У світі генеративного штучного інтелекту все частіше з’являється явище, коли система впевнено подає вигадану інформацію як факт. Це явище отримало назву «галюцинації» (hallucinations) і стало суттєвим викликом для довіри до моделей. У цій статті ми дослідимо, чому моделі типу ChatGPT чи Gemini іноді вигадують факти, як це контролюється та чому це не просто технічна помилка, а глибше структурна проблема.

🤔 Що таке «галюцинація» у мовних моделях

Коли ми говоримо про «галюцинацію» в AI-моделях, маємо на увазі ситуацію, коли система генерує інформацію, яка звучить правдоподібно, проте є неправдивою чи взагалі вигаданою.

📋 Типові приклади галюцинацій:

• впевнена відповідь на питання із даними, яких модель не має;
• посилання на неіснуючі статті чи авторів;
• вигадані цифри чи статистика в звітах;

Це створює ризик: щоб користувачі не сприймали такі відповіді як достовірні без перевірки.

🧠 Чому моделі вигадують факти: основні причини

Навіть сучасні моделі не позбавлені цієї проблеми. Дослідження OpenAI показують, що причиною є не лише недосконалість алгоритмів, а й спосіб навчання й оцінки.

📋 Ключові механізми:

• моделі оптимізовані для прогнозування наступного слова: вони «вгадують», коли не знають;
• навчальні та тестові дані винагороджують відповіді навіть якщо невпевнені;
• дані навчання не охоплюють увесь спектр фактів — тобто модель працює з неповною інформацією;

У результаті виходить так, що модель стає «розумно здогадливою», натомість ніж точним джерелом.

🎭 «Людський фактор» у брехні штучного інтелекту

Попри те, що ми часто сприймаємо великі мовні моделі як «нейтральні машини», джерело їхніх помилок часто криється в людях. Моделі навчаються на гігантських масивах текстів, створених користувачами інтернету — тобто, на всіх наших успіхах, помилках і упередженнях. Тому, коли AI починає “брехати”, він радше віддзеркалює людську тенденцію до припущень, узагальнень і неповної інформації.

📋 Як людські дії впливають на поведінку AI:

• Упередження у даних: якщо джерела містять неточності або емоційно забарвлені оцінки, модель засвоює це як норму.
• Надмірна впевненість: під час тренувань розробники часто винагороджують моделі за “впевнені” відповіді, навіть якщо ті не зовсім точні.
• Контекстні провокації: користувачі можуть мимоволі підштовхнути AI до вигадок, ставлячи некоректні або двозначні питання.

💡 Виходить, що галюцинації — це не лише технічна проблема, а й соціальне дзеркало. Моделі показують, наскільки людські дані непослідовні, суперечливі й часом маніпулятивні.

🛡 Як контролюють і зменшують галюцинації

Розробники та дослідники працюють над системами зменшення цих явищ — від методів навчання до інструментів перевірки.

📋 Практичні підходи:

• введення механізмів, які змушують модель визнавати невпевненість;
• використання зовнішніх баз знань та пошуку для верифікації фактів;
• адаптація метрик оцінки моделей, щоб не винагороджувати «вгадування»;

Жоден підхід не є універсальним, але сукупність методів дає змогу знизити частоту помилок.

🔍 Наслідки для бізнесу, освіти та медіа

Коли модель подає вигадану інформацію як факт, це може мати серйозні наслідки: від втрати довіри до юридичних ризиків.

📋 Як це змінює світ навколо:

• освітні платформи використовують AI замість преподавання — ризик помилкових фактів;
• медіа-компанії покладаються на генеративний контент — важлива перевірка;
• бізнес-додатки з аналітикою на основі AI — рішення мають базуватися на верифікованих даних;

Це означає, що відповідальність за перевірку інформації лежить не лише на моделі, а на користувачах і організаціях.

📍 Погляд уперед

Хоч проблему галюцинацій неможливо повністю виключити, вона може бути керованою. Моделі майбутнього будуть більш «скромними» у своїх висловлюваннях, кращими в самооцінці своєї впевненості та більш інтегрованими з верифікаційними системами. Водночас роль людини-оператора і фахівця залишається беззаперечною: саме вона задає рамки, вибирає джерела та ставить питання. В майбутньому довіра до AI залежатиме не тільки від технологій, а від підходів до їх використання, контролю та прозорості.