Halucynacja AI to odpowiedź modelu językowego, która brzmi wiarygodnie, ale jest nieprawdziwa. Model nie kłamie świadomie, tylko przewiduje najbardziej prawdopodobne słowa, przez co potrafi wymyślić nieistniejące źródło, datę albo cytat i podać je z pełnym przekonaniem.
Najważniejsze w punktach
- halucynacja to błąd merytoryczny podany pewnym tonem, a nie awaria narzędzia
- modele zmyślają, bo sposób ich trenowania i oceniania premiuje zgadywanie zamiast przyznania się do niewiedzy
- wskaźniki zmierzone w streszczaniu dokumentów wahają się od poniżej 2% do ponad 10%, zależnie od modelu
- najczęściej dotyczy nazwisk, dat, numerów przepisów i przypisów do źródeł opisywanych narzędzi
Dlaczego modele zmyślają?
Modele zmyślają, ponieważ procedury trenowania i oceniania nagradzają zgadywanie bardziej niż przyznanie się do niepewności. Tak brzmi główna teza pracy „Why Language Models Hallucinate”, którą Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala i Edwin Zhang zgłosili 4 września 2025 roku.
Twierdzimy, że modele językowe halucynują, ponieważ procedury trenowania i oceny nagradzają zgadywanie bardziej niż przyznanie się do niepewności.
Mechanizm jest prosty: testy oceniające modele odejmują punkty za odpowiedź „nie wiem” tak samo jak za odpowiedź błędną. W takim systemie zgadywanie zawsze się opłaca, bo daje szansę na punkt, a milczenie nie daje żadnej.
Autorzy wskazują też rozwiązanie. Zmiana sposobu oceniania, w której model może się wstrzymać od odpowiedzi bez kary, wyraźnie obniża liczbę halucynacji.
Jak często modele zmyślają?
W zadaniu polegającym na streszczaniu dokumentu wskaźniki wahają się od 1,8% do ponad 10%, zależnie od modelu. Takie wyniki podaje ranking Vectary, który mierzy zgodność streszczenia z treścią źródłową na zbiorze ponad 7700 artykułów z dziedzin takich jak prawo, medycyna, technologia i biznes.
| Model | Odsetek odpowiedzi niezgodnych ze źródłem |
|---|---|
| Finix S1 32B | 1,8% |
| GPT 5.4 nano | 3,1% |
| Gemini 2.5 Flash Lite | 3,3% |
| Llama 3.3 70B | 4,1% |
| GPT 4o | 9,6% |
| Claude Opus 4.5 | 10,9% |
Ranking aktualizowano 11 maja 2026 roku, a ocenę wykonuje model HHEM 2.3 należący do Vectary. Te liczby dotyczą wyłącznie zgodności streszczenia z podanym dokumentem, a nie ogólnej wiedzy modelu ani jakości odpowiedzi.
Wniosek praktyczny jest ważniejszy niż kolejność w tabeli. Nawet najlepszy wynik oznacza, że na sto streszczeń dwa zawierają treść niezgodną ze źródłem, mimo że model miał dokument przed sobą. Przy pytaniach z pamięci, bez podanego dokumentu, ryzyko rośnie.
Jak rozpoznać halucynację?
Halucynacja najczęściej dotyczy elementów, które wyglądają na sprawdzalne: nazwisk, dat, numerów przepisów, tytułów badań i adresów stron. Model podaje je w poprawnej formie, bo nauczył się, jak taki zapis wygląda, ale konkretna wartość bywa zmyślona. Im bardziej szczegółowy przypis, tym większa ostrożność.
Cztery sygnały ostrzegawcze:
- przypis do badania z nazwiskiem i rokiem, którego nie znajdujesz w wyszukiwarce
- adres strony, który prowadzi do błędu 404 albo do strony głównej zamiast do wskazanego dokumentu
- bardzo precyzyjna liczba bez podanego źródła, na przykład „wzrost o 37% w drugim kwartale”
- pewny ton przy pytaniu o wydarzenie z ostatnich tygodni, gdy model nie korzystał z wyszukiwania
Jak ograniczyć ryzyko?
Ryzyko spada najbardziej wtedy, gdy model pracuje na dokumencie, który sam mu dostarczysz, zamiast odpowiadać z pamięci. Pomaga też precyzyjny prompt. Wskaźniki z rankingu Vectary dotyczą właśnie takiej sytuacji i nawet w niej nie spadają do zera, więc weryfikacja pozostaje konieczna przy każdej liczbie, która trafia do dokumentu.
Co działa w codziennej pracy:
- wklejaj źródło do rozmowy zamiast pytać z pamięci, bo model streszczający dokument myli się rzadziej niż model odtwarzający wiedzę
- proś wprost o zaznaczenie miejsc niepewnych, na przykład zdaniem „jeśli czegoś nie wiesz, napisz, że nie wiesz”
- sprawdzaj każdy przypis, klikając w link, bo poprawny format zapisu nie oznacza, że publikacja istnieje
- pytaj o to samo dwa razy w osobnych rozmowach i porównaj odpowiedzi, bo rozbieżność w liczbach jest sygnałem zgadywania
Czego nie da się wyeliminować?
Halucynacji nie da się usunąć całkowicie, bo wynikają ze sposobu działania modelu, a nie z błędu w konkretnym produkcie. Model przewiduje najbardziej prawdopodobne słowa, a najbardziej prawdopodobne nie zawsze znaczy prawdziwe. Nowsze wersje obniżają wskaźnik, lecz żaden model nie osiąga zera.
Z tego wynika jedna zasada organizacyjna: odpowiedzialność za treść ponosi osoba, która ją publikuje, a nie narzędzie, które ją wygenerowało. Przy dokumentach o skutkach prawnych albo finansowych oznacza to obowiązkową weryfikację u źródła i konsultację ze specjalistą. Osobno opisujemy, co dzieje się z danymi wklejanymi do narzędzi AI.
Najczęstsze pytania
Czy halucynacja AI to błąd programu?
Nie. To skutek sposobu działania modelu, który przewiduje najbardziej prawdopodobne kolejne słowa, a nie sprawdza faktów w bazie danych. Dlatego halucynacja pojawia się także w najnowszych i najdroższych modelach.
Który model halucynuje najrzadziej?
W rankingu Vectary aktualizowanym 11 maja 2026 najniższy wskaźnik, wynoszący 1,8%, uzyskał Finix S1 32B, a spośród szeroko znanych modeli GPT 5.4 nano z wynikiem 3,1%. Pomiar dotyczy zgodności streszczenia z podanym dokumentem, więc nie przekłada się wprost na inne zadania.
Czy wyszukiwanie w internecie eliminuje halucynacje?
Ogranicza je, ale nie eliminuje. Model korzystający z wyszukiwania opiera odpowiedź na znalezionych stronach, jednak nadal potrafi błędnie streścić ich treść albo przypisać informację do niewłaściwego źródła.
Jak sprawdzić, czy model nie zmyślił źródła?
Kliknij w podany link i sprawdź, czy prowadzi do wskazanego dokumentu, a nie do strony głównej ani do błędu. Przy publikacjach naukowych wyszukaj tytuł razem z nazwiskiem autora. Poprawny format zapisu nie dowodzi, że publikacja istnieje.
Dlaczego model woli zgadywać niż przyznać się do niewiedzy?
Ponieważ testy oceniające modele odejmują punkty za odpowiedź „nie wiem” tak samo jak za odpowiedź błędną. Autorzy pracy z OpenAI z września 2025 wskazują, że zmiana sposobu oceniania, dopuszczająca wstrzymanie się od odpowiedzi, wyraźnie obniża liczbę halucynacji.
Źródła
- Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala, Edwin Zhang, „Why Language Models Hallucinate”, zgłoszenie z 4 września 2025, arXiv 2509.04664
- Vectara, ranking halucynacji modeli językowych, ocena modelem HHEM 2.3 na ponad 7700 artykułach, aktualizacja z 11 maja 2026
Ostatnia aktualizacja: 30 lipca 2026.