AI halucinace: proč vznikají a jak je poznat v praxi

Generativní umělá inteligence (AI) dnes píše texty, radí, programuje i vysvětluje složitá témata. Čím přesvědčivější ale její odpovědi jsou, tím větší je riziko, že jim budeme věřit i ve chvíli, kdy si model vymýšlí. AI halucinace nejsou výjimkou ani chybou jednotlivého nástroje, ale přirozeným důsledkem toho, jak jazykové modely fungují. Proč k nim dochází, jak je v praxi rozpoznat a kde mohou způsobit skutečné problémy?

Co je AI halucinace?

AI halucinace je stav, kdy umělá inteligence vytvoří odpověď, která zní věrohodně a sebejistě, ale je fakticky chybná nebo zcela smyšlená. Typické je, že text působí správně po jazykové stránce, přesto nemá oporu v realitě ani ve zdrojových datech, píše web IBM.

Nejde o úmyslné lhaní. Jazykové modely pouze odhaduji nejpravděpodobnější pokračování textu na základě tréninkových dat. Pokud si nejsou jisté nebo nemají dost informací, místo přiznání neznalosti často domyslí odpověď.

Halucinace se objevují nejen v textech, ale i v kódu, analytických výstupech nebo generovaných datech. V praxi to znamená, že AI odpovědi je nutné brát jako podklad k ověření, nikoli jako automaticky správnou informaci.

Proč AI halucinace vznikají

AI halucinace nejsou náhodnou chybou ani selháním jednoho konkrétního nástroje. Podle serveru Business Insider vznikají jako přirozený důsledek toho, jak dnešní jazykové modely fungují, jak jsou trénované a k čemu jsou optimalizované. Hlavních důvodů je hned několik.

1. AI negeneruje fakta, ale pravděpodobnosti – velké jazykové modely (LLM) nejsou databáze ani vyhledávače. Jejich úkolem je odhadnout, jaké slovo nebo věta má s nejvyšší pravděpodobností následovat. Pokud model nemá k dispozici jednoznačnou odpověď, vytvoří text, který zní správně, ale nemusí být pravdivý. Správnost faktů není primárním cílem, plynulost a smysluplnost jazyka ano.
2. Neúplná, chybová nebo zkreslená tréninková data – modely se učí z obrovských objemů textů z internetu, knih, dokumentace či diskusí. Tyto zdroje ale obsahují chyby, protichůdné informace i zastaralá data. Pokud je v datech něco nejasné nebo nedostatečně zastoupené, model si chybějící části doplní podle statistické logiky.
3. Tlak na sebejisté odpovědi – současné AI systémy jsou optimalizované tak, aby odpovídaly rychle, plynule a srozumitelně. Přiznání nevím je pro model často horší než pokus o odpověď. Výsledkem je, že AI raději odpoví i v situaci, kdy by bylo správnější zůstat nejistá nebo se dotázat na upřesnění.
4. Chybějící ověření reality (grounding) – model nemá vlastní přístup k realitě ani schopnost si informace sám ověřit. Pokud není napojen na externí zdroje (např. dokumenty, databáze nebo aktuální data), nemá jak rozpoznat, zda je odpověď skutečně pravdivá, nebo jen dobře znějící.
5. Složitost a vágnost dotazu – čím je dotaz abstraktnější, specifičtější nebo nejednoznačný, tím vyšší je riziko halucinace. Model se v takových případech pohybuje mimo jasně naučené vzory a generuje odpověď na základě odhadu, nikoliv znalosti.

Příklady halucinací v praxi

• Vymyšlené zdroje, studie a citace – umělá inteligence dokáže vytvořit realisticky znějící názvy studií, článků nebo knih včetně autorů a roku vydání, které ve skutečnosti neexistují. Na první pohled působí důvěryhodně, ale nelze je dohledat.
• Nepravdivá odborná tvrzení – právu, technice nebo regulaci může AI uvádět neexistující zákony, paragrafy, standardy či funkce, aniž by naznačila nejistotu. Text zní autoritativně, ale je fakticky chybný.
• Smyšlený software a kód – při programování se halucinace projevují jako neexistující knihovny, API nebo funkce. Kód vypadá správně, ale v praxi nefunguje, protože odkazuje na něco, co nebylo nikdy vytvořeno.
• Falešná data nebo analýzy – AI může generovat čísla, statistiky nebo závěry, které dávají smysl v kontextu, ale nejsou založené na skutečných datech.
• Rizikové chyby v citlivých oborech – v medicíně nebo bezpečnosti se mohou objevit nesprávné diagnózy, pojmy nebo doporučení, což z halucinací dělá reálné riziko. Například generování názvu části těla, která neexistuje (viz případ „basilar ganglia“ v radiologickém AI systému).

Jak halucinace v praxi poznat

Identifikace halucinací vyžaduje aktivní ověřování a kritický přístup, zejména pokud jde o použití umělé inteligence v závažných oblastech (právo, medicína či finance):

1. Ověřujte fakta z nezávislých zdrojů – nikdy se nespoléhejte pouze na generovaný text. Vždy zkontrolujte informace v důvěryhodných a ověřitelných externích zdrojích.
2. Kontrola konzistence – pozorujte, zda odpovědi neobsahují rozpory, nadsázky nebo přílišná tvrzení bez jasného vysvětlení.
3. Používej nástroje pro detekci halucinací – výzkum již navrhuje techniky a modely (např. statistické metody nebo diskriminátory), které dokážou pohledově označit text podezřelý z halucinace.
4. U adaptivních systémů implementovat „grounded“ architektury – například Retrieval-Augmented Generation (RAG), kde se model dotazuje ověřitelných databází nebo dokumentů pro podporu odpovědí. To výrazně snižuje riziko nesprávných informací.

Kontrola nad modelem jako klíč ke spolehlivým výstupům

AI halucinace jsou tedy neoddělitelnou součástí současných generativních modelů. Vyplývají z jejich základního fungování a tréninkových omezení. Nejsou chybou software v tradičním smyslu, ale strukturální vlastností způsobenou tím, jak modely predikují a generují text.

Proto je při praktickém použití nezbytné umět halucinace rozpoznat, systematicky ověřovat výstupy externími zdroji a využívat techniky, které zvyšují spolehlivost odpovědí. 

Jednou z cest je i nasazení vlastních jazykových modelů běžících na kontrolované infrastruktuře, kde má organizace pod kontrolou data, kontext i způsob použití modelu.

Právě zde dává smysl provoz vlastního LLM na infrastruktuře typu ZonerCloud, případně jeho kombinace s interními dokumenty a databázemi (např. pomocí RAG). Takový přístup výrazně snižuje riziko halucinací a umožňuje používat AI jako spolehlivý nástroj, nikoli nekontrolovatelný zdroj informací.