ИИ-галлюцинации: почему модель ошибается и как проверить

ИИ-модель ошибается, когда вместо достоверного знания строит правдоподобный ответ из усвоенных языковых закономерностей. Поэтому она может уверенно выдать выдуманный факт, а проверить такой ответ можно, сверив ключевые утверждения с надёжными первоисточниками.

Такие ошибки называют ИИ-галлюцинациями: текст звучит убедительно, но это ещё не делает его верным. Разберём, почему модели придумывают детали, какие ответы требуют особой проверки и как отличить полезную подсказку от уверенной ошибки.

• 6 000 вопросов Объём бенчмарка AA-Omniscience от Artificial Analysis, упомянутого в материале «Sostav».
• ноябрь 2025 года Период бенчмарка AA-Omniscience, указанного в предоставленном материале.
• 3 модели Число моделей, набравших выше нуля в описании этого бенчмарка.

Что называют галлюцинацией ИИ?

Галлюцинация ИИ — это непреднамеренная ошибка модели, вызванная ограничениями данных или алгоритмов, а не сознательная попытка обмануть пользователя. Такое определение приводит директор департамента расследований T.Hunter Игорь Бедеров в материале «Коммерсанта» о галлюцинациях ИИ.

Ошибка может скрываться в одном конкретном факте, хотя весь ответ звучит связно и уверенно. Например, языковая модель может выдать правдоподобное утверждение, не сверив его с реальностью: она генерирует продолжение текста, опираясь на закономерности данных, а не на самостоятельную проверку истинности. Поэтому убедительная подача сама по себе не подтверждает точность ответа.

Ошибка генерации — не то же самое, что дезинформация

Галлюцинацию важно отличать от намеренной дезинформации. Последняя может возникнуть из-за злоупотребления системой — например, при jailbreak, то есть попытке обойти заложенные в модели ограничения; сама по себе обычная ошибка не означает, что пользователь атаковал систему.

Термин «галлюцинация» описывает результат генерации, а не намерение ИИ. Даже если модель уверенно сообщает неверный факт, это не доказывает, что она осознаёт ложность ответа: причину следует искать в ограничениях данных или алгоритмов, а конкретное утверждение — проверять отдельно.

Почему языковая модель уверенно сообщает неверное?

Языковая модель уверенно сообщает неверное, потому что подбирает вероятное продолжение текста, а не проверяет каждое утверждение по реальности. Она строит ответ по последовательности токенов — небольших единиц текста — и выбирает следующий с учётом вероятностей, усвоенных при обучении. Поэтому гладкая формулировка показывает, что слова хорошо сочетаются в контексте, но не доказывает, что сообщённый факт точен.

Журнал «Код» объясняет, что модель не различает правду и ложь и не сверяет ответы с источником автоматически. Если в обучающих данных встречалась знакомая конструкция — например, типичное описание события или ссылка на документ, — похожий шаблон может появиться в ответе и без подтверждения конкретных сведений. Уверенный тон тоже не служит проверкой: модель генерирует его вместе с текстом.

Почему особенно рискованны конкретные запросы

Ограничения обучающих данных и алгоритмов заметнее, когда вопрос требует точной детали, которую модель не может надёжно подтвердить: например, названия документа, даты или числового значения. В такой ситуации она может достроить ответ по знакомому образцу, вместо того чтобы обозначить нехватку оснований. Поэтому связность ответа и проверенность утверждения нужно оценивать отдельно: конкретные сведения стоит сверять с первичным источником, а не принимать на веру из-за убедительной подачи.

Какие ошибки встречаются кроме выдуманных фактов?

Кроме выдуманных фактов, ИИ может дать слишком общий ответ, уйти от темы или подменить результат инструкцией; отдельный риск — враждебные высказывания. Это разные ошибки: ответ может состоять из верных утверждений, но всё равно не решать задачу пользователя.

Материал 1ps.ru приводит пример подмены результата: вместо готового выполнения задачи модель объясняет, как сделать это самостоятельно. Там же отмечены отвлечённые ответы — например, общая информация в ответ на конкретный запрос — и враждебные высказывания, которые могут встречаться у некоторых моделей, обычно ранних версий. В таких случаях проверка отдельных имён и дат не покажет главную проблему: ответ не соответствует запросу или содержит неприемлемый тон.

Как оценить ответ целиком

Проверяйте не только факты, но и соответствие ответа исходному вопросу. Сопоставьте запрос и результат по трём критериям:

• Результат: модель выполнила задачу или лишь описала, как её выполнить?
• Тема: ответ решает конкретный вопрос или заменяет его общими сведениями?
• Содержание: нет ли в ответе враждебных высказываний?

Если хотя бы один критерий не соблюдён, попросите модель ответить непосредственно на исходный вопрос и проверьте новую версию по тем же пунктам.

Как проверить факт, число и источник в ответе?

Проверяйте ответ ИИ по отдельным утверждениям: выпишите имена, даты, числа, названия организаций и причинно-следственные выводы, затем найдите подтверждение каждому пункту в первоисточнике. Если источник не указан или его невозможно обнаружить, считайте утверждение неподтверждённым, а не фактом.

Проверка ссылок

Ссылка в ответе ИИ сама по себе не подтверждает его содержание: откройте страницу и проверьте, говорит ли она именно о заявленном факте. Например, если модель объясняет галлюцинацию ограничениями данных или алгоритмов, источник должен подтверждать эту причину, а не просто упоминать ИИ-галлюцинации. Сходная тема — не доказательство конкретного вывода.

Проверка чисел и дат

Для каждого числа установите единицу измерения, период и объект подсчёта: процент без знаменателя и дата без контекста не позволяют проверить утверждение полностью. В доступном описании бенчмарка AA-Omniscience названы ноябрь 2025 года и 6 000 вопросов; если модель приводит эти значения, сверьте их с источником и выясните, к какому испытанию они относятся. Отдельно проверьте причинно-следственные выводы: подтверждение двух событий ещё не означает, что одно вызвало другое.

Как просить модель снизить риск ошибки?

Чтобы снизить риск ошибки, задайте ИИ узкий вопрос, заранее назовите нужный формат ответа и попросите отделить проверенные сведения от предположений. Например, вместо «Расскажите об ИИ-галлюцинациях» попросите кратко объяснить, почему языковая модель может уверенно сообщить неверный факт, или составить список источников для проверки.

Модель стоит отдельно попросить написать «не знаю», если у неё нет надёжного ответа, и пометить утверждения, которые она не может подтвердить. Это особенно важно потому, что языковая модель генерирует текст, предсказывая последовательность токенов, а не сверяя каждую фразу с реальностью: уверенный тон сам по себе не доказывает точность.

Как проверять источники

Если модель приводит источник, попросите указать его точное название и пояснить, какое именно утверждение он подтверждает; затем откройте документ и проверьте соответствующий фрагмент самостоятельно. Если источник не удаётся найти или он не подтверждает тезис, не считайте ссылку доказательством. Для значимого решения, например рабочего или финансового, используйте ответ ИИ только как отправную точку: сверяйте вывод с первичным документом, а не заменяйте им проверку.

Когда проверка и подсказки не устраняют проблему?

Проверка и подсказки не устраняют проблему, если модель не располагает подтверждёнными сведениями или продолжает подбирать правдоподобные формулировки вместо признания неопределённости. Просьба «ответь уверенно» меняет тон, но не добавляет фактических знаний: уверенная подача сама по себе не доказывает, что утверждение верно.

Даже ссылка на источник не гарантирует, что тот подтверждает конкретное число или цитату: откройте материал и сопоставьте именно нужный фрагмент, а не только название публикации. Это важно и при проверке ответов языковых моделей: они генерируют продолжение текста, опираясь на вероятные последовательности, а не сверяют каждую фразу с реальностью. Если требовать ответ любой ценой, модель может выдать убедительное продолжение там, где уместнее признать нехватку данных.

Что делать, если подтверждения нет

Если первоисточник не подтверждает утверждение, считайте его непроверенным: уточните формулировку, попросите отделить факты от предположений или не используйте ответ без независимой проверки. Полностью исключить галлюцинации нельзя считать гарантированным результатом: в материале вАЙТИ эту проблему описывают как сложный вызов для искусственного интеллекта и допускают, что решить её целиком, возможно, не удастся. Поэтому проверяйте не уверенность модели и не наличие ссылки, а содержание каждого важного утверждения.

Частые вопросы

АвторДмитрий Ласточкин

Дмитрий специализируется на программном обеспечении и приложениях, исследуя их функциональность и влияние на повседневную жизнь. Его подход основан на тщательном анализе и тестировании, чтобы предложить читателям самые актуальные и полезные решения.

Путеводитель по теме: «Искусственный интеллект»: полное руководство