Вы просите нейросеть подобрать пять исследований по теме реферата. Она выдаёт пять названий, авторов, годы, даже журналы. Всё выглядит солидно. Вы идёте искать эти статьи и не находите ни одной. Их не существует. Нейросеть их придумала, но написала об этом так уверенно, словно держала книги в руках.
Это и есть галлюцинация нейросети, или галлюцинация ИИ: когда искусственный интеллект выдумывает факты и выдаёт их с тем же спокойным тоном, что и правду. По разным замерам модели ошибаются так от 3 до 27 процентов случаев, и заметить подвох на глаз почти невозможно.
В этой статье разберём простыми словами, почему так происходит, какие бывают галлюцинации, где они стоят реальных денег и, самое важное, как проверять ответы и какими приёмами заставить ИИ врать реже. С готовыми промптами, которые можно скопировать.
Если вы только начинаете разбираться с нейросетями, сначала полезно понять, как они вообще устроены. Мы собрали это в отдельном материале «Что такое нейросети простыми словами».
А галлюцинации — близкий сосед другой темы: почему ИИ иногда, наоборот, отказывается отвечать. Про это у нас есть большой разбор «Guardrails у нейросетей». Здесь мы фокусируемся именно на выдумках.
Статья пригодится всем, кто пользуется ИИ в работе и учёбе: студентам, маркетологам, аналитикам, менеджерам, авторам. А если хочется научиться работать с нейросетями системно и не наступать на такие грабли, загляните в нашу подборку курсов по нейросетям и искусственному интеллекту: там больше 700 программ под любой уровень.
КурсыСравнение 478 курсов по НейросетямЦены, школы, длительность, рассрочка
Что такое галлюцинации нейросетей простыми словами
Галлюцинация, или галлюцинация искусственного интеллекта, это когда нейросеть выдаёт правдоподобную, но ложную информацию и подаёт её как факт. Никаких «я не уверена» и «возможно». Прямо: имя, дата, цифра, цитата. Как будто знает наверняка.
Термин «галлюцинация» прижился, хотя учёные считают его не самым точным. Ближе по смыслу слово конфабуляция — так в психологии называют, когда человек искренне заполняет провалы в памяти вымыслом и сам в него верит. Нейросеть делает примерно то же самое: не врёт со зла. Просто достраивает пробел тем, что кажется подходящим.
Важно отделить галлюцинацию от двух других вещей, которые часто путают.
Коротко про разницу. Галлюцинация — это когда ИИ выдумал факт. Обычная ошибка — когда он неверно посчитал или неправильно понял задачу. Цензура (guardrails) — когда он специально отказывается отвечать. Три разных явления, лечатся по-разному.
Галлюцинируют все нейросети, которые генерируют текст, картинки и видео: и зарубежные вроде ChatGPT, и российские YandexGPT и GigaChat. Это не поломка конкретной модели и не признак того, что её «плохо обучили». Дальше объясним, почему нейросети галлюцинируют по своей природе и это не признак брака.
КурсыСравнение 75 курсов по YandexGPTЦены, школы, длительность, рассрочка
5 видов галлюцинаций, которые встречаются чаще всего
Галлюцинации бывают разные, и знать их в лицо полезно: так проще насторожиться в нужный момент. Вот пять типов, на которые чаще всего жалуются пользователи.
Выдуманные факты, даты и события
Самый частый случай. Нейросеть уверенно приписывает человеку не ту должность, сдвигает дату исторического события на пару лет, придумывает, что известный автор написал книгу, которой у него нет. Особенно легко это ловится на нишевых темах, где данных в обучении было мало.
Несуществующие источники и ссылки
Просите список литературы, статистику со ссылкой на исследование или цитату эксперта, и получаете красиво оформленный список, где половины источников не существует. Ссылки ведут на 404, «исследования» никто не проводил, у цитаты нет автора. Это тот самый случай с рефератом из начала статьи.
Ошибки в числах и расчётах
Языковая модель по своей природе не калькулятор, она предсказывает текст. Поэтому в длинных расчётах, процентах и переводах величин она может выдать число, которое звучит правдоподобно, но не сходится. Проверяли рыночную статистику для презентации, а цифра оказалась взята из воздуха.
Выдуманные функции и пункты меню
Спрашиваете, как что-то сделать в Excel или в настройках телефона, и ИИ бодро описывает путь: «Откройте меню, нажмите вот эту кнопку». Идёте проверять, а такой кнопки нет. Модель собрала инструкцию из похожих программ и додумала недостающее.
Визуальные галлюцинации в картинках
У генераторов изображений своя история: шесть пальцев на руке, нечитаемые надписи, лишние конечности, невозможная геометрия. Это тоже галлюцинация, только в картинке. Модель знает, как «в среднем» выглядит рука, но не понимает, что пальцев должно быть ровно пять.
Канал основателя Checkroi Вани Буявца3 700 человек читают мой Телеграм-канал про нейросетиСобрал промпты для Claude Code и ChatGPT, разборы ИИ-инструментов и лайфхаки по продвижению бизнеса в одном местеПрисоединитьсяКак нейросеть вообще строит ответ
Чтобы понять природу галлюцинаций, надо на минуту заглянуть под капот. Обещаем без сложностей.
Большая языковая модель (по-английски LLM, large language model — это тип нейросети, на котором работают ChatGPT, YandexGPT и другие чат-боты) не хранит факты, как энциклопедия. Она обучена на огромном массиве текстов и умеет ровно одну вещь: предсказывать, какое слово вероятнее всего идёт следующим. Именно про галлюцинации LLM чаще всего и говорят, когда речь заходит о выдумках ИИ.
КурсыСравнение 550 курсов по ChatGPTЦены, школы, длительность, рассрочка
Работает это по кусочкам. Текст для модели — это токены, обрывки слов (подробнее мы разбирали в статье «Что такое токен в нейросети»). Она берёт ваш запрос и по одному токену достраивает продолжение, каждый раз выбирая самый вероятный следующий кусочек.
Главное про механику. Нейросеть не проверяет, правда ли то, что она пишет. Она подбирает слова, которые статистически хорошо сочетаются друг с другом. Правдоподобно и правда, для неё это не одно и то же.
Отсюда и растёт корень проблемы. Если для правдивого ответа у модели нет опоры в данных, она всё равно достроит фразу, просто самыми вероятными словами. Получится гладко, связно и убедительно. И при этом полностью выдумано.
Шесть причин, из-за которых ответ уезжает в вымысел
Механика понятна, теперь конкретные поводы, из-за которых галлюцинация вылезает чаще.
Причина 1 — пробел в обучающих данных
Если по вашей теме в обучении было мало текстов или они противоречили друг другу, модели не на что опереться. Вместо честного «данных мало» она заполняет пустоту догадкой. Чем нишевее и локальнее вопрос, тем выше риск.
Причина 2 — устаревшие знания
У каждой модели есть knowledge cutoff — дата, после которой она ничего не знает о мире. Если спросить про событие свежее этой границы, ИИ либо честно предупредит, либо начнёт фантазировать на основе старого. Поэтому свежие новости и цены у нейросети без доступа в интернет лучше не спрашивать.
Причина 3 — угадывать выгоднее, чем признать незнание
Это неожиданная и, наверное, самая важная причина. В сентябре 2025 года исследователи OpenAI разобрали, почему галлюцинации не исчезают даже у топовых моделей. Вывод такой: виновата сама система обучения и оценки.
Представьте экзамен, где за ответ «не знаю» дают ноль баллов, а за угаданный ответ целый балл. Что выгоднее? Угадывать. Модели годами оценивали именно так: тесты награждали уверенный ответ и штрафовали честное «я не уверена». В итоге ИИ научился, что смелая догадка выгоднее скромного признания. Не со зла. Просто его натренировали проходить тесты именно так.
Вывод из исследования. Даже на идеальных данных и бесконечных вычислениях модель всё равно будет иногда уверенно говорить неправду, пока её оценивают по принципу «угадал, молодец». Так устроен сам подход к обучению. Конкретная нейросеть тут ни при чём.
Причина 4 — подсказка спрятана в самом вопросе
Нейросеть склонна соглашаться с тем, как вы задали вопрос. Спросите «в каком году Пушкин встречался с Наполеоном», и есть шанс, что модель подхватит ложную предпосылку и выдумает год встречи, которой не было. Формулировка вопроса подталкивает ответ.
Причина 5 — слишком длинный диалог
У модели есть контекстное окно — это объём текста, который она удерживает за один раз. В очень длинной переписке ранние детали вытесняются, ИИ начинает путать, что было сказано, и достраивать забытое вымыслом. Для важной задачи лучше начать свежий чат.
Причина 6 — включены творческие настройки
У моделей есть параметр температура — грубо говоря, ползунок «фантазии». Чем выше, тем разнообразнее и неожиданнее ответы, что хорошо для стихов и рекламных слоганов и плохо для фактов. В большинстве чатов вы этот ползунок не видите, но он влияет на то, насколько вольно модель обходится с реальностью.
Почему выдумка звучит убедительнее правды
Отдельная боль: галлюцинация почти всегда звучит уверенно. Человек, когда сомневается, делает это заметно: мямлит, оговаривается, добавляет «вроде бы». Нейросеть так не умеет.
Она генерирует и правду, и вымысел одним и тем же ровным, гладким тоном, потому что и то и другое для неё просто вероятная последовательность слов. У выдумки нет специальной пометки «осторожно, я это придумала». Внешне идеально оформленная ложь и проверенный факт выглядят одинаково.
Именно поэтому галлюцинации ИИ так опасны. Мы привыкли, что уверенный тон означает компетентность, и машинально переносим эту привычку на ИИ. А зря: тон нейросети не связан с тем, права она или нет.
Где галлюцинация стоит дорого, а где не страшно
Не в каждой задаче выдумка опасна. Если вы просите накидать идеи для поста или переписать текст живее, ошибка в факте вас не разорит. А вот в некоторых сферах цена промаха измеряется деньгами и репутацией.
Самый известный пример это история американского адвоката Стивена Шварца. Он готовил документы к суду с помощью ChatGPT, и нейросеть подобрала ему шесть «идеальных» судебных прецедентов. На заседании выяснилось, что ни одного из этих дел не существовало. Итог: штраф 5000 долларов и разрушенная репутация.
Вот как разложить задачи по уровню риска.
| Зона риска | Примеры задач | Что делать |
|---|---|---|
| Высокая — цена ошибки велика | Юридические и медицинские вопросы, финансы, налоги, статистика для отчёта, ссылки на исследования | Проверять каждый факт по первоисточнику, не публиковать без сверки |
| Средняя — ошибка неприятна | Факты для статьи, инструкции по программам, исторические даты, перевод терминов | Перепроверять всё, что похоже на конкретный факт или цифру |
| Низкая — ошибка не критична | Мозговой штурм, черновики, редактура стиля, идеи заголовков, придумывание имён | Можно доверять, здесь выдумка даже помогает |
Простое правило: чем ближе задача к фактам, цифрам и чужим жизням, тем строже проверка. Чем ближе к творчеству, тем свободнее.
Канал основателя Checkroi Вани БуявцаЗабирайте промпты и обучение по нейросетям в моём Телеграм-каналеБольше 3 700 человек уже применяют Claude Code, ChatGPT и другие нейросети в работе, учёбе, бизнесе и жизниПерейти в канал7 приёмов, которые снижают галлюцинации
Полностью избежать галлюцинаций искусственного интеллекта нельзя, это мы уже поняли. Но уменьшить галлюцинации и заметно сбить их частоту вполне можно. Идём от самых простых приёмов к техническим, к каждому готовый кусок промпта, который можно скопировать.
Приём 1 — разрешить сказать «не знаю»
Раз модель по умолчанию боится признаться в незнании, снимите этот страх прямым разрешением. Часто это единственное, что нужно.
Если ты не уверена в факте или у тебя нет данных, напиши «точно не знаю» вместо того, чтобы предполагать. Честное «не знаю» лучше красивой догадки.
Приём 2 — попросить показать уверенность
Заставьте ИИ отделить твёрдые факты от догадок прямо в ответе. Это включает у него что-то вроде самопроверки.
После каждого утверждения помечай: [факт] — если уверена, [предположение] — если додумываешь. Спорные места выдели отдельно.
Приём 3 — дать точный и подробный запрос
Чем расплывчатее вопрос, тем больше свободы для фантазии. Конкретика сужает пространство для выдумки. Тут помогает знание основ промпт-инжиниринга — искусства правильно ставить задачу нейросети. Указывайте контекст, формат, рамки и ограничения.
Приём 4 — дать модели источник (это и есть RAG)
Не полагайтесь на память нейросети, вложите нужный текст прямо в запрос. Это самый надёжный способ. У метода есть название: RAG (retrieval-augmented generation, генерация с опорой на найденные документы). Иногда это называют заземлением, или grounding — ответ «заземляют» на конкретный источник вместо памяти модели. Подробно мы разобрали его в статье «Что такое RAG простыми словами».
Отвечай строго на основе текста ниже. Если ответа в тексте нет, напиши «в источнике нет данных». Ничего не додумывай от себя.
Приём 5 — включить поиск в интернете
Многие современные модели умеют искать в сети в реальном времени. Режим поиска сильно снижает выдумки про свежие события и заставляет ИИ ссылаться на реальные страницы, которые можно открыть и проверить. Если такой режим есть в вашем чате, для фактических вопросов включайте его.
Приём 6 — попросить рассуждать по шагам
Для расчётов и логических задач попросите модель сначала расписать ход мысли, а потом дать ответ. Этот приём называют «цепочкой рассуждений»: разбивая задачу на шаги, ИИ реже ошибается.
Реши задачу по шагам. Сначала распиши рассуждение, проверь каждый шаг, и только потом дай итоговый ответ.
Приём 7 — перепроверить ответ второй нейросетью
Для важных вопросов задайте один и тот же промпт двум разным моделям. Если ответы совпали, уже спокойнее. Разошлись, значит, есть повод копать глубже. Выбрать подходящую пару поможет наше сравнение нейросетей.
Чек-лист проверки ответа за 60 секунд
Даже без глубокого знания темы можно за минуту прикинуть, стоит ли доверять ответу. Такой быстрый фактчек экономит потом часы разбора. Пробегитесь по этим вопросам.
- Есть ли конкретные факты? Имена, даты, цифры, названия исследований, всё это точки, где галлюцинация вероятнее всего. Общие рассуждения безопаснее.
- Ссылки открываются? Если ИИ дал ссылку, откройте её. Не открылась или ведёт не туда, значит, источник, скорее всего, выдуман.
- Цифры сходятся? Проценты, суммы, расчёты пересчитайте вручную или в калькуляторе.
- Гуглится ли это? Вбейте ключевой факт в поисковик. Если ничего не находится, а тема не суперсекретная, это повод усомниться.
- Это свежая информация? Для новостей, цен и событий последних месяцев ответу без поиска в интернете верить нельзя.
- Ставка высока? Если от ответа зависят деньги, здоровье или репутация, проверяйте по первоисточнику, не по ответу нейросети.
Хорошая привычка: относиться к ответу ИИ как к словам толкового, но не всегда точного стажёра. Направление он задаст верно, но подпись под документом ставите вы, а не он.
Починят ли галлюцинации в ближайшие годы
Короткий честный ответ: полностью вряд ли скоро, заметно снизить уже получается.
Свежие модели галлюцинируют реже прошлых поколений. По независимым бенчмаркам на задачах пересказа лучшие модели ошибаются в районе 2–4 процентов случаев, тогда как ещё пару лет назад типичным был разброс в 10–20 процентов. Так что какая-то нейросеть в моменте галлюцинирует меньше других, но универсального победителя нет. Разработчики учат ИИ опираться на источники, честнее оценивать свою уверенность и чаще признавать незнание, ровно то, к чему призывало исследование OpenAI.
Но выше мы разобрали: пока сам способ обучения награждает уверенные догадки, полностью выдумки не уйдут. Свежие поколения флагманов вроде GPT-5.6, 
Claude Sonnet 5, Gemini 3.1 Pro и 
Grok 4.5 стали аккуратнее, но и они иногда фантазируют. Российские YandexGPT и GigaChat тоже.
КурсыСравнение 16 курсов по GeminiЦены, школы, длительность, рассрочка
Что это значит для вас. Не ждите модели, которой можно верить вслепую. Навык проверять ответ останется полезным ещё долго, независимо от того, какой нейросетью вы пользуетесь.
Где научиться работать с нейросетями
Понимать, почему ИИ галлюцинирует, это половина дела. Вторая половина: научиться ставить задачи так, чтобы получать надёжный результат, и встроить нейросети в реальную работу. Это уже отдельный навык, и осваивать его удобнее на структурированном курсе, а не по обрывкам из чатов.
Мы собрали программы по нейросетям и искусственному интеллекту в одном каталоге: от коротких интенсивов по промптам до глубоких курсов для тех, кто хочет сменить профессию. Можно отсортировать по цене, уровню и формату.
| Курс | Школа | Стоимость со скидкой | В рассрочку | Длительность | Обзор курса от Checkroi |
|---|---|---|---|---|---|
| Нейросети для изображений и видео Перейти на сайт курса |  Эдюсон | 47 504 ₽ | 3958 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для рабочих задач Перейти на сайт курса |  Skillbox | 31 290 ₽ | 2608 ₽/мес. | 1 месяц | Обзор курса |
| Нейросети. Практический курс Перейти на сайт курса | Skillbox | 74 900 ₽ | 6242 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее Перейти на сайт курса |  Нетология | 41 000 ₽ | 2763 ₽/мес. | 6 недель | Обзор курса |
| Продуктовый маркетолог + Нейросети для маркетинга Перейти на сайт курса | Нетология | 110 200 ₽ | 3875 ₽/мес. | 5 месяцев | Обзор курса |
| Нейросети для дизайнера Перейти на сайт курса | Skillbox | 84 272 ₽ | 3831 ₽/мес. | 4 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для работы Перейти на сайт курса |  Skypro | 44 690 ₽ | 5477 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для каждого Перейти на сайт курса |  Академия Синергия | 39 900 ₽ | 3325 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для начинающих Перейти на сайт курса |  SF Education | 42 000 ₽ | 2333 ₽/мес. | 1 месяц | Обзор курса |
| Нейросети для бизнеса Перейти на сайт курса |  SkillFactory | 97 632 ₽ | 2712 ₽/мес. | Обзор курса |
Больше программ — в полном каталоге курсов по нейросетям и искусственному интеллекту
Если тянет глубже в тему, посмотрите смежные разборы: кто такой промпт-инженер и как из умения общаться с ИИ вырастает профессия. А базовый словарь по нейросетям соберётся сам по ходу чтения нашего блога.
Галлюцинации — не повод бояться ИИ и не повод ему слепо доверять. Это просто особенность инструмента, которую достаточно помнить. Знаете, где нейросеть склонна выдумывать, и умеете проверить, значит, получаете от неё пользу без неприятных сюрпризов.
![Обложка: Gemini или DeepSeek — что лучше в [current year] и кому что выбрать](https://selcdn.checkroi.ru/wp-content/uploads/og-images/og-cover-77733-1781047790.webp "Статья: Gemini или DeepSeek — что лучше в 2026 и кому что выбрать")
![Обложка: Claude или YandexGPT — что лучше и как выбрать в [current year] году](https://selcdn.checkroi.ru/wp-content/uploads/og-images/og-cover-76552-1781001170.webp "Статья: Claude или YandexGPT — что лучше и как выбрать в 2026 году")
