AI halucinacije odnose se na situacije kada umjetna inteligencija generira netočne ili izmišljene informacije, unatoč visokoj sofisticiranosti modela. To nije rijedak problem, posebno kod naprednih modela poput ChatGPT-a ili LRM (Large Reasoning Model), koji ponekad “izmišljaju” činjenice ili daju netočne odgovore. Ove pogreške mogu imati značajne posljedice, naročito u područjima poput medicine, gdje je preciznost ključna, kao što pokazuje slučaj Googleovog AI za zdravstvo.
Razumijevanje zašto nastaju AI halucinacije i kako ih smanjiti važno je za svakoga tko koristi ili razvija AI tehnologije. U nastavku ćemo objasniti osnovne uzroke ovih problema i ponuditi praktične savjete za njihovo umanjenje, u skladu s najnovijim saznanjima i stručnim izvorima. Više o samom principu rada i razlikama modela pročitajte u članku Što je LRM Large Reasoning Model.
Uzroci AI halucinacija
AI halucinacije nisu nasumične pogreške, one imaju svoje korijene u nekoliko ključnih faktora. Razumijevanje tih uzroka pomaže u prepoznavanju zašto se netočne ili izmišljene informacije pojavljuju u generiranom sadržaju. Ovi uzroci nisu izolirani; oni se često preklapaju i utječu jedan na drugi, što dodatno komplicira rad umjetne inteligencije.
Nedostatak i kvaliteta podataka
Podaci su temelj svakog AI modela. Kada su podaci loši, nepotpuni ili pristrani, rezultat je često netočan i nepouzdan odgovor.
- Loši podaci znače da AI nema dovoljno relevantnih informacija da bi donio ispravne zaključke. To je slično kao kad netko pokušava napisati esej bez dovoljno izvora.
- Nepotpuni podaci ostavljaju praznine koje model može “popuniti” izmišljotinama, što vodi do halucinacija.
- Pristranost u podacima može uzrokovati da model favorizira određene informacije ili ignorira druge, što također rezultira pogrešnim rezultatima.
Kvaliteta i raznolikost podataka izravno utječu na točnost i pouzdanost AI odgovora.
Arhitektura i treniranje AI modela
Struktura i način na koji se AI model trenira igra ključnu ulogu u pojavi halucinacija. Svaki model ima svoja ograničenja, a razumijevanje tih granica pomaže objasniti zašto se pogreške događaju.
- Kompleksni modeli poput velikih jezičnih modela (LLM) poput ChatGPT-a ili drugih velikih modela bazirani su na ogromnim mrežama neuronskih veza koje uče iz mnoštva podataka.
- Ipak, ti modeli ne razumiju informacije kao ljudi – oni samo prepoznaju obrasce i predviđaju sljedeće riječi na temelju statistike.
- Ako model naiđe na nejasne ili kontradiktorne informacije, može generirati odgovore koji izgledaju uvjerljivo, ali su zapravo netočni.
- Proces treniranja također može imati “rupe” u kojima model nije dovoljno naučio određene detalje ili je previše fokusiran na određene teme, što povećava rizik od halucinacija.
Više o vrsti i arhitekturi modela može se pročitati u članku Što je LLM – Veliki Jezični Model.
Jezik i kontekstualne poteškoće
Jezična složenost i širok spektar konteksta u kojima AI mora funkcionirati dodatni su izazovi u borbi protiv halucinacija.
- Jezik je višeslojan i često neprecizan; riječi mogu imati različita značenja ovisno o kontekstu.
- AI modeli se oslanjaju na obrasce iz podataka, ali ponekad ne uspijevaju točno protumačiti dvosmislene ili nejasne upite.
- Različite kulture, dijalekti i specifične terminologije dodatno zbunjuju modele.
- Ponekad AI miješa pojmove ili stvara informacije koje “odgovaraju” obrascu, ali nisu istinite u stvarnom svijetu.
Ovo rezultira odgovorima koji mogu biti zbunjujući ili netočni, pogotovo ako model nije precizno treniran na specifični jezik ili kontekst.
Razumijevanje ovih uzroka ključno je za daljnji razvoj i optimizaciju AI sustava te smanjenje pojave halucinacija u budućnosti.
Posljedice AI halucinacija u praksi
AI halucinacije nisu samo tehnička mana modela, već stvaraju stvarne probleme u svakodnevnoj primjeni umjetne inteligencije. Kada AI generira netočne, izmišljene ili nelogične informacije, može doći do ozbiljnih posljedica koje utječu na povjerenje, sigurnost i donošenje odluka. Ove posljedice pogađaju različite sektore, od zdravstva i pravosuđa do medija i obrazovanja, gdje je preciznost ključna.
Gubitak povjerenja korisnika i narušavanje reputacije
Netočni odgovori ili lažne informacije lako mogu razoriti povjerenje korisnika u AI sustave i tvrtke koje ih koriste.
- Korisnici koji dožive AI halucinacije često sumnjaju u pouzdanost tehnologije.
- Poduzeća i organizacije koje se oslanjaju na AI mogu pretrpjeti štetu u reputaciji zbog širenja pogrešnih podataka.
- Primjer iz medija pokazuje kako netočne AI tvrdnje mogu izazvati paniku ili pogrešne zaključke.
Ovdje je važno napomenuti da je održavanje povjerenja ključno za daljnju integraciju AI tehnologije u poslovne procese i svakodnevni život.
Rizik od donošenja pogrešnih odluka
U područjima poput medicine, financija ili pravosuđa, AI halucinacije mogu imati ozbiljne posljedice na odluke koje se donose.
- Liječnici koji se oslanjaju na AI analize mogu dobiti netočne preporuke, što ugrožava zdravlje pacijenata.
- Financijski modeli s lažnim podacima mogu voditi do loših investicijskih odluka ili financijskih gubitaka.
- U pravnim sustavima, netočne informacije mogu utjecati na presude ili pravne procese.
Ove situacije dokazuju koliko je važno provjeravati AI rezultate i uvijek imati stručnu ljudsku procjenu.
Širenje dezinformacija i lažnih vijesti
AI može stvoriti uvjerljive, ali neistinim sadržajima koji se lako šire putem interneta.
- Automatski generirani lažni članci, vijesti i izvještaji mogu utjecati na javno mnijenje.
- Halucinacije u AI sustavima korištenim u medijima ili društvenim mrežama mogu potaknuti paniku ili pogrešne informacije.
- Ovakve posljedice povećavaju rizik od političke manipulacije i društvene polarizacije.
Borba protiv AI halucinacija stoga nije samo tehnički izazov, već i društvena odgovornost.
Ekonomski troškovi i pravni rizici
Halucinacije u AI sustavima mogu uzrokovati financijsku štetu i pravne posljedice za kompanije koje ih koriste.
- Troškovi zbog ispravljanja pogrešaka, gubitka klijenata ili reputacije mogu biti znatni.
- Tvrtke se mogu suočiti s tužbama ako netočne informacije iz AI dovode do štete.
- Pravne regulative sve više zahtijevaju transparentnost i odgovornost u radu AI, što dodatno opterećuje organizacije.
Upravljanje ovim rizicima zahtijeva kombinaciju tehnoloških i pravnih mjera, uključujući edukaciju i kontrolu kvalitete podataka.
Utjecaj na razvoj i primjenu AI tehnologija
Problemi s AI halucinacijama usporavaju prihvaćanje i razvoj umjetne inteligencije.
- Nepouzdanost rezultata može odvratiti investitore i korisnike.
- Razvoj pouzdanijih modela i sustava za kontrolu kvalitete zahtijeva dodatna ulaganja.
- U nekim slučajevima, regulatori mogu ograničiti primjenu AI rješenja zbog sigurnosnih i etičkih zabrinutosti.
Zbog toga je rad na smanjenju AI halucinacija ključan za održivi razvoj i širu primjenu umjetne inteligencije.
Više o ozbiljnosti AI halucinacija i njihovim posljedicama može se pronaći u relevantnim istraživanjima poput HALUCINACIJE UMJETNE INTELIGENCIJE U … ili vodičima o problemu AI halucinacija na mob.hr.
Ove reference potvrđuju koliko je razumijevanje i kontrola halucinacija u AI važna za sigurnu i odgovornu primjenu tehnologije.
Savjeti kako smanjiti AI halucinacije
AI halucinacije nastaju zbog različitih faktora, a njihovo smanjenje zahtijeva kombinaciju pristupa. U nastavku donosimo ključne preporuke koje pomažu u smanjenju netočnih ili izmišljenih informacija koje modeli generiraju. Fokus je na kvaliteti podataka, ljudskom nadzoru i korištenju suvremenih tehnika u razvoju i primjeni AI sustava.
Korištenje kvalitetnih i raznovrsnih podataka
Kvaliteta podataka na kojima se AI trenira izravno utječe na pouzdanost njegovih odgovora. Modeli koji uče iz širokih, dobro strukturiranih i vjerodostojnih skupova podataka imaju manju šansu za halucinacije.
- Pouzdani izvori: Podaci trebaju dolaziti iz provjerenih i relevantnih izvora, što smanjuje rizik od lažnih ili kontradiktornih informacija.
- Raznolikost podataka: Širok spektar tema, stilova i izvora omogućuje modelu bolje razumijevanje i točniju interpretaciju činjenica.
- Ažuriranje podataka: Redovita obnovljena baza podataka pomaže u uklanjanju zastarjelih informacija koje mogu biti uzrok halucinacija.
Dobar primjer razvoja lokaliziranih modela treniranih na kvalitetnim podacima je Prvi hrvatski veliki jezični model BERTić, koji koristi specifične hrvatske podatke za bolje rezultate.
Tehnike provjere činjenica i ljudski nadzor
Iako su AI modeli moćni, ljudska kontrola ostaje ključna za sprječavanje širenja netočnih informacija.
- Ljudski nadzor: Stručnjaci trebaju redovito provjeravati generirane sadržaje, osobito u osjetljivim područjima poput medicine ili prava.
- Automatizirani alati za provjeru činjenica: Korištenje softvera koji uspoređuje generirane informacije s pouzdanim bazama podataka smanjuje broj halucinacija.
- Kombinacija AI i ljudskog faktora omogućuje optimalnu ravnotežu između brzine i točnosti.
Ove prakse pomažu u uspostavljanju povjerenja i preciznosti, jer AI bez ljudske provjere može generirati uvjerljive, ali netočne informacije.
Primjena naprednih AI modela i tehnologija
Napredne metode u području umjetne inteligencije dodatno pomažu u kontroli i smanjenju AI halucinacija.
- Objašnjiva umjetna inteligencija (Explainable AI): Ova tehnologija pomaže u razumijevanju kako model dolazi do određenih zaključaka, što olakšava otkrivanje i ispravljanje pogrešaka.
- Retrieval Augmented Generation (RAG): Kombinacija generativnih modela s pretraživanjem stvarnih podataka u bazi znanja omogućuje stvaranje točnijih i provjerljivijih odgovora.
- Primjeri suvremenih modela kao što je Google Gemini 2.5 AI model pokazuju kako integracija ovih tehnologija može značajno smanjiti rizik od halucinacija.
Ove metode nisu samo teorija već se već primjenjuju u razvoju naprednih AI sustava za povećanje njihove pouzdanosti i preciznosti.
Kombiniranjem kvalitetnih podataka, ljudske kontrole i suvremenih tehnologija može se znatno smanjiti broj AI halucinacija te povećati korisnost i sigurnost AI alata u praksi.
Zaključak
AI halucinacije nastaju zbog ograničenja u podacima, treniranju i razumijevanju jezika od strane modela. Njihovo smanjenje moguće je kroz pravilnu selekciju i ažuriranje podataka, ljudski nadzor te korištenje naprednih tehnologija poput explainable AI i Retrieval Augmented Generation.
Važno je razumjeti ove pojave i pažljivo koristiti AI alate, naročito u kritičnim područjima poput medicine i prava. Budući razvoj i inovacije u AI modelima obećavaju povećanje točnosti i sigurnosti, ali i daljnju potrebu za kontrolom.
Rad na smanjenju AI halucinacija doprinosi pouzdanijoj primjeni umjetne inteligencije koja može stvarno pomoći korisnicima bez izazivanja štete ili dezinformacija.
