Sztuczna inteligencja potrafi dziś tworzyć teksty łudząco podobne do tych napisanych przez człowieka. Ale choć brzmi pewnie i przekonująco, wciąż zdarza jej się… zmyślać. Mówimy wtedy o tzw. halucynacjach AI – czyli sytuacjach, w których model generuje informacje kompletnie oderwane od rzeczywistości. Czasem to drobne błędy, innym razem – zupełne bzdury, które tylko brzmią mądrze i prawdopodobnie.
W tym artykule przyjrzymy się bliżej, czym właściwie są te halucynacje, dlaczego się pojawiają, jakie mogą mieć konsekwencje i jak twórcy AI próbują z nimi walczyć. Jeśli korzystasz z AI, ale nie jesteś specjalistą od jej działania – to tekst właśnie dla Ciebie.
Czym są halucynacje AI?
Halucynacje AI odnoszą się do wyników z modelu językowego lub innej generatywnej sztucznej inteligencji, które wydają się pewne i spójne, ale nie są oparte na rzeczywistości lub dostarczonych danych. Innymi słowy, sztuczna inteligencja zasadniczo „wymyśliła” informacje. Formalnie, naukowcy definiują halucynacje AI jako „przypadki, w których chatbot AI generuje fikcyjne, błędne lub bezpodstawne informacje w odpowiedzi na zapytania”1. Te nieprawdy lub nieścisłości są często osadzone w tekście, który poza tym wydaje się logiczny i dobrze sformułowany. Termin ten jest metaforyczny – w przeciwieństwie do ludzkiej halucynacji, sztuczna inteligencja nie robi tego świadomie. Zamiast tego generuje nieprawidłową odpowiedź, która nie odpowiada żadnemu rzeczywistemu faktowi lub zbiorwi dostarczonych danych.
Należy zauważyć, że halucynacje AI nie wiążą się z celowym kłamstwem lub oszustwem ze strony modelu. AI nie ma intencji, by wprowadzić nas w błąd. Wynikają one ze statystycznej i opartej na wzorcach natury modelu, a nie z jakiegokolwiek zrozumienia prawdy i fałszu.
Te sfabrykowane odpowiedzi mogą dotyczyć dowolnego rodzaju informacji: fałszywych dat historycznych, nieistniejących faktów, nieprawidłowych obliczeń, a nawet fałszywych cytatów i źródeł. Podsumowując, halucynująca sztuczna inteligencja to taka, która generuje zniekształcone lub sfabrykowane informacje, które nie zostały dostarczone przez jej dane treningowe lub contekst.
Jakie są rodzaje halucynacji sztucznej inteligencji?
Badacze sztucznej inteligencji często rozróżniają rodzaje halucynacji. Powszechnie wspomina się o dwóch szerokich kategoriach
Halucynacje faktograficzne: Gdy wyniki AI są sprzeczne z ustalonymi faktami ze świata rzeczywistego. Na przykład, sztuczna inteligencja może twierdzić, że „Charles Lindbergh był pierwszą osobą, która chodziła po Księżycu w 1951 roku”, co jest rażąco fałszywe (Neil Armstrong był pierwszy w 1969 roku). Ten rodzaj halucynacji wytwarza błędne informacje o świecie zewnętrznym.
Halucynacje wierności: Gdy wynik AI jest niezgodny z podanym źródłem lub instrukcjami, nawet jeśli może brzmieć rzeczowo w izolacji. Na przykład, jeśli zostaniesz poproszony o streszczenie artykułu, model może zmienić kluczowy szczegół (taki jak zmiana daty lub nazwiska), którego nie było w oryginalnym tekśćie. W tym przypadku odpowiedź nie jest wierna danym wejściowym lub zadaniu, skutecznie fabrykując szczegóły wykraczające poza zakres podpowiedzi.
W obu przypadkach cechą charakterystyczną halucynacji jest to, że odpowiedź nie ma podstaw w prawdzie lub dostarczonych danych, mimo że odpowiedzi modeli językowych są dostarczane użytkownikowi w płynny, pewny siebie sposób. To dziwactwo jest dobrze znanym ograniczeniem obecnej sztucznej inteligencji i jest tematem intensywnych badań i obaw w społeczności AI.
Dlaczego modele AI halucynują?
Halucynacje sztucznej inteligencji wynikają z kombinacji tego, jak te modele są budowane i szkolone. Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4o, Gemini, Grok lub Claude, generują tekst, przewidując najbardziej prawdopodobne następne słowo w sekwencji na podstawie wzorców wyuczonych z ogromnych danych treningowych. Podejście to jest efektywne, ale może prowadzić do tworzenia fałszywych treści, gdy model nie jest pewny właściwego rezultatu zapytania.
Kluczowe czynniki przyczyniające się do halucynacji obejmują:
Probabilistyczne generowanie tekstu: Modele językowe, takie jak ChatGPT, nie mają wbudowanej „bazy danych prawdy”. Zamiast tego tworzą odpowiedzi, przewidując, które słowa najprawdopodobniej powinny pojawić się po sobie w danym kontekście. To trochę jak bardzo zaawansowane autouzupełnianie – nie szukają faktów, tylko budują płynne zdania na podstawie tego, co wcześniej „widział” model w trakcie treningu. Jeśli więc pytanie użytkownika dotyczy tematu, który nie pasuje do dobrze znanych wzorców, model i tak spróbuje odpowiedzieć – tyle że w sposób, który może brzmieć wiarygodnie, ale będzie kompletnie nieprawdziwy. AI nie potrafi samodzielnie sprawdzić faktów – jej celem jest przede wszystkim brzmieć naturalnie i sensownie, a niekoniecznie trafnie.
Ograniczenia i stronniczość danych treningowych: Sztuczna inteligencja uczy się, analizując ogromne ilości tekstu z Internetu – artykuły, wpisy na forach, książki, posty w mediach społecznościowych i wiele innych. W tak dużym zbiorze danych trudno jednak uniknąć błędów, przestarzałych informacji, fikcyjnych treści czy ludzkich uprzedzeń. Co więcej, nie wszystko da się dokładnie sprawdzić i przefiltrować – dlatego część nieprawdziwych lub stronniczych danych trafia do modelu i wpływa na jego odpowiedzi. Jeśli użytkownik zada pytanie dotyczące bardzo wąskiej, specjalistycznej dziedziny – takiej jak rzadkie zagadnienie prawne czy medyczne – AI może próbować „zgadywać” na podstawie tego, co kojarzy, nawet jeśli nie ma rzetelnej wiedzy. I choć odpowiedź może brzmieć przekonująco, istnieje ryzyko, że będzie po prostu nieprawdziwa.
Brak ugruntowania w rzeczywistości: Wbrew pozorom sztuczna inteligencja nie „rozumie” świata w taki sposób, jak człowiek. Nie ma dostępu do rzeczywistości, nie potrafi samodzielnie sprawdzać faktów ani oceniać, co jest prawdziwe, a co nie. Wszystko, co wie, pochodzi z danych, na których była trenowana – i to właśnie na tej podstawie tworzy swoje odpowiedzi. Gdy człowiek słyszy jakąś informację, może sięgnąć po źródło, zweryfikować je lub skorzystać z własnego doświadczenia. Model językowy tego nie potrafi. On po prostu generuje tekst, który „pasuje” do pytania i wygląda na sensowny. Jeśli nie został połączony z zewnętrzną bazą danych czy systemem sprawdzania faktów, może traktować błędne informacje jako równie wartościowe jak prawdziwe – bo nie ma narzędzi, by je odróżnić.
Złożoność i nadmierne dopasowanie: Modele AI są bardzo skomplikowane – składają się z miliardów połączeń i parametrów. Ta złożoność sprawia, że czasem mogą „dostrzegać” powiązania, które w rzeczywistości są przypadkowe lub fałszywe. Jeśli model zbyt mocno nauczy się jakiegoś wzorca z danych treningowych – nawet jeśli ten wzorzec nie ma sensu poza tymi danymi – może próbować go odtworzyć także wtedy, gdy nie pasuje do sytuacji. To trochę jak uczeń, który zapamiętał odpowiedzi z próbnego testu i na prawdziwym egzaminie próbuje je wpasować na siłę, mimo że pytania są inne. W efekcie AI może tworzyć logicznie brzmiące, ale zupełnie błędne odpowiedzi, bo „myśli”, że widzi sens – choć tak naprawdę go tam nie ma.
Niezrozumienie podpowiedzi lub kontekstu: Czasem to nie dane ani sam model są problemem, tylko… sposób, w jaki zadajemy pytania. Jeśli zapytanie jest niejasne, zawiera błąd albo sugeruje coś, co nie istnieje, AI może to „kupić” i spróbować odpowiedzieć najlepiej, jak potrafi – nawet jeśli musi coś sobie dopowiedzieć. Na przykład: jeśli poprosisz o opis teorii Johna Doe na temat zjawiska X, a taki naukowiec nigdy się tym nie zajmował, AI może… zmyślić teorię, bo uzna, że tego od niej oczekujesz. Modele są zaprojektowane tak, by zawsze udzielać odpowiedzi – rzadko powiedzą po prostu „nie wiem”. I choć wynika to z chęci bycia pomocnym, czasem prowadzi do konfabulacji – czyli odpowiedzi, które tylko udają, że są prawdziwe.
Brak kontekstu lub pamięci: Modele językowe działają w ramach tzw. okna kontekstu, czyli ograniczonego zakresu tekstu, który są w stanie „pamiętać” w danym momencie. Jeśli rozmowa jest długa albo odnosi się do wcześniejszych informacji, AI może po prostu je „zgubić”. W efekcie zdarza się, że zaczyna zaprzeczać sama sobie, wprowadzać nowe – i błędne – szczegóły lub gubić wątek. Podobnie przy kontynuowaniu opowiadania czy artykułu: jeśli model nie pamięta dokładnie, co było wcześniej, może dorzucać nowe postacie, fakty czy pomysły – nawet jeśli zupełnie nie pasują do oryginału. Dla użytkownika wygląda to jak twórcza kontynuacja, ale w rzeczywistości to po prostu halucynacja z braku pełnego kontekstu.
Jak wykrywać i ograniczać halucynacje AI?
Biorąc pod uwagę powszechność zjawiska halucynacji AI, kluczowe pytanie brzmi: co można zrobić, aby im zapobiec lub przynajmniej je ograniczyć? To obecnie gorący temat badań i rozwoju. Choć nie istnieje jeszcze jedno, uniwersalne rozwiązanie, stosuje się już kilka skutecznych strategii i technik, które pomagają wykrywać halucynacje i zwiększać wiarygodność odpowiedzi generowanych przez AI:
Uczenie ze wzmocnieniem przy użyciu informacji zwrotnej od ludzi (RLHF)
Jedną z najskuteczniejszych metod jest dostrajanie modeli za pomocą opinii ludzkich. W praktyce polega to na uczeniu AI, jakie odpowiedzi są pożądane (czyli prawdziwe i pomocne), a jakie nie (np. błędne lub bezsensowne). OpenAI zastosowało RLHF przy trenowaniu ChatGPT i później GPT-4, co zauważalnie zwiększyło dokładność faktów w określonych benchmarkach. Dzięki pokazywaniu modelowi wielu przykładów złych i dobrych odpowiedzi oraz nagradzaniu za prawdomówność i trafność, AI uczy się unikać oczywistych zmyśleń. Przykładowo, GPT-4 po takim treningu znacznie lepiej radzi sobie z unikaniem popularnych błędów, co potwierdzają testy, takie jak TruthfulQA (sprawdzające, czy model daje się „nabrać” na fałszywe twierdzenia). Mimo to RLHF nie jest idealne – model może uczyć się odpowiadać bardziej ostrożnie, ale nadal może mieć trudności z głęboką, specjalistyczną wiedzą. Ciekawym efektem ubocznym RLHF było też to, że GPT-4, choć na początku dobrze „kalibrowany”, po RLHF bywał zbyt pewny siebie. Pokazuje to, jak trudne jest znalezienie równowagi między pomocnością a ostrożnością. Obecnie prowadzone są prace nad lepszym dostosowaniem pewności odpowiedzi do ich rzeczywistej trafności.
Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) i integracja z narzędziami
Obiecującą metodą jest wyposażenie modelu w dostęp do zewnętrznych źródeł wiedzy – baz danych, dokumentacji czy internetu – i „zmuszanie” go do opierania odpowiedzi na konkretnych materiałach. Takie podejście nazywa się retrieval-augmented generation (RAG). Przykładowo, chatbot może być połączony z wyszukiwarką lub bazą wiedzy – zanim odpowie na pytanie, najpierw szuka powiązanych dokumentów i dopiero na ich podstawie udziela odpowiedzi. Dzięki temu ryzyko halucynacji znacząco maleje, bo AI nie polega wyłącznie na „pamięci” wewnętrznej. Przykładem jest Claude od Anthropic, który umożliwia deweloperom dostarczanie źródeł – model cytuje je przy odpowiedziach. Testy wykazały, że takie podejście zwiększa dokładność (nawet o 15%) i wiąże wypowiedzi modelu z rzeczywistą dokumentacją. Również ChatGPT korzysta z wtyczek umożliwiających przeszukiwanie sieci czy przeglądanie Wikipedii. Z kolei Bing Chat (działający na bazie modelu OpenAI) zawsze wykonuje wyszukiwanie internetowe i podaje źródła – to sposób na ograniczenie fantazjowania. Ugruntowanie odpowiedzi w rzeczywistych danych pełni funkcję „smyczy” dla wyobraźni AI.
Techniki promptowania i instrukcje
Czasem samo to, jak sformułujesz pytanie, może wpłynąć na częstotliwość halucynacji. Programiści odkryli, że jeśli poprosisz AI o dokładność, pokazanie rozumowania lub zaznaczenie niepewności, to model lepiej radzi sobie z unikaniem błędów. Na przykład można użyć sformułowania: „Jeśli nie jesteś pewien odpowiedzi, powiedz to zamiast zgadywać.” Anthropic zaleca wręcz, by pozwolić Claude’owi mówić „Nie wiem” – znacząco redukuje to ilość fałszywych informacji. Pomaga też promptowanie w stylu „łańcucha myśli” (chain-of-thought), które zachęca model do rozumowania krok po kroku. Inna technika to self-ask – rozbijanie pytania na mniejsze części i odpowiadanie na nie osobno, co pomaga wychwycić momenty, gdy AI nie ma podstaw do wypowiedzi. Lepsze prompty mogą zapobiec halucynacjom lub przynajmniej spowodować, że AI przyzna się do niepewności.
Weryfikacja i sprawdzanie faktów po wygenerowaniu odpowiedzi
Można też dodać warstwę kontrolną po wygenerowaniu odpowiedzi – np. drugi system (inna AI lub baza danych) sprawdza, czy każde twierdzenie faktyczne modelu zgadza się z prawdą. Jeśli coś nie pasuje, odpowiedź jest oznaczana lub poprawiana. Trwają też badania nad używaniem klasyfikatorów do wykrywania halucynacji – np. poprzez analizę, czy wszystkie nazwy własne i fakty pojawiają się w bazie danych lub Wikipedii. Istnieje też metoda SelfCheckGPT, gdzie model sam analizuje swoją odpowiedź, np. porównując kilka wygenerowanych wariantów i sprawdzając ich spójność – jeśli się różnią, to znak, że mogła wystąpić halucynacja. Coraz popularniejsze staje się też przypisywanie wypowiedziom „wskaźnika prawdopodobieństwa” – np. badacze w 2024 roku zaproponowali miarę niepewności opartą na entropii semantycznej, która wykrywa, czy odpowiedź to „konfabulacja”. Choć te metody dopiero się rozwijają, ich celem jest stworzenie AI, które mogłoby ostrzec użytkownika: „Nie jestem pewien tej informacji”, a nawet podświetlić podejrzane zdanie na czerwono.
Lepsze dane treningowe i specjalizacja dziedzinowa
Najprostszy sposób ograniczania halucynacji? Trenowanie lub dostrajanie modeli na lepszych, bardziej wiarygodnych danych – zwłaszcza w wyspecjalizowanych dziedzinach. Jeśli chcemy AI do finansów, warto ją uczyć na aktualnych raportach i sprawdzonych źródłach. Również różnorodność danych ma znaczenie – im bardziej zróżnicowane źródła, tym mniejsze ryzyko, że model przejmie błędne schematy. Ważne jest też unikanie przeuczenia na zbyt wąskich zbiorach danych. Jednym z rozwiązań jest stosowanie mniejszych, wyspecjalizowanych modeli do konkretnych zadań – np. AI do medycznych pytań najpierw przeszukuje literaturę naukową, a dopiero potem udziela odpowiedzi. Połączenie wiedzy eksperckiej z językową sprawnością AI daje bardzo dobre rezultaty.
Zabezpieczenia i nadzór człowieka
W zastosowaniach o wysokiej stawce nadzór człowieka jest niezbędny. Wiele firm wdraża procesy weryfikacyjne, w których specjalista sprawdza odpowiedzi AI przed ich użyciem lub publikacją. Po głośnym przypadku z fałszywymi cytatami w sprawie sądowej wiele kancelarii wymaga obecnie, by prawnicy ręcznie sprawdzali każdą odpowiedź wygenerowaną przez AI. W dziennikarstwie redaktorzy muszą sprawdzać fakty z równie dużą (lub większą) starannością jak w przypadku ludzkiego autora. Programiści mogą też ustawiać automatyczne „barierki”: np. nakazać AI nie odpowiadać na pytania, które mogą prowadzić do spekulacji, albo dodawać zastrzeżenia przy niskim poziomie pewności. Zespół Cloudflare rekomenduje wręcz, by AI odpowiadało „Nie wiem”, jeśli nie znajduje potrzebnych informacji w bazie. Tego typu zasady dodają modelowi sztywne ograniczenia, które chronią przed oczywistymi błędami.
Podsumowanie
Nie istnieje jeszcze metoda, która całkowicie wyeliminuje halucynacje AI, ale łączenie różnych strategii pozwala znacząco zwiększyć wiarygodność odpowiedzi. Przykład: model uczony na lepszych danych, dostrojony przez RLHF, wspierany wyszukiwaniem na żywo, poinstruowany do zaznaczania niepewności, a na końcu zweryfikowany przez człowieka. Taka wielowarstwowa strategia to obecnie najlepsza praktyka dla tych, którzy wdrażają AI w krytycznych obszarach.
Źródło: Cloudflare | Hugging Face | IBM | OpenAI | Anthropic
