Редактировать tension: generation-vs-verification

Все сущности — md-файлы в content/, валидируются pydantic-схемой при сохранении.

id (slug файла) md (frontmatter + body)

---
id: generation-vs-verification
name: Генерация знания vs верификация
pole_a: быстрая генерация гипотез, текстов, ответов
pole_b: проверка правдивости и фактической состоятельности
wave_introduced: wave-3
related_hypotheses: [H2, H4, H5]
---

## Формулировка

LLM генерируют огромный объём гипотез, идей, научных текстов, но качество и
правдивость этих знаний часто под вопросом. Платформы образования вводят
AI-ассистентов, обещая ускорить учёбу, но галлюцинации модели подрывают
надёжность. Противоречие растёт: модели расширяют знаниевые горизонты, но
исследователи публикуют работы о систематических ошибках.

## Где наблюдается

- Эксперимент University of Reading: AI-ответы не были распознаны
  экзаменаторами — кризис верификации обучения.
- Khanmigo, Coursera Coach: рост adoption, но RCT-результаты неоднозначны.
- Отключение AI-детекторов в ANU и других вузах: невозможно верифицировать
  авторство.
- Реформы оценивания в Sydney, Glasgow, Reading: возврат к supervised-форматам.

## Кейсы по этому противоречию

_(автогенерируется reindex'ом)_

отмена