Problem ma precyzyjną nazwę

Halucynacja AI to pewna siebie, płynnie sformułowana, ale błędna odpowiedź generatywnego systemu AI. Termin jest luźno zapożyczony z kognitywistyki, ale w AI oznacza coś konkretnego: model generuje tekst (albo kod czy cytaty), który brzmi autorytatywnie i wiarygodnie, a jest po prostu nieprawdziwy.

To nie jest błąd, który zostanie naprawiony łatką. To strukturalna właściwość działania obecnych dużych modeli językowych.

Dlaczego modele językowe halucynują

Duże modele językowe (LLM) są trenowane do przewidywania najbardziej prawdopodobnego kolejnego tokenu w danym kontekście. Nie pobierają faktów z bazy danych — dopasowują wzorce na ogromną skalę.

Kiedy pytasz model o coś, czego w danych treningowych było mało albo gdzie dane były sprzeczne, nie odpowie po prostu „nie wiem“. Wygeneruje najbardziej prawdopodobną statystycznie kontynuację Twojego pytania — może to brzmieć jak pewna odpowiedź, ale nie opiera się na żadnym konkretnym źródle.

Oznacza to:

  • Cytaty są wymyślone — autor, czasopismo, rok i tytuł pasują do wzorców tekstu naukowego, ale artykuł nie istnieje
  • Statystyki są przybliżone lub sfabrykowane — model widział wiele statystyk i wygeneruje taką, która pasuje
  • Informacje prawne i medyczne są szczególnie niebezpieczne — dziedziny wysokiego ryzyka, gdzie model był trenowany na brzmiącym fachowo tekście, ale nie może zweryfikować dokładności

Częstość halucynacji w praktyce

Niezależne benchmarki (stan na początku 2026 r.) pokazują, że czołowe LLM halucynują w ok. 3–27% zapytań faktograficznych, w zależności od dziedziny, struktury promptu i wersji modelu. W przeglądzie dokumentów prawnych współczynnik halucynacji dla konkretnych cytatów może przekraczać 30%.

Szeroki zakres ma znaczenie: modele lepiej radzą sobie z niektórymi zadaniami niż z innymi. Generowanie kodu ma znacznie niższe wskaźniki halucynacji niż biografie czy pobieranie faktów historycznych.

Trzy wzorce do rozpoznania

1. Autorytatywny cytat

„Zgodnie z badaniem z 2023 r. opublikowanym w Nature Human Behaviour przez badaczy z ETH Zurych (Smith i in., 2023), systemy AI wykazują X.“

Zweryfikuj przed użyciem. Artykuł może nie istnieć. Smith i in. (2023) to jeden z najczęstszych wzorców halucynowanego cytatu.

2. Sztuczka ze statystyczną pewnością

„Około 67% organizacji zgłosiło…“

Sprawdź, skąd pochodzi ta liczba. Jeśli model nie potrafi wskazać źródła, to wygenerowana statystyka.

3. „Fakt“ prawny lub proceduralny

„Na mocy art. 13 ust. 2 lit. f RODO organizacje są zobowiązane do…“

Art. 13 RODO istnieje. Ale konkretny obowiązek opisany może być błędnie sparafrazowany, zastosowany w złym kontekście lub po prostu wymyślony.

Co robić w praktyce

Używaj AI do generowania, nie do weryfikacji. AI może szkicować, streszczać i tworzyć pomysły. Weryfikacja faktów, cytatów i wymogów prawnych musi przechodzić przez autorytatywne źródła.

Proś o źródła wprost. Nawet jeśli model halucynuje źródła, pytanie „jakie jest Twoje źródło?“ przenosi Twoją uwagę na krok weryfikacji.

Zestawiaj odpowiedzi ze źródłami (RAG). Architektura Retrieval-Augmented Generation (RAG) osadza odpowiedź modelu w prawdziwych dokumentach. Jeśli Twoja firma używa AI do zarządzania wiedzą, RAG znacząco zmniejsza ryzyko halucynacji.

Wpleć weryfikację w swój proces pracy. Każda treść generowana przez AI, która zawiera fakty, statystyki lub twierdzenia prawne, powinna trafić do człowieka do sprawdzenia, zanim zostanie opublikowana albo użyta przy decyzjach.

Wniosek

Halucynacje nie znikną — to strukturalna cecha obecnej generacji modeli językowych. Firmy, które dobrze używają AI, to te, które wykorzystują ją tam, gdzie płynność liczy się bardziej niż precyzja, a wszędzie tam, gdzie precyzja jest kluczowa, wplatają w proces weryfikację.

Najgroźniejszy sposób myślenia to traktowanie AI jak „kompetentnego współpracownika“. Traktuj ją raczej jak bardzo szybki i bardzo gładki pierwszy szkic, który zawsze trzeba sprawdzić.