Эксперты ВТБ озвучили риски от ИИ‑галлюцинаций

Специалисты ВТБ назвали способы борьбы с «галлюцинациями» нейросетей, которые при генерации правдоподобного текста используют вымышленные факты, неточные данные или ссылки на несуществующие источники. Это может не только создать для пользователя серьезные затруднения при работе с информацией, но и привести к финансовым и репутационным рискам для бизнеса.

«Бывают случаи, когда нейросеть предлагает несуществующие книги в списке рекомендаций или формирует условия продукта, которых на самом деле нет. Модель не проверяет факты, а подбирает наиболее вероятный ответ, поэтому такие ошибки выглядят правдоподобно, но вводят в заблуждение. В первую очередь, снизить количество «галлюцинаций» можно за счет четко сформулированных запросов. Чем точнее и понятнее формулировка, тем меньше вероятность, что модель начнет фантазировать. Самый надежный способ контроля — это внимательная проверка результата человеком», — сообщил Лев Меркушов, руководитель направления разработки ИИ-решений ВТБ.

Как отметил лидер команды по разработке моделей Алексей Пустынников, для предотвращения искажений информации со стороны ИИ важно понимать и учитывать и характер самих ошибок. Языковые модели не понимают смысл информации и не проверяют ее достоверность в реальном времени, поэтому сбои проявляются по‑разному. В одних случаях система искажает проверяемые данные, в других — формирует вымышленные сведения или неправильно следует заданным инструкциям.

— «Галлюцинации» в работе языковых моделей можно условно разделить на несколько типов. Есть фактические, когда модель выдает проверяемую информацию с ошибками: например, указывает неправильное имя изобретателя или дату события, либо создает несуществующую связь между объектами. Есть фабрикация фактов, когда нейросеть просто придумывает данные, которые невозможно подтвердить, либо преувеличивает их значение. И отдельная группа — «галлюцинации» при следовании инструкциям: модель может выполнить другую операцию вместо заданной, не учесть контекст или допустить логические ошибки, например, утверждать, что дважды два равно шести», — сказал Алексей Пустынников.

По словам экспертов, причины возникновения ИИ‑галлюцинаций связаны с особенностями обучения и работы языковых моделей. Они формируют ответы на основе вероятностных связей в данных, а не на понимании фактов, поэтому при нехватке или противоречивости информации стремятся «додумать» ответ. Дополнительную роль играют ограничения обучающей выборки: модели не обладают сведениями о событиях, произошедших после окончания сбора данных, не имеют доступа к проверке фактов в реальном времени. В результате ошибки могут возникать как из‑за недостатка знаний в редких областях, так и из‑за неточностей или искажений, изначально содержащихся в используемых данных.

«Другой распространенной причиной ИИ-галлюцинаций являются сложные и абстрактные задачи, которые значительно повышают вероятность ошибок в работе больших языковых моделей. Чтобы снизить такие ошибки, мы рекомендуем использовать несколько подходов. Один из них — продуманная постановка вопросов и инструкций для модели, чтобы она лучше понимала задачу. Еще один способ — так называемая цепочка рассуждений, когда сложный запрос разбивают наш простые шаги. Часто применяют и специальные системы, которые перед формированием ответа ищут информацию в проверенных базах данных. Кроме того, модели дообучают на данных из конкретной области, чтобы они лучше понимали термины и нюансы. А специальные защитные механизмы — AI guardrails — помогают отслеживать ответы и вовремя останавливать модель, если она выдает что‑то неверное», — подчеркнул Лев Меркушов.

В ВТБ добавили, что в практике банка применяются каскадные решения, когда несколько моделей последовательно обрабатывают данные и корректируют результаты друг друга. Подобный подход используется, например, в задачах распознавания текста и речи, прогнозирования снятия наличности и инкассации банкоматов.

В области генеративного искусственного интеллекта ведется разработка каскадных моделей для создания умного поиска по корпоративным базам знаний.

Эксперты ВТБ подчеркивают, что использование искусственного интеллекта требует не только технологической зрелости, но и ответственного отношения к качеству данных, прозрачности алгоритмов и контролю за результатами. Такой подход позволяет внедрять ИИ‑инструменты, которые действительно помогают бизнесу, минимизируют ошибки и формируют устойчивое доверие со стороны клиентов.

— Мария Лазарева