Что такое галлюцинация искусственного интеллекта?
Галлюцинация ИИ относится к явлению, когда модели искусственного интеллекта, особенно большие языковые модели (LLM) и генеративные системы ИИ, производят выходные данные, которые правдоподобны по форме, но содержат ложную, сфабрикованную или вводящую в заблуждение информацию. Эти «галлюцинации» могут варьироваться от изобретения вымышленных фактов и цитат до ошибочных интерпретаций пользовательских запросов. Хотя такие выходные данные могут казаться связными и убедительными, они отклоняются от проверяемой реальности, создавая серьезные проблемы для любого приложения, которое опирается на контент, сгенерированный ИИ. Понимание галлюцинаций ИИ имеет важное значение в эпоху, когда эти системы все больше интегрируются в такие критически важные области, как здравоохранение, юриспруденция, финансы и журналистика, где точность имеет первостепенное значение.
Как распознать галлюцинацию?
Галлюцинации ИИ проявляются несколькими способами:
- Сфабрикованные факты: ИИ может генерировать правдоподобные исторические события, юридические прецеденты или медицинские исследования, которых просто не существует.
- Неверные числовые данные: Количественные ошибки, такие как неправильная статистика или даты.
- Неправильно приписанные цитаты: Приписывание утверждений не тем лицам или учреждениям.
- Ошибочное рассуждение: Логические скачки, не подкрепленные доказательствами или контекстом.
Сравнивая результаты с надежными источниками данных — с помощью библиотек проверки фактов или экспертов-людей — пользователи могут обнаружить случаи галлюцинаций, но этот процесс является ресурсоемким.
Почему модели ИИ галлюцинируют?
Что движет галлюцинациями ИИ на техническом уровне?
По своей сути большинство LLM являются предиктивными механизмами, обученными предсказывать следующий токен в последовательности текста на основе закономерностей, изученных из массивных наборов данных. Этот вероятностный механизм в сочетании со следующими факторами приводит к галлюцинациям:
- Ограничения обучающих данных: Большие наборы данных неизбежно содержат предвзятость, устаревшую информацию и шум. Когда модель ИИ обобщает эти несовершенные данные, она может генерировать некорректные результаты.
- Ограничения целевой функции: Модели оптимизированы для правдоподобия или недоумения, а не фактической точности. Последовательность с высокой вероятностью может быть ложной.
- Стратегии выборки: Методы декодирования, такие как температурное масштабирование или ядерная выборка, вносят случайность для повышения креативности, но также могут усиливать ошибки.
- Модельная архитектура: Архитектуры на основе трансформаторов лишены внутреннего механизма заземления; они полностью полагаются на шаблоны в обучающих данных без прямого доступа к внешней проверке.
Эти основы делают галлюцинации ИИ неотъемлемым побочным продуктом генеративных систем ИИ.
Чаще ли встречаются галлюцинации в продвинутых моделях?
Вопреки здравому смыслу, самые сложные модели могут демонстрировать более высокие показатели галлюцинаций. Последние модели рассуждений OpenAI, o3 и o4-mini, демонстрируют показатели галлюцинаций 33% и 48% соответственно — существенно выше, чем более ранние версии, такие как GPT-4. Этот всплеск объясняется повышенной беглостью этих моделей и их способностью создавать убедительные повествования, которые непреднамеренно более эффективно маскируют неточности.
Как оперативная инженерия может уменьшить галлюцинации ИИ?
Ясность и контекст в подсказках
Одна из основных стратегий включает в себя создание подсказок, которые предоставляют явные инструкции и достаточную контекстную информацию. Четкие, структурированные подсказки уменьшают двусмысленность, направляя модель к желаемым ответам и препятствуя спекулятивному или сфабрикованному контенту. В руководстве команды Microsoft AI Builder подчеркивается, что подсказки должны включать (1) точное описание задачи, (2) релевантный контекст или данные и (3) явные ограничения вывода (например, «Если не уверены, ответьте «Я не знаю»»). Эмпирические тесты показывают, что хорошо контекстуализированные подсказки могут снизить частоту галлюцинаций более чем на 15% в корпоративных условиях.
«Согласно…» Техника заземления
Недавний метод подсказок, называемый техникой «Согласно…», предписывает модели приписывать свои ответы надежным источникам информации, таким как Википедия или базы данных, специфичные для домена. Этот метод, возникший из журналистских практик атрибуции источников, увеличивает вероятность того, что модель черпает информацию из фактического контента в своем обучающем наборе, а не выдумывает детали. Эксперименты показали, что добавление фраз типа «Согласно Википедии» может уменьшить галлюцинации до 20%.
Инструктивное оформление и позитивные подсказки
Исследования показывают, что позитивно сформулированные инструкции — сообщающие модели, что делать, а не чего избегать — дают более надежные результаты. Отрицательные подсказки (например, «НЕ галлюцинировать») часто сбивают с толку динамику предсказания токенов модели, тогда как явные позитивные директивы (например, «Предоставлять только проверяемые факты») приводят к более чистым результатам. Сочетание позитивного оформления с условными утверждениями («Если модель не может проверить, ответьте «Я не уверен») еще больше повышает точность, поскольку модели с меньшей вероятностью будут угадывать, когда действуют защитные сетки.
Первые шаги
CometAPI предоставляет унифицированный интерфейс REST, который объединяет сотни моделей ИИ (модели Gemini, claude и openAI) — в единой конечной точке, со встроенным управлением ключами API, квотами использования и панелями выставления счетов. Вместо жонглирования несколькими URL-адресами поставщиков и учетными данными.
Во время ожидания разработчики могут получить доступ API предварительного просмотра Gemini 2.5 Pro , Клод Опус 4 API и API GPT-4.5 через CometAPI, последние модели указаны на дату публикации статьи. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
Заключение
Галлюцинации искусственного интеллекта представляют собой критический рубеж в безопасности и надежности ИИ. В то время как передовые модели продолжают расширять границы того, что могут генерировать машины, их склонность «выдумывать» убедительную, но ложную информацию подчеркивает необходимость надежных стратегий смягчения, строгого человеческого контроля и постоянных исследований. Объединяя технические инновации, такие как RAG и обнаружение семантической энтропии, с разумным управлением рисками и нормативным руководством, заинтересованные стороны могут использовать творческую силу ИИ, одновременно защищая себя от его самых коварных ошибок.