Иногда нейросеть отвечает так уверенно, будто знает все на свете. Она может назвать несуществующую книгу, придумать ссылку, сослаться на закон, которого нет, или уверенно объяснить событие, которого никогда не происходило. Такое явление называют галлюцинацией искусственного интеллекта.
Но важно уточнить, что нейросеть ничего не «видит» и не «испытывает» в человеческом смысле. Слово «галлюцинация» здесь используется условно. Оно означает, что модель создала ответ, который выглядит правдоподобно, но фактически является ошибочным, выдуманным или неподтвержденным. Например, IBM определяет «галлюцинацию ИИ» как ситуацию, когда модель создает бессмысленные или неточные результаты, воспринимая несуществующие закономерности как реальные.
Нейросеть не знает факты так, как человек
Главная причина галлюцинаций в том, что языковая модель не хранит знания так, как энциклопедия. Она обучается на огромных массивах текстов и учится предсказывать, какое слово или фраза с высокой вероятностью должны идти дальше. Иными словами, она строит наиболее вероятный текстовый ответ.
Stanford HAI объясняет, что большая языковая модель – это система, обученная на больших объемах текста для понимания и генерации человеческого языка. Но умение генерировать связный текст еще не означает, что модель всегда проверяет факты. Поэтому ответ может выглядеть грамотным, логичным и уверенным, но при этом быть неверным.
Например, если спросить нейросеть о малоизвестном ученом, редком нормативном документе или свежей новости, она может дописать недостающие детали по аналогии с похожими текстами. В результате появляется вымышленная дата, несуществующая цитата или ссылка на статью, которой нет.
Еще одной причиной является то, как модели обучают и оценивают. В исследовании OpenAI «Why Language Models Hallucinate» говорится, что языковые модели часто галлюцинируют потому, что системы обучения и оценки поощряют угадывание, а не честный ответ «я не знаю».
Некачественные или противоречивые данные тоже влияют
Нейросети обучаются на текстах, созданных людьми. А человеческие тексты содержат ошибки, устаревшую информацию, противоречия, рекламные формулировки и неточные пересказы. Если модель встретила в обучающих данных множество похожих, но не полностью совпадающих утверждений, она может смешать их в один «правдоподобный» ответ.
Например, модель может перепутать двух людей с одинаковой фамилией, объединить факты из разных биографий или приписать одной организации достижения другой. Снаружи такой ответ может выглядеть убедительно, потому что он написан хорошим языком.
Чем сложнее вопрос, тем выше риск ошибки
Галлюцинации чаще возникают там, где требуется высокая точность: в медицине, праве, финансах, научных ссылках, статистике и нормативных документах. В таких областях нельзя полагаться только на красивую формулировку. Например, Stanford HAI отдельно рассматривал проблему юридических ошибок у языковых моделей и отмечал, что модели могут генерировать ложную правовую информацию даже в тех случаях, когда ответ звучит профессионально.
Почему нейросеть иногда придумывает ссылки
Одна из самых заметных форм галлюцинации – это вымышленные ссылки и источники. Модель знает, как обычно выглядит научная ссылка, адрес сайта или библиографическое описание. Поэтому она может сгенерировать правдоподобную ссылку, которой на самом деле не существует.
Так происходит потому, что модель создает текст по шаблонам, которые видела раньше. Если в похожих ответах обычно есть автор, название, год и журнал, она может собрать похожую конструкцию из вероятных элементов. Внешне это будет напоминать реальный источник, но при проверке окажется ложью.
Можно ли полностью убрать галлюцинации?
Полностью избавиться от галлюцинаций пока сложно. Даже современные модели иногда дают уверенные, но ошибочные ответы. В статье Nature о выявлении галлюцинаций говорится, что обучение через подкрепление и надзор частично помогают, но проблема все равно сохраняется. Исследователи предлагают статистические методы оценки неопределенности, чтобы выявлять хотя бы часть таких ошибок.
Один из популярных способов уменьшить число галлюцинаций – использовать RAG, то есть Retrieval-Augmented Generation. Это подход, при котором модель перед ответом обращается к внешним документам, базе знаний или поиску, а затем строит ответ на основе найденной информации. Microsoft описывает RAG как схему, объединяющую поиск и языковые модели, чтобы ответы были «заземлены» в данных пользователя или документах.
Но даже RAG не делает модель безошибочной. Если найденные документы устарели, неполны или неверно интерпретированы, ошибка все равно возможна.
Заключение
Галлюцинации нейросетей – это техническая особенность языковых моделей. Они создают текст на основе вероятностей, обучающих данных и контекста запроса. Иногда этот механизм дает точный и полезный ответ, а иногда – красивую, уверенную, но ложную конструкцию.
Поэтому нейросеть лучше воспринимать не как абсолютный источник истины, а как умного помощника, который умеет объяснять, структурировать и предлагать идеи. Но когда речь идет о фактах, датах, ссылках, законах, медицине, финансах или научной работе, ее ответы обязательно нужно проверять.
Нейросеть может помочь быстрее разобраться в теме. Но ответственность за проверку все равно остается за человеком.
Источники
1. IBM – What Are AI Hallucinations?
2. OpenAI – Why Language Models Hallucinate
3. Stanford HAI – What is a Large Language Model?
4. Stanford HAI – What are Hallucinations in AI? 5. Stanford HAI – Hallucinating Law: Legal Mistakes with Large Language Models
6. Nature – Detecting hallucinations in large language models using semantic entropy
7. Microsoft Learn – Retrieval augmented generation