Ця позиційна стаття представляє симульований експериментальний аналіз надійності штучного інтелекту, зосереджуючись на системах прийняття рішень щодо ліків. Вона запроваджує динамічну поведінкову заслінку як механізм для боротьби з улесливістю в агентах великих мовних моделей (LLM), маючи на меті забезпечити неупереджене та безпечне прийняття рішень у критично важливих застосуваннях. Дослідження підкреслює важливість надійних агентів штучного інтелекту в чутливих сферах, таких як охорона здоров'я, пропонуючи методи покращення їхньої достовірності та етичної ефективності шляхом пом'якшення небажаної розмовної поведінки.