«GPT не знает истину — он угадывает»: почему нейросеть звучит уверенно, но может ошибаться
Вы слышите уверенный ответ — и автоматически верите. Но ChatGPT не «знает» факты, он предсказывает вероятное продолжение текста по статистике из миллионов примеров. Если в обучающих данных часто рядом встречались «Австралия» и «Сидней», модель легко «догадается» неправильно и выдаст уверенно вам, что столицей Австралии является Сидней — хотя столица Австралии — Канберра. Итог: без контекста и проверки источников вы рискуете получить правдоподобную… неточность.
Как это устроено на самом деле (простыми словами)
- Что делает модель: разбивает текст на короткие фрагменты (токены) и выбирает самый вероятный следующий фрагмент.
- Откуда берётся уверенность: стиль и тон — часть статистики. Модель может говорить «уверенно», даже когда ошибается.
- Почему «угадывание» = норма: в обучающих данных есть и точные, и устаревшие, и спорные тексты. Нейросеть не отличает истину от мнения — она подбирает «наиболее вероятный» ответ.
- Пример с фразой: «На улице идёт…» → модель чаще выберет «дождь» (самый вероятный вариант), реже «снег», почти никогда «кино».
Где чаще всего возникают ошибки («галлюцинации»)
- Широкие запросы без рамок: «Расскажи всё о достопримечательностях России».
- Факты без источников: «Чем вреден препарат Х?»
- Устаревшие темы: быстро меняющиеся отрасли (ИИ, медицина, законы, цены).
- Сложные мультишаговые задачи в одном промпте (модель «теряет» детали).
Как снизить риск «выдумок»: 5 правил промтинга
1) Давайте контекст: цель, аудитория, ограничения.
«Для ребёнка 9 лет. 5 самых популярных достопримечательностей России. Простым языком. 3 факта на каждую. В конце — 3 вопроса для одноклассников.»
2) Требуйте источники (и проверяйте их).
«К каждому факту — ссылка на первоисточник/официальный сайт. Если нет надёжной ссылки — пометь «сомнительно» и поясни почему.»
3) Фиксируйте формат и критерии качества.
«Вывод — таблица: Объект | 3 проверяемых факта | Ссылка | Почему важно (≤12 слов). Без общих фраз типа «важно отметить».»
4) Используйте короткие примеры-референсы. Дайте 1–2 мини-образца нужного тона/структуры — модель точнее повторит стиль без клише.
5) Включайте итерации и самопроверку.
«Сначала черновик (120–150 слов). Затем — самокритика по 5 пунктам: факты/логика/ясность/клише/полезность. После — финальная версия с исправлениями.»
Мини-шаблоны (скопируйте и подставьте вашу тему)
Запрос фактов с проверкой источников «Подготовь краткую справку по [тема]. Аудитория — [кто]. Формат — список из 7 пунктов. К каждому пункту: тезис ≤18 слов, 1–2 проверяемых факта, прямая ссылка на первоисточник (гос/академ/официальный). Если достоверного источника нет — пометь «сомнительно», объясни риск.»
Обновление устаревающей темы «Сделай апдейт по [тема]. Сначала — что изменилось за последние 6–12 месяцев. Затем — текущий консенсус экспертов (ссылки). Отдельно — что остаётся спорным (и почему). Вывод — что применять на практике, а что требует проверки.»
Самопроверка ответа «Оцени свой ответ: 1) фактическая точность, 2) актуальность, 3) прозрачность источников, 4) логика, 5) отсутствие клише. Поставь себе оценки 1–5 и предложи правки. Перепиши с учётом замечаний.»
Когда нужен «режим с интернетом»
Если вопрос про новости, цены, законы, спецификации, исследования, обычный чат может «додумать». Ищите режимы с онлайном (поиск/«агент»/Deep Research), где в ответ прилагаются ссылки и прослеживается, откуда взялась каждая цифра. Это не панацея, но сильно снижает риск галлюцинаций.
Короткий чек-лист перед отправкой промпта
- Я чётко задал цель и аудиторию?
- Я указал формат выхода и лимиты?
- Попросил источники и самопроверку?
- Дал пример/референс нужного уровня?
- Разбил сложную задачу на шаги?
GPT не «знает истину», он предсказывает вероятности. Чем точнее вы задаёте рамки — тем меньше «выдумок» и тем полезнее ответ. Давайте контекст, требуйте источники, фиксируйте формат и не стесняйтесь итераций — тогда нейросеть станет инструментом точного мышления, а не генератором красивых, но пустых слов.
Что дальше
В моём Telegram-канале — разбор, когда включать режим Deep Research и как. Ссылка — тут!