Обновлено 15.09.2026
— Из этого текста нужно срочно убрать слово «костёр». Оно не имеет отношения к продвижению интернет-бизнеса.
— А где ты увидел здесь слово «костёр»?
— Нигде. Я ошибся. Спасибо, что поправили меня.
(…из моего недавнего чата с Perplexity)
Что такое галлюцинации ИИ
Галлюцинации искусственного интеллекта (AI hallucinations) — это явление, при котором языковая модель генерирует уверенный, связный, но неверный ответ.
Уже не вспомню, каким образом мне выпал этот дурацкий «костёр», но это и неважно. Потому что практически все агенты, от Алисы до ChatGPT, как платные, так и бесплатные, неоднократно удивляли очередной глупостью. Казалось бы, необъяснимой. Возникшей самостоятельно, безо всякого повода. Или всё-таки повод есть?
Давайте всё же попробуем разобраться. Итак, модель может:
- Придумать несуществующие книги, фильмы, исследования или даты.
- Сослаться на выдуманные источники, прецеденты или законы.
- Исказить реальные события или статистику, подав это как достоверный факт.
Термин «галлюцинация» здесь используется по аналогии с человеком. На самом деле, ИИ, конечно же, ничего не «чудится». Он просто статистически предсказывает текст, который выглядит правдоподобно, но не соответствует реальности.
Почему ИИ «врёт»: три главные причины
1. Обучение на больших и неоднородных массивах данных
Многие большие языковые модели, как известно, обучаются на огромных корпусах текста из интернета: статьи, форумы, соцсети, новости, блоги.
Проблемы такого подхода:
- В данных много устаревшей, противоречивой и ошибочной информации.
- Базовая языковая модель не различает «факт» и «мнение», она видит только паттерны токенов.
- Если в обучающей выборке была ложь, повторенная много раз, ИИ может воспроизводить её как истину (именно на этой особенности нейронок сегодня играют многие GEO-продвигаторы — прим. автора).
2. Предсказание токенов, а не проверка фактов
На базовом уровне LLM последовательно предсказывает наиболее вероятные следующие токены с учётом контекста. Поэтому связность и убедительность ответа не гарантируют его соответствия действительности.
Из-за этого:
- Ответ может быть лингвистически безупречным, но содержательно ложным.
- Модель не «понимает» истинность утверждения. Она просто оптимизирует правдоподобие текста.
3. Ограничение по дате знаний
У каждой нейронки есть так называемая дата обрезки знаний (в оригинале knowledge cutoff). После неё она не знает реальных событий.
Если модель не подключена к поиску или другой актуальной базе данных, она может не знать о событиях, произошедших после даты окончания обучения. Однако вместо признания неопределённости она нередко продолжает генерировать правдоподобный ответ. При этом она опирается на старые паттерны — уж такой её сделали создатели. Именно так и появляются:
- Выдуманные даты и детали событий.
- Несуществующие цитаты политиков, учёных, компаний.
- «Факты», которые противоречат реальным знаниям.
Реальные примеры галлюцинаций ИИ
Да, по галлюцинациям нейронок спецы изначально собирают статистику. И вот что есть на сегодняшний день.
Юристы и выдуманные прецеденты
В США, Франции, Австралии и других странах уже есть дела, где юристы использовали ИИ для подготовки документов и ссылались на несуществующие судебные прецеденты.
По данным на 2025 год зафиксировано как минимум несколько сотен дел с ИИ-ошибками (данные сильно разняться в зависимости от источника, окончательную цифра под вопросом — прим. автора). Доверившиеся нейронкам юристы получили штрафы и санкции от судов за ложные ссылки.
Чат-боты и громкие события
После попытки убийства Дональда Трампа в июле 2024 года одни модели отказывались отвечать, а другие заявляли, что инцидента якобы вообще не было. Всё это тут же разошлось по интернету и стало новым материалом для мемов на тему «искусственный интеллект».
Это классическая галлюцинация: модель не нашла надёжных паттернов в данных и сгенерировала ложное утверждение.
Выдуманные книги, фильмы и исследования
Нейросети регулярно:
- Придумывают названия книг и авторов, которых не существует.
- Генерируют «статистику» без реальных источников.
- Ссылаются на статьи, которые никогда не публиковались.
Чем опасны галлюцинации ИИ
Для бизнеса и маркетинга
- Ошибочные данные в статьях, кейсах, лендингах подрывают доверие.
- Неверные цифры и факты могут привести к репутационным потерям и спорам с клиентами.
Для SEO и GEO
Поисковые системы и ИИ-агрегаторы всё чаще используют контент сайтов как источник для ответов.
Если ваш текст содержит:
- Выдуманные факты из ИИ,
- Непроверенные утверждения,
- Устаревшие или противоречивые данные,
это может снизить доверие к сайту в глазах алгоритмов и пользователей.
Для обычных пользователей
- Ложные медицинские, юридические, финансовые советы.
- Ошибочные инструкции по безопасности, настройкам, покупкам.
Как снизить риск галлюцинаций при работе с ИИ
Проверять и ещё раз проверять!
1. Требуйте источники и проверяйте их
Правило простое: нет источника — нет доверия.
При работе с ChatGPT, Perplexity, GigaChat и другими моделями:
- Просите указывать ссылки на первоисточники.
- Открывайте эти ссылки и проверяйте, действительно ли там есть нужная информация. Даже если она существует, не забывайте проверить надёжность источника.
Если модель не может дать источник, считайте утверждение потенциально ложным.
2. Используйте RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) — подход, при котором модель сначала ищет информацию в доверенной базе знаний, а затем генерирует ответ строго по найденному.
Преимущества RAG:
- Ответы привязаны к реальным документам (справочники, инструкции, база знаний компании).
- Снижается вероятность выдумок, так как модель не «фантазирует», а интерпретирует найденное.
Примечание. RAG также не является панацеей и не гарантирует точность: модель всё равно может неверно интерпретировать источник. Кроме того, сама база знаний может быть неполной или устаревшей.
Для бизнеса это особенно важно в:
- Юридических и финансовых консультациях.
- Медицинских рекомендациях.
- Технической документации и поддержке.
3. Ограничивайте область знаний модели
Если вы используете ИИ для своего сайта или сервиса:
- Подключайте только проверенные источники (официальные документы, внутреннюю базу знаний).
- Отключайте «общий интернет», если это возможно в вашей архитектуре.
4. Внедряйте пост-проверку контента
Перед публикацией текста, сгенерированного ИИ:
- Прогоняйте через факт-чекинг (ручной или автоматизированный).
- Используйте сервисы проверки фактов и перекрёстные источники.
Для SEO-статей это критично: одна выдуманная дата или ссылка может испортить доверие ко всему материалу.
5. Не доверяйте слепо ИИ в критичных темах
Особенно осторожно относитесь к ответам ИИ в темах:
- Медицина и здоровье.
- Юриспруденция и законы.
- Финансы, инвестиции, налоги.
- Безопасность (любая — техническая, физическая, информационная).
Здесь ошибка обойдётся дорого. И репутационно, и юридически.
Галлюцинации ИИ и SEO: что меняется в 2025–2026
Поисковые системы всё активнее используют ИИ для формирования ответов прямо в выдаче.
Это значит:
- Контент сайтов парсится и используется как источник для ИИ-ответов.
- Если на вашем сайте много фактологических ошибок, ИИ может тиражировать их в масштабе.
- Доверие к домену падает, если алгоритмы фиксируют расхождения с авторитетными источниками.
GEO (Generative Engine Optimization) теперь включает не только ключевые слова и структуру, но и:
- Фактологическую точность.
- Наличие проверяемых источников.
- Согласованность данных внутри сайта и с внешними авторитетными ресурсами.
Чек-лист: как работать с ИИ без галлюцинаций
- Требуем источники на каждое важное утверждение.
- Проверяем ссылки вручную перед публикацией.
- Не используем нейромодели для критичных тем без экспертной проверки.
- Для бизнес-задач рассматриваем RAG, вызов внешних проверенных источников или специализированное дообучение на проверенных данных.
- Внедряем пост-проверку контента (любыми путями).
- Отслеживаем, как наш контент используется в ИИ-ответах поисковиков.
Коротко главное
Итак, кратко. Галлюцинации ИИ — это выдуманные, но правдоподобные ответы нейросетей. Они возникают из-за обучения на данных парсинга, архитектуры предсказания токенов и ограничения по дате знаний. Возможны репутационные потери, юридические проблемы, потеря доверия пользователей.
Снижать риски можно через проверку источников, RAG, пост-фактчекинг и «человеческую» осторожность в критичных темах.
