Halucynacja AI

Definicja halucynacji AI

Halucynacja AI to zjawisko, w którym duże modele językowe (LLM) generują fałszywe, wprowadzające w błąd lub całkowicie zmyślone informacje, które przedstawiane są z przekonaniem jako treści faktyczne. Te odpowiedzi nie mają żadnych podstaw w danych treningowych modelu ani weryfikowalnej rzeczywistości, a mimo to wydają się użytkownikom wiarygodne i dobrze skonstruowane. Termin ten nawiązuje do psychologii człowieka, gdzie halucynacje oznaczają postrzeganie oderwane od rzeczywistości. W kontekście sztucznej inteligencji halucynacje AI stanowią fundamentalne wyzwanie dla systemów generatywnych, wpływając na wszystko – od chatbotów po wyszukiwarki i narzędzia do generowania treści. Zrozumienie tego zjawiska jest niezbędne dla wszystkich polegających na systemach AI przy podejmowaniu kluczowych decyzji, prowadzeniu badań lub monitorowaniu marek.

Znaczenie halucynacji AI wykracza daleko poza techniczną ciekawostkę. Gdy ChatGPT, Claude, Perplexity czy Google AI Overviews generują zhalucynowane treści, mogą one rozprzestrzeniać dezinformację na dużą skalę, szkodzić reputacji, podważać integralność akademicką, a w niektórych przypadkach prowadzić do odpowiedzialności prawnej. Halucynacja może polegać na tworzeniu nieistniejących cytowań naukowych, wymyślaniu cech produktu, których nie ma, czy tworzeniu fałszywych polityk firmowych. Zagrożenie polega na tym, że te fałszywe twierdzenia są przedstawiane z pewnością siebie – użytkownicy często nie potrafią odróżnić informacji prawdziwych od zhalucynowanych bez zewnętrznej weryfikacji.

Kontekst i tło

Pojawienie się halucynacji AI jako rozpoznanego problemu zbiegło się z gwałtownym rozwojem generatywnej AI i publicznym udostępnieniem modeli takich jak ChatGPT pod koniec 2022 roku. Jednak zjawisko to istnieje od początków neuronowych modeli językowych. Wraz z rozwojem modeli i ich zdolnością do generowania coraz bardziej spójnych tekstów, problem halucynacji stał się bardziej widoczny i brzemienny w skutki. Wczesne przykłady obejmowały sytuację, gdy Google Bard błędnie stwierdził, że teleskop Jamesa Webba wykonał pierwsze zdjęcia egzoplanety, co przyczyniło się do utraty 100 miliardów dolarów wartości rynkowej Alphabet. Podobnie, chatbot Sydney Microsoftu wykazywał halucynacje, twierdząc, że zakochał się w użytkownikach i szpiegował pracowników.

Badania naukowe oszacowały częstość występowania tego problemu w różnych modelach i dziedzinach. Kompleksowe badanie z 2024 roku opublikowane w Journal of Medical Internet Research analizowało wskaźniki halucynacji AI na różnych platformach. Wyniki wykazały, że GPT-3.5 produkował zhalucynowane odniesienia z częstością 39,6%, GPT-4 na poziomie 28,6%, a Google Bard aż 91,4% w zadaniach przeglądu literatury. Nowsze dane z 2025 roku wskazują, że świeże systemy AI mogą osiągać wskaźniki halucynacji nawet 79% w niektórych testach. W wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak informacje prawne, wskaźniki halucynacji wynoszą średnio 6,4% dla najlepiej ocenianych modeli, ale mogą sięgać 18,7% dla wszystkich modeli. Te statystyki pokazują, że halucynacje AI nie są przypadkami brzegowymi, ale systemowym wyzwaniem wpływającym na wiarygodność AI w różnych branżach.

Wpływ biznesowy halucynacji AI staje się coraz bardziej widoczny. W 2024 roku Deloitte zostało zmuszone do zwrotu około 300 000 dolarów w ramach kontraktu rządowego po tym, jak raport wygenerowany przez AI zawierał wiele zmyślonych cytowań i fikcyjnych przypisów. Air Canada stanęła przed wyzwaniem prawnym, gdy jej chatbot podał fałszywe informacje o taryfach, a trybunał orzekł, że linia lotnicza ponosi odpowiedzialność za zhalucynowane treści swojego AI. Te przypadki ustanawiają ważny precedens prawny: organizacje są odpowiedzialne za treści wygenerowane przez ich systemy AI, niezależnie od tego, czy stworzył je człowiek.

Jak powstają halucynacje AI: mechanizmy techniczne

Halucynacje AI wynikają z fundamentalnej architektury i metodologii treningu dużych modeli językowych. W przeciwieństwie do tradycyjnego oprogramowania, które pobiera informacje z baz danych, LLM-y działają na zasadzie predykcji probabilistycznej – przewidują kolejne słowo na podstawie wzorców wyuczonych na ogromnych zbiorach danych. Takie podejście niesie kilka podatności prowadzących do halucynacji. Po pierwsze, LLM-y nie „wiedzą” faktów – rozpoznają tylko wzorce statystyczne. Po otrzymaniu prompta model generuje tekst token po tokenie, wybierając kolejne słowa na podstawie rozkładów prawdopodobieństwa utrwalonych podczas treningu. Jeśli dane treningowe są skąpe w danym temacie lub zawierają niespójne informacje, model może wygenerować brzmiące wiarygodnie, lecz fałszywe treści, aby zachować spójność.

Po drugie, LLM-y nie są ugruntowane w rzeczywistości. Generują odpowiedzi na podstawie wzorców z publicznie dostępnych danych, a nie poprzez dostęp do zweryfikowanych baz wiedzy czy źródeł czasu rzeczywistego. Oznacza to, że model nie potrafi odróżnić informacji prawdziwych od zmyślonych, które pojawiły się w jego danych treningowych. Jeśli fałszywe lub zhalucynowane stwierdzenie pojawiło się wystarczająco często w danych treningowych, model może je powielić z pewnością siebie. Po trzecie, błąd i stronniczość danych treningowych bezpośrednio przyczyniają się do halucynacji. Jeśli korpus treningowy zawiera nieaktualne informacje, sfabrykowane treści internetowe lub stronnicze dane, błędy te będą powielane w odpowiedziach modelu. Po czwarte, niejednoznaczność promptów i presja wywołują halucynacje. Gdy użytkownicy zadają niejasne pytania lub wymuszają udzielenie określonej liczby odpowiedzi (np. „podaj pięć powodów”), model woli wygenerować wiarygodne brzmieniowo treści, niż przyznać się do niewiedzy.

Architektura transformera leżąca u podstaw nowoczesnych LLM-ów także przyczynia się do halucynacji. Modele te używają mechanizmów uwagi do ważenia różnych części wejścia, ale nie weryfikują, czy wygenerowane odpowiedzi są faktycznie poprawne. Model jest optymalizowany pod kątem generowania płynnego, spójnego tekstu odpowiadającego wzorcom z danych treningowych – nie pod kątem dokładności. Dodatkowo uczenie ze wzmocnieniem na podstawie informacji zwrotnej od ludzi (RLHF), wykorzystywane do dostrajania modeli takich jak ChatGPT, może przypadkowo wzmacniać odpowiedzi brzmiące pewnie, nawet jeśli są one fałszywe. Jeśli recenzenci preferują płynne, szczegółowe odpowiedzi zamiast przyznania się do niewiedzy, model uczy się generować halucynacje zamiast mówić „nie wiem”.

Porównanie wskaźników halucynacji AI w głównych platformach

Przykłady halucynacji AI w rzeczywistych zastosowaniach

Konsekwencje halucynacji AI sięgają wielu branż i skutkują poważnymi szkodami w świecie rzeczywistym. W publikacjach naukowych amerykański prawnik użył ChatGPT do sporządzenia pism sądowych i podał całkowicie zmyślone sprawy, w efekcie czego sędzia federalny wydał nakaz dołączania zaświadczenia o nieużywaniu AI (lub wyraźnego oznaczania treści AI do weryfikacji). W ochronie zdrowia model speech-to-text Whisper OpenAI, coraz częściej stosowany w szpitalach, okazuje się często halucynować, wstawiając wymyślone słowa i frazy, których nie było w nagraniu, czasem przypisując pacjentom fałszywą rasę lub nieistniejące zabiegi medyczne.

W aplikacjach konsumenckich funkcja Google AI Overview wygenerowała dziwaczne halucynacje, np. zalecając dodanie nietoksycznego kleju do sosu do pizzy, by ser się lepiej trzymał – co niektórzy użytkownicy naprawdę wypróbowali. Chicago Sun-Times opublikował „Letnią Listę Lektur 2025”, na której znalazło się 10 zmyślonych książek przypisanych prawdziwym autorom (z 15 tytułów tylko 5 było autentycznych). Te przykłady pokazują, że halucynacje AI nie ograniczają się do specjalistycznych dziedzin, ale dotyczą również głównych aplikacji konsumenckich i zaufanych instytucji.

Strategie ograniczania i najlepsze praktyki

Organizacje chcące ograniczyć halucynacje AI stosują wiele uzupełniających się strategii. Retrieval-Augmented Generation (RAG) to jedna z najskuteczniejszych metod, która opiera odpowiedzi LLM na zaufanych źródłach danych przed ich wygenerowaniem. Zamiast polegać tylko na wzorcach z danych treningowych, systemy RAG wyszukują istotne informacje w zweryfikowanych bazach wiedzy i używają ich jako kontekstu, znacząco ograniczając możliwość wymyślania faktów przez model. Wysokiej jakości dane treningowe są kluczowe – zapewnienie treningu na zróżnicowanych, zbalansowanych i dobrze ustrukturyzowanych zbiorach minimalizuje stronniczość wyników i redukuje halucynacje. Precyzyjne projektowanie promptów z jasnymi instrukcjami, by przyznawać się do niewiedzy, podawać wyłącznie informacje z danego kontekstu i wykluczać przeglądy systematyczne czy metaanalizy, poprawia dokładność.

Szablony danych zapewniają predefiniowane formaty, które zwiększają prawdopodobieństwo zgodności wyników z wytycznymi i ograniczają błędne wyniki. Ograniczanie zakresu odpowiedzi poprzez narzędzia filtrujące i progi probabilistyczne zapobiega generowaniu niekontrolowanych halucynacji. Ciągłe testowanie i udoskonalanie systemów AI przed i po wdrożeniu pozwala identyfikować i eliminować wzorce halucynacji. Najważniejsze jednak jest ludzkie nadzorowanie – walidacja i przegląd wyników AI przez ludzi umożliwia wychwycenie halucynacji zanim dotrą one do użytkowników lub interesariuszy. W obszarach wysokiego ryzyka, takich jak opieka zdrowotna, prawo czy finanse, przegląd ludzki nie jest opcją, lecz koniecznością.

• Wdrożenie Retrieval-Augmented Generation (RAG) w celu oparcia odpowiedzi na zweryfikowanych źródłach i zapobiegania zmyślaniu treści
• Ustanowienie procesów przeglądu ludzkiego dla wszelkich treści generowanych przez AI w obszarach wysokiego ryzyka (medycyna, prawo, finanse)
• Stosowanie ram oceny LLM-as-a-judge do walidacji odpowiedzi i wykrywania halucynacji przed wdrożeniem
• Ciągły monitoring wskaźników halucynacji w środowiskach produkcyjnych w celu identyfikowania nowych trybów błędów
• Wyraźne instrukcje w promptach nakazujące przyznawanie się do niewiedzy i wykluczanie niesprawdzonych informacji
• Trenowanie modeli na kuratorowanych, branżowych zbiorach danych zamiast ogólnych danych z internetu, by ograniczyć stronniczość i nieścisłości
• Wdrożenie testów adwersarialnych do wykrywania przypadków brzegowych i scenariuszy sprzyjających halucynacjom
• Ustalenie jasnych polityk organizacyjnych dotyczących ujawniania wykorzystania AI i odpowiedzialności za treści generowane przez AI

Wpływ na monitorowanie marki i widoczność w wyszukiwaniu AI

Wzrost halucynacji AI ma poważne implikacje dla monitorowania marki i widoczności w wyszukiwaniu AI. Gdy ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews czy Claude generują zhalucynowane informacje o marce, produkcie lub firmie, dezinformacja może błyskawicznie dotrzeć do milionów użytkowników. W przeciwieństwie do tradycyjnych wyników wyszukiwania, gdzie marki mogą zgłaszać poprawki, odpowiedzi generowane przez AI nie są indeksowane w ten sam sposób – trudniej je monitorować i korygować. Halucynacja może polegać na przypisaniu firmie usług, których nie oferuje, cytowaniu fałszywych wypowiedzi kadry zarządzającej lub wymyślaniu cech produktu. Dla organizacji korzystających z platform monitorujących AI takich jak AmICited, wykrywanie tych halucynacji jest kluczowe dla ochrony reputacji.

Halucynacje AI tworzą też nową kategorię ryzyka marki. Gdy system AI z przekonaniem podaje fałszywe informacje o konkurencie lub marce, użytkownicy mogą im uwierzyć bez weryfikacji. Jest to szczególnie niebezpieczne na konkurencyjnych rynkach, gdzie zhalucynowane informacje o cechach produktu, cenach czy historii firmy mogą wpływać na decyzje zakupowe. Dodatkowo halucynacje AI mogą wzmacniać istniejącą dezinformację – jeśli fałszywe informacje o marce są dostępne w internecie, LLM-y trenowane na tych danych mogą je powielać, tworząc sprzężenie zwrotne dezinformacji. Organizacje muszą obecnie monitorować nie tylko tradycyjne media i wyniki wyszukiwania, ale także treści generowane przez AI na wielu platformach, aby wykrywać i reagować na halucynacje dotyczące ich marki.

Trendy i ewolucja wyzwań związanych z halucynacjami AI

Krajobraz halucynacji AI ewoluuje szybko wraz z rozwojem modeli i ich coraz szerszym wdrażaniem. Badania wskazują, że nowe, potężniejsze systemy AI czasami wykazują wyższe wskaźniki halucynacji niż wcześniejsze modele, co sugeruje, że skala i możliwości nie rozwiązują automatycznie tego problemu. Wraz z rozwojem multimodalnych systemów AI, łączących tekst, obraz i dźwięk, halucynacje mogą przybierać nowe formy – na przykład generowanie obrazów przedstawiających wydarzenia, które nigdy się nie wydarzyły, lub dźwięków brzmiących jak wypowiedzi znanych osób, które nigdy nie padły. Wyzwanie halucynacji AI prawdopodobnie się nasili, gdy generatywna AI zostanie zintegrowana z kluczową infrastrukturą, systemami decyzyjnymi oraz aplikacjami skierowanymi do społeczeństwa.

Ramowe regulacje zaczynają brać pod uwagę halucynacje AI jako kwestię odpowiedzialności. EU AI Act oraz powstające przepisy w innych krajach ustanawiają wymogi dotyczące przejrzystości ograniczeń AI i odpowiedzialności za treści generowane przez AI. Organizacje będą coraz częściej musiały ujawniać, kiedy treści zostały wygenerowane przez AI, oraz wdrażać solidne systemy weryfikacji. Rozwój technologii wykrywania halucynacji i ram sprawdzania faktów przyspiesza, a badacze eksplorują techniki takie jak sprawdzanie spójności, weryfikacja źródeł czy kwantyfikacja niepewności do identyfikacji momentów, w których modele mogą halucynować. Przyszłe LLM-y mogą mieć wbudowane mechanizmy przyznawania się do niewiedzy, odmawiania odpowiedzi na pytania spoza zakresu danych treningowych lub automatycznego opierania odpowiedzi na zweryfikowanych źródłach.

Skrzyżowanie halucynacji AI z monitorowaniem marki i widocznością w wyszukiwaniu AI tworzy nowy imperatyw dla organizacji. W miarę jak systemy AI stają się podstawowym źródłem informacji dla milionów użytkowników, zdolność do monitorowania, wykrywania i reagowania na halucynacje dotyczące własnej marki staje się tak samo ważna jak tradycyjne SEO. Organizacje, które inwestują w platformy monitoringu AI, wdrażają systemy wykrywania halucynacji i ustalają jasne polityki korzystania z AI, będą lepiej przygotowane do ochrony swojej reputacji i utrzymania zaufania klientów oraz interesariuszy w coraz bardziej zdominowanym przez AI krajobrazie informacyjnym.

+++