Популярный миф о том, что нейросети можно «пристыдить» за неверный ответ, заставив их выдать правильный, развенчивается на примере характерного поведения больших языковых моделей. Вместо исправления ошибки модель лишь генерирует новую, ещё более абсурдную версию, имитируя раскаяние, но не понимая сути претензии.

Механизм «галлюцинаций» кроется в самой природе LLM: они не оперируют фактами, а предсказывают наиболее вероятную последовательность слов. Когда пользователь указывает на ошибку, модель интерпретирует это как сигнал изменить ответ, но без доступа к истинным данным она просто перестраивает цепочку вероятностей, что ведёт к новому искажению.

Корень проблемы — в отсутствии у моделей внутреннего представления о правде и логике. Они не способны отличить достоверный источник от вымысла, поэтому любая попытка указать на нестыковку воспринимается как команда «переписать ответ», а не «найти верное решение».

Разработчики работают над снижением числа галлюцинаций через гибридные системы, которые подключают нейросеть к базам данных или поисковым движкам. Однако полностью устранить эту особенность не удастся, так как творческий характер генерации текста неразрывно связан с риском выдумки.

Таким образом, ожидать, что нейросети перестанут «выдумывать» в ближайшие годы не стоит, и пользователям придётся учитывать эту особенность при работе с любыми ответами ИИ.