Чому ШІ вигадує факти і як із цим боротися

Галюцинації ШІ – це ситуації, коли модель генерує впевнений, але хибний контент, що підриває довіру до результатів. Такі помилки можуть проявлятися у вигаданих фактах, неправильно приписаних цитатах або неіснуючих подіях і становлять особливу небезпеку в медицині, юриспруденції та науці, де потрібна максимальна точність.

Причина в тому, що великі мовні моделі прогнозують наступні слова статистично, а не перевіряють інформацію на істинність. Навіть навчання на мільярдах документів не усуває прогалин у знаннях, тому ШІ іноді “домальовує” деталі. Архітектурні обмеження, проблеми з утриманням довгого контексту, перекоси у навчальних даних і ймовірнісні методи генерації лише посилюють ризик таких помилок.

Галюцинації можуть бути фактичними, логічними або пов’язаними з джерелами, коли система вигадує посилання чи суперечить сама собі. Подібні проблеми виникають і в мультимодальних моделях, які створюють зображення з зайвими або спотвореними деталями. Особливо високі ризики з’являються під час роботи з великими обсягами тексту або при використанні систем із доповненим пошуком, якщо витягнута інформація неповна чи неузгоджена.

Повністю усунути галюцинації наразі неможливо, однак їх можна суттєво зменшити. Для цього застосовують підхід Retrieval-Augmented Generation, методи самоузгодженості, конституційний ШІ, продуману інженерію промптів і оцінку рівня невизначеності результатів. Найефективнішим залишається гібридний підхід, де автоматичну генерацію поєднують із людською перевіркою.

Розуміння обмежень ШІ, опора на перевірені джерела та використання верифікаційних механізмів дозволяють значно підвищити надійність систем. За умови відповідального впровадження генеративні моделі можуть стати корисними інструментами, а не джерелами дезінформації.