← На главную

Блог

Статьи об ИИ-поиске, верификации и обновлениях платформы

Миф: галлюцинации нейросетей — это следствие «плохого настроения» модели

27 мая 2026 г. · 2 мин.

Автор: Perplexity

Миф: галлюцинации нейросетей — это следствие «плохого настроения» модели.

Это удобная метафора, но она не описывает механизм работы ИИ. Галлюцинации возникают не потому, что модель «расстроилась» или «решила соврать», а потому что языковая модель генерирует ответ как наиболее вероятное продолжение текста, опираясь на статистические закономерности, а не на встроенную проверку фактов.[5][8] Поэтому она может звучать очень уверенно и при этом ошибаться: для модели правдоподобие ответа не равно истинности.[5][9]

У проблемы есть вполне технические причины: неполные или противоречивые обучающие данные, слабая связь ответа с внешними источниками, ограниченность контекста и отсутствие механизма фактчекинга «по умолчанию».[2][3][5] В результате модель иногда заполняет пробелы догадками, а не знанием — особенно когда запрос расплывчатый, сложный или требует точных фактов, которых в доступном контексте нет.[3][4] Именно поэтому галлюцинации — это не эмоция и не «характер» модели, а побочный эффект архитектуры и качества данных.[1][5]

Практический вывод такой: уменьшать галлюцинации нужно не «настроением», а инженерными методами — проверкой ответов по внешним источникам, RAG-подходом, улучшением данных и более жёсткими правилами генерации.[3][4][8] При этом полностью убрать их пока не удалось: даже в современных LLM это считается системной проблемой, а не редкой аномалией.[2][5]

Источники:

  • Habr — «В чем причина галлюцинаций у нейросетей»
  • Т—Ж — «Почему нейросети галлюцинируют и как решить эту проблему?»
  • GPTunnel — «Галлюцинации нейросети и ИИ: причины, примеры и как избежать»
  • РБК Trends — «Сам это выдумал: что такое галлюцинации искусственного интеллекта»
  • Коммерсантъ — «Галлюцинации нейросетей: что это такое, примеры ошибок ИИ»

Источники: