Как и любая языковая модель, GPT подвержен феномену, известному как «галлюцинации» — это случаи, когда нейросеть генерирует неправдивую или несуществующую информацию, даже если уверена в своей правоте.

Есть несколько ключевых причин, по которым ИИ может выдавать ложные ответы:

— отсутствие данных: если в обучающем наборе модели нет нужной информации, она пытается «догадаться», основываясь на уже известных шаблонах. Иногда такие догадки правдоподобны, а иногда — нет;

— ошибки в исходных данных: если модель обучалась на недостоверных источниках, она будет воспроизводить эти ошибки;

— алгоритмические особенности: даже при наличии точных данных нейросеть может сформулировать ответ таким образом, что он окажется неточным или искаженными.

Пример: студент использовал ИИ для подготовки реферата по истории. ИИ, не найдя достаточного количества информации о конкретном историческом событии, сгенерировал вымышленные даты, имена участников и детали, которые выглядели правдоподобно. Студент, не проверив данные, включил их в свою работу. Преподаватель, заметив несоответствия, обнаружил, что указанные события никогда не происходили, что привело к серьезным последствиям для оценки студента.

Этот пример показывает, как ИИ может создавать ложную информацию, если ему не хватает данных, и почему важно всегда перепроверять сгенерированные результаты.

Некоторые стратегии помогают минимизировать риск получения ложных данных.

Что не всегда работает:

— просьба предоставить ссылки: ИИ может сгенерировать правдоподобные, но несуществующие ссылки;

— запрос оценки достоверности: модель может уверенно сообщить, что информация на 90% точная, даже если это не так;

— формулировка промта с акцентом на достоверность: просьбы «отвечай только правду» не исключают галлюцинаций.

Что действительно помогает:

— перепроверка ключевых фактов: используйте поисковики или проверенные источники;

— анализ нескольких ответов: переформулируйте вопрос, чтобы проверить, насколько последовательно отвечает ИИ;

— использование ИИ как инструмента идей, а не конечного источника истины.

Галлюцинации — неизбежная особенность языковых моделей, но их можно минимизировать с помощью грамотного подхода. Чем сложнее и специфичнее запрос, тем выше вероятность ошибок. Поэтому критическое мышление и перепроверка — обязательные элементы работы с ИИ. Используйте GPT как инструмент для генерации идей, но не забывайте самостоятельно фильтровать и уточнять информацию.