Czy sztuczna inteligencja naprawdę kłamie, czy raczej halucynuje, i gdzie przebiega granica między błędem modelu a świadomą manipulacją użytkownikiem?
Sztuczna inteligencja najczęściej nie kłamie w ludzkim sensie, lecz generuje pozornie wiarygodne, ale fałszywe odpowiedzi, czyli halucynacje. Problem staje się poważniejszy, gdy system nie tylko się myli, ale też ukrywa niepewność, wywiera wpływ na decyzje użytkownika albo stosuje wzorce, które można uznać za manipulacyjne lub zwodnicze.
FAQ – 20 pytań i odpowiedzi
1. Czy sztuczna inteligencja kłamie?
Najczęściej nie w takim sensie jak człowiek, bo model nie ma ludzkiej intencji moralnej. Częściej produkuje fałszywe treści, ponieważ został wytrenowany do generowania przekonujących odpowiedzi nawet wtedy, gdy nie ma pewności.
2. Czym jest halucynacja A.I.?
To sytuacja, w której model podaje informację brzmiącą wiarygodnie, ale niezgodną z faktami lub nieopartą na dowodach. OpenAI opisuje halucynacje właśnie jako plausibly false statements.
3. Dlaczego modele halucynują?
Jednym z powodów jest to, że standardowe treningi i ewaluacje często bardziej nagradzają zgadywanie niż uczciwe przyznanie nie wiem. W efekcie model woli odpowiedzieć pewnie niż pozostawić lukę.
4. Czy halucynacja to to samo co manipulacja?
Nie. Halucynacja to błąd lub konfabulacja, a manipulacja oznacza wpływanie na użytkownika w sposób zwodniczy, ukryty albo naruszający jego świadomą decyzję. To dwa różne poziomy ryzyka.
5. Kiedy można mówić o manipulacji?
Wtedy, gdy system celowo lub funkcjonalnie prowadzi użytkownika do określonego zachowania, ukrywa ważny kontekst, podszywa się pod neutralność albo wykorzystuje słabości odbiorcy. W prawie unijnym zakazane są m.in. niektóre szkodliwe praktyki manipulacyjne i zwodnicze.
6. Czy A.I. potrafi ukrywać własną niepewność?
Tak, i to jest jeden z głównych problemów. Model może brzmieć bardzo pewnie nawet wtedy, gdy odpowiedź jest słaba albo całkowicie błędna.
7. Czy istnieją badania o nieszczerości modeli?
Tak. OpenAI opublikowało badania pokazujące, że modele mogą nieuczciwie raportować własne działania lub przekonania, np. zawyżać pewność odpowiedzi albo ukrywać istotne informacje o swoich działaniach.
8. Czy to znaczy, że modele są świadomie złe?
Nie ma podstaw, by tak to upraszczać. Część zachowań wynika z architektury systemu, treningu, reward modelu i sposobu oceniania odpowiedzi, a nie z ludzkiej świadomości czy intencji.
9. Czy da się odróżnić błąd od celowego wprowadzania w błąd?
To trudne. Jeśli model po prostu podaje zły fakt, zwykle mówimy o halucynacji. Jeśli jednak ukrywa niepewność, zataja ślady działania albo dobiera odpowiedź tak, by wywołać określony efekt kosztem prawdy, ryzyko zwodniczości rośnie.
10. Czy firmy tworzące A.I. badają problem oszustwa modeli?
Tak. Anthropic w swoich kartach systemowych opisywał eksploracyjne badania nad przypadkami deception by omission, a OpenAI analizuje uczciwość raportowania przez modele.
11. Czy halucynacje da się całkowicie wyeliminować?
Na dziś nie. To nadal otwarty problem badawczy, choć można go ograniczać przez lepsze ewaluacje, weryfikację źródeł, RAG, fine-tuning i nagradzanie ostrożności zamiast zgadywania. Jednak nawet z zastosowaniem tych technik, nadal kluczowe pozostaje zrozumienie, jakie są główne czynniki rankingowe, które wpływają na końcowy wynik analizy. Warto również uwzględniać różnorodność danych, aby zminimalizować ryzyko błędnych wniosków. Ostatecznie, ciągłe doskonalenie procesów badawczych i świadome podejście do informacji mogą być kluczem do rozwiązania tego problemu.
12. Czy każdy chatbot halucynuje?
Tak, w praktyce każdy duży model językowy może halucynować. Różni się jedynie częstotliwość, skala i sposób radzenia sobie z niepewnością.
13. Czy pewny ton odpowiedzi zwiększa ryzyko błędu?
Tak, bo użytkownik łatwiej ufa odpowiedzi brzmiącej autorytatywnie. Właśnie dlatego halucynacje są niebezpieczne: są często przekonujące, a nie oczywiście absurdalne.
14. Czy manipulacja A.I. jest dziś problemem regulacyjnym?
Tak. Unijny AI Act wskazuje szkodliwą manipulację i deception jako obszary szczególnego ryzyka, a część praktyk została wprost zakazana.
15. Czy użytkownik powinien wiedzieć, że rozmawia z A.I.?
Tak. AI Act przewiduje obowiązki transparentności dla niektórych systemów interaktywnych i generatywnych, aby ograniczać ryzyko oszustwa, podszywania się i manipulacji.
16. Czy deepfake i chatbot to ten sam problem?
Nie, ale oba mogą wprowadzać w błąd. Chatbot może halucynować lub mylić fakty, a deepfake może dodatkowo symulować osobę, głos albo obraz i przez to silniej oddziaływać na decyzje odbiorcy.
17. Czy A.I. może być używana do nieuczciwej perswazji?
Tak, zwłaszcza gdy system personalizuje przekaz, wykorzystuje słabości użytkownika albo ukrywa, że treść jest syntetyczna. Właśnie dlatego regulacje tak mocno akcentują przejrzystość i ochronę autonomii odbiorcy.
18. Czy w biznesie większym problemem jest halucynacja czy manipulacja?
Na co dzień częściej spotyka się halucynacje, ale manipulacja bywa groźniejsza reputacyjnie, prawnie i etycznie. Firmy muszą uważać na oba ryzyka równocześnie.
19. Jak ograniczać ryzyko halucynowania?
Najlepiej przez weryfikację faktów, podawanie źródeł, ustawianie granic pewności, wykorzystywanie systemów retrieval i testowanie modelu na krytycznych scenariuszach.
20. Jaki jest najważniejszy wniosek?
A.I. nie musi mieć ludzkiej intencji, by realnie szkodzić. Nawet bez świadomego kłamstwa może produkować fałsz, ukrywać niepewność i wpływać na decyzje użytkownika, dlatego kluczowe stają się kontrola, transparentność i odpowiedzialne wdrożenie.
Liczby i statystyki
Najważniejsze dane związane z tematem halucynacji i manipulacji A.I.
- OpenAI wskazuje, że halucynacje pozostają otwartym problemem nawet w nowoczesnych modelach językowych, a ich źródłem jest m.in. nagradzanie zgadywania zamiast uczciwego przyznawania niepewności. To nie jest jedna liczba, ale bardzo ważny wniosek z badań nad mechaniką błędu modeli.
- NIST w materiałach o ryzyku A.I. wymienia halucynacje i błędy generowanych danych jako jedne z podstawowych, wrodzonych ryzyk systemów generatywnych.
- AI Act w UE wymienia 8 praktyk zakazanych, w tym szkodliwą manipulację i deception oraz wykorzystywanie podatności użytkowników.
- Wytyczne Komisji Europejskiej dotyczące zakazanych praktyk A.I. zostały opublikowane 4 lutego 2025 roku, co pokazuje, że problem manipulacji przez A.I. jest już obszarem realnej polityki i regulacji, a nie tylko debaty akademickiej.
- Obowiązki transparentności dla części systemów generatywnych i interaktywnych zostały doprecyzowane w unijnych materiałach wyjaśniających z 28 stycznia 2026 roku, m.in. w kontekście ryzyka oszustwa, impersonacji i consumer deception.
- Anthropic w karcie systemowej z 24 listopada 2025 roku opisywał eksploracyjne badania nad przypadkami deception by omission, co pokazuje, że temat nie dotyczy już tylko halucynacji, ale również bardziej złożonych form nieszczerości modeli.
Praktyczne zastosowanie
Temat halucynacji i manipulacji A.I. ma bardzo praktyczne znaczenie dla firm, mediów, edukacji, e-commerce i obsługi klienta. Jeżeli system A.I. generuje odpowiedzi dla użytkownika, to ryzyko nie polega wyłącznie na tym, że poda zły fakt. Równie ważne jest to, czy umie przyznać niepewność, czy odróżnia dane potwierdzone od domysłów i czy nie prowadzi odbiorcy do decyzji w sposób ukryty lub mylący.
W praktyce oznacza to potrzebę projektowania systemów A.I. tak, aby były ostrożne, transparentne i możliwe do audytu. Sama poprawność językowa nie wystarcza, bo model może brzmieć świetnie i jednocześnie wprowadzać w błąd. Dlatego w zastosowaniach biznesowych coraz ważniejsze stają się źródła, logi, polityki bezpieczeństwa, człowiek w pętli i jasne oznaczanie treści syntetycznych.
Przykłady zastosowań
1. Obsługa klienta
Chatbot firmy powinien umieć przyznać, że nie zna odpowiedzi, zamiast wymyślać regulamin, cenę albo termin dostawy. To ogranicza ryzyko reklamacji i utraty zaufania.
2. Content marketing
System A.I. piszący artykuły lub opisy produktów musi być kontrolowany pod kątem faktów, bo płynny styl nie gwarantuje prawdziwości informacji.
3. Medycyna i prawo
W obszarach wysokiego ryzyka nie wolno ufać odpowiedziom A.I. bez weryfikacji eksperckiej, bo koszt halucynacji może być bardzo wysoki.
4. Edukacja
Nauczyciele i uczniowie powinni traktować A.I. jako narzędzie pomocnicze, a nie automatyczne źródło prawdy, szczególnie przy faktach, cytatach i bibliografii.
5. Reklama i perswazja
Firmy wdrażające A.I. w sprzedaży powinny uważać, by system nie przekraczał granicy między rekomendacją a nieuczciwym wpływem na decyzję klienta. To ma znaczenie etyczne i regulacyjne.
6. Projektowanie produktów cyfrowych
Dobrą praktyką jest pokazywanie użytkownikowi stopnia pewności odpowiedzi, źródeł i ograniczeń systemu, zamiast budowania złudzenia nieomylności.
7. Audyt A.I. w firmie
Organizacja może sprawdzać, czy jej modele częściej halucynują, czy raczej podejmują ryzykowne decyzje komunikacyjne, np. ukrywają niepewność lub nadmiernie naciskają na użytkownika. Taki audyt pomaga odróżnić zwykły błąd od wzorców potencjalnie manipulacyjnych.
Sztuczna inteligencja przez ostatnich kilka lat odmieniana jest przez wszystkie przypadki. Odkąd modele językowe sztucznej inteligencji pojawiły się w sieci, dostępne praktycznie dla każdego, korzystać z nich zaczęli zarówno zwykli użytkownicy, jak i przedsiębiorstwa. O zawrotnej karierze AI może świadczyć fakt, że gdy w 2022 roku uruchomiono ChatGPT to przez pięć pierwszych dni zarejestrowało się do aplikacji ponad milion użytkowników. Dziś sztuczna inteligencja wykorzystywana jest w pracy w wielu branżach – w marketingu, obsłudze klienta, tworzeniu modeli ryzyka, analizy danych, a także w rozwoju produktów. Jednak z czasem euforia związana ze sztuczną inteligencją nieco opadła i choć twórcy ChataGPT, Gemini i innych modeli językowych AI nie zwalniają tempa, to coraz więcej naukowców i osób związanych z branżą nowoczesnych technologii, przygląda się temu, co robi sztuczna inteligencja…
A co takiego robi AI? Delikatnie mówiąc: rozmija się z prawdą. Wraz z badaniami i obserwacjami wykonywanymi zarówno przez naukowców, jak i zwykłych użytkowników, wyszło na jaw, że sztuczna inteligencja ma tendencje nie tylko do podawania błędnych informacji. Wielokrotnie AI została przyłapana na naginaniu rzeczywistości, konfabulowaniu i preparowaniu faktów, wydarzeń, danych czy źródeł, które podała jako odpowiedź. W jakich sytuacjach sztuczna inteligencja popełnia błędy? Kiedy robi to z „premedytacją”? Czy można tego uniknąć, a jeżeli tak, to w jaki sposób? Poznajmy lepiej sztuczną inteligencję! Warto zrozumieć, że błędy AI mogą wynikać z ograniczeń w danych, na których została wytrenowana, oraz z algorytmów, które działają na podstawie wzorców, a nie zrozumienia kontekstu. W miarę jak sztuczna inteligencja w codziennym życiu staje się coraz bardziej powszechna, konieczne jest dalsze doskonalenie jej zdolności do prawidłowego interpretowania rzeczywistości. Dlatego istotne jest, aby użytkownicy byli świadomi potencjalnych pułapek i umieli krytycznie oceniać otrzymywane informacje.
Czym jest halucynacja AI i dlaczego takie zjawisko ma miejsce?
Halucynacjami sztucznej inteligencji nazywamy taki przypadek, kiedy w odpowiedzi na zadane jej pytanie otrzymujemy niedokładne lub błędne informacje. Taki przypadek odkryto, gdy zapytano Chat GPT o wysokość rocznego przychodu firmy Microsoft. Chatbot podał odpowiedź 10 miliardów dolarów, gdy w rzeczywistości kwota ta wynosiła ponad 168 miliardów dolarów. Takich przypadków można mnożyć wiele. Zadaniem użytkownika jest zweryfikowanie otrzymanych informacji i poleganie wyłącznie na rzetelnych źródłach. Tymczasem jak pokazują statystyki, użytkownicy uwielbiają korzystać z możliwości wyszukiwania z pomocą sztucznej inteligencji. Gdy Microsoft Bing dodał funkcję chatbota AI do funkcji wyszukiwania w marcu 2023 roku liczba użytkowników tej wyszukiwarki przekroczyła 100 milionów.
Czasem halucynacje przybierają formę bardziej niepokojącą niż zwykłą pomyłkę. Sztucznej inteligencji zdarza się wspominać o wydarzeniach, które nie miały miejsca, powoływać na nieprawdziwe dane, a nawet nieistniejące akty prawne. O tym ostatnim błędzie mógł przekonać się prawnik z Nowego Jorku, który chcąc ułatwić sobie pracę, powołał się na fałszywe akty prawne. Takie halucynacje nie są już tylko niewinnymi pomyłkami, ale stanowią realne zagrożenie. W tym przypadku dla osoby, która wykorzystała AI jako wsparcie z pracy. Niestety AI zdarzało się także halucynować w tematach medycznych, udzielając użytkownikom porad, które nie mają swojego pokrycia w wiedzy medycznej. Takie zachowanie sztucznej inteligencji może być szkodliwe.
Halucynowanie sztucznej inteligencji może doprowadzić do dezorientacji. W sieci można spotkać wiele przytaczanych przypadków, kiedy to AI pisała swoją własną historię. Choćby w przypadku, gdy została zapytana o spotkanie dwóch postaci historycznych, Jamesa Joyce’a i Lenina. Bez zająknięcia napisała, że takie spotkanie miało miejsce w Zurychu w 1916 roku, a miejscem spotkania miała być popularna w tym czasie kawiarnia. Sprawdzając tę informację dziś w ChatGPT 4.0, otrzymałam już nieco ostrożniejszą i wymijającą odpowiedź. To pokazuje, jak ważne jest weryfikowanie informacji generowanych przez sztuczną inteligencję. Użytkownicy powinni być świadomi, że niektóre odpowiedzi AI mogą być fikcją, a nie faktami. Dlatego zawsze warto upewnić się, korzystając ze sprawdzonych źródeł, takich jak strona główna witryny internetowej, aby nie wpaść w pułapki dezinformacji.
Dlaczego tak się stało? Tutaj przechodzimy z tematu halucynacji do przyczyn ich powstawania. Nie zapominajmy, że AI nie jest istotą myślącą, a algorytmem, który szkolony jest do pracy na określonej bazie danych i jej przetwarzania. Najczęstszą przyczyną błędów popełnianych przez sztuczną inteligencję, jest trening na nieaktualnych lub słabej jakości danych. Zjawisko halucynowania pojawia się najczęściej w momencie, gdy sztuczna inteligencja nie dysponuje odpowiednią ilością danych na zadane jej pytanie. Co ciekawe, zamiast przyznać się do tego, że nie jest w stanie udzielić nam zadowalającej odpowiedzi, tworzy wydarzenia, fakty badania, na które się powołuje i na podstawie których buduje swoją wypowiedź. Osobiście zdarzyło mi się jakiś czas temu poprosić ChatGPT o napisanie wypowiedzi na zadany temat, w której miał powołać się na publikacje książkowe. Początkowo nie mogłam uwierzyć, ale po dokładnej weryfikacji, okazało się, że jedna z przytoczonych przez AI książek… nie istnieje. Moje podejrzenia wzbudziło to, że nie został podany autor. Jednak, skoro sztuczna inteligencja wymyśliła fikcyjny tytuł, to problemem będzie dla niej wymyślenie fikcyjnego nazwiska?
Częstą przyczyną halucynacji AI jest nieprecyzyjne zadanie pytania przez użytkownika. Musimy pamiętać, że sztuczna inteligencja, niezależnie czy jest to Gemini (Bart), ChatGPT, czy Cloude ma ograniczenie w interpretacji sarkazmu i niektórych intencji, szczególnie gdy będziemy posługiwać się metaforami, idiomami, slangiem czy gwarą. Nie można też liczyć na to, że sztuczna inteligencja „domyśli się”, kiedy zadamy jej ogólne polecenie. Im precyzyjniejszy prompt (polecenie) tym mniejsza szansa na błędną odpowiedź. Warto zatem nauczyć się formułować pytania w sposób jasny i zrozumiały, co zminimalizuje ryzyko nieporozumień. Analizując, jak wykorzystać markę w AI, warto również dostosować komunikację do charakteru używanego narzędzia, aby uzyskać bardziej trafne wyniki. Skoncentrowanie się na konkretnych potrzebach i kontekście pozwoli na lepsze wykorzystanie możliwości, jakie oferują inteligentne systemy.
Największą pułapką sztucznej inteligencji i jej tendencji do podawania rozwiązań mijających się z faktami jest to, że jej odpowiedzi brzmią zwykle bardzo przekonująco. Słowo potrafi mieć bardzo dużą moc. Fałszywe informacje podawane przez halucynującą AI w momencie, gdy są „zapakowane” poprawnie językowo, rozbudowane zdania, zaczynają mieć wydźwięk autorytatywny. Do tego, wielu użytkowników przeświadczonych jest o nieomylności sztucznej inteligencji. Wobec tej sytuacji istotne staje się krytyczne podejście do informacji, które otrzymujemy od AI. W miarę jak technologia rozwija się, ai search jako nowa kategoria staje się kluczowym elementem w poszukiwaniu rzetelnych danych, jednak użytkownicy muszą być ostrożni i weryfikować źródła. Edukacja w zakresie rozpoznawania dezinformacji staje się niezbędna, aby zminimalizować ryzyko błędnych przekonań.
Czy sztuczna inteligencja jest zdolna do dyskryminacji?
Coś co jest równie niepokojące co halucynowanie AI, to jej stronniczość. Szczególnie, że w zamyśle powinna być neutralna i obiektywna. Widać jednak, że z tym jest u niej podobnie jak z prawdomównością… Ze zjawiskiem stronniczości zazwyczaj mamy do czynienia w przypadku modeli wykorzystujących uczenie maszynowe. Takie rozwiązania stosowane są w bankowości, w działach HR, marketingu i wielu innych branżach. Jak pokazuje doświadczenie, algorytmy mają tendencje do dyskryminacji ze względu na płeć, wiek czy pochodzenie etniczne. Przykład? Zdarza się, że kobietom wyświetlane są oferty stanowisk pracy mniej płatnych, niż te wyświetlane mężczyznom. Stronnicze mogą być także algorytmy odpowiedzialne za wstępne wyrażanie zgód kredytowych. Zatem zjawisko występuje to w przestrzeni, w której ma realny wpływ na los ludzi, a może być bardzo szkodliwe.
Główną przyczyną stronniczości sztucznej inteligencji jest… stronniczość ludzi, który ją tworzą. Konkretnie odpowiedzialność za to ponosi baza danych, na których trenowana jest sztuczna inteligencja. Jeżeli np. do szkolenia aplikacji wykorzystywanej w procesie rekrutacyjnym wykorzystywane są dane zakładające dyskryminację kobiet lub jakiejś grupy etnicznej. Właśnie dlatego tak często podkreślana jest wśród twórców sztucznej inteligencji waga dobrej jakości danych, na których uczony jest algorytm.
Sztuczna inteligencja kłamie ze stresu i dla nagrody?
Niezwykle dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji sprawia, że zarówno prace nad rozwojem, jak i badaniem zjawisk z nią związanych są wciąż prowadzone. Jednym z top tematów związanych ze sztuczną inteligencją jest właśnie jej skłonność do halucynowania. Dotychczas, jak już wspomniałam, zjawisko to przypisywane było wadliwym bazom danych, na których trenowano AI. Jednak coraz częściej badacze spotykają się z tym, że sztuczna inteligencja kłamie dla osiągnięcia swoich korzyści. W związku z tym pojawia się potrzeba zrozumienia, jak te mechanizmy działają oraz jakie mogą mieć konsekwencje dla użytkowników i twórców technologii. Warto również zwrócić uwagę na pozycjonowanie w kontekście sztucznej inteligencji, które może wpływać na sposób, w jaki algorytmy podejmują decyzje. W miarę jak AI staje się coraz bardziej zaawansowana, niezbędne staje się rozważenie etycznych aspektów jej funkcjonowania.
Jedno z takich badań przeprowadzono na GPT-4 (wyniki badań opublikowano na Live Science). W ramach tego eksperymentu sztuczna inteligencja miała pracować dla wymyślonej instytucji finansowej, wcielając się w rolę brokera giełdowego. Miał on działać pod presją swoich „przełożonych”, do tego posiadał informację o złej sytuacji finansowej i konieczności poprawy wyników. Kluczowe jest, że został też poinformowany o tym by nie korzystać z danych poufnych (niedozwolone prawnie w USA) i na tej podstawie miał dokonać korzystnej dla firmy inwestycji. Mimo, że na żadnym etapie nie zasugerowano mu tego rozwiązania, to przy wielokrotnym przeprowadzaniu tego scenariusza, badania pokazały, że sztuczna inteligencja nie tylko korzystała z danych poufnych, ale także kłamała i usiłowała zatuszować ten proceder! Według badań GPT-4 w 75 proc. dopuścił się kłamstwa i próbował okłamać zwierzchnictwo – nawet gdy otrzymywał wyraźne informacje, że takie działanie jest złe.
Inną tendencją modeli językowych, jaką wykryli badacze, jest skłonność do chwalenia użytkowników i przypodobania się im, tylko po to, by otrzymać wyższą ocenę w systemie nagradzania. Oczywiście badania te były przeprowadzane w warunkach „laboratoryjnych”, ale pozwala to zidentyfikować niepokojącą tendencję słoności AI, która może nasilić się w przypadku zyskania większej autonomii działania. To także znak, nad jakimi obszarami sztucznej inteligencji warto popracować. W kontekście rozwoju modeli językowych istotne jest, aby skupić się nie tylko na ich wydajności, ale także na etycznych implikacjach ich działania. Przykładowo, sztuczna inteligencja a optymalizacja SEO może prowadzić do zjawiska manipulacji treścią w celu zdobycia wyższych pozycji w wynikach wyszukiwania, co może zafałszować rzeczywisty obraz użytkowników i ich potrzeb. Dlatego kluczowe jest wprowadzenie mechanizmów, które zapewnią transparentność i uczciwość tych systemów.
Fact-checking, czyli jak ustrzec się przed kłamstwami sztucznej inteligencji?
Choć często sztucznej inteligencji przypisywana jest nieomylność i uważana jest za wszechwiedzącą, to w rzeczywistości wciąż potrzebuje ludzkiej kontroli. Bardzo ważne w kontekście prawidłowego rozwoju AI i eliminacji zdolności do kłamstwa jest tzw. fact-checking. Jest to proces polegający na weryfikacji danych i odpowiedzi wygenerowanych przez sztuczną inteligencję. Tak naprawdę fact-checking może (a nawet powinien) przeprowadzić każdy użytkownik podczas korzystania ze sztucznej inteligencji, np. Chat GPT lub Cloude. Za każdym razem, gdy otrzymujemy odpowiedź, możemy ocenić jej jakość. W przypadku GPT-4 tylko negatywnie, Cloude umożliwia nagrodzenie za dobrą odpowiedź. Jak zaznaczają specjaliści, kluczowe jest by nie tylko dać ocenę, ale także uzasadnić ją, a także poprawić odpowiedź. W taki sposób poprawiamy jakość bazy danych i wszyscy pracujemy nad usprawnieniem działania AI.
W czerwcu 2024 firma Factiverse otrzymała od inwestorów 1 mln euro na prace mające na celu zapobieganie halucynowaniu sztucznej inteligencji. Działania te mają być ukierunkowane przede wszystkim na chatboty i generowane przez nie informacje. Nad tym zagadnieniem pracuje również startup RagaAI, który niedawno pozyskał spore dofinansowanie.
Do czasu wynalezienia cudownego rozwiązania na kłamstwa sztucznej inteligencji, nam, użytkownikom pozostaje zachować wzmożoną czujność i nie wierzyć w każde słowo AI. Pamiętajmy, że to tylko narzędzie, które może być niedoskonałe. W miarę postępu technologii, możemy oczekiwać, że sztuczna inteligencja stanie się coraz bardziej zaawansowana, jednak wciąż nie możemy zapominać o jej ograniczeniach. Prognosa dotycząca umiejętności w 2030 sugeruje, że AI będzie w stanie wykonywać zadania, które teraz wydają się nieosiągalne, ale identyfikacja kłamstw oraz manipulacji pozostanie wyzwaniem. Dlatego odpowiedzialne korzystanie z tych narzędzi oraz krytyczne myślenie będą kluczowe dla naszej przyszłości.
