Halucynacje AI to jeden z największych problemów związanych z wykorzystaniem generatorów treści w marketingu i komunikacji. Model potrafi stworzyć odpowiedź, która wygląda wiarygodnie, ale zawiera przekłamane dane, nieistniejące źródła albo błędne informacje przedstawione jako fakty. W praktyce oznacza to ryzyko publikowania treści wprowadzających odbiorców w błąd.

Dla firm korzystających z AI przy tworzeniu artykułów, opisów produktów, postów czy komunikacji z klientami taki błąd może oznaczać utratę wiarygodności. Odbiorca często nie jest w stanie od razu zauważyć, że wygenerowana informacja jest fałszywa, ponieważ modele językowe formułują odpowiedzi w bardzo przekonujący sposób. Problem staje się jeszcze poważniejszy wtedy, gdy błędne treści zaczynają funkcjonować dalej w internecie jako rzekomo sprawdzone informacje.

Halucynacje nie są przypadkową usterką pojedynczych narzędzi, ale efektem sposobu działania współczesnych modeli generatywnych. Pytanie brzmi, dlaczego AI tworzy nieprawdziwe informacje i skąd bierze się ten problem?

Czym są halucynacje AI?

Halucynacje to generowanie przez modele językowe sztucznej inteligencji (ang. LLM) fałszywych informacji przedstawianych jako fakty. W praktyce oznacza to sytuację, w której system tworzy odpowiedzi brzmiące wiarygodnie i profesjonalnie, ale nie mają one oparcia w rzeczywistości.

Halucynacjami mogą być na przykład:

  • nieistniejące źródła i publikacje;
  • błędne daty;
  • wymyślone cytaty przypisywane ekspertom;
  • nieprawdziwe dane liczbowe i statystyki;
  • błędne interpretacje faktów;
  • nieprawidłowe obliczenia;
  • mieszanie faktów z fikcją lub fałszywymi treściami.

Dlaczego AI halucynacje?

AI halucynuje, ponieważ jej działanie nie polega na rozumieniu faktów ani weryfikowaniu prawdziwości informacji, lecz na generowaniu najbardziej prawdopodobnych ciągów słów na podstawie danych treningowych. Modele językowe, takie jak ChatGPT, czy Gemini analizują ogromne zbiory tekstów i uczą się wzorców językowych, a następnie wykorzystują je do tworzenia odpowiedzi, które mają być spójne i pasujące do kontekstu zapytania. W rezultacie, gdy brakuje im jednoznacznych danych lub pojawiają się luki informacyjne, mogą wygenerować treść, która brzmi wiarygodnie, ale nie ma pokrycia w rzeczywistości. Przyjrzyjmy się zatem najważniejszym przyczynom halucynacji.

Brak mechanizmu weryfikacji faktów

Modele językowe nie posiadają wbudowanego systemu sprawdzania prawdziwości informacji. Nie porównują wygenerowanych treści z rzeczywistością ani z zewnętrznymi bazami danych w czasie odpowiedzi. Ich celem jest przewidywanie kolejnych elementów tekstu, a nie ocena, czy dana informacja jest prawdziwa.

Wypełnianie luk informacyjnych za wszelką cenę 

Gdy model napotyka brak danych lub niepewność, nie sygnalizuje braku informacji. Zamiast tego generuje odpowiedź, która ma wypełnić lukę i pasować do kontekstu. Taki mechanizm sprawia, że nawet przy niepełnych danych powstają pozornie pewne i kompletne odpowiedzi.

Nauka na danych zawierających błędy

Modele są trenowane na ogromnych zbiorach tekstów z Internetu, które zawierają zarówno wiedzę poprawną, jak i błędy, sprzeczności oraz niezweryfikowane informacje. W rezultacie system może odtwarzać i wzmacniać nieścisłości obecne w danych źródłowych.

Lawina błędów 

Jeśli w wygenerowanej odpowiedzi pojawi się błąd, może on zostać wykorzystany jako punkt wyjścia do kolejnych zdań. W ten sposób nieprawdziwa informacja może się utrwalać i rozwijać w dalszej części tekstu, tworząc spójną, ale błędną narrację.

Dopasowanie językowe zamiast logicznego rozumowania

Podstawowym mechanizmem działania modeli jest dopasowanie statystyczne, czyli wybór słów i zdań, które najlepiej pasują do wcześniejszego kontekstu. Oznacza to, że odpowiedź może być językowo spójna i logicznie brzmiąca, mimo że nie wynika z faktów.

Przykłady halucynacji AI

Halucynacje AI mogą prowadzić do bardzo poważnych konsekwencji, szczególnie wtedy, gdy użytkownicy traktują wygenerowane treści jako wiarygodne źródło wiedzy. Problem staje się szczególnie niebezpieczny w obszarach takich jak medycyna czy komunikacja marketingowa, gdzie błędna informacja może realnie wpływać na decyzje i zdrowie ludzi. Oto dwa konkretne przykłady.

Halucynacje w medycynie

Jednym z najbardziej niepokojących przykładów halucynacji AI są błędne rekomendacje medyczne. Śledczy The Guardian opisali przypadek, w którym system AI Overviews sugerował osobom z rakiem trzustki unikanie tłustych posiłków. Eksperci medyczni wskazali, że taka informacja jest sprzeczna z wiedzą kliniczną, ponieważ pacjenci z tego typu nowotworem często wymagają diety wysokokalorycznej, aby utrzymać siłę organizmu i tolerancję leczenia.

Tego typu błędne zalecenia są szczególnie groźne, ponieważ mogą wprowadzać pacjentów w błąd i wpływać na ich codzienne decyzje zdrowotne. W skrajnych przypadkach może to prowadzić do niedożywienia, osłabienia organizmu i pogorszenia efektów terapii onkologicznej. Problem polega na tym, że treści generowane przez AI często brzmią autorytatywnie, co zwiększa ryzyko ich bezkrytycznego przyjęcia.

Halucynacji AI w marketingu i Social Media

Konkretnym przykładem halucynacji AI w marketingu jest sytuacja, w której model językowy, na przykład GPT 4, podczas tworzenia wpisu na bloga lub posta w mediach społecznościowych, zmyśla nieistniejące dane statystyczne, badania naukowe lub cytaty, aby uwiarygodnić swoją wypowiedź.

Przykładowy scenariusz

Użytkownik ChataGPT tworzy prompt: „Napisz post na LinkedIn o tym, że picie kawy rano zwiększa produktywność o 40% w oparciu o badania z 2024 roku”. W odpowiedzi generator kreuje następującą treść: „Jak wynika z najnowszego raportu Instytutu Kawy z 2024 roku, pracownicy pijący kawę do 9:00 rano są o 40% bardziej produktywni”. Problem polega na tym, że ani raport, ani Instytut Kawy, ani podana wartość 40 procent nie istnieją. Model nie sięgnął do żadnej realnej bazy badań, tylko wygenerował elementy, które statystycznie i językowo brzmią wiarygodnie w kontekście marketingowym. Zostały one stworzone po to, aby spełnić polecenie i nadać wypowiedzi pozory eksperckiego uzasadnienia.

Jeżeli taki post zostanie opublikowany, firma może nieświadomie rozpowszechnić fałszywą informację. W dłuższej perspektywie prowadzi to do utraty wiarygodności marki, ponieważ odbiorcy lub dziennikarze mogą próbować zweryfikować źródło danych i odkryć, że nie istnieje żaden raport ani badanie potwierdzające przedstawione twierdzenie.

Czy wszystkie modele AI halucynują tak samo?

Nie, wszystkie modele AI nie halucynują tak samo. Różne modele mają różny poziom błędów i „wymyślonych” informacji, a także różny sposób ich popełniania. Wynika to z jakości danych treningowych, architektury modelu, metod dostrajania oraz tego, czy model ma dostęp do narzędzi takich jak wyszukiwarka czy weryfikacja faktów. Nawet ten sam model może halucynować mniej lub bardziej w zależności od rodzaju pytania i kontekstu.

Nie ma jednego absolutnie oficjalnego rankingu, który byłby idealny dla wszystkich zastosowań, ale istnieją duże benchmarki (np. Vectara, HHEM, testy akademickie), które pozwalają uśrednić wyniki. Na ich podstawie można zrobić sensowny ranking 5 popularnych generatorów AI pod kątem najmniejszej liczby halucynacji (czyli od najlepszych do najgorszych).

  1. Claude – w wielu testach wypada bardzo dobrze, zwłaszcza tam, gdzie model częściej odmawia odpowiedzi zamiast zgadywać, ale nie zawsze jest #1 w każdej kategorii.
  2. ChatGPT– zwykle w ścisłej czołówce; ma tendencję do „dopowiadania” szczegółów, jeśli nie ma dostępu do kontekstu, ale dobrze reaguje na prośby o wstrzemięźliwość i cytowanie źródeł.
  3. Gemini – bardzo niskie halucynacje w części testów streszczania ale znacznie wyższe przy trudniejszych zadaniach.
  4. DeepSeek – w wielu rankingach plasuje się wyraźnie za frontowymi modelami pod względem spójności faktograficznej.
  5. Grok – wyniki są mieszane: na niektórych benchmarkach plasuje się blisko GPT, na innych (trudniejszych) wchodzi w pasmo >10% halucynacji.

Czy halucynacje AI dotyczą tylko tekstu?

Halucynacje AI nie dotyczą wyłącznie tekstu. Choć termin powstał w kontekście modeli językowych, odnosi się do sytuacji, w których model generuje treści niezgodne z rzeczywistością w różnych typach danych.

  • W modelach tekstowych halucynacje polegają na tworzeniu fałszywych informacji, takich jak zmyślone fakty, błędne wyjaśnienia lub nieistniejące źródła, które brzmią wiarygodnie, ale nie mają oparcia w danych.
  • W modelach obrazów halucynacje mogą przyjmować formę nienaturalnych elementów, na przykład dodatkowych kończyn, błędnej anatomii, zniekształconych napisów lub obiektów, które nie powinny się pojawić w scenie.
  • W audio i wideo podobne błędy objawiają się jako zniekształcone głosy, błędnie rozpoznane słowa, niespójne sceny lub obiekty zmieniające kształt między klatkami.

Wniosek jest taki, że halucynacje to ogólne zjawisko modeli generatywnych, wynikające z tego, że przewidują najbardziej prawdopodobne dane, ale nie mają pełnego zrozumienia rzeczywistości.

Autor artykułu

Filip Nocny, strateg komunikacji i SEO & Content Manager z ponad dziesięcioletnim doświadczeniem. Łączy kompetencje z zakresu komunikacji marki, marketingu treści oraz analityki cyfrowej. W codziennej pracy koncentruje się na budowaniu spójnych narracji, które odpowiadają zarówno na potrzeby użytkowników, jak i wymagania algorytmów wyszukiwarek.

 

Tags: