우리는 또한 ‘거짓된 귀속’ 문제도 조사했습니다. 이 경우 에이전트는 사용자에게 어떤 진술, 요청, 선택, 승인 또는 사실을 귀속시키지만, 사용자가 제공한 증거는 그 귀속과 모순됩니다.
흥미롭게도 일부 모델은 사용자에게 요청된 내용을 잘못 표기했으며, 다른 모델들은 사용자를 다른 사람의 작업으로 인정했습니다.
모델별로 다양한 패턴이 있었으며, GPT-6 Luna와 Astra는 드물게 오탈자가 발생했지만(각각 15.6% 및 28.6%), 자주 잘못된 책임을 부여하는 경우도 있었다(각각 53.1% 및 48.2%). 흥미롭게도 그들 형제 모델인 GPT-6 Sol은 사용자 기록을 잘못 표시하는 비율이 가장 높았다(23.5%).
