Специалист рассказал, как не поддаться «галлюцинациям» нейросети

«Галлюцинации» и взломы промтов: какие ошибки чаще всего совершает искусственный интеллект

Современные системы искусственного интеллекта прочно вошли в профессиональную и повседневную жизнь, однако их работа далеко не идеальна. О наиболее типичных сбоях и уязвимостях ИИ рассказал Андрей Рыбников, преподаватель кафедры инструментального и прикладного программного обеспечения Института информационных технологий РТУ МИРЭА, в беседе с изданием «Лента.ру».

По словам эксперта, подавляющее большинство ошибок ИИ укладывается в две ключевые категории: так называемые «галлюцинации» и уязвимости, связанные с манипуляцией входными данными.

«Галлюцинации» — феномен, при котором нейросеть выдает информацию, выглядящую правдоподобно, но не имеющую отношения к реальности. Важно понимать: это не сознательный обман, а неизбежное следствие принципов работы модели. Искусственный интеллект прогнозирует наиболее вероятную последовательность слов или данных на основе тренировочных наборов. В результате возникают курьезные, а порой и опасные ситуации: например, ИИ может составить биографию известного ученого с вымышленными наградами или датами, сгенерировать программный код с несуществующими функциями, выдать ложные цитаты или ссылки на несуществующие исследования.

Вторая категория ошибок связана с уязвимостью к манипуляциям — так называемым «взломам промтов». Это означает, что пользователь способен с помощью хитро составленного запроса обойти внутренние ограничения модели. Например, в промт можно вставить инструкцию, которая заставит ИИ игнорировать собственные правила и предупреждения. Такие случаи наглядно показывают: современные системы ИИ не защищены от тонкой манипуляции контекстом и могут выдавать некорректные ответы под влиянием специально сконструированных запросов.

Как же снизить вероятность ошибок?

Андрей Рыбников подчеркивает: ключ к надежной работе ИИ — грамотно составленные промты. Они должны быть максимально конкретными, включать необходимый контекст и четкие критерии оценки результата.

Для технических задач эксперт рекомендует добавлять условия, требующие проверки фактов, демонстрации кода с комментариями или пошагового обоснования выводов. Это помогает минимизировать риск «галлюцинаций» и повышает достоверность результата.

В творческих задачах важно уточнять целевую аудиторию, стиль изложения и желаемый формат ответа. Четкая постановка задачи снижает вероятность получения размытого или нерелевантного контента.

Несмотря на впечатляющие возможности современных ИИ‑систем, их работа требует внимательного контроля. Понимание типичных ошибок и грамотное формулирование запросов позволяют существенно повысить качество взаимодействия с искусственным интеллектом и избежать неприятных сюрпризов.