Искусственный интеллект

галлюцинация

галлюцинация

Галлюцинация в контексте ИИ — когда модель генерирует правдоподобный, но ложный факт: несуществующую статью закона, выдуманную цену, фейковую ссылку или цитату. Это не «ошибка опечатки», а уверенная выдумка из статистических паттернов текста.

Какие галлюцинации встречаются в маркетинге

  • Выдуманные цены, сроки и скидки в ответах бота.
  • Несуществующие кейсы и логотипы «клиентов».
  • Ссылки на статьи и законы, которых нет.
  • Цитаты руководителя, которых он не говорил.
  • Технические характеристики товара «из головы» модели.

Ограждения: RAG и запреты в промпте

МетодЧто даёт
RAG по одобренным документамОтвет только из фрагментов базы
Промпт «не знаю — так и скажи»Меньше додумывания при пробеле
Temperature нижеМеньше «креатива» в фактах
HITL на цифры и юридическоеЧеловек ловит то, что модель «уверенно» соврала
Лог и разбор инцидентовОбновление базы и промпта после кейса

Процесс в агентстве после инцидента

Зафиксировать вопрос и ответ, найти источник выдумки — промпт, дыра в базе, отсутствие HITL. Обновить документ или запрет, прогнать регрессию на 20 типовых вопросов. Не «переключили на другую модель» без смены процесса — галлюцинации есть у всех LLM.

Слева ответ с выдуманной ценой, справа ответ только из базы знаний

галлюцинация: как применяют

В агентстве галлюцинации отслеживают в RAG-ботах, черновиках контента и автоответах поддержки: любой факт с цифрой, датой или юридической формулировкой проходит human-in-the-loop и сверку с базой знаний. Для клиента это пункт политики AI governance, не «модель плохая».

Частые вопросы

Что такое галлюцинация нейросети простыми словами?

Модель уверенно говорит неправду: придумывает ссылку, цифру, имя эксперта или пункт договора. Текст читается гладко, проверка показывает — факта нет.

Почему LLM галлюцинирует?

Модель предсказывает правдоподобное продолжение текста, а не проверяет базу фактов. Без RAG и без запрета «додумывать» она заполнит пробел выдумкой.

Как снизить галлюцинации в боте поддержки?

RAG по одобренным документам, промпт «отвечай только из контекста», отказ при нехватке данных, human-in-the-loop на ответы с ценами и сроками.

Галлюцинация — это всегда ошибка разработчика?

Это свойство модели без ограждений. Ответственность за публикацию ложного факта клиенту — у процесса: кто утвердил текст, был ли фактчек.

Чем галлюцинация отличается от outdated данных?

Outdated — факт был правдой, но устарел. Галлюцинация — факта не было никогда. Обновление базы не лечит второе без смены промпта и RAG.

← К разделу «Искусственный интеллект»