Почему нейросетям нельзя верить на слово
Как отличать уверенный тон от достоверности и превращать ИИ в проверяемый инструмент
Нейросеть может звучать блестяще — и ошибаться. Причина не в «глупости» модели, а в её природе: она предсказывает вероятные слова, а не проверяет факты. Ниже — разбор, два реальных кейса и рабочая схема, как резко снизить «галлюцинации» и получать применимые ответы.
Проблема
Мы задаём ИИ любые вопросы и доверяем уверенной подаче. Итог — красивый текст, который может быть устаревшим или неточным. В высокорисковых темах (реклама, финансы, юриспруденция, стратегия) это особенно заметно.
Почему так происходит
- Механика работы. Модель предсказывает следующее слово по статистике из обучающих данных. Это не поиск истины.
- Отсутствие актуальных источников. Без явного доступа к базе знаний/документам ИИ опирается на «усреднённые» старые тексты.
- Сила формулировки. Уверенный тон создаёт иллюзию точности — когнитивная ловушка «псевдокомпетентности».
Кейсы из практики
Кейс 1: Реклама на маркетплейсах
Запрос про типы рекламных кампаний Ozon. Ответ — структурный, «умный», но по старой классификации. Почему сломалось: модель не ходила в актуальные регламенты Ozon; сослалась на устаревшие паттерны из общего корпуса. Вывод: без свежих документов система выдаёт «правдоподобную классику», бесполезную в реальной работе.
Кейс 2: «Найди паттерны в таблице»
Сводная таблица от разных участников. ИИ «обобщил», но инсайты неприменимы: ни строгости метрик, ни проверок гипотез. Вывод: если не заданы критерии качества и способ проверки, модель сгенерирует «умный пересказ», а не аналитику.
Как снизить галлюцинации (рабочая схема из 5 шагов)
- Задайте источник данных «Опирайся только на эти документы/страницы. Игнорируй внешние знания, если они противоречат». → Подгружайте PDF/таблицы/регламенты, давайте ссылки.
- Закрепите роль и область ответственности «Ты — специалист по рекламе на Ozon. Если факт не подтверждён документом — спроси уточнение или пометь как гипотезу». → Это переводит модель из «всезнайки» в «аккуратного практика».
- Требуйте явных ссылок/цитат «К каждому факту — ссылка и цитата ≤25 слов. Без ссылки — пометка “без источника”». → Убирает «уверенно-безосновательные» тезисы.
- Форматируйте проверяемость «Выход: таблица — Тезис | Источник | Цитата | Дата актуальности | Уверенность (низкая/средняя/высокая)». → Делает качество ответа измеримым.
- Запрашивайте уточнения, если данных мало «Если источников не хватает, задай 3 уточняющих вопроса и остановись до ответа». → Лучше пауза и уточнение, чем красивый миф.
Мини-шаблоны (скопируйте и адаптируйте)
Факт-чек под задачу маркетплейсов
«Ты — специалист по рекламе на Ozon. Используй только прикреплённые регламенты и страницы справки. К каждому тезису: ссылка, цитата, дата последнего обновления. Если нет источника — пометь как гипотезу. Выход: таблица (Тезис | Источник | Цитата | Дата | Уверенность).»
Аналитика по таблицам
«Есть CSV из разных источников. Сначала опиши очистку и объединение (шаги, допущения). Затем выведи 5 проверяемых паттернов с метрикой эффекта и доверительным уровнем. Любой вывод — только после проверки на подвыборке. Дай 3 риска и 3 шага верификации.»
Частые ошибки (и быстрые правки)
- Ошибка: «Расскажи всё о теме Х». Правка: сузьте вопрос + закрепите источники + формат выхода.
- Ошибка: «Сделай аналитику» без данных. Правка: прикрепите датасеты/отчёты, опишите цели и критерии.
- Ошибка: доверие тону. Правка: требуйте ссылки, даты обновления, уверенность в процентах/уровнях.
Чек-лист перед публикацией/решением
- Источники заданы? (файлы/ссылки актуальны)
- Каждому факту соответствует ссылка и дата?
- Есть пометки «гипотеза», где данных нет?
- Формат удобен для проверки (таблица/цитаты/уверенность)?
- Сделана финальная ручная верификация критичных пунктов?
ИИ — инструмент, а не арбитр истины. Подайте источники, ограничения и формат проверяемости — и получите практический результат вместо «уверенной ерунды». Без этого модель будет лишь красиво предсказывать вероятный текст.
Вопрос к вам: было ли, что ИИ уверенно ошибался? Какие запросы/форматы помогли это исправить? Напишите в комментариях — соберу лучшие практики и сделаю продолжение.
Подписывайтесь на мой телеграм-канал, там я подготовила для вас гайд “50 способов повысить эффективность бизнеса при помощи нейросетей”. Ссылка тут!