Галлюцинации ИИ: почему нейросеть ошибается и выдумывает факты
Автор: Василиса Новик, Автор AI Vision: чат-модели и проверка фактов. Обновлено 2026-11-05.
На стажировке редактор сказал мне фразу, которую я вспоминаю каждый раз, когда работаю с нейросетью: «Уверенный тон — не доказательство». Галлюцинации ИИ — ровно об этом.
Галлюцинация нейросети — это уверенный, гладкий ответ, в котором есть выдуманный факт: несуществующая цитата, ссылка, дата, закон или исследование. Модель не врёт намеренно. Она предсказывает правдоподобный текст, и иногда правдоподобное расходится с правдой. Расскажу, где модели ошибаются чаще всего, где ошибка особенно опасна, как проверить ответ и как писать запросы, чтобы ошибок было меньше.
Галлюцинация — это ответ, который выглядит правдоподобно, но не соответствует действительности: выдуманный факт, несуществующий источник, неверная цифра, искажённая цитата.
Важно понимать природу ошибки. Языковая модель обучена продолжать текст наиболее вероятным образом. Она не сверяется с базой фактов, если её специально к этому не подключили. Поэтому «звучит правильно» и «правильно» для неё не одно и то же.
- Источники и цитаты. Названия книг, статей, ссылки, номера страниц — частая зона выдумок.
- Точные цифры. Статистика, финансовые показатели, даты.
- Свежие события. У модели есть дата, до которой она обучалась. О событиях после неё она может не знать или додумывать.
- Редкие темы. Узкие специальности, локальные законы, малоизвестные люди.
- Арифметика. Длинные вычисления, особенно без режима рассуждений. Подробнее — в статье как решить задачу нейросетью.
- Длинные документы. Модель может упустить или исказить деталь из середины текста. Подробнее — в статье про токены и контекстное окно.
- Люди. Биографии, должности и высказывания реальных людей.
- Здоровье. Дозировки, диагнозы, взаимодействие лекарств.
- Право. Статьи законов, сроки, процедуры.
- Финансы. Налоги, расчёты, условия договоров.
- Учёба и наука. Ссылки на литературу, формулы, факты в работах. Подробнее — в статье про нейросеть для учёбы.
- Публикации. Факты в статьях и постах, которые прочитают тысячи людей.
В этих областях ответ нейросети — черновик и подсказка, а не окончательное решение.
- Спросите источник и проверьте его сами. Если книга или статья не находится поиском, скорее всего её нет.
- Попросите модель оценить уверенность: «Насколько ты уверен в каждом пункте? Что из этого стоит проверить?»
- Разрешите сказать «не знаю». Добавьте в запрос: «Если не знаешь точно, так и скажи». Модели реже выдумывают, когда им явно разрешают признать незнание.
- Сравните с другой моделью. Если две модели дают разные ответы, это сигнал разобраться подробнее.
- Дайте модели материал. Вместо «расскажи о законе» вставьте текст закона и попросите ответить по нему: «Отвечай только на основе этого текста».
- Просите рассуждение по шагам. Так проще увидеть, где именно логика сломалась.
- Проверьте ключевые факты в первоисточниках: официальных сайтах, документации, научных базах.
- Пересчитайте цифры на калькуляторе или в таблице.
Готовя материал о сне и продуктивности, я попросила модель найти исследования по теме. Она дала пять ссылок с названиями журналов, авторами и годами. Три оказались реальными. Четвёртое исследование существовало, но выводы в нём были противоположными. Пятого не было вообще: правдоподобное название, реальный журнал, несуществующая статья.
С тех пор я прошу модель не искать источники, а помогать с тем, что я нашла сама: «Вот исследование, перескажи методику и выводы». Так ошибок почти нет, потому что модель работает с текстом, а не с памятью.
- Давайте контекст и данные, а не ждите, что модель знает всё.
- Просите отделять факты от предположений.
- Задавайте узкие вопросы вместо «расскажи всё про…».
- Указывайте дату: «на 2026 год», чтобы модель понимала, что важна актуальность.
- Запрещайте выдумывать: «не придумывай источники, если не уверен — напиши, что нужно проверить».
Подробнее — в статье как писать промпты.
У генераторов изображений и видео тоже есть свой вид ошибок: лишние пальцы, искажённый текст, невозможная физика. А ещё сгенерированные ролики и фото могут использоваться для обмана. Как распознать такой контент — в статье как определить видео, созданное нейросетью.
Если вы публикуете текст, отправляете письмо или принимаете решение на основе ответа нейросети, ответственность остаётся за вами. Хорошее правило: чем выше цена ошибки, тем тщательнее проверка. А в вопросах здоровья, права и финансов последнее слово — за специалистом. И не отправляйте в нейросеть чувствительные данные ради проверки — подробнее в статье про безопасность данных.
Частые вопросы
Почему нейросеть врёт?
Она не врёт намеренно. Модель генерирует правдоподобный текст и не всегда отличает факт от вероятного вымысла.
Какая нейросеть ошибается меньше всего?
Флагманские модели с режимом рассуждений ошибаются реже, но ни одна не застрахована полностью.
Можно ли полностью избавиться от галлюцинаций?
На ноябрь 2026 года — нет. Можно сильно снизить их количество с помощью контекста, точных запросов и проверки.
Почему модель не знает свежих новостей?
У каждой модели есть дата окончания обучающих данных. Без доступа к поиску она не знает, что произошло позже.
Проверка через сравнение моделей
В AI Vision один и тот же вопрос можно задать GPT-5, Claude, Gemini, Grok и DeepSeek и сравнить ответы. Совпадение не гарантирует правоту, но расхождение сразу показывает, что факт нужно проверить в первоисточнике.
Сравнить ответы моделей в AI Vision