Halucynacje ai

Halucynacje AI to fałszywe lub błędne informacje, które modele sztucznej inteligencji podają często z dużą pewnością [1]. Skąd biorą się takie odpowiedzi? W tym artykule wyjaśniamy ich przyczyny, wpływ na obraz firmy oraz sposoby rozpoznawania i ograniczania błędów [2].

Czym są halucynacje AI i jakie mają skutki dla firmy?

Halucynacje AI mogą prowadzić do dezinformacji o firmie. Dzieje się tak, gdy model przypisuje jej niepotwierdzone cechy oferty albo źle odczytuje pytanie użytkownika. Odbiorca ocenia wtedy firmę na podstawie informacji, których nie ma w jej aktualnych materiałach. W badaniu Rithum z 2026 roku 58% kupujących obwiniało markę lub sprzedawcę za błędne informacje o produkcie podane przez AI [3].

Odpowiedź niedopasowana do pytania lub trudna do potwierdzenia w wiarygodnym źródle może być halucynacją AI [1].
Płynny język nie potwierdza poprawności twierdzeń o firmie [4].

Brzmienie odpowiedzi nie powinno więc rozstrzygać o jej ocenie. Liczy się zgodność z aktualnymi materiałami firmy.

Jak ograniczyć ryzyko fałszywej odpowiedzi przy niepełnych danych?

Niepełne dane o firmie zwiększają ryzyko błędnych odpowiedzi. Opis oferty powinien więc jasno określać jej zakres i warunki [5].

• Opis usługi powinien wyjaśniać, co obejmuje oferta i do kogo jest skierowana.
• Warunki współpracy powinny odróżniać usługi dostępne standardowo od ustalanych indywidualnie.
• Informacje firmowe powinny być spójne na stronach opisujących tę samą ofertę.

Jasny zakres oferty pomaga odróżnić fakt o firmie od tego, co dopowiedział model [4]. Spójność opisów ogranicza z kolei nieporozumienia dotyczące usług i warunków ich świadczenia.

Jak błędna odpowiedź AI może zniekształcić informacje o firmie i jej ofercie?

Błędna odpowiedź AI zniekształca obraz firmy na dwa sposoby. Może zamienić warunek oferty w bezwarunkową obietnicę albo przypisać firmie usługę, której ta nie świadczy.

Tabela pokazuje rodzaje takich zniekształceń i informacje o ofercie, które trzeba w każdym przypadku sprawdzić.

Rodzaj zniekształcenia	Informacja do sprawdzenia
Przypisana usługa	Aktualny zakres oferty [4]
Pominięty warunek	Warunki świadczenia usługi
Błędny obszar działania	Obsługiwane lokalizacje

Porównanie odpowiedzi z opisem firmy pozwala wskazać twierdzenie wymagające korekty. W badaniu FActScore 58,3% pojedynczych twierdzeń w biografiach wygenerowanych przez ChatGPT uznano za potwierdzone w Wikipedii [6]. Każdy element oferty warto zatem sprawdzać osobno, zamiast oceniać odpowiedź jako całość.

Jak wykryć zmyślone źródła i niepotwierdzone twierdzenia w odpowiedzi AI?

Źródła w odpowiedzi AI też trzeba sprawdzić. Sam tytuł lub odnośnik nie dowodzi, że wskazany materiał potwierdza dane twierdzenie. W teście Tow Center ponad połowa odpowiedzi Gemini i Grok 3 wskazywała zmyślone lub niedziałające adresy źródeł [7].

• Istnienie źródła należy potwierdzić przez otwarcie wskazanego materiału.
• Zgodność treści należy sprawdzić, odnajdując fragment dotyczący konkretnego twierdzenia.
• Powiązanie z pytaniem należy ocenić, ustalając, czy fragment dotyczy tej firmy i tej usługi.

Jeśli źródło nie zawiera przytoczonej informacji, twierdzenie pozostaje niepotwierdzone. Odnośnik nie zastąpi przeczytania materiału.

Jak testować odpowiedzi AI, by ocenić częstotliwość błędów?

Test odpowiedzi AI pozwala mierzyć częstotliwość błędów. Warunek jest prosty: w kolejnych seriach trzeba stosować te same pytania i kryteria oceny. Opublikowany zestaw TruthfulQA zawiera 817 pytań, które można wykorzystać do porównywania prawdziwości odpowiedzi modeli [8].

• Zestaw pytań powinien obejmować nazwę firmy, zakres oferty i warunki świadczenia usług [4].
• Rejestr odpowiedzi powinien zawierać pytanie, odpowiedź, datę oraz wskazane źródła.
• Ocena twierdzeń powinna oddzielać informacje potwierdzone w materiałach firmy od błędnych i niepotwierdzonych.

Częstotliwość błędów to liczba odpowiedzi z błędem podzielona przez liczbę wszystkich odpowiedzi ocenionych w tej samej serii. Stały zestaw pytań pozwala porównywać wyniki bez zmiany kryteriów. Dzięki temu widzimy, czy w kolejnych pomiarach błędów jest mniej, czy więcej.

Czym są zmyślone fakty, źródła i cytaty w odpowiedziach AI?

Zmyślone fakty, źródła i cytaty przybierają różne postacie. Fakt nie znajduje potwierdzenia w wskazanym materiale, źródło nie istnieje albo słowa błędnie przypisano autorowi. Zmyślony fakt może dotyczyć zakresu usługi; cytat może przypisywać firmie deklarację, której nigdy nie opublikowała. W badaniu Stanforda z 2024 roku prawnicze narzędzia AI podawały błędne informacje w ponad 17% odpowiedzi [9].

Istniejące źródło również można wykorzystać błędnie. Przytoczony fragment może dotyczyć innej firmy lub nie uzasadniać wniosku z odpowiedzi. Trzeba więc sprawdzić zarówno sam materiał, jak i związek jego treści z konkretnym twierdzeniem.
W badaniu czterech wyszukiwarek generatywnych tylko 74,5% cytowań potwierdzało przypisane im zdania [10].

Istnienie źródła to jedno, a potwierdzenie nim twierdzenia – drugie. Warto oceniać te kwestie oddzielnie.

Dlaczego modele językowe i wyszukiwarki generatywne podają nieprawdziwe informacje?

Duże modele językowe tworzą odpowiedzi na podstawie wzorców statystycznych w danych treningowych. Nie sprawdzają prawdziwości każdego zdania, dlatego mogą podawać nieprawdziwe informacje [1]. Model dobiera słowa pasujące do pytania, lecz spójny tekst nie musi zgadzać się z faktami. W teście TruthfulQA najlepszy badany model udzielił prawdziwych odpowiedzi na 58% pytań, a ludzie na 94% [8].

Wyszukiwarki generatywne korzystają także z materiałów znalezionych podczas wyszukiwania. Mogą jednak błędnie połączyć informacje z różnych tekstów lub przypisać źródłu nieuzasadniony wniosek. Cytowanie nie wystarcza: konkretne twierdzenie musi wynikać z treści materiału. W teście Tow Center osiem wyszukiwarek AI błędnie identyfikowało artykuł źródłowy w ponad 60% zapytań [7].

W obu rodzajach systemów spójna odpowiedź może więc okazać się fałszywa. Potrzebne jest potwierdzenie jej treści.

Jak ograniczać halucynacje AI w praktyce?

Ryzyko halucynacji AI można ograniczać, udostępniając aktualne informacje o firmie i sprawdzając twierdzenia przed ich użyciem. Pomagają w tym kontrola treści oraz dostęp modelu do bieżących, sprawdzonych źródeł wiedzy [1] [5].

Aktualna baza wiedzy powinna zawierać zatwierdzone opisy usług, warunki oferty i odpowiedzi na pytania klientów. Gdy oferta się zmienia, trzeba poprawić również te materiały; inaczej firmowe źródło może prowadzić do nieaktualnej odpowiedzi.
W teście HoH model Llama 3.1 70B odpowiadał w pełni poprawnie w 93,24% prób bez nieaktualnego fragmentu i 81,13% po jego dodaniu [11].

Sam dostęp do bazy nie wystarczy. Jej treść musi nadążać za zmianami oferty.

Jak zmniejszyć ryzyko błędów dzięki źródłom i weryfikacji odpowiedzi?

Mechanizmy weryfikacji informacji sprawdzają, czy twierdzenie AI wynika z aktualnego, zweryfikowanego źródła informacji. Miernik faithfulness w RAGAS przyjmuje wartości od 0 do 1 i określa udział twierdzeń wynikających z dostarczonego kontekstu [12].

• Źródło firmowe powinno być podstawą odpowiedzi na pytania o własną ofertę.
• Aktualność materiału należy sprawdzić przed użyciem go do potwierdzenia warunków usługi.
• Każde twierdzenie należy porównać z właściwym fragmentem źródła, nie tylko z tytułem materiału.
• Niepotwierdzona informacja wymaga sprawdzenia, zanim zostanie opublikowana jako fakt.

Walidacja generowanych treści oznacza sprawdzenie ich zgodności ze źródłami przed publikacją. Pozwala oddzielić potwierdzone informacje od tego, co dopowiedział model. Darmowy audyt widoczności w AI może pomóc ustalić, jakie informacje o firmie pojawiają się w odpowiedziach AI. Później każde z tych twierdzeń można osobno porównać z materiałami firmy.

Dane treningowe: jak błędy w źródłach trafiają do odpowiedzi?

Dane treningowe wpływają na odpowiedzi AI, bo model uczy się na zawartych w nich treściach – również błędnych i sprzecznych. Gdy dane są niepełne lub niezgodne z faktami, odpowiedź też może zawierać błąd, choć brzmi wiarygodnie [1].

Błędna informacja w materiale treningowym może stać się częścią wzorca, na podstawie którego model tworzy tekst. Nie musi on cytować tego materiału. Potrafi ułożyć własną odpowiedź i powtórzyć w niej ten sam błąd.

Sprzeczne informacje o firmie utrudniają ustalenie, która wersja oferty jest poprawna, zwłaszcza gdy opisy różnią się zakresem usługi. Aktualizacja treści pomaga użytkownikom i systemom sięgającym po bieżące źródła. Nie zmienia jednak automatycznie danych, na których model został już wytrenowany. Przy ocenie błędu trzeba więc ustalić, czy system korzystał z aktualnego źródła [5].

Poprawienie firmowej strony nie zmieni od razu wiedzy utrwalonej w modelu. To ważne rozróżnienie przy szukaniu przyczyny błędu.

Brak kontroli jakości: dlaczego wiarygodnie brzmiąca odpowiedź może być błędna?

Brak kontroli jakości generowanych treści pozwala przeoczyć niezweryfikowane twierdzenia w poprawnie napisanej odpowiedzi. System AI jest bardziej podatny na halucynacje, gdy nie sprawdza faktów i nie ma dostępu do wiarygodnych źródeł [1] [2].

Poprawność językowa nie oznacza poprawności merytorycznej. Model może precyzyjnie opisać usługę, a mimo to podać jej błędny zakres. Ocena jakości wymaga sprawdzenia treści twierdzenia, niezależnie od tego, jak przekonująco brzmi odpowiedź [4].

Warto więc czytać odpowiedź na dwa sposoby: ocenić jej sformułowanie, a osobno sprawdzić podane fakty.

Które typy systemów AI mogą generować nieprawdziwe odpowiedzi?

Systemy AI mogą się mylić zarówno wtedy, gdy korzystają z wiedzy modelu, jak i wtedy, gdy przeszukują źródła lub firmową bazę. O ryzyku decyduje sposób tworzenia i sprawdzania odpowiedzi, nie sama nazwa modelu. GPT-4, Qwen i DeepSeek mogą działać w różnych konfiguracjach. Nazwa nie mówi więc, czy system ma dostęp do aktualnych materiałów.

Tabela porównuje typy systemów według źródła informacji, możliwego błędu i zastosowania wymagającego dodatkowej kontroli.

Typ systemu AI	Źródło informacji	Możliwy błąd	Dla kogo nie bez dodatkowej kontroli
Model bez dostępu do wyszukiwania	Wiedza utrwalona w modelu	Nieaktualne lub niepotwierdzone twierdzenie	Dla osób pytających o bieżące warunki oferty
Wyszukiwarka generatywna	Materiały znalezione podczas wyszukiwania	Wniosek, którego wskazane źródło nie uzasadnia	Dla osób traktujących cytowanie jako dowód poprawności [13]
Asystent z firmową bazą wiedzy	Materiały udostępnione asystentowi	Odpowiedź oparta na nieaktualnym dokumencie	Dla firm, które nie aktualizują bazy po zmianie oferty

Typ systemu podpowiada, gdzie szukać przyczyny błędu. Może ona leżeć w wiedzy modelu, odczycie znalezionego źródła albo jakości firmowej bazy. Przed użyciem odpowiedzi o ofercie należy porównać jej twierdzenia z aktualnym materiałem firmy.

Ta zasada obowiązuje niezależnie od użytego systemu. Kontroli podlega konkretne twierdzenie i źródło, na którym je oparto.

Utrata kontekstu: skąd biorą się błędne wnioski o firmie?

Brak poprawnej interpretacji kontekstu prowadzi do błędnych wniosków o firmie. System może pominąć ograniczenie zawarte w pytaniu albo odnieść informację do niewłaściwego podmiotu. Wówczas odpowiedź bywa poprawna językowo, lecz błędna merytorycznie [1] [2].

Pytanie o konkretną usługę wymaga odpowiedzi o tej usłudze, nie o całej ofercie. Wzmianka o partnerze firmy nie dowodzi też, że firma sama świadczy jego usługi. Sprawdzenie podmiotu i zakresu pytania pomaga wychwycić błędny wniosek, nawet jeśli poszczególne informacje są prawdziwe.

Prawdziwe zdanie może zatem nie odpowiadać na zadane pytanie. Trzeba jeszcze ustalić, czy dotyczy właściwej firmy i usługi.

Nieaktualna wiedza: kiedy odpowiedź AI rozmija się ze stanem faktycznym?

Brak aktualizacji modelu AI prowadzi do odpowiedzi niezgodnych ze stanem faktycznym, gdy dostępne mu informacje pochodzą sprzed zmiany oferty. Model oparty na starych danych może więc nie znać bieżących warunków [1].

Zmiana zakresu usługi tworzy rozbieżność między aktualną ofertą a wcześniejszymi opisami wykorzystywanymi przez system. Data publikacji pomaga ocenić materiał, lecz nie dowodzi, że opisane warunki nadal obowiązują. Rozstrzyga porównanie odpowiedzi z aktualną informacją zatwierdzoną przez firmę.

Data jest wskazówką, nie ostatecznym potwierdzeniem. Najważniejsza pozostaje obowiązująca wersja oferty.

Udostępnij artykuł osobom, które korzystają z odpowiedzi AI

Artykuł o halucynacjach AI przyda się osobom korzystającym z odpowiedzi AI w komunikacji firmy lub przy ocenie jej oferty. Udostępnienie go zespołowi pomaga przyjąć wspólną zasadę: twierdzenia o firmie trzeba potwierdzić przed publikacją.

Darmowy audyt widoczności w AI pozwala sprawdzić, jakie informacje o firmie pojawiają się w odpowiedziach AI. Pokazuje też, które z nich wymagają weryfikacji. Aby omówić taki audyt, skontaktuj się z jego dostawcą.

Najczęściej zadawane pytania

Czy halucynacją musi być cała odpowiedź AI?

Nie. W jednej odpowiedzi mogą znaleźć się twierdzenia potwierdzone i niepotwierdzone, dlatego warto sprawdzać każdy element osobno.

Czy prawdziwy odnośnik automatycznie potwierdza zdanie, do którego go dołączono?

Nie. Źródło może istnieć, ale nie zawierać informacji uzasadniającej konkretne twierdzenie.

Czy źródło o partnerze firmy potwierdza, że firma sama świadczy jego usługi?

Nie. Wzmianka o partnerze nie dowodzi, że firma oferuje jego usługi.

Czy cytat przypisany firmie może być halucynacją AI?

Tak, jeśli firma nie opublikowała takich słów albo źródło przypisuje je komuś innemu.

Czy poprawienie strony firmowej automatycznie aktualizuje wiedzę modelu, który już został wytrenowany?

Nie. Zmiana strony nie aktualizuje automatycznie informacji utrwalonych podczas treningu modelu.

Źródła

1. 🧠 Jakie systemy AI są najbardziej podatne na halucynacje? 🤖 — https://google.com/goto?url=CAESiQEBxCJF1-A3utZ4yG1IxQgYSPw9KbRjCumFYa_cONTE7FnQfKvX5L6JMInvhJd3SFNrvrYK5BmI24DgcMFcNj2rNoTerVCVxSZNFEGAzmdax3znFsqxPfa4KrPRu-1UzroxqR3TvcL9ghnyhFya5phJZzzNge1ZsvrIAfoBCScxv7LUXWrAmXDnWg&gsessionid=ihD4w6YVvZYHMdGPlfXjhL6_tKXvo57ho6bPIzbXlfdG7NI4RyB0KQ
2. Ministerstwo Cyfryzacji, „Przewodnik po sztucznej inteligencji dla administracji publicznej” (2026). — https://ai.gov.pl/media/2026/03/Przewodnik-AI-v2.pdf
3. Rithum, The New Discovery Engine — https://staging.rithum.com/press/new-rithum-report-finds-58-of-shoppers-lose-trust-in-the-brand-when-llms-provide-wrong-information/
4. Microsoft, „Sprawdzanie poprawności danych wyjściowych funkcji Copilot przed podjęciem działań”. — https://support.microsoft.com/pl-pl/microsoft-365-copilot/validate-copilot-output
5. PARP, „Pilotaż wdrożenia AI w PARP” (2026). — https://serwis-uslugirozwojowe.parp.gov.pl/storage/publications/pdf/Pilotaz-wdrozenia-LLM-w-PARP_12_02_2026.pdf
6. FActScore: Fine-grained Atomic Evaluation of Factual Precision in Long Form Text Generation — https://arxiv.org/abs/2305.14251
7. Tow Center for Digital Journalism, AI Search Has a Citation Problem — https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php
8. TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods — https://arxiv.org/abs/2109.07958
9. Stanford Law School, Hallucination-Free? Assessing the Reliability of Leading AI Legal Research Tools — https://law.stanford.edu/wp-content/uploads/2024/05/Legal_RAG_Hallucinations.pdf
10. Evaluating Verifiability in Generative Search Engines — https://arxiv.org/abs/2304.09848
11. HoH: A Dynamic Benchmark for Evaluating the Impact of Outdated Information on Retrieval-Augmented Generation — https://aclanthology.org/2025.acl-long.301.pdf
12. RAGAS, Faithfulness — https://docs.ragas.io/en/v0.2.5/concepts/metrics/available_metrics/faithfulness/
13. OpenAI, „Przeszukiwanie internetu za pomocą ChatGPT”. — https://help.openai.com/pl-pl/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt