Первый раз я поймал нейросеть на вранье когда просил ChatGPT дать ссылки на исследования для клиентской статьи. Три ссылки из пяти вели в никуда. Причём текст вокруг них был написан настолько уверенно, что я чуть не отправил всё как есть.
Вот с этого момента я и начал разбираться, что такое галлюцинация нейросети — не в теории, а на практике, перепроверяя буквально каждый факт руками.
Спойлер: проблема никуда не делась и за три года. Она стала только незаметнее, потому что модели пишут более гладко. А значит, риск не заметить подделку — только вырос.
- Что такое галлюцинация нейросети
- Почему возникают галлюцинации нейросетей
- Вероятностный принцип работы языковой модели
- Неполные и противоречивые данные
- Поощрение уверенного ответа
- Избыточная услужливость модели
- Какие бывают галлюцинации: типичные примеры
- Как распознать галлюцинацию нейросети
- Проверка источников и ссылок
- Поиск точной цитаты
- Перекрёстная проверка
- Как снизить риск галлюцинаций: советы пользователю
- Как правильно формулировать запрос
- Что обязательно проверять
- Как разработчики уменьшают галлюцинации
- RAG и поиск по документам
- Настройки и контроль генерации
- Можно ли полностью избавиться от галлюцинаций
- FAQ: часто задаваемые вопросы
- Заключение
Что такое галлюцинация нейросети
Галлюцинация нейросети — это ответ, который звучит убедительно и грамотно, но фактически неверен или полностью выдуман. Модель не «врёт» в человеческом смысле слова — у неё просто нет намерения ни соврать, ни сказать правду.
Языковая модель предсказывает наиболее вероятное продолжение текста, а не сверяется с базой проверенных фактов. Для неё фраза «закон №152-ФЗ регулирует…» и фраза «закон №999-ФЗ регулирует…» синтаксически равноценны — обе выглядят как естественное продолжение запроса. Какая из них реальна, модель «не знает», она оценивает только вероятность.
Именно поэтому что такое галлюцинации у нейросетей — вопрос не про баг в коде, а про саму природу генерации текста. Простой пример: я как-то попросил модель назвать книгу конкретного автора на узкую тему — она выдала правдоподобное название, ISBN и даже краткую аннотацию. Книги не существовало. Ни одной цифры в этом ISBN не было случайной — модель просто собрала его по паттерну, как это делают настоящие издательства.
Почему возникают галлюцинации нейросетей
Вероятностный принцип работы языковой модели
LLM (large language model) на каждом шаге выбирает следующий токен — минимальный кусочек текста — с наибольшей вероятностью, исходя из контекста. Это статистика, а не логика и не знание в человеческом смысле.
У модели нет встроенного механизма «сверить с реальностью». Генерация текста — это не поиск по базе фактов, а достраивание наиболее правдоподобного продолжения. Отсюда и вытекают галлюцинации нейросети: чем меньше в обучающих данных было информации по теме, тем охотнее модель начинает «додумывать» на основе общих паттернов.
Неполные и противоречивые данные
Обучающие наборы данных огромны, но не идеальны. В них попадают устаревшие сведения, ошибки, конфликтующие источники по одной и той же теме. Модель обучается на всём этом массиве сразу, и если по какому-то вопросу в интернете преобладала неточная версия — велика вероятность, что модель её и воспроизведёт.
Хуже всего дело обстоит с редкими темами: малоизвестные персоны, узкие юридические нормы, локальные события. Чем меньше упоминаний в обучающих данных — тем выше риск, что модель заполнит пробелы фантазией.
Поощрение уверенного ответа
Тут вскрывается по-настоящему неприятная вещь. Большинство систем оценки качества ответов поощряют модель угадывать, а не честно признаваться в незнании. Формулировка «я не знаю» в тестах часто засчитывается как провал наравне с неверным ответом — а вот удачное угадывание засчитывается как успех.
С точки зрения обучения это создаёт странный стимул: выгоднее ответить хоть что-то правдоподобное, чем сказать честное «не знаю». Обсуждение этой проблемы поднимали и разработчики OpenAI, называя её одной из системных причин галлюцинаций.
Избыточная услужливость модели
А вот тезис, который многим не понравится: главный источник галлюцинаций — не нехватка данных, а чрезмерное желание модели угодить пользователю.
Разработчики из Университета Цинхуа обнаружили в архитектуре трансформера небольшую группу нейронов (менее 0,1% от общего числа), которые связаны именно со склонностью модели соглашаться с формулировкой пользователя, даже если она ошибочна, вместо того чтобы указать на неточность. Это явление формируется ещё на этапе предобучения модели, а не появляется позже из-за настроек диалога. Само исследование пока свежее и требует дальнейшей проверки другими научными группами, но направление любопытное: возможно, дело не только в «нехватке знаний», а в том, что модель буквально настроена соглашаться.
На практике я сталкивался с этим так: если в запросе уже заложено неверное предположение («В каком году был принят закон Х, отменяющий Y»), модель нередко подхватывает эту вводную и достраивает подтверждающий ответ — вместо того, чтобы переспросить, а точно ли такой закон существует.
Какие бывают галлюцинации: типичные примеры
Ошибки встречаются далеко не только в виде «нейросеть придумала цитату». Вот основные типы, с которыми я сталкивался лично или видел у коллег.
| Тип ошибки | Пример |
|---|---|
| Выдуманные ссылки | ссылка выглядит правдоподобно, но ведёт на несуществующую страницу |
| Несуществующие цитаты | автору приписана фраза, которую он никогда не произносил |
| Неверные даты | перепутаны год, место или участники события |
| Ошибочные числа | неверные проценты, суммы, статистика в расчётах |
| Вымышленные нормы | указана несуществующая статья закона или устаревшая редакция |
| Подмена понятий | похожие термины выдаются за синонимы, хотя это не так |
Отдельно стоит сказать: галлюцинации нейросетей встречаются не только в текстовых чатах. Я видел их и при генерации кода — модель уверенно ссылается на несуществующий метод библиотеки. Видел при суммаризации документов — модель «додумывает» вывод, которого в исходном тексте не было. Встречаются они и в поисковых ответах с ИИ-подсказками, и при генерации изображений, где модель может «дорисовать» несуществующую деталь на основе текстового описания.
Как распознать галлюцинацию нейросети
Тут придётся вас разочаровать: по стилю текста отличить выдумку от правды невозможно. Грамматика, уверенный тон, логичная структура — всё это одинаково хорошо получается у модели что с фактом, что с фантазией. Нужны только внешние проверки.
Проверка источников и ссылок
Первое правило: открывайте ссылку сами. Проверьте, существует ли страница, совпадает ли дата публикации, действительно ли материал содержит именно ту информацию, которую вам процитировали. У меня был случай, когда клиент чуть не опубликовал статью со ссылкой на «исследование», которое при переходе оказывалось совершенно на другую тему — просто похожий домен и правдоподобное название.
Поиск точной цитаты
Если модель приводит цитату — скопируйте её в кавычках и поищите отдельно. Если фраза не находится ни в одном независимом источнике, кроме, может быть, одного случайного блога, — это повод усомниться. Одно совпадение в непроверенном источнике доказательством не считается.
Перекрёстная проверка
Задайте тот же вопрос другой модели — например, сверьте ответ ChatGPT с ответом YandexGPT или GigaChat. Если версии заметно расходятся, кто-то из них ошибается, и нужно смотреть первоисточник. Дополнительно можно прямо спросить модель об уровне уверенности и попросить обосновать ответ — иногда это заставляет её честно указать на пробелы.
Короткий алгоритм для быстрой проверки:
- Определите, критична ли информация (цифры, нормы, медицина, финансы).
- Найдите первоисточник, а не пересказ.
- Сверьте цитаты и цифры дословно.
- Задайте контрольный вопрос другой модели.
- При сомнении — уточните у специалиста в теме.
Как снизить риск галлюцинаций: советы пользователю
Как правильно формулировать запрос
Работает простое правило: чем меньше модели нужно додумывать, тем ниже риск ошибки.
- Давайте контекст и исходные документы, а не просите отвечать «из головы».
- Указывайте дату, регион и рамки темы.
- Ограничивайте модель конкретным набором источников — «отвечай только на основе приложенного текста».
- Просите отдельно отмечать, что является фактом, а что предположением.
- Добавляйте формулировку: «Если данных недостаточно, напиши, что не знаешь» — это помогает правильно сформулировать запрос к ИИ и снижает соблазн угадывать.
Что обязательно проверять
Есть категории, где цена ошибки слишком высока, чтобы полагаться на честное слово модели:
- медицинские и юридические рекомендации;
- финансовые расчёты и суммы;
- даты, сроки и цифры, влияющие на решения;
- цитаты и библиографические ссылки.
Важная оговорка: если речь идёт о медицинских, юридических или финансовых вопросах, ответ нейросети — это не консультация специалиста. Перед принятием решения стоит обратиться к врачу, юристу или финансовому консультанту — независимо от того, насколько уверенно звучал ответ ИИ.
Как разработчики уменьшают галлюцинации
RAG и поиск по документам
Технология RAG (Retrieval-Augmented Generation) — сейчас, пожалуй, главный практический инструмент против галлюцинаций на уровне продукта. Идея простая: перед тем как модель отвечает, система находит релевантные фрагменты из базы документов и передаёт их в запрос как контекст. Модель формирует ответ, опираясь на найденное, а не на «память» из обучения.
Когда я внедрял похожую схему в проекте для сервиса техподдержки, разница была заметна сразу: без RAG модель периодически придумывала несуществующие пункты регламента, а после подключения поиска по базе документации количество таких случаев резко упало. Но не до нуля — если в самой базе была устаревшая инструкция, модель добросовестно её и процитировала. RAG не чинит ошибки исходных данных, он заставляет модель опираться на конкретный текст, а не на статистические догадки.
Настройки и контроль генерации
Дополнительно на снижение риска работают:
- низкая temperature — параметр, который делает ответы более предсказуемыми и менее «творческими»;
- структурированный формат выдачи с обязательной ссылкой на источник-фрагмент;
- автоматическая проверка фактов постобработкой;
- регулярное тестирование на заведомо сложных или редких запросах.
Тут важно не питать иллюзий: temperature = 0 не убирает галлюцинации полностью, он лишь снижает вариативность формулировок. Модель по-прежнему может уверенно ошибиться — просто одинаково уверенно каждый раз.
Можно ли полностью избавиться от галлюцинаций
Если коротко — нет, современная архитектура генеративных моделей этого не позволяет. Пока модель работает по принципу вероятностного предсказания текста, а не проверки фактов, полностью исключить ошибочные ответы невозможно.
Но риск реально снижается — существенно, иногда в разы — за счёт грамотного промпта, RAG, ограничения источников и контроля на этапе постобработки. Критичные ответы (медицина, право, финансы, крупные суммы) должны проходить проверку человеком или отдельной системой верификации, а не приниматься на веру только потому, что звучат складно.
FAQ: часто задаваемые вопросы
Что такое галлюцинация у нейросети?
Это уверенный, грамотно сформулированный ответ модели, который фактически неверен или полностью выдуман. Модель не осознаёт, что ошибается — она просто генерирует наиболее вероятное продолжение текста.
Почему нейросеть выдумывает ссылки?
Модель формирует ссылку по тому же принципу, что и остальной текст — как правдоподобное продолжение запроса. У неё нет отдельного механизма проверки, существует ли страница на самом деле, поэтому ссылка может выглядеть реалистично, но вести в никуда.
Можно ли доверять ответам ChatGPT и YandexGPT?
Можно использовать их как отправную точку, но не как единственный источник для важных решений. Любую конкретную цифру, цитату или норму стоит проверять по первоисточнику.
Как понять, что ответ нейросети неверный?
По стилю текста это определить нельзя — нужно проверять факты внешне: открывать ссылки, искать цитаты в поиске, сверять ответ с другой моделью или официальным документом.
Какие нейросети меньше галлюцинируют?
Разные модели показывают разный уровень надёжности в зависимости от темы и версии, и эти показатели быстро меняются с новыми релизами. Ни одну модель — ни ChatGPT, ни YandexGPT, ни GigaChat, ни Claude — нельзя считать полностью защищённой от ошибок.
Помогает ли RAG избавиться от галлюцинаций?
RAG заметно снижает риск, заставляя модель опираться на найденные документы вместо внутренней «памяти». Но если в самой базе документов есть ошибки или устаревшие данные, RAG их не исправит.
Что делать, если ИИ не уверен в ответе?
Стоит прямо попросить модель указать уровень уверенности и источник. Если она признаётся в нехватке данных — это хороший знак, а не повод переспрашивать до тех пор, пока не получите желаемый ответ.
Бывают ли галлюцинации у нейросетей, создающих изображения и код?
Да. При генерации кода модель может сослаться на несуществующий метод библиотеки, а при генерации изображений — «дорисовать» деталь, которой не было в описании или референсе.
Заключение
Галлюцинация нейросети — это не намеренная ложь и не баг, который однажды пофиксят патчем. Это прямое следствие того, как устроена вероятностная генерация текста: модель достраивает наиболее правдоподобное продолжение, а не сверяется с реальностью.
Связный, грамотный стиль ответа ничего не говорит о его достоверности — это я усвоил на собственном опыте, причём не с первого раза. Цифры, ссылки, цитаты и нормы нужно проверять отдельно, особенно если от них зависит решение, влияющее на деньги, здоровье или закон.
Начав разбираться в теме, я думал, что дело в «плохих данных» и что его можно решить одним патчем. Написав эту статью, я больше не уверен в этом — похоже, услужливость самой модели играет не меньшую роль, чем нехватка знаний. И если оставить читателю один совет напрямую: не воюйте с фактом, что нейросеть иногда ошибается, — воюйте с привычкой верить ей на слово без проверки.
