Генеративные модели, такие как ChatGPT, демонстрируют впечатляющую способность выстраивать связные и информативные ответы. Однако наряду с этим встречается явление, когда ИИ «достраивает» информацию и представляет её как факт. Такие отклонения от реальности называют «галлюцинациями». В статье рассмотрим природу этого феномена, его причины, риски и способы минимизации.
Понятие галлюцинаций в ИИ
Галлюцинацией в контексте языковых моделей называют ситуацию, когда система:
- Придумывает факты или события.
- Смешивает различные понятия и создает некорректные выводы.
- Ссылается на несуществующие источники или цитаты.
Проще говоря, модель генерирует неправдоподобные или вымышленные данные, которые на первый взгляд выглядят достоверными.
Типы галлюцинаций
| Тип | Описание | Пример |
|---|---|---|
| Фактические ошибки | Несоответствие реальным данным. | Утверждение, что «Ньютон открыл закон тяготения в 1720 г.». |
| Логические несоответствия | Противоречивые утверждения внутри ответа. | Сначала говорит, что компания была основана в 1990 г., затем — в 2005 г. |
| Вымысел | Создание несуществующих понятий или событий. | Ссылка на несуществующий научный журнал «AI Perspectives». |
Причины возникновения галлюцинаций
Основными факторами, приводящими к галлюцинациям, являются:
- Ограниченность тренировочных данных — модель не обладает полной информацией обо всех событиях.
- Конфликтные запросы, требующие синтеза из разных областей знаний.
- алгоритмические ограничения — при генерации текста модель оптимизирует вероятность словосочетаний, а не истинность содержания.
Влияние на пользователей и бизнес
«Если неверные данные подаются под видом фактов, это подрывает доверие к системе и может привести к ошибочным решениям».
— эксперт в области ИИ
- Корпоративные клиенты рискуют принимать неверные управленческие решения.
- Образовательные проекты могут распространять неточные сведения.
- Медийная сфера сталкивается с проблемой фейк-ньюс, усиливая дезинформацию.
Методы обнаружения и снижения галлюцинаций
Для анализа и снижения рисков используют различные подходы:
- Интеграция с внешними базами знаний и API (например, верификация фактов через специализированные сервисы).
- Разработка механизмов самопроверки модели и ограничение генерации в областях с низкой уверенностью.
- Человеческий контроль — постмодерация ответов, особенно в критичных для бизнеса и науки областях.
Кроме того, рекомендуют внедрять этапы проверка фактов и обратную связь от пользователей, что помогает быстро выявлять и исправлять ошибочные закономерности.
Практические рекомендации для пользователей
- Всегда перепроверяйте ключевые данные через авторитетные источники.
- Формулируйте уточняющие запросы, чтобы модель «развернула» источники своих утверждений.
- Используйте моделей ансамбля — сравнивайте ответы разных систем для повышения надёжности.
способы снижения галлюцинаторных эффектов включают гибридные решения с участием ИИ и человека, а также регулярное обновление и дообучение моделей на актуальных данных.