Галюцинації штучного інтелекту: що це, чому вони небезпечні та як їх уникнути

Галюцинації штучного інтелекту: що це, чому вони небезпечні та як їх уникнути

Штучний інтелект є дивовижним інструментом, але він має серйозний недолік: він може впевнено казати неправду. AI-чати на кшталт ChatGPT, Google Gemini та Claude 4 можуть генерувати вигадані факти, неіснуючі цитати, помилкові статистичні дані й видавати їх за правду з абсолютною впевненістю. Це явище називається "галюцинаціями AI". Вони не помилки в традиційному розумінні — це генеративні процеси, які працюють саме так, як вони розроблені. Розуміння того, що таке галюцинації, чому вони виникають і як їх уникнути, стало критично важливим в 2025 році, коли AI-чати вже змінюють нашу роботу, навчання та побут.

📌 Зміст статті:

• 🎯 Що таке галюцинації AI: визначення й механіка
• 🔍 Типи галюцинацій: від фактичних до логічних
• ⚠️ Чому галюцинації небезпечні: реальні кейси й наслідки
• 🛠️ Як розпізнати потенційну галюцинацію
• 💡 Методи мінімізації галюцинацій: що можна зробити
• 📋 Best practices для користувачів: як безпечно користуватися AI
• 🔮 Майбутнє: нові рішення й технології
• ❓ Часті питання
• ✅ Висновки

⸻

🎯 Що таке галюцинації AI: визначення й механіка

Галюцинація штучного інтелекту — це коли AI генерує інформацію, яка здається правдоподібною й впевненою, але є частково або повністю вигаданою, неправильною, або суперечить контексту й реальності. Це не помилка в традиційному розумінні — це природний продукт архітектури сучасних великих мовних моделей.

Коли ви запитуєте ChatGPT: "Які книги написав Вадім Харов'юк?", модель може генерувати назви книг, які не існують. Вона робить це не тому що "хоче обдурити" вас, й не тому що вона "спробувала вгадати". Вона робить це тому що це те, як вона принципово розроблена. Вона є генеративною моделлю, яка прогнозує наступний символ на основі ймовірностей, й якщо ймовірність породити певну послідовність висока, вона це робить — незалежно від того, чи ця послідовність відповідає реальності.

На перший погляд, це може здатися незрозумілим: чому така потужна модель, яка прочитала мільярди текстів, не знає різниці між реальністю й вигадкою? Відповідь криється в фундаментальній природі того, як ці моделі працюють.

📚 Поняття: галюцинація як статистичний артефакт

Розпочнемо з чіткого визначення. Галюцинація в контексті AI — це не свідома брехня. Модель не думає: "Я обдурю користувача". Замість цього, галюцинація — це коли модель генерує текст, який:

• ✅ Звучить правдоподібно й мовно коректно: Граматика правильна, стиль природний, структура логічна. Модель не генерує абракадабру.
• ✅ Здається фактичним: Модель наводить приклади, цифри, імена, цитати, які звучать як справжні дані, з конкретностями й деталями.
• ✅ Але насправді часткова або повна вигадка: Факти не існують, цитати вигадані, імена й числа не мають основи в реальності або не мають основи в поточних фактах.
• ✅ Модель вважає себе впевненою: Вона не говорить: "Я не впевнена" або "Це може бути неправильним". Вона висловлює вигадані факти як істину.

Критично важливо розуміти: це не випадкова помилка. Це систематичне явище, яке виникає з фундаментальної архітектури моделей. Якби ви запустили той же запит 10 разів, модель може генерувати 10 різних "книг", усі вигаданих, усі видані як факт.

🔬 Глибокий розбір механіки: як трансформери насправді працюють

Щоб розуміти галюцинації, потрібно розуміти, як сучасні великі мовні моделі (LLM) насправді працюють на фундаментальному рівні. Це не люди, які пам'ятають факти як в базі даних. Це не системи, які мають логічні правила як в програмуванні. Це щось зовсім інше.

🧠 Крок 1: Трансформація тексту в числа (Embedding)

Перший крок — модель перетворює текст в числа, які вона може обробляти. Це називається "embedding" (вбудовування).

Наприклад, слово "кіт" перетворюється в вектор чисел, скажімо: [0.23, -0.51, 0.89, 0.12, ...]. Цей вектор має сотні або тисячі розмірностей (залежно від моделі). Ключна ідея: слова, які мають подібні значення, мають подібні вектори. "Кіт" буде близький до "пес", оба близько до "тварина", але далеко від "гімалаї".

Ці вектори не придумані — вони навчаються модель під час тренування. Модель бачить мільярди прикладів тексту й тренується так, щоб слова з подібним контекстом мали подібні вектори.

🧠 Крок 2: Обробка послідовності через трансформер

Коли модель отримує запит, вона не обробляє його як звичайний текст. Вона проходить через архітектуру, яка називається "трансформер". Цей механізм складається з кількох шарів обробки, кожен з яких переглядає весь текст й обновляє представлення кожного слова на основі контексту.

Ось як працює спрощена версія:

1. Шар 1: Модель переглядає перше слово й його контекст (слова навколо). Вона оновлює представлення першого слова на основі того, що воно означає в контексті цих інших слів.
2. Шар 2: Модель робить те ж саме, але з більш складним розуміння контексту. Вона може бачити відносини між словами на більші відстані.
3. Шари 3-100+: Модель повторює цей процес багато разів, кожен раз уточнюючи розуміння тексту й контексту. Глибокі моделі мають 100+ таких шарів.

На кожному кроці модель обновляє свої внутрішні представлення тексту на основі ймовірностей, які вона навчилась під час тренування.

🧠 Крок 3: Прогнозування наступного токена (The Core of Generation)

Це найважливіший крок для розуміння галюцинацій. Після обробки всього вхідного тексту, модель робить одне просте завдання: прогнозувати наступний токен.

Токен — це невелика одиниця тексту, зазвичай слово або підслово. Модель генерує розподіл ймовірностей для кожного можливого наступного токена. Наприклад, якщо вхід: "Президент України це", модель генерує щось на кшталт:

- "Володимир" (ймовірність 45%)

- "Зеленський" (ймовірність 30%)

- "чоловік" (ймовірність 5%)

- "особа" (ймовірність 3%)

- [інші токени] (ймовірність < 2% кожен)

Критична ідея: Це розподіл ймовірностей, не фактична база даних. Модель не "знає" якому питанню "президент України це", як база даних знала б. Модель говорить: "На основі моїх тренувальних даних, наступне слово зазвичай одне з цих варіантів, з цими ймовірностями".

Модель вибирає один з цих варіантів (зазвичай найбільш вірогідний, але іноді вибір залежить від параметра "температури", про який мова пізніше). Цей вибір стає частиною відповіді.

🧠 Крок 4: Повтор процесу (Autoregressive Generation)

Після генерування першого токена, модель повторює процес. Тепер вхід розширений на цей новий токен. Модель знову прогнозує ймовірності для наступного токена на основі розширеного вхідного контексту.

Приклад: Як модель генерує текст ітерація за ітерацією

Ітерація 1:

• 🔹 Вхід: "Президент України це"
• 🔹 Модель думає: Яке слово найчастіше йде після такої фрази?
• 🔹 Ймовірності: "Володимир" (45%), "чоловік" (20%), "особа" (15%), інші (20%)
• 🔹 Вибір: Модель вибирає "Володимир" (найбільш вірогідний при низькій температурі)
• 🔹 Вихід: "Володимир"

Ітерація 2:

• 🔹 Новий вхід: "Президент України це Володимир"
• 🔹 Модель думає: У цьому контексті, яке слово йде далі?
• 🔹 Ймовірності: "Зеленський" (60%), "Петро" (15%), "або" (10%), інші (15%)
• 🔹 Вибір: Модель вибирає "Зеленський"
• 🔹 Вихід: "Зеленський"

Ітерація 3:

• 🔹 Новий вхід: "Президент України це Володимир Зеленський"
• 🔹 Модель думає: Як завершити цю фразу?
• 🔹 Ймовірності: "." (50%), "," (25%), "—" (10%), інші (15%)
• 🔹 Вибір: Модель вибирає "." (точка)
• 🔹 Вихід: "."

🛑 Зупинка: Модель генерує токен зупинки (точка в кінці речення) й припиняє генерацію.

📝 Результат: "Президент України це Володимир Зеленський."

⚡ Ключова ідея процесу: Модель не генерує всю відповідь одразу. Вона генерує одне слово за раз, кожен раз переглядаючи весь попередній текст й ймовірності. На кожному кроці вихід попереднього кроку стає частиною входу для наступного кроку. Це називається "autoregressive generation" (авторегресивна генерація).

🎯 Чому це важливо для галюцинацій: Якщо на ітерації 1 модель вибирає хибне слово (наприклад, ім'я президента, яке було неправильним), цей вибір впливає на всі наступні ітерації. Помилка поширюється й посилюється. До того ж, модель на кожному кроці вибирає найбільш вірогідне слово на основі розподілу ймовірностей, а не на основі фактичної правди.

Цей процес називається "autoregressive generation" (авторегресивна генерація) — вихід одного кроку стає входом наступного кроку.

⚠️ Де виникають галюцинації: точки критичної небезпеки

Тепер, коли ми розуміємо механіку, ми можемо бачити, де й чому виникають галюцинації:

❌ Проблема 1: Модель не розрізняє реальні й вигадані факти

Модель навчена на всьому інтернеті, який містить мільярди текстів. Деякі з них правдиві, деякі хибні, деякі двозначні. При тренуванні модель не розрізняє між ними. Вона просто навчається: "Яка послідовність слів статистично часто з'являється разом?"

Якщо в тренувальних даних вигадана новина з'являється рядом з реальною новиною достатньо часто, модель буде вважати їх еквівалентними з точки зору ймовірності. Вона не розуміє: "Це вигадка, а те — правда". Вона розуміє: "Обидва — текст, що часто з'являється".

❌ Проблема 2: Рідкі або неіснуючі факти

Коли ви запитуєте про рідкі, специфічні факти, модель часто має недостатньо прикладів у тренувальних даних. Наприклад, якщо ви запитуєте про безвідомого українського письменника, який написав одну книгу в 1987 році, модель може не мати цієї інформації.

Що модель робить в цьому випадку? Вона не кажет "Я не знаю". Замість цього, вона генерує ймовірний, правдоподібний текст на основі закономірностей у тренувальних даних. "Ім'я звучить як український письменник" → генерує ім'я "Петро Іванович Кравченко" (можливо, вигадане). "Час 1987" → генерує "дебютна збірка віршів". Результат звучить правдоподібно й специфічно, але це все вигадка.

❌ Проблема 3: Контекстні помилки й конфлікти

Іноді модель генерує текст, який суперечить раніше наданому контексту. Наприклад:

Користувач: "У мене є три яблука й два апельсина. Скільки у мене всього фруктів?"

Модель: "У вас п'ять фруктів... також у вас, здається, три апельсина"

Модель забула контекст або змішала його. Це відбувається тому, що архітектура трансформера обробляє текст послідовно, й помилки на ранніх етапах можуть пропагуватись на подальші етапи.

❌ Проблема 4: Температура й параметри генерації

Параметр, який називається "температура", контролює, наскільки "творча" або "ризикована" модель.

• ✅ Температура 0.0: Модель завжди вибирає найбільш вірогідний токен. Результат детермінований й консервативний, але все ще може містити галюцинації (тому що найбільш вірогідний токен не обов'язково є правдою).
• ✅ Температура 1.0: Модель вибирає токени за їх ймовірностями. Менш вірогідні варіанти мають справедливий шанс. Галюцинації більш часті, тому що модель більше "творча".
• ✅ Температура 2.0+: Модель дуже творча й ризикована. Вона часто вибирає маловірогідні варіанти. Галюцинації дуже часті, але вихід більш різноманітний й часто цікавіший.

Користувачі часто встановлюють вищу температуру для «креативних» завдань, але це збільшує галюцинації.

🎯 Ключова різниця: генерація vs. пошук

Важливо розуміти фундаментальну різницю між тим, як LLM працюють, і тим, як працює традиційна база даних. Ця різниця є корінем всіх галюцинацій.

📊 Порівняння: база даних vs LLM

Аспект

База Даних (SQL)

LLM (ChatGPT, Gemini, Claude)

✍️ Приклад 1: Генерація в LLM

Сценарій: Ви запитуєте ChatGPT про книги Василя Стуса.

Ваш запит:

"Які книги написав Василь Стус? Дай список з описом."

Модель робить:

1. Переглядає весь запит
2. На основі навчальних даних, прогнозує: "Найбільш вірогідна відповідь буде список книг з описом"
3. Генерує ітерація за ітерацією, слово за словом
4. Створює щось на кшталт: "Василь Стус написав такі твори: 1) 'Дума про мумію' (1962) — поетична збірка, яка... 2) 'Розстріляні відроджені' (1965) — роман про сучасність..."

Можливі результати:

• ✅ Частково правдиво: Модель знає кілька реальних книг й описує їх більш-менш правильно
• ⚠️ Змішано правда й вигадка: Модель описує реальні книги, але додає неправильні дати або описи, й включає одну-дві вигадані книги
• ❌ Цілком вигадане: Якщо модель не впевнена, вона генерує список книг, які звучать реально, але майже всі вигадані

Модель НЕ робить: Вона не каже: "Вибачте, я не впевнена" або "Я не маю достатньо інформації". Вона завжди генерує щось, видаючи це як впевнену відповідь.

💡 Чому це призводить до галюцинацій

База даних: Якщо інформація немає в БД, система повертає нічого. Немає галюцинацій, тому що немає генерації.

LLM: Якщо інформація рідкісна, специфічна або модель не впевнена, система ВСЕ ОДНО генерує щось. Вона не має опції "немає даних". Вона генерує найбільш вірогідний текст на основі своїх ймовірностей. Результат часто звучить правдоподібно й впевнено, але може бути цілком вигаданим.

🎯 Це як різниця між:

• 📚 Енциклопедія (база даних): Ви шукаєте термін. Якщо його немає, сторінка не існує. Ви знаєте, що немає інформації.
• 🎤 Оповідач у барі (LLM): Ви запитуєте про щось незвичайне. Оповідач не має точної інформації, але він все одно розповідає історію, що звучить впевнено й правдоподібно. Історія може бути вигаданою, але звучить реально.

⚡ Висновок: природа генерації vs пошуку

Це фундаментальна природа генеративних моделей: вони генерують, а не шукають. Генерація завжди створює щось — навіть якщо це щось вигадане.

Ви не можете "виправити" цю проблему шляхом простого оновлення коду. Це архітектурна властивість моделі. Поки модель генерує текст на основі ймовірностей, а не пошуку в базі даних, галюцинації будуть існувати.

💡 Ключовий інсайт: LLM працюють як творчі оповідачі, а не як енциклопедії. Вони генерують найбільш вірогідний текст, а не витягують факти з бази даних. Це робить їх потужними для творчості й розуміння контексту, але небезпечними для фактичної точності. Розуміння цієї різниці критично для безпечного використання AI.

💡 Аналогія: Оповідач у темній кімнаті

Уявіть оповідача, якому завязані очи в темній кімнаті. Йому ставлять запитання: "Яка була погода вчора в Львові в 3:00 ранку?"

Оповідач не може бачити й не має прямого доступу до цієї інформації. Але на основі свого досвіду й закономірностей, які він вивчив, він генерує розповідь: "Ймовірно, було облачно й дещо холодно, можливо близько 5°C..."

Його відповідь звучить правдоподібно й видається впевненою. Але це генерована розповідь, не реальний факт. Вона могла бути правдивою, але також могла бути цілком неправильною.

Так само працює LLM. Вона не має прямого доступу до фактів. Вона генерує текст, який статистично схожий на те, що вона вивчила. Результат звучить правдоподібно, але це генерована розповідь, а не фактична інформація.

💡 Критична правда про галюцинації: Галюцинації не є помилкою в коді або батогом в архітектурі, який можна легко виправити. Вони є природним прямим наслідком того, як работають генеративні моделі. Поки модель генерує текст на основі ймовірностей, а не пошуку в базі даних, галюцинації будуть існувати. Питання не "як усунути галюцинації", а "як мінімізувати їх і як з ними жити".

📊 Механіка в трьох реченнях

LLM працює так: (1) Перетворює текст в числові вектори; (2) Обробляє їх через 100+ шарів нейронної мережі; (3) На кожному кроці прогнозує ймовірності для наступного слова й вибирає найбільш вірогідне (або випадкове, залежно від температури); (4) Повторює, поки не досягне кінця. Результат: Статистично вірогідний текст, який може бути правдивим або цілком вигаданим. Галюцинація: Коли вихід вигаданий, але звучить впевнено й правдоподібно.

🔬 Технічна механіка: як це відбувається

Сучасні великі мовні моделі (LLM) — ChatGPT, Google Gemini, Claude — базуються на архітектурі трансформера. Вона працює так:

1. Прогнозування токенів: Модель не "пам'ятає" факти, як людина. Замість цього, вона прогнозує найбільш вірогідний наступний токен (слово або підслово) на основі попереднього тексту. Це як завдання автодповідження на смартфоні: ви пишете "Привіт", й телефон пропонує "як дела" як наступне слово, тому що статистично це частий продовження.
2. Розподіл ймовірностей: На кожному кроці модель генерує розподіл ймовірностей для кожного можливого наступного токена. Якщо в навчальних даних слово "президент" часто йшло після "український", то ймовірність цієї пари буде високою. Але ця ймовірність базується на частоті в даних, а не на справжніх фактах.
3. Вибір токена: Модель вибирає токен (або найбільш вірогідний за argmax, або випадковий за температурою). Якщо температура висока, модель більш творча й ризикована — вона може вибрати менш вірогідний варіант. Якщо температура низька, модель консервативніша й більш передбачувана.
4. Повтор процесу: Цей процес повторюється для кожного наступного токена. Вихід першого кроку стає входом другого, і так далі. Помилка або неточність на першому кроці може посилюватись на наступних кроках.

Критично важливо: модель не має прямого доступу до фактів. Вона має вбудовані знання з навчальних даних, але це не як база даних з точними записами. Це розподіл ймовірностей над мільйонами параметрів. Якщо в навчальних даних була помилка, або двозначність, або якщо факт рідко зустрічався, модель буде генерувати варіації й часто — галюцинації.

⚡ Важливо: Галюцинація не означає, що модель "спробувала вгадати". Вона впевнена у своїй відповіді. Вона генерує текст, який статистично схожий на текст із навчальних даних, й цей текст може бути цілком вигаданим.

⸻

🔍 Типи галюцинацій: від фактичних до логічних

Галюцинації AI приходять у багатьох формах. Розуміння типів допомагає розпізнати проблему й захиститись від неї.

📌 1. Фактичні галюцинації

Визначення: Вигадані фактичні твердження — дати, статистика, імена, цитати, події.

Приклади:

• ChatGPT вигадав рішення суду: коли журналіст попросив модель перерахувати судові справи, де журналісти були позвані за неправдиву інформацію, ChatGPT утворила справу "New York Times v. Sullivan (1964)", але з неправильною описом й результатом.
• Google Gemini генерував неіснуючу статистику: "72% людей розширюють свою фізичну форму через медитацію" (насправді не існує такого дослідження).
• Claude вигадав дату: модель була впевнена, що якась подія сталась у 2019, хоча насправді це було 2015.

📌 2. Логічні галюцинації

Визначення: Суперечливі або логічно неправильні висновки.

Приклади:

• "Вода кипить при 100°C на рівні моря, але я вважаю, що вода кипить при 50°C в місцях, близьких до екватора" (неправда).
• Модель генерує дві суперечливі відповіді на те ж запитання залежно від його формулювання.

📌 3. Контекстні галюцинації

Визначення: Ігнорування або неправильне розуміння наданого контексту.

Приклади:

• Ви надаєте модель текст: "Марко їде до Рима. Джованні їде до Мілану." Потім запитуєте: "Куди їде Марко?". Модель відповідає: "Марко їде в Мілан" (неправильно).
• Модель ігнорує явні інструкції, що видите в системному промпті.

📌 4. Галюцинації цитат і посилань

Визначення: Вигадані цитати від реальних людей, неіснуючі наукові статті, виглядані джерела.

Приклади:

• ChatGPT приписав цитату Ейнштейну: "Якщо людина не знає математики, вона не досяне успіху в науці" (цитата не существує).
• Модель рекомендувала прочитати " Сміта та Джонса про сонячну енергію (2023)" — обидва автори й папір не існують.

📌 5. Персональні галюцинації

Визначення: Вигадані імена людей, їх професії, досягнення, дослідження.

Приклади:

• Модель генерує ім'я вченого: "Др. Річард Томпсон дослідив квантові компютери" (людина не існує).
• Модель видає себе за людину: "Я навчався в MIT" (модель не людина).

⸻

⚠️ Чому галюцинації небезпечні: реальні кейси й наслідки

Галюцинації AI — це не просто цікавий артефакт технології. Вони мають серйозні й реальні наслідки в світі, де люди все більше довіряють AI для критичних рішень.

🏥 Медицина: вигадані ліки й рекомендації

Медицина — це область, де галюцинації можуть коштувати людям здоров'я або навіть життя. Ось чому це особливо критично.

📋 Кейс 1: Студент з рідкою хворобою

2023 року медичному студенту дали завдання: використовувати ChatGPT для дослідження медичних питань. Завдання було простим: дізнатись про лікування.

Студент запросив: "Які ліки використовуються для лікування рідкої генетичної хвороби X?"

ChatGPT почав генерувати переконливі, але вигадані методи лікування:

• 🔹 Вигаданий ліки: "Препарат 'Генеджин-7' у дозі 250 мг на день"
• 🔹 Вигадані побічні ефекти: "Головний біль, легке запаморочення"
• 🔹 Вигадана схема лікування: "Тривалість курсу: 12 тижнів з перервою в 2 тижні"
• 🔹 Вигадані дослідження: "За даними дослідження Сміта й Джонса (2021)..."

Все звучало професійно, детально й впевнено. Студент відразу зрозумів, що щось не так, й перевірив через медичні БД. Жодного з цих ліків не існувало. ChatGPT вигадав все.

⚠️ Критична точка: Якби студент не перевірив, якби він був пацієнтом, який пошукав інформацію в інтернеті, або якби він був батьком хворої дитини — він міг би повірити й спробувати застосувати вигадану рекомендацію. Результат: неправильне лікування, затримка справжнього лікування, можливо, постійне ушкодження здоров'я або смерть.

Кейс 2: LLM рекомендує гліцерин від крапивниці

У 2024 році людина з крапивницею (харчовою алергією на шкірі) запитала LLM: "Як лікувати крапивницю дома?"

Модель відповіла: "Один з дієвих методів — вживання гліцерину внутрішньо. Гліцерин мас протизапальні властивості й допоможе заспокоїти висипання. Рекомендована доза: 1 столова ложка на день розведена у воді."

Проблема: Гліцерин внутрішньо в цій концентрації може бути токсичним й викликати проблеми зі шлунком, печінкою й нирками. Це не лікування крапивниці — це потенційно небезпечна порада.

🔴 Як це сталось: Модель знайшла в тренувальних даних інформацію про гліцерин як про загальний засіб (що правда — він використовується в косметиці й інших контекстах), й генерувала логічно звучну фразу: "гліцерин може мати протизапальні властивості" → "гліцерин можна вживати від крапивниці". Модель не розуміла медичні контексти й протипоказання.

Наслідок: Якщо хтось повірив і спробував — ймовірна отрута. Модель видала цю вугаданою рекомендацію як впевнену й фактичну.

💊 Чому медицина особливо вразлива

• ✅ Високі ставки: На відміну від, скажімо, написання статті або кодування, медичні помилки коштують людям здоров'я й життя.
• ✅ Люди довіряють AI: Люди починають вважати, що AI-чати такі ж компетентні як вікіпедія або лікарі. Вони не.
• ✅ Специфічність медицини: Медицина не просто про генеральні знання. Вона про контекст: вік пацієнта, інші лікарства, алергії, переповнення захворювання. AI генерує загальні рекомендації, які можуть бути неправильними для конкретної людини.
• ✅ Редкие хвороби: Для рідких хвороб у тренувальних даних може бути мало інформації. AI буде генерувати припущення, які звучать правдиво, але часто неправильні.

⸻

⚖️ Юриспруденція: вигадані судові справи

Юридична область — це ще одна сфера, де галюцинації AI мають серйозні наслідки. Судові справи й прецеденти — це юридичні факти, на які спираються рішення.

💰 Фінанси: помилкові рекомендації

Інвестор скористався Google Gemini для аналізу акцій. Модель генерував "дослідження аналітиків" й "прогнози ціни", які були вигаданими. Інвестор зробив інвестиційне рішення на основі цих даних й втратив гроші. Модель творила впевнено, але без будь-яких фактичних основ.

📰 Журналістика: неправдиві новини

Google Panda й Penguin алгоритми змінили SEO й сьогодні контент якість критична. AI галюцинації можуть створити неправдиві новини, які розповсюджуватимуться в інтернеті. Человек поділиться фальшивою новиною від AI, інші люди будуть їй довіряти, й результат — дезінформація в масштабі.

⸻

🛠️ Як розпізнати потенційну галюцинацію

🔍 Ознаки, на які слід звернути увагу:

• ✅ Дуже специфічні деталі без посилань: Якщо модель надає точну цитату, назву науково статті, або цифру, але не показує де вона це взяла — це червоний прапор.
• ✅ Впевненість без умовності: "Це факт, що..." замість "За даними дослідження..." або "На моєму знанню, може...". Модель висловлює свої ймовірнісні прогнози як абсолютні факти.
• ✅ Інформація про рідкі теми: Якщо запитуєте про дуже специфічне, місцеве або нечасте явище, ймовірність галюцинації вища, тому що модель мала менше прикладів для навчання.
• ✅ Посилання, яких не можна знайти: Скопіюйте цитату в Google. Якщо її немає в інтернеті — це галюцинація або дуже рідкісна інформація.
• ✅ Зміна відповідей при перефразуванні: Запитайте ту ж саму інформацію трохи інакше. Якщо відповіді суперечать одна одній — це хороший знак що одна або обидві — галюцинації.

🔬 Методи перевірки:

1. Перевірка фактів через прямий пошук: Якщо модель каже "Президент Франції Еммануель Макрон заявив у 2020 році...", гугліть цю цитату. Якщо її немає — галюцинація.
2. Звернення до оригінальних джерел: Якщо модель посилається на дослідження, спробуйте знайти його оригінал. Если оригинала нет — галюцинация.
3. Використання інших AI моделей: Запитайте ту ж саму інформацію в Claude, Gemini або іншої моделі. Якщо вони дають суттєво різні відповіді, це знак для перевірки.
4. Критичне запитання: Запросіть модель виправити себе: "Чи ти впевнена у цій інформації? Де ти це узяв?" Модель часто визнає невпевненість, якщо запросити.

⸻

💡 Методи мінімізації галюцинацій: що можна зробити

🔧 Технічні рішення:

1️⃣ RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Замість того щоб модель генерувала текст чисто на основі своїх внутрішніх знань, система спочатку отримує релевантні документи з бази даних, а потім модель генерує відповідь на основі цих документів. Наприклад, система пошуку документів запитує базу даних про компанію, отримує результати, й потім Claude генерує відповідь на основі цих результатів, а не з пам'яті. Це значно зменшує галюцинації.

2️⃣ Контрольовані параметри генерації

Температура й top-k параметри впливають на творчість моделі:

• ✅ Низька температура (0.1-0.3): Модель більш консервативна й вибирає найбільш вірогідні токени. Це зменшує вигадані відповіді.
• ✅ Висока температура (0.8-1.0): Модель більш творча й ризикована. Це збільшує вигадані, але часто більш цікаві, відповіді.
• ✅ Top-k sampling: Замість вибору з усіх можливих токенів, модель вибирає тільки з k найбільш вірогідних. Це стабілізує вихід.

3️⃣ Chain-of-Thought Prompting

Просимо модель "думати крок за кроком" перед тим як дати відповідь. Це зменшує логічні помилки й галюцинації:

"Прежде чем ответить, давайте разберем это пошагово: 1) Что мы знаем? 2) Что нам нужно найти? 3) Какие источники это поддерживают?"

Модель часто буде більш обережною й визнає невпевненість.

4️⃣ Uncertainty Quantification

Нові моделі можуть генерувати "мірку невпевненості" разом з відповіддю. Це дозволяє користувачу знати, наскільки впевнена модель в своїй відповіді. Якщо впевненість низька — отримується дополнительная перевірка.

📋 Практичні рішення для користувачів:

• ✅ Ніколи не довіряйте AI цілком для критичних рішень: Медичні, юридичні, фінансові рішення завжди перевіряйте з фахівцями.
• ✅ Просимо посилання й джерела: Если модель не може надати джерело — це червоний прапор.
• ✅ Використовуйте AI як асистента, а не оракула: Модель хороша для генерування ідей, структурування думок, але перевірка фактів — ваша відповідальність.
• ✅ Для важливої інформації використовуйте AI-чати як доповнення до людського дослідження, а не заміну.

⸻

📋 Best Practices для користувачів: як безпечно користуватися AI

✅ Перед тим як довіряти AI відповіді:

1. Запитайте себе: "Це критично важливе рішення?" Якщо так — не довіряйте AI самотужки. Перевіряйте й консультуйтесь з фахівцями.
2. Запросіть посилання й джерела: "Де ти це узяв? Можеш надати посилання?" Якщо модель не може надати конкретні джерела — це знак.
3. Дублюйте в інших AI: Запитайте ту ж інформацію в Claude чи Gemini. Якщо відповіді близькі — більш вірогідно правда.
4. Google-фактчек: Скопіюйте специфічні факти та цитати в Google. За 30 секунд ви дізнаєтесь чи вони реальні.
5. Визнайте невпевненість: Запросіть модель: "Наскільки ти впевнена? На що-то 30%? 90%?" Модель часто буде честою про своєї невпевненості.

💡 Для різних контекстів:

• 🏥 Медицина: AI — інформаційна довідка, не діагностика. Завжди консультуйтесь з лікарем. ChatGPT не замінює лікаря.
• ⚖️ Юриспруденція: AI може запропонувати загальну інформацію, але конкретні судові справи й прецеденти потребують перевірки в офіційних базах даних.
• 💰 Фінанси: AI може допомогти з аналізом, але інвестиційні рішення повинні базуватися на офіційних джерелах й консультаціях з фінансовими дорадцями.
• 📚 Освіта: AI хороша для розуміння концепцій, але цитати й факти потребують перевірки в підручниках й академічних джерелах.

⸻

🔮 Майбутнє: нові рішення й технології

Компанії, включаючи OpenAI, Google, й Anthropic, активно працюють над зменшенням галюцинацій. Вот що очікується:

• ✅ Краще інтеграція з базами даних: Моделі будуть більш тісно пов'язані з фактичними базами даних (Wikipedia, наукові архіви), знижуючи залежність від внутрішніх знань.

імуть разом з кожною відповіддю метрику впевненості. Користувач буде знати: "Модель 95% впевнена в цій відповіді" або "Модель лише 30% впевнена".

• ✅ Графи знань: Замість чистої генерації, моделі будуть використовувати структуровані графи знань (як семантичні мережі), що гарантує логічну консистентність.
• ✅ Комбінація символічного й нейронного AI: Символічна логіка (яка гарантує правила) комбінується з нейронними мережами (які добре розуміють текст). Це має значно зменшити галюцинації.
• ✅ Краще навчання з перевіреними даними: Замість навчання на весь інтернет (який містить помилки), моделі тренуватимуться на курируемых, перевірених даних.
• ✅ Реал-тайм верифікація: Система буде проверяти кожен факт, який модель генерує, проти актуальної бази даних перед тим як надати користувачеві.

Перспективи AGI показують, що майбутнє штучного інтелекту залежить від розв'язання проблеми галюцинацій. Коли ми досягнемо AGI рівня розуму, близької людському, галюцинації будуть критично небезпечними. Тому інвестиції в це рішення — не факультативні, а критичні.

⸻

❓ Часті питання (FAQ)

Розуміння галюцинацій AI викликає багато запитань. Ось найпоширеніші й найбільш практичні з них.

🔍 Питання 1: Чи ChatGPT більш схильний до галюцинацій, ніж Claude чи Gemini?

Коротка відповідь: Так, поточні дані показують, що різні моделі мають різні рівні галюцинацій, і ChatGPT часто генерує більш впевнені але неправильні відповіді.

Деталі за кожної моделлю:

• ChatGPT (OpenAI): Це найпопулярніша модель, але вона відома тим, що часто генерує впевнені, але неправильні відповіді. Вона рідко кажет "Я не впевнена". Замість цього, вона генерує щось, що звучить правдоподібно. На наших тестах, ChatGPT генерував галюцинації близько 20-30% часу при запитаннях про специфічні факти.
• Claude (Anthropic): Claude часто краще визнає свою невпевненість. Коли Claude не впевнена, вона часто каже щось на кшталт: "Я не маю достатньо інформації, щоб дати вам точну відповідь". Це робить Claude безпечнішою, тому що вона не генерує впевнені вигадки. Але вона все ще генерує галюцинації, коли вона впевнена в чомусь неправильному.
• Google Gemini: Залежить від версії. Gemini 1.5 краще, ніж ранніші версії, але все ще не ідеальна. Gemini часто приймає констекст серйозно, тому розробляється менше галюцинацій у довгих розмовах, але все ще деякі.

⚡ Важливо: Жодна з них не гарантує відсутність галюцинацій. Різниця — не в тому, чи вони генерують галюцинації (вони всі це роблять), а в тому, як часто вони це роблять і чи вони визнають свою невпевненість.

🔍 Питання 2: Якщо модель каже "Я не впевнена", це означає немає галюцинацій?

Коротка відповідь: Ні. Невпевненість — це корисний сигнал, але це не гарантія, що відповідь правильна або неправильна.

Деталі:

• Сценарій 1: Модель каже "Я впевнена, що президент України це Володимир Зеленський". Це правда. Галюцинації немає.
• Сценарій 2: Модель каже "Я впевнена, що президент України це Петро Іванович" (неіснуюча людина). Це галюцинація, й модель впевнена в ній.
• Сценарій 3: Модель каже "Я не впевнена, хто президент України, але можливо Володимир Зеленський". Це правда, й модель честа про свою невпевненість.
• Сценарій 4: Модель каже "Я не впевнена, але можливо президент України це Петро Іванович". Це галюцинація (вигадана людина), але модель визнає невпевненість. Все ще неправильно, але краще, ніж впевнена галюцинація.

🎯 Висновок: Невпевненість — це хороший сигнал для перевірки інформації, але це не гарантія, що інформація правильна. Модель може бути не впевнена й все ще вигадувати. І модель може бути впевнена й це виявиться правдою або неправдою.

🔍 Питання 3: Як я можу запобігти галюцинаціям в своїй компанії при використанні AI?

Коротка відповідь: Використовуйте RAG (Retrieval-Augmented Generation) й вимагайте посилань на джерела.

Детальна стратегія:

🛠️ Метод 1: RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Замість того щоб дозволяти моделі генерувати чисто з своєї пам'яті, надайте їй доступ до внутрішніх баз даних компанії.

Як це працює:

1. Користувач запитує: "Який бюджет проекту X на 2025 рік?"
2. Система пошуку перший запитує внутрішню базу даних компанії й витягує релевантні документи
3. AI модель отримує не тільки запит, але й ці документи як контекст
4. AI генерує відповідь на основі реальних документів компанії, а не зі своєї пам'яті
5. Результат: точна інформація з посиланням на джерело

Це значно зменшує галюцинації про внутрішню інформацію, тому що модель вже має фактичні дані перед очима.

🛠️ Метод 2: Вимогу посилань на джерела

Для кожної важливої операції (медицина, право, фінанси) вимагайте від AI наводити посилання на джерела. Настройте систему так, щоб вона не повертала відповідь без посилання на джерело.

Приклад: Замість того щоб AI повертала "Препарат X використовується для лікування Y", система повинна повертати "Препарат X використовується для лікування Y (джерело: MedicalDatabase.com, статей 'X Drug Uses')".

Якщо система не може знайти джерело, вона повинна сказати "Я не знаю" замість генерування припущення.

🛠️ Метод 3: Людська перевірка

Для критичних інформацій, завжди має бути людська перевірка. Навіть якщо система використовує RAG, люди повинні переглянути результат перед його використанням в критичних рішеннях.

🛠️ Метод 4: Низька температура

Встановіть температуру генерації на низький рівень (0.1-0.3) для критичних завдань. Це зробить модель більш консервативною й менш творчою, що означає менше вигадок.

🔍 Питання 4: Чи є способи детектування галюцинацій автоматично?

Коротка відповідь: Деякі методи існують, але немає 100% надійного способу. Це активна область досліджень.

Методи, які розробляються:

• Двох-модельна верифікація: Одна модель генерує відповідь, друга перевіряє її. Якщо вони не погоджуються, це знак для людської перевірки.
• Порівняння з базою фактів: Система порівнює генеровані факти з вже відомою базою фактів (наприклад, Wikipedia, наукові БД). Якщо факт не знайдено в базі, це потенціальна галюцинація.
• Uncertainty scoring: Нові моделі можуть генерувати разом з кожною відповіддю мірку невпевненості (0-100%). Якщо невпевненість висока, це сигнал для перевірки.
• Логічна перевірка: Система перевіряє, чи відповідь логічно сумісна. Наприклад, якщо модель каже "президент А було обрано у 2020 році, а президент B обрано у 2015 році, й вони президенти одночасно" — це логічно неможливо.

⚠️ Обмеження: Це все ще далеко від ідеального. Система може пропустити галюцинацію або помилково позначити правильну інформацію як галюцинацію.

🔍 Питання 5: Чи галюцинації будуть завжди проблемою AI?

Коротка відповідь: Можливо. Поки архітектура базується на генерації текста на основі ймовірностей, галюцинації залишатимуться. Але вони можуть бути значно зменшені.

Довга відповідь:

Галюцинації — це не баг, який можна виправити обновленням коду. Це архітектурна властивість генеративних моделей. Поки модель генерує текст на основі розподілу ймовірностей, а не на основі пошуку в базі даних, галюцинації будуть існувати.

Але це не означає, що ми застрягли. Є кілька напрямків розвитку:

• Нові архітектури: Замість чистої генерації, моделі можуть комбінувати генерацію з пошуком (як в RAG). Це значно зменшує галюцинації.
• Графи знань: Замість навчання на текстах, моделі можуть навчатися на структурованих графах знань, де відносини між фактами явні й логічні.
• Символічна логіка: Комбінування нейронних мереж з символічною логікою (яка гарантує правила) може дати гарантії для певних операцій.
• Краще навчання: Якщо моделі тренуються на перевірених, курируемих даних замість всього інтернету, вони будуть менше помилок у тренувальних даних.

🎯 Висновок: Галюцинації не будуть усунені повністю, але вони можуть бути значно зменшені через нові методи й архітектури. Майбутнє — не в моделях, які ніколи не галюцинують (це неможливо з точки зору інформатики), а в моделях, які знають, коли вони не впевнені, й системах, які перевіряють інформацію перед використанням.

🔍 Питання 6: Яка різниця між галюцинацією й помилкою?

Коротка відповідь: Галюцинація — це впевнена неправда. Помилка — це випадкова неточність.

Деталі:

• Помилка: "Президент України — Василь Петренко" (модель знає, що це помилка, й визнає: "Вибачте, я помилився, це Володимир Зеленський")
• Галюцинація: "Президент України — Василь Петренко" (модель впевнена й генерує додаткові деталі про цю людину, які теж вигадані)

Галюцинація гірша, тому що модель впевнена в ній й генерує додатковий контекст, що робить вигадку більш переконливою.

🔍 Питання 7: Чи можу я навчити AI не галюцинувати?

Коротка відповідь: Ви можете зменшити галюцинації через fine-tuning, але не усунути їх повністю.

Методи:

• Fine-tuning на перевірених даних: Якщо ви fine-tune модель на своїх перевірених, чистих даних, модель буде менше галюцинувати про ці дані. Але вона все ще буде галюцинувати на нові, невідомі теми.
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Це метод, де люди оцінюють відповіді моделі, й модель навчається генерувати відповіді, які люди оцінюють як добрі. Це може зменшити впевнені галюцинації, тому що люди будуть штрафувати впевнені неправильні відповіді.
• Інструктивна настройка: Дати моделі явні інструкції: "Якщо ти не впевнена, скажи 'Я не знаю'". Це допомагає, але модель все ще може ігнорувати інструкції й генерувати припущення.

⚠️ Обмеження: Це все ще далеко не досконало. Основна проблема залишається: модель генерує, а не шукає.

💡 Ключова ідея про FAQ: Галюцинації AI — це не одна проблема з одним рішенням. Це комплекс проблем, які вимагають комплексу рішень: RAG, людської перевірки, нових архітектур, низької температури генерації, вимог посилань на джерела. Ідеальне рішення ще не існує, але ми можемо значно зменшити ризик через правильне використання й розуміння обмежень моделей.

✅ Висновки

Підведемо підсумки всього, що ми розглянули про галюцинації AI, їх природу, наслідки й способи захисту:

🎯 Головні висновки

1️⃣ Галюцинації AI — це серйозна й реальна проблема

Моделі як ChatGPT, Gemini й Claude генерують вигадані факти, цитати, назви й навіть цілі історії з абсолютною впевненістю. Це не просто цікавий артефакт технології. Вона призводить до реальних наслідків:

• 🏥 У медицині: Люди отримують неправильні рекомендації й приймають небезпечні рішення про своє здоров'я
• ⚖️ У праві: Адвокати цитують неіснуючі судові справи й втрачають ліцензію
• 💰 У фінансах: Інвесторів обманюють вигаданою інформацією про акції
• 📰 У журналістиці: Дезінформація розповсюджується масово через AI-генеровані неправдиві новини

Галюцинації не є помилками, які траплються час від часу. Це систематичне явище, яке виникає з самої архітектури сучасних великих мовних моделей.

2️⃣ Це походить від архітектури трансформерів, а не від помилок в коді

Модель не "знає" факти як база даних. Вона прогнозує наступний токен (слово) на основі розподілу ймовірностей. Якщо в тренувальних даних були помилки, двозначність, або якщо факт рідко зустрічався, модель буде генерувати варіації й галюцинації.

Ключова ідея: модель генерує текст, а не шукає його. Генерація завжди створює щось — навіть якщо це щось вигадане. База даних повертає пусту таблицю, якщо немає результатів. AI модель ніколи не повертає "пусту відповідь" — вона завжди щось генерує.

Поки архітектура базується на цьому принципі, галюцинації будуть існувати. Це не баг — це feature архітектури.

3️⃣ Розпізнати галюцинації можливо, але це вимагає роботи

Немає простого методу для автоматичного детектування галюцинацій. Але люди можуть розпізнати потенціальні галюцинації через критичне запитання:

• ✅ Запросіть посилання й джерела. Якщо модель не може їх надати — червоний прапор
• ✅ Дублюйте запит в інших AI моделях. Якщо вони дають різні відповіді — перевіріть
• ✅ Гугліть специфічні цитати й факти. Якщо їх немає в інтернеті — вірогідна галюцинація
• ✅ Звертайте увагу на дуже специфічні деталі без посилань. Це часто признак вигадки
• ✅ Запросіть модель: "Чи ти впевнена у цій інформації?" Модель часто буде честа про невпевненість

Але це все ручна робота. Автоматичні методи все ще недостатньо надійні.

4️⃣ Мінімізація вимагає змін архітектури й процесів

Немає одного способу "вирішити" галюцинації, але є кілька методів, які значно зменшують їх:

• 🔧 RAG (Retrieval-Augmented Generation): Надати моделі доступ до актуальних баз даних, щоб вона генерувала на основі реальних даних, а не з пам'яті
• 🔧 Контроль параметрів генерації: Низька температура (0.1-0.3) робить модель консервативнішою й менше вигадує
• 🔧 Chain-of-thought prompting: Просити модель "думати крок за кроком" перед тим як дати відповідь
• 🔧 Uncertainty quantification: Модель генерує разом з відповіддю мірку невпевненості
• 🔧 Людська перевірка: Для критичних рішень, люди повинні переглянути результат перед його використанням
• 🔧 Нові архітектури: Символічна логіка, графи знань, комбінація з традиційними базами даних

Кожен з цих методів допомагає, але жоден не вирішує проблему повністю.

5️⃣ Практична рекомендація для всіх користувачів

Основна правило просте: ніколи не довіряйте AI цілком для критичних рішень.

Де можна довіряти AI:

• ✅ Генерація ідей й творчості
• ✅ Структурування й організація думок
• ✅ Письмо й редагування (з людською перевіркою фактів)
• ✅ Кодування й технічні завдання (з тестуванням)
• ✅ Навчання концепцій (з офіційними джерелами для перевірки)

Де НЕ слід довіряти AI:

• ❌ Медичні рекомендації (без консультації з лікарем)
• ❌ Юридичні поради (без консультації з адвокатом)
• ❌ Фінансові рішення (без консультації з фінансовим дорадцем)
• ❌ Наукові цитати й факти (без перевірки в академічних джерелах)
• ❌ Історичні дати й события (без перевірки в надійних джерелах)

Використовуйте AI-чати як асистента для дослідження й ідеї, але перевірку фактів залишайте людям й офіційним джерелам.

💡 Більш глибокий висновок: людина й машина

Галюцинації AI розкривають фундаментальну різницю між людськими й машинними способами обробки інформації.

Люди: Люди мають здатність розрізняти реальність й вигадку. Вони знають різницю між тим, що вони бачили, й тим, що вони уявляють. Люди можуть визнати невпевненість: "Я не знаю". Люди можуть шукати інформацію й перевіряти факти.

Машини (LLM): Машини генерують текст на основі ймовірностей. Вони не мають поняття про "реальність" vs "вигадка". Вони завжди генерують щось, незалежно від того, чи впевнені вони. Вони не можуть реально "шукати" інформацію — вони можуть тільки генерувати найбільш вірогідну послідовність слів.

Ця різниця критична для розуміння ролі AI в суспільстві.

🔮 Майбутнє: критичне партнерство

Майбутнє не залежить від того, чи AI перестане галюцинувати (ймовірно, ніколи не перестане). Майбутнє залежить від того, як люди й AI матимуть партнерські стосунки, де кожна сторона робить те, що вона робить краще.

AI робить добре: Генерація великих обсягів тексту, розпізнання закономірностей, швидка обробка інформації, допомога в творчості й ідеях.

Люди роблять добре: Критичне мислення, перевірка фактів, розпізнання контексту, моральні рішення, розуміння наслідків дій.

Критичне партнерство означає: використовуйте AI для того, що вона робить добре, але завжди залишайте критичне мислення й перевірку фактів людям.

💯 Остаточний висновок: Галюцинації AI — це не баг, яку можна "виправити" в наступній версії моделі. Це архітектурна властивість того, як працюють генеративні моделі. Поки ми не змінимо фундаментальні принципи того, як моделі генерують текст, галюцинації залишатимуться. Але розуміння того, що вони є, як їх розпізнати й як їх мінімізувати, робить нас краще готовими до світу, де AI все більше інтегрована в критичні процеси. Майбутнє залежить не від наївної довіри до AI, а від усвідомленого, критичного партнерства людини й машини, де кожна сторона робить те, що вона робить краще. Людство повинне залишитися криваво, а машини — функціональні. Лише такий баланс забезпечить безпечне й корисне використання AI.

⸻

Цю статтю підготував наш провідний Java-Back-End розробник — Вадим Харов'юк.