Анти-халлюцинации и валидация: почему нейросетям тоже нужен фактчек
Недавно я наткнулась на фразу в одном из ответов ChatGPT: «Анти-халлюцинации и валидация». И, честно говоря, улыбнулась. Потому что это — квинтэссенция ошибок нейросетей на минималках. Как говориться: «Как слышится, так и пишется».
Что вообще за «халлюцинации» у нейросетей?
Если просто: это когда ChatGPT или любая другая модель начинает уверенно придумывать. Не специально — просто достраивает недостающие куски информации, чтобы ответ выглядел логичным. Это как студент, не выучивший тему, но уверенно пишущий сочинение «от души». Слог — прекрасный, смысл — нулевой.
Почему это важно бизнесу и экспертам
Когда вы используете ИИ для аналитики, маркетинга или создания контента, вам нужна точность, а не вдохновлённая чушь.
Ошибки ChatGPT могут:
1. испортить доверие аудитории, если “факты” окажутся выдуманными;
2. ввести команду или клиентов в заблуждение;
3. подорвать эффективность решений, если модель ошиблась в цифрах.
Что с этим делать
✅ 1. Проверяйте факты. Если в ответе есть цифры, даты, имена — уточняйте источники.
✅ 2. Добавляйте чёткие инструкции. Например: “дай ссылку на источник”, “перепроверь цифры” или “укажи официальные данные”.
✅ 3. Делайте двойную проверку. Попросите ИИ проверить самого себя — или запустите вторую модель для перекрёстной проверки.
Зачем всё это
Нейросети — это уже не игрушка. Это инструмент, который может работать точнее, чем человек, если задать правильный контекст и контролировать валидацию. Главное — не ждать от ИИ магии без здравого смысла.