Чому навіть найкращі моделі ШІ галюцинують: глибоке занурення

Штучний інтелект, подібно до невтомного дослідника, мандрує безмежними просторами даних, створюючи відповіді, які вражають своєю глибиною. Але іноді він блукає в тумані власних вигадок, видаючи інформацію, що здається правдивою, але насправді є хибною. Ці “галюцинації” — не просто технічна помилка, а складний феномен, який розкриває межі сучасних технологій. У цій статті ми розберемо, чому навіть найпросунутіші моделі ШІ, такі як GPT-5 чи Grok, іноді “бачать” те, чого немає, і як це впливає на їхню роботу.

Що таке галюцинації ШІ та чому вони виникають?

Галюцинації штучного інтелекту — це ситуації, коли модель видає інформацію, яка виглядає правдоподібною, але є неточною чи повністю вигаданою. Наприклад, ШІ може впевнено заявити, що “в 2023 році в Україні відкрили перший космодром”, хоча такого ніколи не було. Це не просто помилка, а результат складної взаємодії алгоритмів, даних і людських очікувань.

Основна причина галюцинацій криється в архітектурі мовних моделей. Сучасні ШІ, такі як великі мовні моделі (LLM), побудовані на трансформерах, навчаються передбачати наступне слово чи фразу на основі величезних масивів тексту. Вони не “розуміють” світ, як люди, а лише відтворюють статистичні закономірності. Якщо в даних є прогалини чи неоднозначності, модель може заповнити їх вигаданими деталями, подібно до художника, який домальовує пейзаж за уявою.

Ще один фактор — це сам процес навчання. Моделі тренуються на різноманітних текстах, від наукових статей до постів у соціальних мережах. Якщо в цих даних є суперечності чи неточності, ШІ може їх увібрати. Наприклад, якщо в інтернеті є хибна інформація про історичну подію, модель може повторити цю помилку, видаючи її за факт.

Механізм галюцинацій: як ШІ “вигадує”?

Щоб зрозуміти, чому ШІ галюцинує, варто зазирнути під капот його роботи. Мовні моделі, такі як Grok, створений xAI, або GPT-5 від OpenAI, оперують імовірностями. Вони оцінюють, яке слово чи фраза найімовірніше підійде в певному контексті. Але що відбувається, коли модель стикається з питанням, на яке немає чіткої відповіді в її даних?

У таких випадках ШІ не зупиняється і не каже “я не знаю”. Натомість він генерує відповідь, спираючись на найближчі шаблони, які знаходять у навчальних даних. Наприклад, якщо запитати ШІ про вигаданий продукт, він може “створити” його опис, комбінуючи уривки з реальних описів інших продуктів. Це схоже на те, як людина, не знаючи точної відповіді, намагається “додумати” на основі попереднього досвіду.

Цікаво, що галюцинації частіше виникають у складних або творчих завданнях. Наприклад, якщо попросити ШІ написати історію про “місто, яке плаває в хмарах”, він може додати деталі, яких не було в запиті, — скажімо, назви неіснуючих вулиць чи персонажів. Це не завжди погано: у творчих завданнях такі вигадки можуть бути навіть корисними. Але в інформаційних запитах вони стають проблемою.

Роль даних у галюцинаціях ШІ

Дані — це кровоносна система штучного інтелекту. Якщо вони забруднені чи неповні, модель починає “кашляти”. Наприклад, у 2025 році більшість моделей тренуються на текстах із відкритих джерел, таких як сайти, книги чи пости в соціальних мережах. Але ці дані не завжди перевірені. Неправдива інформація, чутки чи навіть саркастичні коментарі можуть потрапити до навчального набору, змушуючи ШІ відтворювати їх як факти.

Ще одна проблема — упередження даних. Якщо модель тренувалася на текстах, де певна тема висвітлена однобоко, вона може видавати відповіді, які відображають ці упередження. Наприклад, якщо в даних переважають англомовні джерела, ШІ може погано розуміти культурні особливості України чи інших країн, додаючи неточні деталі.

Крім того, моделі часто стикаються з обмеженнями контексту. Наприклад, якщо запит занадто довгий чи складний, ШІ може “загубитися” і почати генерувати відповіді, які відходять від теми. Це як коли людина, слухаючи довгу лекцію, втрачає нитку розмови і починає домислювати.

Чому “чесність” ШІ — це виклик?

Одна з ключових причин галюцинацій — це відсутність у моделей механізму самокритики. Людина, відповідаючи на запитання, може зупинитися і сказати: “Я не впевнена, потрібно перевірити”. ШІ цього не робить. Його мета — дати відповідь, навіть якщо вона неточна. Це пов’язано з тим, як моделі оцінюються під час тестування.

Дослідження OpenAI показало, що сучасні бенчмарки, такі як MMLU чи SWE-bench, часто використовують бінарну оцінку “вірно/невірно”. Це означає, що модель отримує нуль балів за відповідь “я не знаю”, але має шанс “вгадати” правильну відповідь, навіть якщо вона не впевнена. Така система заохочує ШІ ризикувати, видаючи сумнівні факти, замість того, щоб визнати невизначеність.

Ця особливість робить галюцинації не просто технічною проблемою, а й філософською: чи може машина навчитися визнавати власні межі, як це робить людина?

Типи галюцинацій: від невинних до небезпечних

Не всі галюцинації однакові. Деякі з них можуть бути кумедними чи нешкідливими, інші — мати серйозні наслідки. Ось основні типи галюцинацій, які можна зустріти в роботі ШІ:

• Фактичні галюцинації: ШІ видає неправильні факти, наприклад, вигадані дати чи події. Наприклад, модель може сказати, що “перший iPhone вийшов у 1995 році”, хоча це сталося в 2007.
• Контекстуальні галюцинації: ШІ неправильно інтерпретує запит, додаючи деталі, які не стосуються теми. Наприклад, на запит про погоду в Києві модель може розповісти про клімат у Токіо.Творчі галюцинації: У творчих завданнях ШІ додає вигадані елементи, які не були в запиті. Це може бути корисно для написання історій, але проблематично для точних даних.
• Упереджені галюцинації: ШІ відтворює стереотипи чи упередження з навчальних даних, наприклад, гендерні чи культурні.

Кожен тип галюцинацій має свої причини і наслідки. Наприклад, фактичні галюцинації часто виникають через нестачу даних, тоді як упереджені — через проблеми з якістю даних. Розуміння цих відмінностей допомагає розробникам створювати стратегії для зменшення галюцинацій.

Як зменшити галюцинації: сучасні підходи

Боротьба з галюцинаціями — це як приборкання бурхливого потоку: потрібно спрямовувати, але не зупиняти. Розробники ШІ застосовують кілька методик, щоб зробити моделі більш надійними:

1. Покращення даних: Використання якісніших і різноманітніших даних для навчання зменшує ризик упереджень і неточностей. Наприклад, включення текстів різними мовами, зокрема українською, допомагає моделям краще розуміти локальний контекст.
2. Техніки самокритики: Деякі моделі, як GPT-5, вчать оцінювати власну впевненість у відповідях. Якщо модель “не впевнена”, вона може дати більш обережну відповідь або перенаправити запит до зовнішніх джерел.
3. Контекстне уточнення: Такі методи, як Retrieval-Augmented Generation (RAG), дозволяють моделі перевіряти інформацію в реальному часі, звертаючись до бази даних чи пошукових систем.
4. Оновлення бенчмарків: Дослідники пропонують змінити систему оцінювання, щоб заохочувати моделі визнавати невизначеність. Наприклад, давати бали за чесне “я не знаю” замість штрафів.

Ці підходи вже дають результати. Наприклад, OpenAI повідомила, що в GPT-5 кількість галюцинацій значно зменшилася порівняно з попередніми моделями, хоча проблема все ще залишається.

Порівняння галюцинацій у різних моделях

Щоб краще зрозуміти проблему, порівняємо, як галюцинації проявляються в різних моделях ШІ. Ось таблиця, яка ілюструє ключові відмінності:

Джерело: Аналіз відкритих даних від OpenAI та xAI.

Ця таблиця показує, що жодна модель не застрахована від галюцинацій, але сучасні технології, такі як RAG, значно зменшують їхню частоту. Проте навіть у найкращих моделей залишаються слабкі місця, особливо коли йдеться про локальний контекст чи рідкісні теми.

Цікаві факти про галюцинації ШІ

Ось кілька захопливих фактів про галюцинації ШІ, які допоможуть краще зрозуміти цей феномен:

• 🌟 Галюцинації можуть бути корисними: У творчих завданнях, як написання сценарію чи поезії, вигадки ШІ додають оригінальності. Наприклад, модель може створити ціле фентезі-місто з унікальними назвами вулиць.
• 🔍 Перша задокументована галюцинація: У 2020 році GPT-3 видав вигаданий опис історичної битви, якої ніколи не було, що привернуло увагу дослідників до цієї проблеми.
• 🧠 Галюцинації схожі на людські: Психологи порівнюють галюцинації ШІ з людськими асоціаціями, коли мозок заповнює прогалини в пам’яті вигаданими деталями.
• ⚙️ Культурні відмінності: ШІ, тренований переважно на англомовних даних, частіше галюцинує, коли відповідає на запити про неангломовні культури, наприклад, про українські традиції.

Ці факти підкреслюють, що галюцинації — це не просто помилки, а відображення складної природи ШІ. Вони нагадують нам, що технології, як і люди, мають свої межі, але також і величезний потенціал.

Як користувачам уникати пасток галюцинацій?

Для користувачів, як новачків, так і просунутих, важливо вміти розпізнавати галюцинації та мінімізувати їхній вплив. Ось кілька практичних порад:

• Перевіряйте факти: Якщо ШІ видає конкретні дати, імена чи події, перевірте їх у надійних джерелах, таких як наукові журнали чи офіційні сайти.
• Уточнюйте запити: Чим чіткіший і детальніший запит, тим менше шансів, що ШІ “вигадуватиме”. Наприклад, замість “Розкажи про історію України” запитайте “Які ключові події відбулися в Україні в 1991 році?”.
• Використовуйте DeepSearch: Якщо доступна функція DeepSearch (як у Grok 3), увімкніть її, щоб модель перевіряла інформацію в реальному часі.
• Звертайте увагу на тон: Якщо відповідь звучить надто впевнено чи містить дивні деталі, це може бути ознакою галюцинації.

Ці поради допоможуть як новачкам, так і досвідченим користувачам отримувати точніші відповіді та уникати хибної інформації.

Майбутнє ШІ: чи вдасться позбутися галюцинацій?

Чи можемо ми створити ШІ, який ніколи не галюцинує? Це питання нагадує спробу навчити людину ніколи не помилятися. У 2025 році дослідники активно працюють над новими підходами, такими як інтеграція ШІ з базами знань і вдосконалення алгоритмів самокритики. Наприклад, xAI експериментує з методами, які дозволяють Grok перевіряти власні відповіді через зовнішні джерела, подібно до того, як людина звертається до енциклопедії.

Проте повністю усунути галюцинації, ймовірно, неможливо. Це пов’язано з самою природою ШІ, який працює на основі ймовірностей, а не абсолютної істини. Замість цього мета полягає в тому, щоб зробити галюцинації рідшими та менш шкідливими, особливо в критичних сферах, як медицина чи право.

Майбутнє ШІ — це баланс між творчістю та точністю, де галюцинації стануть не проблемою, а контрольованою особливістю.

Культурний контекст: як галюцинації впливають на Україну

В Україні, де інформаційна точність особливо важлива через історичні та політичні реалії, галюцинації ШІ можуть мати серйозні наслідки. Наприклад, якщо модель неправильно інтерпретує історичні події чи культурні особливості, це може посилити дезінформацію. Скажімо, ШІ може вигадати неіснуючу подію, пов’язану з українською історією, що може викликати непорозуміння чи навіть конфлікти.

Щоб уникнути цього, українським розробникам і користувачам варто приділяти увагу локалізації моделей. Наприклад, тренування ШІ на україномовних текстах і врахування місцевих реалій може зменшити кількість галюцинацій. Крім того, важливо розвивати критичне мислення серед користувачів, щоб вони завжди перевіряли інформацію, отриману від ШІ.

Галюцинації штучного інтелекту — це не просто технічна цікавинка, а дзеркало, яке відображає наші власні обмеження в роботі з даними та технологіями. Розуміючи, чому вони виникають, ми можемо не лише покращувати моделі, але й краще використовувати їх у повсякденному житті. Від творчих експериментів до наукових досліджень — ШІ залишається потужним інструментом, який, попри свої химери, відкриває нові горизонти.