Modele językowe nie analizują świata tak jak człowiek. Ich zadanie polega na tworzeniu zdań, które wyłącznie pasują do siebie językowo. Gdy brakuje danych lub temat staje się niejednoznaczny, AI zaczyna wypełniać luki tym, co według wyuczonego systemu brzmi najbardziej prawdopodobnie. To trochę jakby improwizowało.

Halucynacje AI to nic innego jak moment, w którym sztuczna inteligencja mówi coś, co brzmi sensownie, pewnie i logicznie, ale z rzeczywistością ma niewiele wspólnego. System po prostu „tworzy” informacje, które imitują fakty, choć nimi nie są. Dla wielu osób to zaskakujące, bo odpowiedź często ma świetny styl, dobrą strukturę i profesjonalny ton.

Halucynacje AI w codziennym użyciu modeli językowych

Halucynacje AI przybierają różne formy. Czasem to nieistniejące źródła, czasem wymyślone statystyki albo błędne daty. Zdarza się też, że system opisuje wydarzenia, które nigdy nie miały miejsca.

Największy problem polega na tym, że użytkownik często nie otrzymuje żadnego sygnału ostrzegawczego. Na pierwszy rzut oka odpowiedź wygląda dość wiarygodnie, więc łatwo przyjąć ją za pewnik. Niestety w obszarach takich jak zdrowie, prawo czy finanse takie niezidentyfikowane informacje mogą prowadzić do poważnych konsekwencji.

W mniej wymagających ekspertyzy sytuacjach, na przykład w działaniach SEO, halucynacje mogą po prostu obniżyć wiarygodność materiału lub prowadzić do zabawnych „wpadek”. Pamietajmy jednak, że nawet jedna fałszywa informacja potrafi zburzyć zaufanie, na które pracowało się miesiącami.

Dlaczego sztuczna inteligencja generuje slop zamiast powiedzieć nie wiem?

Dla wielu z nas przyznanie się do niewiedzy jest czymś naturalnym, dla modelu językowego już niekoniecznie. Większość modeli AI zostało zaprojektowane tak, aby zawsze odpowiadać. Nawet wtedy, gdy temat wykracza poza dostępne dla niego dane.

Modele „uczą się” na ogromnych zbiorach tekstów tworzonych przez ludzi. W utworzonych przez człowieka materiałach, szczególnie tych naukowych, bardzo rzadko mówi się wprost „nie wiem”. Częściej są to treści pewne, stanowcze i wyczerpane. AI przejmuje ten styl i powiela go w swoich odpowiedziach.

Duże znaczenie ma też sposób zadawania pytań. Im bardziej pytanie sugeruje, że odpowiedź istnieje, tym większa szansa, że model ją stworzy, nawet jeśli pytamy o przysłowiowe „zielone migdały”. AI reaguje tylko na formę pytania, nie na jego rzetelność.

Jak ograniczać halucynacje AI i korzystać z tej technologii względnie rozsądnie?

Halucynacje AI nie oznaczają, że z modeli nie da się korzystać. Wręcz przeciwnie. Trzeba tylko wiedzieć, do czego je wykorzystać. AI świetnie porządkuje myśli, pomaga pisać, streszcza i inspiruje, jednak nie zastępuje źródeł ani specjalistów.

Dobrym nawykiem pozostaje weryfikowanie informacji. Jeśli odpowiedź wpływa na decyzję, warto sprawdzić ją w źródłach „ludzkich”. Pomóc mogą też dodatkowe prompty, które pozwolą wyjaśnić ewentualne niepewności albo zapytania o podanie konkretnej informacji, na której oparta została odpowiedź. Im bardziej precyzyjne pytanie, tym mniejsze pole do fantazji. To prosta zasada, która naprawdę działa.

Halucynacje AI, czy to naturalna cecha technologii językowej?

Halucynacje AI nie wynikają ze złej woli ani błędu systemu. Są po prostu efektem tego, jak działają modele generatywne. Pamiętajmy, że to narzędzie do pracy z językiem, nie maszyna umożliwiająca przełomowe odkrycia.

Jeśli traktujemy narzędzia AI jak asystentów, a nie wyrocznię, technologia pokaże swoje najmocniejsze strony. Przyspiesza pracę, otwiera nowe perspektywy i pomaga precyzyjniej formułować myśli. Odpowiedzialność za interpretację i ocenę informacji zawsze jednak pozostaje po naszej stronie i tego nie zmieni nawet najbardziej dopracowany model, przynajmniej na razie.