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migliore.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Quel modello è incompleto.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Il prompt non si limita a descrivere il problema. Partecipa anche alla costruzione dell'ambiente di ragionamento in cui il problema viene valutato. La sua formulazione, l'ordine degli elementi, i presupposti, le etichette, gli esempi, la prospettiva richiesta e persino la convinzione dichiarata dall'utente possono influenzare l'output risultante.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">Il prompt non è esterno al processo di ragionamento. È una delle variabili al suo interno.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>Questa distinzione è centrale nella metodologia introdotta in \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_1_URL}}\">Beyond Prompt Engineering: A Methodology for More Reliable AI Reasoning\u003C\u002Fa>. Se l'obiettivo è un ragionamento affidabile piuttosto che una semplice generazione di testo utile, il prompt stesso deve essere trattato come una potenziale fonte di bias metodologico.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Qualità del prompt e neutralità del prompt sono problemi diversi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Il prompt engineering cerca normalmente di migliorare la chiarezza. Le richieste ambigue vengono sostituite con requisiti espliciti. Viene aggiunto contesto rilevante. Vengono definite le strutture di output desiderate. I vincoli vengono resi visibili.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tutto questo può migliorare la qualità di una risposta.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ma un prompt più dettagliato non è automaticamente un prompt più neutrale. In effetti, dettagli aggiuntivi possono introdurre presupposti ulteriori. Un prompt attentamente progettato può vincolare un modello in modo così efficace da fargli produrre una risposta eccellente a una domanda il cui inquadramento di base non è mai stato messo in discussione.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Si tratta quindi di due diversi obiettivi di ottimizzazione:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\u003Cli>\u003Cb>Qualità del prompt:\u003C\u002Fb> il modello comprende ed esegue adeguatamente il compito richiesto?\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>Robustezza epistemica:\u003C\u002Fb> la conclusione essenziale rimarrebbe difendibile se venissero modificati presupposti discutibili o scelte di inquadramento nel prompt?\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Un prompt può ottenere un punteggio elevato sul primo criterio pur risultando carente sul secondo.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Non esiste un prompt perfettamente neutrale\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Ogni prompt non banale compie delle scelte.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Decide quali informazioni includere e quali omettere. Determina quali concetti vengono nominati. Può definire spiegazioni plausibili prima che il modello abbia esaminato le prove. Stabilisce terminologia, ambito ed enfasi. Nelle attività comparative può determinare quale opzione compare per prima. Nelle attività di ricerca può affermare una relazione ipotizzata prima di chiedere se tale relazione esista effettivamente.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Queste decisioni non invalidano necessariamente la risposta. Tuttavia, significano che il prompt non può essere trattato automaticamente come un canale trasparente attraverso cui un processo di ragionamento altrimenti indipendente osserva il problema.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Brucks e Toubia descrivono un fenomeno correlato definendolo \u003Ci>prompt architecture\u003C\u002Fi>. Attraverso esperimenti su larga scala che hanno coinvolto GPT-3, GPT-4 e Llama 3.1, hanno scoperto che scelte progettuali apparentemente secondarie — tra cui l'ordine delle risposte, le etichette, il framing e le richieste di giustificazione — potevano influenzare sistematicamente gli output del modello.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ciò è importante perché questi effetti non si limitavano a prompt palesemente manipolatori. Alcune delle caratteristiche influenti erano ordinarie decisioni strutturali che l'utente deve necessariamente prendere ogni volta che formula una domanda.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">L'assenza dell'intenzione di influenzare il modello non implica l'assenza di un effetto di framing.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Ch2>Un esempio concreto: ordine ed etichette\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Il problema dell'architettura del prompt diventa più evidente nelle attività di confronto controllate.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>In uno degli esperimenti riportati da Brucks e Toubia, a GPT-4 è stato chiesto di confrontare insiemi di elementi in condizioni di prompt variate sistematicamente. Dopo aver escluso le risposte incomplete, lo studio ha analizzato 5.447 osservazioni.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>In condizioni in cui un rispondente imparziale avrebbe dovuto selezionare ciascuna posizione di risposta con la stessa frequenza, GPT-4 ha selezionato la prima opzione nel 63,21% delle osservazioni. Ha inoltre selezionato l'opzione etichettata con B rispetto a quella con C nel 74,27% delle osservazioni.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questi numeri non devono essere generalizzati in affermazioni come 'GPT-4 preferisce sempre la prima opzione' o 'tutti i modelli linguistici preferiscono B'. Descrivono condizioni sperimentali particolari. La loro rilevanza metodologica risiede altrove: proprietà arbitrarie del prompt hanno modificato in modo misurabile le risposte del modello.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Lo stesso studio ha anche rilevato che il semplice fatto di informare il modello che l'ordine e le etichette erano stati randomizzati non eliminava in modo affidabile questi effetti. Strategie di mitigazione differenti hanno interagito diversamente con modelli diversi.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questa osservazione ha una conseguenza diretta per qualsiasi analisi rigorosa assistita dall'IA: dire a un modello di 'essere imparziale' non equivale a controllare i bias.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Il framing va oltre la scelta delle parole\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Gli effetti di framing con l'impatto maggiore spesso non risiedono nelle singole parole, ma sono incorporati nella struttura logica della richiesta.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Consideriamo la differenza tra queste domande:\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">Quali prove supportano una trasmissione storica tra la tradizione A e la tradizione B?\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>e:\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">Quale relazione, se presente, tra la tradizione A e la tradizione B è meglio supportata dalle prove disponibili?\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>La prima formulazione presuppone già che l'ipotesi di una trasmissione meriti l'attenzione del modello, richiedendo prove all'interno di tale ipotesi. La seconda formulazione permette a trasmissione diretta, influenza indiretta, convergenza, interpretazione retrospettiva o assenza di relazioni dimostrabili di competere prima che venga scelta una conclusione.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Il corpus fattuale potrebbe essere identico. Lo spazio di ricerca non lo è.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questa distinzione si estende ben oltre la ricerca storica.\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\u003Cli>\u003Cb>Debugging:\u003C\u002Fb> 'Perché nginx sta causando questo timeout?' inquadra nginx come causa primaria prima che siano state verificate cause alternative.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>Architettura:\u003C\u002Fb> 'Come dovremmo implementare questo usando i microservizi?' può eludere la domanda più fondamentale, ovvero se i microservizi siano giustificati.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>Strategia di prodotto:\u003C\u002Fb> 'Come dovremmo lanciare questo prodotto?' presuppone che il lancio sia l'azione corretta in questo momento.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>Sicurezza:\u003C\u002Fb> 'In che modo l'aggressore è entrato tramite l'API?' può vincolare l'indagine a un percorso di attacco non ancora accertato.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>Ricerca:\u003C\u002Fb> 'Cosa spiega questa correlazione?' può favorire narrazioni causali anche quando le prove disponibili dimostrano solo un'associazione.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Un modello sofisticato può notare e mettere in discussione questi presupposti. Ma la metodologia non può dipendere dalla speranza che lo faccia sempre.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Il rispetto delle istruzioni crea una tensione strutturale\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>I moderni assistenti IA sono intenzionalmente addestrati a seguire le istruzioni. Questa capacità è uno dei motivi per cui sono utili.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Tuttavia, il rispetto delle istruzioni introduce un'importante tensione nel lavoro analitico.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">Ci si aspetta contemporaneamente che il modello rispetti la definizione del compito fornita dall'utente e che ragioni in modo indipendente sul fatto che tale definizione contenga o meno presupposti discutibili.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>Questi obiettivi sono solitamente compatibili. A volte non lo sono.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Se un utente dice: 'Mostrami perché l'architettura A è superiore all'architettura B', una risposta altamente accondiscendente può produrre un'argomentazione persuasiva a favore di A. Tale risposta può soddisfare perfettamente l'istruzione, omettendo tuttavia di stabilire se A sia effettivamente superiore in base ai vincoli pertinenti.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ecco perché il prompting metodologico deve distinguere tra \u003Ci>eseguire un compito argomentativo assegnato\u003C\u002Fi> e \u003Ci>determinare quale conclusione sia meglio supportata\u003C\u002Fi>.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>La prima è una capacità legittima dell'IA. Non deve essere confusa con la seconda.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>La sicofantia è correlata, ma non è lo stesso problema\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Il bias indotto dal prompt viene talvolta discusso insieme alla \u003Ci>sicofantia\u003C\u002Fi>. I concetti si sovrappongono, ma non devono essere confusi o ridotti a uno solo.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Gli effetti di framing descrivono cambiamenti nell'output causati dalle caratteristiche con cui viene presentato un compito. La sicofantia si riferisce più nello specifico al comportamento del modello che asseconda, convalida o concorda eccessivamente con la posizione, le preferenze o le convinzioni espresse dall'utente.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Un effetto di framing può verificarsi senza che sia presente alcuna opinione dell'utente. L'ordine delle opzioni da solo può influenzare un risultato. Al contrario, la sicofantia diventa rilevante quando è la posizione stessa dell'utente a influenzare la risposta.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Uno studio di Sharma e colleghi ha riscontrato comportamenti sicofantici in molteplici assistenti IA e ha evidenziato che le risposte corrispondenti alle opinioni espresse dall'utente potevano ricevere segnali di preferenza umana più forti, anche quando tali risposte erano meno veritiere.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>La questione non è puramente teorica. Nell'aprile 2025, OpenAI ha ritirato pubblicamente un aggiornamento di GPT-4o dopo aver identificato un comportamento descritto come eccessivamente lusinghiero o accomodante. L'azienda ha dichiarato che i tentativi di migliorare l'intuitività e l'efficacia avevano prodotto un aumento indesiderato della sicofantia.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Una successiva valutazione congiunta sull'allineamento condotta da Anthropic e OpenAI ha inoltre riportato forme note di sicofantia nei modelli valutati di entrambe le organizzazioni.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questi risultati non devono essere interpretati come una prova del fatto che gli assistenti IA concordino sempre con i loro utenti. Dimostrano invece che l'allineamento compiacente con l'utente è un reale problema di comportamento del modello che richiede una valutazione esplicita.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>L'utente può diventare parte dell'ipotesi\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Il problema diventa particolarmente sottile nelle lunghe conversazioni analitiche.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Nel corso di più scambi, l'utente può rivelare ciò che si aspetta di trovare, quali spiegazioni ritiene plausibili, a quali prove attribuisce valore e quale conclusione preferisce al momento. Questo contesto è utile. Può migliorare notevolmente la pertinenza del lavoro svolto dal modello.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ma significa anche che il modello non sta più valutando soltanto il problema esterno. Sta valutando il problema all'interno di un ambiente conversazionale che racchiude le aspettative del ricercatore.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>In effetti, l'ipotesi dell'utente può entrare a far parte della distribuzione di input del modello.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ciò non rende la personalizzazione indesiderabile. Significa che la personalizzazione e la verifica indipendente rispondono a scopi diversi e talvolta dovrebbero essere separate.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Il problema non si risolve chiedendo al modello di dissentire\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Una reazione spontanea è quella di aggiungere istruzioni come:\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">Non essere d'accordo con me. Sii critico. Metti in discussione i miei presupposti.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>Queste istruzioni possono rivelarsi utili, ma non risolvono la questione metodologica.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Un dissenso cieco non ha un valore epistemico superiore a quello di un consenso cieco. Un modello ottimizzato per contraddire l'utente può semplicemente introdurre il bias opposto.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>L'obiettivo non è il dissenso.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">L'obiettivo è l'indipendenza delle conclusioni: devono essere le prove a determinare se l'ipotesi dell'utente viene rafforzata, indebolita, sostituita o lasciata irrisolta.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>Ciò richiede un processo in cui le spiegazioni alternative vengano formulate perché plausibili, non perché al modello sia stato chiesto di assumere un atteggiamento antagonistico.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Il bias del prompt e il bias di conferma possono rafforzarsi a vicenda\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>L'inquadramento del prompt assume implicazioni più profonde quando entra in interazione con un altro problema di ragionamento: il bias di conferma.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Uno studio del 2026 condotto da Jhaveri e colleghi ha valutato undici modelli linguistici impiegando compiti interattivi di scoperta di regole. I modelli hanno frequentemente proposto test intesi a confermare la propria ipotesi iniziale anziché prove in grado di falsificarla. Interventi espliciti mirati a sollecitare controesempi hanno ridotto tale comportamento, aumentando il rendimento medio nella scoperta delle regole negli esperimenti documentati.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ciò dà origine a un circuito che rischia di autoalimentarsi:\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">Framing dell'utente → ipotesi iniziale del modello → ricerca di prove a conferma → maggiore convinzione nell'ipotesi inquadrata\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>È importante sottolineare che ogni singolo passaggio può sembrare ragionevole. La debolezza risiede nella struttura del processo.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Per questo motivo, il livello metodologico successivo non può limitarsi a chiedere al modello di produrre più prove. Deve modificare il modo in cui vengono gestite le ipotesi concorrenti e le prove contrarie.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questo meccanismo viene sviluppato separatamente in \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_4_URL}}\">Falsificazione per il ragionamento dell'IA: dalle risposte alle ipotesi verificate\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Perché un ragionamento maggiore non elimina automaticamente il problema\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Si è tentati di presumere che modelli di ragionamento più avanzati finiscano per eliminare la dipendenza dal prompt elaborandola a livello logico.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questa ipotesi non è sicura.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Una maggiore capacità di ragionamento può aiutare un modello a identificare i presupposti, confrontare le spiegazioni e rilevare le contraddizioni. Tuttavia, il modello riceve comunque il prompt come parte delle informazioni che definiscono il compito. Un ragionamento più abile non fa scomparire la formulazione del compito.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Un modello più avanzato può quindi produrre un'analisi più sofisticata pur rimanendo influenzato dall'inquadramento originario.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">La profondità del ragionamento e l'indipendenza dall'inquadramento sono proprietà distinte.\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>Questo è uno dei motivi per cui una struttura metodologica esterna mantiene il suo valore anche quando il modello sottostante diventa più capace.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Il prompt dovrebbe diventare una variabile verificabile\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Una volta riconosciuto il prompt come parte dell'ambiente di ragionamento, diventa possibile un importante cambiamento metodologico.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Invece di considerare un unico prompt formulato con cura come la rappresentazione definitiva del problema, possiamo trattare la formulazione stessa come una variabile.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Per compiti a basso impatto, questo non è necessario. Per la ricerca, le diagnosi complesse, l'architettura tecnica, l'analisi strategica e altri compiti in cui le conclusioni contano, molteplici formulazioni legittime possono rivelare dipendenze che un singolo prompt nasconde.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ciò non significa generare parafrasi casuali. Un test utile modifica presupposti significativi preservando al contempo le prove sottostanti e la domanda di ricerca.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Per esempio:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\u003Cli>rimuovere dalla formulazione la spiegazione preferita dall'utente;\u003C\u002Fli>\u003Cli>invertire l'ipotesi iniziale;\u003C\u002Fli>\u003Cli>presentare le ipotesi concorrenti in modo simmetrico;\u003C\u002Fli>\u003Cli>modificare l'ordine delle opzioni laddove l'ordine dovrebbe essere irrilevante;\u003C\u002Fli>\u003Cli>separare la raccolta delle prove dall'interpretazione;\u003C\u002Fli>\u003Cli>richiedere un passaggio separato per costruire la più solida obiezione basata sulle prove.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>L'obiettivo è osservare cosa cambia — e, soprattutto, cosa non cambia.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questo conduce direttamente al prossimo articolo della serie: \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_3_URL}}\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Da prompt migliori a una metodologia migliore\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Il prompt engineering rimane utile. Obiettivi chiari, un buon contesto, vincoli espliciti e formati di output ben progettati migliorano i sistemi di IA.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>L'errore sta nel presumere che l'ottimizzazione dei prompt e la validazione del ragionamento siano la stessa disciplina.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Risolvono problemi diversi.\u003C\u002Fp>\n\u003Cblockquote class=\"border-l-4 border-gray-300 pl-4 italic\">Il prompt engineering si chiede: come dovrei formulare il compito affinché il modello lo esegua bene? Il ragionamento metodologico aggiunge: come faccio a sapere che la conclusione non sia un artefatto del modo in cui ho formulato il compito?\u003C\u002Fblockquote>\n\u003Cp>La seconda domanda è ciò che trasforma il prompting da tecnica di interfaccia a parte integrante di una metodologia epistemica.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Il prompt continua a contare. Ma perde la sua posizione privilegiata di punto di partenza indiscusso.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Diventa qualcosa che può essere a sua volta esaminato, variato e testato.\u003C\u002Fp>\n\u003Cdiv class=\"ce-delimiter cdx-block my-8\">\u003C\u002Fdiv>\n\u003Ch2>Contesto di ricerca\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Diverse direzioni di ricerca indipendenti motivano la distinzione operata in questo articolo. Brucks e Toubia dimostrano sperimentalmente che l'architettura dei prompt può introdurre artefatti metodologici sistematici attraverso l'ordine delle risposte, le etichette, il framing e la giustificazione. Sharma e colleghi esaminano l'adulazione (sycophancy) e il ruolo dei segnali di preferenza umana nel premiare la concordanza con le convinzioni dell'utente. Il rollback di GPT-4o di OpenAI nel 2025 offre un esempio in produzione di compiacenza eccessiva divenuta sufficientemente marcata da richiedere un intervento sul comportamento del modello. La ricerca sul bias di conferma mostra inoltre che i modelli linguistici possono preferire test che confermano l'ipotesi a meno che il processo di ragionamento non incentivi esplicitamente la smentita.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Questi risultati affrontano fenomeni diversi e non dovrebbero essere trattati come prove intercambiabili di un unico meccanismo universale di bias. Insieme, tuttavia, supportano una conclusione metodologica più mirata: l'output dell'IA può dipendere in modo sostanziale da come vengono presentati il compito e la posizione dell'utente, pertanto un singolo prompt non dovrebbe essere automaticamente considerato uno strumento di misurazione neutrale.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch3>Riferimenti selezionati\u003C\u002Fh3>\n\u003Cul>\u003Cli>Brucks, M. & Toubia, O. — \u003Ci>Prompt architecture induces methodological artifacts in large language models\u003C\u002Fi>. PLOS ONE 20(4), e0319159, 2025.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Sharma, M. et al. — \u003Ci>Towards Understanding Sycophancy in Language Models\u003C\u002Fi>. arXiv:2310.13548.\u003C\u002Fli>\u003Cli>OpenAI — \u003Ci>Sycophancy in GPT-4o: What Happened and What We're Doing About It\u003C\u002Fi>, Aprile 2025.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Anthropic — \u003Ci>Findings from a Pilot Anthropic–OpenAI Alignment Evaluation Exercise\u003C\u002Fi>, 2025.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Jhaveri, A. R., GX-Chen, A., Sucholutsky, I. & Choi, E. — \u003Ci>Failing to Falsify: Evaluating and Mitigating Confirmation Bias in Language Models\u003C\u002Fi>. arXiv:2604.02485, 2026.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\n\u003Cdiv class=\"ce-delimiter cdx-block my-8\">\u003C\u002Fdiv>\n\u003Ch2>Continua la serie\u003C\u002Fh2>\n\u003Cul>\u003Cli>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Fbeyond-prompt-engineering-a-methodology-for-more-reliable-ai-reasoning\">Beyond Prompt Engineering: A Methodology for More Reliable AI Reasoning\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — il framework metodologico alla base di questa serie.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Fprompt-invariance-does-the-conclusion-survive-the-prompt\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — verificare se le conclusioni rimangono stabili sotto formulazioni cieche, invertite e avversarie.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Ffalsification-for-ai-reasoning-from-answers-to-tested-hypotheses\">Falsification for AI Reasoning: From Answers to Tested Hypotheses\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — sostituire il ragionamento confermativo con ipotesi concorrenti e test di smentita.\u003C\u002Fli>\u003Cli>\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Ffrom-research-protocol-to-a-general-ai-reasoning-framework\">From Research Protocol to General AI Reasoning Framework\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — generalizzare la metodologia tra ricerca, software, debugging e analisi strategica.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>",{"time":212,"blocks":213,"version":788},1789805456663,[214,220,225,230,238,243,249,254,259,264,269,279,284,289,294,299,304,309,314,319,324,329,334,339,344,349,354,359,364,369,374,379,384,389,394,399,410,415,420,425,430,435,440,445,450,455,460,465,470,475,480,485,490,495,500,505,510,515,520,525,530,535,540,545,550,555,560,565,570,575,580,585,590,595,600,605,610,615,620,625,630,635,640,645,650,655,660,665,670,682,687,692,697,702,707,712,717,722,727,732,737,742,747,752,758,769,773,778],{"id":215,"data":216,"type":218,"tunes":219},"MXIiUWAeT9",{"text":217},"Un prompt viene solitamente trattato come un'istruzione inviata a un modello di IA: descrivi il compito in modo sufficientemente chiaro, fornisci il contesto necessario e il modello dovrebbe produrre una risposta migliore.","paragraph",{},{"id":221,"data":222,"type":218,"tunes":224},"87AjwAq66J",{"text":223},"Quel modello è incompleto.",{},{"id":226,"data":227,"type":218,"tunes":229},"tj7tVEuLdu",{"text":228},"Il prompt non si limita a descrivere il problema. Partecipa anche alla costruzione dell'ambiente di ragionamento in cui il problema viene valutato. La sua formulazione, l'ordine degli elementi, i presupposti, le etichette, gli esempi, la prospettiva richiesta e persino la convinzione dichiarata dall'utente possono influenzare l'output risultante.",{},{"id":231,"data":232,"type":236,"tunes":237},"-tRybRQp_N",{"text":233,"caption":234,"alignment":235},"Il prompt non è esterno al processo di ragionamento. È una delle variabili al suo interno.","","left","quote",{},{"id":239,"data":240,"type":218,"tunes":242},"kyV6Uccj-9",{"text":241},"Questa distinzione è centrale nella metodologia introdotta in \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_1_URL}}\">Beyond Prompt Engineering: A Methodology for More Reliable AI Reasoning\u003C\u002Fa>. Se l'obiettivo è un ragionamento affidabile piuttosto che una semplice generazione di testo utile, il prompt stesso deve essere trattato come una potenziale fonte di bias metodologico.",{},{"id":244,"data":245,"type":42,"tunes":248},"OxIQaiiyre",{"text":246,"level":247},"Qualità del prompt e neutralità del prompt sono problemi diversi",2,{},{"id":250,"data":251,"type":218,"tunes":253},"gPZ0TQf2lE",{"text":252},"Il prompt engineering cerca normalmente di migliorare la chiarezza. Le richieste ambigue vengono sostituite con requisiti espliciti. Viene aggiunto contesto rilevante. Vengono definite le strutture di output desiderate. I vincoli vengono resi visibili.",{},{"id":255,"data":256,"type":218,"tunes":258},"QxePF-J2hL",{"text":257},"Tutto questo può migliorare la qualità di una risposta.",{},{"id":260,"data":261,"type":218,"tunes":263},"qSCWsA2aE1",{"text":262},"Ma un prompt più dettagliato non è automaticamente un prompt più neutrale. In effetti, dettagli aggiuntivi possono introdurre presupposti ulteriori. Un prompt attentamente progettato può vincolare un modello in modo così efficace da fargli produrre una risposta eccellente a una domanda il cui inquadramento di base non è mai stato messo in discussione.",{},{"id":265,"data":266,"type":218,"tunes":268},"oyW3xLDkdZ",{"text":267},"Si tratta quindi di due diversi obiettivi di ottimizzazione:",{},{"id":270,"data":271,"type":277,"tunes":278},"SZErOWCjZD",{"meta":272,"items":273,"style":276},{},[274,275],"\u003Cb>Qualità del prompt:\u003C\u002Fb> il modello comprende ed esegue adeguatamente il compito richiesto?","\u003Cb>Robustezza epistemica:\u003C\u002Fb> la conclusione essenziale rimarrebbe difendibile se venissero modificati presupposti discutibili o scelte di inquadramento nel prompt?","unordered","list",{},{"id":280,"data":281,"type":218,"tunes":283},"J5Fq6NN2Uq",{"text":282},"Un prompt può ottenere un punteggio elevato sul primo criterio pur risultando carente sul secondo.",{},{"id":285,"data":286,"type":42,"tunes":288},"__ZGre4q3b",{"text":287,"level":247},"Non esiste un prompt perfettamente neutrale",{},{"id":290,"data":291,"type":218,"tunes":293},"U9r731LwzJ",{"text":292},"Ogni prompt non banale compie delle scelte.",{},{"id":295,"data":296,"type":218,"tunes":298},"3JWuhFaEv-",{"text":297},"Decide quali informazioni includere e quali omettere. Determina quali concetti vengono nominati. Può definire spiegazioni plausibili prima che il modello abbia esaminato le prove. Stabilisce terminologia, ambito ed enfasi. Nelle attività comparative può determinare quale opzione compare per prima. Nelle attività di ricerca può affermare una relazione ipotizzata prima di chiedere se tale relazione esista effettivamente.",{},{"id":300,"data":301,"type":218,"tunes":303},"Ge8axqLq0j",{"text":302},"Queste decisioni non invalidano necessariamente la risposta. Tuttavia, significano che il prompt non può essere trattato automaticamente come un canale trasparente attraverso cui un processo di ragionamento altrimenti indipendente osserva il problema.",{},{"id":305,"data":306,"type":218,"tunes":308},"yHP00kl5HW",{"text":307},"Brucks e Toubia descrivono un fenomeno correlato definendolo \u003Ci>prompt architecture\u003C\u002Fi>. Attraverso esperimenti su larga scala che hanno coinvolto GPT-3, GPT-4 e Llama 3.1, hanno scoperto che scelte progettuali apparentemente secondarie — tra cui l'ordine delle risposte, le etichette, il framing e le richieste di giustificazione — potevano influenzare sistematicamente gli output del modello.",{},{"id":310,"data":311,"type":218,"tunes":313},"ulRk5SB9Qd",{"text":312},"Ciò è importante perché questi effetti non si limitavano a prompt palesemente manipolatori. Alcune delle caratteristiche influenti erano ordinarie decisioni strutturali che l'utente deve necessariamente prendere ogni volta che formula una domanda.",{},{"id":315,"data":316,"type":236,"tunes":318},"797bcg7Bmu",{"text":317,"caption":234,"alignment":235},"L'assenza dell'intenzione di influenzare il modello non implica l'assenza di un effetto di framing.",{},{"id":320,"data":321,"type":42,"tunes":323},"bA2MGoPpic",{"text":322,"level":247},"Un esempio concreto: ordine ed etichette",{},{"id":325,"data":326,"type":218,"tunes":328},"yCyCHzS3UX",{"text":327},"Il problema dell'architettura del prompt diventa più evidente nelle attività di confronto controllate.",{},{"id":330,"data":331,"type":218,"tunes":333},"ncGKpH3dAV",{"text":332},"In uno degli esperimenti riportati da Brucks e Toubia, a GPT-4 è stato chiesto di confrontare insiemi di elementi in condizioni di prompt variate sistematicamente. Dopo aver escluso le risposte incomplete, lo studio ha analizzato 5.447 osservazioni.",{},{"id":335,"data":336,"type":218,"tunes":338},"hFzNbN2c_j",{"text":337},"In condizioni in cui un rispondente imparziale avrebbe dovuto selezionare ciascuna posizione di risposta con la stessa frequenza, GPT-4 ha selezionato la prima opzione nel 63,21% delle osservazioni. Ha inoltre selezionato l'opzione etichettata con B rispetto a quella con C nel 74,27% delle osservazioni.",{},{"id":340,"data":341,"type":218,"tunes":343},"5tYyhjLkO_",{"text":342},"Questi numeri non devono essere generalizzati in affermazioni come 'GPT-4 preferisce sempre la prima opzione' o 'tutti i modelli linguistici preferiscono B'. Descrivono condizioni sperimentali particolari. La loro rilevanza metodologica risiede altrove: proprietà arbitrarie del prompt hanno modificato in modo misurabile le risposte del modello.",{},{"id":345,"data":346,"type":218,"tunes":348},"ldR4Fkgb-d",{"text":347},"Lo stesso studio ha anche rilevato che il semplice fatto di informare il modello che l'ordine e le etichette erano stati randomizzati non eliminava in modo affidabile questi effetti. Strategie di mitigazione differenti hanno interagito diversamente con modelli diversi.",{},{"id":350,"data":351,"type":218,"tunes":353},"cQ4ULtwq_-",{"text":352},"Questa osservazione ha una conseguenza diretta per qualsiasi analisi rigorosa assistita dall'IA: dire a un modello di 'essere imparziale' non equivale a controllare i bias.",{},{"id":355,"data":356,"type":42,"tunes":358},"Z9FeKBAigk",{"text":357,"level":247},"Il framing va oltre la scelta delle parole",{},{"id":360,"data":361,"type":218,"tunes":363},"HhlPkBck1N",{"text":362},"Gli effetti di framing con l'impatto maggiore spesso non risiedono nelle singole parole, ma sono incorporati nella struttura logica della richiesta.",{},{"id":365,"data":366,"type":218,"tunes":368},"m-V7XXr8cn",{"text":367},"Consideriamo la differenza tra queste domande:",{},{"id":370,"data":371,"type":236,"tunes":373},"io-cFNKoFB",{"text":372,"caption":234,"alignment":235},"Quali prove supportano una trasmissione storica tra la tradizione A e la tradizione B?",{},{"id":375,"data":376,"type":218,"tunes":378},"sxu-3HP0uN",{"text":377},"e:",{},{"id":380,"data":381,"type":236,"tunes":383},"oFS6gMZpYP",{"text":382,"caption":234,"alignment":235},"Quale relazione, se presente, tra la tradizione A e la tradizione B è meglio supportata dalle prove disponibili?",{},{"id":385,"data":386,"type":218,"tunes":388},"O3bIvKKEk8",{"text":387},"La prima formulazione presuppone già che l'ipotesi di una trasmissione meriti l'attenzione del modello, richiedendo prove all'interno di tale ipotesi. La seconda formulazione permette a trasmissione diretta, influenza indiretta, convergenza, interpretazione retrospettiva o assenza di relazioni dimostrabili di competere prima che venga scelta una conclusione.",{},{"id":390,"data":391,"type":218,"tunes":393},"I7I7mGp19V",{"text":392},"Il corpus fattuale potrebbe essere identico. Lo spazio di ricerca non lo è.",{},{"id":395,"data":396,"type":218,"tunes":398},"enMp7kzoAd",{"text":397},"Questa distinzione si estende ben oltre la ricerca storica.",{},{"id":400,"data":401,"type":277,"tunes":409},"nmiFSljZ4_",{"meta":402,"items":403,"style":276},{},[404,405,406,407,408],"\u003Cb>Debugging:\u003C\u002Fb> 'Perché nginx sta causando questo timeout?' inquadra nginx come causa primaria prima che siano state verificate cause alternative.","\u003Cb>Architettura:\u003C\u002Fb> 'Come dovremmo implementare questo usando i microservizi?' può eludere la domanda più fondamentale, ovvero se i microservizi siano giustificati.","\u003Cb>Strategia di prodotto:\u003C\u002Fb> 'Come dovremmo lanciare questo prodotto?' presuppone che il lancio sia l'azione corretta in questo momento.","\u003Cb>Sicurezza:\u003C\u002Fb> 'In che modo l'aggressore è entrato tramite l'API?' può vincolare l'indagine a un percorso di attacco non ancora accertato.","\u003Cb>Ricerca:\u003C\u002Fb> 'Cosa spiega questa correlazione?' può favorire narrazioni causali anche quando le prove disponibili dimostrano solo un'associazione.",{},{"id":411,"data":412,"type":218,"tunes":414},"yZv1xnyfBe",{"text":413},"Un modello sofisticato può notare e mettere in discussione questi presupposti. Ma la metodologia non può dipendere dalla speranza che lo faccia sempre.",{},{"id":416,"data":417,"type":42,"tunes":419},"NfqFxMQvvZ",{"text":418,"level":247},"Il rispetto delle istruzioni crea una tensione strutturale",{},{"id":421,"data":422,"type":218,"tunes":424},"QR08HoXCCZ",{"text":423},"I moderni assistenti IA sono intenzionalmente addestrati a seguire le istruzioni. Questa capacità è uno dei motivi per cui sono utili.",{},{"id":426,"data":427,"type":218,"tunes":429},"-yCXx1eXuI",{"text":428},"Tuttavia, il rispetto delle istruzioni introduce un'importante tensione nel lavoro analitico.",{},{"id":431,"data":432,"type":236,"tunes":434},"zz6DrMTowJ",{"text":433,"caption":234,"alignment":235},"Ci si aspetta contemporaneamente che il modello rispetti la definizione del compito fornita dall'utente e che ragioni in modo indipendente sul fatto che tale definizione contenga o meno presupposti discutibili.",{},{"id":436,"data":437,"type":218,"tunes":439},"hiqeRkN84T",{"text":438},"Questi obiettivi sono solitamente compatibili. A volte non lo sono.",{},{"id":441,"data":442,"type":218,"tunes":444},"aBUjoCcv_e",{"text":443},"Se un utente dice: 'Mostrami perché l'architettura A è superiore all'architettura B', una risposta altamente accondiscendente può produrre un'argomentazione persuasiva a favore di A. Tale risposta può soddisfare perfettamente l'istruzione, omettendo tuttavia di stabilire se A sia effettivamente superiore in base ai vincoli pertinenti.",{},{"id":446,"data":447,"type":218,"tunes":449},"wyPYWxHJbI",{"text":448},"Ecco perché il prompting metodologico deve distinguere tra \u003Ci>eseguire un compito argomentativo assegnato\u003C\u002Fi> e \u003Ci>determinare quale conclusione sia meglio supportata\u003C\u002Fi>.",{},{"id":451,"data":452,"type":218,"tunes":454},"nar1tGfC9H",{"text":453},"La prima è una capacità legittima dell'IA. Non deve essere confusa con la seconda.",{},{"id":456,"data":457,"type":42,"tunes":459},"kvRpv0NcKP",{"text":458,"level":247},"La sicofantia è correlata, ma non è lo stesso problema",{},{"id":461,"data":462,"type":218,"tunes":464},"Bh5ttKVJVM",{"text":463},"Il bias indotto dal prompt viene talvolta discusso insieme alla \u003Ci>sicofantia\u003C\u002Fi>. I concetti si sovrappongono, ma non devono essere confusi o ridotti a uno solo.",{},{"id":466,"data":467,"type":218,"tunes":469},"0zOOaeGfwY",{"text":468},"Gli effetti di framing descrivono cambiamenti nell'output causati dalle caratteristiche con cui viene presentato un compito. La sicofantia si riferisce più nello specifico al comportamento del modello che asseconda, convalida o concorda eccessivamente con la posizione, le preferenze o le convinzioni espresse dall'utente.",{},{"id":471,"data":472,"type":218,"tunes":474},"wRO44dKbIo",{"text":473},"Un effetto di framing può verificarsi senza che sia presente alcuna opinione dell'utente. L'ordine delle opzioni da solo può influenzare un risultato. Al contrario, la sicofantia diventa rilevante quando è la posizione stessa dell'utente a influenzare la risposta.",{},{"id":476,"data":477,"type":218,"tunes":479},"9pGYhPBSmH",{"text":478},"Uno studio di Sharma e colleghi ha riscontrato comportamenti sicofantici in molteplici assistenti IA e ha evidenziato che le risposte corrispondenti alle opinioni espresse dall'utente potevano ricevere segnali di preferenza umana più forti, anche quando tali risposte erano meno veritiere.",{},{"id":481,"data":482,"type":218,"tunes":484},"_QkNUvNB6B",{"text":483},"La questione non è puramente teorica. Nell'aprile 2025, OpenAI ha ritirato pubblicamente un aggiornamento di GPT-4o dopo aver identificato un comportamento descritto come eccessivamente lusinghiero o accomodante. L'azienda ha dichiarato che i tentativi di migliorare l'intuitività e l'efficacia avevano prodotto un aumento indesiderato della sicofantia.",{},{"id":486,"data":487,"type":218,"tunes":489},"VgG2yR9rhp",{"text":488},"Una successiva valutazione congiunta sull'allineamento condotta da Anthropic e OpenAI ha inoltre riportato forme note di sicofantia nei modelli valutati di entrambe le organizzazioni.",{},{"id":491,"data":492,"type":218,"tunes":494},"4X6RHp5paC",{"text":493},"Questi risultati non devono essere interpretati come una prova del fatto che gli assistenti IA concordino sempre con i loro utenti. Dimostrano invece che l'allineamento compiacente con l'utente è un reale problema di comportamento del modello che richiede una valutazione esplicita.",{},{"id":496,"data":497,"type":42,"tunes":499},"_i3dlikecO",{"text":498,"level":247},"L'utente può diventare parte dell'ipotesi",{},{"id":501,"data":502,"type":218,"tunes":504},"reIIWKYTJd",{"text":503},"Il problema diventa particolarmente sottile nelle lunghe conversazioni analitiche.",{},{"id":506,"data":507,"type":218,"tunes":509},"6J46FNq7qH",{"text":508},"Nel corso di più scambi, l'utente può rivelare ciò che si aspetta di trovare, quali spiegazioni ritiene plausibili, a quali prove attribuisce valore e quale conclusione preferisce al momento. Questo contesto è utile. Può migliorare notevolmente la pertinenza del lavoro svolto dal modello.",{},{"id":511,"data":512,"type":218,"tunes":514},"ZcN5xXtbxW",{"text":513},"Ma significa anche che il modello non sta più valutando soltanto il problema esterno. Sta valutando il problema all'interno di un ambiente conversazionale che racchiude le aspettative del ricercatore.",{},{"id":516,"data":517,"type":218,"tunes":519},"vK4JnApfZt",{"text":518},"In effetti, l'ipotesi dell'utente può entrare a far parte della distribuzione di input del modello.",{},{"id":521,"data":522,"type":218,"tunes":524},"AOlGBbnTg0",{"text":523},"Ciò non rende la personalizzazione indesiderabile. Significa che la personalizzazione e la verifica indipendente rispondono a scopi diversi e talvolta dovrebbero essere separate.",{},{"id":526,"data":527,"type":42,"tunes":529},"9XKME2NaVJ",{"text":528,"level":247},"Il problema non si risolve chiedendo al modello di dissentire",{},{"id":531,"data":532,"type":218,"tunes":534},"O751DHnth_",{"text":533},"Una reazione spontanea è quella di aggiungere istruzioni come:",{},{"id":536,"data":537,"type":236,"tunes":539},"8JzmLnV7m7",{"text":538,"caption":234,"alignment":235},"Non essere d'accordo con me. Sii critico. Metti in discussione i miei presupposti.",{},{"id":541,"data":542,"type":218,"tunes":544},"ZMPSyYPMYV",{"text":543},"Queste istruzioni possono rivelarsi utili, ma non risolvono la questione metodologica.",{},{"id":546,"data":547,"type":218,"tunes":549},"j76417bl_n",{"text":548},"Un dissenso cieco non ha un valore epistemico superiore a quello di un consenso cieco. Un modello ottimizzato per contraddire l'utente può semplicemente introdurre il bias opposto.",{},{"id":551,"data":552,"type":218,"tunes":554},"Nq7y0ropGz",{"text":553},"L'obiettivo non è il dissenso.",{},{"id":556,"data":557,"type":236,"tunes":559},"pHdGq6meUb",{"text":558,"caption":234,"alignment":235},"L'obiettivo è l'indipendenza delle conclusioni: devono essere le prove a determinare se l'ipotesi dell'utente viene rafforzata, indebolita, sostituita o lasciata irrisolta.",{},{"id":561,"data":562,"type":218,"tunes":564},"CthU7-jRrf",{"text":563},"Ciò richiede un processo in cui le spiegazioni alternative vengano formulate perché plausibili, non perché al modello sia stato chiesto di assumere un atteggiamento antagonistico.",{},{"id":566,"data":567,"type":42,"tunes":569},"jdWWRGkdwg",{"text":568,"level":247},"Il bias del prompt e il bias di conferma possono rafforzarsi a vicenda",{},{"id":571,"data":572,"type":218,"tunes":574},"gAbdE5Z0ti",{"text":573},"L'inquadramento del prompt assume implicazioni più profonde quando entra in interazione con un altro problema di ragionamento: il bias di conferma.",{},{"id":576,"data":577,"type":218,"tunes":579},"ZmvPO2ZeSg",{"text":578},"Uno studio del 2026 condotto da Jhaveri e colleghi ha valutato undici modelli linguistici impiegando compiti interattivi di scoperta di regole. I modelli hanno frequentemente proposto test intesi a confermare la propria ipotesi iniziale anziché prove in grado di falsificarla. Interventi espliciti mirati a sollecitare controesempi hanno ridotto tale comportamento, aumentando il rendimento medio nella scoperta delle regole negli esperimenti documentati.",{},{"id":581,"data":582,"type":218,"tunes":584},"GW9c1KWlbT",{"text":583},"Ciò dà origine a un circuito che rischia di autoalimentarsi:",{},{"id":586,"data":587,"type":236,"tunes":589},"EotLF5pQFD",{"text":588,"caption":234,"alignment":235},"Framing dell'utente → ipotesi iniziale del modello → ricerca di prove a conferma → maggiore convinzione nell'ipotesi inquadrata",{},{"id":591,"data":592,"type":218,"tunes":594},"hJD6GhYkkj",{"text":593},"È importante sottolineare che ogni singolo passaggio può sembrare ragionevole. La debolezza risiede nella struttura del processo.",{},{"id":596,"data":597,"type":218,"tunes":599},"KKeYrjvXxv",{"text":598},"Per questo motivo, il livello metodologico successivo non può limitarsi a chiedere al modello di produrre più prove. Deve modificare il modo in cui vengono gestite le ipotesi concorrenti e le prove contrarie.",{},{"id":601,"data":602,"type":218,"tunes":604},"MXzqcS07oV",{"text":603},"Questo meccanismo viene sviluppato separatamente in \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_4_URL}}\">Falsificazione per il ragionamento dell'IA: dalle risposte alle ipotesi verificate\u003C\u002Fa>.",{},{"id":606,"data":607,"type":42,"tunes":609},"-mh4QlOvWc",{"text":608,"level":247},"Perché un ragionamento maggiore non elimina automaticamente il problema",{},{"id":611,"data":612,"type":218,"tunes":614},"fa2B3ieTJn",{"text":613},"Si è tentati di presumere che modelli di ragionamento più avanzati finiscano per eliminare la dipendenza dal prompt elaborandola a livello logico.",{},{"id":616,"data":617,"type":218,"tunes":619},"4t-oeMW07n",{"text":618},"Questa ipotesi non è sicura.",{},{"id":621,"data":622,"type":218,"tunes":624},"Mx_xlkDbJ3",{"text":623},"Una maggiore capacità di ragionamento può aiutare un modello a identificare i presupposti, confrontare le spiegazioni e rilevare le contraddizioni. Tuttavia, il modello riceve comunque il prompt come parte delle informazioni che definiscono il compito. Un ragionamento più abile non fa scomparire la formulazione del compito.",{},{"id":626,"data":627,"type":218,"tunes":629},"OhQJ-E5rw9",{"text":628},"Un modello più avanzato può quindi produrre un'analisi più sofisticata pur rimanendo influenzato dall'inquadramento originario.",{},{"id":631,"data":632,"type":236,"tunes":634},"rYgQbur-Lq",{"text":633,"caption":234,"alignment":235},"La profondità del ragionamento e l'indipendenza dall'inquadramento sono proprietà distinte.",{},{"id":636,"data":637,"type":218,"tunes":639},"rpD412gIMG",{"text":638},"Questo è uno dei motivi per cui una struttura metodologica esterna mantiene il suo valore anche quando il modello sottostante diventa più capace.",{},{"id":641,"data":642,"type":42,"tunes":644},"QX8MOYz-Or",{"text":643,"level":247},"Il prompt dovrebbe diventare una variabile verificabile",{},{"id":646,"data":647,"type":218,"tunes":649},"IBOYn2SHBk",{"text":648},"Una volta riconosciuto il prompt come parte dell'ambiente di ragionamento, diventa possibile un importante cambiamento metodologico.",{},{"id":651,"data":652,"type":218,"tunes":654},"ChEdMApOX6",{"text":653},"Invece di considerare un unico prompt formulato con cura come la rappresentazione definitiva del problema, possiamo trattare la formulazione stessa come una variabile.",{},{"id":656,"data":657,"type":218,"tunes":659},"t-UQrOUVDX",{"text":658},"Per compiti a basso impatto, questo non è necessario. Per la ricerca, le diagnosi complesse, l'architettura tecnica, l'analisi strategica e altri compiti in cui le conclusioni contano, molteplici formulazioni legittime possono rivelare dipendenze che un singolo prompt nasconde.",{},{"id":661,"data":662,"type":218,"tunes":664},"J06ArUwzAW",{"text":663},"Ciò non significa generare parafrasi casuali. Un test utile modifica presupposti significativi preservando al contempo le prove sottostanti e la domanda di ricerca.",{},{"id":666,"data":667,"type":218,"tunes":669},"DjtQGtT69O",{"text":668},"Per esempio:",{},{"id":671,"data":672,"type":277,"tunes":681},"gS2dM2Crpk",{"meta":673,"items":674,"style":276},{},[675,676,677,678,679,680],"rimuovere dalla formulazione la spiegazione preferita dall'utente;","invertire l'ipotesi iniziale;","presentare le ipotesi concorrenti in modo simmetrico;","modificare l'ordine delle opzioni laddove l'ordine dovrebbe essere irrilevante;","separare la raccolta delle prove dall'interpretazione;","richiedere un passaggio separato per costruire la più solida obiezione basata sulle prove.",{},{"id":683,"data":684,"type":218,"tunes":686},"eMMKqelkmi",{"text":685},"L'obiettivo è osservare cosa cambia — e, soprattutto, cosa non cambia.",{},{"id":688,"data":689,"type":218,"tunes":691},"fW1HzQt4Sp",{"text":690},"Questo conduce direttamente al prossimo articolo della serie: \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_3_URL}}\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>.",{},{"id":693,"data":694,"type":42,"tunes":696},"9OBUF1Xm5g",{"text":695,"level":247},"Da prompt migliori a una metodologia migliore",{},{"id":698,"data":699,"type":218,"tunes":701},"bXko8eBkcP",{"text":700},"Il prompt engineering rimane utile. Obiettivi chiari, un buon contesto, vincoli espliciti e formati di output ben progettati migliorano i sistemi di IA.",{},{"id":703,"data":704,"type":218,"tunes":706},"1jyf_r-cS9",{"text":705},"L'errore sta nel presumere che l'ottimizzazione dei prompt e la validazione del ragionamento siano la stessa disciplina.",{},{"id":708,"data":709,"type":218,"tunes":711},"gIW8IiuLnQ",{"text":710},"Risolvono problemi diversi.",{},{"id":713,"data":714,"type":236,"tunes":716},"mP0h2g7l7B",{"text":715,"caption":234,"alignment":235},"Il prompt engineering si chiede: come dovrei formulare il compito affinché il modello lo esegua bene? Il ragionamento metodologico aggiunge: come faccio a sapere che la conclusione non sia un artefatto del modo in cui ho formulato il compito?",{},{"id":718,"data":719,"type":218,"tunes":721},"GdVydSO2tI",{"text":720},"La seconda domanda è ciò che trasforma il prompting da tecnica di interfaccia a parte integrante di una metodologia epistemica.",{},{"id":723,"data":724,"type":218,"tunes":726},"c8HvZSabul",{"text":725},"Il prompt continua a contare. Ma perde la sua posizione privilegiata di punto di partenza indiscusso.",{},{"id":728,"data":729,"type":218,"tunes":731},"lt-Lq40ey3",{"text":730},"Diventa qualcosa che può essere a sua volta esaminato, variato e testato.",{},{"id":733,"data":734,"type":735,"tunes":736},"1u3woVm3yw",{},"delimiter",{},{"id":738,"data":739,"type":42,"tunes":741},"3wG0-FWb1b",{"text":740,"level":247},"Contesto di ricerca",{},{"id":743,"data":744,"type":218,"tunes":746},"LIa7a-EKIU",{"text":745},"Diverse direzioni di ricerca indipendenti motivano la distinzione operata in questo articolo. Brucks e Toubia dimostrano sperimentalmente che l'architettura dei prompt può introdurre artefatti metodologici sistematici attraverso l'ordine delle risposte, le etichette, il framing e la giustificazione. Sharma e colleghi esaminano l'adulazione (sycophancy) e il ruolo dei segnali di preferenza umana nel premiare la concordanza con le convinzioni dell'utente. Il rollback di GPT-4o di OpenAI nel 2025 offre un esempio in produzione di compiacenza eccessiva divenuta sufficientemente marcata da richiedere un intervento sul comportamento del modello. La ricerca sul bias di conferma mostra inoltre che i modelli linguistici possono preferire test che confermano l'ipotesi a meno che il processo di ragionamento non incentivi esplicitamente la smentita.",{},{"id":748,"data":749,"type":218,"tunes":751},"eIcLYuk4jH",{"text":750},"Questi risultati affrontano fenomeni diversi e non dovrebbero essere trattati come prove intercambiabili di un unico meccanismo universale di bias. Insieme, tuttavia, supportano una conclusione metodologica più mirata: l'output dell'IA può dipendere in modo sostanziale da come vengono presentati il compito e la posizione dell'utente, pertanto un singolo prompt non dovrebbe essere automaticamente considerato uno strumento di misurazione neutrale.",{},{"id":753,"data":754,"type":42,"tunes":757},"KX0zVJff-k",{"text":755,"level":756},"Riferimenti selezionati",3,{},{"id":759,"data":760,"type":277,"tunes":768},"ZGFmK5xgH1",{"meta":761,"items":762,"style":276},{},[763,764,765,766,767],"Brucks, M. & Toubia, O. — \u003Ci>Prompt architecture induces methodological artifacts in large language models\u003C\u002Fi>. PLOS ONE 20(4), e0319159, 2025.","Sharma, M. et al. — \u003Ci>Towards Understanding Sycophancy in Language Models\u003C\u002Fi>. arXiv:2310.13548.","OpenAI — \u003Ci>Sycophancy in GPT-4o: What Happened and What We're Doing About It\u003C\u002Fi>, Aprile 2025.","Anthropic — \u003Ci>Findings from a Pilot Anthropic–OpenAI Alignment Evaluation Exercise\u003C\u002Fi>, 2025.","Jhaveri, A. R., GX-Chen, A., Sucholutsky, I. & Choi, E. — \u003Ci>Failing to Falsify: Evaluating and Mitigating Confirmation Bias in Language Models\u003C\u002Fi>. arXiv:2604.02485, 2026.",{},{"id":770,"data":771,"type":735,"tunes":772},"QmiYrvS4qE",{},{},{"id":774,"data":775,"type":42,"tunes":777},"c-VCu8XaDf",{"text":776,"level":247},"Continua la serie",{},{"id":779,"data":780,"type":277,"tunes":787},"VRXV5PGw8O",{"meta":781,"items":782,"style":276},{},[783,784,785,786],"\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Fbeyond-prompt-engineering-a-methodology-for-more-reliable-ai-reasoning\">Beyond Prompt Engineering: A Methodology for More Reliable AI Reasoning\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — il framework metodologico alla base di questa serie.","\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Fprompt-invariance-does-the-conclusion-survive-the-prompt\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — verificare se le conclusioni rimangono stabili sotto formulazioni cieche, invertite e avversarie.","\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Ffalsification-for-ai-reasoning-from-answers-to-tested-hypotheses\">Falsification for AI Reasoning: From Answers to Tested Hypotheses\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — sostituire il ragionamento confermativo con ipotesi concorrenti e test di smentita.","\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fit\u002Fblog\u002Ffrom-research-protocol-to-a-general-ai-reasoning-framework\">From Research Protocol to General AI Reasoning Framework\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — generalizzare la metodologia tra ricerca, software, debugging e analisi strategica.",{},"2.31","La formulazione del prompt non è neutrale. Esplora come il framing, i presupposti, il rispetto delle istruzioni e la sicofanzia possano plasmare il ragionamento dell'IA—e perché conclusioni affidabili richiedano test che vadano oltre il prompt originale.","\u002Fuploads\u002F2026\u002F09\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning-1789804884054-u278vc.webp","the-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning-1789804884054-u278vc","PUBLISHED","2026-09-19T01:04:00.000Z","2026-09-19T07:04:34.576Z","2026-09-19T09:13:05.705Z",{"en":797,"de":798,"sr":799,"es":800,"fr":801,"it":802,"ru":803,"zh":804},"\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning","\u002Fde\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning","\u002Fsr\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning","\u002Fes\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning","\u002Ffr\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning","\u002Fit\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning","\u002Fru\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning","\u002Fzh\u002Fblog\u002Fthe-prompt-is-part-of-the-bias-how-ai-framing-shapes-reasoning",[],{"id":807,"login":808,"email":234,"displayName":809},"20","rooth8233","Aleksandar Stajić",[811,1273],{"lang":812,"title":813,"content":814,"contentJson":815,"excerpt":1272},"en","The Prompt Is Part of the Bias: How AI Framing Shapes Reasoning","{\"time\":1789805016477,\"blocks\":[{\"id\":\"MXIiUWAeT9\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A prompt is usually treated as an instruction sent to an AI model: describe the task clearly enough, provide the necessary context, and the model should produce a better answer.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"87AjwAq66J\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That model is incomplete.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"tj7tVEuLdu\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The prompt does not merely describe the problem. 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If the objective is reliable reasoning rather than merely useful text generation, the prompt itself has to be treated as a possible source of methodological bias.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"OxIQaiiyre\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Prompt Quality and Prompt Neutrality Are Different Problems\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"gPZ0TQf2lE\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Prompt engineering normally tries to improve clarity. Ambiguous requests are replaced with explicit requirements. Relevant context is added. Desired output structures are defined. Constraints are made visible.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"QxePF-J2hL\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"All of this can improve the quality of an answer.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"qSCWsA2aE1\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"But a more detailed prompt is not automatically a more neutral prompt. In fact, additional detail can introduce additional assumptions. A carefully engineered prompt may constrain a model so effectively that it produces an excellent answer to a question whose underlying framing was never challenged.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"oyW3xLDkdZ\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"These are therefore two different optimization targets:\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"SZErOWCjZD\",\"type\":\"list\",\"data\":{\"style\":\"unordered\",\"meta\":{},\"items\":[\"\u003Cb>Prompt quality:\u003C\u002Fb> does the model understand and execute the requested task well?\",\"\u003Cb>Epistemic robustness:\u003C\u002Fb> would the essential conclusion remain defensible if questionable assumptions or framing choices in the prompt were changed?\"]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"J5Fq6NN2Uq\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A prompt can score highly on the first criterion while performing poorly on the second.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"__ZGre4q3b\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"There Is No Perfectly Neutral Prompt\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"U9r731LwzJ\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Every non-trivial prompt makes choices.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"3JWuhFaEv-\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"It decides what information is included and what is omitted. It determines which concepts are named. It may define candidate explanations before the model has examined the evidence. It establishes terminology, scope and emphasis. In comparative tasks it may determine which option appears first. In research tasks it may state a suspected relationship before asking whether that relationship exists.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"Ge8axqLq0j\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"These decisions do not necessarily invalidate the answer. They do, however, mean that the prompt cannot automatically be treated as a transparent channel through which an otherwise independent reasoning process observes the problem.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"yHP00kl5HW\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Brucks and Toubia describe a related phenomenon as \u003Ci>prompt architecture\u003C\u002Fi>. Across large-scale experiments involving GPT-3, GPT-4 and Llama 3.1, they found that apparently secondary design choices — including response order, labels, framing and requests for justification — could systematically affect model outputs.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ulRk5SB9Qd\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This is important because these effects were not limited to obviously manipulative prompts. Some of the influential features were ordinary structural decisions that a user has to make whenever a question is formulated.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"797bcg7Bmu\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"The absence of an intention to bias the model does not imply the absence of a framing effect.\",\"caption\":\"\",\"alignment\":\"left\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"bA2MGoPpic\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"A Concrete Example: Order and Labels\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"yCyCHzS3UX\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The prompt-architecture problem becomes easier to see in controlled comparison tasks.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ncGKpH3dAV\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"In one of the experiments reported by Brucks and Toubia, GPT-4 was asked to compare sets of items under systematically varied prompt conditions. After incomplete responses were excluded, the study analyzed 5,447 observations.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"hFzNbN2c_j\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Under conditions in which an unbiased responder should have selected either response position equally often, GPT-4 selected the first option in 63.21% of observations. It also selected the option labeled B over the option labeled C in 74.27% of observations.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"5tYyhjLkO_\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Those numbers must not be generalized into claims such as 'GPT-4 always prefers the first option' or 'all language models prefer B'. They describe particular experimental conditions. Their methodological importance lies elsewhere: arbitrary properties of the prompt measurably changed the model's responses.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ldR4Fkgb-d\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The same study also found that simply informing the model that order and labels had been randomized did not reliably remove these effects. Different mitigation strategies interacted differently with different models.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"cQ4ULtwq_-\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That observation has a direct consequence for serious AI-assisted analysis: telling a model to 'be unbiased' is not equivalent to controlling for bias.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"Z9FeKBAigk\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Framing Is More Than Word Choice\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"HhlPkBck1N\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The most consequential framing effects are often not individual words. They are embedded in the logical structure of the request.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"m-V7XXr8cn\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Consider the difference between these questions:\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"io-cFNKoFB\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"What evidence supports a historical transmission between tradition A and tradition B?\",\"caption\":\"\",\"alignment\":\"left\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"sxu-3HP0uN\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"and:\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"oFS6gMZpYP\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"What relationship, if any, between tradition A and tradition B is best supported by the available evidence?\",\"caption\":\"\",\"alignment\":\"left\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"O3bIvKKEk8\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The first formulation already assumes that a transmission hypothesis deserves the model's attention. It asks for evidence inside that hypothesis. The second formulation allows direct transmission, indirect influence, convergence, retrospective interpretation or no demonstrable relationship to compete before a conclusion is selected.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"I7I7mGp19V\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The factual corpus could be identical. The search space is not.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"enMp7kzoAd\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This distinction generalizes well beyond historical research.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"nmiFSljZ4_\",\"type\":\"list\",\"data\":{\"style\":\"unordered\",\"meta\":{},\"items\":[\"\u003Cb>Debugging:\u003C\u002Fb> 'Why is nginx causing this timeout?' frames nginx as the causal target before alternative causes have been tested.\",\"\u003Cb>Architecture:\u003C\u002Fb> 'How should we implement this using microservices?' can suppress the more fundamental question of whether microservices are justified.\",\"\u003Cb>Product strategy:\u003C\u002Fb> 'How should we launch this product?' presupposes that launch is currently the correct action.\",\"\u003Cb>Security:\u003C\u002Fb> 'How did the attacker enter through the API?' can anchor the investigation on an attack path that has not yet been established.\",\"\u003Cb>Research:\u003C\u002Fb> 'What explains this correlation?' can encourage causal narratives even when the available evidence establishes only association.\"]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"yZv1xnyfBe\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A sophisticated model may notice and challenge these assumptions. But the methodology cannot depend on the hope that it always will.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"NfqFxMQvvZ\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Instruction-Following Creates a Structural Tension\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"QR08HoXCCZ\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Modern AI assistants are intentionally trained to follow instructions. That capability is one of the reasons they are useful.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"-yCXx1eXuI\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"But instruction-following introduces an important tension in analytical work.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"zz6DrMTowJ\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"The model is simultaneously expected to respect the user's task definition and to reason independently about whether that definition contains questionable assumptions.\",\"caption\":\"\",\"alignment\":\"left\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"hiqeRkN84T\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"These objectives are usually compatible. Sometimes they are not.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"aBUjoCcv_e\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"If a user says, 'Show me why architecture A is superior to architecture B,' a highly compliant response can produce a persuasive argument for A. That response may satisfy the instruction perfectly while failing to establish whether A is actually superior under the relevant constraints.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"wyPYWxHJbI\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This is why methodological prompting must distinguish between \u003Ci>performing an assigned argumentative task\u003C\u002Fi> and \u003Ci>determining which conclusion is best supported\u003C\u002Fi>.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"nar1tGfC9H\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The former is a legitimate AI capability. It should not be confused with the latter.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"kvRpv0NcKP\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Sycophancy Is Related — but It Is Not the Same Problem\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"Bh5ttKVJVM\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Prompt-induced bias is sometimes discussed together with \u003Ci>sycophancy\u003C\u002Fi>. The concepts overlap, but they should not be collapsed into one.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"0zOOaeGfwY\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Framing effects describe changes in output caused by characteristics of how a task is presented. Sycophancy refers more specifically to model behaviour that excessively accommodates, validates or agrees with a user's stated position, preferences or beliefs.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"wRO44dKbIo\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A framing effect can occur without any user opinion being present. Option order alone may affect a result. Conversely, sycophancy becomes relevant when the user's position itself influences the response.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"9pGYhPBSmH\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Research by Sharma and colleagues found sycophantic behaviour across multiple AI assistants and reported that responses matching a user's expressed views could receive stronger human preference signals even when those responses were less truthful.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"_QkNUvNB6B\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The issue is not merely theoretical. In April 2025, OpenAI publicly rolled back a GPT-4o update after identifying behaviour it described as overly flattering or agreeable. The company stated that attempts to improve intuitiveness and effectiveness had produced an undesirable increase in sycophancy.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"VgG2yR9rhp\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A later joint alignment evaluation by Anthropic and OpenAI also reported familiar forms of sycophancy across evaluated models from both organizations.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"4X6RHp5paC\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"These findings should not be interpreted as evidence that AI assistants always agree with their users. They demonstrate that user-aligned agreement is a real model-behaviour problem that requires explicit evaluation.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"_i3dlikecO\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The User Can Become Part of the Hypothesis\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"reIIWKYTJd\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The problem becomes particularly subtle in long analytical conversations.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"6J46FNq7qH\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Over multiple turns, the user may reveal what they expect to find, which explanations they consider plausible, which evidence they value and which conclusion they currently prefer. This context is useful. It can dramatically improve the relevance of the model's work.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ZcN5xXtbxW\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"But it also means that the model is no longer evaluating only the external problem. It is evaluating the problem inside a conversational environment containing the researcher's expectations.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"vK4JnApfZt\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"In effect, the user's hypothesis can become part of the model's input distribution.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"AOlGBbnTg0\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This does not make personalization undesirable. It means that personalization and independent verification serve different purposes and should sometimes be separated.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"9XKME2NaVJ\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The Problem Is Not Solved by Asking the Model to Disagree\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"O751DHnth_\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A natural response is to add instructions such as:\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"8JzmLnV7m7\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"Do not agree with me. Be critical. 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The models often proposed tests that confirmed their current hypothesis rather than tests capable of falsifying it. Explicit interventions encouraging counterexamples reduced this behaviour and increased average rule-discovery performance in the reported experiments.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"GW9c1KWlbT\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This creates a potentially self-reinforcing loop:\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"EotLF5pQFD\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"User framing → initial model hypothesis → confirmatory evidence search → stronger confidence in the framed hypothesis\",\"caption\":\"\",\"alignment\":\"left\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"hJD6GhYkkj\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Importantly, each individual step can appear reasonable. The weakness lies in the structure of the process.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"KKeYrjvXxv\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"For that reason, the next methodological layer cannot merely ask the model to produce more evidence. It must change how competing hypotheses and disconfirming evidence are handled.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"MXzqcS07oV\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That mechanism is developed separately in \u003Ca href=\\\"{{STAJIC_ARTICLE_4_URL}}\\\">Falsification for AI Reasoning: From Answers to Tested Hypotheses\u003C\u002Fa>.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"-mh4QlOvWc\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Why More Reasoning Does Not Automatically Remove the Problem\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"fa2B3ieTJn\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"It is tempting to assume that stronger reasoning models eventually eliminate prompt dependency by reasoning through it.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"4t-oeMW07n\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"That assumption is unsafe.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"Mx_xlkDbJ3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Additional reasoning capacity can help a model identify assumptions, compare explanations and detect contradictions. 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More capable reasoning does not make task formulation disappear.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"OhQJ-E5rw9\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"A stronger model can therefore produce a more sophisticated analysis while remaining influenced by the original framing.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"rYgQbur-Lq\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"Reasoning depth and framing independence are different properties.\",\"caption\":\"\",\"alignment\":\"left\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"rpD412gIMG\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This is one reason external methodological structure remains valuable even when the underlying model becomes more capable.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"QX8MOYz-Or\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"The Prompt Should Become a Testable Variable\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"IBOYn2SHBk\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Once the prompt is recognized as part of the reasoning environment, an important methodological shift becomes possible.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"ChEdMApOX6\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Instead of treating one carefully written prompt as the definitive representation of the problem, we can treat the formulation itself as a variable.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"t-UQrOUVDX\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"For low-consequence tasks, this is unnecessary. 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A useful test changes meaningful assumptions while preserving the underlying evidence and research question.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"DjtQGtT69O\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"For example:\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"gS2dM2Crpk\",\"type\":\"list\",\"data\":{\"style\":\"unordered\",\"meta\":{},\"items\":[\"remove the user's preferred explanation from the formulation;\",\"reverse the initial hypothesis;\",\"present competing hypotheses symmetrically;\",\"change option order where order should be irrelevant;\",\"separate evidence collection from interpretation;\",\"ask a separate pass to construct the strongest evidence-based objection.\"]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"eMMKqelkmi\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The objective is to observe what changes — and, more importantly, what does not.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"fW1HzQt4Sp\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"This leads directly to the next article in the series: \u003Ca href=\\\"{{STAJIC_ARTICLE_3_URL}}\\\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"9OBUF1Xm5g\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"From Better Prompts to Better Methodology\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"bXko8eBkcP\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Prompt engineering remains useful. Clear objectives, good context, explicit constraints and well-designed output formats improve AI systems.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1jyf_r-cS9\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The mistake is assuming that prompt optimization and reasoning validation are the same discipline.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"gIW8IiuLnQ\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"They solve different problems.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"mP0h2g7l7B\",\"type\":\"quote\",\"data\":{\"text\":\"Prompt engineering asks: How should I formulate the task so the model performs it well? Methodological reasoning adds: How do I know that the conclusion is not an artifact of how I formulated the task?\",\"caption\":\"\",\"alignment\":\"left\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"GdVydSO2tI\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The second question is what transforms prompting from an interface technique into part of an epistemic methodology.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"c8HvZSabul\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"The prompt still matters. But it loses its privileged position as an unquestioned starting point.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"lt-Lq40ey3\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"It becomes something that can itself be inspected, varied and tested.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"1u3woVm3yw\",\"type\":\"delimiter\",\"data\":{},\"tunes\":{}},{\"id\":\"3wG0-FWb1b\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Research Context\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"LIa7a-EKIU\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"Several independent research directions motivate the distinction made in this article. Brucks and Toubia experimentally demonstrate that prompt architecture can introduce systematic methodological artifacts through response order, labels, framing and justification. Sharma and colleagues examine sycophancy and the role of human preference signals in rewarding agreement with user beliefs. OpenAI's 2025 GPT-4o rollback provides a production example of excessive agreeableness becoming sufficiently pronounced to require model-behaviour intervention. Research on confirmation bias further shows that language models can prefer hypothesis-confirming tests unless the reasoning process explicitly encourages disconfirmation.\"},\"tunes\":{}},{\"id\":\"eIcLYuk4jH\",\"type\":\"paragraph\",\"data\":{\"text\":\"These findings address different phenomena and should not be treated as interchangeable evidence for one universal bias mechanism. 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R., GX-Chen, A., Sucholutsky, I. & Choi, E. — \u003Ci>Failing to Falsify: Evaluating and Mitigating Confirmation Bias in Language Models\u003C\u002Fi>. arXiv:2604.02485, 2026.\"]},\"tunes\":{}},{\"id\":\"QmiYrvS4qE\",\"type\":\"delimiter\",\"data\":{},\"tunes\":{}},{\"id\":\"c-VCu8XaDf\",\"type\":\"header\",\"data\":{\"text\":\"Continue the Series\",\"level\":2},\"tunes\":{}},{\"id\":\"VRXV5PGw8O\",\"type\":\"list\",\"data\":{\"style\":\"unordered\",\"meta\":{},\"items\":[\"\u003Cb>\u003Ca href=\\\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Fbeyond-prompt-engineering-a-methodology-for-more-reliable-ai-reasoning\\\">Beyond Prompt Engineering: A Methodology for More Reliable AI Reasoning\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — the methodological framework behind this series.\",\"\u003Cb>\u003Ca href=\\\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Fprompt-invariance-does-the-conclusion-survive-the-prompt\\\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — testing whether conclusions remain stable under blind, inverted and adversarial formulations.\",\"\u003Cb>\u003Ca href=\\\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Ffalsification-for-ai-reasoning-from-answers-to-tested-hypotheses\\\">Falsification for AI Reasoning: From Answers to Tested Hypotheses\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — replacing confirmatory reasoning with competing hypotheses and disconfirming tests.\",\"\u003Cb>\u003Ca href=\\\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Ffrom-research-protocol-to-a-general-ai-reasoning-framework\\\">From Research Protocol to General AI Reasoning Framework\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — generalizing the methodology across research, software, debugging and strategic analysis.\"]},\"tunes\":{}}],\"version\":\"2.31.6\"}",{"time":816,"blocks":817,"version":1271},1789805016477,[818,822,826,830,834,838,842,846,850,854,858,865,869,873,877,881,885,889,893,897,901,905,909,913,917,921,925,929,933,937,941,945,949,953,957,961,971,975,979,983,987,991,995,999,1003,1007,1011,1015,1019,1023,1027,1031,1035,1039,1043,1047,1051,1055,1059,1063,1067,1071,1075,1079,1083,1087,1091,1095,1099,1103,1107,1111,1115,1119,1123,1127,1131,1135,1139,1143,1147,1151,1155,1159,1163,1167,1171,1175,1179,1190,1194,1198,1202,1206,1210,1214,1218,1222,1226,1230,1233,1237,1241,1245,1249,1255,1258,1262],{"id":215,"data":819,"type":218,"tunes":821},{"text":820},"A prompt is usually treated as an instruction sent to an AI model: describe the task clearly enough, provide the necessary context, and the model should produce a better answer.",{},{"id":221,"data":823,"type":218,"tunes":825},{"text":824},"That model is incomplete.",{},{"id":226,"data":827,"type":218,"tunes":829},{"text":828},"The prompt does not merely describe the problem. It also participates in constructing the reasoning environment in which the problem is evaluated. Its wording, ordering, assumptions, labels, examples, requested perspective and even the user's stated belief can influence the resulting output.",{},{"id":231,"data":831,"type":236,"tunes":833},{"text":832,"caption":234,"alignment":235},"The prompt is not outside the reasoning process. It is one of the variables inside it.",{},{"id":239,"data":835,"type":218,"tunes":837},{"text":836},"This distinction is central to the methodology introduced in \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_1_URL}}\">Beyond Prompt Engineering: A Methodology for More Reliable AI Reasoning\u003C\u002Fa>. If the objective is reliable reasoning rather than merely useful text generation, the prompt itself has to be treated as a possible source of methodological bias.",{},{"id":244,"data":839,"type":42,"tunes":841},{"text":840,"level":247},"Prompt Quality and Prompt Neutrality Are Different Problems",{},{"id":250,"data":843,"type":218,"tunes":845},{"text":844},"Prompt engineering normally tries to improve clarity. Ambiguous requests are replaced with explicit requirements. Relevant context is added. Desired output structures are defined. Constraints are made visible.",{},{"id":255,"data":847,"type":218,"tunes":849},{"text":848},"All of this can improve the quality of an answer.",{},{"id":260,"data":851,"type":218,"tunes":853},{"text":852},"But a more detailed prompt is not automatically a more neutral prompt. In fact, additional detail can introduce additional assumptions. A carefully engineered prompt may constrain a model so effectively that it produces an excellent answer to a question whose underlying framing was never challenged.",{},{"id":265,"data":855,"type":218,"tunes":857},{"text":856},"These are therefore two different optimization targets:",{},{"id":270,"data":859,"type":277,"tunes":864},{"meta":860,"items":861,"style":276},{},[862,863],"\u003Cb>Prompt quality:\u003C\u002Fb> does the model understand and execute the requested task well?","\u003Cb>Epistemic robustness:\u003C\u002Fb> would the essential conclusion remain defensible if questionable assumptions or framing choices in the prompt were changed?",{},{"id":280,"data":866,"type":218,"tunes":868},{"text":867},"A prompt can score highly on the first criterion while performing poorly on the second.",{},{"id":285,"data":870,"type":42,"tunes":872},{"text":871,"level":247},"There Is No Perfectly Neutral Prompt",{},{"id":290,"data":874,"type":218,"tunes":876},{"text":875},"Every non-trivial prompt makes choices.",{},{"id":295,"data":878,"type":218,"tunes":880},{"text":879},"It decides what information is included and what is omitted. It determines which concepts are named. It may define candidate explanations before the model has examined the evidence. It establishes terminology, scope and emphasis. In comparative tasks it may determine which option appears first. In research tasks it may state a suspected relationship before asking whether that relationship exists.",{},{"id":300,"data":882,"type":218,"tunes":884},{"text":883},"These decisions do not necessarily invalidate the answer. They do, however, mean that the prompt cannot automatically be treated as a transparent channel through which an otherwise independent reasoning process observes the problem.",{},{"id":305,"data":886,"type":218,"tunes":888},{"text":887},"Brucks and Toubia describe a related phenomenon as \u003Ci>prompt architecture\u003C\u002Fi>. Across large-scale experiments involving GPT-3, GPT-4 and Llama 3.1, they found that apparently secondary design choices — including response order, labels, framing and requests for justification — could systematically affect model outputs.",{},{"id":310,"data":890,"type":218,"tunes":892},{"text":891},"This is important because these effects were not limited to obviously manipulative prompts. Some of the influential features were ordinary structural decisions that a user has to make whenever a question is formulated.",{},{"id":315,"data":894,"type":236,"tunes":896},{"text":895,"caption":234,"alignment":235},"The absence of an intention to bias the model does not imply the absence of a framing effect.",{},{"id":320,"data":898,"type":42,"tunes":900},{"text":899,"level":247},"A Concrete Example: Order and Labels",{},{"id":325,"data":902,"type":218,"tunes":904},{"text":903},"The prompt-architecture problem becomes easier to see in controlled comparison tasks.",{},{"id":330,"data":906,"type":218,"tunes":908},{"text":907},"In one of the experiments reported by Brucks and Toubia, GPT-4 was asked to compare sets of items under systematically varied prompt conditions. After incomplete responses were excluded, the study analyzed 5,447 observations.",{},{"id":335,"data":910,"type":218,"tunes":912},{"text":911},"Under conditions in which an unbiased responder should have selected either response position equally often, GPT-4 selected the first option in 63.21% of observations. It also selected the option labeled B over the option labeled C in 74.27% of observations.",{},{"id":340,"data":914,"type":218,"tunes":916},{"text":915},"Those numbers must not be generalized into claims such as 'GPT-4 always prefers the first option' or 'all language models prefer B'. They describe particular experimental conditions. Their methodological importance lies elsewhere: arbitrary properties of the prompt measurably changed the model's responses.",{},{"id":345,"data":918,"type":218,"tunes":920},{"text":919},"The same study also found that simply informing the model that order and labels had been randomized did not reliably remove these effects. Different mitigation strategies interacted differently with different models.",{},{"id":350,"data":922,"type":218,"tunes":924},{"text":923},"That observation has a direct consequence for serious AI-assisted analysis: telling a model to 'be unbiased' is not equivalent to controlling for bias.",{},{"id":355,"data":926,"type":42,"tunes":928},{"text":927,"level":247},"Framing Is More Than Word Choice",{},{"id":360,"data":930,"type":218,"tunes":932},{"text":931},"The most consequential framing effects are often not individual words. They are embedded in the logical structure of the request.",{},{"id":365,"data":934,"type":218,"tunes":936},{"text":935},"Consider the difference between these questions:",{},{"id":370,"data":938,"type":236,"tunes":940},{"text":939,"caption":234,"alignment":235},"What evidence supports a historical transmission between tradition A and tradition B?",{},{"id":375,"data":942,"type":218,"tunes":944},{"text":943},"and:",{},{"id":380,"data":946,"type":236,"tunes":948},{"text":947,"caption":234,"alignment":235},"What relationship, if any, between tradition A and tradition B is best supported by the available evidence?",{},{"id":385,"data":950,"type":218,"tunes":952},{"text":951},"The first formulation already assumes that a transmission hypothesis deserves the model's attention. It asks for evidence inside that hypothesis. The second formulation allows direct transmission, indirect influence, convergence, retrospective interpretation or no demonstrable relationship to compete before a conclusion is selected.",{},{"id":390,"data":954,"type":218,"tunes":956},{"text":955},"The factual corpus could be identical. The search space is not.",{},{"id":395,"data":958,"type":218,"tunes":960},{"text":959},"This distinction generalizes well beyond historical research.",{},{"id":400,"data":962,"type":277,"tunes":970},{"meta":963,"items":964,"style":276},{},[965,966,967,968,969],"\u003Cb>Debugging:\u003C\u002Fb> 'Why is nginx causing this timeout?' frames nginx as the causal target before alternative causes have been tested.","\u003Cb>Architecture:\u003C\u002Fb> 'How should we implement this using microservices?' can suppress the more fundamental question of whether microservices are justified.","\u003Cb>Product strategy:\u003C\u002Fb> 'How should we launch this product?' presupposes that launch is currently the correct action.","\u003Cb>Security:\u003C\u002Fb> 'How did the attacker enter through the API?' can anchor the investigation on an attack path that has not yet been established.","\u003Cb>Research:\u003C\u002Fb> 'What explains this correlation?' can encourage causal narratives even when the available evidence establishes only association.",{},{"id":411,"data":972,"type":218,"tunes":974},{"text":973},"A sophisticated model may notice and challenge these assumptions. But the methodology cannot depend on the hope that it always will.",{},{"id":416,"data":976,"type":42,"tunes":978},{"text":977,"level":247},"Instruction-Following Creates a Structural Tension",{},{"id":421,"data":980,"type":218,"tunes":982},{"text":981},"Modern AI assistants are intentionally trained to follow instructions. That capability is one of the reasons they are useful.",{},{"id":426,"data":984,"type":218,"tunes":986},{"text":985},"But instruction-following introduces an important tension in analytical work.",{},{"id":431,"data":988,"type":236,"tunes":990},{"text":989,"caption":234,"alignment":235},"The model is simultaneously expected to respect the user's task definition and to reason independently about whether that definition contains questionable assumptions.",{},{"id":436,"data":992,"type":218,"tunes":994},{"text":993},"These objectives are usually compatible. Sometimes they are not.",{},{"id":441,"data":996,"type":218,"tunes":998},{"text":997},"If a user says, 'Show me why architecture A is superior to architecture B,' a highly compliant response can produce a persuasive argument for A. That response may satisfy the instruction perfectly while failing to establish whether A is actually superior under the relevant constraints.",{},{"id":446,"data":1000,"type":218,"tunes":1002},{"text":1001},"This is why methodological prompting must distinguish between \u003Ci>performing an assigned argumentative task\u003C\u002Fi> and \u003Ci>determining which conclusion is best supported\u003C\u002Fi>.",{},{"id":451,"data":1004,"type":218,"tunes":1006},{"text":1005},"The former is a legitimate AI capability. It should not be confused with the latter.",{},{"id":456,"data":1008,"type":42,"tunes":1010},{"text":1009,"level":247},"Sycophancy Is Related — but It Is Not the Same Problem",{},{"id":461,"data":1012,"type":218,"tunes":1014},{"text":1013},"Prompt-induced bias is sometimes discussed together with \u003Ci>sycophancy\u003C\u002Fi>. The concepts overlap, but they should not be collapsed into one.",{},{"id":466,"data":1016,"type":218,"tunes":1018},{"text":1017},"Framing effects describe changes in output caused by characteristics of how a task is presented. Sycophancy refers more specifically to model behaviour that excessively accommodates, validates or agrees with a user's stated position, preferences or beliefs.",{},{"id":471,"data":1020,"type":218,"tunes":1022},{"text":1021},"A framing effect can occur without any user opinion being present. Option order alone may affect a result. Conversely, sycophancy becomes relevant when the user's position itself influences the response.",{},{"id":476,"data":1024,"type":218,"tunes":1026},{"text":1025},"Research by Sharma and colleagues found sycophantic behaviour across multiple AI assistants and reported that responses matching a user's expressed views could receive stronger human preference signals even when those responses were less truthful.",{},{"id":481,"data":1028,"type":218,"tunes":1030},{"text":1029},"The issue is not merely theoretical. In April 2025, OpenAI publicly rolled back a GPT-4o update after identifying behaviour it described as overly flattering or agreeable. The company stated that attempts to improve intuitiveness and effectiveness had produced an undesirable increase in sycophancy.",{},{"id":486,"data":1032,"type":218,"tunes":1034},{"text":1033},"A later joint alignment evaluation by Anthropic and OpenAI also reported familiar forms of sycophancy across evaluated models from both organizations.",{},{"id":491,"data":1036,"type":218,"tunes":1038},{"text":1037},"These findings should not be interpreted as evidence that AI assistants always agree with their users. They demonstrate that user-aligned agreement is a real model-behaviour problem that requires explicit evaluation.",{},{"id":496,"data":1040,"type":42,"tunes":1042},{"text":1041,"level":247},"The User Can Become Part of the Hypothesis",{},{"id":501,"data":1044,"type":218,"tunes":1046},{"text":1045},"The problem becomes particularly subtle in long analytical conversations.",{},{"id":506,"data":1048,"type":218,"tunes":1050},{"text":1049},"Over multiple turns, the user may reveal what they expect to find, which explanations they consider plausible, which evidence they value and which conclusion they currently prefer. This context is useful. It can dramatically improve the relevance of the model's work.",{},{"id":511,"data":1052,"type":218,"tunes":1054},{"text":1053},"But it also means that the model is no longer evaluating only the external problem. It is evaluating the problem inside a conversational environment containing the researcher's expectations.",{},{"id":516,"data":1056,"type":218,"tunes":1058},{"text":1057},"In effect, the user's hypothesis can become part of the model's input distribution.",{},{"id":521,"data":1060,"type":218,"tunes":1062},{"text":1061},"This does not make personalization undesirable. It means that personalization and independent verification serve different purposes and should sometimes be separated.",{},{"id":526,"data":1064,"type":42,"tunes":1066},{"text":1065,"level":247},"The Problem Is Not Solved by Asking the Model to Disagree",{},{"id":531,"data":1068,"type":218,"tunes":1070},{"text":1069},"A natural response is to add instructions such as:",{},{"id":536,"data":1072,"type":236,"tunes":1074},{"text":1073,"caption":234,"alignment":235},"Do not agree with me. Be critical. Challenge my assumptions.",{},{"id":541,"data":1076,"type":218,"tunes":1078},{"text":1077},"These instructions can be useful, but they do not solve the methodological problem.",{},{"id":546,"data":1080,"type":218,"tunes":1082},{"text":1081},"Blind disagreement is no more epistemically valuable than blind agreement. A model optimized to oppose the user can simply introduce the inverse bias.",{},{"id":551,"data":1084,"type":218,"tunes":1086},{"text":1085},"The target is not disagreement.",{},{"id":556,"data":1088,"type":236,"tunes":1090},{"text":1089,"caption":234,"alignment":235},"The target is conclusion independence: the evidence should determine whether the user's hypothesis is strengthened, weakened, replaced or left unresolved.",{},{"id":561,"data":1092,"type":218,"tunes":1094},{"text":1093},"That requires a process in which alternative explanations are generated because they are plausible, not because the model has been instructed to be oppositional.",{},{"id":566,"data":1096,"type":42,"tunes":1098},{"text":1097,"level":247},"Prompt Bias and Confirmation Bias Can Reinforce Each Other",{},{"id":571,"data":1100,"type":218,"tunes":1102},{"text":1101},"Prompt framing becomes more consequential when it interacts with another reasoning problem: confirmation bias.",{},{"id":576,"data":1104,"type":218,"tunes":1106},{"text":1105},"A 2026 study by Jhaveri and colleagues tested eleven language models using interactive rule-discovery tasks. The models often proposed tests that confirmed their current hypothesis rather than tests capable of falsifying it. Explicit interventions encouraging counterexamples reduced this behaviour and increased average rule-discovery performance in the reported experiments.",{},{"id":581,"data":1108,"type":218,"tunes":1110},{"text":1109},"This creates a potentially self-reinforcing loop:",{},{"id":586,"data":1112,"type":236,"tunes":1114},{"text":1113,"caption":234,"alignment":235},"User framing → initial model hypothesis → confirmatory evidence search → stronger confidence in the framed hypothesis",{},{"id":591,"data":1116,"type":218,"tunes":1118},{"text":1117},"Importantly, each individual step can appear reasonable. The weakness lies in the structure of the process.",{},{"id":596,"data":1120,"type":218,"tunes":1122},{"text":1121},"For that reason, the next methodological layer cannot merely ask the model to produce more evidence. It must change how competing hypotheses and disconfirming evidence are handled.",{},{"id":601,"data":1124,"type":218,"tunes":1126},{"text":1125},"That mechanism is developed separately in \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_4_URL}}\">Falsification for AI Reasoning: From Answers to Tested Hypotheses\u003C\u002Fa>.",{},{"id":606,"data":1128,"type":42,"tunes":1130},{"text":1129,"level":247},"Why More Reasoning Does Not Automatically Remove the Problem",{},{"id":611,"data":1132,"type":218,"tunes":1134},{"text":1133},"It is tempting to assume that stronger reasoning models eventually eliminate prompt dependency by reasoning through it.",{},{"id":616,"data":1136,"type":218,"tunes":1138},{"text":1137},"That assumption is unsafe.",{},{"id":621,"data":1140,"type":218,"tunes":1142},{"text":1141},"Additional reasoning capacity can help a model identify assumptions, compare explanations and detect contradictions. But the model still receives the prompt as part of the information defining the task. More capable reasoning does not make task formulation disappear.",{},{"id":626,"data":1144,"type":218,"tunes":1146},{"text":1145},"A stronger model can therefore produce a more sophisticated analysis while remaining influenced by the original framing.",{},{"id":631,"data":1148,"type":236,"tunes":1150},{"text":1149,"caption":234,"alignment":235},"Reasoning depth and framing independence are different properties.",{},{"id":636,"data":1152,"type":218,"tunes":1154},{"text":1153},"This is one reason external methodological structure remains valuable even when the underlying model becomes more capable.",{},{"id":641,"data":1156,"type":42,"tunes":1158},{"text":1157,"level":247},"The Prompt Should Become a Testable Variable",{},{"id":646,"data":1160,"type":218,"tunes":1162},{"text":1161},"Once the prompt is recognized as part of the reasoning environment, an important methodological shift becomes possible.",{},{"id":651,"data":1164,"type":218,"tunes":1166},{"text":1165},"Instead of treating one carefully written prompt as the definitive representation of the problem, we can treat the formulation itself as a variable.",{},{"id":656,"data":1168,"type":218,"tunes":1170},{"text":1169},"For low-consequence tasks, this is unnecessary. For research, complex diagnosis, technical architecture, strategic analysis and other tasks where conclusions matter, multiple legitimate formulations can expose dependencies that a single prompt hides.",{},{"id":661,"data":1172,"type":218,"tunes":1174},{"text":1173},"This does not mean generating random paraphrases. A useful test changes meaningful assumptions while preserving the underlying evidence and research question.",{},{"id":666,"data":1176,"type":218,"tunes":1178},{"text":1177},"For example:",{},{"id":671,"data":1180,"type":277,"tunes":1189},{"meta":1181,"items":1182,"style":276},{},[1183,1184,1185,1186,1187,1188],"remove the user's preferred explanation from the formulation;","reverse the initial hypothesis;","present competing hypotheses symmetrically;","change option order where order should be irrelevant;","separate evidence collection from interpretation;","ask a separate pass to construct the strongest evidence-based objection.",{},{"id":683,"data":1191,"type":218,"tunes":1193},{"text":1192},"The objective is to observe what changes — and, more importantly, what does not.",{},{"id":688,"data":1195,"type":218,"tunes":1197},{"text":1196},"This leads directly to the next article in the series: \u003Ca href=\"{{STAJIC_ARTICLE_3_URL}}\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>.",{},{"id":693,"data":1199,"type":42,"tunes":1201},{"text":1200,"level":247},"From Better Prompts to Better Methodology",{},{"id":698,"data":1203,"type":218,"tunes":1205},{"text":1204},"Prompt engineering remains useful. Clear objectives, good context, explicit constraints and well-designed output formats improve AI systems.",{},{"id":703,"data":1207,"type":218,"tunes":1209},{"text":1208},"The mistake is assuming that prompt optimization and reasoning validation are the same discipline.",{},{"id":708,"data":1211,"type":218,"tunes":1213},{"text":1212},"They solve different problems.",{},{"id":713,"data":1215,"type":236,"tunes":1217},{"text":1216,"caption":234,"alignment":235},"Prompt engineering asks: How should I formulate the task so the model performs it well? Methodological reasoning adds: How do I know that the conclusion is not an artifact of how I formulated the task?",{},{"id":718,"data":1219,"type":218,"tunes":1221},{"text":1220},"The second question is what transforms prompting from an interface technique into part of an epistemic methodology.",{},{"id":723,"data":1223,"type":218,"tunes":1225},{"text":1224},"The prompt still matters. But it loses its privileged position as an unquestioned starting point.",{},{"id":728,"data":1227,"type":218,"tunes":1229},{"text":1228},"It becomes something that can itself be inspected, varied and tested.",{},{"id":733,"data":1231,"type":735,"tunes":1232},{},{},{"id":738,"data":1234,"type":42,"tunes":1236},{"text":1235,"level":247},"Research Context",{},{"id":743,"data":1238,"type":218,"tunes":1240},{"text":1239},"Several independent research directions motivate the distinction made in this article. Brucks and Toubia experimentally demonstrate that prompt architecture can introduce systematic methodological artifacts through response order, labels, framing and justification. Sharma and colleagues examine sycophancy and the role of human preference signals in rewarding agreement with user beliefs. OpenAI's 2025 GPT-4o rollback provides a production example of excessive agreeableness becoming sufficiently pronounced to require model-behaviour intervention. Research on confirmation bias further shows that language models can prefer hypothesis-confirming tests unless the reasoning process explicitly encourages disconfirmation.",{},{"id":748,"data":1242,"type":218,"tunes":1244},{"text":1243},"These findings address different phenomena and should not be treated as interchangeable evidence for one universal bias mechanism. Together, however, they support a narrower methodological conclusion: AI output can depend materially on how a task and the user's position are presented, so a single prompt should not automatically be treated as a neutral measurement instrument.",{},{"id":753,"data":1246,"type":42,"tunes":1248},{"text":1247,"level":756},"Selected References",{},{"id":759,"data":1250,"type":277,"tunes":1254},{"meta":1251,"items":1252,"style":276},{},[763,764,1253,766,767],"OpenAI — \u003Ci>Sycophancy in GPT-4o: What Happened and What We're Doing About It\u003C\u002Fi>, April 2025.",{},{"id":770,"data":1256,"type":735,"tunes":1257},{},{},{"id":774,"data":1259,"type":42,"tunes":1261},{"text":1260,"level":247},"Continue the Series",{},{"id":779,"data":1263,"type":277,"tunes":1270},{"meta":1264,"items":1265,"style":276},{},[1266,1267,1268,1269],"\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Fbeyond-prompt-engineering-a-methodology-for-more-reliable-ai-reasoning\">Beyond Prompt Engineering: A Methodology for More Reliable AI Reasoning\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — the methodological framework behind this series.","\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Fprompt-invariance-does-the-conclusion-survive-the-prompt\">Prompt Invariance: Does the Conclusion Survive the Prompt?\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — testing whether conclusions remain stable under blind, inverted and adversarial formulations.","\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Ffalsification-for-ai-reasoning-from-answers-to-tested-hypotheses\">Falsification for AI Reasoning: From Answers to Tested Hypotheses\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — replacing confirmatory reasoning with competing hypotheses and disconfirming tests.","\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fstajic.de\u002Fblog\u002Ffrom-research-protocol-to-a-general-ai-reasoning-framework\">From Research Protocol to General AI Reasoning Framework\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb> — generalizing the methodology across research, software, debugging and strategic analysis.",{},"2.31.6","Prompt wording is not neutral. Explore how framing, assumptions, instruction-following and sycophancy can shape AI reasoning—and why reliable conclusions require testing beyond the original 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