Halucynacje AI to sytuacje, w których model językowy generuje odpowiedź brzmiącą wiarygodnie, ale nieprawdziwą lub wymyśloną, na przykład nieistniejące źródło, błędną liczbę albo funkcję, której nie ma w bibliotece.
Dlaczego modele halucynują?
Model przewiduje najbardziej prawdopodobny ciąg słów, a nie sprawdza faktów w bazie. Gdy brakuje wiedzy, nadal „dopasowuje” odpowiedź, która brzmi dobrze. Nie ma wewnętrznego mechanizmu, który sygnalizuje, że czegoś nie wie.
Jak ograniczać halucynacje?
- podawaj modelowi źródła i dokumenty (RAG),
- proś o cytaty i o przyznanie się do braku wiedzy,
- zadawaj precyzyjne pytania i dziel zadania na kroki,
- weryfikuj kluczowe informacje w niezależnym źródle.
Halucynacje w pracy z kodem i SEO
Asystent kodowania może wymyślić nieistniejącą funkcję lub wersję biblioteki, a narzędzie AI w SEO może zmyślić dane o wolumenach i pozycjach. Zawsze sprawdzaj wynik na dokumentacji i w rzeczywistych narzędziach.
Jak ograniczać ryzyko?
Najprostsza metoda to weryfikacja faktów, liczb i cytatów w wiarygodnych źródłach przed publikacją. W zastosowaniach technicznych pomagają podanie modelowi właściwego kontekstu, np. dokumentacji, oraz uruchamianie wygenerowanego kodu w testach. Model brzmi pewnie nawet wtedy, gdy się myli, więc ton odpowiedzi nie świadczy o jej poprawności.
Modele językowe uczą się m.in. na treściach stron, a o tym, czy roboty zbierające dane mają do nich dostęp, decyduje plik robots.txt.
Zobacz w praktyce
Jak skonfigurować robots.txt i uniknąć typowych błędów 
Audyt techniczny SEO krok po kroku 
Jak wdrożyć dane strukturalne – typy, kod JSON-LD i testowanie