Современные нейросети умеют писать код, анализировать документы, объяснять научные концепции и находить информацию. Но даже самые продвинутые модели иногда ошибаются: придумывают несуществующие исследования, путают даты, ссылаются на вымышленные источники или сообщают о выполненной работе, которую на самом деле не проводили. При этом ответы часто выглядят убедительно.
Ошибки ИИ такого рода называют галлюцинациями. Если объяснять, что такое галлюцинации ИИ, простыми словами, это генерация ложной или не подтверждённой доступными данными информации, которую модель представляет как достоверную. В отличие от обычной опечатки, такая ошибка может быть частью связного и логичного на первый взгляд ответа.
Проблема возникает не только у старых или небольших моделей. Более мощные системы тоже способны выдавать неверные сведения, особенно при работе с редкими темами, актуальными событиями и сложными многоэтапными задачами.
Разберём, почему нейросети выдумывают факты, какие ошибки встречаются чаще всего, как разработчики пытаются их обнаруживать и что пользователь может сделать для проверки ответа.
Что такое галлюцинации нейросети и какими они бывают
Чтобы понять, что такое галлюцинации нейросети, важно разобраться в принципе работы языковых моделей. LLM не хранит готовые ответы на все вопросы в виде справочника. Во время генерации она последовательно выбирает токены — небольшие единицы текста — на основании запроса, контекста и закономерностей, усвоенных при обучении.
Модель может воспроизводить множество достоверных сведений, но сам механизм генерации не гарантирует проверки каждого утверждения по независимому источнику. Если информации недостаточно, система иногда формирует наиболее правдоподобное продолжение вместо признания неопределённости.
Обычно выделяют два основных типа галлюцинаций:
- Внутренние (intrinsic). Ответ противоречит информации, которую модель получила в запросе или документах. Например, в исходном отчёте указана выручка 15 млн рублей, а нейросеть при пересказе пишет 18 млн.
- Внешние (extrinsic). Модель добавляет сведения, которые не подтверждаются предоставленными источниками. Например, придумывает исследование, отсутствующее в научных базах, или приписывает человеку высказывание, которого он не делал.
При этом отсутствие утверждения в переданном документе ещё не доказывает его ложность. Оно может быть верным, но неподтверждённым в рамках конкретной задачи. Поэтому при проверке важно различать фактическую ошибку и недостаток доказательств.
Примеры ошибок ИИ
Галлюцинации проявляются в разных форматах. Среди наиболее распространённых случаев:
- Выдуманные факты, имена и даты. Нейросеть приписывает человеку несуществующую должность, путает год события или объединяет биографии нескольких людей.
- Несуществующие исследования. Модель приводит убедительно оформленную научную публикацию с вымышленным названием, авторами или DOI (ЦИО) научных статей.
- Неправильные цитаты. Пересказывает чужую мысль своими словами, но оформляет её как дословную цитату.
- Искажение документов. Пропускает существенное условие договора, неверно интерпретирует таблицу или меняет смысл исключения из правила.
- Логические противоречия. Использует несовместимые предпосылки и делает вывод, который не следует из исходных данных.
- Выдуманные технические возможности. Предлагает несуществующие методы API, параметры библиотек и функции программ.
- Ложные результаты действий. ИИ-агент утверждает, что исправил ошибку или успешно запустил тесты, хотя соответствующий инструмент не вызывался.
Последний случай особенно важен в разработке. Если нейросеть выдумала историческую дату, пользователь получит неверный факт. Если агент ошибочно сообщил об успешном тестировании, непроверенные изменения могут попасть в рабочий проект.
Почему нейросети врут: основные причины галлюцинаций
Галлюцинации возникают из-за сочетания нескольких факторов: ограничений обучающих данных, особенностей настройки и оценки моделей, а также ошибок непосредственно во время генерации.
Когда пользователь спрашивает, почему искусственный интеллект выдумывает информацию, недостаточно ответить, что алгоритм просто выбирает следующее слово. На качество результата влияют и доступные знания, и условия обучения, и контекст конкретного запроса.
Неполные и некачественные данные для обучения
Языковые модели обучаются на больших массивах текстов, кода и других материалов. Эти данные не бывают идеально полными и безошибочными.
Основные причины:
- Нехватка сведений по узким темам. Редкие технологии, локальные события и специализированные научные вопросы могут быть недостаточно представлены в обучающей выборке. Модель пытается восстановить недостающие детали по аналогии.
- Устаревшая информация. Параметры модели не обновляются автоматически при изменении законодательства, документации или появлении новых исследований. Без внешнего поиска она может опираться на прежние сведения.
- Ошибки в источниках. Обучающие материалы содержат неточные утверждения, противоречия и устоявшиеся заблуждения, которые модель способна воспроизводить.
- Смешение похожих фактов. Близкие имена, названия организаций, версии программ и события могут объединяться в один неверный ответ.
- Неравномерное распределение данных. По популярным темам доступно много разнообразных примеров, а по специализированным вопросам информации меньше. Это затрудняет формирование точного ответа.
Даже качественный обучающий корпус не решает проблему полностью. Модель усваивает закономерности из множества источников, но не получает универсального механизма, позволяющего отличать истинное утверждение от ложного.
Особенности обучения и оценки моделей
Поведение нейросети зависит не только от данных, но и от того, как разработчики обучают и оценивают систему.
- Предсказание токенов. Во время базового обучения модель учится продолжать последовательности текста. Такая задача помогает освоить язык и знания, но не требует независимого доказательства каждого факта.
- Поощрение правильного ответа вместо признания незнания. Если система оценки засчитывает верные ответы, но недостаточно вознаграждает обоснованный отказ, модель может предпочитать догадку. На эту проблему указывали исследователи OpenAI в работе Why Language Models Hallucinate.
- Несовершенные критерии качества. Полезность, связность и соответствие инструкции не равнозначны фактической точности. Хорошо структурированный ответ всё ещё может содержать ошибки.
- Ограничения дополнительной настройки. Обучение на предпочтениях пользователей и экспертов помогает сделать ответы полезнее, но не гарантирует, что модель научится правильно оценивать собственную неопределённость.
Подробнее об архитектуре и принципах обучения можно прочитать в материале большие языковые модели (LLM).
Ошибки во время генерации ответа
Даже если необходимые знания присутствуют в параметрах модели или переданном контексте, результат может оказаться неверным.
- Недостаточный контекст. Пользователь задаёт неоднозначный вопрос, не указывает версию продукта или пропускает существенные условия. Модель самостоятельно достраивает недостающую информацию.
- Ошибки при работе с длинными документами. Нейросеть может упустить важный фрагмент, перепутать связанные условия или неверно объединить сведения из разных частей текста.
- Накопление неточностей. В многоэтапном рассуждении ошибка на раннем шаге влияет на последующие выводы. Каждый следующий шаг может выглядеть логичным, хотя исходная предпосылка неверна.
- Влияние параметров генерации. Более случайная выборка токенов способна увеличить разнообразие ответов, но не обеспечивает их точность. Снижение температуры также не гарантирует достоверность.
- Некорректная интерпретация инструментов. Модель может неверно понять результат поиска, сообщение об ошибке или вывод программы и сформулировать ложный итог.
Таким образом, галлюцинация нейросети и как с ней бороться — это не вопрос одного удачного промпта. Причины затрагивают всю систему: от подготовки данных до проверки окончательного результата.
Как обнаруживают галлюцинации нейросетей и почему методы не всегда помогают
Проблема галлюцинаций ИИ заключается в том, что достоверный и выдуманный ответы могут выглядеть практически одинаково. Грамотный язык, подробные объяснения и уверенные формулировки не дают надёжных признаков истинности.
Поэтому при проверке используют несколько подходов, каждый из которых решает свою задачу.
Сравнение нескольких ответов одной модели
Один из способов — задать одинаковый вопрос несколько раз и сопоставить результаты. Делать это нужно в новых диалогах. Если нейросеть каждый раз называет разные даты, имена или числовые значения, это указывает на нестабильность ответа.
Например, модель трижды отвечает на вопрос об авторе научной публикации и каждый раз приводит разные фамилии. Такое расхождение — повод обратиться к первоисточнику.
Однако совпадение ответов тоже ничего не доказывает. Модель может последовательно воспроизводить одну и ту же ошибку, особенно если она связана с обучающими данными.
Оценка неопределённости
Исследователи анализируют различия между несколькими вариантами ответа, вероятности токенов и другие показатели, чтобы обнаружить потенциально ненадёжные утверждения.
Если модель предлагает несколько существенно разных объяснений одного события, это может сигнализировать о недостатке устойчивых знаний.
Но численные оценки уверенности не всегда соответствуют фактической точности. Нейросеть способна быть одинаково уверенной как в верном, так и в ошибочном ответе.
Сверка с внешними источниками
Наиболее понятный способ фактчекинга — выделить конкретные утверждения и найти независимые подтверждения.
Для этого используют официальную документацию, научные публикации, нормативные документы, первичные данные и другие подходящие источники.
Например, модель сообщает, что определённый метод появился в новой версии библиотеки. Проверка заключается не в поиске похожей статьи, а в обращении к официальной API-документации или истории изменений нужной версии.
Важно учитывать и качество самого источника. Ссылка на страницу ещё не подтверждает, что приведённое утверждение действительно содержится на ней.
Автоматическая проверка другой нейросетью
Для предварительной оценки ответа можно использовать отдельную языковую модель. Ей поручают найти противоречия, проверить соответствие документам или выделить утверждения без доказательств.
Такой подход помогает обрабатывать большие объёмы информации, но имеет ограничения:
- проверяющая модель тоже может ошибаться;
- две нейросети могут воспроизводить одинаковое заблуждение;
- найденное противоречие не всегда позволяет определить правильную версию;
- при отсутствии независимых данных проверка превращается в сравнение предположений.
Особый случай — галлюцинации AI-агентов. Например, агент может сообщить, что внёс изменения в репозиторий, хотя соответствующие операции не выполнялись. В таких ситуациях важнее проверять не текст отчёта, а журнал вызовов инструментов, состояние файлов и результаты тестов.
Подробнее о подобных сценариях рассказываем в статье ИИ-агенты в разработке.
Так почему ИИ врет даже после дополнительной проверки? Потому что обнаружение потенциальной ошибки и установление правильного ответа — разные задачи. Первая может выполняться статистическими методами, вторая требует достоверных данных и подходящих способов верификации.
Как снизить галлюцинации ИИ: что делают разработчики
Полностью исключить недостоверные ответы пока не удаётся. Однако разработчики могут уменьшать частоту ошибок, ограничивать их последствия и делать результаты работы моделей более проверяемыми.
На практике используют несколько взаимодополняющих методов.
1. Подключение внешних источников через RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — архитектурный подход, при котором система сначала находит информацию в документах или базе знаний, а затем передаёт релевантные фрагменты языковой модели.
Допустим, пользователь спрашивает о правилах оформления отпуска в компании. Вместо попытки угадать внутренний регламент система ищет соответствующий документ и формирует ответ с опорой на найденный текст.
Это помогает работать с актуальными и специализированными данными без переобучения модели.
Однако RAG не устраняет ошибки автоматически. Поисковый компонент способен вернуть устаревшую инструкцию, а языковая модель — неправильно интерпретировать полученный материал.
Подробно принцип работы, устройство поискового индекса и ограничения подхода разобраны в отдельной статье про RAG.
2. Проверка отдельных утверждений
Длинный ответ удобнее проверять не целиком, а по составляющим.
Например, предложение «Библиотека вышла в 2023 году, поддерживает Python 3.8 и использует протокол X» содержит три самостоятельных утверждения. Каждое из них требует отдельного подтверждения.
Такой подход позволяет обнаружить частичную ошибку, даже когда общий смысл ответа правильный.
В автоматизированных системах отдельные утверждения можно сопоставлять с найденными фрагментами документов. При этом важно проверять не только наличие похожих слов, но и то, действительно ли источник подтверждает заявленный факт.
3. Настройка модели на признание неопределённости
Нейросети можно задать правило: не придумывать недостающие сведения, явно указывать ограничения и сообщать, когда данных недостаточно.
Пример инструкции:
Отвечай только на основании предоставленных документов. Если сведения отсутствуют, сообщи об этом. Не придумывай названия исследований, ссылки, методы API и результаты выполнения команд. Отдельно обозначай предположения.
Такая настройка может уменьшить число неподтверждённых утверждений, но сама по себе не гарантирует результата.
Модель способна ошибочно считать, что необходимых данных достаточно. Кроме того, чрезмерно осторожная настройка иногда приводит к отказам даже там, где корректный ответ возможен.
4. Проверка результатов внешними инструментами
Там, где результат можно проверить программно, лучше не ограничиваться текстовым подтверждением модели.
В разработке используются:
- автоматические тесты для проверки поведения программы;
- линтеры и статический анализ для поиска определённых классов ошибок;
- компиляторы и проверки типов;
- официальная документация библиотек и API;
- журналы выполнения команд и результаты вызовов инструментов;
- сравнение изменений файлов с исходной версией.
Например, если агент утверждает, что исправил ошибку, можно проверить соответствующий тест, посмотреть изменения кода и убедиться, что не нарушены другие сценарии.
При этом успешный запуск тестов не доказывает отсутствие всех дефектов. Качество проверки зависит от того, насколько полно тесты покрывают требования.
5. Участие человека в проверке
Для задач с высокой ценой ошибки необходим независимый контроль специалиста.
Это особенно важно в медицине, финансовых расчётах, юридических документах, информационной безопасности и разработке критичных систем.
Эксперт должен проверять не только итоговую формулировку, но и исходные данные, предположения и последовательность действий.
6. Сочетание методов
Один механизм защиты редко покрывает все источники ошибок.
Например, RAG обеспечивает доступ к документации, отдельная проверка подтверждает конкретные факты, тесты оценивают работоспособность кода, а разработчик анализирует изменения перед внедрением.
Такой процесс сложнее простого обращения к LLM, зато обеспечивает более понятные критерии качества результата.
Если нейросети врут даже при подробных инструкциях, стоит пересмотреть не только промпты, но и доступный контекст, инструменты и процедуру проверки.
Как AI-IDE Kodik помогает проверять результаты
При программировании проблема недостоверных ответов приобретает практическое значение. Модель может предложить несуществующий метод, ошибиться в сигнатуре функции, неправильно понять архитектуру проекта или сообщить об исправлении без достаточного подтверждения.
Что является причиной галлюцинаций в ответах нейросетей при работе с кодом? Часто это сочетание неполного контекста, устаревших знаний о библиотеках и отсутствия проверок непосредственно в процессе выполнения задачи.
AI-IDE Kodik предоставляет инструменты, которые помогают сделать работу агента более прозрачной и контролируемой.
Работа с контекстом проекта
Вместо изолированного фрагмента кода агент может анализировать связанные файлы, структуру проекта и существующие реализации.
Это особенно полезно при рефакторинге и исправлении ошибок, когда поведение одной функции зависит от других компонентов приложения.
Дополнительный контекст не гарантирует правильный ответ, но позволяет опираться на реальные данные проекта, а не только на предположения о его устройстве.
Подключение документации и инструментов через MCP
Kodik поддерживает Model Context Protocol (MCP), который позволяет подключать внешние инструменты и источники данных.
Через совместимые MCP-серверы агент может получать доступ к документации, сервисам и другим ресурсам, необходимым для выполнения задачи.
Например, вместо предположения о параметрах стороннего API можно обратиться к доступной документации и сверить интерфейс.
При этом результат зависит от настроек подключения, актуальности источников и корректности интерпретации полученных данных.
Запуск тестов и анализ ошибок
В агентном режиме Kodik может работать с файлами проекта, запускать команды и тесты, анализировать ошибки и предлагать исправления.
Это помогает проверять предположения на практике.
Допустим, модель предложила изменение функции и утверждает, что оно устраняет проблему. Запуск соответствующего теста позволяет получить независимый от текста ответа сигнал: выполняется ли проверяемый сценарий.
Если тест падает, агент может изучить ошибку и скорректировать реализацию. Разработчик, в свою очередь, получает возможность оценить не только объяснение модели, но и фактический результат.
Согласование действий до изменения файлов
В Kodik предусмотрены разные режимы взаимодействия с агентом.
- «Спросить». Подходит для анализа кода, объяснения поведения функций и обсуждения возможных решений без необходимости сразу менять проект.
- «План». Позволяет предварительно разобрать задачу, уточнить требования и согласовать последовательность изменений.
- Режим действия. Используется для реализации согласованного решения с доступными инструментами.
Первые два режима полезны, когда требуется заранее обнаружить ошибочные предположения или уточнить требования.
Например, агент может предложить заменить устаревший метод библиотеки. До внесения изменений разработчик проверяет, действительно ли метод устарел в используемой версии и соответствует ли предложенная замена требованиям проекта.
Примеры галлюцинаций ИИ в программировании показывают, что проблема редко ограничивается неверным названием функции. Ошибка может возникнуть в понимании задачи, выборе архитектуры или интерпретации результатов тестирования.
Поэтому инструменты Kodik стоит рассматривать как средства организации работы и проверки, а не как гарантию отсутствия галлюцинаций. Финальное ревью изменений, оценка корректности тестов и решение о внедрении остаются за разработчиком.
Чек-лист: как быстро проверить ответ нейросети
Перед тем как использовать сгенерированный текст, расчёт, исследование или программный код, проверьте основные признаки достоверности.
- Даты, имена и числа проверены. Особенно если они относятся к событиям, исследованиям, статистике или характеристикам продуктов.
- Указанные исследования и публикации существуют. Название, авторы и год совпадают с данными научных баз или издательств.
- Ссылки открываются. Адреса ведут на реальные материалы, а не на несуществующие страницы.
- Источники подтверждают конкретные утверждения. Недостаточно того, что документ существует и посвящён похожей теме.
- Ответ не противоречит исходным документам. В пересказе сохранены числа, существенные условия, ограничения и исключения.
- Спорные сведения проверены независимо. Если цена ошибки велика, желательно использовать несколько качественных источников, не пересказывающих друг друга.
- Информация актуальна. Версии программ, нормативные требования и другие изменяющиеся сведения соответствуют дате запроса.
- Предположения отделены от фактов. Модель явно обозначает, где делает вывод, а где опирается на подтверждённые данные.
- Действия ИИ-агента подтверждены. Изменения файлов, выполненные команды и результаты тестов проверены по логам или непосредственно в проекте.
- Последствия ошибки оценены. Чем выше потенциальный ущерб, тем строже должна быть независимая проверка.
Для повседневных запросов достаточно нескольких пунктов. Если ответ используется в важном документе, финансовом решении или программной системе, лучше пройти весь список.
При необходимости можно попросить KodikChat выделить проверяемые утверждения, найти внутренние противоречия или составить план фактчекинга. Однако результат такой дополнительной проверки тоже нельзя автоматически считать доказательством.
Главный принцип прост: нейросеть может помогать искать, анализировать и структурировать информацию, но уверенность её ответа не заменяет подтверждение фактами.
