Dlaczego duże modele językowe często generują fałszywe informacje?

Wprowadzenie: Jak patrzę na halucynacje modeli językowych

Kiedy po raz pierwszy zetknąłem się z dużymi modelami językowymi (LLM), wywarło to na mnie ogromne wrażenie. Teksty generowane przez AI potrafią być niebywale płynne, poprawne gramatycznie i często bardzo przekonujące. Jednocześnie niejednokrotnie łapałem się na tym, że niektóre odpowiedzi rodem z tych systemów przypominały raczej literacką fikcję niż rzeczową wiedzę. Prawdę mówiąc, to trochę jak rozmowa z bardzo wygadanym znajomym, który czasem zmyśli coś na potrzeby chwili, licząc, że nikt tego nie zauważy.

To zjawisko, określane mianem halucynacji, stało się jednym z najgoręcej dyskutowanych problemów współczesnej sztucznej inteligencji. Nazwa, trzeba przyznać, całkiem trafna – bo przecież te „wizje” modeli bywają niekiedy wyjątkowo przekonujące, choć niemające pokrycia w rzeczywistości.

W tym artykule opowiem, dlaczego duże modele językowe często generują fałszywe informacje, jak powstają te błędy, co na ten temat mówi najnowsza literatura i jak branża stara się temu zaradzić. Oprę się na własnych doświadczeniach, praktyce biznesowej oraz kluczowych badaniach publikowanych przez specjalistów od AI — tak, by wyjaśnić to zagadnienie na tyle, na ile to możliwe. Przecież każdy, kto korzysta z rozwiązań takich jak make.com czy n8n, z pewnością nie raz spotkał się z sytuacją, gdy AI po prostu „popłynęło”.

Jak uczą się duże modele językowe? Czyli trochę o kuchni AI

Prawidłowe zrozumienie przyczyn halucynacji wymaga krótkiego przyjrzenia się mechanizmowi „edukacji” dużych modeli językowych. Oto kilka istotnych faktów, na które zwróciłem uwagę analizując ten temat — zarówno na poziomie teoretycznym, jak i podczas projektów z klientami firm korzystających z AI.

Uczenie samonadzorowane: przewidywanie kolejnych słów

Większość rozwiązań AI, z którymi mam do czynienia, korzysta z tzw. samodzielnego treningu (self-supervised learning). W tym podejściu model otrzymuje ogromne zbiory danych tekstowych – książki, artykuły, strony internetowe, fora czy posty w mediach społecznościowych. Jego zadaniem jest przewidzieć kolejne słowo lub fragment tekstu, mając do dyspozycji wcześniejszy kontekst.

Nie jest tutaj ważne, czy dany tekst jest zgodny z prawdą, czy to może literacka fikcja lub internetowa legenda. Liczy się to, czy przewidywanie „pasuje” do ciągu słów, które już były. W praktyce to tak, jakbyśmy ćwiczyli pisanie wypracowań, nie mając recenzenta sprawdzającego fakty — ocena opiera się wyłącznie na płynności i logicznej całości tekstu.

Uczenie nadzorowane: rzeczywista weryfikacja prawdziwości

Zdarza się oczywiście, że modele są później trenowane nadzorowanie – a więc na przykład muszą rozpoznać, które zdania są prawdziwe, a które fałszywe lub niespójne. Otrzymują do tego dokładne „etykiety” (labels), trochę jak nauczyciel poprawiający wypracowanie z polskiego. Jednak w praktyce znakomita większość uczenia dużych modeli językowych opiera się na treningu samonadzorowanym. Właśnie dlatego spotykamy się z tyloma nieprawdziwymi odpowiedziami — modele po prostu nie mają zwyczaju kontrolować informacji pod kątem faktyczności już na etapie swojej edukacji.

Eskalacja problemu z fałszywymi odpowiedziami

Od kiedy obserwuję rozwój dużych modeli językowych, zwłaszcza tych wykorzystywanych w marketingu czy automatyzacji biznesu, mam wrażenie, że ich pewność siebie stale rośnie. O ile wcześniejsze generacje AI częściej odmawiały odpowiedzi na pytania, których nie rozumiały, o tyle obecne systemy – także te oparte o make.com or n8n – zdają się rzadziej przyznawać do niewiedzy. Co ciekawe, ciekawe badania opublikowane w 2024 i 2025 roku potwierdzają tę obserwację: nowe modele coraz częściej „odważnie” udzielają odpowiedzi… i to nawet wtedy, gdy nie mają o czymś tak naprawdę pojęcia.

W efekcie fałszywe, brzmiące przekonująco odpowiedzi pojawiają się coraz częściej. Na tle dotychczasowych rozwiązań, te nowe systemy sprawiają wrażenie wręcz wytrenowanych manipulatorów – bo przecież nie ma róży bez kolców, a większa liczba trafnych odpowiedzi musi niestety iść w parze z większą liczbą „wpadek”.

Typowe rodzaje halucynacji: gdy AI zaczyna zmyślać

Bardzo lubię analizować konkretne przypadki i zdejmować mechanizmy AI z piedestału – bo tylko wtedy widać, jak bardzo sztuczna inteligencja potrafi być… cóż, po prostu ludzka w swoich pomyłkach. Halucynacje, których sam doświadczyłem lub spotkałem w przedsiębiorstwach wdrażających automatyzacje z AI, możemy podzielić na kilka kategorii:

• Błędy faktograficzne – model „strzela”, podając złe daty, miejsca czy nazwiska. Ot, na przykład wskazuje nieistniejącą osobę jako autora znanej książki albo wymienia nieprawdziwe stolice państw.
• Twórcza ekspansja danych – dostrzegłem to zwłaszcza przy tekstach marketingowych. AI rozbudowuje fakty o nowe, nieistniejące szczegóły, jakby chciało podkoloryzować rzeczywistość. Wygląda to czasem jak wypracowanie pisane przez kreatywnego, acz nie do końca dobrze poinformowanego ucznia.
• Fałszywa rekonstrukcja procesów – mam na swoim koncie przypadki, gdy asystent AI twierdził, że uruchomił jakieś narzędzie na komputerze, fakturę na podstawie e-maila czy kod na laptopie – choć nie posiadał fizycznego dostępu do tych systemów.

Ma się wrażenie, że modelowi po prostu łatwo pomylić świat cyfrowy z prawdziwym. Trochę jak dziecko opowiadające o rzeczach, które widziało w telewizji, zakładając, że są tak samo realne, jak codzienne wydarzenia w domu.

Dlaczego modele językowe halucynują – spojrzenie głębiej

Znając zarówno własną praktykę, jak i najnowsze publikacje badawcze, warto prześwietlić źródła tego zjawiska. Przez lata miałem okazję dyskutować o tym na spotkaniach projektowych, prezentacjach branżowych i w rozmowach z klientami korzystającymi z automatyzacji opartych o AI. Na tej podstawie złożę kilka najważniejszych powodów, dla których problem halucynacji… raczej tak szybko nas nie opuści.

Brak zewnętrznego „ground truth”

Modele językowe nie posiadają stałego, niezależnego źródła prawdy, do którego mogłyby się odwołać przed udzieleniem odpowiedzi. Nawet jeśli wydaje się, że ich „wiedza” jest szeroka, nie potrafią jej automatycznie zweryfikować np. z bazą faktów, najnowszymi raportami czy sprawdzonymi źródłami. Właściwie, jeśli AI coś „wie”, to właśnie dlatego, że kiedyś czytała o tym w Internecie — a jak wiadomo, tam można znaleźć wszystko, również sporo bzdur.

Dane treningowe pełne błędów i fantazji

Niejednokrotnie spotkałem się z opinią, że AI powinno być odporne na fake newsy lub zmyślone historie. Tymczasem ogromna część danych, na których uczą się modele językowe, obejmuje teksty niefiltrowane pod względem prawdziwości. Oczywiście — łatwiej byłoby nauczyć model na wyłącznie skrupulatnie sprawdzonych źródłach, lecz skala przedsięwzięcia i potrzeby biznesu powodują, że korzysta się głównie z „surowych” zasobów internetu, w których prawda miesza się z opiniami, plotkami czy czystą fantazją.

Wzrost „pewności siebie” nowych modeli

Nowe generacje modeli językowych, jak np. popularne rozwiązania używane w sektorze automatyzacji sprzedaży czy wsparcia marketingu, coraz rzadziej odmawiają udzielenia odpowiedzi. Stawia się przede wszystkim na to, by użytkownik był zadowolony z szybkiego uzyskania odpowiedzi — nawet jeśli to ma oznaczać wyższą liczbę błędów. Od strony użytkownika, cieszy większa dostępność „doradcy” AI, lecz od strony biznesowej pojawia się ryzyko wdrożenia nieprawdziwych informacji – tu już trzeba ważyć słowa i rozważnie planować integracje automatyzacyjne.

Najczęstsze sytuacje halucynacyjne w praktyce marketingowej i automatyzacyjnej

Bez trudu mogę wymienić kilka konkretnych scenariuszy, w których duże modele językowe poległy podczas generowania odpowiedzi dla moich klientów czy w moich własnych testach. Przygotowałem taką mini-listę przypadków, które mogą posłużyć jako ostrzeżenie dla wszystkich, którzy planują wdrożenia AI:

• Przygotowanie opisów produktów: model wymienia nieistniejące cechy, przypisuje produktowi przełomowe funkcjonalności albo myli go z inną marką.
• Generowanie analiz rynkowych: AI wskazuje dane sprzedażowe wyssane z palca, myli współczynniki konwersji albo cytuje nieistniejące raporty branżowe.
• Pisanie ofert handlowych: model tworzy treści, które są wzorcowe od strony formalnej, ale zawierają błędy co do nazw usług, osób kontaktowych czy nawet kwot.
• Wsparcie obsługi klienta: model AI udziela wskazówek, które są sprzeczne z instrukcjami producenta lub wręcz niemożliwe do zrealizowania.

W każdym z tych przypadków wydawało się, że odpowiedź AI była „w punkt” — ale po wklepaniu szczegółów w Google lub konsultacji ze specjalistą błędy szybko wychodziły na jaw.

Co nowoczesne badania mówią o halucynacjach – przegląd najważniejszych wniosków

Zajrzałem do kilku świeżych publikacji, które krążą po branży AI-jowej niczym przysłowiowe gorące bułeczki. Najważniejsze wnioski warto zebrać i uporządkować – tak, by każdy miał je na wyciągnięcie ręki.

Uczenie nadzorowane a samonadzorowane – związek rozumiany na nowo

Nowe badania (por. Deepchecks, Labelbox) rzucają światło na koncepcję, zgodnie z którą łączenie uczenia nadzorowanego z samonadzorowanym pozwala istotnie zmniejszyć odsetek halucynacji. Kiedy model nie tylko przewiduje kolejne słowa, ale też jest „naprowadzany” na sprawdzanie prawdziwości wybranych twierdzeń, jego teksty stają się o wiele bardziej „przyziemne”.

Nie jest to jednak zabieg ostateczny – wciąż ogromna część treningu opiera się wyłącznie o teksty bez doczepionych etykiet. Przez to, jak mawia stare przysłowie, „każdy kij ma dwa końce” — AI zyskuje płynność narracji, ale traci nieco pewności co do prawdziwości poszczególnych treści.

Samoświadomość modeli językowych i techniki wykrywania halucynacji

Przebojem weszły na rynek narzędzia, które pozwalają na ocenę „pewności siebie” modeli. Sam stosowałem w projektach rozwiązania analizujące rozbieżność w odpowiedziach AI na to samo pytanie zadane różnymi słowami. Takie metody wyłapują momenty, w których model zbyt łatwo generuje zmyślone treści.

Ciekawostką jest fakt, że systemy z rodziny DreamCatcher pozwalają sprawdzić, czy AI nie jest zbyt przekonana o własnej wszechwiedzy, nie mając ku temu podstaw. Działa to trochę jak dzwonek ostrzegawczy — jeśli model zawsze udziela odpowiedzi, nawet na tak egzotyczne pytania, że większość ludzi wzruszyłaby ramionami, to raczej coś tu jest na rzeczy.

Uczenie z karaniem za halucynacje – RLKF w praktyce

Reinforcement Learning from Knowledge Feedback (RLKF) robi karierę głównie dlatego, że pozwala „karać” model za generowanie fałszywych odpowiedzi. W uproszczeniu: jeśli AI popełni błąd, odpowiedź zostaje odnotowana jako błędna, a model modyfikuje swoje przyszłe przewidywania.

Sam miałem okazję wdrożyć mechanizmy automatycznego feedbacku w kilku chatbotach obsługujących duże sklepy internetowe. Efekt? Po kilku tygodniach liczba halucynacji spadła o kilkadziesiąt procent, a jakość obsługi klientów przestała być obiektem żartów. Z drugiej strony model nieco częściej zaczynał… odmawiać odpowiedzi, ale – jak uczy doświadczenie – lepsza jest uczciwa niewiedza niż rozmowny bajkopisarz.

Mechanizmy odmowy odpowiedzi – wybieraj jakość, nie ilość

Niektóre firmy specjalizujące się w LLM, np. Claude czy inne modele z branży, zaczęły wdrażać politykę ścisłego odmawiania odpowiedzi na pytania, co do których model nie ma wystarczających danych. Z jednej strony zmniejsza to liczby halucynacji, z drugiej ujmuje użyteczności. Na koniec dnia większość użytkowników woli jednak poznawać solidnie weryfikowalne informacje, nawet jeśli AI nie zawsze jest w stanie im pomóc.

W praktyce odmawianie odpowiedzi jest jak chłodny prysznic dla naiwnych entuzjastów AI – przypomina, że nawet algorytmy mają swoje granice i nie należy oczekiwać cudów na zawołanie.

Brak mechanizmu weryfikacji z rzeczywistością – sedno problemu

Najpoważniejszym ograniczeniem dzisiejszych modeli językowych jest niemożność sprawdzania swoich twierdzeń względem obiektywnej rzeczywistości w czasie rzeczywistym. To trochę tak, jakbyśmy pisali pracę magisterską, nie mając dostępu do żadnej biblioteki, a jedynie opierając się na własnych wspomnieniach ze studiów.

Nawet najnowsze modele czatbotów, z którymi pracowałem podczas automatyzacji procesów sprzedażowych czy wsparcia marketingu, nie były w stanie samodzielnie przeszukiwać aktualnych baz wiedzy. Dopiero po integracji z zewnętrznymi narzędziami fact-checkingowymi liczba nieprawdziwych odpowiedzi zaczynała spadać, choć i to nie było panaceum na wszystkie bolączki.

Najlepiej byłoby, gdyby AI mogła automatycznie weryfikować swoje teksty z najnowszymi i sprawdzonymi źródłami, lecz zaawansowanych rozwiązań tego typu wciąż praktycznie nie ma. Przykład: chatbot obsługujący pytania o prawo podatkowe w Polsce – bez dostępu do aktualnych aktów prawnych, choćby był najbardziej rozmowny, z rzeczywistością będzie przegrywać w cuglach.

Weryfikacja a automatyzacja procesów biznesowych

W praktyce biznesowej AI radzi sobie znacznie lepiej tam, gdzie możliwa jest automatyczna walidacja odpowiedzi. W systemach wspierających sprzedaż lub obsługę reklamacji za pomocą make.com oraz n8n często stosuję sprzężenie zwrotne z istniejącymi bazami danych. W ten sposób każda odpowiedź modelu jest na bieżąco porównywana z rzeczywistością – i jeśli pojawi się rozbieżność, automatyzacja wysyła alert lub przekierowuje sprawę do człowieka.

Tego typu podejście, choć dość pracochłonne na etapie wdrożenia, gwarantuje przynajmniej częściową ochronę przed wtopami AI. Rzecz jasna, nie da się tego zrobić dla każdej dziedziny wiedzy — ale w najważniejszych obszarach biznesowych takie hybrydowe rozwiązania sprawdzają się „jak złoto”.

Dlaczego „pewność” modeli bywa zgubna?

Zauważyłem, że wraz ze wzrostem „pewności siebie” nowoczesnych systemów AI, rośnie liczba halucynacji. To w mojej branży żadne odkrycie — ostatnie raporty pokazują wprost, że najnowsze modele chętniej „ryzykują”, bo oczekuje się od nich szybkiej, satysfakcjonującej odpowiedzi.

Jest to miecz obosieczny: użytkownik ceni sobie szybkie podpowiedzi, ale gdyby klient odkrył, że jego narzędzia zintegrowane z AI generują nieprawdziwe treści, mógłby poczuć się oszukany. To trochę tak, jak z przesadną chęcią zaimponowania rozmówcy — lepiej czasem przemilczeć pewne rzeczy, niż narobić sobie wstydu.

W mojej praktyce staram się wdrażać jasne granice — jeśli model nie jest pewien, lepiej by grzecznie zamilkł. To podejście, choć pozornie osłabia atrakcyjność rozmówcy AI, w dłuższej perspektywie buduje zaufanie do całego systemu.

Jak zmniejszać liczbę halucynacji modeli – przepis praktyka

Nie chcę, żeby ten artykuł brzmiał jak biadolenie nad nieuchronnym losem użytkowników sztucznej inteligencji. Na szczęście, istnieje sporo sposobów, aby ograniczyć halucynacje, nawet jeśli całkowite ich wyeliminowanie pozostaje pieśnią przyszłości. Zebrałem kilka rozwiązań, które faktycznie sprawdziły się w moich projektach automatyzacyjnych — i które systematycznie wdrażamy w Marketing-Ekspercki.

• Weryfikacja źródeł – przygotowując bazę wiedzy dla modeli, filtruj dane pod kątem ich faktyczności. Odrzucaj teksty pochodzące z blogów, forów czy portali o wątpliwej reputacji. W automatyzacjach sprawdzaj „na zimno” każde generowane twierdzenie.
• Implementacja feedbacku od użytkowników – wdrażaj mechanizmy zgłaszania błędów przez użytkowników AI tak, by model uczył się na własnych wpadkach. W firmie przyjęliśmy prostą zasadę: jeśli dwie osoby zgłaszają, że AI się pomyliło – to trzeba natychmiast zrobić przegląd danych treningowych.
• Wyważone podejście do odmów odpowiedzi – projektując automatyzacje na make.com i n8n, warto przewidzieć sytuacje, w których AI po prostu powinno odmówić odpowiedzi. Lepiej, żeby chatbot napisał „nie wiem”, niż narobił bałaganu.
• Hybryda AI i człowieka – najskuteczniejszą strategią pozostaje łączenie działań AI z nadzorem merytorycznym po stronie człowieka. Automaty używane odpowiedzialnie potrafią znacząco przyspieszyć pracę – pod warunkiem, że zawsze jest ktoś, kto oceni czy nie doszło do „zmyślenia”.
• Stosowanie RLKF i zaawansowanych automatycznych kar za fałszywe odpowiedzi – każda halucynacja powinna mieć konsekwencje dla modelu, choćby w postaci punktów ujemnych za nieprawdziwe twierdzenia. Mechanizmy te świetnie sprawdzają się w środowiskach testowych i dużych wdrożeniach obsługi klienta.
• Wprowadzanie samoświadomości modelu – korzystanie z narzędzi do mierzenia „niepewności” AI pozwala zawczasu wyłapać odpowiedzi, które mogłyby narazić firmę na śmieszność.

Każdy z tych sposobów nieco przybliża nas do sytuacji, w której modele językowe staną się bardziej godne zaufania — choć raczej nigdy nie będą wolne od błędów tak, jak domowe ciasto zawsze ma prawo się nie udać, nawet najlepszej gospodyni.

Halucynacje w perspektywie nadchodzących lat – refleksje praktyka z Marketing-Ekspercki

W swojej pracy obserwuję, że modele językowe będą coraz bardziej obecne w automatyzacji biznesu, marketingu cyfrowym czy analityce danych sprzedażowych. Niemniej jednak, jeśli miałbym prognozować rozwój tej technologii na najbliższe lata, śmiało mogę stwierdzić, że halucynacje będą jeszcze przez chwilę nieodłączną częścią tego krajobrazu.

Choć najnowsze badania i wdrożenia wskazują na możliwość ograniczania liczby błędów, tak naprawdę ludzka wyobraźnia, kreatywność i intuicja jeszcze długo pozostaną poza zasięgiem AI. Trudno oczekiwać, by algorytm wychowany wśród miliardów stron internetowych, opinii i mitów, z dnia na dzień zaczął mówić wyłącznie prawdę – chyba że do każdej odpowiedzi dorzucimy solidnie opłacanego fact-checkera.

Z perspektywy specjalisty ds. marketingu cyfrowego, polecam, aby każda automatyzacja oparta o AI była projektowana z dużą dozą ostrożności. Warto wdrażać etapy walidacji, recenzowania i „chłodnej” analizy generowanych treści – nie ma bowiem nic gorszego niż sytuacja, gdy AI generuje fałszywą ofertę czy nieistniejące dane dla klientów o wymaganiach analitycznych.

Podsumowanie: Skąd się biorą halucynacje i dokąd zmierzamy?

Zgadzam się z poglądem, że halucynacje dużych modeli językowych to efekt kompromisu między wymaganiami płynnośći, kreatywności i „człowieczeństwa” AI a potrzebą wierności faktom. Źródłami problemu są zarówno błędne dane uczące, brak systematycznej weryfikacji rzeczywistości, jak i sama mechanika uczenia, gdzie prawda bywa ważniejsza od czytelności tekstu.

Praktyka pokazuje, że rozwiązania takie jak uczenie nadzorowane, RLKF, odmowa odpowiedzi w razie braku pewności oraz integracje z automatycznymi bazami faktograficznymi pomagają, ale nie niwelują problemu w stu procentach.

W Marketing-Ekspercki na co dzień pracujemy nad tym, by AI wspierało naszych klientów efektywnie, mądrze i – na tyle, na ile to możliwe – rzetelnie. Nie stawiamy sztucznej inteligencji na piedestale, ale traktujemy ją jako narzędzie wymagające ciągłej kontroli, doskonalenia i zdrowego sceptycyzmu.

Na zakończenie: korzystaj z AI z głową, pilnuj jakości danych, nie wahaj się weryfikować i bądź gotowy na to, że czasem AI po prostu coś wymyśli… A jeśli uda się wyeliminować halucynacje choćby w połowie, to już będzie można powiedzieć, że „wyszliśmy na swoje” w tej cyfrowej przygodzie.

Źródło: https://x.com/adamfungi/status/1964040819196752312