Какво са AI халюцинациите и как да ги ограничим

AI халюцинации са случаи, в които модел генерира убедително звучаща, но невярна или неподкрепена информация. Темата е важна за доверието в системи като големите езикови модели (LLM) и за практическата им употреба в бизнес и обществени контексти. Тук обобщаваме какво представляват халюцинациите, защо възникват, как се измерват и кои стратегии на практика намаляват риска.

Какво са AI халюцинации

Работна дефиниция

Изход (текст/описание/код), който е фактически неверен или неподкрепен от

достъпните източници, но е поднесен с висока увереност.

Типове

• Интринсични (вътрешни): противоречат на подадения вход/контекст.

• Екстринсични (външни): не могат да бъдат проверени или подкрепени от източника/знанието, на което моделът се опира.

---

Забележка:

терминът „халюцинация“ не описва човешко възприятие, а поведенчески модел на системата.

Контекст и произход на AI халюцинациите

Исторически контекст накратко

• В ранните „правилно-базирани“ системи неточностите обикновено бяха програмни грешки, не измисляне на факти.

• С прехода към невронни мрежи и особено трансформър моделите (след 2017 г.) явлението става осезаемо – първо в задачи като абстрактно обобщение и отговор на въпроси, после и в широки чат приложения.

Защо AI халюцинира: основни причини

Основни групи причини

1. Предобучение чрез предсказване на следващата дума. Моделът учи статистически закономерности на езика, без отрицателни примери „това е невярно“. Дългоопашати факти (редки данни) и липса на сигнали за невалидност водят до грешки.

2. Пост-обучение и начин на оценяване. Когато бенчмарковете поощряват „да отговориш на всяка цена“, системите „гадаят“, вместо да признаят неувереност. Затова дори напреднали модели могат да дават уверени, но грешни отговори.

3. Данни и пристрастия. Шумни/остарели данни, дисбаланси в покритието, недобра репрезентативност.

4. Декодиране и настройки при генериране. Стохастични стратегии (напр. висока температура, широко семплиране) увеличават вариативността и риска от измисляне на детайли.

5. Граундинг с външни източници (RAG) – собствените му рискове. Слабо извличане, лошо ранкиране или неподходяща/остаряла база водят до „основано на грешен източник“ съдържание.

6. Човешки фактор. Липса на QA, недобри инструкции, отсъстващи процеси за проверка.

Къде се проявяват AI халюцинациите

Типични сценарии

• Обобщения и резюмета (несъответствие с източника).

• Въпроси/отговори и търсене (измислени факти, дати, цитати).

• Код/технически отговори (несъществуващи функции/библиотеки).

• Мултимодални модели (погрешни обекти/атрибути в изображения).

Как измерваме AI халюцинациите

Таксономии и метрики

• Таксономии: интринзикни vs екстринзикни; локални (детайл) vs глобални (цялостно твърдение).

• Бенчмаркове и метрики: задачи за истинност/фактология, верификация спрямо източник, метрики за калибрация (съотнасяне увереност ↔ точност).

• Наблюдавани закономерности: по-големите модели обикновено са по-полезни, но не са имунизирани срещу уверени грешки; самото „скалиране“ не решава проблема напълно.

Стратегии за ограничаване на AI халюцинациите (на практика)

1) Заземяване в източници (Grounding)

• RAG/търсене + цитиране на източници; актуални, надеждни бази; стриктни политики за свежест и авторитет.

• Когато е критично: изисквай задължително посочване на източник/пасаж.

2) Инструменти и външни функции

• Функции/агенти за търсене, изчисления, извличане на факти, проверка на дати, единици, именувани обекти.

3) Обучение и настройка

• Качествени и етично подбрани данни, редовно обновяване.

• Файнтюн/преференции (DPO/RLHF/RLAIF) с фокус върху фактичност и цитируемост.

4) Подканване и конфигурация

• Прецизни инструкции (роля, формат, обхват), лимит на предположенията.

• Калибриране и „въздържане“: позволи „Не знам/Не мога да проверя“ вместо принудителен отговор.

• Самопроверка: техники като self-consistency и верификатори след генериране.

• Контрол на декодирането: по-ниска температура/по-консервативни настройки за критични задачи.

5) Човек в цикъла (HITL)

• Двустепенен QA преглед за чувствителни домейни (медицина, финанси, право).

• Политики за корекции и проследимост (логове, версии, changelog).

Чеклист: как да намалим AI халюцинациите

Проверки и политики

• Изисквайте източници и дати; отхвърляйте непроверими твърдения.

• Валидирайте собствени имена, числа и цитати.

• Разпознавайте червени флагове: точни числа без цитат/линк; „винаги/никога/доказано“ без източник; прекалена увереност при липса на данни; стари дати; измислени цитати/референции.

• Настройте RAG с надеждни и свежи колекции; мониторирайте извличането.

• Внедрете калкулации/функции за задачи със строг отговор.

• Позволете/поощрете неопределеност („не знам“) при несигурност.

• Преглеждайте критично извън-доменни отговори.

Какво не е реалистично при ограничаването на AI халюцинациите

Граници на възможното

• Пълно елиминиране на халюцинациите – дори при силни модели и отлични процеси.

• Само „по-голям модел“ като решение; напредъкът идва от комбинация: данни, инструменти, калибрация, процеси и QA.

Основен извод

Халюцинациите са предвидим страничен ефект от начина, по който работят днешните AI генеративни модели. Добрата новина: с правилна архитектура, инструменти, процеси и култура на проверка рискът може да бъде силно намален. Надеждността не е еднократна настройка, а рамка за работа: качествени данни, заземяване в източници, възможност за въздържане и човешки контрол там, където е нужно. Промпт инженеринг — изкуството да насочваш изкуствения интелект с думи