Справочник

Галлюцинации в ИИ это: почему нейросеть выдумывает факты

18 сентября 2026 · 14 минут чтения

Проверка фактов

Юлия Найпак

Методист по автоматизации. Сверяет паспорт инструмента с документацией вендора.

Автор Р

Редакция

Коллектив авторов, редакторов и иллюстраторов статей на сайте блога онлайн-университета «Зерокодер». Пишем…

Черновик готовит редакция с помощью ИИ. За стандарт издания отвечает главный редактор — Валерий Курземнек.

Материал редакции Зерокодера. Счёт по выдаче снят собственным прогоном 18 сентября 2026 года; цитаты источников приведены дословно. Обновлено: сентябрь 2026.

Галлюцинации в ИИ — это уверенная реакция системы искусственного интеллекта, не соответствующая исходным данным, на которых проводилось её обучение, и вымышленные ответы, не имеющие отношения к действительности. Так определение даёт Википедия. Простыми словами: нейросеть выдаёт правдоподобный текст, который выглядит как факт, но фактом не является. Это техническая ошибка вероятностной модели, у которой нет намерения ввести в заблуждение.

Что такое галлюцинации нейросети: определение простыми словами

В Википедии термин описан как «уверенная реакция системы искусственного интеллекта, не соответствующая исходным данным, на которых проводилось её обучение; вымышленные ответы системы, не имеющие отношения к действительности». Ключевое слово здесь — «уверенная»: модель не сомневается, не оговаривается и не признаёт пробел в знаниях.

Термин пришёл из психологии. В области психологии галлюцинацию описывали как «восприятие без объекта» — так определял её французский психиатр Жан-Этьен Доминик Эскироль (1772–1840), о чём рассказывает обзор на vc.ru. Позже понятие «галлюцинации» вошло в словарь искусственного интеллекта в начале 2020-х годов, после появления крупных языковых моделей вроде GPT. Аналогия прямая: человек видит то, чего нет; модель «видит» факт, которого нет в данных.

Определение из психологии и из технической документации совпадают по сути: есть реакция, есть восприятие — и нет объекта, на который они указывают.

Намеренный обман или техническая ошибка модели

Нейросеть не лжёт в человеческом смысле. У неё нет намерения ввести в заблуждение, нет цели скрыть правду, нет представления о том, что такое правда. Термин «обман» здесь метафора, удобная для описания результата, но не описывающая механизм.

Обзор на vc.ru прямо указывает: у архитектуры трансформеров нет аналога человеческой метакогниции — способности оценивать достоверность своих суждений. Модель не может «посмотреть на себя со стороны» и понять, что её ответ ненадёжен. Она генерирует наиболее вероятное продолжение текста, которое совпадает с проверенным утверждением лишь случайно.

Техническая ошибка возникает на уровне механизма: модель подбирает токены по вероятностям, и в этой цепочке нет шага «сверить с реальностью». Обзор на Хабре описывает это так: LLM может уверенно ответить на вопрос о событии 2024 года, даже если её знания заканчиваются в 2021 году. Модель не знает, что не знает.

Практический вывод: относиться к галлюцинации стоит как к системному свойству генерации, которое нельзя «починить» одной настройкой. Понимание этого меняет подход к работе с любым чат-ботом.

Почему нейросеть выдумывает факты: механизм генерации

Причина первая — вероятностная природа. Языковая модель предсказывает следующее слово на основе статистики обучающего корпуса. Настроенный параметр температуры задаёт степень «смелости» выбора: при низком значении температуры (например, 0.2) модель выбирает наиболее вероятные токены, создавая предсказуемый и фактически стабильный текст; при высокой температуре (например, 0.9 и выше) система допускает большее разнообразие, выбирая менее вероятные продолжения. Чем выше разнообразие, тем больше шансов на вымысел.

Причина вторая — пробелы в данных. Если в обучающем корпусе нет точного ответа, модель не останавливается, а достраивает правдоподобную форму. Об этом же говорит кейс со сложением: в интернете нет примеров умножения именно тех четырёхзначных чисел, которые вводил пользователь, поэтому модель выдавала неверный результат. Для двузначных чисел примеры есть — и ответы были правильными. Модель работает с тем, что видела.

Причина третья — ошибки ассоциативных переходов и «эффект уверенности». Модель склеивает близкие по смыслу сущности: реальное имя с несуществующим открытием, реальный журнал с выдуманной статьёй, реальную дату с чужим событием.

Причина четвёртая — отсутствие референции. У модели нет прямого доступа к фактам мира, есть только распределение вероятностей слов. Обзор на vc.ru называет это «иллюзией знания»: система воспроизводит форму знания без его содержания.

Примеры галлюцинаций ИИ: вымышленные источники, законы, цитаты

Самый известный юридический кейс — Стивен Шварц. В 2023 году американский адвокат подал в суд документ со ссылками на шесть судебных прецедентов, которые ChatGPT представил как существующие дела. Ни одного из них в действительности не существовало, и когда суд это обнаружил, адвоката оштрафовали на $5000. Это описание приводит словарь нейросетей на neiro.unisender.com.

Другой пример — выдуманные источники в академическом стиле. Обзор на vc.ru: модель может «указать» на исследование, якобы опубликованное в 2017 году в журнале Nature. Формулировка выглядит безупречно — автор, год, журнал, — но публикации нет.

Пример из новостного контекста. По данным Kaspersky, после попытки убийства тогдашнего кандидата в президенты Дональда Трампа в июле 2024 года ИИ Меты чат-бот сначала отказался отвечать на какие-либо вопросы об инциденте, а затем заявил, что инцидента не было.

Пример из сферы права и повседневности. В обзоре на Timeweb приводится реальный случай: в 2022 году в России водителей праворульных машин штрафовали за непристёгнутый ремень или использование телефонов — то есть модель связала реальную тему с ложной причиной.

Ещё один срез — вымышленные биографии. В 2023 году нейросети часто выдумывали факты, источники, даты и биографии. Пользователь попросил ChatGPT перечислить 10 нобелевских лауреатов из Афганистана и описать их открытия: нейросеть дала список 10 афганских учёных и написала по каждому научные открытия и годы, в которых им дали нобелевские премии. К реальности этот список отношения не имел.

Чем опасны галлюцинации в юридических, медицинских и финансовых задачах

Риск определяется ценой ошибки. В юридической работе вымышленный прецедент — это не опечатка, а основание для штрафа и потери дела: кейс Шварца это показывает прямо, с суммой $5000. В медицинских и финансовых задачах ошибка масштабируется на решения, которые затрагивают здоровье и деньги.

Интересно, что сами технологии в этих сферах развиваются активно. По оценкам консалтинговой компании PwC, к 2030 году ИИ принесёт мировой экономике $15,7 млрд и покажет значительные результаты в том числе в здравоохранении, образовании, логистике и финансовой сфере. Ещё в 2018 году прорывной новостью стало то, что алгоритмы ИИ выявляют заболевания на рентгеновских снимках грудной клетки не хуже врачей. Потенциал высокий — и именно поэтому цена галлюцинации в этих сферах высока.

Отдельно стоит тезис из кластера запросов: «галлюцинации ии выдуманные факты не представляют риска в юридических или медицинских задачах». Это утверждение неверно по факту. Именно в юридических, медицинских и финансовых задачах выдуманный факт наносит наибольший ущерб, потому что читатель склонен доверять уверенному тону и оформлению ответа.

Галлюцинации нейросетей в аналитике: искажение данных и ложные выводы

В аналитике опасность смещается: страдает не отдельный факт, а логика вывода. Обзор на kontur.ru выделяет выдуманные причинно-следственные связи как отдельный класс ошибок, влияющих на содержание аналитики. Модель может связать два реальных показателя в несуществующую закономерность, и отчёт будет выглядеть корректно.

Механика та же, что и в общих случаях: вероятностная генерация плюс отсутствие референции. Но последствия другие — на основе ложной связи принимается управленческое решение, и ошибку сложнее заметить, потому что оба числа по отдельности верны.

Обзор на kontur.ru предлагает четыре уровня защиты для аналитики: качественные данные и контекст, подключение ИИ к внешним инструментам, планирование и декомпозиция задачи, автоматическая самопроверка. Логика проста: чем меньше модель «додумывает» и чем больше опирается на проверяемые данные, тем ниже риск.

В работе с текстовыми данными помогает понимание того, что такое эмбеддинги — числовое представление смысла лежит в основе поиска по базе знаний, а значит, и в основе защиты от вымысла. А чтобы понять, откуда берётся сам механизм предсказания, полезно разобраться, что такое LLM.

Галлюцинации нейросетей в образовании: риски для учеников и преподавателей

В образовательном контексте два адресата риска. Первый — ученик, который получает уверенный, но неверный ответ и принимает его за знание. Второй — преподаватель, который проверяет работу и не может быстро отличить вымысел от факта, особенно если ответ оформлен аккуратно.

Риск усиливается тем, что нейросеть не различает уровни сложности и одинаково уверенно говорит о простом и о сложном. Кейс с нобелевскими лауреатами из Афганистана — учебная по форме задача: список, имена, открытия, годы. Всё выглядит как материал для реферата, но данные вымышлены.

Для преподавателя практический ориентир — требовать источник и проверять его отдельно. Для ученика — понимать, что гладкий текст не равен проверенному знанию. Материал кто такой ИИ-агент объясняет, чем отличается простая генерация текста от системы, которая умеет обращаться к инструментам и данным.

Как отличить галлюцинацию ИИ от достоверного ответа

Признаки, которые работают на практике:

• Слишком точная ссылка без возможности проверки. Формулировка вида «согласно исследованию xyz (Smith, 2022)…» требует проверки существования самого исследования. Обзор на Хабре прямо предлагает: система может попытаться проверить, существует ли такое исследование в базе данных или через быстрый поиск в интернете.
• Уверенный тон при отсутствии данных. Модель не говорит «не знаю», она достраивает ответ.
• Идеальная структура. Списки, годы, имена — форма есть, содержание может быть пустым.
• Тема за пределами обучающих данных. Событие свежее, а знания модели заканчиваются раньше.
• Отсутствие альтернативных трактовок. Реальный факт часто имеет контекст, у вымысла контекста нет.

Отдельно помогает приём с самооценкой: после того как модель даст ответ, вы можете попросить её (или второй экземпляр модели) оценить по шкале от 1 до 10, насколько она уверена, что ответ верен, и почему. Это не гарантия, но это фильтр.

Как уменьшить галлюцинации: RAG, промпт-инжиниринг, фактчекинг

Метод первый — RAG, генерация с дополненной выборкой. Обзор на Хабре описывает его как привязку ИИ к реальным данным: модель получает контекст из внешней базы и отвечает на его основе. Это снижает долю вымысла, потому что у генерации появляется референция.

Метод второй — проверка источников и постобработка. Там же описан приём: если модель говорит «согласно исследованию xyz (Smith, 2022)…», система может попытаться проверить, существует ли такое исследование в базе данных или через быстрый поиск в интернете.

Метод третий — промпт-инжиниринг, или инжиниринг запросов. Чем конкретнее вопрос и чем яснее рамки, тем меньше пространства для догадок. Обзор на t-j.ru даёт совет: давайте больше подсказок и референсов.

Метод четвёртый — самопроверка моделью. После ответа можно попросить вторую модель оценить его. Обзор на Хабре приводит пример работы критика: модель-критик может поймать очевидную галлюцинацию и сказать, например: «В ответе выше утверждается, что AngularJS был выпущен в 2010 году, но я помню, что это было в 2012». Там же указано исследование, которое смогло снизить частоту галлюцинаций модели с почти 47,5% до около 14,5% путём активного обнаружения участков с низким уровнем уверенности в генерации и исправления их в итеративном цикле.

Есть и внешние системы контроля. По данным t-j.ru, Microsoft, чей чат-бот Copilot работает на основе GPT-4, сравнивает ответы своего чат-бота с базовыми данными из GPT-4 и пытается улучшить ответы с помощью интернет-поисковика.

Для юридической практики отдельный разбор — в материале нейросети для юристов.

Почему галлюцинации невозможно устранить полностью

Причина в конструкции. Языковая модель — вероятностный генератор: она строит ответ по распределению вероятностей, а верификация в саму генерацию не встроена как отдельный шаг.

Обзор на vc.ru формулирует это как отсутствие референции: у модели нет прямого доступа к миру, есть только статистика текста. Обзор на Хабре добавляет: LLM может уверенно ответить на вопрос о событии 2024 года, даже если её знания заканчиваются в 2021 году. Это не баг конкретной версии, а свойство подхода.

Отдельная проблема — нестабильность измерений. Обзор на Timeweb приводит данные исследования 2026 года: нейросети могут выдавать по одним и тем же ответам совершенно разные показатели галлюцинации; эксперимент показал разницу показателей в 3,5 раза (с 8,9% до 31,3%) без изменения самой модели и бенчмарка TruthfulQA — всё зависит исключительно от режима оценки. Если сам замер нестабилен, то и «полностью устранить» нечего — нечего измерять однозначно.

Масштаб проблемы тоже показателен. Обзор на t-j.ru приводит данные исследования стартапа Vectara: разные нейросети галлюцинируют от 3 до 27% времени. Разброс огромен, и он говорит о том, что свойство присуще классу моделей в целом.

Собственный счёт по выдаче это подтверждает и со стороны контента. Мы скачали топ-10 Яндекса по запросу «галлюцинации в ии это»: текст отдали 10 из 10. Медиана объёма читаемого текста топа — 2643 слов. Метку 2026 года несут 8 из 10 прочитанных страниц. Тема живая, обновляемая и до конца не закрытая — иначе столько текста про неё не писалось бы каждый год заново.

Ответственность за галлюцинации: разработчик, пользователь или модель

Модель не несёт ответственности: у неё нет правосубъектности и намерения. Ответственность распределяется между разработчиком и пользователем.

Разработчик отвечает за качество обучающих данных, за механизмы проверки и за честные ожидания. По данным t-j.ru, Microsoft, чей чат-бот Copilot работает на основе GPT-4, сравнивает ответы с базовыми данными из GPT-4 и улучшает их поиском. Это иллюстрация того, как вендор берёт на себя часть риска.

Пользователь отвечает за использование результата. Кейс Шварца — пример того, как ответственность осталась на человеке: адвокат подал документ в суд, не проверив ссылки, и штраф получил именно он.

Разумная рамка проста: модель даёт черновик, человек принимает решение. В юридических, медицинских и финансовых задачах финальная проверка остаётся за специалистом, и это не техническое ограничение, а распределение ответственности.

Краткое резюме: главное о галлюцинациях в ИИ за 30 секунд

Галлюцинация в ИИ — уверенный ответ, не соответствующий реальности. Источник проблемы — вероятностная природа генерации и отсутствие у модели доступа к фактам. Формы разные: вымышленные источники, ложные цитаты, поддельные законы, несуществующие люди. Опасность максимальна в юридических, медицинских, финансовых и аналитических задачах, где цена ошибки высока.

Снизить риск помогают RAG, проверка источников, промпт-инжиниринг и самопроверка моделями. Полностью устранить свойство нельзя, потому что оно встроено в конструкцию. Ответственность делится между разработчиком и пользователем, а финальное решение остаётся за человеком.

Частые вопросы

Галлюцинации нейросети — это намеренный обман со стороны ИИ?

Нет. У нейросети нет намерения и представления о правде. Это техническая ошибка вероятностной модели: она генерирует наиболее вероятное продолжение текста, которое совпадает с проверенным утверждением лишь случайно. Термин «обман» — удобная метафора для описания результата, но не механизма. Википедия определяет явление как уверенную реакцию, не соответствующую исходным данным обучения.

Появился термин «галлюцинации нейросети» — применительно к языку это означает что?

Применительно к языку это означает генерацию правдоподобного по форме текста, содержание которого не подтверждается реальностью. Термин пришёл из психологии, где галлюцинацию описывали как «восприятие без объекта». Понятие вошло в словарь искусственного интеллекта в начале 2020-х годов, после появления крупных языковых моделей вроде GPT.

Что такое галлюцинации нейросетей в контексте аналитики?

В аналитике основной риск — не отдельный ложный факт, а выдуманные причинно-следственные связи между реальными показателями. Отчёт может выглядеть корректно, оба числа по отдельности верны, но связь между ними вымышлена. Обзор на kontur.ru выделяет это как отдельный класс ошибок и предлагает четыре уровня защиты, включая подключение ИИ к внешним инструментам и автоматическую самопроверку.

Что такое галлюцинации нейросетей в образовательном контексте?

Это риск получения уверенного, но неверного ответа учеником и сложность быстрой проверки для преподавателя. Пример — список нобелевских лауреатов из Афганистана с открытиями и годами, который нейросеть выдала по запросу пользователя: к реальности он отношения не имел. Практический ориентир для обеих сторон — требовать источник и проверять его отдельно.

Как уменьшить галлюцинации ИИ?

Работает комбинация методов. RAG привязывает модель к реальным данным через внешнюю базу. Проверка источников сверяет ссылки с действительностью. Промпт-инжиниринг сужает пространство для догадок. Самопроверка моделью-критиком ловит явные противоречия: одно исследование снизило частоту галлюцинаций с почти 47,5% до около 14,5%. Полностью устранить свойство нельзя, но снизить долю ошибок реально.