Галюцинації у великих мовних моделях дратують користувачів. Якщо ви хоч раз працювали з ШІ-чатботом, то майже напевно стикалися з ситуацією, коли модель впевнено видавала хибну або просто неправильну відповідь. Проте, на думку експертів, сприймати галюцинації як фатальний недолік — значить неправильно розуміти саму природу цієї технології.
Чому ШІ «галюцинує»
Дослідження OpenAI показують: галюцинації виникають тому, що моделі під час навчання отримують винагороду за надання відповіді — а не за визнання власної некомпетентності.
Велика мовна модель (LLM) ніколи не є детермінованою системою — вона завжди працює за принципом імовірності. На етапі попереднього навчання модель засвоює колосальні масиви інтернет-даних і загалом непогано сигналізує про рівень власної впевненості у відповідях. Вона може визначати невизначеність і говорити: «Ось можлива відповідь, але я не певна».
Однак на етапі дотренування картина змінюється. Моделі вдосконалюються за допомогою методу навчання з підкріпленням, який заохочує точні відповіді — але не карає за неточні. За аналогією з тестом у форматі multiple choice: модель навчена давати відповідь, навіть якщо це здогадка. Як і в людей, системі часто «вигідніше» щось вписати, аніж залишити рядок порожнім.
Впевнена помилка як властивість системи
До появи ШІ люди звикли до переважно детермінованого світу — інструментів, що дають єдину, однозначну відповідь. Калькулятор видає результат обчислення. База даних повертає запитаний документ. Цим інструментам можна довіряти: вони передбачувані.
LLM влаштовані інакше. ШІ створювався, щоб імітувати роботу людського мозку, а люди недосконалі — вони помиляються постійно. Тому очікувати від мовних моделей стовідсоткової правоти означає з самого початку неправильно розуміти принцип їхньої роботи.
LLM — це імовірнісна система, що генерує найімовірнішу відповідь, а не гарантовану істину. Це означає, що модель може помилятися так само впевнено, як і людина. Висновок невтішний, але однозначний: LLM, яка ніколи не галюцинує, просто неможлива. Вимагати досконалості й абсолютної точності від такої системи — людська помилка.
Як зменшити кількість галюцинацій
Перший крок до роботи з галюцинаціями ШІ — переосмислення очікувань: помилки є вродженою властивістю цих систем, а не критичним дефектом. Розробники моделей, зокрема OpenAI, паралельно працюють над зниженням частоти галюцинацій. Проте вже зараз бізнес і команди можуть суттєво зменшити їхній вплив, дотримуючись кількох практичних підходів.
По-перше, покладатися виключно на модель у питаннях фактів не варто. Оскільки LLM не є детермінованими, компаніям необхідно планувати роботу з урахуванням можливих помилок — ретельно перевіряти отриману інформацію та звіряти джерела, на які спирається модель. Навіть якщо в промпті прямо вказати, щоб модель відповідала лише тоді, коли впевнена на 100%, вона все одно навряд чи скаже «я не знаю». До результатів роботи ШІ потрібно ставитися так само критично, як і до матеріалів колеги.
По-друге, важливо забезпечити модель перевіреною та взаємопов’язаною інформацією. Якість вхідних даних не менш важлива, ніж якість запиту. Чим більше модель спирається на перевірені, взаємопов’язані джерела — валідовані дослідження, внутрішні звіти, задокументовані рішення, накопичені інституційні знання, — тим точнішими й кориснішими стають її результати. Коли дані фрагментовані або розмиті, модель заповнює прогалини. Натомість чіткі та актуальні вхідні дані дозволяють ШІ міркувати в межах реальних обмежень, а не вгадувати.
По-третє, варто використовувати ретельно сформульовані промпти. Чим загальніший запит — тим загальніша відповідь. Контролювати результат значно краще, якщо надавати релевантний контекст і вихідні матеріали, а потім ставити конкретне запитання: «Дай відповідь на це питання лише на основі наданих даних і вкажи, звідки взята інформація». Це радикально знижує кількість галюцинацій. Можна також підкреслити необхідність точності: «Якщо ти не впевнена у відповіді на 100% — так і скажи. Точність тут критично важлива».
ШІ як система, а не чарівна скринька
ШІ — потужний інструмент, який дедалі глибше інтегрується в робочі й повсякденні процеси. Однак важливо усвідомлювати: це не чарівна скринька, а недосконала система, що відображає дані й підходи, закладені в її навчання.
Лише відмовившись від очікувань досконалості, можна використовувати ШІ так, як він працює найкраще — поруч з людиною, — щоб досягати реальної ділової цінності.
