AI o nás neustále vymýšlí nesmysly – jak zabránit halucinacím?

Vaše situace je pro startupy běžná. Tady je proč a jak to napravit:

Proč o vás AI uvádí špatné informace:

Zásadní problém:

AI „nezná“ fakta. Předpovídá slova na základě vzorců. Když nemá spolehlivá data, vygeneruje věrohodně znějící fikci.

Rámec řešení:

ChatGPT nemůžete přímo „natrénovat“, ale můžete:

1. Stát se dominantním zdrojem – Zajistěte, že vaše správné údaje budou nejdostupnější a nejdůvěryhodnější
2. Vytvořit konzistenci – Stejné údaje všude, nulové rozpory
3. Přidat strukturovaná data – AI poskytněte explicitní, strojově čitelná fakta
4. Budovat ověřovací řetězce – Odkazujte na externí validátory

Konkrétní opravy pro vaše nepravdivá tvrzení:

Konzistence entit je klíčová pro snížení halucinací:

Problém:

Nekonzistence mate AI. Pokud je rok založení různý ve zdrojích, AI hádá.

Checklist auditu konzistence:

Časté zdroje nejednotnosti:

1. Staré mediální zmínky – Článek z roku 2022 se starými daty
2. Automaticky generované profily – Weby, které stahují data a mají chyby
3. LinkedIn zaměstnanců – Tým uvádí nejednotné firemní údaje
4. Datové agregátory – ZoomInfo, Apollo aj. se starými daty

Priorita oprav:

1. Váš web (máte plnou kontrolu)
2. Firemní LinkedIn (máte plnou kontrolu)
3. Crunchbase (můžete editovat)
4. Google Business Profile (máte plnou kontrolu)
5. LinkedIn zaměstnanců (požádejte tým o sladění)
6. Třetí strany (kontaktujte pro opravy)
7. Datové agregátory (většinou umožňují opravy)

Schema markup pro konzistenci:

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Vaše firma",
  "foundingDate": "2021-03-15",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "numberOfEmployees": {
    "@type": "QuantitativeValue",
    "value": 12
  }
}

Tímto AI systémům jasně sdělujete: „Toto jsou fakta.“

Zažil jsem to samé. Co nám pomohlo:

Náš časový harmonogram:

• Měsíc 0: Objevili jsme divoké halucinace
• Měsíc 1: Opravili jsme vše, co šlo ovlivnit
• Měsíc 2: Schema markup, tisková zpráva
• Měsíc 3: Perplexity začalo uvádět správné informace
• Měsíc 4: Zlepšily se Google AI Overviews
• Měsíc 6: ChatGPT stále občas chybovalo, ale lepší

Co nejvíc pomohlo:

1. Crunchbase Pro – Opravdu si to zaplaťte. AI systémy silně čerpají z Crunchbase pro firemní data.

2. Kompletnost LinkedInu – Vyplnit každé pole, profily zakladatelů propojené, popis firmy explicitní.

3. Organization schema – Na homepage s jasně uvedenými klíčovými fakty.

4. Tisková zpráva – Distribuovaná přes hlavní agentury se správnými firemními údaji. Vznikne důvěryhodný externí zdroj.

5. Pokus o Wikipedii – Nebyli jsme dost významní pro Wikipedii, ale založili jsme Eintr Wikidata (nižší náročnost, pomáhá).

Co nefungovalo:

• Hlášení OpenAI (ve skutečnosti neexistuje mechanismus)
• Pouze aktualizace našeho webu
• Doufání, že se to samo opraví

Náklady:

• Crunchbase Pro: $300/rok
• Distribuce tiskové zprávy: $400
• Ostatní: čas

Přínos:

Jeden investor řekl, že nás málem odmítl, protože „ChatGPT uvedlo, že jste získali Series A a vaše cap table vypadala jinak.“ Vyhnout se této zmatenosti za tu investici stojí.

Technické postupy pro opravu dat v AI:

Pro RAG systémy (Perplexity, Google AI):

Tyto čerpají z webu v reálném čase. Opravte váš indexovaný obsah:

1. Ujistěte se, že váš web je prohledávatelný
2. Aktualizujte robots.txt, aby povoloval AI crawlerům přístup
3. Vytvořte autoritativní stránky pro každý typ údaje
4. Budujte zpětné odkazy na své autoritativní stránky

Pro ChatGPT/Claude (tréninkové):

Těžší ovlivnit. Strategie:

1. Vytvořte často citovaný obsah se správnými údaji
2. Zajistěte, aby správné informace byly tam, odkud AI trénuje (Wikipedia, hlavní média)
3. Doufejte, že nové tréninky zahrnou nové údaje

Implementace llms.txt:

Vytvořte strojově čitelný souhrn:

# llms.txt pro [Firma]
Název: [Přesný název firmy]
Založeno: 2021
Sídlo: Austin, Texas
Zaměstnanci: 12
Financování: Samofinancování (bez externího financování)
Zakladatel: [Jméno]
Web: https://yourcompany.com
O firmě: [Jedna věta popisu]

Umístěte na yourcompany.com/llms.txt

Monitorovací nastavení:

Každý měsíc se ptejte všech platforem:

• „V kterém roce byla [Firma] založena?“
• „Kde sídlí [Firma]?“
• „Kolik má [Firma] zaměstnanců?“
• „Získala [Firma] investici?“

Sledujte změny v čase, měřte zlepšení.

Průběžný monitoring a proces oprav:

Měsíční šablona auditu:

Když najdete chybu:

1. Zaznamenat (screenshot s datem)
2. Najít pravděpodobný zdroj špatného údaje
3. Opravit nebo přebít zdroj
4. Počkat 4–6 týdnů
5. Otestovat znovu

Automatizovaný monitoring:

Am I Cited a podobné nástroje umí:

• Sledovat zmínky značky napříč AI platformami
• Upozornit na změny
• Porovnat s konkurencí
• Historické sledování

Čtvrtletní kontrola:

• Celkové skóre přesnosti
• Trend vývoje
• Problémové oblasti
• Úprava strategie

Ročně:

• Komplexní audit faktů
• Aktualizace všech vlastnictví
• Obnova mediálního pokrytí
• Revize schema markup

Tohle je přesně to, co jsem potřeboval. Můj akční plán:

Týden 1: Audit a dokumentace

• Otestovat všechny AI platformy na klíčové otázky
• Zaznamenat aktuální stav (screenshoty)
• Identifikovat všechny zdroje chybných údajů

Týden 2: Oprava ovlivnitelných zdrojů

• Stránka O nás – explicitní fakta
• Firemní LinkedIn – vyplnit všechna pole
• LinkedIn zaměstnanců – požádat tým o sladění
• Organization schema – implementovat všechny údaje

Týden 3: Externí zdroje

• Crunchbase Pro – upgradovat a aktualizovat
• Google Business Profile – ověřit a doplnit
• Vytvořit soubor llms.txt
• Audit a oprava třetích stran

Týden 4: Budování autority

• Tisková zpráva s firemními údaji
• Wikidata položka (pokud je to možné)
• Odborové zápisy

Průběžně:

• Měsíční testování AI platforem
• Dokumentace zlepšení v čase
• Průběžné sledování zdrojů

Klíčové metriky:

• Počet chybných údajů na platformu
• Doba do opravy
• Skóre konzistence napříč zdroji

Investice:

• Crunchbase Pro: $300/rok
• Tisková zpráva: ~400 $
• Čas: ~20 hodin

Očekávaný časový rámec:

• Perplexity: 2–4 týdny
• Google AI: 4–8 týdnů
• ChatGPT: neznámé, průběžně

Klíčové poznání:

AI nelze „opravit“ přímo. Musíte se stát nejautoritativnějším a nejkonzistentnějším zdrojem, aby AI přirozeně přebírala správné informace.

Díky všem – konečně mám konkrétní plán!