Вы спрашиваете GigaChat о названии лекарства для редкого заболевания. Модель уверенно выдает название препарата, дозировку, производителя. Звучит убедительно. Проверяете источники — такого лекарства не существует. ИИ только что солгал, не заметив этого. Это называется галлюцинацией искусственного интеллекта. Это не ошибка, которую забыли исправить разработчики. Так работают большие языковые модели.

Языковые модели не думают. Они предсказывают. Когда вы задаете вопрос, модель не ищет правильный ответ в базе знаний. Она вычисляет вероятность следующего слова на основе миллиардов текстовых примеров, которые видела во время обучения. Этот процесс напоминает автозаполнение на клавиатуре вашего телефона — просто невероятно сложнее.

Как языковые модели генерируют ответы

Модель работает с сотнями миллиардов параметров. Эти параметры формируют статистическую модель человеческого языка. Разработчики не раскрывают точное количество параметров для последних версий из соображений безопасности и конкурентных причин. Неофициальные оценки колеблются от одного до почти двух триллионов параметров, но подтверждения от разработчиков нет.

Проблема возникает, когда модель встречает запрос, для которого обучающие данные содержат недостаточно информации. Она не может сказать «я не знаю» — вместо этого создает лингвистически наиболее вероятный ответ.

Представьте автора детектива, который придумал убийцу, мотив и улики, но забыл, как именно преступник проник в дом. Автор не оставит пробел в тексте — он придумает правдоподобную версию: окно, ключ, сообщник. Читатель не заметит подмены, потому что текст выглядит связно. ИИ делает то же самое со знаниями.

Почему ИИ врет, не замечая этого

Модель обучена создавать правдоподобность, а не истину. Ее задача во время обучения — продолжать текст максимально естественно, не проверять факты и не искать источники, а создавать связное продолжение. Модель оптимизирована на уверенность, а не на точность: во время обучения она получает вознаграждение за правдоподобность, а не за честность в признании незнания.

Чрезмерное обобщение паттернов

Модель замечает, что лекарства часто называют латинскими словами с окончаниями «ин» или «мицин». Она создает название, которое звучит аутентично, потому что соответствует обнаруженному паттерну. Структура слова правильная — лекарства с таким названием не существует.

Недостаточно данных по узким темам

Интернет содержит миллионы текстов о COVID-19, но информации о редком генетическом заболевании, поражающем одну тысячу человек во всем мире, на порядки меньше. Модель заполняет пробелы логикой, а не фактами.

Смешивание контекстов

ИИ комбинирует информацию из разных источников, создавая химеру: реальное исследование, несуществующий автор и придуманный журнал в одной ссылке. Каждый элемент кажется правдоподобным — комбинация ложная.

Отсутствие механизма проверки

Архитектура языковой модели не включает этап верификации. Модель генерирует токены последовательно, основываясь на вероятностном распределении. Она не возвращается назад, чтобы проверить фактическое соответствие — движется вперед, выбирая следующее наиболее вероятное слово.

Где ошибки ИИ могут стоить дорого

Не все области знаний одинаково опасны. Существуют зоны, где ошибки ИИ могут привести к серьезным последствиям.

Медицина и здоровье

Симптомы редких заболеваний, лекарственные взаимодействия, дозировки — здесь галлюцинация может стоить жизней. Модель может уверенно назвать препарат, несовместимый с вашим диагнозом, и вы не заметите ошибку без специальных знаний. Российские телемедицинские сервисы все чаще интегрируют ИИ-помощников, пользователи доверяют этим системам вопросы здоровья. Одно придуманное название препарата, одно упущенное противопоказание, одна неверная дозировка могут запустить каскад вредных действий.

Юридические детали

Номера статей, формулировки законов, судебные прецеденты — ИИ может сослаться на несуществующее постановление Верховного суда. Формулировка выглядит убедительно, но проверка правовых баз данных вроде КонсультантПлюс покажет: такого документа нет. Юристы уже сталкиваются со случаями, когда клиенты приходят с юридическими советами, сгенерированными ИИ, ссылающимися на воображаемые законы.

Академические ссылки

Названия статей, авторы исследований, экспериментальные данные — Yandex GPT создает идеально отформатированные библиографии несуществующих работ. Авторы реальные, журналы существуют, но никто не публиковал статьи с такими названиями. Российские исследователи, проверяющие ссылки на elibrary.ru, все чаще обнаруживают придуманные цитаты, выглядящие безупречно.

Недавние события

Информация, которой не было в обучающих данных, — модель придумывает детали свежих новостей, потому что не имеет доступа к реальным источникам после даты обучения. Экстраполирует из похожих прошлых ситуаций. Вопрос о вчерашнем технологическом анонсе в Сколково может породить уверенные детали, которые модель просто выдумала.

Точные числа и даты

Население города, курсы валют, технические характеристики — ИИ округляет, путает, комбинирует данные из разных лет. Число выглядит точным, его источник неясен. Спросите GigaChat о курсе рубля или числе пассажиров Московского метро и проверяйте каждую цифру независимо.

Где ИИ работает надежно, а где требует осторожности

Галлюцинации не делают языковые модели бесполезными. Нужно понимать, для чего они подходят, а для чего нет.

Объяснение концепций работает хорошо. ИИ упрощает сложные идеи, подбирает метафоры, разбивает процессы на шаги. Здесь важна структура мысли, а не конкретные факты — вы оцениваете логику, а не проверяете числа.

Генерация идей подходит для мозгового штурма: варианты заголовков, направления исследований, гипотезы. Вы все равно проверите и доработаете, так что галлюцинация на этом этапе некритична.

Структурирование информации дает хорошие результаты — превратить хаотичные заметки в связный текст, создать план презентации, организовать данные по категориям. ИИ работает с тем, что вы уже знаете, поэтому ошибки минимальны: вы контролируете источник данных.

Черновики и шаблоны требуют редактирования: первая версия письма, базовая структура документа, примеры формулировок. Вы все равно будете редактировать, так что ошибки заметите до использования.

Шесть методов снизить вероятность ошибок

Просите модель указывать источники. Не принимайте голые утверждения — требуйте ссылки на исследования, документы, публикации. Затем проверяйте, существуют ли они на самом деле. Несуществующие ссылки сигнализируют о галлюцинации во всем ответе.

Разбивайте сложные вопросы на простые. Вместо «расскажи о лечении болезни X» спрашивайте отдельно о диагностике, симптомах, лекарствах. Чем конкретнее запрос, тем меньше пространства для галлюцинации — модель работает лучше на узких задачах.

Независимо проверяйте все числа. Ищите любую статистику, даты, технические характеристики в первичных источниках. ИИ может ошибиться на порядок величины, не заметив этого — вероятностная природа модели не гарантирует числовую точность.

Сравнивайте ответы разных моделей. Задайте один вопрос нескольким системам. Если ответы расходятся — это сигнал копать глубже. Консенсус не гарантирует правильность, но расхождения всегда означают проблему. Проверьте один медицинский вопрос с GigaChat, Yandex GPT и международными сервисами — различия покажут, где вероятно произошла галлюцинация.

Используйте ИИ как первый шаг, а не как истину. Пусть модель дает направление, намечает структуру, предлагает гипотезы — решение всегда принимаете вы, опираясь на проверенные источники. ИИ помогает, не заменяет экспертизу.

Требуйте объяснения логики. Спрашивайте, как модель пришла к выводу. Если она не может объяснить источник утверждения — вероятность галлюцинации высока. Прозрачность рассуждений помогает выявить выдумки.

Что меняется по мере улучшения моделей

Разработчики работают над проблемой галлюцинаций: появляются системы проверки фактов, интеграция с поисковыми системами, механизмы признания неопределенности. Новые архитектуры учатся говорить «я не знаю» вместо изобретения ответов.

Полностью устранить галлюцинации невозможно без изменения принципа работы моделей. Пока ИИ предсказывает текст на основе статистики, а не извлекает знания из структурированных баз данных, риск остается. Галлюцинация — не неисправность. Это побочный эффект того, как построены большие языковые модели.

Они создают правдоподобность, а не истину. Понимание этого различия превращает вас из уязвимого пользователя в осознанного партнера инструмента — инструмента, который может невероятно много, но не способен отличить факт от вероятной выдумки.

Используйте ИИ как помощника, который подсказывает направление, а не как эксперта, который знает ответ. Тогда галлюцинации перестают быть проблемой и становятся просто особенностью инструмента, которую вы научились учитывать.