Wszystkie obecne modele językowe LLM (GPT, Claude, Gemini, Llama i inne) w mniejszym lub większym stopniu "zmyślają" — zjawisko to nazywa się po angielsku hallucination, a po polsku często mówi się o konfabulacji, zmyślaniu lub halucynacjach modelu. Nie jest to usterka jednego konkretnego modelu, tylko fundamentalna cecha wynikająca z tego, jak te systemy działają.Dlaczego sztuczna inteligencja potrafi udzielić przekonującej, szczegółowej i całkowicie błędnej odpowiedzi — i dlaczego często sama o tym nie wie.
Najciekawsze jest właśnie to, że halucynacja AI nie jest zwykłym błędem. Model językowy nie ma w głowie encyklopedii, z której zawsze wyciąga prawdziwe informacje. Generuje odpowiedź na podstawie wzorców wyuczonych z danych i kontekstu rozmowy. Dlatego może stworzyć tekst, który językowo wygląda doskonale, logicznie brzmi i sprawia wrażenie pewnego, mimo że opisuje coś, co nigdy nie miało miejsca.
Dlaczego tak się dzieje
1. Modele przewidują słowa, a nie sprawdzają faktów
Model językowy nie ma wbudowanej bazy danych z prawdziwymi faktami, którą przeszukuje. Zamiast tego, w oparciu o trening na ogromnych ilościach tekstu, przewiduje, jakie słowo najbardziej pasuje statystycznie jako kontynuacja. Jeśli w danych treningowych dany fakt pojawiał się rzadko, niejednoznacznie albo w sprzecznych wersjach, model i tak "musi" coś odpowiedzieć — i generuje najbardziej prawdopodobnie brzmiący tekst, nawet jeśli jest fałszywy.
2. Brak mechanizmu "nie wiem"
Modele są trenowane tak, by zawsze kończyć zdanie i udzielać płynnej odpowiedzi. Nie mają wewnętrznego "czujnika pewności", który naturalnie powstrzymałby je przed odpowiedzią, gdy nie mają wystarczających danych. W efekcie potrafią z całkowitą pewnością siebie podać nieistniejące cytaty, fałszywe daty, wymyślone źródła naukowe czy nieistniejące funkcje w bibliotekach programistycznych.
3. Presja treningowa (RLHF) sprzyja pewności siebie
Podczas dostrajania modeli ludzie oceniający odpowiedzi często preferują odpowiedzi konkretne i stanowcze nad wymijającymi "nie jestem pewien". To uczy model, że lepiej zgadywać z przekonaniem niż przyznać się do niewiedzy — nawet kosztem poprawności.
4. Ekstrapolacja wzorców zamiast pamięci
Model nie "pamięta" faktów tak jak baza danych — on je rekonstruuje na podstawie wyuczonych wzorców statystycznych. To trochę jak człowiek, który zamiast dosłownie pamiętać rozmowę, odtwarza ją na podstawie ogólnego wrażenia — i czasem dopowiada szczegóły, które "pasują", ale nigdy nie miały miejsca. Stąd analogia do konfabulacji znanej z psychologii.
5. Długie łańcuchy wnioskowania kumulują błędy
W dłuższych odpowiedziach czy rozumowaniu krok po kroku, drobna nieścisłość na wczesnym etapie może zostać potraktowana jako "fakt" i budować na niej kolejne wnioski — błąd się nawarstwia.
Czy modele LLM różnią się między sobą?
Tak, wyraźnie. Modele różnią się częstotliwością i charakterem zmyśleń w zależności od:
- rozmiaru i jakości danych treningowych,
- czy mają dostęp do wyszukiwania w internecie (co znacznie redukuje zmyślanie przy pytaniach o aktualne fakty),
- sposobu dostrajania (niektóre firmy mocniej trenują model, by przyznawał się do niepewności),
- dziedziny - np. modele częściej zmyślają cytaty prawnicze, źródła naukowe czy szczegóły biograficzne mniej znanych osób niż podstawowe fakty matematyczne czy historyczne.
Żaden model językowy na ten moment (sierpień 2026) nie wyeliminował tego problemu całkowicie — to wciąż aktywny obszar badań. Największym zagrożeniem jest to, że AI (LLM) potrafi się mylić lub konfabulować w sposób, który brzmi jak prawda.
Warto pamiętać!
Bardzo uważaj na to, jakie informacje i prywatne sprawy powierzasz sztucznej inteligencji, ponieważ większość publicznych systemów przetwarza wpisywane dane w celu uczenia modeli, mogą one trafić do wglądu ludzkich audytorów lub w przypadku błędu czy awarii do powszechnie dostępnych zasobów w Internecie. W żadnym wypadku nie powierzaj AI danych osobowych (pełne imię i nazwisko, adres, numer PESEL, numer telefonu, data urodzenia, ...). Informacji finansowych (numery kart kredytowych, kont bankowych, haseł). Poufnych danych zdrowotnych, firmowych, tajemnic handlowych i kodów źródłowych.Prywatnych dokumentów medycznych oraz szczegółów z życia intymnego. Wszystkie fakty i dane anonimizuj. Pamiętaj w internecie nic nie ginie i nie masz gwarancji, że dana informacja zawsze będzie poufna.
Warto pamiętać!
Wyszukiwarka zasadniczo wskazuje dokumenty, które można otworzyć i zweryfikować. Model językowy (LLM) może natomiast sam skonstruować odpowiedź, której dokładnie w takiej postaci nigdy wcześniej nie było. Fundamentalna różnica: wyszukiwarka może wskazać błędne źródło. Model językowy AI może stworzyć źródło, którego nigdy nie było.
Grafiki w artykule zostały wygenerowane przez model AI OpenAI (ChatGPT / DALL·E)
Czytaj także:
