Halucynacje w AI – jak je rozpoznawać i ograniczać w praktyce

Halucynacje to sytuacje, w których AI brzmi przekonująco, ale podaje nieprawdziwe informacje: nieistniejące fakty, błędne liczby, zmyślone cytaty albo fałszywe źródła. W pracy komercyjnej to jedno z największych ryzyk.

Dlaczego AI „halucynuje”?

• Model „przewiduje” kolejne słowa na podstawie wzorców, a nie sprawdza faktów.
• Gdy brakuje danych, często „domyka” odpowiedź, zamiast powiedzieć „nie wiem”.
• Zbyt ogólny prompt zmusza model do zgadywania.

5 sygnałów ostrzegawczych

• konkretne liczby bez wyjaśnienia skąd się wzięły,
• nazwy badań, raportów, ustaw lub autorów bez możliwości weryfikacji,
• pewny ton przy braku źródeł,
• sprzeczności w kolejnych akapitach,
• „za dobre”, zbyt gładkie podsumowania skomplikowanych tematów.

Prompty, które redukują halucynacje

Prompt 1: tryb ostrożny

„Odpowiadaj ostrożnie. Jeśli nie masz pewności, napisz ‘nie wiem’. Wypisz założenia i co należy zweryfikować.”

Prompt 2: kontrola źródeł

„Podaj informacje tylko, jeśli potrafisz wskazać, jak je zweryfikować. Jeśli podajesz fakty, dodaj listę elementów do sprawdzenia.”

Prompt 3: weryfikacja logiczna

„Wskaż potencjalne błędy i sprzeczności w swojej odpowiedzi. Podaj 3 alternatywne interpretacje.”

Procedura weryfikacji (szybka i skuteczna)

1. Wypisz wszystkie „twarde” twierdzenia (daty, liczby, nazwy).
2. Oceń, które są krytyczne dla decyzji.
3. Zweryfikuj krytyczne elementy w źródłach zewnętrznych.
4. Poproś AI o wskazanie ryzyk i braków w danych.

Podsumowanie

Halucynacje są normalnym zjawiskiem w pracy z AI, ale można je mocno ograniczyć: ostrożnym trybem odpowiedzi, promptami wymuszającymi założenia oraz prostą procedurą weryfikacji. Najważniejsze: nie traktuj AI jak źródła prawdy, tylko jak narzędzie do przyspieszenia myślenia.