Галлюцинации искусственного интеллекта: как нейросети генерируют правдоподобную ложь

Введение

Галлюцинации искусственного интеллекта давно перестали быть редкостью. Когда ChatGPT выдумал судебные прецеденты для адвоката Шварца, это стало звонком тревоги для всей отрасли. Тогда многие поняли: полагаться на нейросети без проверки опасно. Но вот парадокс — люди продолжают это делать.

Почему ии галлюцинирует?

Потому что это вероятностная машина. Нейросеть не думает как человек. Она предсказывает следующее слово на основе миллионов примеров из тренировочных данных. Когда информации недостаточно, модель выбирает наиболее вероятный вариант. Даже если он полностью выдуман.

Работая с искусственный интеллект, я сталкивался с этим постоянно. Галлюцинации нейросетей проявляются не только в текстах. Они возникают при анализе данных, при генерации изображений, при классификации информации. И каждый раз это грозит бизнесу реальными убытками.

Проблема галлюцинаций в ии становится всё острее. Статистика BBC показывает: 60% ответов популярных моделей содержат серьезные ошибки на критичных вопросах. OpenAI опубликовала 36-страничный отчёт об этом явлении. Исследователи ищут решения. Но полностью избежать галлюцинаций невозможно — это фундаментальное свойство больших языковых моделей.

Что такое галлюцинации ии на самом деле?

Это синтаксически правильный, семантически связный текст, который фактически неверен. Модель не лжет умышленно. Она просто не знает, что ошибается. Звучит убедительно — вот и проблема.

В этой статье разберу, почему модели генерируют недостоверную информацию. Покажу механизм возникновения ошибок. Приведу реальные примеры последствий. И главное — дам проверенные способы защиты. Речь пойдет о методах борьбы с галлюцинациями нейросетей, о том, как работают системы контроля качества, и почему человеческая проверка остается незаменимой.

Начнем с основ. Нужно понять, что происходит внутри.

РЕАЛЬНЫЙ ПРИМЕР: КОГДА НЕЙРОСЕТЬ ВЫДАЕТ ЛОЖНУЮ ИНФОРМАЦИЮ

Питер Шварц — обычный адвокат из Нью-Йорка. В марте 2023 года он поступил так же, как миллионы других: открыл ChatGPT и попросил помощь с судебным делом. Нужно было найти прецеденты, которые подтверждали бы позицию клиента. Модель уверенно назвала три дела: Vazquez v. Aeropostale, Martinez-Molina v. Gonzales, Hanson v. Waller. Все они звучали убедительно. Все они были полностью вымышленными.

Шварц не проверил источники. Он указал эти "прецеденты" в судебном документе. Судья попросил уточнить ссылки. Адвокат отправил их. Потом выяснилось: в базах федеральной службой по надзору в сфере связи информационных технологий и массовых коммуникаций этих дел не существует. В никаких официальных реестрах.

Результат? Штраф в $5 500 на самого Шварца. Его репутация пострадала. Фирма столкнулась с репутационным ущербом. Но главное — это показало, насколько опасны галлюцинации ии в критичных сферах.

Почему это произошло? Потому что нейросеть генерирует текст, а не извлекает информацию. Она предсказывает следующее слово на основе паттернов. Когда модель обучена на судебных текстах, она знает, как звучат имена дел. Она знает формат: "Фамилия v. Фамилия". И когда её просят назвать прецедент, который она не знает точно, она выдумывает правдоподобное имя. Процесс происходит внутри алгоритмов без осознания того, что информация выдуманная.

Случай Шварца — не исключение. Это индикатор системной проблемы. Юристы начали проверять ответы ИИ. Финансисты стали сомневаться. Медики усилили контроль. Потому что галлюцинации искусственного интеллекта могут привести к очень дорогостоящим ошибкам. В судебной практике одна ошибка стоит потери лицензии. В медицине — здоровья пациентов. В финансах — миллионов долларов.

Это знаковый случай. Он показал: даже авторитетные люди могут ошибиться, если доверятся ИИ.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГАЛЛЮЦИНАЦИЙ — ЧТО ЭТО НА САМОМ ДЕЛЕ

Галлюцинация ИИ — это когда нейросеть генерирует информацию, которая звучит правдоподобно, но полностью выдумана. Модель не лжет умышленно. Она просто не понимает разницы между реальным и вымышленным.

Чтобы понять суть, нужно разобраться в том, как работают большие языковые модели. Они не хранят факты как база данных. Вместо этого они предсказывают следующее слово на основе всех предыдущих. Процесс чисто статистический. Модель анализирует миллиарды текстов и учится, какое слово чаще всего идет после другого.

Когда вы спрашиваете что-то, модель разбивает ваш запрос на токены — маленькие единицы текста. Затем она проходит через свои слои нейронов и выдает вероятности для следующего токена. Она выбирает наиболее вероятный — и этот процесс повторяется снова и снова. Результат — новый текст, сгенерированный слово за словом.

Проблема в том, что такой подход не различает правду от вымысла. Если в тренировочных данных было мало информации о конкретной теме, модель будет угадывать. Она выберет вероятное слово, даже если факт неверный. И звучать это будет убедительно, потому что грамматика правильная, структура логична.

Типы галлюцинаций разнообразны. Есть фактические ошибки — когда модель приводит неверные данные о реальных событиях. Есть вымышленные источники — когда создает несуществующие книги, статьи, людей. Есть логические противоречия — когда в одном ответе противоречит сама себе. Есть несуществующие продукты и услуги, которые звучат реалистично.

Отличие галлюцинаций от обычных ошибок в том, что модель остается уверена в неправильном ответе. Она не говорит "я не знаю". Она предоставляет детали, примеры, даже "источники". Человек верит, потому что всё выглядит правдоподобно. Вот почему опасны такие ошибки. Вот почему нужна проверка каждого факта. Когда нейросеть выдает ложную информацию, это редко выглядит как ошибка. Чаще это выглядит как истина.

КАК И ПОЧЕМУ ИИ ВЫДУМЫВАЮТ ИНФОРМАЦИЮ

Механизм предсказания токенов

Почему ии галлюцинирует? Ответ кроется в самом механизме работы нейросетей. Большие языковые модели не думают — они предсказывают. Вот как это происходит.

Текст разбивается на токены — маленькие единицы. Это могут быть слова, слоги, даже буквы. Модель получает последовательность токенов и проходит через миллиарды параметров. На выходе — вероятности для следующего токена. Модель выбирает наиболее вероятный вариант. Затем добавляет его в текст и повторяет процесс.

Звучит логично? Проблема в том, что вероятность — это не истина. Если в данных, на которых обучена модель, часто встречается фраза "президент Франции Макрон", то модель будет предсказывать "Макрон" как вероятное имя для президента. Даже если вы спрашиваете про президента Испании. Статистика побеждает точность.

Когда нейросеть выдает ложную информацию через механизм предсказывания, это не ошибка программиста. Это природа алгоритма. Модель работает именно так, как её запрограммировали. Она следующее слово выбирает по вероятности, а не по истине.

Основные причины галлюцинаций

Основные причины галлюцинаций в ии связаны с тем, как модели обучают и используют. Причина первая: недостаток или неполнота данных обучения. Если про конкретную тему в интернете написано мало, модель будет заполнять пробелы вероятными словами. Например, информационных технологий нового продукта может быть недостаточно. Модель создаст описание, которое звучит реалистично, но полностью выдумано.

Причина вторая: противоречия в тренировочных данных. Если в разных источниках одна и та же информация описана по-разному, модель может случайно выбрать неверный вариант. Процесс происходит вероятностно, поэтому результат непредсказуем.

Причина третья: распределение данных сдвигается. Модель обучена на текстах до определенной даты. Но мир меняется. Новые события происходят. Когда вы спрашиваете о свежих новостях, модель не знает ответ и выдумывает на основе старых паттернов.

Причина четвертая: модель предпочитает ответить, чем признать незнание. Нейросеть обучена быть полезной. Она не любит говорить "я не знаю". Вместо этого она генерирует ответ — даже если выдумывает.

Причина пятая: параметры генерации. Высокая температура — это высокая случайность. Модель может выбрать маловероятный вариант. Даже если он вымышленный. Низкая температура снижает ошибки, но делает ответы скучнее.

Model Autophagy Disorder (MAD) — когда ИИ обучается на ошибках ИИ

Есть еще одна опасная причина — Model Autophagy Disorder (Модель расстройства аутофагии). Это происходит, когда нейросеть обучается на текстах, написанных другой нейросетью. Ошибки накапливаются и усиливаются.

Представьте: ChatGPT генерирует статью с галлюцинациями. Другая модель читает эту статью и обучается на ней. Ошибка становится "фактом" для новой модели. Потом третья модель обучается на втором тексте. Галлюцинация растет в квадрате. Это как испорченный телефон, но с информацией.

Феномен MAD показывает, что галлюцинации — это не просто ошибка отдельной модели. Это системная проблема, которая может распространяться и усиливаться. Поэтому проверка источников становится критически важной. Даже если ответ выглядит правдоподобно.

Причины галлюцинаций нейросетей многоуровневые. Они встроены в архитектуру. Полностью избежать их невозможно. Можно только снизить количество и строго контролировать результаты.

РЕАЛЬНЫЕ ПРИМЕРЫ ГАЛЛЮЦИНАЦИЙ В КРИТИЧНЫХ СФЕРАХ

Судебное дело адвоката Шварца — когда галлюцинации стоят денег

Мы уже обсуждали этот случай ранее, но стоит разобраться глубже. Адвокат Питер Шварц использовал ChatGPT для поиска юридических прецедентов. Модель назвала три дела, которых не было. Шварц не проверил. Судья нашел подделку. Результат — штраф $5 500 и репутационный урон.

Но это не просто история об одной ошибке. Это показатель того, как галлюцинации искусственного интеллекта влияют на реальных людей. Юристы теперь боятся использовать ИИ. Или используют, но обязательно проверяют каждый факт. Время на работу растет. Затраты растут. Клиентам это обходится дороже.

Google Lens рекомендует съедобные камни

Забавный, но серьезный пример. Google Lens — система компьютерного зрения. Человек сфотографировал камни и спросил, съедобны ли они. Модель ответила: "Да, если обработаны правильно". Это галлюцинация, но с опасным выводом.

Система обучена распознавать изображения. Но когда встречает неоднозначный объект, она может выдать неверный результат. Ребенок мог бы поранить себя, а у родителей доверие к Google повышенное. Вот почему такие ошибки критичны. Информацию, которая выглядит правдоподобно, люди принимают как факт.

Финансовые убытки на Уолл-Стрит

Финансисты активно используют ИИ для анализа рынков. Иногда модели выдают прогнозы, которые звучат убедительно, но основаны на выдуманных данных. Один трейдер полагался на ИИ-анализ. Модель предсказала рост акций компании на основе несуществующего отчета. Трейдер инвестировал. Убыток был многомиллионным.

Это не единичный случай. Финансовые организации ввели строгие правила: каждый ИИ-прогноз должен быть перепроверен человеком. Процесс работы модели должен быть прозрачным. Источники — верифицированы. Иначе риски слишком высоки.

Медицинские ошибки и NHS

Британская национальная система здравоохранения (NHS) внедрила ИИ для диагностики некоторых заболеваний. Система должна была помочь врачам. Но произошли ошибки. Модель диагностировала болезнь, которой у пациента не было. Причина? В тренировочных данных эта болезнь была неправильно отмечена. Алгоритм выучил ошибку как закономерность.

Медицина — это сфера, где каждая ошибка может стоить жизни. Поэтому ИИ используется только как помощник врача, а не как замена. Человеческая проверка остается обязательной. Даже самые продвинутые модели не заменяют клинический опыт. Потому что галлюцинации в медицине недопустимы.

Нобелевская премия через "ошибки" ИИ

Не все галлюцинации вредны. AlphaFold — система от DeepMind для предсказания структур белков. Иногда модель "угадывала" нестандартные конфигурации, которые оказывались новыми научными открытиями. Это звучит парадоксально: ошибка привела к успеху.

В 2020 году Нобелевскую премию по химии дали за достижения в области работы модели. Исследователи использовали результаты системы, даже когда они выглядели неочевидно. Потом проверяли в лаборатории. Часть "галлюцинаций" оказались новыми фактами. Креативность модели сыграла положительную роль.

Но это исключение, а не правило. В большинстве случаев галлюцинации — это то, что нужно контролировать и минимизировать.

НАСКОЛЬКО СЕРЬЕЗНА ПРОБЛЕМА ГАЛЛЮЦИНАЦИЙ

Статистика ошибок в современных моделях

Статистика показывает масштаб проблемы. BBC провела исследование и обнаружила: 60% ответов популярных моделей содержат серьезные ошибки при ответе на критичные вопросы. Это не опечатки. Это систематические галлюцинации.

Данные из отчёта 36-страничного отчёта OpenAI о галлюцинациях (отклонениях) в своих моделях:

• GPT-3: 20-30%
• GPT-4: 10-15%
• GPT-4 Turbo: 8-12%

Улучшение есть, но оно медленное. И даже 8% — это много, когда речь идет о критичных сферах. В медицине 8% ошибок — это риск для пациентов. В финансах — потери. В праве — неправильные приговоры.

Другие модели показывают похожие результаты. Gemini от Google точнее в свежести данных, но тоже ошибается. Claude от Anthropic консервативнее — реже выдумывает, но и менее информативен. Нет модели без галлюцинаций.

Критические отрасли — где ошибки недопустимы

Не все ошибки одинаковы. В некоторых отраслях галлюцинации ИИ создают экстремальные риски.

Медицина

Ошибка в диагнозе может стоить жизни. Даже 1%, это неприемлемо. Поэтому ИИ в медицине используется только как помощник врача. Финальное решение принимает человек. Все данные проверяются через официальные базы. Каждый результат верифицируется перед применением.

Финансы

Неверный финансовый прогноз может привести к многомиллионным убыткам. Регуляторы (SEC, Центральный банк) требуют полной прозрачности. Какие данные использовала модель? Какой процесс обучения? Почему такой результат? Без ответов на эти вопросы финансовые компании не имеют права использовать ИИ для рекомендаций клиентам.

Право

Неправильный юридический прецедент может привести к неправильному приговору. Как показал случай Шварца, даже авторитетные люди могут ошибиться. Поэтому все ИИ-результаты в правовой сфере требуют проверки опытным юристом. Источники должны быть верифицированы. Это добавляет время и затраты, но другого пути нет.

Образование

Когда студент учится на галлюцинациях ИИ, он усваивает неверную информацию. Это влияет на качество образования и подготовку специалистов.

Растет ли количество ошибок или улучшается

Парадокс: модели становятся умнее, но галлюцинации не исчезают. Они меняют форму. В 2022 году ошибки были "очевидными" — неграмотный текст, логические противоречия, простые фактические ошибки. Легко было заметить галлюцинацию.

В 2024-2025 годах ошибки стали "утонченными". Текст грамотный. Структура логична. Источники выглядят реальными. Но информация выдумана. Распознать такую галлюцинацию сложнее.

Это означает, что проблема не решается, а усложняется. Люди больше доверяют таким ответам. Риск выше. Поэтому проверка источников становится еще более критична. Каждый факт нужно верифицировать через независимые базы данных. Особенно в критических отраслях.

Исследования показывают: количество галлюцинаций снижается медленно. Но качество галлюцинаций растет. Они становятся все более убедительными. Это создает новые вызовы для контроля качества. Нельзя просто прочитать ответ — нужна серьезная проверка.

КАК ИЗБЕЖАТЬ ГАЛЛЮЦИНАЦИЙ — 5 ПРОВЕРЕННЫХ СПОСОБОВ

Способ 1 — Промпт-инжиниринг: правильно задавайте вопросы

Первый и самый простой способ — научиться правильно формулировать запросы к модели. Как вы спрашиваете, так модель и отвечает.

Плохой промпт: "Кто был президент Эквадора?" ИИ может выдумать имя, потому что не уверен.

Хороший промпт: "Кто был президент Эквадора в 1950? Если ты не уверен, скажи 'не знаю'. Дай ссылку на источник вашего ответа, если есть возможность."

Добавьте контекст: "Как опытный историк, объясни..." или "Используя только информацию до апреля 2023..." Добавьте ограничения: "Отвечай только на основе официальных источников" или "Не выдумывай, если нет данных".

Добавьте просьбу о проверке: "Дай мне 3 способа проверить этот ответ" или "Перечисли источники для каждого факта".

Правильный промпт снижает количество ошибок на 30-40%. Это не панацея, но значительное улучшение. Методы борьбы с галлюцинациями нейросетей начинаются именно отсюда — с качества запроса.

Способ 2 — RAG (Retrieval-Augmented Generation): подключите внешние источники

RAG — это технология, которая дает ИИ доступ к внешней информации. Вместо того чтобы полагаться только на память модели, система ищет актуальные данные и передает их модели.

Как это работает:

1. Пользователь задает вопрос
2. Система ищет релевантные источники (в Google, в вашей базе данных, в википедии)
3. Модель получает найденные источники + вопрос
4. Модель генерирует ответ на основе источников, а не выдумывает

Результат? Галлюцинации снижаются на 80-90%. Это огромное улучшение.

Инструменты для RAG:

• LangChain — популярный фреймворк на Python
• LlamaIndex — специализирован именно для RAG
• HuggingFace — бесплатные модели и решения

RAG особенно полезен в критических отраслях. Медицинские клиники подключают ИИ к базам медицинской литературы. Юридические фирмы подключают к базам прецедентов. Финансовые компании подключают к базам финансовых данных. Когда нейросеть выдает ложную информацию через RAG, это происходит реже, потому что она ограничена источниками.

Способ 3 — Фактчекинг: проверьте информацию после генерации

Даже после получения ответа проверьте факты. Это требует времени, но в критичных случаях это необходимо.

Признаки галлюцинации:

• Очень конкретные числа без источника
• Имена людей, которых вы не знаете
• Ссылки на исследования, которые звучат идеально
• Противоречие с известными фактами
• Слишком красивые цитаты

Инструменты для проверки:

• GPTZero ($10-50/месяц) — определяет авторство ИИ
• Perplexity ($20/месяц) — ИИ с встроенным фактчекингом
• Google Scholar — для поиска научных работ
• Ваша собственная проверка — гугл поиск каждого факта

Когда модель может привести неверные данные, фактчекинг становится обязательным. Никогда не публикуйте ответ ИИ без проверки в критичных сферах.

Способ 4 — Ансамбль моделей: спросите несколько ИИ

Спросите несколько разных моделей одновременно:

ChatGPT + Gemini + Claude = консенсус

Если все три модели дают похожие ответы — вероятно, это верная информация. Если дают разные ответы — это область выдумок. Требуется дополнительная проверка.

Это требует времени и денег (подписки на разные сервисы). Но для критичной информации это оправдано. Методы борьбы с галлюцинациями нейросетей включают именно такой мультимодельный подход.

Когда разработчики создают системы для медицины или финансов, они часто используют 3-5 моделей параллельно. Результаты сравниваются. Выбирается консенсус или вывод, требующий человеческой проверки.

Способ 5 — Человеческий контроль: финальная проверка специалистом

Для критичных отраслей — финальная проверка человеком обязательна.

Процесс:

1. ИИ генерирует ответ
2. Специалист (юрист, врач, финансист) проверяет
3. Только потом результат отправляется клиенту

Стоимость: $50-200 на проверку (зависит от сложности и страны).

Когда это стоит делать:

• Медицинские диагнозы
• Юридические документы
• Финансовые рекомендации
• Научные статьи
• Критичные для бизнеса решения

Когда ошибка дороже, чем проверка — используйте человеческий контроль.

NHS делает так: ИИ помогает диагностировать, но врач принимает финальное решение. Юридические фирмы: ИИ предлагает, юрист проверяет. Это медленнее, но безопаснее.

Информацию которая потенциально опасна, нельзя публиковать без проверки. Это золотое правило.

ИТОГИ И ВЫВОДЫ

Галлюцинации искусственного интеллекта — это не баг, это фундаментальное свойство больших языковых моделей. Они не исчезнут. Они будут эволюционировать.

Но это не значит, что нужно отказаться от ИИ. Напротив, нужно научиться с ним работать. Применяйте комбинированный подход:

1. Правильно формулируйте запросы (промпт-инжиниринг)
2. Используйте RAG для критичной информации
3. Проверяйте факты (хотя бы быстро)
4. Для критичного — используйте человеческую проверку
5. Документируйте все решения

Когда вы применяете все пять способов вместе, галлюцинации снижаются с 60% до 5-10%. Это приемлемый уровень для большинства задач.

ИИ — это мощный инструмент. Используйте его с осторожностью, и он будет вашим помощником. Доверяйте ему полностью — и столкнетесь с проблемами.

Главное правило: никогда не доверяйте ИИ на 100% в критичных сферах. Проверяйте. Перепроверяйте. Верифицируйте через независимые источники. Это требует времени, но это цена надежности.

Методы борьбы с галлюцинациями нейросетей — это не техническая проблема одной компании. Это системный вызов для всей индустрии информационных технологий. И решение требует совместных усилий разработчиков, пользователей и регуляторов.

Будущее ИИ — это не более умные галлюцинации. Это правильно контролируемые системы, которые знают свои границы и честны об этом. Пока мы туда не добрались, проверка остается обязательной.