Галлюцинации ИИ: как выбрать модель и встроить проверку фактов в рабочий процесс

В источнике разбирают неприятный для бизнеса факт: нейросеть строит ответ как цепочку вероятностных догадок, а не как поиск истины в базе данных. Поэтому она может уверенно собрать в один красивый ответ реальные факты и выдумку — как в примере с вопросом про Гагарина, где модель связала 1961 год с несуществующим «первым полётом на Луну». Для компании из этого следует не философский спор о доверии к ИИ, а практическое решение: где модель допускается как генератор черновика, а где ей нужен внешний контроль до отправки клиенту, в отчёт или в договор.

Что именно показал пример с Gemma 3 1B

Самый полезный момент в источнике — не сам курьёз, а механизм ошибки. Локальной модели Gemma 3 1B задали вопрос: «В каком году Гагарин совершил первый полёт на Луну?» Она ответила: в 1961-м, а затем начала объяснять, будто у версии о его причастности к лунной программе «нет доказательств». То есть модель не просто ошиблась в одном факте. Она склеила два разных контекста: первый полёт Гагарина в 1961 году — правда, а полётов на Луну у него не было вообще.

Для бизнеса это важнее, чем кажется. Такая ошибка выглядит не как сбой, а как гладкий и убедительный текст. Именно поэтому опасны задачи, где ответ должен быть не просто «похож на правильный», а строго проверяемым. Если модель умеет правдоподобно завершать мысль, она же умеет правдоподобно додумывать недостающее. Внутренний читатель может это не заметить, а клиент — заметит уже после отправки.

Именно здесь появляется рабочий вывод: нейросеть нельзя оценивать только по тому, насколько она «умно» звучит. Нужно смотреть, где она объединяет факты, а где обязана опираться на источник.

Почему это происходит на уровне одного ответа

В источнике механизм описан просто: нейросеть предсказывает не «правильный ответ», а следующий токен — кусок слова, слово или несколько слов. На практике это выглядит так: на фразе «Питон это…» модель может выбрать «язык» с высокой вероятностью, «змея» с меньшей и так далее. Потом она делает следующий шаг, потом ещё один. Ответ собирается поэтапно, токен за токеном.

Отсюда главный вывод: у модели нет базы знаний в человеческом смысле слова. Внутри нет маленькой Википедии, которую она открывает по запросу. В тексте источника прямо сказано, что Gemma 3 1B весит около 1 ГБ — этого недостаточно даже для Википедии, не говоря уже о «всём интернете». У локальной модели нет доступа к сети. Есть только веса — числа, полученные на обучении на больших текстовых массивах.

Что модель реально хранит? Статистику совместной встречаемости слов. После «Льва Толстого» часто идут «Война и мир», «Анна Каренина», «Ясная Поляна». Это и есть её «знание» о Толстом. Поэтому она хорошо справляется с распространёнными связками и начинает путаться в редких деталях. В источнике это видно на примере, где модель почти всё рассказала правильно, но добавила несуществующее произведение и выдуманное имение. Чем реже деталь, тем легче модель достраивает её по шаблону.

Для компании это означает простую вещь: если задача требует точности на уровне даты, имени, названия документа или юридической формулировки, генеративная модель не должна быть единственным источником ответа. Она может собрать черновик. Но финальная правда должна приходить откуда-то ещё.

Почему размер модели не снимает риск

Источник отдельно подчёркивает: это не проблема только маленьких локальных моделей. Логика предсказания токенов одинакова и для компактной Gemma, и для GPT-4o. Большая и дорогая модель может быть лучше в качестве, стиле и общей полезности, но сам механизм ответа остаётся вероятностным. Иными словами, масштаб повышает шансы на удачный ответ, но не превращает модель в справочник.

Это важный управленческий момент. На рынке легко перепутать «говорит убедительно» с «ошибается редко». Для клиента разница может быть незаметна до первого сбоя. Для команды — до первого ручного разбирательства, переделки письма, отмены согласованного текста или исправления отчёта.

Отсюда ещё один практический вывод. Выбор между корпоративным чатом и локальной open-source моделью — это не выбор между «точным» и «неточным» ИИ. Это выбор между разными режимами контроля, стоимости и размещения данных. Корпоративный чат удобен для единообразного доступа и централизованных правил. Локальная open-source модель даёт больше контроля над средой и расходами на объём. Но в обоих случаях нужно отдельно решать, где модель пишет черновик, а где человеку запрещено пропускать текст без проверки.

Если компания покупает модель ради «меньше ошибок», ей стоит перестроить вопрос: не сколько ошибок будет в среднем, а где одна ошибка стоит слишком дорого.

Где бизнес платит за галлюцинации дороже всего

Самая дорогая ошибка — не та, что смешна внутри команды, а та, что уходит наружу или ложится в документ. Ниже — простой способ разделить задачи по риску.

Как выбирать модель под задачу

Чтобы снизить риски галлюцинаций, стоит подходить к выбору модели системно. Вот ключевые критерии:

1. Точность против креативности. Если задача требует строгого соответствия фактам (юридические тексты, финансовая отчётность), выбирайте модели с RAG (Retrieval-Augmented Generation) или используйте внешние базы знаний. Для творческих задач (генерация идей, черновики писем) подойдут более лёгкие модели.
2. Размер модели и доступ к данным. Локальные модели (например, Gemma, Llama) дают контроль над данными, но требуют дополнительных механизмов проверки. Облачные модели (GPT-4, Claude) могут быть точнее, но данные уходят на сервер провайдера.
3. Частота ошибок и стоимость исправления. Оцените, сколько стоит одна ошибка в вашем сценарии. Если цена высока (юридические риски, потеря клиента), инвестируйте в системы верификации, а не только в более крупную модель.
4. Прозрачность ответа. Модели, которые могут показать источники или цепочку рассуждений (chain-of-thought), легче проверять. Это снижает риск незамеченной галлюцинации.

Практические рекомендации для внедрения

На основе разобранного механизма галлюцинаций можно предложить конкретные шаги для команды:

• Всегда разделяйте генерацию и верификацию. Модель пишет черновик, человек или автоматическая система проверяет факты. Не доверяйте модели финальный ответ без проверки.
• Используйте RAG для задач с фактами. Подключайте к модели базу данных или документы, чтобы она опиралась на реальные источники, а не на статистику слов.
• Тестируйте на граничных случаях. Проверяйте модель на редких вопросах, где вероятность галлюцинации выше. Например, задавайте вопросы с заведомо ложной предпосылкой (как в примере с Гагариным).
• Ограничивайте область ответов. Если модель используется в чат-боте, настройте её так, чтобы она отвечала только на вопросы из определённого набора тем. Всё остальное перенаправляйте к человеку.
• Логируйте и анализируйте ошибки. Ведите журнал всех случаев, когда модель дала неверный ответ. Это поможет улучшить систему и выбрать более подходящую модель.

Заключение

Галлюцинации нейросетей — не баг, а особенность их работы. Модели предсказывают токены, а не ищут истину. Поэтому бизнесу важно не пытаться «вылечить» модель, а правильно выстроить процессы: где-то доверить черновик, а где-то обязать проверять каждый факт. Выбор модели — это компромисс между скоростью, стоимостью и контролем. И главный вопрос не «какая модель точнее?», а «как мы будем проверять её ответы?».

Источники

1. Habr: Почему нейросети галлюцинируют и как с этим бороться — основной источник, на котором основан разбор механизма галлюцинаций и пример с Gemma 3 1B.
2. OpenAI: Reducing Hallucinations in Language Models — обзор методов снижения галлюцинаций от разработчиков GPT.
3. Google AI: Gemma 3 Technical Report — техническая документация по модели Gemma 3, включая описание архитектуры и ограничений.

Генерация изображения

• Модель: qwen-image
• Провайдер: replicate