Modele halucynują z powodu sposobu trenowania i ewaluacji, nie dlatego, że są głupie

Modele językowe nie halucynują dlatego, że są głupie, ale ze względu na sposób ich trenowania i ewaluacji. OpenAI w tekście opublikowanym we wrześniu 2025 idzie do sedna problemu.

Halucynacje powstają tam, gdzie trening nagradza płynność zamiast przyznania niewiedzy

Sedno problemu leży w tym, jak skonstruowana jest ewaluacja. Jeśli evale karzą za niepewne lub puste odpowiedzi surowiej niż za pewne błędy, model uczy się grać w grę źle. Mówienie „nie wiem” daje mniej punktów niż powiedzenie czegokolwiek z pewnością siebie. Wynikiem jest model skalibrowany na przekonywalność, a nie na prawdziwość.

OpenAI identyfikuje kilka mechanizmów. Dane treningowe zawierają statystyczne skojarzenia, które nie odpowiadają faktycznej prawdzie. Instruction tuning i RLHF następnie tłumią albo wzmacniają te tendencje w zależności od tego, jak skonstruowane są evale. Model, którego evale nigdy nie nagradzały odpowiedzi „nie wiem”, nie traktuje jej jako dopuszczalnej opcji.

Dla wdrożeń w firmach to nie jest problem akademicki

Halucynacje w badaniach prawnych, opisach medycznych, dokumentacji kodu czy raportach finansowych nie powodują drobnego błędu w chacie. Powodują incydent operacyjny. Dla zespołu budującego produkt na bazie LLM to bezpośrednia instrukcja: zaprojektuj pipeline tak, aby model mógł i powinien sygnalizować niepewność, i testuj tę zdolność wprost.

Lepsze evale konkretnie oznaczają: mierzenie kalibracji (korelacji między pewnością modelu a jego dokładnością), mierzenie abstencji (czy model odmawia odpowiedzi poza swoją domeną wiedzy) i mierzenie obsługi źródeł. Bez tych metryk można optymalizować model w kierunku bardziej przekonywującego halucynowania i nazywać to postępem.

OpenAI publikuje edukację, nie techniczny paper z odtwarzalnymi wynikami

OpenAI publikuje ten tekst jako edukację publiczną, nie jako paper techniczny. Nie jest to badanie recenzowane z reprodukowalnymi wynikami. Opisywane mechanizmy są ogólnie akceptowane w społeczności badawczej, ale konkretna metodologia trenowania modeli GPT pozostaje niepubliczna. Główny URL źródła podczas weryfikacji zwrócił 403, więc artykuł opiera się na dostępnym tekście i kontekście, a nie na pełnej treści oryginalnej.

Źródło ma autorytet w tym sensie, że OpenAI ma bezpośredni dostęp do obserwowania awarii własnych modeli. Warto też pamiętać, że tekst pełni funkcję PR obok edukacyjnej.

Abstencja to mierzalna zdolność, nie filozoficzny problem

Praktyczny postęp będzie widoczny nie wtedy, gdy modele będą popełniać mniej błędów, ale gdy model powie „nie wiem” we właściwym momencie zamiast odpowiadać pewnie nieprawdziwie. Warto śledzić: evale kalibracji i abstencji w nowej generacji modeli oraz porównania między OpenAI, Anthropic i Google. Tam, gdzie wyniki kalibracji rosną, halucynacje będą spadać.

Werdykt Lilith

Model, który nigdy nie mówi, że nie wie, nie jest mądry. Jest niebezpieczny. Dopóki evale nagradzają płynne odpowiedzi zamiast przyznanej niewiedzy, będziemy optymalizować w kierunku przekonywujących halucynacji.