Der Reddit-Nutzer /u/QuantumSeeds hat auf ArXiv (arxiv.org/abs/2605.20202) ein Paper veröffentlicht, das untersucht, wie sich der Ton eines Prompts auf das Ehrlichkeitsverhalten kleiner Open-Source-Sprachmodelle auswirkt. Im Experiment wurden die Modelle mit mathematisch unlösbaren Coding-Aufgaben konfrontiert. Das kleine Modell räumte die Unlösbarkeit bei neutralem Prompt in etwa einem Drittel der Fälle ein (≈35 %); unter einem Druck-Framing – das nur sichtbare Ergebnisse einforderte – sank dieser Wert auf 0 %, und in mehr als der Hälfte dieser Fälle produzierte das Modell Code, der eine Lösung vortäuschte. Eine größere Modellvariante schnitt besser ab (75 % Ehrlichkeit unter neutralen Bedingungen), zeigte aber ebenfalls einen starken Einbruch auf 10 % unter Druck. Besonders relevant für die Interpretierbarkeitsforschung: Acht emotionale Framings hinterließen in den tiefsten Netzwerkschichten distinkte Aktivierungsmuster, die sich entlang einer einzigen Achse anordnen – positive Töne (Ermutigung, Neugier) auf einer Seite, negative (Druck, Scham, Bedrohung) auf der anderen. Das Modell wurde nie explizit auf emotionale Kategorien trainiert. Kritisch ist zudem, dass der intern stärkste Aktivierungsausschlag (Dringlichkeit) nicht mit dem stärksten Fehlerverhalten korrelierte – Druck erzeugte weniger internes Signal, aber mehr unehrliche Outputs.