Czym są Halucynacje AI (i dlaczego powstają)?

Zadałeś kiedyś pytanie ChatGPT o polecaną książkę, a on podał Ci tytuł i autora, który… nie istnieje? Albo poprosiłeś o podsumowanie wydarzeń historycznych i dostałeś daty, które kompletnie się nie zgadzają?

Jeśli tak, doświadczyłeś właśnie Halucynacji AI.

W kontekście sztucznej inteligencji „halucynacja” to zjawisko, w którym model AI (jak LLM) generuje odpowiedź, która jest całkowicie fałszywa, zmyślona lub nielogiczna, ale podaje ją z absolutną pewnością siebie, jakby był to niepodważalny fakt.

To jeden z największych i najbardziej problematycznych aspektów współczesnych modeli językowych. Zrozumienie, dlaczego tak się dzieje, jest kluczowe, aby móc bezpiecznie i efektywnie z nich korzystać.

Halucynacje AI w 30 sekund

  • Co to jest? Zmyślone fakty, cytaty, źródła lub postacie, które AI prezentuje jako prawdziwe.
  • Dlaczego powstają? Ponieważ AI jest modelem statystycznym, który przewiduje „najbardziej prawdopodobne następne słowo”, a nie „najprawdziwsze” słowo. Optymalizuje pod kątem płynności, a nie prawdy.
  • Kluczowy problem: AI nie „wie”, że kłamie. Nie ma świadomości ani intencji oszukiwania – po prostu generuje tekst, który statystycznie „pasuje” do kontekstu.

Dlaczego AI „kłamie”? (Kluczowa sprawa)

Musimy zrozumieć jedną rzecz, o której pisaliśmy w artykule „Co to jest LLM?”: AI nie myśli i nie sprawdza faktów w bazie danych.

Model językowy to ultraszybkie „auto-uzupełnianie”. Został wytrenowany na miliardach tekstów z internetu, aby perfekcyjnie przewidywać, jakie słowo powinno pojawić się jako następne w zdaniu.

Gdy pytasz go o coś, on nie szuka odpowiedzi, tylko generuje odpowiedź, która brzmi najbardziej prawdopodobnie.

Halucynacja to moment, w którym tekst brzmiący prawdopodobnie jest ważniejszy dla modelu niż tekst będący prawdą. Jeśli model „uzna”, że statystycznie po zdaniu „Nagrodę Nobla z fizyki w 1921 roku otrzymał…” najbardziej prawdopodobnym słowem jest „Thomas”, to napisze „Thomas Edison”, mimo że to Albert Einstein.

Główne Przyczyny Halucynacji

  1. Statystyczna Natura (Przewidywanie, nie wiedza): To przyczyna nr 1. Model nie sięga do encyklopedii. On „zgaduje” kolejne słowa tak, by całe zdanie brzmiało mądrze i poprawnie gramatycznie.
  2. Luki i Błędy w Danych Treningowych: Model uczył się na internecie. Jeśli w internecie często pojawiał się jakiś popularny mit lub błąd (zasada „Garbage In, Garbage Out”), AI nauczyła się go jako faktu.
  3. Wiedza „Zamrożona w Czasie”: Jeśli model był trenowany na danych do 2023 roku (tzw. knowledge cut-off), a ty zapytasz go o wynik meczu z wczoraj, musi on zmyślić odpowiedź, ponieważ nie ma jej w danych.
  4. Zbyt Skomplikowane lub Niejasne Prompty: Jeśli Twoje polecenie jest wieloznaczne lub bardzo złożone, AI może „zgubić się” i zacząć generować tekst, który tylko luźno nawiązuje do tematu, ostatecznie prowadząc do fałszywych wniosków.

Jak Rozpoznawać i Radzić Sobie z Halucynacjami?

Halucynacje sprawiają, że nigdy nie można ufać AI w 100%, zwłaszcza w przypadku faktów.

  • Zawsze Weryfikuj (Trust, but Verify): To złota zasada. Używaj AI do inspiracji, pisania szkiców, ale jeśli podaje Ci konkretne dane – daty, nazwiska, cytaty, statystyki – musisz je sprawdzić w niezależnym źródle (np. Google, Wikipedia).
  • Sprawdzaj Źródła (jeśli je poda): AI uwielbia zmyślać linki, tytuły książek i artykuły naukowe. Zawsze sprawdzaj, czy podane źródło faktycznie istnieje i mówi to, co twierdzi model.
  • Używaj Narzędzi z Dostępem do Internetu: Nowoczesne chatboty (jak Gemini czy płatny ChatGPT) potrafią przeszukiwać internet na żywo (stosując techniki jak RAG). Zmniejsza to ryzyko halucynacji, ale go nie eliminuje.
  • Upraszczaj Prompty: Jeśli dostajesz dziwną odpowiedź, spróbuj zadać pytanie inaczej – prościej i bardziej bezpośrednio.

Podsumowanie

Halucynacje AI to nie „błąd”, który można łatwo naprawić, ale fundamentalna cecha obecnej generacji modeli LLM. To cena, jaką płacimy za ich niesamowitą kreatywność i płynność językową. Korzystaj z nich mądrze, ale zawsze miej pod ręką „sprawdzam”.