Halucynacje ChatGPT: dlaczego AI „zmyśla” i jak to szybko wykrywać

ChatGPT nie kłamie celowo – „zmyśla”, gdy próbuje dopasować odpowiedź do pytania mimo braków w danych lub niejasnego polecenia.

ChatGPT potrafi zaskoczyć elokwencją i stylem, ale czasem podaje informacje, które brzmią wiarygodnie i są nieprawdziwe. W branży mówi się wtedy o halucynacjach AI: model generuje treści spójne językowo, lecz bez potwierdzenia w faktach. Poniżej dostajesz praktyczny obraz: skąd to się bierze, jak to rozpoznać i co robić, żeby nie dać się wkręcić.

Jak powstają halucynacje w AI?

ChatGPT to duży model językowy (LLM) wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstu. Jego praca nie polega na „sprawdzaniu prawdy”, tylko na przewidywaniu kolejnych słów tak, by odpowiedź brzmiała sensownie w danym kontekście.

W praktyce działa to tak:

• dostaje pytanie,
• szuka w swoim „statystycznym wyczuciu języka” najbardziej pasujących kontynuacji,
• układa odpowiedź, która jest spójna stylistycznie i logicznie… ale nie zawsze zgodna z rzeczywistością.

Gdy temat jest niejednoznaczny, świeży (poza zakresem danych treningowych), bardzo niszowy albo źle opisany, model zaczyna „zgadywać”, bo został zaprojektowany do generowania odpowiedzi, a nie do milczenia.

Halucynacjom sprzyja też efekt kuli śnieżnej: jeśli w dłuższej wypowiedzi pojawi się jeden błąd, kolejne zdania mogą go wzmacniać, bo model konsekwentnie buduje narrację na tym, co już napisał.

Kiedy ChatGPT najczęściej halucynuje?

Najczęstsze sytuacje ryzyka to:

• Prośby o źródła i cytowania (zwłaszcza publikacje naukowe, DOI, sygnatury spraw, „raporty”).
• Pytania o „ostatnie wydarzenia” bez dostępu do bieżących danych.
• Nieprecyzyjne polecenia typu „opowiedz wszystko o…”, „podaj listę…”, „zrób analizę…”, bez ram i kryteriów.
• Zbyt duże zaufanie do pewnego tonu – model może brzmieć jak ekspert, nawet gdy błądzi.
• Tematy graniczne: prawo, medycyna, podatki, bezpieczeństwo – tam nawet drobna nieścisłość może narobić szkód.

Jakie są najbardziej znane przykłady halucynacji?

Przykład 1: Wymyślone precedensy prawne

Głośna historia dotyczy prawnika, który oparł pismo procesowe o sprawy sądowe wygenerowane przez ChatGPT. Model podał „wyroki” i „cytaty”, których nie było, a gdy poproszono o dokumenty – stworzył całe teksty nieistniejących orzeczeń. Skończyło się konsekwencjami finansowymi i ostrzeżeniem dla środowiska.

Lekcja: jeśli AI podaje źródło, które ma realnie „udźwignąć” decyzję, trzeba je sprawdzić w rejestrze, bazie lub oficjalnej wyszukiwarce.

Przykład 2: Zmyślone spotkanie postaci historycznych

Model potrafi opisać wydarzenie historyczne z detalami (miejsce, rok, kontekst), mimo że do spotkania nigdy nie doszło. To szczególnie zdradliwe, bo narracja brzmi jak gotowy fragment książki.

Lekcja: im bardziej filmowy opis i im więcej drobiazgów „z głowy”, tym większa potrzeba weryfikacji.

Przykład 3: Fałszywe cytowania i „prawie prawdziwe” publikacje

W odpowiedziach naukowych AI potrafi podać tytuły, autorów i identyfikatory, które wyglądają wiarygodnie, ale nie prowadzą do istniejących publikacji.

Lekcja: bibliografia od AI nie jest dowodem – jest tropem do sprawdzenia.

Przykład 4: Drobne przekłamania w codziennych odpowiedziach

Czasem to nie są spektakularne historie, tylko „małe” pomyłki: pomieszane nazwiska, połączone życiorysy, złe daty, mylenie firm lub produktów o podobnych nazwach.

Lekcja: w codziennych zadaniach ryzyko jest niższe, ale w treściach publikowanych nadal trzeba kontrolować fakty.

Jak rozpoznać halucynacje AI w praktyce?

1. Sprawdź, czy odpowiedź da się łatwo potwierdzić
   Jeśli padają liczby, daty, nazwiska, przepisy, nazwy spraw sądowych – weryfikuj w źródłach zewnętrznych.
2. Uważaj na „zbyt piękne” szczegóły
   Halucynacje bywają przesadnie konkretne. Model umie dorobić detale, które nie wynikają z żadnego realnego materiału.
3. Poproś o ścieżkę rozumowania w wersji „dla człowieka”
   Nie chodzi o długi wywód, tylko o proste: „na jakich faktach to opierasz?” i „co musiałoby być prawdą, żeby to miało sens?”.
4. Zadaj to samo pytanie inaczej
   Jeśli dostajesz sprzeczne odpowiedzi albo model „przestawia” fakty – to sygnał ostrzegawczy.
5. Testuj realność źródeł
   Gdy AI podaje publikację, sprawdź w bazie (np. Google Scholar), a gdy podaje akt prawny – w oficjalnym systemie.

Jak ograniczać halucynacje krok po kroku?

Poniższy schemat działa zarówno przy researchu, jak i przy pracy nad treściami do publikacji.

Krok 1: Ustal, czego dokładnie potrzebujesz

Zamiast: „Napisz o halucynacjach”
Użyj: „Wyjaśnij halucynacje AI, podaj 4 przykłady, a przy liczbach i faktach zaznacz, co wymaga sprawdzenia.”

Krok 2: Wymuś format odpowiedzi, który ułatwia kontrolę

Poproś np. o:

• listę tez,
• do każdej tezy: „co wiem na pewno / co jest hipotezą / co wymaga potwierdzenia”.

Krok 3: Ogranicz pole do domysłów

Dodaj kontekst: kraj, rok, branża, definicje, zakres czasowy. Im mniej luzu interpretacyjnego, tym mniej „dopisywania”.

Krok 4: Rozdziel kreatywność od faktów

Jeśli potrzebujesz pomysłów – powiedz wprost: „tu możesz być kreatywny”.
Jeśli potrzebujesz faktów – zaznacz: „jeśli nie masz pewności, napisz, że nie masz”.

Krok 5: Zrób szybki audyt faktów przed użyciem odpowiedzi

Minimalna checklista:

• czy nazwy własne istnieją?
• czy daty i liczby się nie gryzą?
• czy źródła da się znaleźć w 2-3 minuty?
• czy odpowiedź nie opiera się na jednym „rzekomym” cytacie?

Case study: jak mogło dojść do wpadki prawnika?

Wyobraź sobie prosty scenariusz pracy pod presją:

1. prawnik prosi AI o precedensy,
2. dostaje listę brzmiącą profesjonalnie,
3. bierze to „na wiarę”, bo język jest pewny,
4. dopiero sąd prosi o dokumenty,
5. AI zamiast przyznać „nie wiem”, buduje dalszą fikcję.

Co tu zawiodło najbardziej? Nie inteligencja prawnika, tylko zaufanie do stylu zamiast do weryfikacji. Model brzmiał jak ktoś, kto „wie”, więc człowiek potraktował odpowiedź jak informację, a nie jak szkic.

Co robią twórcy modeli, żeby było ich mniej?

W praktyce firmy próbują kilku dróg naraz:

• lepsze uczenie na ocenach ludzi (preferowanie odpowiedzi ostrożnych i poprawnych),
• uczenie modeli, by częściej sygnalizowały brak pewności,
• łączenie modeli z narzędziami (wyszukiwarka, bazy danych, kalkulator), żeby częściej „sprawdzały” zamiast zgadywać,
• wykrywanie sytuacji, w których model jest blisko konfabulacji.

W skrócie: celem jest to, by AI częściej mówiła „nie wiem” albo „to wymaga potwierdzenia”, a rzadziej budowała pewne siebie narracje z pustego.

Mini FAQ

Czy ChatGPT robi to z premedytacją?
Nie. To efekt sposobu działania modeli językowych – generują tekst prawdopodobny językowo, nie „prawdę” w sensie ludzkim.

Czy halucynacje znikną całkowicie?
Da się je mocno ograniczać, ale przy generowaniu języka zawsze będzie ryzyko błędów, zwłaszcza przy niejasnych pytaniach.

Czy nowsze modele halucynują mniej?
Zwykle tak, ale nadal potrafią się mylić – szczególnie w niszach, w świeżych tematach i przy cytowaniach.

Czy mogę używać AI do researchu?
Tak – jako start, mapa tematów, lista hipotez. Ale fakty i źródła weryfikuj przed publikacją.

Najczęstsze błędy użytkowników

1. Traktowanie pewnego tonu jak dowodu
   Brzmi profesjonalnie ≠ jest prawdziwe.
2. Proszenie o „źródła”, a potem ich niesprawdzanie
   To najprostsza droga do kompromitacji w publikacji lub dokumencie.
3. Zbyt szerokie polecenia bez ram
   Im większa dowolność, tym większa skłonność do „dopowiadania”.
4. Mieszanie zadań w jednym poleceniu
   Research + tworzenie narracji + liczby + cytaty naraz zwiększają ryzyko.
5. Brak końcowego audytu faktów
   Nawet 5 minut kontroli potrafi uchronić przed dużą wpadką.

Porównanie: halucynacja a inne typy pomyłek AI

Sytuacja	Co widzisz w odpowiedzi	Co to oznacza	Co zrobić
Halucynacja	Pełna pewność, dużo szczegółów, czasem „źródła”	Model uzupełnia luki fikcją	Weryfikuj fakty i publikacje w bazach
Zwykły błąd	Pojedyncza pomyłka (data, nazwa)	Pomyłka jak u człowieka	Sprawdź w 1–2 źródłach
Zła interpretacja polecenia	Odpowiedź „obok tematu”	Polecenie było niejasne	Doprecyzuj zakres i format
Kreatywne tworzenie treści	Metafory, fabuła, przykłady „jak z życia”	Model tworzy, a nie raportuje	Oznacz, że to część kreatywna
Awaria / glitch	Powtórzenia, mieszanie języków, chaos	Problem techniczny	Przerwij i powtórz rozmowę

Jak czytać tabelę? Jeśli widzisz „za dużo pewności” w miejscu, gdzie normalnie powinny być źródła – to typowy znak ostrzegawczy.

3 rzeczy do zapamiętania

1. Halucynacja to nie złośliwość – to efekt generowania języka pod presją „zawsze odpowiedz”.
2. Najlepsza obrona to prosta rutyna: doprecyzowanie polecenia + szybka weryfikacja faktów.
3. Traktuj AI jak bardzo sprawnego asystenta do szkiców, a nie jak ostateczny autorytet.