Wraz z dynamicznym rozwojem dużych modeli językowych (LLM) rośnie ich znaczenie w biznesie, nauce i codziennym życiu. Jednak jednym z najpoważniejszych wyzwań, przed jakimi stoją twórcy i użytkownicy tych systemów, są tzw. halucynacje – generowanie przez modele informacji, które są poprawne językowo, lecz nieprawdziwe merytorycznie. Zjawisko to budzi poważne obawy zarówno w kontekście etycznym, jak i praktycznym, wpływając na wiarygodność i bezpieczeństwo rozwiązań opartych na AI. W artykule omawiamy, czym są halucynacje w LLM, jakie są ich przyczyny, skutki oraz dostępne metody minimalizowania tego zjawiska, bazując na najnowszych badaniach i opiniach ekspertów z 2025 roku.
Halucynacje w dużych modelach językowych (LLM) to zjawisko polegające na generowaniu przez systemy AI wypowiedzi, które są poprawne pod względem składniowym, ale niezgodne z rzeczywistością lub wręcz całkowicie zmyślone. Nie jest to efekt celowego działania, lecz konsekwencja ograniczeń architektury LLM, które nie posiadają głębokiego rozumienia świata. Jak podkreśla Yann LeCun, główny naukowiec Meta AI, halucynacje są nieuniknioną cechą modeli LLM ze względu na ich autoregresywną naturę oraz brak ludzkiego rozumienia kontekstu. Z kolei prof. Michał Karpowicz z Samsung AI Center Warsaw wskazuje, że halucynacje mają matematyczne podłoże – wynikają ze statystycznego uogólniania, a nie z odtwarzania faktów, co sprawia, że pełna kontrola nad nimi jest niemożliwa.
Sprawdź naszą dedykowaną usługę dla GEO:
https://www.agencjawhites.pl/usluga-generative-engine-optimization
Problem ten jest szczególnie istotny w kontekście praktycznym i etycznym. Halucynacje mogą prowadzić do szerzenia dezinformacji, co w branżach takich jak medycyna, prawo czy dziennikarstwo może skutkować poważnymi konsekwencjami. Użytkownicy, ufając generowanym treściom, mogą podejmować błędne decyzje, opierając się na nieprawdziwych danych. Zapewnienie wiarygodności i rzetelności generowanych przez LLM informacji pozostaje jednym z największych wyzwań dla branży AI.
Konsekwencje tych zjawisk są poważne. Obniżają one wiarygodność systemów AI, wprowadzają użytkowników w błąd i mogą destabilizować przepływ informacji w kluczowych sektorach. Warto jednak zauważyć, że w niektórych zastosowaniach – takich jak kreatywne pisanie czy generowanie abstrakcyjnych obrazów – kontrolowane halucynacje mogą być źródłem innowacji i inspiracji.
Przeczytaj więcej o różnicach między Gemini a Perplexity:
https://www.agencjawhites.pl/blog/gemini-vs-perplexity-ai-2025
Zrozumienie źródeł halucynacji jest kluczowe dla ich ograniczania. Do najważniejszych czynników należą:
Jakość i różnorodność danych treningowych mają bezpośredni wpływ na skłonność modeli do halucynowania. Modele uczone na homogenicznych lub niekompletnych zbiorach danych wykazują ograniczoną zdolność do radzenia sobie z nowymi, nieznanymi sytuacjami. Przykładowo, systemy diagnostyczne oparte na danych z jednej populacji mogą generować błędne diagnozy dla osób spoza tej grupy. Brak różnorodności danych uniemożliwia modelom naukę pełnego spektrum zależności, czyniąc je nieodpornymi na zmienność rzeczywistego świata. Dlatego inwestycja w walidację, czyszczenie i wzbogacanie danych jest kluczowa dla budowy niezawodnych systemów AI.
Dowiedz się więcej o wyszukiwaniu wizualnym:
https://www.agencjawhites.pl/blog/wyszukiwanie-wizualne-klucz-do-przysz%C5%82o%C5%9Bci-cyfrowego-biznesu
Halucynacje generowane przez LLM stawiają przed branżą AI poważne wyzwania etyczne. Po pierwsze, istnieje ryzyko utrwalania i wzmacniania szkodliwych stereotypów obecnych w danych treningowych, co może prowadzić do dyskryminujących rezultatów. Po drugie, modele mogą nieumyślnie ujawniać wrażliwe dane osobowe, naruszając prywatność użytkowników. Wreszcie, generowanie nieprawdziwych informacji – nawet niezamierzone – sprzyja szerzeniu dezinformacji, co może mieć poważne skutki społeczne i polityczne, podważając zaufanie do technologii AI.
W kontekście zastosowań krytycznych, takich jak medycyna czy prawo, niezbędne jest wprowadzenie mechanizmów weryfikacji przez człowieka (tzw. „man in the loop”), aby ograniczyć ryzyko błędnych decyzji opartych na halucynacjach.
Ograniczanie halucynacji w dużych modelach językowych wymaga złożonego, wieloetapowego podejścia. Kluczowe strategie obejmują:
czenie ze wzmocnieniem z informacją zwrotną od ludzi (RLHF) to obecnie jedna z najważniejszych metod doskonalenia modeli językowych. Polega na angażowaniu ludzkich oceniających, którzy wybierają najbardziej wartościowe odpowiedzi spośród generowanych przez model. Dzięki temu system uczy się preferencji człowieka, co prowadzi do generowania bardziej trafnych i użytecznych treści.
Ilya Sutskever z OpenAI uważa, że dzięki RLHF halucynacje będą stopniowo zanikać. Jednakże, jak wskazują inne źródła, RLHF może faworyzować styl i subiektywną satysfakcję użytkownika kosztem precyzji merytorycznej. Dodatkowo, człowiek nie zawsze jest w stanie wykryć wszystkie halucynacje, co sprawia, że problem ten pozostaje aktualny.
Równolegle rozwijane są narzędzia do automatycznego wykrywania halucynacji, które analizują teksty generowane przez LLM pod kątem zgodności z faktami lub oceniają zdolność modelu do odróżnienia prawdziwych informacji od zmyślonych.
Halucynacje w dużych modelach językowych to złożony problem, wynikający z ograniczeń architektury, jakości danych oraz procesów uczenia. Eksperci, tacy jak Yann LeCun i prof. Michał Karpowicz, podkreślają, że zjawisko to jest nieuniknione i fundamentalne dla obecnych rozwiązań AI. Halucynacje stanowią poważne wyzwanie etyczne i praktyczne, prowadząc do dezinformacji, błędnych decyzji oraz utrwalania uprzedzeń. Jednocześnie, w niektórych obszarach – takich jak kreatywność czy sztuka – mogą być źródłem innowacji.
Aby ograniczyć ten problem, konieczne jest inwestowanie w jakość i różnorodność danych, eliminowanie uprzedzeń oraz wdrażanie zaawansowanych technik, takich jak Retrieval-Augmented Generation i RLHF. Kluczowa pozostaje także rola człowieka w procesie weryfikacji generowanych treści, zwłaszcza w zastosowaniach o wysokim ryzyku.
Jeśli szukasz sprawdzonego partnera, który wesprze Cię w obszarze AI-Search, napisz do nas.