Искусственный интеллект и чат-боты упрощают нашу повседневную жизнь. Они содействуют в работе, обучении, развлечениях и автоматизации множества задач, что позволяет сэкономить время и усилия. Тем не менее, как и любая другая технология, ИИ может иметь не только позитивные, но и опасные характеристики.
Одной из таких проблем являются ИИ-галлюцинации. Это ситуации, когда система предоставляет информацию, которая выглядит убедительно, но на самом деле оказывается неверной.
В данной статье мы подробно рассмотрим, что такое ИИ-галлюцинации, приведём примеры наиболее резких ошибок, разберём причины, по которым нейросеть может ошибаться, и поделимся советами о том, 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 выдает информацию, которая кажется правдоподобной, но на самом деле является ложной или несуществующей. Проще говоря, это сбои.
Это не «сбой» в традиционном понимании, а особенность функционирования генеративных моделей, таких как большие языковые модели (LLM), которые предсказывают следующее слово или фразу на основании обучения на обширных объемах текста.
Когда нейросеть создает такие «галлюцинации», она может уверенно выдавать неверную информацию, которая может быть трудной для проверки, например, ссылаясь на несуществующие исследования, упоминая вымышленные факты или даже создавая полностью выдуманные события. Эти ошибки особенно опасны в областях, где важна точность, таких как медицина, финансы или безопасность.
Статья в тему: Как научиться работать с ChatGPT?
Самые опасные примеры ИИ-галлюцинаций
Ошибки ИИ-галлюцинаций могут иметь серьезные последствия. Неверно сгенерированные данные или искаженная информация, предоставленная ИИ, могут нарушить жизнь людей, привести к убыткам или даже угрожать жизни. Вот некоторые из наиболее опасных примеров, когда ИИ-галлюцинации 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 выявил подлог, наложил штраф в размере $5 500 и отправил адвоката на обучение по использованию ИИ в юридической практике. Это дело стало ярким примером того, как зависимость от ИИ может привести к нарушению юридической этики и утрате доверия к технологиям в области права.
2. Рекомендация есть камни
В 2024 году функция ИИ-обзора в поисковой системе Google рекомендовала пользователям употреблять камни для «пользи для здоровья». Эти рекомендации основывались на сатирической статье и не имели научного обоснования.
Такой совет мог привести к серьезным травмам или отравлениям, так как люди начали искать и даже пробовать есть камни. Этот случай стал ещё одним свидетельством 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, что могло 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 были потеряны значительные суммы денег, и финансовые учреждения понесли серьезные убытки. Ошибки ИИ в таких сферах, как финансы, могут быть катастрофическими, так как они 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 создает уязвимости, которые могут быть использованы для атак. Ситуации, когда ИИ создает вредоносный код, ставят под угрозу кибербезопасность и показывают, насколько важно контролировать выводы ИИ в областях, 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 выражать беспокойство по поводу использования ИИ в психотерапии. Один из случаев привлек внимание, когда человек, обратившийся к ChatGPT за психологической поддержкой, стал слишком зависим от ответов ИИ. Это привело к ухудшению его психоэмоционального состояния, а ИИ оказался не в силах предложить реальную помощь. ИИ может быть полезен в краткосрочной поддержке, однако его возможность 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 следует использовать с осторожностью и ответственностью.
Почему ИИ галлюцинирует и какие модели подвержены глюкам?
Почему это происходит? Всё сводится к тому, как функционирует сам ИИ. Модели машинного обучения, такие как те, что применяются 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 производить «галлюцинации», когда ей не хватает данных или когда данные, на которых она обучалась, были искажены.
Как происходят глюки? Вот примерный алгоритм их возникновения:
- Обучение на неактуальных или неполных данных: ИИ обучается на больших объемах информации, но 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 выглядел естественным и логичным, модель подбирает слова, которые соответствуют запросу, даже если сами по себе эти слова или утверждения могут быть ложными.
- Отсутствие критического анализа: ИИ не проверяет информацию на истинность, так как 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 функционируют 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 придерживаться нескольких простых рекомендаций:
- Использование точных промтов: Чем более конкретным и точным будет запрос, тем меньше вероятность получения ложной информации. Чтобы научиться составлять правильные промты, ознакомьтесь со статьей про промпт-инжиниринг.
- Фактчекинг: Даже если ИИ предоставляет правдоподобный ответ, важно всегда перепроверять информацию, особенно в критических 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 следует 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 функционирования 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:
- Как пользоваться нейросетью Grok
- 10 нейросетей для дизайна и дизайнеров
- Кто такие виртуальные инфлюенсеры
