KI-Modelle neigen zu repetitiven, generischen Antworten, da menschliche Trainingsannotatoren vertraute Antworten bevorzugen („Typicality Bias“). Die Methode des „verbalized sampling“, bei der mehrere Antwortmöglichkeiten mit Wahrscheinlichkeiten erzeugt werden, verdoppelt die kreative Vielfalt und verbessert die Bewertung durch Menschen um 26 % in Aufgaben von Storytelling bis zu sozialen Simulationen.