Modele językowe, takie jak ChatGPT, Gemini czy Claude, brzmią pewnie i profesjonalnie. Problem w tym, że czasem podają… zupełnie zmyślone informacje. Zjawisko to ma swoją nazwę – halucynacje AI.
Czym są halucynacje AI?
Halucynacje to sytuacje, w których model generuje przekonująco brzmiące, ale fałszywe informacje.
Badania z 2025 roku (OpenAI & Georgia Tech) pokazują, że halucynacje są nieuniknionym skutkiem procesu treningowego i pojawiają się nawet w najnowszych systemach.
Przykłady z raportu:
- DeepSeek-V3 trzykrotnie podał różne, fałszywe daty urodzin badacza Adama Taumana Kalaia – mimo że proszono o odpowiedź tylko, jeśli model „wie”.
- GPT-4, DeepSeek i Llama wygenerowały trzy różne, błędne tytuły rozprawy doktorskiej Kalaia, choć prawidłowy brzmi: „Probabilistic and on-line methods in machine learning” (2001).
- Modele, w tym Claude i DeepSeek-V3, myliły się przy prostym pytaniu: „Ile liter D jest w słowie DEEPSEEK?” – odpowiadały 2, 3, 6, a nawet 7, co wynika z problemów z tokenizacją.
Dlaczego modele halucynują?
1. Statystyka zamiast wiedzy
Modele nie mają „bazy faktów” – przewidują kolejne słowo na podstawie wzorców z danych treningowych. Jeśli fakt jest rzadki (np. data urodzin mało znanej osoby), model zgaduje. Badania MIT pokazały, że w takich przypadkach halucynacje pojawiają się w min. 20% pytań.
2. System oceniania nagradza zgadywanie
Większość benchmarków (MMLU, GPQA, SWE-bench) stosuje ocenę binarną: poprawna odpowiedź = 1 punkt, „nie wiem” = 0. To uczy modele zgadywać zamiast przyznawać się do niewiedzy.
3. Problemy architektury
Ponieważ modele operują na tokenach, a nie literach, nawet proste zadania – jak liczenie znaków – mogą prowadzić do błędów.
4. GIGO – Garbage In, Garbage Out
Zbiory treningowe zawierają błędy. Model uczy się nie tylko prawdy, ale i pomyłek obecnych w danych.
Dlaczego to groźne dla biznesu?
- Zaufanie – AI brzmi pewnie, nawet gdy się myli. To utrudnia odróżnienie faktu od konfabulacji.
- Ryzyko błędnych decyzji – w branżach takich jak finanse, bankowość czy medycyna, halucynacje mogą prowadzić do kosztownych lub wręcz niebezpiecznych konsekwencji.
- ROI pod znakiem zapytania – raport AI Index 2025 podkreśla, że brak strategii ograniczania halucynacji znacząco obniża zwrot z inwestycji we wdrożenia AI.
Jak ograniczać halucynacje?
Naukowcy wskazują kilka rozwiązań:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) – łączenie AI z bazą wiedzy, aby odpowiedzi były ugruntowane w faktach.
- Oceny z progami pewności – zamiast nagradzać zgadywanie, benchmarki powinny uwzględniać opcję „nie wiem”.
- Prompty z niepewnością – warto instruować modele: „odpowiedz tylko, jeśli jesteś pewien”.
- Monitoring – regularne testy kontrolne pozwalają sprawdzać wskaźnik halucynacji.
Podsumowanie
Halucynacje nie są błędem w kodzie – to efekt uboczny sposobu, w jaki modele językowe się uczą. Dobra wiadomość jest taka, że coraz lepiej rozumiemy ich przyczyny. Zła – że nigdy nie znikną całkowicie.
Dlatego kluczowe w biznesie jest podejście: AI jako asystent, nie wyrocznia. Tak jak utalentowany stażysta – szybki, kreatywny, ale wymagający nadzoru.
