Bolek Muravec
Każdy, kto korzystał z nowoczesnych chatbotów, spotkał się z tym zjawiskiem: model z absolutną pewnością siebie podaje informacje, które nie mają nic wspólnego z rzeczywistością. Do tej pory traktowano to jako „chorobę wieku dziecięcego” technologii, którą z czasem uda się wyleczyć. Najnowsze badania matematyczne rzucają jednak na tę kwestię zupełnie nowe, niepokojące światło. Okazuje się, że konfabulacje mogą być nierozerwalną częścią natury sztucznej inteligencji.
Entuzjaści technologii często obiecują, że kolejna wersja modelu GPT czy Claude będzie „nieomylna”. Jednak śledząc najnowsze doniesienia ze świata nauki, coraz wyraźniej widać, że obietnica stuprocentowej faktograficznej precyzji może być niemożliwa do spełnienia. Naukowcy opracowali nową ramę matematyczną, która sugeruje, że tzw. halucynacje – czyli generowanie fałszywych informacji – nie są błędem w oprogramowaniu, ale strukturalną koniecznością wynikającą z samej architektury Dużych Modeli Językowych (LLM).
Strukturalna niemożliwość prawdy absolutnej
Problem leży u podstaw tego, jak działają współczesne algorytmy. Nie są to bazy wiedzy, które „wiedzą”, co jest prawdą, a co fałszem. To zaawansowane silniki statystyczne, których głównym zadaniem jest kompresja i przewidywanie kolejnego słowa w sekwencji. Nowe analizy matematyczne wykazują, że istnieje fundamentalne napięcie między zdolnością modelu do uczenia się (czyli generalizowania wiedzy) a jego wiernością faktom.
Badacze wskazują, że w skończonym świecie statystyki nie da się stworzyć modelu, który byłby jednocześnie w pełni kreatywny, zdolny do generalizacji i całkowicie wolny od błędów. Aby AI mogła tworzyć nowe treści – pisać wiersze, kod czy eseje – musi posiadać margines swobody interpretacyjnej. To właśnie ta swoboda, będąca siłą napędową innowacji, jest jednocześnie furtką dla halucynacji. Matematyka jest tu nieubłagana: eliminacja możliwości pomyłki oznaczałaby redukcję sztucznej inteligencji do roli zwykłej wyszukiwarki czy bazy danych, pozbawionej jakiejkolwiek „inteligencji” twórczej.
Paradoks „zmyślonego świata”
Zjawisko to można porównać do ludzkiej wyobraźni, choć mechanizm jest inny. Kiedy prosimy AI o odpowiedź na pytanie, na które nie ma jasnej odpowiedzi w danych treningowych, system próbuje wypełnić lukę najbardziej prawdopodobnym ciągiem znaków. W rezultacie powstaje odpowiedź, która brzmi logicznie i gramatycznie poprawnie, ale merytorycznie jest fikcją.
Dla biznesu i nauki płynie stąd kluczowy wniosek: nie powinniśmy dążyć do stworzenia modelu, który nigdy się nie myli, bo taki model byłby matematycznie upośledzony w innych obszarach. Zamiast walczyć z wiatrakami, inżynierowie skupiają się teraz na systemach kontrolnych i weryfikacyjnych (takich jak RAG – Retrieval-Augmented Generation), które „pilnują” modelu, nie ograniczając jego kreatywnego potencjału.
Odkrycie to zmienia paradygmat naszego zaufania do maszyn. Musimy zaakceptować, że w relacji z AI zawsze będziemy musieli stosować zasadę ograniczonego zaufania. Halucynacje nie znikną, ponieważ są ceną, jaką płacimy za elastyczność i potęgę tych narzędzi. To nie awaria systemu – to jego cecha wrodzona, wynikająca z praw matematyki, których nie przeskoczy nawet najpotężniejszy superkomputer.