.svg)
Если ваш ИИ выдает странные или ошибочные ответы — он не «ошибается» в привычном нам смысле. Генеративные языковые модели предсказывают наиболее вероятный ответ на основе доступных данных. Когда этих данных мало или они нерелевантны, ИИ начинает «заполнять пробелы» — и появляются галлюцинации. Причина не в самой технологии, а в использовании ИИ без должной подготовки и контроля качества входной информации.
Источник новости: https://www.unite.ai/if-your-ai-is-hallucinating-dont-blame-the-ai/
Так называемые "галлюцинации" ИИ — это неправдоподобные, но убедительно звучащие ответы, не основанные на реальных данных. Они часто становятся предметом обсуждения в СМИ, особенно в контексте потребительских чат-ботов. Однако в бизнес-приложениях такие ошибки куда серьезнее. Несмотря на развитие мощных моделей, таких как o3 и o4-mini от OpenAI, галлюцинации не являются дефектом — это следствие недостатка или неточности входных данных.
Генеративные ИИ модели делают то, для чего они были созданы — генерируют наиболее вероятный ответ на основе доступной информации. Когда данных недостаточно или они нерелевантны, ИИ начинает "додумывать" недостающие части, что и приводит к галлюцинациям.
Большие языковые модели (LLM) строят предложения, предсказывая следующее слово на основе миллиардов примеров, содержащихся в их обучающих данных. Это развитие автодополнения и машинного перевода, доведенное до нового уровня с помощью масштабных вычислительных ресурсов и огромных объемов информации. Однако, несмотря на их "умность", они не обладают настоящим пониманием — они лишь воспроизводят вероятностные шаблоны.
Основная причина, по которой ИИ "галлюцинирует", — это отсутствие качественных данных. Если вы хотите снизить количество ошибок, необходимо "кормить" ИИ точной, полной и релевантной информацией. В бизнесе недопустимо использовать ИИ без четкого контроля за тем, на каких данных он работает.
Критическое мышление пользователя также остаётся ключевым фактором. Даже при наличии высококачественного ИИ важно проверять выданные ответы, задавать уточняющие вопросы и анализировать логику выводов. ИИ может быть полезным инструментом, но он не должен заменять аналитическое мышление человека.
При создании ИИ-агентов, особенно тех, что выполняют многошаговые задачи, ошибка на одном этапе может усиливаться и приводить к серьёзным отклонениям на последующих шагах. Это увеличивает риск, но при правильной архитектуре и обеспечении качественными данными, такие агенты могут принести значительную пользу бизнесу.
Команда Similarweb, к примеру, при разработке своих ИИ-агентов особое внимание уделяет наполнению системы релевантной информацией. Например, их агент по подготовке к встречам использует данные о компании, цели встречи и профили участников — это позволяет минимизировать вероятность ошибочных ответов.
Если ИИ генерирует недостоверную информацию, возможно, проблема не в самой технологии, а в подходе к её использованию. Только обеспечив ИИ качественными данными и сохранив бдительность, можно получить максимальную выгоду от этих мощных инструментов.
Генеративные ИИ-системы, включая крупные языковые модели (LLM), нередко сталкиваются с проблемой так называемых "галлюцинаций" — ситуаций, когда ИИ создает правдоподобные, но полностью вымышленные ответы. В потребительских чат-ботах это может быть неприятно, но в бизнес-приложениях — потенциально катастрофично. Ошибочные данные, предоставленные ИИ, могут повлечь за собой цепочку неверных бизнес-решений, особенно в контексте многошаговых процессов, где результат каждого шага влияет на последующие.
Одна из ключевых причин возникновения галлюцинаций — недостаток релевантных и качественных данных. ИИ не "лжет" намеренно — он просто пытается с наибольшей вероятностью предсказать следующий элемент текста на основе обучающего материала. Когда модель не имеет достаточного объема информации, она "заполняет пробелы", что и приводит к ложным выводам. Особенно это критично в задачах, предполагающих точные аналитические выводы или рекомендации, например, в продажах, маркетинге или управлении продуктами.
Ошибочные выводы ИИ могут привести к:
В условиях высокой зависимости от цифровых решений, каждая ошибка ИИ может быть усилена — особенно если используется цепочка агентов, принимающих решения на каждом этапе выполнения задачи. Если первый шаг на основе ложного вывода, ошибки будут накапливаться и масштабироваться.
Как подчеркивает Омри Штайер, вице-президент по продуктам данных компании Similarweb, ключ к снижению числа галлюцинаций — не в ожидании появления "совершенного ИИ", а в правильной настройке системы: обеспечении её качественными и полными данными. Например, один из новых агентов компании — AI Meeting Prep Agent — получает не только название целевой компании, но и цель встречи, а также информацию об участниках, что позволяет ему формировать более точные и полезные рекомендации.
Чтобы минимизировать негативное влияние галлюцинаций на бизнес, рекомендуется:
ИИ может быть мощным инструментом для бизнеса, но только тогда, когда его используют ответственно. Проблема не в самой технологии, а в том, как и с какими исходными данными её запускают.
Генеративные ИИ-системы, включая современные большие языковые модели (LLM), как правило, не стремятся "обмануть" пользователя. Их задача — на основе доступных данных предсказать наиболее вероятное продолжение текста. Когда они "галлюцинируют" — то есть выдают правдоподобные, но ложные ответы — это происходит не из-за неисправности модели, а из-за отсутствия точных, полных и актуальных данных.
ИИ работает по аналогии с автозаполнением: он подбирает следующее слово, фразу или действие на основании статистической вероятности, используя огромные объемы обучающих данных. Однако, когда данных не хватает или они не релевантны поставленной задаче, модель начинает "заполнять пробелы" — и здесь велик риск ошибок.
Для многозадачных агентов, которые выполняют последовательности действий, ошибка на первом шаге может привести к каскаду неточностей во всех последующих этапах. Это особенно критично для бизнес-приложений, где точность имеет решающее значение.
По мнению Омри Штайера, вице-президента по продуктам данных в Similarweb, корень проблемы — не в самой технологии, а в том, как она применяется. Он подчеркивает: если вы хотите, чтобы ИИ давал качественные ответы, “кормите” его качественными данными. Это значит — не просто подключить модель к интернету, а предоставить ей структурированную, актуальную и проверенную информацию, касающуюся конкретного бизнес-кейса.
Например, их собственный AI Meeting Prep Agent для продавцов запрашивает не только название компании, но и цель встречи, а также информацию о собеседнике. Это позволяет агенту давать более точные и уместные рекомендации.
Слишком часто в случае неудачного результата вину перекладывают на ИИ. Но, как отмечает автор статьи, в бизнес-среде нет оправданий для "галлюцинаций" — ответственность за их возникновение лежит на тех, кто внедряет ИИ, не обеспечив его необходимыми данными.
Использование ИИ требует не только технической подготовки, но и критического мышления со стороны пользователя. Даже при наличии качественных данных важно перепроверять выводы модели и задавать уточняющие вопросы. Чем больше вопросов задается — тем выше шанс получить действительно полезную информацию.
Если ваш ИИ "галлюцинирует", возможно, дело не в алгоритме, а в вашем подходе. Начните с построения надежной базы данных — и только потом переходите к выбору модели. Именно такой подход позволит максимально раскрыть потенциал ИИ и минимизировать риски ошибок.
Одним из главных факторов возникновения галлюцинаций у генеративных ИИ является недостаток или нерелевантность входных данных. Когда ИИ «придумывает» ответ, это происходит не из-за злого умысла, а потому что у него нет достаточной информации для корректного вывода. Чтобы минимизировать риск, необходимо «кормить» ИИ только высококачественными и относящимися к делу данными. Чем точнее и полнее информация, тем меньше вероятность, что модель будет заполнять пробелы вымышленными сведениями.
Каждая большая языковая модель (LLM) работает на основе вероятностного предсказания следующего слова. Это значит, что она не обладает сознанием и не «лжёт» намеренно — она просто генерирует наиболее вероятный ответ на основе обучающего материала. Понимание этого механизма помогает пользователям подходить к результатам критически: не принимать всё за чистую монету, а проверять и уточнять полученные ответы.
Даже при использовании самых передовых моделей важно сохранять бдительность. Пользователям стоит постоянно задавать уточняющие вопросы и перепроверять предоставленную ИИ информацию. Такой подход не только снижает риск ошибок, но и помогает извлечь больше пользы из взаимодействия с ИИ-агентом.
При создании ИИ-агентов для бизнеса важно не просто разработать алгоритм, но и правильно его «подготовить». Например, ИИ-агент для подготовки к деловым встречам должен получать не только название компании, но и цель встречи, профиль участников и другую контекстную информацию. Это позволяет ему давать более точные и полезные рекомендации, без необходимости «догадываться».
ИИ-агенты часто выполняют цепочки действий, где результат одного шага влияет на последующие. Ошибка на одном из этапов может быть усилена на следующих, что делает точность начальных данных критически важной. Поэтому важно внедрять механизмы контроля качества на каждом этапе обработки данных.
Как подчеркивают эксперты, в бизнес-среде нет оправдания галлюцинациям ИИ. Ответственность за качество работы агентов лежит на тех, кто их внедряет. Вместо того чтобы обвинять ИИ, стоит обратить внимание на то, как именно он используется и какие данные ему предоставляются.
Разработка ИИ-агентов — это не разовая задача. Важно постоянно анализировать их поведение, выявлять ошибки и совершенствовать алгоритмы. Такой итеративный процесс помогает со временем значительно снизить число галлюцинаций и повысить общую надёжность решений.
Одним из ключевых факторов успешной реализации ИИ в бизнес-среде является обеспечение доступа к качественным данным. Как подчеркивает Омри Штайер, вице-президент по продуктам данных в компании Similarweb, ИИ не должен "галлюцинировать", если он работает на основе релевантной и точной информации. Основная причина ошибок в выводах ИИ — это дефицит или низкое качество исходных данных. Следовательно, внедрение ИИ требует не только выбора подходящего инструмента, но и формирования четкой стратегии по обеспечению его необходимыми данными.
При разработке ИИ-решений важно учитывать риски, связанные с многошаговыми процессами. Например, если на первом этапе анализа ИИ использует некорректные данные, ошибки будут накапливаться, ухудшая результат на каждом последующем этапе. Команда Similarweb решила эту проблему, внедрив подход, при котором ИИ-агенты получают максимально полную информацию перед началом работы.
Так, в недавно выпущенном агенте подготовки к встречам для отдела продаж реализован механизм предварительного сбора информации: не только название компании, но и цель встречи, а также профиль её участников. Это позволяет агенту давать более точные рекомендации без необходимости "додумывать" недостающие детали.
Даже при наличии продвинутых ИИ-решений, роль человека в процессе анализа данных остаётся ключевой. Важно сохранять критическое мышление: проверять выводы, задавать уточняющие вопросы, сверяться с источниками. Такой подход позволяет не только выявлять возможные ошибки, но и получать более глубокие инсайты.
Для минимизации "галлюцинаций" ИИ необходимо инвестировать в подготовку инфраструктуры: создание хранилищ данных, настройка API-доступа, формирование единых стандартов качества данных. Без этих базовых шагов даже самые мощные языковые модели будут давать сбои.
ИИ не обладает "намерением" обмануть пользователя. Его задача — предсказать наиболее вероятный следующий элемент на основе обучающих данных. Поэтому важно не воспринимать результаты как абсолютную истину, а рассматривать их как результат логической обработки доступной информации. Чем качественнее эти данные, тем выше точность моделей.
Как подчёркивает Штайер, создание эффективных ИИ-агентов требует не только технологической подготовки, но и стратегического подхода. Важно не просто создать "умного помощника", а обеспечить его всеми необходимыми ресурсами для принятия обоснованных решений. Если ИИ выдает недостоверные результаты, это чаще всего говорит не о проблеме самой технологии, а о недостаточно проработанном процессе её применения.
Галлюцинации — следствие, а не причина. ИИ — всего лишь инструмент, эффективность которого зависит от качества входных данных. Начинайте с подготовки точной и релевантной информации и не забывайте о важности роли человека в процессе. Делайте ставку на проверенные данные, а не на чудеса технологий.
.svg)
