Мы привыкли доверять технике. Калькулятор не ошибется в арифметике, поисковик выдаст ссылку на существующую страницу. Однако с генеративным искусственным интеллектом все иначе. Его самый коварный и интересный феномен — это способность уверенно и убедительно излагать информацию, которая является полным вымыслом. Это явление получило название «галлюцинации», и чтобы безопасно пользоваться этим мощным инструментом, необходимо понимать, как и почему они возникают.

Что скрывается за термином? Не сбой, а особенность работы

Важно сразу понять: галлюцинация — это не баг или ошибка в программе, которую можно легко исправить. Это фундаментальное следствие того, как работают большие языковые модели. По своей сути, ИИ — это не база знаний, а сложнейшая система предсказаний. Его задача — на основе вашего запроса и всех данных, на которых он обучен, сгенерировать наиболее вероятную, правдоподобную и грамматически правильную последовательность слов.

Он не «ищет» ответ в памяти, как поисковик. Он его «сочиняет», слово за словом. Проблема возникает тогда, когда для завершения фразы ему не хватает точных, проверенных данных. В такой ситуации алгоритм не останавливается и не говорит «не знаю». Он следует своей главной цели — создать связный текст — и для этого додумывает недостающие факты, опираясь на вероятности и шаблоны, выявленные в обучающих данных. Он жертвует точностью ради связности.

Механизм творческого вымысла: как именно бот придумывает

Процесс генерации вымысла можно разложить на несколько типичных сценариев.

Первый сценарий — компиляция правдоподобной информации. Допустим, вы спрашиваете о биографии малоизвестного ученого XVIII века. Информации о нем мало, но бот знает, как обычно выглядит биография ученого того времени. Он может приписать вашему герою несуществующее образование в реальном университете, «наградить» его вымышленной научной премией или сослаться на несуществующую книгу, название которой идеально вписывается в контекст. Все элементы по отдельности кажутся логичными, но вместе они образуют красивую, но ложную историю.

Второй, еще более опасный сценарий — полное контекстуальное invention. Вот классический пример: юрист просит нейросеть найти аналоги судебных дел по конкретному правовому вопросу. Не найдя точных совпадений, модель генерирует несколько описаний дел, выдумывая названия судов, имена судей, даты и детали исков. При этом она оформляет их в абсолютно корректном с юридической точки зрения стиле, со ссылками на параграфы, что делает их неотличимыми от настоящих для беглого взгляда.

Третий сценарий касается работы с источниками. ИИ может для подтверждения своей точки зрения сослаться на научную статью, которая никогда не публиковалась, или процитировать публичное лицо, которое ничего подобного не говорило. Он генерирует не только сам факт, но и его «доказательную базу», полностью сконструированную им самим.

Почему это так опасно? Подача важнее содержания

Главная опасность галлюцинаций заключается не в самом факте вымысла, а в той уверенности, с которой он преподносится. Языковые модели лишены метакогниции — они не способны оценить достоверность собственных «мыслей». Они не используют слова-маркеры неуверенности, такие как «мне кажется», «возможно» или «я не уверен, но». Вместо этого они выдают ответ в категоричной, авторитетной манере, свойственной энциклопедиям или экспертам.

Эта убедительность усыпляет бдительность пользователя. Когда мы видим хорошо структурированный, логичный и уверенно изложенный текст, наш мозг по инерции склонен доверять ему. Особенно высок риск в профессиональных областях, где пользователь сам не является глубоким экспертом и не может сходу оценить достоверность информации. Врач, доверившийся вымышленному исследованию о лекарстве, или программист, вставивший в код сгенерированную, но неработающую функцию, — все они становятся жертвами убедительности искусственного интеллекта.

Можно ли избежать обмана? Стратегии критического взаимодействия

Бороться с галлюцинациями на уровне технологии пока невозможно, это встроенная особенность. Поэтому единственная эффективная защита — это изменение подхода самого пользователя.

Ключевое правило просто и неизменно: любую важную информацию, полученную от ИИ, необходимо перепроверять по авторитетным источникам. Рассматривайте чат-бот не как оракула, а как невероятно быстрого и креативного помощника, который готовит для вас черновики, предлагает идеи и ищет возможные пути решения.

Сформируйте у себя привычку верифицировать ключевые утверждения. Если бот дает вам статистику — найдите первоисточник. Если он ссылается на научную работу — проверьте ее наличие в рецензируемых журналах. Если он пишет код — протестируйте его в изолированной среде. Особую бдительность следует проявлять в отношении имен, дат, числовых данных, цитат и ссылок на внешние источники — это излюбленные мишени для галлюцинаций.

Понимая природу этого явления, мы перестаем слепо доверять машине и начинаем грамотно ею управлять. Мы учимся ценить его силу — способность к творчеству и генерации идей, — но при этом всегда держим в уме его фундаментальную слабость: врожденную склонность к красивым и убедительным вымыслам. Только так можно превратить диалог с ИИ из рискованной игры в рулетку в продуктивное и безопасное сотрудничество.