Почему нейросети галлюцинируют: это не баг, это... ну ладно, баг

Нейросеть как-то написала мне, что Толстой умер в 1912 году, сослалась на несуществующую статью и добавила три выдуманные даты — все это в одном абзаце, с интонацией профессора на кафедре. Я не обиделся. Я заинтересовался, почему нейросети галлюцинируют. И знаете что? Называть это «багом» и то не совсем точно, хотя по ощущениям — именно оно.

В этой статье я расскажу обо всем по порядку: как нейросеть «думает» и почему это ближе к угадыванию, чем к анализу; откуда берется ложная уверенность, логические провалы и слепые пятна на редких темах; почему на картинках вырастают лишние пальцы и откуда в текстах длинное тире. В финале — неожиданно оптимистичная часть про пользу галлюцинаций и сравнение ошибок GPT, Claude и Gemini.

Не знание, а угадывание: как нейросеть принимает решения

Когда я слышу, что нейросеть «знает» ответ, я мысленно ставлю кавычки. Потому что в основе ее работы лежит не знание в человеческом смысле, а предсказание следующего токена. То есть LLM (большие языковые модели) не извлекают истину из мира, как это сделал бы исследователь с доступом к архиву, а выбирают наиболее вероятное продолжение последовательности слов. Снаружи это выглядит как мышление, внутри — как расчет, где на каждом шаге строится вероятностное распределение вариантов и выбирается тот, который лучше вписывается в контекст.

Именно поэтому я предпочитаю говорить, что нейросеть не вспоминает, а достраивает. Она не хранит в себе аккуратную энциклопедию фактов с табличками «истина» и «ложь». Она учится на огромных массивах текста, изображений и прочих данных, а затем пытается сгенерировать ответ, который статистически похож на правдоподобный. В этом смысле машинное обучение подарило нам не цифрового ученого, а очень мощную машину языковых и визуальных вероятностей.

Ключевую роль здесь играет архитектура Transformer. Именно она позволяет модели учитывать связи между словами на разном расстоянии, удерживать зависимости внутри фразы, абзаца или целого документа и собирать ответ так, будто перед нами действительно мыслящий собеседник. Но сама по себе архитектура Transformer не гарантирует, что модель понимает смысл так, как его понимает человек. Она отлично улавливает закономерности, но закономерность — еще не истина.

Если упростить до предела, то нейросеть действует так: получает входной текст, смотрит на контекстное окно, оценивает, что в таком окружении обычно следует дальше, и начинает строить ответ токен за токеном. Чем сильнее и чище статистический сигнал, тем выше шанс, что ответ окажется полезным. Чем больше неоднозначности, разрывов, редких сущностей и скрытых допущений, тем выше вероятность, что система начнет не отвечать, а импровизировать.

И вот здесь начинаются галлюцинации (Hallucinations). Не как магическая поломка, а как естественное следствие механики генерации. Если модель не знает точный факт, но видит форму ответа, она часто все равно продолжает. Причем делает это так гладко, что отличить уверенное угадывание от реального знания бывает трудно даже опытному пользователю.

Почему нейросети врут, но делают это уверенно?

Самое неприятное в работе с ИИ не то, что он ошибается. Ошибаются все. Неприятно то, что нейросеть ошибается с выражением лица человека, который уверен в себе на сто процентов. Она не мямлит, не запинается, не говорит: «Тут я не до конца уверен, давай перепроверим». Она просто выдает ответ в гладкой, законченной, экспертной форме — и именно поэтому выглядит убедительно даже тогда, когда несет чушь.

Это происходит потому, что модель оптимизируется не под честность, а под правдоподобие продолжения. Для нее задача звучит не как «скажи только проверенный факт», а как «сгенерируй наиболее уместный следующий фрагмент текста». Поэтому между тем, что выглядит уверенно, и тем, что фактически верно, нет жесткой связи. Фактическая точность может провалиться, а форма останется образцовой.

Здесь полезно вспомнить про Confidence score. Многие пользователи интуитивно воспринимают гладкий, уверенный тон как сигнал надежности. Но внутренняя «уверенность» модели не равна истинности. Она может быть очень уверена в том, что фраза статистически подходит к контексту, и одновременно глубоко ошибаться в содержании. Это особенно заметно, когда вопрос уже содержит неверную предпосылку: нейросеть часто не спорит с ней, а принимает ее как основу и начинает наращивать ложную конструкцию сверху.

На силу таких сбоев влияет и температура (Temperature) в настройках ИИ. Когда температура выше, модель чаще выбирает менее вероятные продолжения, становится смелее, свободнее и интереснее. Но вместе с этим растет и креативность и хаос. В режиме идей это может быть плюсом. В режиме фактологии — почти гарантированным приглашением к неприятностям.

Еще одна причина ложной уверенности — способ, которым модели дообучают на диалоге. Их подталкивают быть полезными, вежливыми, связными, а иногда и слишком услужливыми. В результате вместо честного «не знаю» я нередко получаю красиво сервированную гипотезу, которая по форме выглядит как ответ, а по сути требует срочной проверки.

Умный снаружи, беспомощный в логике: в чем ИИ по-настоящему слаб

На мой взгляд, главный обман нейросетей в том, что они великолепно упаковывают мысль. Настолько великолепно, что возникает иллюзия, будто внутри этой упаковки обязательно есть крепкая логика. Но это не всегда так. Когда задачу можно решить за счет узнаваемого шаблона, ИИ кажется блестящим. Когда нужен строгий логический вывод (Inference), удержание нескольких условий сразу или аккуратная причинно-следственная цепочка, начинаются трещины.

Нейросеть способна правдоподобно объяснить даже неверный вывод. И это, пожалуй, один из самых опасных ее талантов. Она может не просто ошибиться в результате, а еще и построить вокруг ошибки красивую аргументацию. Человеку такая подача кажется признаком понимания, хотя на деле это может быть всего лишь удачная симуляция рассуждения.

Проблема усугубляется тем, что модели часто опираются на ассоциации, а не на строгую внутреннюю проверку. Если в обучающей выборке (Training data) часто встречались похожие конструкции, нейросеть будет тяготеть к ним, даже если в конкретной задаче требуется другой ход мысли. А если в данных присутствует шум в данных, противоречивые формулировки или слабые корреляции, модель может выдать на выходе не рассуждение, а аккуратно оформленную статистическую иллюзию.

Сюда же относится и оверфиттинг (Overfitting). Когда система слишком сильно подхватывает определенные шаблоны и перестает гибко переносить их на новые ситуации, она начинает отвечать как отличник, который вызубрил тему, но не понял, что именно выучил. Добавим к этому предвзятость (Bias), которая тоже приходит из данных и из способов настройки модели, — и получим очень умного на поверхности собеседника, у которого местами плывет сама карта реальности.

Поэтому я стараюсь помнить простую вещь: красивое объяснение — не доказательство. Если задача требует строгой логики, проверки шагов, формального анализа, юридической точности или математической аккуратности, я отношусь к ответу ИИ как к черновику, а не как к окончательной истине.

Слепые пятна ИИ: почему нейросеть галлюцинирует на редких запросах

Чем реже тема, тем выше шанс, что нейросеть начнет фантазировать. Это один из самых устойчивых паттернов, который я вижу на практике. На популярных вопросах модель держится уверенно: про известные фильмы, большие исторические события, базовые научные термины, массовую культуру и общеизвестные биографии она отвечает сравнительно стабильно. Но стоит уйти в узкий домен, редкую фамилию, локальный контекст или специфическую техническую деталь — и почва под ногами начинает дрожать.

Причина в том, что обучающая выборка (Training data) устроена неравномерно. Одни темы представлены там тысячами повторов и разными формулировками, другие — единичными упоминаниями, плохими пересказами или сомнительными источниками. Для частых сюжетов модель успевает накопить сильные ассоциации. Для редких — получает обрывки. А когда обрывков мало, она достраивает пробелы тем, что хоть как-то напоминает нужный ответ.

Именно поэтому на редких запросах особенно быстро всплывают выдуманные даты, несуществующие статьи, перепутанные имена и псевдоуверенные ссылки. Нейросеть не обязательно «решает соврать». Она просто видит слабый сигнал и пытается компенсировать его знакомой формой ответа. А форма, как мы уже знаем, у нее получается очень убедительной.

Отдельную роль здесь играет контекстное окно. Теоретически модель может обработать большой объем текста, но практически это не означает, что она одинаково качественно использует каждую деталь внутри него. Если в запросе слишком много лишнего, неоднозначного или плохо структурированного материала, значимые сигналы тонут в шуме. В результате ИИ начинает цепляться не за главное, а за то, что статистически удобнее продолжать.

На редких темах заметнее всего работает и предвзятость (Bias). Если в данных мало разнообразия, модель начинает воспроизводить тот угол зрения, который встречала чаще. А если в корпусе есть системные перекосы, неактуальные факты или культурные шаблоны, они особенно легко проступают именно там, где у модели нет плотной сетки подтверждений.

Вот почему в нишевых вопросах я почти автоматически включаю внешнюю опору: RAG (Retrieval-Augmented Generation), поиск по источникам, ручную верификацию контента, а иногда и прямую сверку по первоисточнику. Чем реже тема, тем опаснее полагаться на голую память модели.

Шесть пальцев и лишний локоть: почему нейросети плохо рисуют пальцы и конечности

Если в текстах нейросети выдумывают статьи и даты, то в картинках они любят выдумывать анатомию. Именно поэтому галлюцинации в изображениях так часто ассоциируются с шестью пальцами, странными кистями и локтями, которые как будто собрались из деталей от разных людей. И это не случайный мем, а закономерное следствие того, как работают диффузионные модели.

В отличие от текстовых систем, которые собирают ответ токен за токеном, генераторы изображений восстанавливают картинку постепенно, шаг за шагом убирая шум и уточняя структуру. Именно поэтому диффузионные модели настолько хороши в атмосфере, свете, стиле, текстурах и общих визуальных впечатлениях. Но именно поэтому же им бывает трудно удерживать строгую геометрию сложных объектов, особенно если речь идет о руках, стопах, пальцах и позах с перекрытиями.

Здесь вступает в игру топология объектов. Для человека рука — это вполне очевидная конструкция: пять пальцев, определенное соотношение суставов, ожидаемые изгибы, понятная анатомия. Для модели это не список правил, а статистически повторяющийся визуальный паттерн с огромным количеством вариантов. Стоит измениться углу, перспективе, жесту, освещению или взаимодействию с предметом — и анатомические ошибки начинают лезть наружу.

Усложняет ситуацию еще и то, что руки состоят из множества похожих элементов. Пальцы визуально близки друг к другу, часто перекрываются, меняют форму в зависимости от ракурса и легко сливаются в непрерывную массу пикселей. Для модели это крайне неудобный объект. Она может передать общий силуэт и настроение сцены, но потерять точный счет, структуру суставов или связность конечности.

Поэтому галлюцинации в изображениях — это не просто смешная нелепость, а показатель того, что визуальная генерация строится на вероятностях не меньше, чем текстовая. И пока у модели нет жесткого встроенного анатомического контролера, рука будет оставаться для нее примерно тем же, чем редкая дата является для текстовой LLM: зоной повышенного риска.

Типографские причуды: почему нейросеть ставит длинное тире и другие странные знаки пунктуации

У нейросетей есть еще одна смешная и очень узнаваемая привычка: они обожают выдавать себя через поверхность текста. Иногда это не фактическая ошибка, а чисто стилистическая улика. Длинные тире, странные кавычки, лишние многоточия, искусственная литературность, внезапная академичность, неестественные отбивки между абзацами — все это часто воспринимается как «машинный акцент».

Причина проста: модель учится не только смыслу, но и оболочке текста. Если в ее корпусе было много медийных лонгридов, академических статей, PDF-документов, OCR-ошибок, форумов, плохо очищенных выгрузок и текстов с нестабильной версткой, она усваивает не только идеи, но и типографика и пунктуация как привычный рисунок письма. Для нее правила разметки — это тоже данные, которые можно воспроизводить.

Иногда я замечаю, что ИИ словно перебарщивает с «умным стилем». Попросишь написать экспертно — и он сразу начинает тянуться к формальным конструкциям, длинным тире, тяжеловесным связкам и избыточно ровной интонации. Тут виноват не только корпус, но и промпт-инжиниринг. Мы сами запускаем определенные стилистические паттерны, когда просим «академично», «аналитично», «профессионально» или «как в журнале».

Токенизация тоже играет свою роль. Для модели символы — это часть той же статистической среды, что и слова. Она не оценивает пунктуационный знак как редактор, который думает о читабельности, норме и стиле бренда. Она просто продолжает последовательность, которая в таком жанре кажется наиболее естественной. Отсюда и ощущение, что нейросеть иногда пишет не как человек, а как коллективный призрак всех текстов, на которых ее учили.

Поэтому, редактируя ИИ-текст, я проверяю не только факты, но и поверхность: тире, кавычки, отбивки, смешение языков, паразитные вводные конструкции, повторы, нарочитую гладкость, слишком предсказуемый ритм. Иногда именно на уровне формы машинность видна раньше, чем на уровне смысла.

Польза от бреда: как превратить слабость нейросети в творческий ресурс

И все же я не хочу выставлять галлюцинации только как дефект. Да, в задачах, где нужна истина, они опасны. Но в задачах, где нужен неожиданный ход, странная идея, новая связка или смелая ассоциация, тот же самый механизм может внезапно стать полезным. В этот момент ошибка перестает быть просто сбоем и превращается в материал для творчества.

Нейросеть хороша там, где мне не нужен единственно правильный ответ. Заголовки, концепции, рекламные ходы, сценарные заготовки, визуальные образы, альтернативные трактовки, вымышленные миры — во всех этих жанрах контролируемая неточность часто оказывается даже интереснее сухой правильности. Модель начинает соединять далекие смыслы, и среди десяти странных вариантов один может оказаться по-настоящему живым.

Вот здесь креативность и хаос уже не враги, а ресурс. Я могу сознательно поднять температуру (Temperature) в настройках ИИ, ослабить ограничения, попросить более дерзкие интерпретации и посмотреть, куда модель унесет мысль. Разумеется, потом все это нужно фильтровать вручную. Но как генератор чернового безумия нейросеть работает порой лучше, чем слишком осторожный человек.

Для себя я разделяю два режима. Первый — режим точности: здесь мне нужны фактическая точность, проверяемость, ссылки, контроль, верификация контента и желательно RAG (Retrieval-Augmented Generation). Второй — режим идеи: здесь я готов терпеть странности, потому что охочусь не за истиной, а за неожиданным ходом. Проблемы начинаются только тогда, когда эти режимы смешивают и пытаются использовать один и тот же ответ как одновременно креативный и безусловно достоверный.

GPT, Claude, Gemini: у кого какие ошибки и почему

Когда я сравниваю модели, мне всегда хочется уйти от детского вопроса «кто из них самый умный». Намного полезнее смотреть на профиль ошибок. Потому что GPT, Claude и Gemini могут одинаково впечатлять на демо, но срываться в совершенно разных местах. У всех одна базовая природа: они строят ответ на вероятностях. Но нюансы появляются из-за того, как собрана обучающая выборка (Training data), как устроено дообучение, какие ограничения заложены в систему и насколько агрессивно модель стремится быть полезной.

На практике я вижу это так: одни модели чаще выдают очень убедительные галлюцинации, другие осторожнее по тону, но все равно могут ошибиться в причинности, третьи неплохо справляются с широким контекстом, но проседают на редких или двусмысленных формулировках. То есть вопрос не в том, «врет ли» конкретная модель. Врут все. Вопрос в том, как именно, в каких условиях и насколько красиво это оформляют.

Ниже — сравнительная таблица, которая удобна не как абсолютный рейтинг, а как рабочая шпаргалка.

Модель	Как обычно ошибается	Что делает хорошо	Где я бы перепроверял в первую очередь
GPT	Может очень убедительно достраивать несуществующие детали, особенно если вопрос уже содержит ложную предпосылку	Хорошо собирает структуру ответа, держит темп, тон и общую связность	Даты, источники, биографии, редкие сущности, точные цитаты
Claude	Часто звучит аккуратнее и рассудительнее, но иногда рационализирует ошибку так, будто она логически безупречна	Неплохо удерживает длинную нить рассуждения и чувствителен к нюансам формулировки	Сложные причинно-следственные цепочки, многослойные сравнения, спорные интерпретации
Gemini	Может быть полезен в широких информационных задачах, но на неоднозначных запросах тоже смешивает факт и вероятное продолжение	Удобен в многомодальных и экосистемных сценариях, где важен широкий охват контекста	Нишевые темы, ссылки, локальные факты, нестандартные формулировки

Если коротко, то GPT чаще всего производит самые гладкие и поэтому самые опасные галлюцинации. Claude нередко выглядит более сдержанным, но это не спасает его от красивых логических промахов. Gemini бывает силен на широком фоне, но тоже не застрахован от статистической импровизации там, где вопрос слишком редкий, кривой или двусмысленный.

Поэтому я бы вообще не искал «самую честную» модель как универсальное решение. Я бы выбирал инструмент под задачу и всегда держал в голове одно правило: чем дороже цена ошибки, тем меньше значения имеет бренд и тем больше — проверка результата.

FAQ

Что такое галлюцинации у нейросети простыми словами?

Это ситуация, когда ИИ выдает ложную, сомнительную или неподтвержденную информацию так, будто она абсолютно верна. Он не обязательно «врет» в человеческом смысле — чаще он просто слишком уверенно достраивает ответ там, где ему не хватает надежного сигнала.

Почему нейросеть может придумать источник или дату?

Потому что для нее естественно продолжать текст в правдоподобной форме. Если в контексте уместно сослаться на статью, назвать год или упомянуть исследование, модель может сгенерировать это как статистически подходящий элемент, даже если в реальности такого источника не существует.

Можно ли уменьшить количество ошибок?

Да, и довольно заметно. Здесь помогают четкие формулировки, низкая температура, хороший промпт-инжиниринг, подключение внешних источников, верификация контента и, при необходимости, RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Почему нейросети плохо рисуют руки?

Потому что руки — сложный объект с точки зрения структуры: много похожих элементов, перекрытия, мелкие детали, сложные ракурсы. Для генеративной модели это почти идеальная ловушка, где легко нарушается топология объектов и появляются анатомические ошибки.

Что важнее: сделать ИИ точнее или оставить ему пространство для странных идей?

Если нужен факт, приоритетом становится точность. Если нужен креативный черновик, полезнее дать модели чуть больше свободы. Ошибка опасна там, где ее принимают за истину, и полезна там, где ее воспринимают как сырье для отбора.

Теперь, когда я лучше понимаю, почему нейросети галлюцинируют, мне проще относиться к ним. Они не оракулы, а сложные генераторы правдоподобия, у которых неизбежно есть слепые зоны. Да, на уровне задач это дефект, который нужно учитывать, но на уровне механики это логичное следствие статистического мышления.

Расскажите, что показалось самым полезным, а что, наоборот, хочется оспорить или дополнить — живые примеры и несогласия тут ценнее любых бенчмарков. И, конечно, если у вас есть свои лайфхаки по «укрощению» галлюцинаций, буду рад увидеть их внизу под статьей.