Эксперимент с двумя ChatGPT-4o, которые оставили «поболтать» друг с другом, привёл не к забавному диалогу, а к

Эксперимент с двумя ChatGPT-4o, которые оставили «поболтать» друг с другом, привёл не к забавному диалогу, а к странному выводу: если LLM долго крутится в замкнутом цикле без внешнего якоря, она может начать **усиливать собственные ошибки**.

Что это значит для martech-стека:
- **чат-боты и агентные цепочки** без guardrails;
- **автоматизация решений** на базе LLM, где модель читает свой же вывод;
- **self-reflection / self-correction** механики, если они не ограничены правилами и проверками.

Идея, которую автор называет `reflexive core`, позже эволюционировала в концепт `meta-attention` — попытку заставить модель не только отвечать, но и следить за тем, *как* она строит ответ.

Для CMO и martech ops здесь простой вывод: чем больше в AI-слое автономии, тем важнее архитектурные стопоры — контекстные ограничения, внешняя валидация, логирование и человеческий контроль на критичных шагах. Иначе «умная» автоматизация начинает сама себя подкручивать в непредсказуемую сторону.