Systemy sztucznej inteligencji (AI) wykazały się w ostatnich latach niezwykłymi możliwościami. Jednak jedno uporczywe wyzwanie pozostaje: halucynacje AI, w których modele pewnie produkują nieprawidłowe lub sfabrykowane informacje. W tym artykule zbadano, dlaczego AI ma halucynacje, i zbadano, czy i w jakim zakresie możemy zapobiegać tym błędom.
Halucynacje AI nie są zwykłymi usterkami lub błędami; są fundamentalnym produktem ubocznym tego, jak nowoczesne modele AI uczą się i generują język. Zrozumienie mechanizmów stojących za tymi systemami — i najnowszych osiągnięć w strategiach łagodzenia — jest kluczowe dla bezpiecznego wdrażania AI w wrażliwych dziedzinach, takich jak opieka zdrowotna, prawo i finanse.
Dlaczego modele sztucznej inteligencji mają halucynacje?
Czym jest halucynacja AI?
Halucynacja AI odnosi się do przypadków, w których modele generatywne produkują stwierdzenia, które są nieprawdziwe, mylące lub całkowicie zmyślone, jednocześnie prezentując je z wiarygodną pewnością siebie i płynnym językiem. Błędy te mogą obejmować drobne nieścisłości, takie jak błędne cytowanie statystyk, do poważnych zmyśleń, takich jak wymyślanie nieistniejących klauzul prawnych lub porad medycznych. Naukowcy podkreślają, że halucynacje podważają zaufanie i dokładność, szczególnie w zastosowaniach o wysokiej stawce, poprzez osadzanie fałszu w spójnych narracjach.
Przyczyna główna: przewidywanie kontra odzyskiwanie
W swojej istocie duże modele językowe (LLM) działają poprzez przewidywanie następnego najbardziej prawdopodobnego słowa w sekwencji na podstawie wzorców poznanych z rozległych korpusów tekstowych. Nie są one wyraźnie zaprojektowane do „poznawania” lub weryfikowania faktów; zamiast tego generują odpowiedzi, które statystycznie pokrywają się z danymi treningowymi. To podejście token po tokenie, choć potężne, sprawia, że są podatne na fabrykowanie informacji, gdy brakuje im bezpośrednich dowodów na dany monit lub gdy muszą wypełnić luki w niejednoznacznych zapytaniach.
Wpływ danych szkoleniowych i architektury modelu
Częstotliwość i nasilenie halucynacji zależą w dużym stopniu od jakości i zakresu danych treningowych, a także architektury modelu i strategii wnioskowania. Ostatnie testy modeli rozumowania OpenAI, o3 i o4-mini, ujawniły wyższe wskaźniki halucynacji niż wcześniejsze wersje — ironiczny wynik rosnącej złożoności i możliwości modelu. Co więcej, błędy i niespójności w danych bazowych mogą być powtarzane i wzmacniane w wynikach AI, co prowadzi do błędów systemowych w obszarach, w których zestaw treningowy był rzadki lub przekrzywiony.
Szybki projekt i długość wydruku
Subtelne aspekty interakcji użytkownika — takie jak sformułowanie podpowiedzi i długość odpowiedzi — również wpływają na skłonność do halucynacji. Niedawne badanie przeprowadzone przez paryską firmę testującą AI Giskard wykazało, że instruowanie chatbotów, aby udzielały zwięzłych odpowiedzi, może faktycznie zwiększyć wskaźniki halucynacji w przypadku niejednoznacznych tematów, ponieważ zwięzłość wywiera presję na modele, aby „zgadywały” brakujące szczegóły, zamiast wskazywać niepewność. Ta wiedza podkreśla znaczenie ostrożnej inżynierii podpowiedzi i potrzebę mechanizmów, które pozwalają AI wyrażać się, gdy nie zna odpowiedzi.
Czy możemy zapobiec halucynacjom wywołanym przez sztuczną inteligencję?
Uziemienie z wykorzystaniem generacji wspomaganej odzyskiwaniem (RAG)
Jedną z najbardziej obiecujących strategii łagodzenia jest Retrieval-Augmented Generation (RAG), która łączy modele generatywne z zewnętrznymi źródłami wiedzy. Przed wygenerowaniem odpowiedzi, AI pobiera odpowiednie dokumenty lub dane — takie jak aktualne bazy danych, zaufane źródła internetowe lub zastrzeżone rejestry — i warunkuje swoje wyniki na podstawie tego faktycznego kontekstu. Badanie z 2021 r. wykazało, że techniki RAG zmniejszyły halucynacje AI w zadaniach polegających na odpowiadaniu na pytania o około 35%, a modele takie jak RETRO firmy DeepMind wykazały podobne korzyści dzięki metodom pobierania na dużą skalę.
Korzyści i ograniczenia RAG
- Korzyści:Zapewnia dostęp do faktów w czasie rzeczywistym; umożliwia integrację wiedzy specyficznej dla danej dziedziny; ogranicza zależność od statycznych danych szkoleniowych.
- Ograniczenia: Wymaga utrzymywania zewnętrznych baz wiedzy; opóźnienie pobierania może mieć wpływ na czas reakcji; nadal można mieć halucynacje, jeśli pobrane dokumenty zawierają nieścisłości lub są nieistotne.
Oszacowanie pewności i modelowanie niepewności
Kolejnym kluczowym podejściem jest zachęcanie systemów AI do wyrażania niepewności, zamiast nadmiernego angażowania się w wymyślone szczegóły. Techniki takie jak skalowanie temperatury, metoda Monte Carlo dropout lub modelowanie zespołowe pozwalają systemom na generowanie wyników pewności wraz z wynikami. Gdy pewność spada poniżej progu, AI może zostać poproszona o poszukiwanie wyjaśnień, odwołanie się do eksperta lub szczere przyznanie się do swoich ograniczeń. Włączenie ram samokontroli — w których model krytykuje swoje własne odpowiedzi w oparciu o uzyskane dowody — dodatkowo zwiększa niezawodność.
Ulepszone szkolenie i dostrajanie
Dostrajanie wysokiej jakości, specyficznych dla domeny zestawów danych może znacznie zmniejszyć halucynacje AI. Poprzez trenowanie modeli na wyselekcjonowanych korpusach, które podkreślają dokładność faktów, programiści mogą ukierunkować proces generowania na weryfikowalne informacje. Techniki takie jak uczenie się przez wzmacnianie z ludzkiej informacji zwrotnej (RLHF) zostały wykorzystane do karania halucynacji i nagradzania poprawności, dając modele, które bardziej konsekwentnie odpowiadają ludzkim osądom prawdomówności. Jednak nawet rygorystyczne dostrajanie nie może całkowicie wyeliminować halucynacji, ponieważ podstawowy mechanizm generatywny pozostaje probabilistyczny.
Nadzór z udziałem człowieka
Ostatecznie nadzór ludzki pozostaje niezbędny. W kontekstach, w których błędy wiążą się ze znacznym ryzykiem — takich jak sporządzanie dokumentów prawnych, porady medyczne lub planowanie finansowe — zautomatyzowane wyniki powinny być sprawdzane przez wykwalifikowanych specjalistów. Systemy mogą być projektowane tak, aby oznaczać potencjalnie halucynogenne treści i kierować je do weryfikacji przez człowieka. To hybrydowe podejście zapewnia, że wzrost wydajności AI jest zrównoważony z osądem eksperta, zmniejszając ryzyko, że szkodliwe dezinformacje prześlizgną się niezauważone.
Nowe algorytmy wykrywania
Oprócz modelowania uziemienia i niepewności, badacze opracowali specjalistyczne algorytmy do wykrywania halucynacji AI po generacji. Niedawno opublikowana metoda Nature wprowadziła koncepcję „semantycznej entropii”, mierząc spójność w wielu odpowiedziach generowanych przez AI na to samo zapytanie. Ta technika osiągnęła 79% dokładności w odróżnianiu poprawnych od niepoprawnych wyników, chociaż jej intensywność obliczeniowa ogranicza wdrażanie w czasie rzeczywistym w systemach na dużą skalę.
Rozważania praktyczne i kierunki na przyszłość
Równoważenie kreatywności i dokładności
Podczas gdy halucynacje stwarzają wyraźne ryzyko, odzwierciedlają również kreatywną elastyczność generatywnej AI. W kreatywnym pisaniu, burzy mózgów lub analizie eksploracyjnej „halucynacje AI” mogą wywołać nowe pomysły i połączenia. Wyzwanie polega na dynamicznym dostosowywaniu zachowania AI w oparciu o kontekst: maksymalizując kreatywność, gdy jest to właściwe, a jednocześnie zacieśniając faktyczne ograniczenia w krytycznych zastosowaniach.
Ramy regulacyjne i etyczne
W miarę jak systemy AI stają się coraz bardziej zintegrowane z codziennym życiem, pojawiają się ramy regulacyjne regulujące przejrzystość i rozliczalność. Interesariusze domagają się „algorytmicznych audytów” w celu oceny wskaźników halucynacji, obowiązkowego raportowania błędów AI i standaryzowanych punktów odniesienia dla dokładności faktów. Wytyczne etyczne podkreślają, że użytkownicy powinni być informowani, gdy wchodzą w interakcję z AI, a modele powinny ujawniać niepewność lub cytować źródła, jeśli to możliwe.
Dalsze badania nad architekturami modeli
Naukowcy badają nowe architektury modeli zaprojektowane tak, aby z natury ograniczać halucynacje AI. Podejścia takie jak sieci modułowe, które oddzielają komponenty rozumowania i pamięci, lub hybrydowe systemy symboliczno-neuronalne, które integrują jawne reguły logiczne, wykazują potencjał poprawy spójności faktów. Postęp w ciągłym uczeniu się — umożliwiający modelom aktualizację ich bazy wiedzy po wdrożeniu — może jeszcze bardziej zmniejszyć lukę między danymi szkoleniowymi a światem rzeczywistym.
Jak zacząć
CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI (modele Gemini, Claude Model i modele openAI) — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.
Podczas oczekiwania programiści mogą uzyskać dostęp Gemini 2.5 Pro Podgląd API , Claude Opus 4 API oraz API GPT-4.5 przez Interfejs API Comet, najnowsze wymienione modele są z dnia publikacji artykułu. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Podsumowanie
Halucynacje AI wynikają z probabilistycznej natury modeli językowych, które doskonale radzą sobie z przewidywaniem wzorców, ale nie posiadają wewnętrznego mechanizmu sprawdzania faktów. Podczas gdy całkowita eliminacja halucynacji AI może być nieosiągalna, połączenie strategii — takich jak generowanie rozszerzone o wyszukiwanie, modelowanie niepewności, dostrajanie i nadzór ludzki — może znacznie złagodzić ich wpływ. W miarę rozwoju AI trwające badania nad algorytmami wykrywania, innowacjami architektonicznymi i etyką zarządzania ukształtują przyszłość, w której ogromne korzyści z systemów generatywnych zostaną zrealizowane bez narażania zaufania lub dokładności.
Ostatecznie radzenie sobie z halucynacjami nie polega na dążeniu do perfekcji, lecz na znalezieniu równowagi między innowacyjnością a niezawodnością – zadbaniu o to, aby sztuczna inteligencja pozostała potężnym asystentem, a nie nieograniczonym źródłem dezinformacji.