Когда ИИ пишет убедительно, но неправду: зачем экспертам нужен фактчекинг

ИИ давно стал инструментом, который заметно ускоряет работу и помогает генерировать тексты буквально за минуты. Но вместе с удобством перед авторами развернулась новая зона риска — «галлюцинации» моделей. Машина может создать убедительный, логичный и красиво оформленный текст, который при этом не имеет ничего общего с реальностью. И это уже не абстрактная вероятность, а проблема, влияющая на репутацию и доход.

О том, как авторам защитить свою работу от ИИ-галлюцинаций, рассказывает Юрий Чехович, кандидат физико-математических наук, эксперт по академической этике и основатель сервиса domate.

Яркий пример бездумного использования нейросети — недавний скандал с крупной консалтинговой компанией Deloitte Australia. Компания передала в государственный департамент отчёт, в котором оказалось всё лучшее сразу: несуществующие ссылки на научные статьи, выдуманные цитаты из решения Федерального суда и даже неправильно указанное имя судьи. Ошибки заметил профессор Сиднейского университета Кристофер Радж: он предположил, что часть документа была подготовлена при помощи ChatGPT.

История мгновенно стала резонансной. Сенатор Дебора О’Нил язвительно заметила, что «у Deloitte проблемы с человеческим интеллектом», и предложила правительству просто купить подписку на ИИ-сервис. Для компании, которая активно продвигает ИИ-решения и на каждом шагу подчёркивает важность ручной проверки результатов, эта ситуация стала сильным ударом по репутации.

После внутреннего расследования Deloitte признала ошибку и согласилась вернуть часть гонорара — 440 тысяч долларов. Фактически один документ, недосмотренный ответственным сотрудником компании, обошёлся ей почти в полмиллиона.

Почему этот случай стал показательным? Потому что речь идёт о компании из «большой четвёрки», чьи отчёты традиционно считаются стандартом качества. А если даже игрок такого уровня допустил ошибку из-за слепой веры в непогрешимость ИИ, то риски для остальных ещё более высоки.

При этом крупные провалы, подобные Deloitte, становятся видны только тогда, когда ситуация выходит наружу. В случае с малым и средним бизнесами ошибки ИИ, вероятнее всего, так и остаются внутри: статистики нет, заказчики вряд ли узнают, кто готовил для них текст или отчёт — машина или человек. Ошибка здесь не приведёт к громкому скандалу, но она вполне способна испортить отношения с клиентом.

Сегодня важно понимать, что ИИ — это полезный инструмент, но не замена экспертизе. И любые тексты, созданные алгоритмами — от отчетов до исследовательских материалов,— требуют тщательного фактчекинга. Не потому что ИИ «плохой», а потому что ответственность за результат всё равно несёт человек.

Потеря доверия клиентов часто обходится компании дороже любых штрафов. Но кто несёт ответственность за недостоверные факты, вымышленные цифры и другие ошибки в материалах, подготовленных с помощью ИИ? Сегодня это, пожалуй, один из важнейших вопросов для бизнеса, экспертов и авторов, которые активно используют нейросети.

Если компания применяет ИИ для подготовки отчётов или аналитики, этот факт должен быть отражён в договоре с клиентом. Независимо от того, кто создал материалы — человек или алгоритм — исполнитель обязан гарантировать качество результата. При обнаружении ошибок ответственность ложится на поставщика услуги: именно он обязан проверить данные, внести исправления и компенсировать возможный ущерб.

Эффективная система внутреннего контроля могла бы минимизировать такие риски. В крупных организациях за финальный отчёт обычно отвечает конкретный сотрудник, который подтверждает достоверность информации личной подписью.

На практике такой контроль требует почти столько же ресурсов, сколько сама подготовка документа, поэтому сбои и случаются. Решение — прозрачные и строгие процедуры проверки, а также обучение сотрудников ответственному и этичному использованию ИИ.

Фактчекинг — это не формальность и не галочка в конце отчёта, а необходимый этап подготовки любого текста, особенно если в процессе участвует искусственный интеллект. Проблема не только в том, что ИИ иногда «галлюцинирует», а в том, что проверка результатов часто отсутствует в принципе. Начните делать её системно — и большинство ошибок исчезнут сами собой.

Каждое утверждение, цифра и ссылка, полученные в работе с ИИ, требуют верификации. Проверяйте, существуют ли источники, действительно ли они содержат указанные данные. Генеративные модели часто создают правдоподобные, но несуществующие статьи, цитаты и фамилии. То же относится к статистике: любые цифры необходимо сверить с первоисточником и убедиться, что данные корректно интерпретированы. Источник должен быть авторитетным и признанным в профессиональном сообществе.

Галлюцинация ИИ — это не опечатка. Это уверенное, но ложное утверждение, поданное как факт. Модель не «знает» истину, а генерирует правдоподобные ответы на основе вероятностей из обучающих данных. Поэтому текст может выглядеть убедительно, но не иметь ничего общего с реальностью.

Самая распространённая ошибка авторов — полагать, что ИИ экономит время. На практике результаты, полученные алгоритмом, почти всегда требуют тщательной перепроверки. Иначе из-за стремления к автоматизации компания или автор рискует потерять репутацию и понести финансовые убытки.

Поэтому всегда помним простое правило работы с ИИ: доверяй, но проверяй. А лучше всё-таки не доверяй.

Представьте, что вы получили текст от неизвестного автора, которому нет причин слепо доверять. Текст может выглядеть аккуратно и убедительно, но за каждой цитатой и цифрой могут прятаться ошибки и искажения. Именно в таком «режиме осторожности» стоит проверять любые материалы, созданные ИИ.

С проверенными экспертами ситуация иная: если вы уже работали с человеком, знаете его компетенцию и неоднократно убеждались в точности данных, его работе можно доверять. Искусственный интеллект подобной надёжности не даёт: даже если модель однажды сгенерировала безупречный текст, это не гарантирует фактологической точности следующего результата. Каждый новый вывод требует повторной проверки.

Важно учитывать, что ИИ постоянно меняется: обновляются алгоритмы, корректируются параметры генерации, плюс текущая нагрузка на сервер может влиять на качество ответов. Всё это делает результаты непредсказуемыми и лишний раз подсвечивает необходимость внимательного и системного фактчекинга.

Проблема использования ИИ в текстах выходит за рамки обыкновенных опечаток или неточностей в формулировках. В сферах, где ставки высоки (например, в медицине или юридическом праве), неправильный ответ может дорого обойтись.

Если алгоритм перепутает ингредиенты рецепта какого-то блюда, максимум, чем вы рискуете — ужин будет испорчен. Но когда дело касается приёма лекарств, юридической консультации или правил въезда в чужую страну, ошибка может стоить здоровья, времени и денег. В таких случаях надёжнее проверять информацию напрямую — на сайтах официальных органов или у специалистов, а не полагаться на искусственный интеллект.

Подобные случаи показывают: критическое мышление и фактчекинг остаются обязательными даже при работе с самыми продвинутыми моделями.

Сегодня проверка фактов — это всё ещё ручная работа, особенно когда речь идёт о проверке научных источников и серьёзных текстов. Существуют профессиональные службы, которые борются с дезинформацией на уровне общественно значимых данных — например, чтобы опровергнуть фейковые новости или устоявшиеся заблуждения. Но большинству пользователей остаётся просто следовать правилу: самостоятельно искать первоисточники, проверять ссылки, внимательно вчитываться в текст и не принимать на веру красивые, но непроверенные утверждения.

Органично встроить фактчекинг в учебный процесс — важная задача для образования сегодня. Проверка информации должна стать частью курсов по академическому письму ещё со школы, чтобы студенты не только умели формулировать мысли, но и проверяли достоверность данных. Если в работе обнаружены ошибки (например, вымышленные источники или неверные факты), ответственность должна полностью ложиться на автора, то есть на студента.

Для преподавателей это дополнительная нагрузка, ведь проверка студенческих работ требует времени и усилий. Часто они используют детекторы ИИ и обращают внимание на признаки, характерные для машинного текста.

Последствия ошибок при использовании ИИ будут зависеть от политики конкретного учебного заведения. Обычно студенту предлагают доработать материал или выполнить альтернативное задание, чтобы подтвердить собственные знания. При серьёзных нарушениях могут применяться более строгие меры. В любом случае оценка должна отражать реальный уровень компетенций студента, а если работа содержит ложные факты, это значит, что знания пока не подтверждены.

✔ Подписывайтесь на канал Юрия Чеховича, чтобы следить за трансформацией науки и образования под влиянием ИИ.