Liderzy myśli
Kiedy Twoja sztuczna inteligencja wymyśla fakty: ryzyko przedsiębiorstwa, którego żaden lider nie może zignorować
Brzmi dobrze. Wygląda dobrze. Jest źle. To twoja sztuczna inteligencja w halucynacji. Problem nie polega tylko na tym, że dzisiejsze generatywne modele sztucznej inteligencji halucynacjeUważamy, że jeśli zbudujemy wystarczająco dużo zabezpieczeń, dopracujemy je, rozwalimy i jakoś oswoimy, to będziemy w stanie wdrożyć je na skalę przedsiębiorstwa.
| Badanie | Domena | Częstotliwość halucynacji | Kluczowe wnioski |
|---|---|---|---|
| Stanford HAI i RegLab (Jan 2024) | Regulamin | 69% –88% | U osób posiadających tytuł LLM często występowały halucynacje podczas odpowiadania na pytania prawne, często brakowało im świadomości swoich błędów i wzmacniali nieprawidłowe założenia prawne. |
| Badanie JMIR (2024) | Odniesienia akademickie | GPT-3.5: 90.6%, GPT-4: 86.6%, Bard: 100% | Odniesienia generowane przez LLM były często nieistotne, nieprawidłowe lub nie znajdowały poparcia w dostępnej literaturze. |
| Badanie w Wielkiej Brytanii dotyczące treści generowanych przez sztuczną inteligencję (Feb 2025) | Finanse | Nieokreślony | Dezinformacja generowana przez sztuczną inteligencję zwiększyła ryzyko runów na banki. Znaczna część klientów banków rozważała przeniesienie swoich pieniędzy po zapoznaniu się z fałszywymi treściami generowanymi przez sztuczną inteligencję. |
| Raport Światowego Forum Ekonomicznego o globalnych ryzykach (2025) | Globalna ocena ryzyka | Nieokreślony | Dezinformacja i dezinformacja, wzmacniane przez sztuczną inteligencję, zostały uznane za największe globalne ryzyko w dwuletniej perspektywie. |
| Vectara Hallucination Leaderboard (2025) | Ocena modelu AI | GPT-4.5-Preview: 1.2%, Google Gemini-2.0-Pro-Exp: 0.8%, Vectara Mockingbird-2-Echo: 0.9% | Oceniono wskaźniki występowania halucynacji w różnych testach LLM, ujawniając istotne różnice w wydajności i dokładności. |
| Badania Arxiv nad halucynacją faktów (2024) | Badania AI | Nieokreślony | Wprowadzono narzędzie HaluEval 2.0 w celu systematycznego badania i wykrywania halucynacji u osób z LLM, ze szczególnym uwzględnieniem nieścisłości faktycznych. |
Częstość występowania halucynacji waha się od 0.8% do 88%
Tak, to zależy od modelu, domeny, przypadku użycia i kontekstu, ale ten rozrzut powinien wstrząsnąć każdym decydentem korporacyjnym. To nie są błędy skrajne. Są systemowe. Jak podjąć właściwą decyzję, jeśli chodzi o adopcję AI w przedsiębiorstwie? Gdzie, jak, jak głęboko, jak szeroko?
A przykłady realnych konsekwencji tego zjawiska można codziennie znaleźć w aktualnościach. Rada ds. stabilności finansowej G20 uznała sztuczną inteligencję generatywną za wektor dezinformacji co może spowodować kryzysy rynkowe, niestabilność polityczną, a co gorsza – błyskawiczne krachy, fake newsy i oszustwa. W innej niedawno opublikowanej historii kancelaria prawnicza Morgan & Morgan wydała pilną notatkę dla wszystkich prawników: Nie składajcie wniosków generowanych przez sztuczną inteligencję bez sprawdzenia. Fałszywe orzecznictwo jest przestępstwem „kwalifikującym się do zwolnienia”.
To może nie być najlepszy moment, aby obstawiać farmę, że wskaźniki halucynacji zmierzają do zera w najbliższym czasie. Zwłaszcza w regulowanych branżach, takich jak prawo, nauki przyrodnicze, rynki kapitałowe lub w innych, gdzie koszt błędu może być wysoki, w tym publikowanie szkolnictwa wyższego.
Halucynacja nie jest błędem zaokrąglenia
Nie chodzi o sporadyczną błędną odpowiedź. Chodzi o ryzyko:Reputacyjne, Prawne, Operacyjne.
Generative AI nie jest maszyną rozumującą. To statystyczny finisher, stochastyczna papuga. Wykonuje twoje polecenie w najbardziej prawdopodobny sposób na podstawie danych treningowych. Nawet części brzmiące prawdziwie są domysłami. Najbardziej absurdalne utwory nazywamy „halucynacjami”, ale cały efekt jest halucynacją. Dobrze wystylizowaną. Mimo to działa, magicznie dobrze — dopóki nie przestaje.
AI jako infrastruktura
Ważne jest jednak, aby powiedzieć, że sztuczna inteligencja będzie gotowa do wdrożenia w całym przedsiębiorstwie, gdy zaczniemy traktować ją jak infrastruktura, a nie jak magia. A tam, gdzie jest to wymagane, musi być przejrzyste, możliwe do wyjaśnienia i śledzenia. A jeśli nie jest, to po prostu nie jest gotowe do przyjęcia w całym przedsiębiorstwie w tych przypadkach użycia. Jeśli AI podejmuje decyzje, powinna być na radarze Twojej Rady.
Ustawa UE o AI przewodzi w tej sprawie. Obszary wysokiego ryzyka, takie jak wymiar sprawiedliwości, opieka zdrowotna i infrastruktura, będą regulowane jak systemy o znaczeniu krytycznym dla misji. Dokumentacja, testowanie i możliwość wyjaśnienia będą obowiązkowe.
Co robią bezpieczne dla przedsiębiorstw modele sztucznej inteligencji
Firmy specjalizujące się w budowaniu bezpiecznych dla przedsiębiorstw modeli AI świadomie decydują się na budowanie AI inaczej. W ich alternatywnych architekturach AI modele językowe nie są trenowane na danych, więc nie są „zanieczyszczone” niczym niepożądanym w danych, takim jak stronniczość, naruszenie własności intelektualnej lub skłonność do zgadywania lub halucynacji.
Takie modele nie „uzupełniają myśli użytkownika” – opierają się na rozumowaniu użytkownika zawartość. Ich baza wiedzy. Ich dokumenty. Ich dane. Jeśli nie ma tam odpowiedzi, te modele tak mówią. To sprawia, że takie modele AI są wyjaśnialne, śledzone, deterministyczne i stanowią dobrą opcję w miejscach, w których halucynacje są niedopuszczalne.
5-etapowy podręcznik odpowiedzialności za sztuczną inteligencję
- Zmapuj krajobraz AI – Gdzie w Twojej firmie jest używana sztuczna inteligencja? Na jakie decyzje ma ona wpływ? Jaką wartość przywiązujesz do możliwości śledzenia tych decyzji z powrotem do przejrzystej analizy na podstawie wiarygodnego materiału źródłowego?
- Dostosuj swoją organizację – W zależności od zakresu wdrożenia sztucznej inteligencji skonfiguruj role, komitety, procesy i praktyki audytowe tak rygorystyczne, jak te stosowane w przypadku ryzyka finansowego lub cyberbezpieczeństwa.
- Wprowadź sztuczną inteligencję do zarządzania ryzykiem – Jeśli Twoja sztuczna inteligencja rozmawia z klientami lub regulatorami, należy do Twoich raportów o ryzyku. Zarządzanie nie jest pokazem pobocznym.
- Traktuj dostawców jak współodpowiedzialność – Jeśli sztuczna inteligencja twojego dostawcy wymyśla rzeczy, nadal jesteś odpowiedzialny za skutki. Rozszerz na nich zasady odpowiedzialności za sztuczną inteligencję. Żądaj dokumentacji, praw do audytu i umów SLA dotyczących wskaźników wyjaśnialności i halucynacji.
- Trenuj sceptycyzm – Twój zespół powinien traktować AI jak młodszego analityka — przydatnego, ale nie nieomylnego. Świętuj, gdy ktoś zidentyfikuje halucynację. Zaufanie trzeba sobie zasłużyć.
Przyszłość sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwie nie są większe modele. Potrzeba więcej precyzji, więcej przejrzystości, więcej zaufania i więcej odpowiedzialności.
