Галлюцинации нейросетей: почему искусственный интеллект никогда не перестанет врать и как это превратит программирование в чистое творчество
Представьте себе талантливого студента, который обладает феноменальной памятью, но совершенно не понимает смысла того, что он учит. Он может наизусть процитировать учебник по квантовой физике, но если вы спросите его, как сварить пельмени, используя эти законы, он начнет невозмутимо сочинять полную ерунду. Этот студент — наш современный искусственный интеллект. Мы привыкли называть его вранье галлюцинациями и надеяться, что со временем программисты исправят этот баг. Однако профессор математики Владимир Крылов и другие эксперты предупреждают нас о неприятной правде: это не ошибка в программе, которую можно пофиксить в следующем обновлении. Это фундаментальное свойство самой математики, на которой построен ИИ. Ложь зашита в систему так глубоко, что попытки её полностью искоренить похожи на попытки научить рыбу дышать чистым кислородом на суше. Это невозможно по самой природе вещей.
Сегодня я помогу вам разобраться, почему ваш верный чат-бот иногда ведет себя как патологический лжец и почему это на самом деле отличная новость для тех, кто хочет преуспеть в будущем. Мы перестанем ждать от машин идеальной правды и научимся использовать их особенности как мощный рычаг. После прочтения этого материала вы поймете, как управлять нейросетью так, чтобы её фантазии работали на вас, а не против вашей карьеры или бизнеса. Вы узнаете, почему даже самые умные модели ошибаются чаще глупых и как стать тем самым специалистом, который не боится конкуренции со стороны алгоритмов, потому что умеет направлять этот поток цифрового сознания в нужное русло.
ШАГ 1. ПРИМИТЕ МАТЕМАТИЧЕСКУЮ ПРИРОДУ ЛЖИ
Для начала нам нужно понять, что нейросеть — это не существо, а гигантская математическая функция. В математике есть функции вычислимые, которые компьютер может легко выполнить, и невычислимые, которые ни один код в мире не способен реализовать идеально. Нейросети пытаются имитировать работу человеческого мозга, используя механизм внимания, который выбирает наиболее вероятное следующее слово. Но вот в чем загвоздка: для любой задачи всегда найдется такой входной запрос, на котором модель неизбежно ошибется. Это доказано теоремой. Типичная ошибка здесь — злиться на ИИ и думать, что он специально вас обманывает. На самом деле он просто подбирает слова, которые статистически красиво смотрятся рядом. Чтобы проверить, понимаете ли вы этот процесс, просто вспомните, что ИИ не знает фактов, он знает только вероятности. Если вы попросите его написать биографию малоизвестного человека, он нафантазирует её просто потому, что пустота в его «карте знаний» должна быть чем-то заполнена по законам алгоритма. Был случай, когда человек просил ИИ найти юридические прецеденты, и нейросеть выдумала целые судебные дела с номерами и датами, потому что они выглядели как настоящие.
ШАГ 2. УЧИТЫВАЙТЕ ПАРАДОКС УМНЫХ РАССУЖДЕНИЙ
Самое странное в новых моделях 2026 года то, что они стали галлюцинировать почти в два раза чаще своих предшественников. Казалось бы, прогресс должен уменьшать ошибки, но здесь включается парадокс рассуждений. Когда мы заставляем ИИ долго «думать» и выстраивать логические цепочки (так называемый reasoning), мы даем ему возможность генерировать огромное количество промежуточных предложений. А чем больше слов он выдает, тем больше шансов, что в одну из связок закрадется статистическая ошибка. Это как в игре в сломанный телефон: чем длиннее очередь из людей, тем сильнее исказится фраза в конце. Ошибка новичка — считать, что если модель долго «думает», то она выдаст истину в последней инстанции. На самом деле она просто строит более сложный карточный домик из слов. Проверить это легко: попросите ИИ решить сложную задачу и посмотрите на ход его мыслей. Если в середине рассуждения он сделал маленькое неверное допущение, весь финал будет ложным, хотя и очень убедительным. Был кейс с медицинской диагностикой, где умная система правильно определила симптомы, но из-за длинной цепочки рассуждений в итоге предложила абсурдное лечение, проигнорировав важный факт из начала истории.
ШАГ 3. ПЕРЕХОДИТЕ К ПРОГРАММИРОВАНИЮ ПО ОЩУЩЕНИЯМ
В мире разработки софта наступает эра так называемого вайб-кодинга. Это когда вам не нужно знать каждую запятую в языке программирования, а важно понимать общую логику и «чувствовать» результат. Вспомните Лучано Паваротти — легендарный певец не умел читать ноты, он разучивал всё на слух. Или Фрэнка Синатру, который тоже не был знатоком музыкальной грамоты. Точно так же современные программисты могут создавать сложные системы, просто объясняя нейросети, что они хотят получить в итоге. Ошибка старой школы — бояться, что без знания ручного написания кода вы не профи. На самом деле ваша задача — стать дирижером, который знает, как должна звучать музыка, а не тем, кто выпиливает скрипку из дерева. Чтобы убедиться, что это работает, попробуйте создать небольшое приложение, не написав ни одной строчки кода руками, а только отдавая команды. Один начинающий разработчик за выходные собрал сервис для учета финансов, просто описывая свои пожелания нейросети, хотя до этого месяц мучился с учебниками по языку Python.
ПОЛЕЗНАЯ ПАУЗА
Если вы хотите оказаться в кругу профессионалов и единомышленников, быть на прямых эфирах, где мы разбираем новинки технологий и реальные кейсы использования нейросетей, получать наставления от опытных практиков — заходите в мой ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛ. Там мы обсуждаем то, что не попадает в официальные новости, и учимся управлять ИИ-агентами на реальных примерах из бизнеса и жизни.
ШАГ 4. НАУЧИТЕСЬ УПРАВЛЯТЬ ВНИМАНИЕМ МАШИНЫ
Даже если у нейросети огромное контекстное окно (то есть она может «прочитать» целую книгу за раз), это не значит, что она всё запомнит одинаково хорошо. Есть архитектурная проблема, которую называют «потерянный в середине». Машина отлично помнит то, что вы написали в самом начале, и то, что в самом конце. Но всё, что находится в середине вашего длинного запроса, она воспринимает как в тумане. Это похоже на то, как человек слушает длинную скучную лекцию: он помнит приветствие и финал, а середина вылетает из головы. Типичная ошибка — закидывать в ИИ огромный файл и надеяться, что он учтет все нюансы. Скорее всего, он выхватит куски и сбросит их в одну кучу. Чтобы проверить работу, всегда спрашивайте модель в конце: «На какие конкретно факты из середины текста ты опирался?». Если она начинает плавать, значит, ваше «внимание» потеряно. Один бизнес-аналитик пытался скормить ИИ отчет на тысячу страниц и удивлялся, почему выводы такие поверхностные, пока не разбил отчет на маленькие фрагменты и не проработал каждый отдельно.
ШАГ 5. ВЫБИРАЙТЕ НЕ МОДЕЛЬ, А СИСТЕМУ
Сегодня гонка за тем, чья модель круче — OpenAI или Google — начинает терять смысл. Разница между ними становится минимальной. Важнее не то, какой у вас процессор, а то, какие инструменты вы к нему подключили. Если вы используете «голый» ChatGPT, вы получите галлюцинации. Если вы используете систему с доступом к вашим файлам и внешним поиском (это называется RAG), ошибки почти исчезают. Ошибка тут — верить, что подписка на «самый мощный ИИ» решит все проблемы. Победит тот, кто построит лучшую экосистему вокруг модели. Это как с электричеством: вам все равно, какая станция его вырабатывает, вам важно, чтобы дома работал холодильник и светила лампа. Проверить это можно, сравнив ответы одной и той же модели в обычном чате и в системе, где у неё есть доступ к вашим личным документам. В компании, занимающейся юридическим консалтингом, внедрили систему, которая сначала ищет реальные законы в базе, а потом дает их ИИ для пересказа — точность ответов выросла до 99 процентов.
ШАГ 6. СТАНЬТЕ АРХИТЕКТОРОМ, А НЕ КАМЕНЩИКОМ
В ближайшие три года значительная часть задач по написанию кода и текстов уйдет к автономным агентам. Это программы, которые сами ставят себе задачи и выполняют их. Человек в этой схеме становится архитектором. Вы больше не кладете кирпичи, вы рисуете план здания и следите, чтобы роботы-строители не накосячили. Ошибка здесь — держаться за старые методы работы «руками» и отрицать автоматизацию. Прогресс не остановить, и те, кто умеет только писать код руками, скоро станут так же редки, как люди, умеющие считать на счетах. Ваша ценность — в способности видеть проект целиком, понимать зависимости между файлами и модулями, которые ИИ пока видит плохо. Проверить свою готовность к будущему можно простым вопросом: сможете ли вы объяснить задачу так четко, чтобы её выполнил даже инопланетянин, не знающий наших реалий? Был случай, когда опытный программист перестал писать код сам и начал только проверять то, что выдает ИИ — его продуктивность выросла в десять раз, и он смог вести пять проектов одновременно вместо одного.
ПОДВОДНЫЕ КАМНИ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ЛОВУШКИ
Один из главных рисков сегодня — это излишняя самоуверенность BigTech компаний. Например, OpenAI долгое время была лидером, но увлеклась бизнесом и маркетингом, растеряв часть гениальных идей после ухода ключевых ученых. В это время Google совершил рывок, создав свои собственные чипы, которые работают быстрее и дешевле привычных всем видеокарт. Если вы делаете ставку только на один инструмент, вы рискуете оказаться на тонущем корабле. Рынок меняется молниеносно, и то, что было «кодом красным» вчера, сегодня становится обыденностью.
Другой важный момент — это безопасность кода. Модели часто пишут программы, которые работают почти правильно, но содержат дыры для хакеров. Они могут зашить пароль прямо в текст кода или неправильно настроить вход в систему. Это происходит потому, что ИИ учится на всём интернете, а там полно плохого и опасного кода. Если вы просто копируете и вставляете то, что выдала нейросеть, вы подкладываете себе бомбу замедленного действия. Всегда помните, что ответственность за результат лежит на вас, а не на алгоритме.
КАК СОХРАНИТЬ РАЗУМ В ЭПОХУ АЛГОРИТМОВ
Мы входим в мир, где модель станет обычным товаром, как вода из крана или интернет в розетке. Скоро мы перестанем обсуждать, какая версия ChatGPT лучше, а будем говорить о том, как правильно настроить своего личного цифрового помощника под конкретную задачу. Главный вызов — не дать своему мозгу облениться. ИИ — это великолепный экзоскелет для ума, но если вы перестанете ходить сами, ваши мышцы атрофируются.
Чтобы не потеряться в этом океане перемен, важно быть частью сообщества, которое постоянно тестирует новые инструменты и находит лучшие способы их применения. В моем телеграм канале мы как раз занимаемся тем, что отделяем зерна от плевел: пробуем новые IDE, настраиваем агентов и учимся быть теми самыми архитекторами будущего, которые управляют цифровыми строителями. Присоединяйтесь, чтобы не просто наблюдать за прогрессом, а возглавить его в своей нише.
FAQ (ЧАСТЫЕ ВОПРОСЫ)
Вопрос: Почему ИИ галлюцинирует, если у него есть доступ ко всем знаниям мира?
Ответ: Потому что он не хранит знания как базу данных. Он хранит их как связи между словами. Когда знаний не хватает, он предсказывает наиболее вероятное продолжение текста, которое часто оказывается выдумкой, но звучит логично.
Вопрос: Правда ли, что скоро программисты будут не нужны?
Ответ: Не совсем. Будут не нужны те, кто умеет только переписывать чужой код или делать простые задачи. Нужны будут архитекторы систем, которые понимают, как собрать из кусочков, созданных ИИ, работающий и безопасный продукт.
Вопрос: Как понять, что ИИ врет прямо сейчас?
Ответ: Всегда просите его привести источники или объяснить логику шагов. Если вы видите, что он начинает использовать общие фразы или ссылки на несуществующие документы, значит, началась галлюцинация.
Вопрос: Почему Google сейчас догоняет и обходит OpenAI?
Ответ: У Google есть свои заводы по производству специальных процессоров (TPU), которые лучше подходят для обучения нейросетей. OpenAI же приходится покупать дорогие видеокарты у сторонних компаний, что тормозит их развитие и делает его дороже.
Вопрос: Безопасно ли использовать код, написанный нейросетью, в реальных проектах?
Ответ: Только после тщательной проверки. ИИ склонен к созданию «заплаток» — он исправляет симптомы ошибки, но не лечит её причину. К тому же он часто совершает ошибки в безопасности, которые нужно вычищать вручную.
Вопрос: Что такое вайб-кодинг простыми словами?
Ответ: Это способ создания программ, когда вы описываете желаемый результат на обычном языке, а ИИ пишет код. Вы правите «настроение» и логику работы программы, не погружаясь в дебри синтаксиса.