Привет, на связи Ринат
Представьте врача, который уверенно ставит диагноз, но иногда просто выдумывает его на ходу. Сначала кажется, что всё в порядке — он говорит убедительно, профессионально, уверенно. Но рано или поздно вы начинаете сомневаться: а можно ли ему верить?
С искусственным интеллектом сегодня происходит ровно то же самое.
Он не хочет вас обмануть, но периодически врет — и делает это настолько убедительно, что мы охотно верим.
Ошибка в отчёте, неточный факт в тексте, неверная цифра в бизнес-плане — всё это результат одного явления, которое в мире AI называют галлюцинацией.
Почему нейросети «галлюцинируют»
Это не сбой и не злой умысел. У искусственного интеллекта нет морали, целей и понимания истины. Он просто угадывает — строит текст по вероятности следующего слова.
Если очень упрощать, нейросеть работает как Т9 на стероидах.
Вспомните старые телефоны, где алгоритм сам подсказывал слова: «Привет, как…» — и предлагал «дела». Только современные языковые модели делают это не с десятком слов, а с миллиардами комбинаций.
Фраза «Я проснулся и пошёл…» может продолжиться по-разному: «на работу», «в душ», «гулять с собакой». Каждое слово имеет свою вероятность, и модель выбирает то, что чаще встречалось в текстах, на которых она обучалась.
Именно поэтому её ответы звучат естественно и убедительно — она просто копирует статистику человеческого языка, не понимая смысла.
Почему это нельзя исправить полностью
Два года назад количество «галлюцинаций» было огромным. Сегодня их заметно меньше. Компании обучают модели с обратной связью — люди оценивают ответы и помогают искусственному интеллекту учиться.
Теперь уже сами модели дообучают друг друга, снижая количество ошибок.
Но полностью избавиться от них невозможно.
Модель не хранит факты, она не знает правды — она лишь генерирует то, что выглядит правдоподобно. Поэтому, когда мы говорим «AI соврал», правильнее сказать: он промахнулся мимо реальности.
Иногда этот промах безвреден, а иногда может стоить клиентского доверия, денег или репутации.
Как работать с искусственным интеллектом безопасно и эффективно
Опыт показывает: галлюцинации нельзя устранить, но можно свести к минимуму. Ниже — подходы, которыми пользуются профессиональные команды, работающие с нейросетями ежедневно.
1. Не позволяйте модели «угадывать»
AI не выносит пустоту. Если он не знает ответа, он всё равно его придумает.
Поэтому всегда формулируйте в запросе ограничение:
«Если не знаешь — скажи, что не знаешь. Не выдумывай».
Это простая фраза, но она действительно работает. Особенно в коротких, точечных запросах.
2. Развивайте критическое мышление
Нейросеть — это инструмент, а не авторитет. Она может быстро собрать черновик, оформить отчёт или составить контракт, но ответственность за результат несёте вы.
Опытный пользователь сразу видит, где модель ошиблась, где «понесло», и вносит правки.
Особенно важно сохранять критичность, когда речь идёт о деньгах, юриспруденции, стратегии или аналитике — везде, где цена ошибки высока.
А вот рутинные процессы — отчёты, шаблоны, однотипные документы — уже можно делегировать AI. Это те задачи, где алгоритм действует по понятному сценарию и может проверять себя по заданным правилам.
Именно так работают AI-агенты, автоматизирующие повторяющиеся шаги и экономящие компаниям часы работы.
3. Заставляйте модель проверять себя
Если вы получили ответ от нейросети — попросите её же выступить в роли редактора или скептика:
«Проанализируй свой текст, найди неточности, логические провалы и сомнительные данные».
Модель тут же переключается в аналитический режим и сама указывает слабые места: где лучше перепроверить цифры, где не хватает источников, где логика хромает. Это простой способ добавить вторую линию проверки без человеческого участия.
4. Всегда просите источники
AI звучит уверенно даже тогда, когда ошибается. Поэтому лучший способ проверить достоверность — требовать ссылки.
Некоторые платформы, например Perplexity, автоматически показывают первоисточники. Это делает работу прозрачной и позволяет быстро сверить факты.
5. Уточняйте роль и контекст
Один и тот же запрос даст разные результаты, если задать контекст.
Попробуйте сказать:
«Представь, что ты налоговый консультант»
или
«Ответь как потенциальный клиент».
AI адаптируется под роль и выдает ответы, ближе к реальности вашей задачи.
Чем больше деталей и вводных — тем точнее результат.
Бонус: разрешайте нейросети задавать вопросы
Один из лучших способов снизить количество ошибок — позволить модели уточнять.
Пропишите в начале диалога:
«Если тебе не хватает данных, задавай вопросы».
Это не только уменьшит вероятность галлюцинаций, но и заставит вас самих осознать, что важного вы забыли уточнить.
Главное — не бояться, а понимать
AI не идеален. Он не лжет из злого умысла и не стремится вас обмануть. Он просто пытается быть полезным, даже когда не знает ответа.
И чем лучше мы понимаем его природу, тем точнее можем управлять результатом.
Интеллектуальное будущее — не в том, чтобы «верить» или «не верить» нейросети, а в том, чтобы работать с ней осознанно.
Если всё, что ты сейчас прочитал, зацепило - тебе важно идти дальше
Тебя ждет бесплатынй закрытый урок с полной схемой, как выйти на стабильные 200 000 ₽+ через AI-ботов -> https://clck.ru/3PnKsx
Это не «волшебная кнопка», но если сделаешь, как показано - первые результаты могут прийти уже через пару недель. Но урок в открытом доступе не останется - потом просто не будет шанса зайти с таким разбором.
Подробнее про рынок нейросетей рассказываю на своем YouTube канале 👇)
