Халюцинации в AI: Как да работим безопасно с генеративни модели

Какво представляват AI халюцинациите?

Халюцинация при AI е ситуация, при която моделът генерира уверено звучащ, но невярен или несъществуващ отговор.

Stanford HAI (Human-Centered Artificial Intelligence) обяснява подробно как и защо възникват халюцинации при големите езикови модели:

AI халюцинациите са едно от най-интересните и понякога най-проблемните явления в работата с генеративни модели.

Случвало ли ви се е AI уверено да цитира източник, който не съществува? Или да измисли детайл, който звучи логично, но е напълно погрешен?

Не сте сами.

Според научни публикации от MIT CSAIL и Stanford HAI халюцинациите са естествен страничен ефект от начина, по който работи езиковият модел — той предсказва вероятни думи, а не проверява реалността.

Понякога това може да бъде сериозен риск, защото качеството и точността са критични.

Кога се случват халюцинациите на AI?

Халюцинациите възникват, когато AI:

• запълва липсваща информация с предположения

• използва неточни или смесици от данни

• звучи убедително, независимо дали е прав или не

Защо се случват?

1. Моделите не „знаят“ истината — те работят чрез вероятности.

2. Част от обучителните данни може да са неточни.

3. Моделът не е свързан с база реални факти (освен ако не е RAG).

4. Моделът често се стреми да бъде полезен → импровизира.

Tова не е лъжа, а математическа прогнозна информация.

Как влияят халюцинациите на отделите HR и L&D?

Те могат да компрометират процеси, репутация и обучителни материали.

Примери от реални ситуации

HR пример: AI допълва с несъществуващо изискване към позиция → грешно таргетиране на кандидати.

L&D пример: AI цитира стар текст от GDPR → обучение с грешни данни → риск от несъответствие.

Корпоративен пример: AI генерира „факти“, които не могат да бъдат проверени → загуба на доверие.

Защо AI звучи толкова уверено?

Кратко обяснение: Тонът му е част от модела. Увереността не е индикатор за истина.

Психологически ефект

Чрез убедителен, професионален стил AI създава впечатление за компетентност.
Хората естествено вярват на уверен тон — ефект, описан в Harvard Business Review като „over-trust bias“.

Какво означава „over-trust bias“

Хората често вярват на информация, поднесена с уверен тон.
Не защото е вярна, а защото звученето е убедително.

Защо се случва

• Увереният тон ни създава усещане за компетентност.

• Избягваме съмнения и сложни проверки.

• Мозъкът приема „категорично = вярно“.

 Примери

• AI твърди уверено „Това е факт“, но може да греши.

• Колега казва „Няма грешка“, но пропуска важна стъпка.

• Продавач заявява „Най-добрият продукт“, без доказателства.

Какво да правим

• Проверяваме ключова информация.

• Търсим източници.

• Не се подвеждаме от уверен тон

Как да намалим риска от халюцинации (стратегии)

Кратък списък (snippet):

• добавяне на контекст

• използване на RAG

• проверка на факти

• ясно структуриране

• въвеждане на човешка проверка

1) Добавяйте контекст

Повече контекст → по-малко импровизации.

2) Използвайте RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) комбинира AI + база знания.
Това значително намалява халюцинациите.

3) Изисквайте източници

„Кой е източникът?“ е правилният въпрос.

Рискът спада рязко, когато моделът има достъп до проверена информация.

4) Задавайте структура

Структуриран промпт → структурирано мислене → по-контролируем резултат.

Пример: „Дай ми кратък списък от 7 точки, всяка до 12 думи.“

5) Human-in-the-loop

Проучванията показват: най-ефективният начин за намаляване на грешките е да се комбинират AI + човек.

Как да реагирате, ако се съмнявате в резултата