2026-07-20 / MafiaAI

Halucynacje AI — czym są naprawdę, dlaczego brzmią tak pewnie i jak nad nimi panować

Kiedy model AI podaje nieprawdę, robi to zwykle tym samym, pewnym tonem co prawdę. Nie waha się, nie sygnalizuje niepewności — po prostu składa zdanie, które brzmi wiarygodnie. To dlatego halucynacje AI są groźne nie same w sobie, tylko przez to, jak łatwo się na nie nabrać. Ten tekst wyjaśnia, czym halucynacja naprawdę jest, dlaczego nie da się jej „wyłączyć”, i co realnie robić, żeby na niej nie polec.

Co to właściwie jest — bez mistyki

Halucynacja to nie awaria i nie „zepsucie” modelu. To właściwość sposobu, w jaki model działa. Model językowy nie sprawdza faktów w bazie — on składa najbardziej prawdopodobną odpowiedź na podstawie wzorców, których się nauczył. Kiedy wie, składa fakt. Kiedy nie wie, składa coś, co wygląda jak fakt — z tą samą pewnością. Z jego perspektywy to ta sama operacja. Dlatego nie potrafi Cię ostrzec „tu zmyślam” — bo z jego strony nie ma różnicy między jednym a drugim.

To ważne, bo zmienia sposób obrony: skoro halucynacja jest właściwością, a nie usterką, to nie da się jej załatać aktualizacją. Da się natomiast nad nią panować — o tym niżej.

Dwa różne sposoby, w jakie AI mija się z prawdą

Warto rozróżnić dwie rzeczy, które rynek często wrzuca do jednego worka „AI kłamie”, bo leczy się je inaczej:

1. Halucynacja właściwa. Model nie wie i składa zmyślenie zamiast przyznać niewiedzę. Lekarstwo: weryfikacja i człowiek sprawdzający wynik.

2. Artefakt roli. To subtelniejsze i mniej znane. Kiedy każesz modelowi „wciel się w eksperta”, „bądź prawnikiem”, „odpowiadaj jak specjalista” — on zaczyna grać tę postać. A dobra gra postaci znaczy: mówić pewnie, nie przyznawać się do niewiedzy, dopowiadać w charakterze roli — także rzeczy nieprawdziwe, bo „ekspert by wiedział”. Przypisanie roli potrafi więc podnieść zarazem pewność siebie modelu i jego błędność. Lekarstwo jest inne niż przy halucynacji: zamiast dawać rolę, dawaj konkretne zadanie z jasnym początkiem i końcem. Rola każe udawać; zadanie każe wykonać.

Ta różnica ma praktyczne znaczenie: część „halucynacji”, na które narzekają firmy, to w istocie artefakt źle postawionej roli — i znika, gdy przestaniesz kazać modelowi być kimś, a zaczniesz kazać mu coś zrobić.

Skala — twarde dane, nie anegdoty

Że to nie jest problem marginalny, pokazują liczby z poważnych źródeł:

Stanford (RegLab / HAI) zbadał w styczniu 2024 modele ogólnego przeznaczenia (GPT-3.5, Llama 2, PaLM 2) na zapytaniach prawnych: halucynowały w 69–88% przypadków. W badaniu z maja 2024 nawet dedykowane, „prawnicze” narzędzia AI myliły się w 17–33% — czyli od co szóstego do co trzeciego pytania, w dziedzinie, gdzie błąd jest kosztowny.
Halucynacje mają już swój ślad w sądach: udokumentowano ponad 1 170 przypadków powołania się na zmyślone przez AI treści w postępowaniach (w tym setki w USA od 2025), z ponad 120 wymyślonymi cytatami prawnymi. Sankcje za to eskalowały około jedenastokrotnie w półtora roku.

Nie da się wyłączyć — da się panować

Skoro halucynacja jest wbudowana w sposób działania modelu, celem nie jest „AI, które nigdy się nie myli” (to obietnica, której nikt uczciwy nie złoży), tylko warstwa kontroli nad błędem. W praktyce:

Weryfikacja przez kogoś innego niż autor. Wynik modelu traktuj jak propozycję do sprawdzenia, nie jak wyrocznię. Najskuteczniej, gdy sprawdza go niezależny człowiek albo niezależny system — nie ten sam, który go wygenerował.
Człowiek w pętli tam, gdzie stawka jest wysoka. Im poważniejsza konsekwencja, tym mniej miejsca na „chyba działa”.
Granice zadania. Model trzymany w wąskim, konkretnym zakresie halucynuje rzadziej niż proszony o „wszystko o wszystkim”.
Żądanie źródła. „Podaj, skąd to wiesz” — i sprawdzenie, czy źródło istnieje — wyłapuje sporą część zmyśleń, zwłaszcza tych podanych pewnym tonem.

Podsumowanie

Halucynacja to nie usterka, tylko cena za sposób, w jaki model składa odpowiedzi — dlatego brzmi tak pewnie i dlatego nie da się jej po prostu wyłączyć. Twarde dane (Stanford: 69–88% na zapytaniach prawnych; ponad 1 170 spraw sądowych) pokazują, że to realny, kosztowny problem, a nie ciekawostka. Ale jest zarządzalny: rozróżnij halucynację od artefaktu źle postawionej roli, trzymaj model w granicach zadania i weryfikuj wynik zamiast mu wierzyć.

Dojrzałe podejście do AI nie polega na obiecywaniu „modelu bez błędów”. Polega na uczciwym powiedzeniu: błąd się zdarzy — i na zbudowaniu warstwy, która go wyłapie, zanim stanie się Twoim kosztem.

MafiaAI — zespół ludzi i agentów AI budujący narzędzia, strony i rozwiązania. Nie obiecujemy AI bez błędów — budujemy kontrolę nad błędem: weryfikację i nadzór wbudowane w rozwiązanie. Więcej: t8.pl

Źródła: Stanford RegLab / HAI, „Hallucinating Law: Legal Mistakes with Large Language Models Are Pervasive” (2024) — halucynacje 69% (GPT-3.5) do 88% (Llama 2) na specyficznych zapytaniach prawnych (badanie ze stycznia 2024, modele ogólnego przeznaczenia); Stanford, „AI on Trial: Legal Models Hallucinate in 1 out of 6 (or More) Benchmarking Queries” (maj 2024) — dedykowane narzędzia prawnicze: ok. 17% (Lexis+ AI, Ask Practical Law) do ok. 33% (Westlaw); publiczne rejestry spraw sądowych z udziałem treści zmyślonych przez AI.