10 lis 2025·8 min
Halucynacje LLM wyjaśnione: czym są i dlaczego występują
Zrozum, czym są halucynacje LLM, dlaczego duże modele językowe czasem wymyślają fakty, przykłady, ryzyka oraz praktyczne sposoby ich wykrywania i ograniczania.
Zrozum, czym są halucynacje LLM, dlaczego duże modele językowe czasem wymyślają fakty, przykłady, ryzyka oraz praktyczne sposoby ich wykrywania i ograniczania.
Duże modele językowe (LLM) to systemy AI trenowane na ogromnych zbiorach tekstu, dzięki którym potrafią generować i przekształcać język: odpowiadać na pytania, pisać e‑maile, streszczać dokumenty, pisać kod i nie tylko. Trafiają już do wyszukiwarek, narzędzi biurowych, czatów obsługi klienta, przepływów pracy deweloperów, a nawet systemów wspierających decyzje w wrażliwych obszarach.
Wraz z tym, jak modele stają się częścią codziennych narzędzi, ich niezawodność przestaje być kwestią teoretyczną. Gdy LLM generuje odpowiedź brzmiącą precyzyjnie i autorytatywnie, ale jest błędna, ludzie mają skłonność jej ufać — szczególnie gdy oszczędza to czas lub potwierdza ich oczekiwania.
W społeczności AI takie pewne, szczegółowe, lecz nieprawdziwe odpowiedzi nazywa się często halucynacjami. Termin podkreśla dwie rzeczy:
To złudzenie jest właśnie tym, co czyni halucynacje LLM tak ryzykownymi. Fragment wyników wyszukiwania z zmytym cytowaniem, asystent kodu sugerujący nieistniejące API czy medyczny chatbot podający rzekomą dawkę „jako fakt” — to wszystko może wyrządzić poważne szkody, gdy użytkownicy zaczną działać na podstawie takich odpowiedzi.
LLM-y używane są w kontekstach, w których ludzie mogą:
Tymczasem żaden obecny model nie jest perfekcyjnie dokładny ani prawdomówny. Nawet systemy na „stanie sztuki” będą halucynować, czasem na prostych pytaniach. To nie jest rzadki przypadek brzegowy, ale fundamentalne zachowanie generatywnych modeli.
Zrozumienie tego ograniczenia — i projektowanie promptów, produktów i polityk z uwzględnieniem tego — jest niezbędne, jeśli chcemy używać LLM bezpiecznie i odpowiedzialnie, nie ufając im bezkrytycznie.
Halucynacje LLM to wyjścia, które są płynne i pewne, ale merytorycznie nieprawdziwe lub całkowicie zmyślone.
Dokładniej: halucynacja występuje, gdy duży model językowy generuje treść niezwiązaną z rzeczywistością ani ze źródłami, na które powinien się opierać, a mimo to przedstawia ją jakoby była prawdziwa. Model nie „kłamie” w ludzkim sensie; podąża za wzorcami w danych i mimo to produkuje sfabrykowane szczegóły.
Warto odróżnić halucynacje od zwykłej niepewności lub niewiedzy:
Oba wynikają z tego samego procesu predykcji, ale halucynacje są szkodliwe, ponieważ brzmią wiarygodnie, mimo że są nieprawdziwe.
Halucynacje nie ograniczają się do zwykłego tekstu wyjaśniającego. Mogą występować w wielu formach, między innymi:
To, co czyni halucynacje szczególnie podstępne, to fakt, że język, formatowanie i struktura często wyglądają jak wysokiej jakości ekspertyza, co sprawia, że są łatwe do uwierzenia, jeśli nie zweryfikuje się ich ostrożnie.
LLM-y nie „myślą” ani nie wyszukują faktów. To maszyny wzorców, trenowane, by kontynuować tekst w sposób zwykle sensowny.
Trening zaczyna się od ogromnych ilości tekstu: książek, artykułów, kodu, stron internetowych i innych źródeł. Model nie otrzymuje etykiet typu „to jest prawda” lub „to jest fałsz”.
Zamiast tego wielokrotnie widzi zdania z ukrytą małą częścią i ma za zadanie odgadnąć brakujące słowa. Na przykład:
"Paryż jest stolicą ___"
Model dostosowuje swoje wewnętrzne parametry tak, aby jego przewidywania coraz bliżej odpowiadały rzeczywistemu tekstowi, na którym był trenowany. Dzieje się to miliardy razy w wielu kontekstach. Z czasem model internalizuje statystyczne regularności języka i świata wyrażone w tekście.
Technicznie model przewiduje następny token (fragment słowa, całe słowo lub interpunkcję) bazując na wszystkich poprzednich tokenach w konwersacji.
Na każdym kroku zwraca rozkład prawdopodobieństwa dla możliwych następnych tokenów:
Algorytm dekodowania następnie próbkuje lub wybiera z tego rozkładu rzeczywisty następny token. Powtarzając to, token po tokenie, powstają całe zdania i długie odpowiedzi.
Główny cel treningu to: dopasować rodzaje tekstu widzianego podczas treningu. Nie ma domyślnego mechanizmu sprawdzającego fakty, konsultującego bazę danych czy stosującego logikę.
Model jest więc optymalizowany do generowania brzmiących wiarygodnie uzupełnień, a nie do zapewnienia, że to, co mówi, jest poprawne, aktualne czy weryfikowalne. Jeśli dane treningowe często powtarzały błąd, model może go odtworzyć.
Ponieważ LLM-y są trenowane na ogromnych zbiorach danych, bardzo dobrze wychwytują ogólne wzorce: gramatykę, typowe szablony rozumowania, zwyczajowe odpowiedzi i skojarzenia między pojęciami.
Ale nie przechowują precyzyjnego, przeszukiwalnego katalogu faktów. Ich „wiedza” jest rozmyta w wagach wewnętrznych jako tendencje statystyczne. Dlatego potrafią generować płynny, kontekstowy tekst, a mimo to od czasu do czasu wymyślać szczegóły, które wyglądają poprawnie, ale są nieprawdziwe.
Halucynacje nie są losowymi usterkami; wynikają bezpośrednio z tego, jak LLM-y są zbudowane i trenowane.
Modele uczą się z ogromnych korpusów tekstu zebranych z internetu, książek, kodu i innych źródeł. Te dane mają kilka problemów:
Gdy model napotyka pytanie poza swoim mocnym obszarem danych, wciąż musi przewidzieć tekst, więc generuje płynne przypuszczenia.
Podstawowy cel treningowy brzmi:
Biorąc pod uwagę poprzednie tokeny, przewidzieć następny token, który jest najbardziej prawdopodobny w rozkładzie treningowym.
To optymalizuje lingwistyczną prawdopodobność, nie merytoryczną dokładność. Jeśli najbardziej prawdopodobne następne zdanie w danych treningowych to stanowczo brzmiące, ale błędne stwierdzenie, model zostaje „nagradzany” za jego wygenerowanie.
W rezultacie model nauczy się wydzielać tekst, który brzmi poprawnie i dobrze poparty, nawet jeśli nie ma on żadnego ugruntowania w rzeczywistości.
Podczas generowania odpowiedzi algorytmy dekodowania wpływają na częstotliwość halucynacji:
Dekodowanie nigdy nie dodaje wiedzy; jedynie przeszukuje i eksploruje istniejący rozkład prawdopodobieństwa. Każda słabość tego rozkładu może zostać wzmocniona w halucynację przez agresywne próbkowanie.
Nowoczesne modele są dostrajane technikami, takimi jak Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Adnotatorzy nagradzają odpowiedzi pomocne, bezpieczne i uprzejme.
To wprowadza nowe presje:
Dostrajanie w celu wyrównania znacząco poprawia użyteczność i bezpieczeństwo, ale może mimowolnie zachęcać do pewnego zgadywania. To napięcie między pomocnością a skalibrowaną niepewnością jest jednym z głównych technicznych źródeł halucynacji.
Halucynacje LLM zwykle podążają rozpoznawalnymi wzorcami. Nauka rozpoznawania tych wzorców ułatwia kwestionowanie wyników i formułowanie lepszych pytań uzupełniających.
Jednym z najbardziej widocznych trybów awarii jest stanowcze fabrykowanie:
Te odpowiedzi często brzmią autorytatywnie, co czyni je szczególnie ryzykownymi, jeśli użytkownik ich nie weryfikuje.
LLM-y często generują:
/research/ lub /blog/), ale nie prowadzą do właściwej treści.Model dopasowuje wzorce cytowań i linków, a nie sprawdza bazy danych ani sieci na żywo.
Innym schematem jest mieszanie wielu źródeł w jedno:
Dzieje się tak często, gdy dane treningowe zawierały wiele podobnych historii lub pokrywających się tematów.
LLM-y halucynują także jak lub dlaczego coś się dzieje:
Ponieważ tekst jest płynny i wewnętrznie spójny, takie rozumowania są często trudniejsze do zauważenia niż prosty nieprawdziwy fakt.
Większe, lepsze modele halucynują rzadziej — ale wciąż halucynują, i czasem w bardziej przekonujący sposób. Powody są w zasadzie wpisane w sposób działania LLM‑ów.
Skalowanie rozmiaru modelu, danych i treningu zwykle poprawia benchmarki, płynność i dokładność faktograficzną. Jednak podstawowy cel nadal brzmi: przewiduj następny token na podstawie poprzednich tokenów, a nie weryfikuj, czy to, co mówisz, jest prawdą o świecie.
W efekcie większy model:
Te same zalety mogą sprawić, że błędne odpowiedzi będą brzmiały bardzo wiarygodnie. Model robi to lepiej w „brzmieniu poprawności”, nie zaś w rozpoznawaniu własnych błędów.
LLM-y internalizują statystyczne regularności, takie jak „jak brzmi Wikipedia” lub „jak wygląda cytowanie w artykule naukowym”. Gdy zapytasz o coś nowego lub nieco poza ich doświadczeniem, często:
Taka nadmierna generalizacja jest tym, co czyni je potężnymi do zadań twórczych i szkiców, ale też źródłem halucynacji, gdy rzeczywistość nie zgadza się z wyuczonym wzorcem.
Większość modeli bazowych jest słabo skalibrowana: prawdopodobieństwo przypisane odpowiedzi nie zawsze odzwierciedla jej prawdziwość.
Model może wybrać kontynuację o wysokim prawdopodobieństwie, ponieważ pasuje do dialogu i stylu, a nie dlatego, że ma mocne dowody. Bez mechanizmów mówiących „nie wiem” lub sprawdzających twierdzenia za pomocą narzędzi i danych, wysoka pewność często znaczy „zgodność ze wzorcem”, nie zaś „merytoryczna poprawność”.
Modele trenuje się na ogromnych, mieszanych zbiorach tekstu. Twój prompt może różnić się od wszystkiego, co model „widział” w rozkładzie treningowym:
Gdy prompt odchodzi od znanych wzorców, model nadal musi coś wygenerować. Brak dokładnych dopasowań skłania go do improwizacji na podstawie najbliższych znanych wzorców — ta improwizacja często brzmi płynnie, ale może być całkowicie zmyślona.
Krótko mówiąc: wraz z ulepszaniem modeli halucynacje nie znikają — stają się rzadsze, ale bardziej dopracowane, a zatem ważniejsze do wykrywania i kontrolowania.
Halucynacje dużych modeli językowych to nie tylko techniczne ciekawostki; mają bezpośrednie konsekwencje dla ludzi i organizacji.
Nawet proste, pozornie mało istotne zapytania mogą wprowadzać użytkowników w błąd:
Błędy te są często przekazywane spokojnym, autorytatywnym tonem, co ułatwia ich uwierzenie — zwłaszcza osobom bez specjalistycznej wiedzy, które nie potrafią ich łatwo zweryfikować.
Stawki rosną znacząco w regulowanych lub krytycznych obszarach:
Dla firm halucynacje mogą wywołać efekt domina:
Organizacje wdrażające LLM muszą traktować halucynacje jako kluczowe ryzyko, a nie drobną usterkę: zaprojektować procesy, zastrzeżenia, nadzór i monitoring zakładając, że szczegółowe, pewne odpowiedzi mogą być fałszywe.
Wykrywanie halucynacji jest trudniejsze, niż się wydaje, bo model może brzmieć pewnie i płynnie, a jednocześnie być kompletnie nieprawdziwy. Rzetelne mierzenie tego na skalę produkcyjną to nadal otwarty problem badawczy, a nie rozwiązane zadanie inżynierskie.
Halucynacje zależą od kontekstu: zdanie może być poprawne w jednej sytuacji, a błędne w innej. Modele też wymyślają pozornie sensowne źródła, mieszają prawdę z fałszem i parafrazują fakty w sposoby trudne do porównania z danymi referencyjnymi.
Dodatkowo:
Z tych powodów w pełni automatyczne wykrywanie halucynacji jest nadal niedoskonałe i zwykle łączone z przeglądem ludzkim.
Benchmarki. Badacze używają skurczonych zbiorów pytań z znanymi odpowiedziami (np. zadania QA lub fact‑checking). Modele oceniane są metrykami typu exact match, similarity lub etykietami poprawności. Benchmarki przydają się do porównywania modeli, ale rzadko odzwierciedlają dokładnie twoje przypadki użycia.
Przegląd ludzki. Eksperci dziedzinowi etykietują odpowiedzi jako poprawne, częściowo poprawne lub błędne. To nadal złoty standard, szczególnie w medycynie, prawie i finansach.
Losowe kontrole i próbkowanie. Zespoły często losowo sprawdzają fragment wyjść — albo losowo, albo koncentrując się na wysokiego ryzyka zapytaniach (np. porady medyczne). To ujawnia tryby awarii, których benchmarki mogą nie wykryć.
Aby pójść dalej niż binarne „poprawne/niepoprawne”, wiele ewaluacji używa ocen merytoryczności — liczbowych wskaźników, jak dobrze odpowiedź zgadza się z zaufanymi dowodami.
Dwa podejścia:
Nowoczesne narzędzia coraz częściej korzystają z zewnętrznych źródeł, by łapać halucynacje:
W produkcji zespoły często łączą te narzędzia z regułami biznesowymi: oznaczają odpowiedzi bez cytowań, sprzeczne z wewnętrznymi zapisami lub niezdane automatyczne testy i kierują je do ludzi, gdy stawki są wysokie.
Nawet bez zmiany modelu użytkownicy mogą znacznie zmniejszyć halucynacje sposobem formułowania pytań i traktowania odpowiedzi.
Luźne prompty zapraszają model do zgadywania. Dostaniesz bardziej wiarygodne odpowiedzi, jeśli:
Zachęć model, by „pokazał pracę” zamiast podawać wygładzoną odpowiedź:
Czytaj rozumowanie krytycznie. Jeśli kroki wyglądają chwiejnie lub sprzecznie, traktuj wniosek jako niepewny.
Dla wszystkiego, co ma znaczenie:
Jeśli nie możesz niezależnie zweryfikować punktu, traktuj go jako hipotezę, nie jako fakt.
LLM‑y najlepiej nadają się do generowania pomysłów i szkiców, a nie jako ostateczny autorytet. Nie polegaj na nich jako głównym decydencie w takich obszarach jak:
W tych dziedzinach używaj modelu (jeśli w ogóle) do formułowania pytań lub generowania opcji, a ostateczne decyzje niech podejmują wykwalifikowani ludzie i zweryfikowane źródła.
Programiści nie mogą całkowicie wyeliminować halucynacji, ale mogą znacząco zmniejszyć ich częstość i skutki. Najskuteczniejsze strategie mieszczą się w czterech obszarach: ugruntowanie modeli w wiarygodnych danych, ograniczanie tego, co mogą wygenerować, kształtowanie procesu uczenia oraz ciągły monitoring zachowania.
Retrieval-augmented generation (RAG) łączy model językowy z warstwą wyszukiwania lub bazy danych. Zamiast polegać wyłącznie na wewnętrznych parametrach, model najpierw pobiera istotne dokumenty, a potem generuje odpowiedź na podstawie tych dowodów.
Typowa pipeline RAG:
Skuteczne konfiguracje RAG:
Ugruntowanie nie usuwa halucynacji całkowicie, ale zawęża przestrzeń możliwych błędów i ułatwia ich wykrywanie.
Kolejnym ważnym narzędziem jest ograniczenie tego, co model może powiedzieć lub zrobić.
Wywoływanie narzędzi i API. Zamiast pozwalać LLM‑owi wymyślać fakty, programiści dają mu narzędzia:
Zadaniem modelu staje się: zdecydować, które narzędzie wywołać i jak, a następnie wyjaśnić wynik. To przesuwa odpowiedzialność za fakty z wag modelu na zewnętrzne systemy.
Wyjścia z wymuszonym schematem. Dla zadań strukturalnych programiści wymuszają formaty przez:
Model musi wygenerować dane, które przejdą walidację schematu, co redukuje odgałęzienia i utrudnia fabrykowanie nieuzasadnionych pól. Na przykład bot wsparcia może być zobowiązany do wyjścia w formacie:
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
Warstwy walidacji mogą odrzucić nieprawidłowe lub sprzeczne wyjścia i poprosić model o regenerację.
Halucynacje zależą też mocno od tego, na czym model był trenowany i jak jest sterowany.
Kuratela datasetów. Programiści zmniejszają halucynacje przez:
Cele treningowe i fine‑tuning. Poza zwykłą predykcją następnego tokenu, fazy wyrównania i instrukcji mogą:
System prompts i polityki. W czasie działania wiadomości systemowe ustawiają ograniczenia, np.:
Dobrze skonstruowane komunikaty systemowe nie zastąpią rdzenia zachowania modelu, ale mogą znacząco przesunąć jego domyślne tendencje.
Łagodzenie to nie jednorazowa konfiguracja; to proces ciągły.
Monitoring. Zespoły logują prompt, wyjścia i interakcje użytkowników, aby:
Pętle sprzężenia zwrotnego. Przeglądający ludzie i użytkownicy mogą oznaczać nieprawidłowe lub niebezpieczne odpowiedzi. Te przykłady trafiają z powrotem do:
Zabezpieczenia i warstwy polisy. Oddzielne warstwy bezpieczeństwa mogą:
Połączenie ugruntowania, ograniczeń, przemyślanego treningu i ciągłego monitoringu daje modele, które halucynują rzadziej, sygnalizują niepewność wyraźniej i są łatwiejsze do zaufania w praktycznych zastosowaniach.
LLM-y najlepiej rozumieć jako asystentów probabilistycznych: generują prawdopodobne kontynuacje tekstu, a nie gwarantowane fakty. Przyszłe postępy zmniejszą halucynacje, ale nie wyeliminują ich całkowicie. Konieczne jest realistyczne komunikowanie ograniczeń.
Kilka kierunków technicznych powinno stopniowo obniżać częstość halucynacji:
Te postępy sprawią, że halucynacje będą rzadsze, łatwiejsze do wykrycia i mniej szkodliwe — ale nie niemożliwe.
Niektóre wyzwania pozostaną uporczywe:
Ponieważ LLM‑y działają statystycznie, zawsze będą miały niezerowe wskaźniki błędów, szczególnie poza rozkładem treningowym.
Odpowiedzialne wdrożenie wymaga jasnej komunikacji:
Przyszłość przyniesie bardziej wiarygodne modele i lepsze zabezpieczenia, ale potrzeba sceptycyzmu, nadzoru i rozważnej integracji z rzeczywistymi procesami pozostanie na stałe.
Halucynacja LLM to odpowiedź, która brzmi płynnie i pewnie, ale jest merytorycznie nieprawdziwa lub całkowicie zmyślona.
Kluczowe cechy to:
Model nie „kłamie” z premedytacją — po prostu podąża za wzorcami w danych treningowych i czasem generuje zmyślone szczegóły, które wyglądają wiarygodnie.
Halucynacje wynikają bezpośrednio ze sposobu, w jaki LLM-y są trenowane i używane:
Halucynacje różnią się od zwykłych błędów czy niepewności sposobem wyrażania:
Oba zjawiska wynikają z tego samego procesu predykcji, ale halucynacje są bardziej ryzykowne, ponieważ brzmią wiarygodnie, mimo że są nieprawdziwe.
Halucynacje są najniebezpieczniejsze, gdy:
W takich obszarach halucynacje mogą prowadzić do realnych szkód — od błędnych decyzji po naruszenia przepisów.
Nie da się całkowicie wyeliminować halucynacji, ale możesz zmniejszyć ryzyko:
Programiści mogą łączyć kilka strategii:
Nie. RAG znacząco zmniejsza wiele typów halucynacji, ale ich nie usuwa całkowicie.
RAG pomaga przez:
Jednak model nadal może:
Wykrywanie zwykle łączy automatyczne kontrole z przeglądem ludzkim:
Tak. Większe, nowsze modele generalnie halucynują rzadziej, ale nadal to robią — często w bardziej dopracowany sposób.
Wraz ze skalą modele:
Ponieważ brzmią bardziej ekspercko, ich błędy bywają . Postęp zmniejsza częstotliwość, nie zaś zasadniczą możliwość powstawania halucynacji.
Unikaj polegania na LLM-ach jako głównym decydencie, gdy błędy mogą powodować poważne szkody. W szczególności nie polegaj na nich samodzielnie w przypadku:
W tych obszarach LLM może służyć do burzy mózgów, generowania opcji lub tworzenia szkiców, ale ostateczne decyzje i weryfikację muszą podejmować wykwalifikowane osoby i potwierdzone źródła.
Wszystko to sprawia, że pewne, ale domyślne zgadywanie staje się naturalnym zachowaniem, a nie rzadkim błędem.
To znacząco zmniejszy prawdopodobieństwo wyrządzenia szkody przez halucynacje.
Te środki nie wyeliminują halucynacji, ale mogą uczynić je rzadszymi, bardziej widocznymi i mniej szkodliwymi.
Dlatego RAG powinien być łączony z walidacją, monitoringiem i jasnym informowaniem użytkowników o ograniczeniach.
Żadna pojedyncza metoda nie jest doskonała; najlepsze są warstwowe podejścia oceniające.