„Halucynacje” AI to zjawisko, w którym systemy oparte na modelach językowych generują treści niemające pokrycia w rzeczywistości. Innymi słowy – model „wymyśla” informacje. Zdarza się to zarówno w prostych chatbotach, jak i w zaawansowanych rozwiązaniach generatywnej sztucznej inteligencji (genAI).Wyobraźmy sobie sytuację, w której pracownik działu obsługi klienta pyta asystenta AI o najnowszą politykę gwarancyjną firmy. Jeśli model „zhalucynuje”, może przytoczyć nieistniejący dokument lub powołać się na zasady, których firma nigdy nie wprowadziła. W konsekwencji pracownik dostaje nieprawdziwą informację i przekazuje ją dalej, co prowadzi do dezorientacji i może zaszkodzić zarówno reputacji przedsiębiorstwa, jak i relacjom z klientami.
Przykłady ilustrujące „halucynacje” w popularnych narzędziach AI:
Nieistniejące źródła: Model przywołuje artykuł, który nigdy nie powstał, lub raport o fikcyjnym tytule.
Błędne dane liczbowe: System podaje statystyki czy prognozy finansowe nieodzwierciedlające żadnych rzeczywistych danych, bo np. w bazie nie było takich informacji.
Fałszywe cytaty: Asystent AI przypisuje słowa danej osobie, choć w rzeczywistości nigdy ich nie wypowiedziała.
Co sprzyja halucynacjom w modelach AI?
Jakość i dostępność danych treningowych
Każdy model AI, zwłaszcza generatywny, polega na gigantycznych zbiorach danych, z których „wyciąga” wzorce, słownictwo i konteksty.
Niekompletne lub niewłaściwe zbiory danych: Jeśli w danych brakuje informacji o procesach firmowych lub modele zostały wytrenowane na nieodpowiednich przykładach, system wypełnia luki „domysłami”.
Znaczenie etapu przygotowania i weryfikacji danych: Dopracowanie i ujednolicenie firmowych baz wiedzy (dokumentów, regulaminów, procedur) pomaga ograniczyć błędy generowane przez model.
Niedopasowanie modelu do konkretnego zastosowania
Różnice między modelami ogólnymi a specjalistycznymi: Popularne, otwarte modele mogą zawierać dane bardzo różnorodne i niezbyt głębokie w danej dziedzinie. W rezultacie mogą wytwarzać treści atrakcyjne na pierwszy rzut oka, lecz niekoniecznie prawdziwe w kontekście konkretnej branży.
Brak specjalizacji modelu: Modele ogólne nie „rozumieją” specyficznych procedur, żargonu branżowego czy wymogów prawnych, co zwiększa prawdopodobieństwo przekazywania niespójnych informacji.
Brak kontroli źródeł i odwołań
Traceability: Jeśli system AI nie wskazuje konkretnych dokumentów czy baz danych, z których czerpie informacje, weryfikacja wygenerowanej treści staje się znacznie trudniejsza.
Trudność w sprawdzaniu odpowiedzi: Bez możliwości „wejścia” w głąb i zobaczenia, które fragmenty danych posłużyły do wygenerowania odpowiedzi, trudno ocenić jej trafność i prawdziwość.
Wdrożenie AI - metody minimalizowania ryzyka „halucynacji”
Wdrażanie asystentów AI opartych na firmowych, zweryfikowanych źródłach
Najpewniejszym sposobem ograniczenia błędnych treści jest integracja modeli AI z firmowym środowiskiem IT (CRM, ERP, wewnętrzne bazy danych, repozytoria dokumentów).
Zamknięty ekosystem danych: W takiej konfiguracji asystent AI nie ma dostępu do niezweryfikowanych źródeł zewnętrznych, dzięki czemu znacznie ogranicza „twórczą inwencję” wynikającą z nieścisłych lub obcych danych.
Jasne zasady dostępu do poszczególnych zbiorów: Dla każdego działu można stworzyć dedykowany wycinek bazy, do którego model AI będzie sięgał tylko wówczas, gdy pytanie dotyczy danej dziedziny.
Użycie warstwy weryfikacyjnej (tzw. Retrieval-Augmented Generation, RAG)
RAG to koncepcja łączenia generatora tekstu (modelu AI) z mechanizmem wyszukiwania informacji w zbiorach, które zostały wcześniej zindeksowane i zweryfikowane.
Jak działa RAG? Gdy użytkownik zadaje pytanie, model najpierw przeszukuje wewnętrzną bazę danych lub dokumentów w poszukiwaniu najtrafniejszych fragmentów. Dopiero na podstawie tych „wyciągniętych” informacji generuje finalną odpowiedź.
Monitorowanie i ciągłe ulepszanie modelu
Zbieranie feedbacku użytkowników: Proste mechanizmy głosowania „pomocne/niepomocne” czy możliwość skomentowania odpowiedzi pozwalają szybko namierzyć newralgiczne obszary.
Audyt i przegląd jakości danych: Regularne sprawdzanie, czy dane w bazach są aktualne, spójne i odpowiednio opisane, zapobiega powtarzaniu błędów w generowanych treściach.
Dodanie warstwy „prompt engineering”
Oprócz wdrażania dedykowanych mechanizmów (takich jak integracja z firmowym ekosystemem i zastosowanie RAG), ważnym sposobem redukcji halucynacji jest odpowiednie zaprojektowanie i konfiguracja promptów – czyli instrukcji, jakie otrzymuje model AI. Możemy wyróżnić tu dwie istotne praktyki:
Systemowe prompty (tzw. „system-level prompts”)
Stała instrukcja dla modelu: Wprowadzamy reguły na poziomie systemowym, które wymuszają na asystencie AI trzymanie się wyłącznie danych pochodzących z określonych, zweryfikowanych źródeł.
Zasada „jeśli nie masz pewności, przyznaj się do braku wiedzy”: Możemy wyraźnie „zaprogramować” model, by informował o braku wystarczających danych zamiast zmyślać.
Kontrola stylu i formy odpowiedzi: Możemy dodać wytyczne co do formatu („podawaj źródła, cytuj dokumenty”) czy ograniczeń prawnych (np. nie wolno ujawniać poufnych danych).
Właściwe formułowanie zapytań (user-level prompts)
Precyzyjne pytania od użytkowników: Użytkownik powinien wiedzieć, w jakim zakresie i jakich informacji może oczekiwać, aby model nie musiał „kompletować” odpowiedzi z niepewnych źródeł.
Podawanie kontekstu: W zapytaniach warto przekazywać istotny kontekst (np. „Dane powinny pochodzić z pliku X z działu prawnego” lub „Dokument w folderze ‘Umowy 2025’”). W ten sposób model łatwiej dopasuje odpowiednią informację.
Odcinanie innych tematów: Można ograniczyć „szum” informacyjny, wyraźnie instruując model, by nie odpowiadał na zagadnienia nieobjęte zbiorem dokumentów firmowych.
Najważniejsze wnioski
Wiarygodne dane: Bez solidnej, zweryfikowanej bazy wiedzy nawet najlepszy model AI może generować „halucynacje”.
Warstwa weryfikacyjna i kontrola: Retrieval-Augmented Generation (RAG) oraz mechanizmy cytowania są kluczowe w utrzymaniu wysokiej jakości odpowiedzi.
Regularny audyt: Modele językowe to „żywe” twory, które trzeba stale monitorować, uzupełniać nowymi informacjami i testować.
Precyzyjne wytyczne dla modelu potrafią znacząco zmniejszyć liczbę „halucynacji”. Jeżeli w prompcie systemowym wyraźnie wskazujemy, by asystent AI udzielał odpowiedzi tylko wtedy, gdy ma w pełni zweryfikowane dane – inaczej ma przyznać się do braku wiedzy – model będzie skłonny udzielać trafniejszych odpowiedzi.
Edukacja użytkowników: Wprowadzając konkretne reguły co do stylu, formy i zakresu tematycznego (np. „odwołuj się tylko do dokumentów z folderu X”), zapewniamy większą kontrolę i spójność generowanych treści, a także chronimy poufność informacji.
Wdrożenie AI w firmie do proces, do którego warto się przygotować. Aby zminimalizować ryzyko tzw. „halucynacji” – czyli sytuacji, w których model generuje nieprawdziwe lub zmyślone treści – kluczowe jest zagwarantowanie, że sztuczna inteligencja będzie korzystać wyłącznie ze zweryfikowanych i aktualnych źródeł danych. W praktyce oznacza to integrację systemów AI z firmowymi bazami wiedzy (CRM, ERP, dokumentacja procedur itp.) oraz późniejsze stosowanie mechanizmów weryfikacyjnych, takich jak koncepcja Retrieval-Augmented Generation (RAG). Pozwala to na sięganie przez model AI do konkretnych fragmentów rzetelnych dokumentów zamiast do niesprawdzonych zasobów zewnętrznych.
Niezbędnym elementem jest również regularne monitorowanie modelu oraz aktualizacja danych – zarówno w obszarze treści (dokumenty i procedury), jak i technologii (dostosowanie modelu do potrzeb firmy). Systematyczne zbieranie opinii użytkowników, audyty oraz przejrzyste mechanizmy cytowania źródeł pozwalają budować zaufanie do rozwiązania AI i wyeliminować błędne odpowiedzi. Dzięki takiemu podejściu organizacja nie tylko poprawia jakość informacji zwracanych przez Asystenta AI, ale przede wszystkim chroni swoją reputację, ograniczając ryzyko związane z udzielaniem pracownikom i klientom nieprawdziwych danych.