Искусственный интеллект и чат-боты делают нашу жизнь проще. Они помогают нам работать, учиться, развлекаться и автоматизируют многие задачи, что экономит время и усилия. Но, как и любая технология, ИИ может иметь не только полезные, но и опасные свойства.
Одной из таких проблем являются ИИ-галлюцинации. Это когда система выдаёт информацию, которая выглядит правдоподобно, но на самом деле оказывается ложной.
В этой статье мы подробно объясним, что такое ИИ-галлюцинации, приведём примеры самых громких ошибок, разберём, почему нейросеть может ошибаться, и расскажем, как избежать этих ошибок в работе.
Читайте также: 6 лучших чат-ботов на базе ИИ
Что такое ИИ-галлюцинации?
ИИ-галлюцинации — это ошибки, при которых искусственный интеллект генерирует информацию, которая выглядит правдоподобно, но на самом деле является неверной или несуществующей. Проще говоря, это глюки.
Это не «сбой» в классическом понимании, а особенность работы генеративных моделей, таких как большие языковые модели (LLM), которые предсказывают следующее слово или фразу на основе обучения на огромных объемах текста.
Когда нейросеть создает такие «галлюцинации», он может уверенно озвучить неправильную информацию, которая может быть сложной для проверки, например, цитировать несуществующие исследования, называть вымышленные факты или даже создавать полностью выдуманные события. Эти ошибки особенно опасны в контекстах, где важна точность, например, в медицине, финансах или безопасности.
Статья в тему: Как научиться работать с ChatGPT?
Самые опасные примеры ИИ-галлюцинаций
ИИ-галлюцинации — это ошибки, которые могут иметь серьёзные последствия. Неверно сгенерированные данные или искажённая информация, выданная ИИ, может нарушить баланс в жизни людей, привести к убыткам или даже угрожать жизни. Вот некоторые из самых опасных примеров, когда галлюцинации ИИ привели к критическим последствиям.
1. Фальшивые судебные прецеденты
В 2025 году адвокат из США, Томас Нилд, использовал ChatGPT для подготовки иска по делу о банкротстве. Система сгенерировала четыре несуществующих судебных дела, которые Нилд включил в поданный документ. Судья обнаружил подлог, наложил штраф в $5 500 и отправил адвоката на обучение по использованию ИИ в юридической практике. Это дело стало громким примером того, как зависимость от ИИ может привести к нарушению юридической этики и потере доверия к технологиям в правовой сфере.
2. Рекомендация есть камни
В 2024 году функция ИИ-обзор в поиске Гугл советовала пользователям употреблять камни для «пользы здоровья». Это рекомендации основывались на сатирической статье и не имели никакого научного обоснования.
Такой совет мог привести к серьёзным травмам или отравлениям, ведь люди начали искать и даже пробовать есть камни. Этот случай стал ещё одним доказательством того, как ИИ, не проверяющий источники информации, может создать опасную ситуацию, вводя людей в заблуждение.
3. Ложные медицинские диагнозы
В 2025 году в Великобритании ИИ-система NHS Anima Health Annie ошибочно пригласила пациента на скрининг диабета, основываясь на неверно сгенерированном диагнозе. Пациент не страдал от диабета, и ошибка привела к ненужному медицинскому вмешательству. В этом случае ИИ не смог точно интерпретировать данные и привёл к действиям, которые могли бы негативно сказаться на здоровье пациента. Это поднимает вопрос о том, насколько можно доверять ИИ в медицинских вопросах, где от точности зависит жизнь людей.
4. Финансовые ошибки с миллионными убытками
На Уолл-стрит ИИ-системы использовались для оценки экзотических активов, но из-за галлюцинаций модели активы были неправильно оценены. Это привело к многомиллионным потерям, когда инвесторы полагались на выводы ИИ, который ошибся в оценке рисков. В результате потерялись большие суммы денег, и финансовые учреждения понесли серьёзные убытки. Ошибки ИИ в таких сферах, как финансы, могут быть катастрофическими, поскольку могут повлиять на мировые рынки.
5. Фейковые исторические события
ИИ-чаты иногда представляют вымышленные исторические факты как реальные. Это искажает образование и научные исследования, заставляя людей верить в несуществующие события или факты. Такой случай был зафиксирован, когда ИИ создал ложные данные о Второй мировой войне, приписав вымышленные действия известным историческим личностям. Это может подорвать доверие к системам ИИ, когда они начинают влиять на историческую точность и образование.
6. Генерация вредоносного кода
Некоторые ИИ по ошибке генерируют уязвимый или вредоносный код, который может быть использован в кибератаках. Этот феномен известен как «slopsquatting» — когда ИИ автоматически генерирует уязвимости, которые могут быть использованы для атак. Ситуации, когда ИИ создает вредоносный код, ставят под угрозу кибербезопасность и показывают, как важно контролировать выводы ИИ в сферах, связанных с информационной безопасностью.
7. Ложные обвинения в преступлениях
В 2025 году ChatGPT создал вымышленную историю о норвежце, якобы убившем своих детей. Мужчина подал жалобу против OpenAI за клевету, так как никогда не был обвинён в преступлении. Это — яркий пример того, как ИИ может ошибочно идентифицировать человека как преступника, основываясь на искажённых данных, что может привести к необоснованным обвинениям и серьёзным юридическим последствиям.
8. Чат-боты как замена психотерапии
В 2025 году психологи начали бить тревогу по поводу использования ИИ в психотерапии. Один из случаев привлек внимание, когда человек, обратившийся к ChatGPT за психологической помощью, стал слишком зависим от ИИ-ответов. Это привело к ухудшению его психоэмоционального состояния, а ИИ оказался не в силах предложить реальную помощь. ИИ может быть полезен в краткосрочной поддержке, но его способность заменить настоящего психотерапевта ограничена, плюс ChatGPT начинает поддакивать человеку и давать желаемые ответы.
Эти примеры подтверждают, насколько важен контролируемый подход к внедрению ИИ в важнейшие сферы жизни. Без должной проверки и контроля результаты работы нейросети могут привести к катастрофическим последствиям, от финансовых потерь до нарушения прав человека. Важно помнить, что ИИ — это лишь инструмент, и его нужно использовать с осторожностью и ответственностью.
Почему ИИ галлюцинирует и какие модели подвержены глюкам?
Почему это происходит? Всё сводится к тому, как работает сам ИИ. Модели машинного обучения, такие как те, что используются в языковых моделях, обучаются на большом объёме данных. Однако это обучение происходит без реального понимания контекста — ИИ просто подбирает наиболее вероятные слова или фразы на основе статистики. Думать сам сможет только суперинтеллект, но его пока не создали.
Это приводит к тому, что нейросеть начинает создавать «галлюцинации», когда ему не хватает данных или когда данные, на которых он обучался, были искажены.
Как происходят глюки? Вот примерный алгоритм их возникновения:
- Обучение на неактуальных или неполных данных: ИИ обучается на огромных объёмах информации, однако если эти данные неполные, устаревшие или предвзятые, результат работы модели будет искажён. Например, если в обучающих данных есть ошибки, система будет их повторять.
- Анализ и предсказание: Когда ИИ анализирует запрос, он начинает подбирать наиболее вероятные слова или фразы, чтобы создать ответ. Однако без проверки фактов и настоящего понимания контекста ИИ может ошибиться, создав неверное утверждение.
- Генерация «правдоподобных» ответов: Чтобы ответ был естественным и логичным, модель подбирает слова, которые подходят к запросу, даже если сами по себе эти слова или утверждения могут быть ложными.
- Отсутствие критического анализа: ИИ не проверяет информацию на истинность, потому что его задача — создать логичный и правдоподобный текст, а не проверить каждый факт.
Модели, такие как GPT-3 и GPT-4, подвержены этим ошибкам, так как они работают на основе статистического предсказания и не обладают реальным пониманием информации. Эти ошибки особенно заметны в сложных, специализированных областях, таких как медицина, право или финансы.
Как избежать галлюцинаций нейросетей в работе
Чтобы минимизировать риски и избежать ошибок, связанных с ИИ-галлюцинациями, стоит соблюдать несколько простых рекомендаций:
- Использование точных промтов: Чем точнее и конкретнее будет запрос, тем меньше вероятность получения ложной информации. Чтобы научиться составлять правильные промты, почитайте статью про промпт-инжиниринг.
- Фактчекинг: Даже если ИИ даёт правдоподобный ответ, важно всегда перепроверять информацию, особенно в критичных сферах, таких как медицина, финансы и безопасность. Это поможет избежать распространения ложных данных.
- Обучение на качественных данных: Если вы используете ИИ для принятия решений, важно обучить систему на актуальных и достоверных данных, что снизит вероятность ошибок. Чем меньше «шумных» данных в обучении, тем точнее будут выводы.
- Использование нескольких моделей для проверки: В идеале стоит использовать несколько ИИ-систем для проверки одной и той же задачи, чтобы исключить ошибки, характерные для одной модели.
- Инструменты безопасности: Используйте инструменты, которые могут проверять факты и предсказывать вероятность ошибки ИИ. Это поможет уменьшить риски в критических сферах.
Коротко о главном
ИИ-галлюцинации — это неотъемлемая часть работы современных языковых моделей и других ИИ-систем. Они могут привести к серьезным последствиям, включая ошибки в медицине, финансовые потери или угрозы безопасности. Чтобы избежать подобных ошибок, важно использовать точные промты, перепроверять информацию и обучать модели на качественных данных.
Больше статей по теме ИИ:
