Má někdo zkušenost s tím, že AI halucinace šíří nepravdivé informace o jejich značce? Právě jsem zjistila, že si ChatGPT vymýšlí vlastnosti produktů

Nepřeháníte. Je to skutečný a zdokumentovaný problém.

Technická realita:

AI halucinace vznikají, protože LLM jsou v podstatě predikční stroje, ne stroje na pravdu. Předpovídají nejpravděpodobnější další token na základě vzorců v tréninkových datech. Když narazí na mezery nebo rozpory v informacích, vyplní je obsahem znějícím věrohodně.

Čísla jsou znepokojující:

• Míra halucinací ChatGPT: ~12 % odpovědí
• Claude: ~15 %
• Perplexity: ~3,3 % (nižší díky RAG)
• Celosvětové ztráty podniků z AI halucinací v roce 2024: 67,4 miliardy dolarů

U méně známých značek může být míra halucinací ještě vyšší, protože je méně tréninkových dat, o která by se model mohl opřít.

Co můžete dělat:

1. Zlepšete svou digitální stopu – Více přesného, strukturovaného obsahu na autoritativních zdrojích dává AI lepší podklady

2. Zaměřte se na vysoce autoritativní platformy – Wikipedia, oborové publikace a zavedené recenzní weby mají větší váhu v tréninkových datech

3. Průběžný monitoring – Halucinace se mění s aktualizacemi modelů. Co je dnes špatně, může být příští měsíc správně (nebo naopak)

Situace není beznadějná, ale vyžaduje dlouhodobé úsilí.

Působíme ve zdravotnických technologiích, takže AI halucinace nejsou jen otázkou reputace – mohou být i otázkou souladu a bezpečnosti.

Náš noční scénář se naplnil loni:

ChatGPT řekl zájemci, že náš systém pro správu pacientů “nesplňuje požadavky HIPAA”. Přitom jsme v souladu s HIPAA od prvního dne. Museli jsme nechat právní oddělení, aby zájemci zaslalo certifikáty.

Co nám skutečně pomohlo snížit halucinace:

1. Strukturované FAQ stránky – Vytvořili jsme obsáhlé FAQ stránky se schema markupem, kde odpovídáme na každou myslitelnou otázku ohledně souladu, funkcí a možností

2. Ověření třetími stranami – Nechali jsme zmínit naše certifikáty o souladu na G2, Capterra a v oborových publikacích. AI systémy zjevně třetím stranám přikládají velkou váhu

3. Konzistentní sdělení všude – Ujistili jsme se, že web, tiskové zprávy, LinkedIn i ostatní kanály mají identické, přesné informace

4. Monitoring přes Am I Cited – Začali jsme sledovat AI zmínky týdně. Když zaznamenáme halucinace, můžeme dohledat možné zdroje a řešit je

Po 6 měsících této práce halucinace o HIPAA zmizela. Občas se objeví chyby jinde, ale u kritických souladu už jsou informace v ChatGPT i Perplexity správné.

Pohled malé firmy – tohle je pro startupy opravdu děsivé.

Máme o značce venku jen omezený obsah. Každý údaj v tréninkových datech se počítá. A zjistili jsme, že si ChatGPT v podstatě vymýšlí naši funkcionalitu podle toho, co mají konkurenti.

Je to, jako by AI hrála “slovní mad libs” s naším produktem – “Tato firma pravděpodobně má [funkci, kterou mají konkurenti]”, což pak prezentuje jako fakt.

Nejhorší halucinace, kterou jsme našli: ChatGPT uvedlo, že jsme byli “koupeni [velkým konkurentem] v roce 2024.” Přitom jsme stále nezávislí. Netuším, kde se to vzalo.

Teď mám paranoiu, že nás zájemci vyřazují kvůli naprosto smyšleným informacím, aniž by navštívili náš web.

Pohled z oblasti SEO – s nepřesnostmi ve featured snippetech bojujeme už roky. AI halucinace jsou tento problém násobený desetinásobně.

Klíčové poznání:

AI systémy čerpají ze stejného obsahu jako Google, ale SYNTETIZUJÍ místo přímého citování. To znamená, že malé chyby na vašem webu se v AI odpovědích mohou změnit ve velké chyby.

Praktické kroky, které pomáhají:

1. Nejdřív audit vlastního obsahu – Někdy mají AI halucinace původ ve starých blozích, tiskových zprávách nebo nekonzistentních informacích na vašem webu

2. Sledujte, co rankuje na vaše brandové dotazy – Pokud se dobře umisťuje nepřesný obsah třetích stran na “[vaše značka] funkce” nebo “[vaše značka] ceny”, pravděpodobně to živí tréninková data AI

3. Tvořte citovatelný obsah – Perplexity konkrétně používá RAG a cituje zdroje. Pokud je váš obsah dobře strukturovaný, bude citován přímo místo halucinací

4. Sledujte konkrétní halucinace – Dokumentujte přesně, co je špatně, testujte napříč AI platformami a sledujte, zda se to mění v čase

Přístup se strukturovanými daty je zásadní. AI systémy lépe zpracovávají strukturovaný obsah než husté odstavce.

V korporátní sféře jsme začali monitoring AI halucinací brát jako standardní součást měření zdraví značky.

Náš přístup:

Děláme čtvrtletní “AI brand audity”, kdy testujeme 50+ promptů v ChatGPT, Claude, Perplexity a Google AI Overviews. Každá odpověď je hodnocena podle přesnosti vůči oficiální produktové dokumentaci.

Aktuální statistiky z posledního auditu:

• Přesnost ChatGPT na naši značku: 73 %
• Claude: 71 %
• Perplexity: 89 %
• Google AI Overviews: 82 %

Výsledek Perplexity je výrazně lepší, protože používá živé vyhledávání a cituje zdroje. Ostatní pracují s tréninkovými daty, která jsou měsíce nebo roky stará.

Co nás překvapilo:

Některé halucinace vycházely ze STARÝCH, ale správných informací. Naše ceny se změnily před 18 měsíci a ChatGPT stále má ty staré. To není halucinace, ale zastaralá data. Efekt na zájemce je ale stejný.

Jsem novinářka, která píše o AI. Rok už sleduji problémy s přesností AI.

Co si většina lidí neuvědomuje:

AI halucinace nejsou náhodné. Řídí se vzorci podle toho, co je v tréninkových datech. Když je o vaší firmě online rozporuplné informace, AI někdy “průměruje” mezi zdroji a vytvoří hybridní fakta, která jsou částečně pravdivá a částečně smyšlená.

Příklad, který jsem zdokumentovala:

Firma A koupila produktovou řadu firmy B v roce 2023. AI nyní někdy připisuje vlastnosti firmy B firmě A a naopak. Modely slučují dva produkty, protože zprávy o akvizici je zmiňovaly společně.

Pro zadavatelku:

Halucinace s cenou (99 $ vs 29 $) může mít původ ve staré stránce s cenami, u konkurenta s podobnými cenami nebo ve srovnání třetí strany, která měla chybnou informaci. Stojí za to dohledat zdroj.

Spravujeme AI viditelnost pro 30+ klientů. AI halucinace jsou teď problém číslo 1, který klienti přinášejí.

Náš rámec:

1. Základní audit – Otestujeme 20–30 promptů na všech hlavních AI platformách, zaznamenáme každou nepřesnost

2. Analýza zdrojů – U každé halucinace se snažíme dohledat, odkud mohla falešná informace pocházet (starý obsah, záměna s konkurencí, chyby třetích stran)

3. Náprava obsahu – Vytvoříme nebo aktualizujeme autoritativní obsah, který přímo odporuje halucinaci jasnými, strukturovanými informacemi

4. Amplifikace třetími stranami – Zajistíme publikování správných informací na vysoce autoritativních webech, které mají pro AI velkou váhu

5. Monitoring – Pomocí Am I Cited sledujeme AI zmínky týdně. Halucinace se často samy opraví po aktualizaci modelů, ale mohou se objevit nové

Časová realita:

Oprava AI halucinací není rychlá. Pro výrazné zlepšení počítejte s 3–6 měsíci. Tréninková data se neaktualizují ihned a i RAG systémy potřebují čas, aby váš opravený obsah objevily a upřednostnily.

Přidávám právní pohled, protože to tu zaznělo:

Aktuální právní prostředí:

Neexistuje zavedený právní rámec, který by činil AI společnosti odpovědné za halucinace. Důkladně jsme to zkoumali. Přestože existují zákony proti pomluvě a klamavé reklamě, jejich aplikace na obsah generovaný AI je právně nejasná.

Přesto:

Některé firmy zvažují nároky typu nekalá soutěž (pokud AI halucinace prokazatelně způsobí ztrátu obchodu) a porušení spotřebitelských zákonů jednotlivých států. Ale to jsou neprověřené teorie.

Praktická rada:

Vše dokumentujte. Pokud vám zájemce výslovně sdělí, že vás odmítl kvůli dezinformaci z AI, nechte si to písemně. Pokud by se to někdy stalo žalovatelným, budete potřebovat důkazy o skutečné škodě.

Aktuálně je nejúčinnější prevence promyšlenou obsahovou strategií, ne právní cestou.

Tato diskuze mi neskutečně pomohla. Děkuji všem.

Moje poznatky a další kroky:

1. Je to skutečný, zdokumentovaný problém – Nepřeháním. Čísla (12% míra halucinací, škody 67 miliard $) potvrzují mé obavy

2. Nejdřív prověřit zdroje – Udělám audit našeho obsahu a zkontroluji, co se zobrazuje na dotazy na naši značku u třetích stran

3. Strukturovaný obsah je důležitý – Budu spolupracovat s obsahovým týmem na FAQ stránkách se schema markupem

4. Ověření třetí stranou – Musíme dostat správné informace na G2, Capterra a do oborových médií

5. Monitoring je zásadní – Nastavím Am I Cited na sledování AI zmínek. Nelze opravit to, co neměříme

6. Je třeba trpělivost – Časová osa 3–6 měsíců pro významné zlepšení je důležité vědět

Okamžitá akce:

Ozvu se zpět tomu zájemci s našimi skutečnými certifikáty a seznamem funkcí. Možná ho už nezískáme zpět, ale alespoň bude znát pravdu.

Poznámka o “správě reputace v noční můře” byla emocionální, ale upřímně – není to neřešitelné. Jen to vyžaduje jiný přístup než tradiční správa značky.