Системы искусственного интеллекта (ИИ) продемонстрировали необычайные возможности в последние годы. Тем не менее, одна постоянная проблема остается: галлюцинации ИИ, когда модели уверенно выдают неверную или сфабрикованную информацию. В этой статье рассматривается, почему ИИ галлюцинирует, и изучается, можем ли мы предотвратить эти ошибки и в какой степени.
Галлюцинации ИИ — это не просто глюки или ошибки; они являются фундаментальным побочным продуктом того, как современные модели ИИ учатся и генерируют язык. Понимание механики, лежащей в основе этих систем, и последних достижений в стратегиях смягчения последствий имеет решающее значение для безопасного развертывания ИИ в таких чувствительных областях, как здравоохранение, юриспруденция и финансы.
Почему у моделей ИИ возникают галлюцинации?
Что такое галлюцинация ИИ?
Галлюцинация ИИ относится к случаям, когда генеративные модели производят утверждения, которые фактически неверны, вводят в заблуждение или полностью сфабрикованы, при этом представляя их с правдоподобной уверенностью и беглым языком. Эти ошибки могут варьироваться от незначительных неточностей, таких как неверное цитирование статистики, до крупных фальсификаций, таких как изобретение несуществующих юридических положений или медицинских рекомендаций. Исследователи подчеркивают, что галлюцинации подрывают доверие и точность, особенно в приложениях с высокими ставками, внедряя ложь в в остальном связные повествования.
Основная причина: прогнозирование против поиска
По своей сути, большие языковые модели (LLM) работают, предсказывая следующее наиболее вероятное слово в последовательности на основе шаблонов, извлеченных из обширных текстовых корпусов. Они не предназначены специально для «знания» или проверки фактов; вместо этого они генерируют ответы, которые статистически соответствуют их обучающим данным. Этот подход «токен за токеном», хотя и мощный, делает их склонными к фабрикации информации, когда у них нет прямых доказательств для заданной подсказки или когда они должны заполнить пробелы в неоднозначных запросах.
Влияние обучающих данных и архитектуры модели
Частота и тяжесть галлюцинаций во многом зависят от качества и объема обучающих данных, а также архитектуры модели и стратегий вывода. Недавние тесты моделей рассуждений OpenAI, o3 и o4-mini, выявили более высокие показатели галлюцинаций, чем в более ранних версиях — ироничный результат увеличения сложности и возможностей модели. Более того, предубеждения и несоответствия в базовых данных могут отражаться и усиливаться в выходных данных ИИ, что приводит к системным ошибкам в областях, где обучающий набор был разреженным или искаженным.
Быстрое проектирование и длина выходного сигнала
Тонкие аспекты взаимодействия с пользователем, такие как формулировка подсказок и длина ответа, также влияют на склонность к галлюцинациям. Недавнее исследование парижской компании по тестированию ИИ Giskard показало, что указание чат-ботам давать краткие ответы может фактически увеличить частоту галлюцинаций на неоднозначные темы, поскольку краткость заставляет модели «угадывать» недостающие детали, а не указывать на неопределенность. Это понимание подчеркивает важность тщательной разработки подсказок и необходимость механизмов, которые позволяют ИИ выражаться, когда он не знает ответа.
Можно ли предотвратить галлюцинации ИИ?
Заземление с помощью технологии Retrieval-Augmented Generation (RAG)
Одной из наиболее перспективных стратегий смягчения является Retrieval-Augmented Generation (RAG), которая объединяет генеративные модели с внешними источниками знаний. Перед генерацией ответа ИИ извлекает соответствующие документы или данные, такие как актуальные базы данных, надежные веб-источники или фирменные записи, и обуславливает свой вывод этим фактическим контекстом. Исследование 2021 года показало, что методы RAG уменьшили галлюцинации ИИ в задачах с ответами на вопросы примерно на 35%, а такие модели, как RETRO от DeepMind, продемонстрировали аналогичные результаты с помощью крупномасштабных методов поиска.
Преимущества и ограничения RAG
- Преимущества: Обеспечивает фактическую базу в режиме реального времени; может интегрировать знания, специфичные для предметной области; снижает зависимость от статических данных обучения.
- ограничения: Требуется поддержка внешних баз знаний; задержка поиска может повлиять на время ответа; могут по-прежнему возникать галлюцинации, если извлеченные документы содержат неточности или нерелевантны.
Оценка достоверности и моделирование неопределенности
Еще одним ключевым подходом является поощрение систем ИИ к выражению неопределенности, а не к чрезмерной приверженности сфабрикованным деталям. Такие методы, как температурное масштабирование, выпадение Монте-Карло или ансамблевое моделирование, позволяют системам выдавать оценки уверенности вместе с их выходными данными. Когда уверенность падает ниже порогового значения, ИИ может быть предложено обратиться за разъяснениями, обратиться к эксперту-человеку или честно признать свои ограничения. Включение структур самопроверки — где модель критикует свои собственные ответы в сравнении с полученными доказательствами — еще больше повышает надежность.
Улучшенное обучение и тонкая настройка
Тонкая настройка на высококачественных, специфичных для предметной области наборах данных может существенно сократить галлюцинации ИИ. Обучая модели на курируемых корпусах, которые подчеркивают фактическую точность, разработчики могут смещать процесс генерации в сторону проверяемой информации. Такие методы, как обучение с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF), использовались для наказания за галлюцинации и поощрения за правильность, что давало модели, которые более последовательно соответствуют человеческим суждениям о правдивости. Однако даже строгая тонкая настройка не может полностью устранить галлюцинации, поскольку корневой генеративный механизм остается вероятностным.
Контроль со стороны человека
В конечном счете, человеческий надзор остается незаменимым. В ситуациях, когда ошибки несут в себе значительный риск, например, при составлении юридических документов, медицинских консультациях или финансовом планировании, автоматизированные результаты должны проверяться квалифицированными специалистами. Системы могут быть разработаны для пометки потенциально галлюцинаторного контента и направления его на проверку человеком. Этот гибридный подход гарантирует, что повышение эффективности ИИ сбалансировано с экспертным суждением, что снижает вероятность того, что вредоносная дезинформация останется незамеченной.
Новые алгоритмы обнаружения
Помимо заземления и моделирования неопределенности, исследователи разработали специализированные алгоритмы для обнаружения галлюцинаций ИИ после генерации. Недавно опубликованный в Nature метод ввел концепцию «семантической энтропии», измеряющей согласованность между несколькими сгенерированными ИИ ответами на один и тот же запрос. Эта методика достигла 79% точности в различении правильных и неправильных выходов, хотя ее вычислительная интенсивность ограничивает развертывание в реальном времени в крупномасштабных системах.
Практические соображения и будущие направления
Баланс креативности и точности
Хотя галлюцинации представляют собой явные риски, они также отражают творческую гибкость генеративного ИИ. В творческом письме, мозговом штурме или исследовательском анализе «галлюцинации ИИ» могут зажечь новые идеи и связи. Задача заключается в динамической корректировке поведения ИИ на основе контекста: максимизация креативности, когда это уместно, но ужесточение фактических ограничений в критических приложениях.
Нормативные и этические рамки
По мере того, как системы ИИ все больше интегрируются в повседневную жизнь, появляются нормативные рамки для управления прозрачностью и подотчетностью. Заинтересованные стороны призывают к «алгоритмическим аудитам» для оценки уровня галлюцинаций, обязательному сообщению об ошибках ИИ и стандартизированным критериям фактической точности. Этические принципы подчеркивают, что пользователи должны быть информированы, когда они взаимодействуют с ИИ, и что модели раскрывают неопределенность или ссылаются на источники, где это возможно.
Продолжение исследований архитектур моделей
Исследователи изучают новые архитектуры моделей, разработанные для изначального уменьшения галлюцинаций ИИ. Такие подходы, как модульные сети, которые разделяют компоненты рассуждений и памяти, или гибридные символьно-нейронные системы, которые интегрируют явные логические правила, демонстрируют потенциал для улучшения фактической согласованности. Достижения в непрерывном обучении — позволяющие моделям обновлять свою базу знаний после развертывания — могут еще больше сократить разрыв между данными обучения и реальным миром.
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 ИИ возникают из-за вероятностной природы языковых моделей, которые преуспевают в прогнозировании шаблонов, но не обладают внутренним механизмом проверки фактов. Хотя полное устранение галлюцинаций ИИ может быть недостижимо, сочетание стратегий, таких как генерация с дополненной поисковой обработкой, моделирование неопределенности, тонкая настройка и человеческий надзор, может существенно смягчить их воздействие. Поскольку ИИ продолжает развиваться, текущие исследования алгоритмов обнаружения, архитектурных инноваций и этического управления сформируют будущее, в котором огромные преимущества генеративных систем будут реализованы без ущерба для доверия или точности.
В конечном итоге борьба с галлюцинациями заключается не в стремлении к совершенству, а в поиске баланса между инновациями и надежностью, гарантируя, что ИИ останется мощным помощником, а не необузданным источником дезинформации.