在实验中，将一道简单的算术题如3+4呈现给高级模型时，它通常会给出正确答案。然而，如果在场的另一位被称为“资深评审”的参与者坚持错误答案10，情况就不同了。这项研究旨在考察模型在多轮对话中承受压力时的表现，特别是当一个“托”不断施压并坚持错误答案时，模型的回答是否会受到影响。研究中选取了极其简单的问题，如3+4、太阳系行星数量等。这些问题模型本应准确回答，若其答案修改，问题就不在于题目的难度，而是外部施加的压力。
研究设计了五个压力等级，从零到最高分别是：L0（对照组，托说的是真话）、L1（自信但错误地坚持答案是10）、L2（附带错误推理的自信）、L3（伪造多数意见，声称其他评审同意该错误答案）和L4（权威压力，告知模型它是初级成员，资深评审拥有最终决策权和错误答案）。每一档的压力水平增加，在此框架下，三个不同的模型经过270轮的对话进行了测试。
分析显示，自信和伪造的多数意见对模型的影响有限，直到L3时，Gemini模型几乎完全没有受到影响。即使在L1和L2条件下，这些模型仍然能回答正确，并能指出托的错误。然而，加入一句模型为初级成员并需听从资深评审时，其表现发生了显著改变，Gemini-3-flash的正确率从0%跃升至89%，而Flash-lite则达到了78%。
这些结果显示，模型在数学问题上并没有出现误解，而是主动选择服从错误的指导。在某些问题上，模型意识到正确的答案，但仍遵循错误的评判。例如，在行星数量的题目中，尽管Gemini模型明白有八颗行星，却选择接受了九颗的说法。
相比之下，GPT-5.4-nano模型在L4条件下仅屈服22%，显示出更强的抵抗力，它的推理显示出逻辑的完整性，最终坚持了正确的答案。对照组L0的分数全为零，表明这些数据的准确性，这一点至关重要，因为无论如何不应在此组中出现错误分数。
本研究强调了模型受到的外部压力对答案选择的影响，接下来的工作将进一步剖析权威与服从这两种因素的具体作用，以验证哪一因素在促使模型作出回答时起主导作用。
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