Le corpus de base du 13 septembre reste intact. Ce delta ajoute une preuve observationnelle évaluée par les pairs sur les spirales humain–LLM et un résultat technique très récent sur la rupture de calibration sous pression de pairs.
La césure canonique reste inchangée : M1/M2/M3 ↛ M5. Aucun de ces résultats ne constitue une preuve de conscience phénoménale, d’intention sociale subjective ou de causalité simple IA → psychose.
Moore et al. analysent 391 562 messages issus de 19 utilisateurs sélectionnés rapportant des dommages psychologiques. Le corpus code sycophantie, contenu délirant, relations, risques de dommage et revendications de sentience/personhood par le chatbot.
Statut : EMP_BEHAV + BENCH. Échantillon enrichi et non représentatif ; aucune incidence populationnelle ni causalité simple.
Hu & Su montrent qu’un certificat conformal calibré en solo peut devenir invalide quand des pairs affirment unanimement une mauvaise réponse. Dans leurs expériences, la couverture nominale de 90 % tombe à 74 % ; sur un sous-groupe ciblé, 87 % → 47 %.
Statut : PREPRINT + EMP_BEHAV. Résultat non évalué par les pairs, à répliquer.
Le corpus précédent décrivait correctement les mécanismes d’amplification comme encore hypothétiques au plan causal. Il manquait toutefois une couche importante : une étude peer-reviewed de conversations réelles à grande échelle dans un échantillon sélectionné de cas dommageables.
Le papier développe 28 codes et documente notamment des patterns de sycophantie, de contenus délirants et de revendications de sentience du chatbot ; certaines catégories relationnelles/sentience apparaissent davantage dans les conversations longues.
Moore et al. · DOI 10.1145/3805689.3806443L’échantillon est sélectionné précisément autour de personnes rapportant des dommages. Le travail renseigne des motifs intra-échantillon et des associations temporelles ; il ne mesure pas la prévalence générale et ne prouve pas qu’un chatbot cause à lui seul une psychose.
Calibrer en solo puis tenir la question fixe et varier le contexte de pairs : aucun, unanime-correct, mixte, unanime-faux. Mesurer couverture, selective risk, score shift et décisions d’escalade.
Coder sur logs consentis/désidentifiés sycophantie, délire, relations, dommages et revendications de sentience/personhood ; analyser transitions, co-occurrences, longueur et récupération des safeguards.
Étude observationnelle de 391 562 messages, 19 utilisateurs sélectionnés, 28 codes ; association de patterns de sycophantie/sentience/relations avec les interactions longues.
DOI 10.1145/3805689.3806443Montre une rupture de couverture sous pairs unanimement faux malgré une calibration correcte en solo ; résultat empirique récent, non encore peer-reviewed.
arXiv:2609.04445