Почему нейросеть ошибается: причины ошибок и способы их уменьшить

Нейросеть может за минуту разобрать большой документ, написать письмо или собрать выжимку из данных. А потом с таким же уверенным видом назвать несуществующий закон, перепутать цифры или придумать факт, которого вообще не было. Поэтому вопрос «почему нейросеть ошибается» — не теоретический. От ответа зависит, какие задачи ей можно спокойно отдавать, а где без проверки человеком пока никуда.

Нейросеть не знает ответ так, как человек

Главная причина многих ошибок — в самом принципе работы языковых моделей. Если сильно упростить, нейросеть не достаёт готовый правильный ответ из огромной энциклопедии. Она строит ответ, последовательно подбирая подходящее продолжение на основе запроса, контекста и закономерностей, которые усвоила при обучении.

Из-за этого текст может выглядеть очень убедительно, даже когда внутри него есть ошибка. Модель умеет хорошо воспроизводить форму ответа: объяснять, приводить аргументы, использовать профессиональные термины. Но убедительная формулировка сама по себе ещё не означает, что приведённый факт верен.

Например, можно попросить ИИ привести судебную практику по конкретной ситуации. Он способен выдать название суда, номер дела, дату и вполне правдоподобное описание решения. Проблема в том, что без доступа к реальным источникам часть этих данных может оказаться выдуманной.

Именно поэтому ошибки нейросетей иногда сложнее заметить, чем обычную ошибку человека. Ответ не обязательно выглядит странным. Наоборот, он может быть аккуратным, логичным и написанным совершенно уверенно.

Что такое галлюцинации нейросетей?

Галлюцинациями обычно называют ситуацию, когда ИИ генерирует недостоверную информацию и представляет её как нормальную часть ответа. Например, придумывает исследование, которого не существует, приписывает человеку чужую цитату или добавляет в документ отсутствующее условие.

Причём нейросеть не обязательно пытается «обмануть» пользователя. У неё просто нет человеческого понимания границы между «я это знаю» и «это похоже на подходящий ответ». Если информации недостаточно, модель всё равно может продолжить генерацию.

Представим простую рабочую задачу. В загруженном отчёте написано: «Стоимость оборудования — 480 000 рублей». Пользователь спрашивает, входит ли туда монтаж. В документе об этом ничего нет.

Хороший ответ в такой ситуации: «В предоставленном документе это не указано». Плохой — предположить, что монтаж входит в стоимость, потому что обычно подобные предложения его включают. Второй вариант звучит полезнее, но для бизнеса он гораздо опаснее.

Почему ИИ придумывает факты?

Причина не всегда только в самой модели. На результат сильно влияет задача, которую ей дали, и информация, доступная для ответа.

В запросе не хватает исходных данных

Чем меньше контекста, тем больше нейросети приходится додумывать. Запрос «проанализируй продажи и объясни, почему они упали» практически провоцирует предположения, если ИИ не получил данные о продажах, клиентах, менеджерах, сезонности и других факторах.

Если же передать реальные показатели и поставить более строгую задачу — найти изменения в данных и не называть причиной то, что этими данными не подтверждается, — результат становится намного полезнее.

Нужной информации вообще нет у модели

Особенно это касается свежих данных и внутренней информации компании. Нейросеть сама по себе не знает, сколько товара сейчас лежит на вашем складе, какая версия регламента действует в отделе продаж или сколько заявок пришло вчера.

Для таких задач ИИ нужно дать источник: документ, базу знаний, CRM, таблицу, API или другой доступ к актуальным данным.

Исходные данные сами могут быть плохими

Есть простое правило: если на входе бардак, нейросеть не превратит его магическим образом в достоверные данные. В CRM могут быть незаполненные поля, в документах — старые версии условий, а в таблице — ошибочные цифры.

ИИ способен хорошо обработать такую информацию, но он не всегда может понять, что Иван случайно поставил лишний ноль в сумме сделки.

Задача допускает несколько трактовок

Фраза «клиент согласился на предложение» кажется понятной человеку, который участвовал в разговоре. Но что именно согласовано: цена, срок, весь договор или только следующий созвон?

Такие неоднозначности особенно заметны при анализе переписки, звонков и совещаний. Ирония, намёки, незаконченные фразы и разговор нескольких людей одновременно дополнительно усложняют задачу.

Можно ли полностью убрать ошибки нейросетей?

На практике рассчитывать на полностью безошибочную работу генеративного ИИ не стоит. Современные модели становятся лучше, но сама задача предполагает работу с вероятностями, неполным контекстом и неоднозначным человеческим языком.

Поэтому полезнее ставить другой вопрос: не «как заставить ИИ никогда не ошибаться», а «как построить работу так, чтобы вероятность ошибки была ниже, а важную ошибку было легко обнаружить».

Это особенно важно в бизнесе. Ошибка в черновике поздравления и ошибка в сумме коммерческого предложения — совершенно разные по последствиям вещи. И требования к проверке должны быть разными.

Как уменьшить ошибки нейросети?

Первое, что действительно помогает, — нормальный контекст. Вместо «проверь договор» лучше указать, что именно нужно найти: сроки оплаты, ответственность сторон, условия расторжения и спорные формулировки. Если анализ должен выполняться только по загруженному документу, это тоже стоит прямо указать.

Второе — дать ИИ реальные источники. Для корпоративных задач это особенно важно. Вместо ответа «из головы» нейросеть может искать информацию в регламентах, инструкциях, договорах и других документах компании, а затем формировать ответ на их основе.

Такой подход часто называют RAG: сначала система находит подходящие фрагменты в заданных источниках, а затем использует их для подготовки ответа. Это не делает ИИ безошибочным, но позволяет существенно лучше контролировать, откуда взялась информация.

Третье — ограничивать свободу там, где она не нужна. Если система анализирует разговор менеджера с клиентом, ей можно запретить самостоятельно назначать ответственного или срок, если они не прозвучали. Пусть лучше напишет «срок не указан», чем красиво придумает пятницу.

Как проверить ответ нейросети?

Не каждый результат нужно перепроверять вручную от первой до последней буквы. Всё зависит от цены ошибки.

• Имена, суммы, даты и реквизиты лучше сверять с источником.

• Ссылки на законы, исследования и документы — проверять отдельно.

• Выводы по данным — сопоставлять с исходными цифрами.

• Важные договорённости после встречи — сверять с расшифровкой или записью.

• Если ИИ не может показать, откуда взял конкретный факт, относиться к нему как к неподтверждённому.

А вот черновик обычного письма необязательно проверять как бухгалтерский отчёт. Достаточно прочитать его перед отправкой. Задача человека здесь не в том, чтобы заново выполнить всю работу нейросети, а в том, чтобы контролировать действительно важные места.

Для бизнеса важна не только модель, но и вся система вокруг неё

Когда нейросеть используется просто как чат, ответственность за контекст и проверку в основном лежит на пользователе. В корпоративных решениях можно сделать иначе: заранее определить источники информации, правила анализа, формат результата и случаи, когда ИИ должен честно сообщить, что данных недостаточно.

Например, в базе знаний сотрудник задаёт вопрос не абстрактной нейросети, а системе, которая ищет ответ по документам компании. При анализе совещания можно сохранить полную расшифровку, чтобы пользователь мог вернуться к конкретному фрагменту разговора и проверить решение, сумму или срок.

Именно по такому принципу мы стараемся строить решения в Оптимере: ИИ должен не просто выдавать красивый ответ, а работать с понятными исходными данными и оставлять человеку возможность проверить важный результат.

Это не гарантирует отсутствия ошибок. Зато превращает нейросеть из «чёрного ящика, которому надо верить» в нормальный рабочий инструмент, результат которого можно контролировать.

Так можно ли доверять нейросети?

Можно — просто не во всех задачах одинаково. ИИ отлично подходит для черновой работы, поиска информации в заданных источниках, обработки больших объёмов текста, структурирования данных и подготовки выводов. Но там, где важна фактическая точность, должен оставаться понятный механизм проверки.

Поэтому, разбираясь, почему нейросеть ошибается, не стоит делать вывод, что ИИ бесполезен. Правильный вывод другой: ему нужно давать хорошие исходные данные, ограничивать пространство для фантазии и проверять то, где цена ошибки действительно высока.

В Оптимере мы придерживаемся именно такого подхода: используем ИИ для автоматизации реальной работы, но не пытаемся делать вид, что нейросеть внезапно стала безошибочным экспертом. Попробуйте Оптимеру на своей задаче и посмотрите, какую часть рутины можно спокойно передать ИИ, сохранив контроль за результатом.