не оказывают стабильного влияния на точность. Колебания составляли от +36% до –35% в зависимости от формулировки, но устойчивой корреляции не выявлено.

Единственным исключением стала модель Gemini 2.0 Flash, чья точность в среднем повышалась на 10%, если запрос содержал историю о заработке \$1 млрд для спасения жизни её «матери» с раком. Учёные связывают это с особенностями настройки и повышенной чувствительностью модели к эмоционально-гуманитарному контексту.

Интересно, что идея о мотивации ИИ угрозами ранее высказывалась сооснователем Google Сергеем Брином, заявившим в мае 2025 года, что «модели обычно работают лучше, если пригрозить им физической расправой».