Иногда модель отвечает так, будто у нее за спиной целая библиотека, а по факту в тексте прячутся выдуманные детали. Галлюцинации ИИ чаще всего появляются там, где не хватает контекста, а запрос звучит слишком широко или слишком самоуверенно.
Почему ИИ вообще «галлюцинирует»?
ИИ не «врет» из вредности и не пытается вас обмануть: он продолжает текст так, чтобы он выглядел правдоподобно. Если в вопросе есть пробелы, модель может заполнить их наиболее вероятным на вид вариантом.
Перед тем как разбирать признаки и техники, полезно держать в голове общий контекст: как использовать искусственный интеллект в работе и учебе, чтобы он помогал, а не создавал новые риски. В этом смысле хорошо работает практичный сценарий для ИИ — он задает «рамки» задачи.
Что безопасно делать сразу, а где лучше остановиться?
- Безопасно: переформулировать запрос, уточнить роль, попросить источники, проверить даты и числа.
- Умеренно: просить модель сравнить версии ответа и объяснить, где она может ошибаться.
- Рискованно: использовать вывод без проверки в медицине, финансах, юриспруденции или закупках.
Если ставка высокая, лучше сразу переключаться на проверку по первоисточникам.
В каких задачах выдумки случаются чаще всего?
Чаще всего проблемы возникают в «серой зоне»: когда нужно назвать конкретные цифры, фамилии, цитаты, версии стандартов или тонкие юридические формулировки. Микросценарий: вы просите «подтвердить статистикой» идею для презентации — и получаете красивую цифру без реального источника.
Ошибка или допустимая интерпретация?
Интерпретация — это когда модель пересказывает смысл и помечает неопределенность. Ошибка — когда она утверждает конкретный факт (дата, норма, цитата) без верификации и делает вид, что это точное знание.
Красные флажки в ответах и быстрый самотест
Когда ответ выглядит слишком гладко, стоит включать «режим редактора»: проверять структуру и опорные факты.
Почему «уверенный тон» — не гарантия?
Модель может звучать убедительно даже при низкой уверенности. Если текст категоричен, но не показывает опоры (источники, шаги проверки, ограничения), это повод насторожиться.
Ложные цитаты и «ссылки-призраки» как их заметить?
Один из типичных симптомов — цитата, которая звучит правдоподобно, но не находится ни в одном поиске, или источник, который похож на реальный, но не совпадает по названию/дате. Микросценарий: вы копируете «цитату из отчета», а в отчете ее нет даже близко.
Противоречия внутри одного ответа это нормально?
Если в начале текста говорится одно, а в конце — другое (особенно про числа или условия), почти всегда это следствие генерации без единой «карты фактов». Тогда лучше остановиться и запросить уточнение: какие допущения сделаны и где границы применимости.
Мини-чеклист на 30 секунд:
- Есть ли даты, числа, версии и имена, которые можно проверить отдельно?
- Сходятся ли определения и термины по всему тексту?
- Есть ли хотя бы один проверяемый первоисточник?
После такой быстрой проверки обычно сразу видно, где ответ нужно «приземлить».
Как перепроверять факты быстро и без паранойи?
Цель — не поймать ИИ на ошибке, а сделать результат надежным. Для этого помогает простая последовательность: сначала фиксируем «якорные» утверждения, затем проверяем их по независимым источникам.
Шаг 1: выделите то, что обязательно должно быть правдой
Отметьте 3–5 тезисов, без которых ваш вывод теряет смысл: цифра, дата, правило, цитата, список условий. Ожидаемый результат: вы понимаете, что именно проверяете, а не проверяете все подряд. Если тезисов слишком много, откатитесь и попросите ИИ сократить ответ до ключевых утверждений.
Шаг 2: проверьте первоисточник, а не пересказ
Лучше один официальный документ или исходный отчет, чем десять перепечаток. Здесь хорошо сочетается привычка «как проверять ответы ИИ» с дисциплиной ссылок: если источники не находятся, ответ нельзя считать надежным.
Шаг 3: сверка по двум независимым точкам
Если факт важен, найдите подтверждение в двух местах, не связанных копипастой. Ожидаемый результат: исчезают «красивые» выдуманные детали. Если подтверждение не находится, откат простой: замените утверждение на осторожную формулировку и пометьте неопределенность.
| Проверка | Где сверить | Что считать успехом |
| Цифры и статистика | Официальный отчет | Совпадают Период и Методика |
| Цитата | Полный текст источника | Есть Контекст и Автор |
| Даты и версии | Документация/релиз-ноты | Совпадает Номер версии |
| Термины | Глоссарий/стандарт | Определение Одно и То же |
Как снизить вероятность ошибок в промпте?
Хороший промпт — это не магическая фраза, а понятные рамки: роль, контекст, ограничения, критерии качества. И да, навык как писать промпты для ИИ обычно окупается быстрее любых «лайфхаков».
Как задать роль и контекст, чтобы ответ стал точнее?
Попросите модель быть, например, «редактором», «аналитиком» или «помощником преподавателя» и добавьте входные данные: аудитория, цель, формат, допустимый уровень уверенности.
Какие ограничения и критерии реально работают?
Задайте правила: «не придумывай источники», «если не уверен — скажи», «дай варианты с вероятностью». Ожидаемый результат: уменьшается число категоричных утверждений. Если ответ стал слишком осторожным, откат простой: попросите 2 версии — строгую (только проверяемое) и рабочую (с гипотезами).
Стоит ли доверять AI Overviews?
Если вы активно читаете выдачу, полезно понимать, как пользоваться AI Overviews и при этом не терять критичность: воспринимайте их как черновую справку и всегда проверяйте первоисточник. Для практики подойдет материал про структуру промпта для ИИ: он помогает заранее требовать ссылки и оговаривать ограничения.
Вопросы, которые задают чаще всего
Можно ли полностью убрать галлюцинации?
Полностью — нет, но их можно сильно снизить: сужайте задачу, требуйте источники и отделяйте факты от интерпретаций.
Почему ИИ выдает несуществующие ссылки?
Он пытается «закрыть» запрос ожидаемым форматом ответа. Если ссылки критичны, требуйте точные названия документов и проверяйте их вручную.
Что делать, если ответ выглядит правдоподобно, но я сомневаюсь?
Сделайте короткую верификацию: проверьте 2–3 якорных факта и попросите модель перечислить, где она может ошибаться.
Почему модель путает цифры и единицы?
Часто это следствие плохого контекста или смешения источников. Помогает явный формат: «единицы измерения такие-то, период такой-то, округление такое-то».
Если относиться к ИИ как к сильному черновику, а не к «источнику истины», качество результата растет резко: вы экономите время и при этом не отдаете контроль над фактами.
