На прошлой неделе ChatGPT рассказал мне про несуществующую научную статью. Подробно описал методологию исследования, назвал авторов, даже год публикации указал. Я полез проверять - ничего не нашёл. Спросил у нейросети напрямую: «Ты уверен, что эта статья существует?» Она извинилась и... предложила три других, столь же вымышленных. Знаете, что самое неприятное? Всё звучало чертовски убедительно.
Вы наверняка слышали термин «галлюцинации нейросетей». Звучит как что-то из фантастики, правда? На самом деле это серьёзная проблема, с которой сталкивается каждый, кто активно пользуется ChatGPT, Claude или другими языковыми моделями. Давайте разберёмся, почему искусственный интеллект так уверенно врёт и можно ли ему вообще доверять.
Что такое галлюцинации AI и почему это не баг
Когда нейросеть выдумывает факты, события или данные, которых не существует, это называют галлюцинациями. Причём делает она это не со зла и не по ошибке в коде. Это фундаментальная особенность того, как работают большие языковые модели.
Представьте человека, который прочитал миллион книг, но у него проблемы с памятью. Он помнит общие паттерны, как строятся фразы, какие слова обычно идут вместе, но конкретные факты путает. Когда вы спрашиваете про что-то специфическое, он не говорит «не знаю», а пытается воссоздать ответ из кусочков того, что помнит.
Именно так и работает GPT. Эта штука не хранит информацию как базу данных. Она генерирует текст, предсказывая следующее слово на основе предыдущих. Если нейросеть видела много текстов про науку, она знает, как должна выглядеть ссылка на научную статью. Но она не проверяет, существует ли эта статья на самом деле.
Я как-то попросил ChatGPT назвать книги по определённой узкой теме. Он выдал список из восьми названий. Семь из них я нашёл - реально существующие книги. Восьмая была выдумана, но название и описание звучали так органично в общем списке, что я даже не засомневался сначала.
Почему нейросеть не может сказать «не знаю»
Вот это меня больше всего бесит. Обычный человек, когда чего-то не знает, так и говорит. Нейросеть же всегда даст ответ. Всегда. Даже если понятия не имеет, о чём речь.
Дело в том, что языковые модели обучены генерировать текст, а не признавать незнание. Они буквально не умеют молчать. Если вы задали вопрос, нейросеть начнёт выдавать слова, которые статистически подходят к контексту. И иногда это приводит к абсурдным результатам.
Я спросил у ChatGPT про библиотеку для Python, название которой сам выдумал на ходу. Нейросеть не только подтвердила её существование, но и написала пример кода с использованием, описала функции, даже документацию процитировала. Всё это было чистой воды фантазией, но выглядело профессионально.
Это происходит потому, что нейросеть обучалась на огромном количестве текстов про программирование. Она знает, как должна выглядеть документация, какие слова используются, как пишутся примеры кода. И она просто генерирует текст в этом стиле, не понимая, что врёт.
«Нейросеть не лжёт сознательно. Она просто не знает разницы между правдой и статистически вероятным текстом».
Когда ChatGPT врёт чаще всего
Есть темы, где галлюцинации встречаются особенно часто. И знать об этом полезно, чтобы не попасться.
Редкие и узкоспециализированные темы. Чем меньше информации было в обучающих данных, тем выше шанс выдумки. Попросите нейросеть рассказать про малоизвестного учёного или редкую техническую деталь - и она с радостью нафантазирует.
Математика и точные расчёты. Как ни странно, нейросети плохо считают. Они могут правильно объяснить теорию, но в вычислениях часто ошибаются. Дашь простую задачку на проценты - может выдать неверный ответ, но оформить его красиво и убедительно.
Последние события. Нейросети обучены на данных до определённой даты. Если спросить про что-то совсем свежее, они либо честно скажут о своих ограничениях, либо (что бывает чаще) начнут выдумывать на основе похожих событий из прошлого.
У меня был случай: я уточнял детали одного судебного решения 2024 года. ChatGPT выдал подробности дела, которое действительно было, но произошло оно в 2019-м и касалось совсем других людей. Нейросеть просто смешала похожие кейсы и выдала это как свежую информацию.
Медицинские советы - отдельная история ужасов
Тут вообще страшно становится. Люди спрашивают у нейросетей про симптомы, лекарства, диагнозы. И ChatGPT с умным видом раздаёт рекомендации, которые могут быть опасны.
Нейросеть может правильно описать общие симптомы заболевания, но когда дело доходит до конкретики - начинается художественное творчество. Она может порекомендовать несовместимые препараты, назвать неправильную дозировку или вообще придумать лекарство, которого не существует.
Читал недавно историю: человек описал свои симптомы, ChatGPT предположил редкое заболевание и посоветовал конкретный препарат. Человек пошёл к врачу с этой информацией. Врач развеял его опасения - диагноз оказался банальным, а вот рекомендованное лекарство при реальных симптомах пациента могло вызвать серьёзные побочные эффекты.
Понимаете проблему? Нейросеть звучит компетентно. Она использует медицинскую терминологию, ссылается на «исследования», выглядит уверенной. А на деле это просто комбинация слов, которые часто встречались вместе в медицинских текстах.
Почему галлюцинации так убедительны
Вот что меня реально впечатляет: нейросети врут талантливо. Они не выдают явную чушь типа «небо зелёное». Они создают правдоподобные истории, которые легко вписываются в контекст.
Когда ChatGPT выдумывает научную статью, он знает правильный формат цитирования. Он может назвать реальный журнал, указать правдоподобные имена авторов, даже номер тома подобрать подходящий. Проблема только в том, что такой статьи не существует.
Это происходит потому, что нейросеть обучилась распознавать паттерны. Она знает, что научные статьи обычно публикуются в определённых журналах, что авторы часто пишут из университетов, что есть стандартная структура цитирования. И она воспроизводит эту структуру идеально.
Я проводил эксперимент: попросил ChatGPT придумать биографию вымышленного учёного. Получилась идеальная академическая биография - образование в престижных университетах, работа в известных институтах, публикации в серьёзных журналах. Если бы я не знал, что это выдумка, я бы поверил.
«Нейросеть - это мастер имитации. Она не понимает правду, но идеально копирует её форму».
Как распознать враньё нейросети
Научиться отличать галлюцинации от фактов - полезный навык. Вот несколько признаков, на которые стоит обращать внимание.
Слишком конкретные детали без возможности проверки. Если нейросеть называет точные цифры, даты, имена, но не даёт источников - это повод засомневаться. Особенно если речь о чём-то малоизвестном.
Противоречия в одном ответе. Иногда нейросеть сама себе противоречит. В начале текста говорит одно, в конце - другое. Это признак того, что она не понимает смысл, а просто генерирует слова.
Уклончивость при уточнении. Попробуйте задать уточняющий вопрос. Если нейросеть начинает говорить общими фразами или меняет тему - скорее всего, первоначальный ответ был выдумкой.
Я выработал простое правило: если информация критична, всегда проверяю через независимые источники. Нейросеть предложила решение технической проблемы? Гуглю, смотрю документацию, проверяю на практике. Рассказала исторический факт? Ищу подтверждение в надёжных источниках.
Разработчики знают о проблеме?
Конечно знают. И даже пытаются её решить. Но это сложнее, чем кажется.
OpenAI и другие компании работают над уменьшением галлюцинаций. Они добавляют проверки фактов, обучают модели признавать незнание, интегрируют поиск в интернете для проверки информации. Новые версии врут реже, чем старые.
Но полностью избавиться от галлюцинаций при текущей архитектуре невозможно. Это как пытаться научить автомобиль летать - можно добавить крылья, но это будет уже другое устройство.
Некоторые нейросети теперь могут говорить «я не уверен» или «это может быть неточно». ChatGPT иногда добавляет оговорки типа «по моим данным» или «возможно». Но это не решает проблему полностью - нейросеть всё равно может уверенно врать, просто чуть реже.
Интересно, что чем более «умной» становится нейросеть, тем убедительнее её ложь. Более продвинутые модели создают более сложные и правдоподобные галлюцинации. Парадокс прогресса.
Как пользоваться нейросетями безопасно
Значит ли всё это, что от ChatGPT и подобных инструментов надо отказаться? Нет, конечно. Просто нужно понимать их ограничения.
Не доверяйте слепо. Нейросеть - это помощник, а не источник истины. Используйте её для генерации идей, черновиков, объяснений концепций. Но критичные факты всегда проверяйте.
Задавайте уточняющие вопросы. Если нейросеть выдала конкретный факт, попросите источник. Спросите: «Откуда эта информация?» Часто это помогает вскрыть галлюцинацию.
Используйте для задач, где точность не критична. Мозговой штурм, редактирование текста, объяснение общих концепций - здесь нейросети хороши. А вот юридические консультации, медицинские рекомендации, финансовые расчёты - это не для них.
Я применяю нейросети как первый этап работы. ChatGPT помогает мне структурировать мысли, набросать план статьи, найти альтернативные формулировки. Но финальную проверку и редактуру я всегда делаю сам, проверяя факты и логику.
А что дальше?
Галлюцинации - это не временный баг, который скоро исправят. Это фундаментальное свойство того, как работают современные нейросети. Пока мы используем архитектуру, основанную на предсказании следующего слова, проблема останется.
Возможно, будущие поколения AI будут устроены по-другому. Появятся системы, которые действительно понимают смысл, а не просто имитируют его. Которые могут отличить факт от вероятной комбинации слов.
А пока что мы живём в интересное время. У нас есть инструмент, который может звучать умнее многих людей, но при этом не понимает разницы между правдой и выдумкой. Который пишет безупречным языком, но может нести полную чушь. Который полезен, но требует постоянного присмотра.
Нейросети врут не потому, что злые или глупые. Они врут потому, что не понимают концепцию истины. Для них правда и правдоподобие - одно и то же. И пока мы это осознаём, всё нормально.
Проблемы начинаются, когда люди забывают об этом ограничении. Когда воспринимают ChatGPT как всезнающего эксперта, а не как продвинутый генератор текста. Когда доверяют каждому слову, потому что оно звучит убедительно.
Я пользуюсь нейросетями каждый день и считаю их полезными. Но я также держу в голове, что разговариваю не с разумным существом, а с очень сложным автодополнением. Которое иногда дополняет правильно, а иногда - красиво, но неверно.
И знаете что? Это нормально. Главное - помнить об этом.
📖 Читайте также:
→ Что умеет генеративный AI и где он бессилен
→ Prompt-injection: новая форма атаки, которую никто не ожидал
→ Кто на самом деле создал GPT