Kilka słów o halucynacjach AI
Sztuczna inteligencja coraz silniej przenika codzienne operacje organizacji, stając się integralnym elementem strategii transformacji cyfrowej. Wspiera analizy danych, automatyzuje procesy, personalizuje doświadczenia użytkowników, a także generuje treści tekstowe czy wizualne. Mimo ogromnego potencjału, jednym z najbardziej niepokojących zjawisk towarzyszących rozwojowi dużych modeli językowych jest problem tzw. halucynacji AI. To sytuacje, w których system sztucznej inteligencji tworzy informacje, które nie są zgodne z rzeczywistością ani z żadnym dostępnym źródłem danych. Mogą one wydawać się prawdopodobne i spójne, ale w istocie są błędne, co niesie ze sobą konkretne ryzyka.
Na czym polega zjawisko halucynacji AI
Halucynacje AI można określić jako efekty uboczne działania statystycznych modeli predykcyjnych. Modele językowe takie jak GPT-4, Claude czy DeepSeek nie „rozumieją” świata, lecz przewidują najbardziej prawdopodobne następstwa słów na podstawie wcześniej przetworzonych danych. Działają w oparciu o mechanizmy tokenizacji, obliczeń statystycznych i transformatorów, jednak nie mają dostępu do „prawdy” w rozumieniu ludzkim. Oznacza to, że jeśli model nie posiada wystarczających danych źródłowych lub „uzna”, że odpowiedź brzmi wiarygodnie w kontekście zapytania, może ją wygenerować niezależnie od jej prawdziwości.
Raport Stanford University – Artificial Intelligence Index Report 2023 – pokazuje, że niemal jedna czwarta odpowiedzi generowanych przez modele językowe zawierała mniej lub bardziej istotne błędy merytoryczne. Jest to szczególnie widoczne w odpowiedziach o charakterze kreatywnym, opiniotwórczym lub kiedy brakuje jednoznacznych danych wejściowych.
Kiedy model „zmyśla”
Jednym z takich przykładów jest odpowiedź ChatGPT-4 na pytanie o konkretny artykuł opublikowany przez The New York Times. Model wygenerował rzekomy szósty paragraf tekstu, mimo że artykuł zawierał tylko pięć. W innym przypadku zapytany o listę najzdrowszych produktów spożywczych, chatbot przytoczył 15 pozycji, z których większość nie występowała w cytowanym źródle. AI stworzyła również całkowicie nieistniejący tytuł naukowego artykułu, sugerując, że badania dowodzą związku pomiędzy spożywaniem soku pomarańczowego a rozwojem chłoniaka.
Przykłady te nie są wyłącznie ciekawostką technologiczną. Mają realny wpływ na wiarygodność generowanych danych, a w przypadku organizacji – mogą prowadzić do błędnych decyzji, naruszeń prawnych czy utraty reputacji.
Dlaczego halucynacje występują tak często
Wśród głównych przyczyn halucynacji AI eksperci wskazują na kilka kluczowych aspektów. Po pierwsze, wiele modeli operuje na statycznych zbiorach danych, które nie są aktualizowane na bieżąco. Po drugie, mechanizmy optymalizacji językowej są projektowane tak, aby generować płynne i logicznie brzmiące wypowiedzi, niekoniecznie oparte na faktach. Po trzecie, dane treningowe często są niekompletne lub zawierają błędy, co pogłębia ryzyko wygenerowania nieprawdziwych treści. I wreszcie – większość systemów AI nie weryfikuje na bieżąco informacji z niezależnymi źródłami, chyba że są połączone z silnikami wyszukiwania lub korzystają z architektury typu RAG (Retrieval Augmented Generation).
Konsekwencje biznesowe i prawne
Zjawisko halucynacji nie powinno być postrzegane jako techniczne niedopatrzenie, ale jako istotne ryzyko strategiczne. Organizacje wykorzystujące AI do analizy danych, komunikacji z klientami czy wspierania decyzji operacyjnych muszą liczyć się z możliwością powielania błędnych informacji. Dotyczy to w szczególności sektorów regulowanych, takich jak finanse, opieka zdrowotna czy administracja publiczna.
Na gruncie prawa europejskiego, rozporządzenie AI Act, obowiązujące od sierpnia 2024 roku, nakłada na firmy obowiązek zapewnienia zgodności rozwiązań AI z wymogami przejrzystości, audytowalności oraz eliminowania tzw. czarnej skrzynki, czyli niemożliwości wyjaśnienia procesu decyzyjnego przez AI. Modele, które nie spełniają tych kryteriów, mogą zostać uznane za systemy wysokiego ryzyka lub nawet zakazane.
Jak skutecznie ograniczać problem halucynacji
W odpowiedzi na te wyzwania, coraz więcej organizacji wdraża metody prewencyjne. Jednym z rozwiązań jest korzystanie z architektury RAG, która umożliwia połączenie modelu językowego z rzeczywistą bazą wiedzy. Kolejnym podejściem jest fine-tuning, czyli dostosowanie modelu do branżowych danych, co zwiększa trafność generowanych treści. W praktyce często wykorzystuje się również strategię obniżania tzw. temperatury generacji, co ogranicza kreatywność modelu na rzecz większej przewidywalności. Coraz częściej stosowane są również rozwiązania typu human-in-the-loop, w których człowiek nadzoruje i zatwierdza wyniki działania AI przed ich wdrożeniem w środowisku produkcyjnym.
Droga do zaufanej sztucznej inteligencji
Technologia AI oferuje ogromne możliwości, ale z perspektywy organizacji jej skuteczne wykorzystanie wymaga przede wszystkim zrozumienia ryzyk i ograniczeń. Halucynacje modeli generatywnych nie są wyłącznie efektem ubocznym, ale fundamentalnym zjawiskiem, którego nie można ignorować.
Zaufanie do AI buduje się nie przez ślepe poleganie na jej wynikach, ale poprzez systemowe zarządzanie jakością i weryfikację generowanych informacji. W erze, w której algorytmy stają się współautorami decyzji biznesowych, konieczne jest tworzenie ram etycznych, operacyjnych i prawnych, które zapewnią transparentność i odpowiedzialność.
To, czy AI stanie się rzeczywistym wsparciem, czy źródłem kryzysów, zależy wyłącznie od sposobu jej integracji z ludzkimi procesami. Organizacje, które zbudują kompetencje w zakresie interpretacji i kontroli modeli językowych, będą lepiej przygotowane na cyfrową przyszłość – nie jako jej bierni uczestnicy, lecz jako świadomi architekci zmian.
