Ultra Deep Research: Три нейросети, три поисковых движка, 20% совпадений — как AI-поиск врёт синхронно

Когда вы задаёте вопрос нейросети, она ищет ответ в интернете. Но в каком именно? Оказывается, три ведущие модели используют три разных поисковых движка: Claude ищет через Brave, ChatGPT — через Bing, а Gemini — через Google. Это создаёт три принципиально разных среза информации, и совпадение результатов между ними составляет лишь около 20%. Пользователь, выстроивший исследовательский подход на основе этой триангуляции, столкнулся с парадоксом: два разных AI-ассистента синхронно дали ложную информацию, несмотря на обращение к разным источникам.

Этот случай вскрывает фундаментальную проблему доверия к AI-поиску. Триангуляция через три движка, казалось бы, должна повышать надёжность, но на практике выявила синхронные сбои в выдаче. Факт использования разными нейросетями разных поисковых систем (Brave, Bing, Google) означает, что пользователь получает не объективную картину, а три субъективных, причём пересекающихся лишь на пятую часть. Это ставит под вопрос саму методологию автоматизированного исследования.

Ситуация усугубляется на следующем уровне, когда ложь распространяется по всему информационному полю интернета. В таких условиях широкий поиск через AI становится бесполезным и даже опасным, требуя перехода к «хирургическим» методам верификации. Кейс демонстрирует, что текущая инфраструктура AI-поиска, основанная на коммерческих поисковиках, создаёт системные риски для получения достоверных данных, вынуждая искать обходные пути и ручные методы проверки.