В современном мире искусственный интеллект становится все более значимым инструментом для решения самых разных задач - от поиска информации до творческих заданий. Однако у языковых моделей, таких как те, что разработаны компанией OpenAI, есть серьезное ограничение - склонность давать ложные или выдуманные ответы, которые в профессиональной среде иногда называют "галлюцинациями". Недавно OpenAI официально признала причины такого поведения и опубликовала исследование, в котором подробно разобраны корни проблемы и предложение путей ее решения. Главный парадокс заключается в том, что модели, обученные на огромных объемах текстовых данных, должны были бы демонстрировать высокий уровень достоверности и точности. Но вместо этого они часто "изобретают" факты, порой с уверенностью, не оставляющей места для сомнений.
Почему же так происходит? Пояснение содержится в самой природе обучения моделей. ИИ обучают на основе огромных массивов текстовой информации - новостных статей, книг, веб-страниц и так далее. В этих данных содержится множество как проверенных, так и ошибочных сведений. При этом модель не имеет встроенного механизма для осознания своей уверенности или признания незнания. Это связано с тем, что оценочные системы, на основе которых обучаются и тестируются модели, в большей мере поощряют ответы, даже если они ошибочны, нежели "признание отсутствия ответа".
Такое обучение стимулирует ИИ всегда давать какой-то ответ, чтобы выглядеть компетентным. Исследование OpenAI, опубликованное в начале сентября 2025 года, наглядно показывает, что это не просто случайное поведение, а результат фундаментальных ошибок в построении моделей. Оно объясняет, что при обучении и тестировании модели предпочитают делать "угадывания", которые с большой вероятностью будут приняты как правильные, пусть даже порой и ошибочные. Пример из исследования - попытка модели назвать дату рождения одного из авторов статьи. Несмотря на несколько попыток, она выдала неправильную информацию, демонстрируя склонность к предоставлению данных, а не к признанию отсутствия достоверных сведений.
Такое поведение усугубляется методиками послетренировочной донастройки, где меняется алгоритм оценки модели, ориентированный на стандартизированные тесты с бинарной метрикой: правильный или неправильный ответ. При этом неверие и неопределенность воспринимаются как проигрыш, что влечет за собой активное наказание моделей за признание отсутствия данных. В результате модели ищут любое наиболее вероятное решение, даже если оно ошибочно. Что касается данных обучения, то в корпусах действительно содержатся огромные объемы информации, но с неизбежным количеством ошибок и особенностей, встречающихся лишь однажды. Это означает, что при попытках предсказать факты, которые встречаются редко или единожды в обучающих данных, модели имеют высокую вероятность ошибаться.
Такое ограничение можно считать системной проблемой, обусловленной масштабом и структурой используемых наборов данных. Кроме того, в процессе обучения модели сталкиваются с противоположными требованиями - с одной стороны, нужно быть точными и аккуратными, с другой - отвечать оперативно и убедительно. Модели не обладают собственной формой сознания или критического мышления, они ориентируются лишь на статистическую вероятность, что в контексте некоторых задач приводит к когнитивным ошибкам. OpenAI также указывает, что для изменения сложившейся ситуации требуется пересмотр подходов к оценке моделей. Необходимо внедрять более тонкие системы, которые не только учитывают правильность ответа, но и адекватность выражения неопределенности и нежелание "гоняться за баллами" любой ценой.
В теории, если изменить метрики оценки, можно заставить модели чаще признавать отсутствие информации, что сделает их поведение более прозрачным и полезным в практическом использовании. В качестве долгосрочной перспективы OpenAI предлагает пересмотреть весь цикл обучения и разработки, включая поиск и обработку тренировочных данных, внедрение механизмов оценки качества ответов с учетом контекста и вероятности достоверности, а также развитие моделей, способных осознавать и выражать свои ограничения. Это должно помочь снизить уровень "галлюцинаций" и улучшить доверие пользователей к искусственному интеллекту. Тем не менее данная проблема совсем не простая - устранение ошибок в огромных и разнообразных данных почти невозможно полностью. Кроме того, необходима высокая вычислительная мощность и серьезные организационные ресурсы для реорганизации тренировочных процессов и систем оценки.
Для конечного пользователя навык модели признавать незнание может оказаться менее удобным с точки зрения опыта взаимодействия, так как в привычном формате он хочет получить конкретный и уверенный ответ. Однако с точки зрения этики и надежности информации важно стремиться к созданию ИИ, который честно сообщает о своих ограничениях. В итоге, данное признание от OpenAI - важный и открытый шаг в развитии искусственного интеллекта, который ставит акцент на реальные проблемы и необходимость поиска решений. Возможно, в ближайшем будущем появятся новые версии моделей, которые смогут более грамотно балансировать между информативностью и честностью, что откроет двери для более широкого и безопасного использования ИИ в различных сферах жизни. Таким образом, склонность моделей OpenAI к выдумкам - это не просто недостаток, а следствие комплексных технических и методологических ограничений существующих подходов к обучению.
Осознание и исследование этих проблем поможет сделать искусственный интеллект более надежным и полезным инструментом в будущем. .
