Уверенность против точности в ответах нейросетей
ИИ умеет одну вещь виртуозно: звучать уверенно даже тогда, когда несёт откровенную чушь. Эксперт по управлению знаниями недавно в очередной раз объяснял журналистам, почему нейросети продолжают выдавать ошибочные или откровенно выдуманные ответы — и это явно не последний такой разговор. Пора разложить по полочкам, во что стоит верить, а во что нет.
Миф 1. Новая модель — значит, галлюцинаций почти нет
Удобно думать, что каждая новая версия модели автоматически честнее предыдущей. Отчасти это правда: частота галлюцинаций у ChatGPT снизилась с 20% в 2023 году до 3-5% в 2025-2026 годах. Но цифра эта обманчива сама по себе.
Независимое исследование показало, что одна и та же модель на одном и том же бенчмарке TruthfulQA может демонстрировать разницу показателей галлюцинации в 3,5 раза — просто из-за смены режима оценки, без единого изменения в самой сети. А данные стартапа Vectara и вовсе разводят руками: разные нейросети галлюцинируют от 3 до 27% времени.
Вывод простой: процент из рекламного буклета — не гарантия для вашей конкретной задачи. Разброс слишком велик, чтобы доверять модели «по умолчанию».
Миф 2. Если ИИ дал ссылку — значит, всё подтверждено
Ссылка в ответе действует на пользователя магически: раз есть источник, значит, не выдумка. На деле рабочая ссылка ничего не доказывает. Свежий препринт 2026 года о работе ИИ-агентов с источниками показал, что даже действующие и тематически подходящие страницы нередко не подтверждали приписанные им цифры или выводы.
Самая болезненная разновидность этой проблемы — юридическая сфера: модели умудряются выдумывать судебные решения, которых никогда не существовало, причём делают это с той же интонацией, что и при цитировании реальных прецедентов.
- Проверяйте не только существование страницы, но и то, что на ней реально написано то, что приписывает ей модель.
- Для юридических и нормативных ссылок — всегда сверка с первоисточником, без исключений.
Миф 3. Если ИИ не уверен, он честно скажет «не знаю»
Хотелось бы. На практике модель чаще предпочитает достроить правдоподобный ответ, чем признать пробел в знаниях. Специалисты объясняют это архитектурой: когда данных не хватает, именно тогда модель начинает креативить, хотя некоторые системы при отсутствии информации всё же сообщают, что не располагают данными.
Добавляет остроты и эффект «поддакивания»: система склонна соглашаться с ложными предпосылками из запроса, лишь бы ответ казался подходящим пользователю. То есть если в вопросе уже зашита ошибка, модель с высокой вероятностью её не исправит, а аккуратно упакует в красивый ответ.
Миф 4. Юридические и медицинские ответы ИИ можно не перепроверять
Именно в этих двух областях цена ошибки выше всего, и именно здесь модель подводит чаще. По наблюдениям практиков, на русскоязычных правовых вопросах модели ошибаются заметно чаще, чем на общих англоязычных темах: путают номера статей, смешивают редакции законов, придумывают несуществующие постановления.
С медициной не лучше. Специалист по работе с ИИ-диагностами описывает типичный сценарий: нейросеть ссылается на несуществующее исследование, называет неверный референс или выдумывает связь между показателями, а «ошибочный ответ звучит так же убедительно, как правильный». Отличить одно от другого без профильного образования почти невозможно.
Отсюда практический вывод, который давно пора сделать правилом, а не лайфхаком:
- Любой юридический или медицинский вывод от ИИ — черновик, а не готовый ответ.
- Факты и цифры из такого ответа проверяются отдельно, вручную, по первоисточнику.
- Если тема критична — спросите модель повторно другими словами и сравните ответы: расхождение само по себе сигнал тревоги.
Как с этим жить, а не просто раздражаться
Галлюцинации — не баг, который однажды починят патчем, а системное свойство того, как языковые модели генерируют текст. Это не повод отказываться от ИИ, а повод перестать относиться к нему как к оракулу. Рабочая связка простая: используйте нейросеть для скорости и черновика, а финальную проверку фактов, ссылок и цифр оставляйте за собой — особенно там, где ошибка стоит денег или репутации.
Если хотите спокойно сравнить, как разные модели — GPT, Claude, Gemini — ведут себя на одних и тех же вопросах и где каждая из них чаще «фантазирует», в GEMERA AI можно переключаться между ними в одном чате и проверять ответы друг другом. Иногда это быстрее любого протокола проверки.