Когда ИИ врёт без намерения: и как это разрушает доверие.

И — это как ваш мозг, только электронный: он тоже достраивает, где не знает, просто делает это в виде алгоритма. Так что думать надо не только головой — но и за ИИ.
И — это как ваш мозг, только электронный: он тоже достраивает, где не знает, просто делает это в виде алгоритма. Так что думать надо не только головой — но и за ИИ.

Что такое конфабуляция — простыми словами

Конфабуляция — это неосознанная выдумка. Когда ИИ или человек не знает чего-то точно, но достраивает пробел в знании логически, чтобы звучать уверенно и "цельно".

ИИ при этом не врёт специально. Он просто обучен предсказывать наиболее вероятное слово или фразу на основе статистики текстов. И если нет чёткой информации — он делает логичный, но возможный, а не достоверный вывод.

🧠 Аналог у человека: ты уверен, что в детстве был в синей куртке — но фото показывает, что она была зелёной. Мозг заполнил пробел логично, но неверно.

Почему конфабуляция — это реальная угроза, а не теория

Сегодня люди используют LLM (большие языковые модели) в работе, обучении, медицине, бизнес-решениях. Но почти никто:

  • не знает, что ИИ может выдумать;
  • не проверяет источник фразы;
  • доверяет уверенной подаче ответа.

Вот реальные риски:

  • ❌ Юрист получает фейковую судебную практику, которой никогда не существовало.
  • ❌ Врач получает недостоверный список противопоказаний.
  • ❌ Студент ссылается на несуществующую книгу в дипломе.

ИИ говорит гладко. Убеждённо. Авторитетно. И ложь звучит как правда.

Почему так происходит?

Потому что модель не знает истину. Она не запоминает факты. Она просто "угадывает" следующее слово:

  • "Если человек спрашивает это, обычно в текстах встречается то — значит, я так и скажу."

Это не плохо — но это опасно без фильтрации.

Системные промпты и фильтры — это не спасение

Даже если в системном промпте написано: "Не выдумывай, ссылайся на достоверное" — модель всё равно может конфабулировать:

  • она может "сослаться" на несуществующий источник;
  • она может придумать название, чтобы заполнить пробел;
  • она может подогнать формулировку, похожую на правду.

⚠ Системный промпт — не инструкция, а просьба. У модели нет жёсткой верификации. Это как сказать "не врите", но не дать инструмента, чтобы проверить.

Как MacsArt GPT BOX решает проблему конфабуляций

В отличие от большинства ИИ-продуктов, MacsArt GPT BOX построен с учётом когнитивной фильтрации. Конфабуляции в нём:

  • 🔎 распознаются — благодаря встроенному блоку факт-чекинга;
  • 🧩 отсеиваются — если не подтверждаются контекстом;
  • 🚨 помечаются — если вероятность достоверности низкая.

Вот как это работает по шагам:

  1. Запрос пользователя — модель получает не просто текст, а осмысленный запрос, очищенный от шума.
  2. Когнитивный слой переводит его в точные смысловые структуры.
  3. Система собирает контекст: история проекта, заметки, файлы, поисковая выдача.
  4. Факт-чекинг-механизм сверяет найденную информацию между собой. Если одна часть не подтверждается другими — она помечается как потенциальная конфабуляция.
  5. Ответ формируется на основе только тех блоков, которые прошли проверку.
  6. В explain-панели пользователь может увидеть, какие источники использовались и на каком этапе модель "сомневалась".

📌 Вся цепочка мышления — прозрачна. Пользователь не остаётся один на один с "мудростью от нейросети". Он видит, как и почему выдан тот или иной ответ.

Почему большинство ИИ не справляется с этим

Большинство моделей:

  • не имеют встроенного факт-чекинга;
  • не отслеживают структуру мышления модели;
  • не сохраняют историю контекста проекта (максимум — 5–10 последних сообщений);
  • не показывают пользователю, как модель пришла к выводу.

Итог: пользователь получает текст — и не понимает, где правда, а где “очень логичная ложь”.

Почему конфабуляция — системная угроза будущего

  • Мы строим ИИ, чтобы делегировать мышление.
  • Мы доверяем ему как советчику, юристу, помощнику, консультанту.
  • Но мы не проверяем — и он не проверяет.

Это как иметь ассистента, который всегда звучит уверенно. Но 20% его советов — придуманы на ходу.

Рано или поздно это приведёт к:

  • катастрофам в юридических и медицинских системах;
  • разрушению репутации брендов;
  • подрыву доверия к самой технологии.

MacsArt: мышление > генерация

В системе MacsArt GPT BOX модель — это не просто говорилка, а мыслящая структура. Она:

  • понимает, что она знает, а что — только догадывается;
  • открыто показывает логику ответа;
  • строит нейронный вывод на проверенных блоках контекста.

Это принципиально новый подход к ИИ:

  • Не просто сказать красиво.
  • А думать честно.

📌 Вывод

Конфабуляция — это не баг. Это естественное поведение нейросети.

Опасна она не тем, что существует, а тем, что остаётся незамеченной.

Пока другие системы делают вид, что это “редкость”, MacsArt GPT BOX встроил её проверку в саму суть когнитивного слоя.

Потому что мышление без фильтра — это не интеллект. Это иллюзия.

1
Начать дискуссию