Halucynacja modelu: dlaczego pewny ton nie znaczy trafnej odpowiedzi

Redakcja Doba AIOpublikowano 7 sierpnia 2026Sprawdzone 6 września 20269 min czytania

Halucynacja AI to odpowiedź, która przedstawia nieprawdziwą lub niepopartą dostarczonym materiałem informację tak, jakby była ustalonym faktem. Może mieć postać wymyślonego cytatu, błędnej daty albo szczegółu dopisanego do streszczenia. Poprawna polszczyzna i spokojny, stanowczy ton nie potwierdzają jej trafności. [2] [3]

Dla osoby piszącej artykuł problem zaczyna się wtedy, gdy taki szczegół trafia do publikacji. Tekst może brzmieć dobrze, a jednocześnie przypisywać produktowi nieistniejącą funkcję. Dlatego warto oddzielić dwie czynności: przygotowanie wersji roboczej i potwierdzenie faktów. Model może pomagać w obu, ale wynik sprawdzenia musi prowadzić do dowodu, który da się obejrzeć.

Czym jest halucynacja AI?

W rozmowach o modelach językowych słowo „halucynacja” opisuje wadliwy wynik, nie doświadczenie psychiczne. Nie trzeba zakładać świadomego kłamstwa, aby wyjaśnić powstanie błędu. OpenAI opisuje takie odpowiedzi jako wiarygodnie brzmiące, lecz fałszywe twierdzenia. [1]

Przy pracy z dokumentami liczy się także zgodność z wejściem. Jeżeli raport mówi o planowanym otwarciu biura, a streszczenie przedstawia je jako już działające, model zmienił status zdarzenia. Nawet gdy biuro powstanie później, streszczenie nie oddaje wiernie przekazanego materiału.

Nie każda fikcja jest halucynacją. Wymyślona nazwa w opowiadaniu realizuje polecenie twórcze. Ta sama nazwa przedstawiona jako rzeczywisty autor badania wymaga potwierdzenia. Praktycznym kryterium jest to, czy czytelnik ma potraktować daną treść jako fakt.

Dlaczego model zmyśla?

W pretreningu model językowy uczy się przewidywać kolejne fragmenty tekstu na podstawie wzorców w danych. Nie otrzymuje przy każdym zdaniu etykiety potwierdzającej jego prawdziwość. Wyuczona znajomość języka pozwala zbudować wiarygodne zdanie także wtedy, gdy brakuje podstaw do podania konkretnej daty czy nazwiska. [1]

Badacze OpenAI wskazują również problem sposobu oceniania: jeśli punkty przyznaje się za trafienia, a przyznanie się do niewiedzy nie daje korzyści, zgadywanie może poprawiać wynik testu. Nie jest to jedyna przyczyna błędów ani opis świadomej decyzji modelu. Pokazuje jednak, dlaczego większa liczba udzielonych odpowiedzi nie musi oznaczać większej rzetelności. [1]

Sam styl wypowiedzi nie pozwala rozstrzygnąć, czy konkretne twierdzenie jest poprawne. Sformułowania „zdecydowanie” czy „bez wątpienia” nie zastępują źródła. Również ostrożne „prawdopodobnie” nie czyni błędnej informacji prawdziwą. Sprawdzamy treść, a nie siłę deklaracji.

Jak wyglądają błędne odpowiedzi?

Poniższe przykłady są wymyślone na potrzeby wyjaśnienia. Nie opisują rzeczywistych produktów ani wyniku testu konkretnego modelu. Pokazują, co dokładnie warto porównać z materiałem wejściowym.

Sytuacja	Błędny wynik	Co sprawdzić
Opis lampy: podano moc 8 W.	Tekst dopisuje ładowanie USB i czujnik ruchu.	Czy dokumentacja tego wariantu potwierdza dodatkowe funkcje?
Notatka: premiera jest planowana na jesień.	Streszczenie podaje konkretny dzień premiery.	Czy źródło rzeczywiście wskazuje dzień, czy tylko przybliżony termin?
Zadanie: znajdź publikację o danym zjawisku.	Odpowiedź podaje wiarygodnie brzmiący tytuł i autora.	Czy publikacja istnieje i dotyczy przypisanego jej wniosku?
Raport: wynik wzrósł z 20 do 25.	Tekst przedstawia wzrost jako 5%.	Różnica to 5 jednostek; wzrost względny wynosi 25%.

Ostatni przykład pokazuje, że niezależnie od nazwy błędu warto osobno kontrolować rachunki. Dla wzrostu z 20 do 25 obliczenie to (25 − 20) / 20 × 100%, czyli 25%. Sama poprawnie sformatowana tabela nie potwierdza poprawności liczb.

Kiedy potrzebna jest ostrożność?

Daty, cytaty, nazwy publikacji i odwołania do źródeł należą do przykładów błędów wskazywanych w dokumentacji ChatGPT. Szczególnej uwagi wymagają również informacje aktualne: bez dostępu do odpowiednich narzędzi model może nie uwzględniać późniejszych zmian. Niedostępna strona oznacza brak możliwości jej sprawdzenia, nawet jeśli odpowiedź brzmi kompletnie. [2]

Zwróć uwagę na założenie w pytaniu. Polecenie „Wyjaśnij, dlaczego produkt dostał nagrodę” zakłada, że nagroda została przyznana. Lepsza kolejność pracy to najpierw ustalić, czy zdarzenie miało miejsce, a dopiero potem opisywać jego powody. Podobnie prośba o dokładnie dziesięć badań nie powinna oznaczać dopisywania pozycji, gdy udało się potwierdzić tylko trzy.

Dostarczenie wielu plików też nie kończy sprawdzania. W badaniu „Lost in the Middle” z 2023 r. położenie istotnej informacji wpływało na wyniki testowanych modeli, a materiał w środku długiego kontekstu bywał wykorzystywany gorzej. To wynik określonych testów, nie stała ocena wszystkich dzisiejszych modeli. [5]

Przy długiej rozmowie warto wskazać właściwy dokument i jego wersję. Więcej o dostępności materiału wejściowego przeczytasz w tekście o oknie kontekstu modelu.

Czy wyszukiwanie rozwiązuje problem?

Wyszukiwanie pozwala sięgnąć do materiału, którego model nie musi odtwarzać z parametrów. RAG, czyli generowanie wspomagane wyszukiwaniem, łączy pobieranie odpowiednich fragmentów z tworzeniem odpowiedzi. W pracy Lewisa i współautorów systemy RAG uzyskały bardziej faktograficzne odpowiedzi niż porównywany model oparty wyłącznie na pamięci parametrycznej, w badanych zadaniach generowania. [4]

Z tego wyniku nie wynika gwarancja dla dowolnego wdrożenia. Trzeba sprawdzić cały przebieg: czy odnaleziono właściwy dokument, czy jest aktualny oraz czy końcowa odpowiedź oddaje jego treść. Jeśli pobrany fragment opisuje starszy wariant lampy, nawet wierne streszczenie może być nieprzydatne do opisu nowego wariantu.

Link jest początkiem weryfikacji. Otwórz go i znajdź fragment wspierający zdanie. Sam fakt, że strona istnieje, nie dowodzi zgodności przypisanego jej twierdzenia. Osobno sprawdź, czy autor nie opisuje hipotezy, ograniczonego eksperymentu lub planu jako czegoś pewnego.

Jak sprawdzić odpowiedź AI?

Poniższa procedura jest propozycją redakcyjną do pracy z tekstem. Można ją zastosować do pojedynczego akapitu, opisu produktu lub całego artykułu. Jej celem jest zostawienie śladu, z którego wynika, skąd pochodzi każde ważne twierdzenie.

1. Wyodrębnij fakty. Zaznacz nazwiska, daty, parametry, liczby, cytaty i twierdzenia o przyczynach. Oddziel je od opinii oraz przykładów.
2. Znajdź źródło pierwotne. Dla funkcji produktu szukaj dokumentacji właściwej wersji; dla wyniku badania — samej publikacji.
3. Porównaj znaczenie. Sprawdź, czy źródło mówi dokładnie to, co tekst, z tym samym zakresem i zastrzeżeniami.
4. Skontroluj datę i obliczenia. Odróżnij datę publikacji od daty zdarzenia. Przelicz procenty, sumy i jednostki.
5. Zdecyduj o brakach. Niepotwierdzony szczegół usuń, opisz jako nieustalony albo pozostaw do dalszej weryfikacji. Nie zamieniaj braku dowodu w pewność.

Przykładowa notatka robocza może mieć trzy kolumny: twierdzenie, miejsce w źródle i decyzja redaktora. Dla lampy wpis „moc 8 W — karta produktu, sekcja parametrów — potwierdzone” dokumentuje kontrolę. Przy czujniku ruchu decyzją może być „brak informacji — usunąć”. Taka notatka jest bardziej użyteczna niż ogólne zapewnienie, że tekst został sprawdzony.

Prompt do pracy ze źródłami

Anthropic zaleca m.in. dopuszczanie odpowiedzi o braku wiedzy, ograniczanie pracy do podanych materiałów oraz wiązanie twierdzeń z fragmentami źródeł. Dokumentacja zastrzega, że takie techniki nie usuwają wszystkich halucynacji. Poniższe polecenie jest autorską propozycją wykorzystania tych zasad. [3]

Przygotuj tekst na podstawie dołączonych materiałów. Nie uzupełniaj brakujących dat, parametrów ani cytatów domysłami. Przy ważnych twierdzeniach wskaż dokument i miejsce, które je potwierdza. Oddziel informacje ze źródeł od własnych wniosków. Jeśli materiały są sprzeczne lub niewystarczające, opisz problem. Na końcu wypisz informacje wymagające dodatkowego sprawdzenia.

Do tego polecenia trzeba rzeczywiście dołączyć materiały lub zapewnić narzędzie, które je pobierze. Sam adres strony nie potwierdza, że aplikacja ją odczytała. W przypadku opisu produktu warto też wskazać dokładny wariant, aby uniknąć mieszania parametrów różnych wersji.

Co pomaga, a czego nie przeceniać?

Ponowne pytanie „Czy jesteś pewien?” może skłonić model do zmiany odpowiedzi, ale zmiana sama w sobie nie dowodzi poprawy. Badanie Huanga i współautorów, opublikowane na ICLR 2024, pokazało trudności z samodzielną korektą bez zewnętrznej informacji zwrotnej w analizowanych zadaniach rozumowania. Nie dowodzi to, że każdy model zawsze źle koryguje własny wynik. [6]

Podobnie zgodność dwóch odpowiedzi nie jest niezależnym źródłem faktów. Możesz wykorzystać drugi model do wyszukania podejrzanych miejsc, ale o rozstrzygnięciu powinien decydować dokument, pomiar lub sprawdzone obliczenie.

Przy stałym wykorzystaniu AI warto mierzyć jakość na własnych zadaniach. Dokumentacja ewaluacji OpenAI zaleca testy odpowiadające realnemu użyciu i uwzględnianie oceny człowieka. Dla redakcji oznacza to na przykład zestaw tekstów z brakującymi danymi, sprzecznymi źródłami i parametrami podobnych produktów. [7]

Zapisuj osobno błędne twierdzenia, poprawne odpowiedzi oraz uzasadnione wskazania braków. W opisie lampy pominięcie niepotwierdzonej funkcji jest lepszym wynikiem niż jej dopisanie. Taki sposób oceny nagradza rzetelność, zamiast samą długość tekstu.

FAQ: halucynacje modeli

Źródła

1. OpenAI — Why language models hallucinate — Mechanizm powstawania błędnych odpowiedzi i rola oceniania modeli.
2. OpenAI — Does ChatGPT tell the truth? — Przykłady błędów, ograniczenia wiedzy i sprawdzanie źródeł.
3. Anthropic — Reduce hallucinations — Praca na dokumentach, wskazywanie braków i odwołania do materiału.
4. Lewis i in. — Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — Badanie łączenia generowania odpowiedzi z wyszukiwaniem dokumentów.
5. Liu i in. — Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts — Badanie wykorzystania informacji w długim kontekście.
6. Huang i in. — Large Language Models Cannot Self-Correct Reasoning Yet — Ograniczenia samodzielnej korekty w badanych zadaniach rozumowania.
7. OpenAI — Evaluation best practices — Testowanie systemów na zadaniach odpowiadających rzeczywistemu użyciu.

Źródła sprawdzono 5 września 2026 r. Przykłady lampy, premiery i obliczeń są ilustracjami redakcyjnymi, nie raportem z testowania modeli.