同源盲区

另一派评论者担心「同源盲区」：如果审查者和作者是同一类模型、相近的提示方式，作者会犯的错，审查者大概率也会放过。

「同源盲区」在 AI 辅助开发语境里指：当生成者与审查者共享相似的模型权重、训练数据分布和提示结构时，二者对错误的敏感度高度重合。

人类审查者的盲区来自经验有限，而模型的盲区来自训练目标与数据分布，因此换一个人来审往往有效，换一个提示词却常常无效。