В этой статье · 4 разделов
Простыми словами
Галлюцинация нейросети — это момент, когда ИИ не знает правильного ответа, но вместо честного «не знаю» придумывает убедительную версию. Например, называет несуществующую книгу, приписывает человеку чужую цитату или даёт ссылку на страницу, которой никогда не было.
Представьте собеседника, который смутно помнит фильм и уверенно пересказывает финал. История звучит складно, имена похожи на настоящие, но половина деталей взята из головы. Примерно так работает LLM: она предсказывает подходящее продолжение текста, а не достаёт гарантированно верный факт из встроенной энциклопедии.
Поэтому хороший слог ещё не означает точность. Чем конкретнее в ответе даты, суммы, цитаты, статьи законов и ссылки, тем полезнее перепроверка.
Где это встречается на практике
В ChatGPT или Claude можно попросить список исследований — и получить правдоподобные названия с выдуманными авторами. При разборе загруженного договора модель иногда смешивает пункты из разных разделов. В коде она может вызвать функцию, которой нет в указанной библиотеке.
Галлюцинации бывают и у сервисов с поиском, включая Perplexity, Gemini и Grok. Наличие ссылок снижает риск, но не отменяет его: источник может не подтверждать фразу, стоящую рядом. На наш взгляд, открывать хотя бы две главные ссылки быстрее, чем потом исправлять документ целиком.
У генераторов изображений ошибка выглядит иначе. Midjourney может нарисовать лишний палец, бессмысленную надпись на вывеске или предмет, который странно соединяется с рукой. Это тоже называют галлюцинацией, хотя речь уже о визуальной детали.
Настройки помогают не всегда. В API низкая «температура» обычно делает ответы стабильнее, но не превращает их в проверенные факты. Поиск в интернете, анализ приложенного файла и точный промпт полезнее. Например: «Отвечай только по этому PDF, указывай страницу и прямо пиши, если данных нет».
Галлюцинации встречаются на бесплатных и платных тарифах. Более новая или сильная модель может ошибаться реже, но платная подписка не покупает режим абсолютной правды. Честно говоря, для медицинских, юридических и финансовых решений полагаться только на чат нельзя.
Типичная путаница или миф
Частый миф: нейросеть специально врёт. Обычно у неё нет намерения обмануть — она просто строит наиболее подходящий ответ и может заполнить пробел выдуманной деталью.
Не всякая ошибка считается галлюцинацией. Если сервис нашёл старую цену тарифа, причина может быть в устаревшем источнике. Если модель пропустила условие из длинного запроса, возможно, ей не хватило контекста или инструкция потерялась среди деталей. Результат всё равно неверный, но исправлять его нужно по-разному.
Ещё одна ловушка — просьба «ты уверен?». Модель способна извиниться и придумать вторую версию. Обычно полезнее потребовать источник, точную цитату и место в документе.
Что запомнить
Галлюцинация — это не редкий сбой, а обычный риск при работе с нейросетями. Особенно осторожно относитесь к ссылкам, фамилиям, датам, цифрам и цитатам.
Давайте ИИ исходные материалы, просите отмечать неизвестное и проверяйте важные утверждения по первоисточнику. Нейросеть удобна как быстрый помощник и черновик, но роль последней проверки пока остаётся у человека.