角色专化的问答（QA）流水线常常把推理器生成的理性解释（rationale）传递给验证器，但到底带来了哪些收益仍不明朗。我们提出一种信息干预诊断方法：在固定证据和候选答案的前提下，仅改变跨越推理器‑验证器边界的理性解释。实验在 400 条 MuSiQue、HotpotQA 与 2WikiMultiHopQA 示例上进行，使用 DeepSeek 同时担任生成器和验证器。结果显示，忠实的理性解释相较于不提供理性解释几乎不提升答案准确率；而被篡改的理性解释会显著改变支持判断。
在盲验证器提示下，轻微的同义改写仅使支持率变化 0‑2.5%，而被破坏的理性解释导致 10‑22% 的变化；加入显式的理性检查提示后，这一差异放大至 34‑55%。最终答案的变化幅度较小（2‑30%），且只有 2.9‑35.3% 的支持翻转伴随答案改变。人工审计进一步揭示问题：在 42 起有效篡改中有 16 起属于“篡改‑过度信任”情形，盲测人类会拒绝或标记为不明确的 9/10 篡改理性解释，却被模型接受。跨模型与任务边界的检查表明，信息通道可以是活跃的、被放大、惰性的，或直接折叠进任务标签。
因此，理性解释的共享应被视作一种验证‑信息机制进行评估，而非仅仅追求更高的答案准确率的手段。
点评：本研究通过精细的干预实验，厘清了理性解释在 QA 系统中的真实作用，提醒研究者在设计管线时关注信息传递的可靠性与潜在风险。