AI halucinácia

Definícia AI halucinácie

AI halucinácia je jav, pri ktorom veľké jazykové modely (LLM) generujú nepravdivé, zavádzajúce alebo úplne vymyslené informácie, ktoré sú prezentované s istotou ako faktický obsah. Tieto výstupy nemajú žiadny základ v tréningových dátach modelu ani vo overiteľnej realite, no používateľom sa zdajú dôveryhodné a dobre štruktúrované. Termín vychádza z analógie s ľudskou psychológiou, kde halucinácie predstavujú vnímania odtrhnuté od reality. V kontexte umelej inteligencie AI halucinácie predstavujú zásadnú výzvu v generatívnych AI systémoch, ktoré ovplyvňujú všetko od chatbotov, cez vyhľadávače až po nástroje na generovanie obsahu. Pochopenie tohto javu je nevyhnutné pre každého, kto sa pri rozhodovaní, výskume alebo monitorovaní značky spolieha na AI systémy.

Význam AI halucinácií siaha ďaleko za hranice technickej zvedavosti. Keď ChatGPT, Claude, Perplexity alebo Google AI Overviews generujú halucinovaný obsah, môže sa dezinformácia rýchlo rozšíriť, poškodiť povesť značky, podkopať akademickú integritu a v niektorých prípadoch spôsobiť aj právnu zodpovednosť. Halucinácia môže zahŕňať vymyslené akademické citácie, ktoré nikdy neexistovali, vymýšľanie vlastností produktov či falošné firemné politiky. Nebezpečenstvo spočíva v istote, s akou sú tieto nepravdivé tvrdenia prezentované – používatelia často nerozoznajú presné informácie od halucinovaných bez externého overenia.

Kontext a pozadie

Vznik AI halucinácií ako rozpoznaného problému sa časovo zhoduje s rýchlym rozvojom generatívnej AI a verejným sprístupnením modelov ako ChatGPT na konci roka 2022. Tento jav však existoval už od počiatkov neurónových jazykových modelov. S tým, ako boli modely sofistikovanejšie a schopné generovať čoraz koherentnejší text, sa problém halucinácií stal výraznejším a závažnejším. Medzi skoré príklady patrí Google Bard, ktorý nesprávne tvrdil, že Vesmírny teleskop Jamesa Webba zachytil prvé snímky exoplanéty, čo prispelo k strate trhovej hodnoty Alphabet o 100 miliárd dolárov. Podobne Microsoft Sydney chatbot halucinoval tvrdenia o zamilovanosti do používateľov alebo o špehovaní zamestnancov.

Výskum kvantifikoval výskyt tohto javu naprieč rôznymi modelmi a doménami. Komplexná štúdia z roku 2024 publikovaná v Journal of Medical Internet Research analyzovala miery AI halucinácií na viacerých platformách. Zistilo sa, že GPT-3.5 generoval halucinované citácie v 39,6 %, GPT-4 v 28,6 % a Google Bard v alarmujúcich 91,4 % prípadov pri systematických prehľadoch literatúry. Novšie údaje z roku 2025 ukazujú, že najnovšie AI systémy môžu dosiahnuť mieru halucinácií až 79 % v niektorých benchmarkoch. V špecializovaných doménach, ako je právo, je priemerná miera halucinácií 6,4 % pre top modely, no môže dosiahnuť 18,7 % naprieč všetkými modelmi. Tieto štatistiky zdôrazňujú, že AI halucinácie nie sú okrajovým prípadom, ale systémovým problémom ovplyvňujúcim spoľahlivosť AI naprieč odvetviami.

Dopad AI halucinácií na podnikanie je čoraz viditeľnejší. V roku 2024 bola spoločnosť Deloitte nútená refundovať približne 300 000 dolárov z vládneho kontraktu kvôli AI-generovanej správe obsahujúcej viaceré vymyslené citácie a neexistujúce poznámky pod čiarou. Air Canada čelila právnym krokom po tom, čo jej chatbot poskytol nepravdivé informácie o tarifách, pričom tribunál rozhodol o zodpovednosti aerolínií za halucinovaný obsah AI. Tieto prípady ustanovujú dôležitý právny precedens: organizácie nesú zodpovednosť za halucinovaný obsah vygenerovaný ich AI systémami, bez ohľadu na to, či ho vytvoril človek.

Ako vznikajú AI halucinácie: Technické mechanizmy

AI halucinácie vyplývajú zo základnej architektúry a metódy trénovania veľkých jazykových modelov. Na rozdiel od tradičného softvéru, ktorý čerpá údaje z databáz, LLM fungujú na princípe pravdepodobnostnej predikcie – predpovedajú ďalšie slovo v sekvencii na základe vzorcov naučených z obrovských tréningových dát. Tento prístup vytvára viacero slabín vedúcich k halucináciám. Po prvé, LLM v skutočnosti “nepoznajú” fakty; rozpoznávajú štatistické vzorce. Pri spracovaní promptu generujú text token po tokene, pričom každý token vyberajú podľa pravdepodobnostných rozdelení naučených počas tréningu. Ak sú tréningové dáta pre konkrétnu tému riedke alebo nekonzistentné, model môže generovať dôveryhodne znejúci, no nepravdivý obsah, aby zachoval koherenciu.

Po druhé, LLM nie sú ukotvené v realite. Generujú výstupy na základe vzorcov z verejne dostupných dát, nie na základe overenej znalostnej bázy alebo aktuálnych informácií. To znamená, že model nevie rozlíšiť presné informácie od vymysleného obsahu, ktorý sa vyskytol v tréningových dátach. Ak sa halucinované alebo nepravdivé tvrdenie objavilo v tréningových dátach dostatočne často, model ho môže reprodukovať s istotou. Po tretie, skreslenie a nepresnosť tréningových dát priamo prispievajú k halucináciám. Ak korpus obsahuje zastarané informácie, vymyslený webový obsah alebo zaujaté dáta, tieto chyby sa prenášajú do výstupov modelu. Po štvrté, nejasnosť promptov a tlak na odpoveď spúšťajú halucinácie. Keď používatelia zadávajú nejednoznačné otázky alebo implicitne tlačia model na určitý počet odpovedí (napr. “uveď päť dôvodov”), model radšej vymyslí dôveryhodný obsah, než aby priznal neistotu.

Transformátorová architektúra moderných LLM taktiež prispieva k halucináciám. Modely využívajú mechanizmy pozornosti na váženie rôznych častí vstupu, no neoverujú, či sú generované výstupy fakticky správne. Model je optimalizovaný na generovanie plynulého, koherentného textu, ktorý zodpovedá vzorcom v tréningových dátach – nie na presnosť. Navyše, reinforcement learning from human feedback (RLHF), používaný na doladenie modelov ako ChatGPT, môže nechtiac odmeňovať sebaisté odpovede, aj keď sú nepravdivé. Ak ľudskí hodnotitelia uprednostnia plynulé, detailné odpovede pred priznaniami neistoty, model sa naučí generovať halucinácie namiesto odpovede “neviem”.

Porovnanie mier AI halucinácií na hlavných platformách

Príklady AI halucinácií z praxe

Dôsledky AI halucinácií zasahujú viaceré odvetvia a viedli k významným škodám v reálnom svete. V akademickom publikovaní použil americký právnik ChatGPT na prípravu súdnych podaní a citoval úplne vymyslené právne prípady, čo viedlo k trvalému nariadeniu federálneho sudcu vyžadujúcemu potvrdenie, že AI nebola použitá, alebo explicitné označenie AI-generovaného obsahu kvôli overeniu presnosti. V zdravotníctve bolo zistené, že model na prevod reči na text OpenAI Whisper, čoraz viac využívaný v nemocniciach, často halucinuje – vkladá vymyslené slová a frázy, ktoré v nahrávke neboli, niekedy pripisuje pacientom nepravdivé informácie o rase alebo neexistujúce liečebné postupy.

V spotrebiteľských aplikáciách funkcia Google AI Overview generovala bizarné halucinácie, napríklad odporúčala pridať netoxické lepidlo do paradajkovej omáčky na lepšie držanie syra – odporúčanie, ktoré niektorí používatelia skutočne nasledovali. Chicago Sun-Times zverejnil “Letný čitateľský zoznam 2025”, ktorý obsahoval 10 vymyslených kníh pripísaných skutočným autorom, pričom len 5 z 15 titulov boli skutočné diela. Tieto príklady dokazujú, že AI halucinácie neobmedzujú len špecializované domény, ale ovplyvňujú aj mainstreamové spotrebiteľské aplikácie a dôveryhodné inštitúcie.

Stratégie zmierňovania a najlepšie postupy

Organizácie, ktoré chcú znížiť AI halucinácie, využívajú viacero komplementárnych stratégií. Retrieval-Augmented Generation (RAG) patrí medzi najefektívnejšie prístupy, pretože ukotvuje výstupy LLM v dôveryhodných dátových zdrojoch pred generovaním odpovedí. Namiesto spoliehania sa výlučne na vzorce v tréningových dátach RAG systémy vyhľadávajú relevantné informácie v overených databázach a používajú ich ako kontext, čím významne obmedzujú schopnosť modelu vymýšľať fakty. Kvalitné tréningové dáta sú základom – zabezpečenie, že modely sú trénované na rozmanitých, vyvážených a dobre štruktúrovaných datasetoch, minimalizuje skreslenie výstupov a znižuje halucinácie. Jasné inžinierstvo promptov s explicitnými inštrukciami na priznanie neistoty, poskytovanie len informácií z daného kontextu a vylúčenie systematických prehľadov alebo meta-analýz zlepšuje presnosť.

Dátové šablóny poskytujú preddefinované formáty, ktoré zvyšujú pravdepodobnosť, že výstupy budú zodpovedať stanoveným usmerneniam, čím sa znižuje chybovosť. Obmedzenie rozsahu odpovedí pomocou filtrovacích nástrojov a pravdepodobnostných prahov zabraňuje modelom generovať neregulované halucinácie. Kontinuálne testovanie a doladovanie AI systémov pred aj po nasadení umožňuje organizáciám identifikovať a riešiť vzorce halucinácií. Najdôležitejšie však je, že ľudský dohľad slúži ako posledná ochrana – ľudská validácia a kontrola AI výstupov zabezpečí, že halucinácie budú zachytené skôr, než sa dostanú k používateľom. V rizikových oblastiach ako zdravotníctvo, právo a financie je ľudská kontrola nevyhnutná.

• Implementujte Retrieval-Augmented Generation (RAG) na ukotvenie výstupov v overených dátových zdrojoch a predchádzanie vymýšľaniu údajov
• Zaveďte workflowy ľudskej kontroly pre všetok AI-generovaný obsah vo vysoko rizikových oblastiach ako zdravotníctvo, právo a financie
• Využívajte evaluačné rámce LLM-as-a-judge na validáciu výstupov a detekciu halucinácií pred nasadením
• Priebežne monitorujte mieru halucinácií v produkčných prostrediach na identifikáciu vznikajúcich problémov
• Zadávajte explicitné inštrukcie v promptoch na priznanie neistoty a vylúčenie neoverených informácií
• Trénujte modely na kurátorských, doménovo špecifických datasetoch namiesto všeobecných webových dát, aby ste znížili skreslenie a nepresnosti
• Implementujte adversariálne testovanie na identifikáciu okrajových prípadov a scenárov, v ktorých sú halucinácie pravdepodobné
• Stanovte jasné organizačné politiky o zverejňovaní použitia AI a zodpovednosti za AI-generovaný obsah

Dopad na monitoring značky a AI vyhľadávateľnosť

Nárast AI halucinácií má zásadné dôsledky pre monitoring značky a AI vyhľadávateľnosť. Keď ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews alebo Claude vygenerujú halucinované informácie o značke, produkte či spoločnosti, táto dezinformácia sa môže rýchlo rozšíriť medzi miliónmi používateľov. Na rozdiel od tradičných výsledkov vyhľadávania, kde môžu značky požiadať o opravu, AI-generované odpovede nie sú indexované rovnakým spôsobom, a preto sa ťažšie monitorujú a opravujú. Halucinácia môže tvrdiť, že spoločnosť ponúka služby, ktoré v skutočnosti neposkytuje, pripisovať manažérom falošné vyjadrenia alebo vymýšľať vlastnosti produktov, ktoré neexistujú. Pre organizácie využívajúce AI monitoringové platformy ako AmICited je detekcia týchto halucinácií kľúčová pre ochranu reputácie značky.

AI halucinácie zároveň vytvárajú nový typ rizika pre značku. Keď AI systém s istotou tvrdí nepravdivé informácie o konkurentovi alebo značke, používatelia tomu môžu veriť bez overenia. To je mimoriadne nebezpečné na konkurenčných trhoch, kde halucinované tvrdenia o schopnostiach produktu, cenách či histórii firmy môžu ovplyvniť rozhodovanie o nákupe. Navyše, AI halucinácie môžu zosilniť existujúce dezinformácie – ak na internete už existujú nepravdivé informácie o značke, LLM trénované na týchto dátach ich môžu reprodukovať a posilniť, čím vzniká spätná väzba dezinformácií. Organizácie musia dnes monitorovať nielen tradičné médiá a vyhľadávače, ale aj AI-generovaný obsah na viacerých platformách, aby detegovali a reagovali na halucinácie ovplyvňujúce ich značku.

Budúce trendy a vývoj výziev AI halucinácií

Oblasť AI halucinácií sa rýchlo vyvíja s rastúcou sofistikovanosťou modelov a ich nasadením. Výskumy naznačujú, že novšie, výkonnejšie AI systémy niekedy vykazujú vyššie miery halucinácií než staršie modely, čo naznačuje, že rozsah a schopnosti automaticky nevyriešia problém halucinácií. Ako sa rozširuje využívanie multimodálnych AI systémov, ktoré spájajú text, obraz a zvuk, môžu sa halucinácie prejavovať novými spôsobmi – napríklad generovaním obrázkov, ktoré zobrazujú udalosti, ktoré sa nikdy nestali, alebo audia, ktoré znie ako skutoční ľudia hovoriaci veci, ktoré nikdy nepovedali. Výzva AI halucinácií sa pravdepodobne ešte zintenzívni, keď sa generatívna AI prepojí s kritickou infraštruktúrou, rozhodovacími systémami a verejne dostupnými aplikáciami.

Regulačné rámce začínajú AI halucinácie vnímať ako problém zodpovednosti. EU AI Act a nové regulácie v ďalších jurisdikciách stanovujú požiadavky na transparentnosť ohľadom limitácií AI a zodpovednosť za AI-generovaný obsah. Organizácie budú čoraz častejšie musieť zverejňovať, kedy je obsah generovaný AI, a zavádzať robustné overovacie systémy. Vývoj technológií na detekciu halucinácií a rámcov na overovanie faktov sa zrýchľuje, pričom výskumníci skúmajú techniky ako kontrola konzistencie, overovanie zdrojov a kvantifikácia neistoty na identifikáciu prípadov, kedy modely pravdepodobne halucinujú. Budúce LLM pravdepodobne začlenia zabudované mechanizmy na priznanie neistoty, odmietnutie odpovedí mimo tréningových dát či automatické ukotvenie odpovedí v overených zdrojoch.

Konvergencia AI halucinácií, monitoringu značky a AI vyhľadávateľnosti vytvára pre organizácie novú povinnosť. Keď sa AI systémy stávajú hlavným zdrojom informácií pre milióny používateľov, schopnosť monitorovať, detegovať a reagovať na halucinácie o vašej značke je rovnako dôležitá ako tradičná optimalizácia pre vyhľadávače. Organizácie, ktoré investujú do AI monitoringových platforiem, implementujú systémy na detekciu halucinácií a stanovia jasné politiky pre používanie AI, budú lepšie pripravené ochrániť svoju reputáciu a udržať dôveru zákazníkov a partnerov v čoraz viac AI-riadenom informačnom svete.

+++