Галлюцинации ИИ - это случаи, когда нейросеть генерирует недостоверную информацию, представляя её как факт.
Основные причины:
1. Устаревшая база знаний
Большинство нейросетей обучаются на данных до определённой даты. Например, если модель не знает о событиях 2024 года, она может «додумать» информацию.
2. Статистический принцип работы
Нейросеть предсказывает наиболее вероятные последовательности слов, а не ищет истину. Иногда вероятные комбинации оказываются ложными.
3. Отсутствие проверки фактов
ИИ не проверяет достоверность сгенерированной информации и не отличает факты от вымысла.
4. Ошибки в обучающих данных
Если в исходных данных были неточности, нейросеть может воспроизводить их.
Примеры галлюцинаций:
• Ссылки на несуществующие исследования
• Вымышленные исторические даты и события
• Неправильные статистические данные
• Несуществующие функциональные возможности продуктов
Галлюцинации — это неотъемлемая особенность современных нейросетей, а не их ошибка. Грамотная работа с промтами и проверка информации помогут избежать неточностей.