Нейросети полезны: они быстро суммируют, предлагают черновики, помогают сформулировать мысль. Но есть проблема, которая делает их опасными как «источник истины»: галлюцинации.
Галлюцинация — это когда модель выдаёт правдоподобный ответ, который не опирается на проверяемые факты или контекст. И часто делает это уверенным тоном.
В этой статье — почему так происходит и как выстроить процесс, где ответы становятся проверяемыми.
Почему нейросети «уверенно ошибаются»
Причины обычно складываются вместе:
1) Модель не «знает», она предсказывает
LLM не ходит в мир за фактами по умолчанию. Она строит правдоподобную фразу на основе обучающих данных и запроса.
2) Не хватает контекста
Если вопрос задан абстрактно, модель заполняет пробелы «как обычно бывает». В реальной жизни именно в пробелах и спрятаны нюансы.
3) Устаревание знаний
Даже если ответ когда-то был верным, условия могли поменяться: правила, тарифы, версии софта, рынок, практика.
4) Смешивание нескольких источников в один «средний»
Модель может объединить разные подходы (иногда конфликтующие) в один красивый ответ, который нигде не работал целиком.
5) Ошибки становятся невидимыми из-за тона
Человек воспринимает уверенность как компетентность. Поэтому «уверенная ошибка» вреднее, чем «я не знаю».
Что делать: пять практических принципов «надёжных ответов»
Принцип 1. Требуйте источники и первоисточники
Если ответ нельзя проверить — это не знание, а гипотеза.
В реальной операционке (в бизнесе, в комьюнити, в обучении) лучше работает формат:
- ответ
- ссылки на первоисточники
- ограничения/условия применимости
Принцип 2. Привязывайте ответ к контексту
Почти любой «правильный» совет зависит от контекста:
- для кого (новичок/эксперт);
- где (чат поддержки/экспертное сообщество/внутренняя команда);
- ограничения (время, бюджет, доступы, политика).
Хороший вопрос — половина надёжного ответа.
Принцип 3. Разделяйте «объяснение» и «инструкцию»
Попросите модель:
- объяснить, почему так;
- дать пошаговую инструкцию;
- перечислить риски и исключения.
Когда модель вынуждена назвать риски, часть галлюцинаций проявляется.
Принцип 4. Проверяйте на реальности: примеры и тест‑кейсы
Надёжный ответ всегда можно проверить на примере.
Просите:
- 2–3 примера, где подход подходит;
- 2 примера, где не подходит;
- минимальный тест «как понять, что работает».
Принцип 5. Используйте живой экспертный чат как источник актуальности
Парадокс: в 2026 году всё чаще надежнее не «идеальная статья», а опыт людей, которые уже это делали.
Экспертные чаты ценны тем, что:
- там обсуждают свежие кейсы;
- можно уточнить вопросы;
- видно контекст и разные точки зрения;
- ответы часто уже «отфильтрованы» практикой.
Но у чата есть проблема: знания тонут в переписке. Значит нужен слой, который превращает историю сообщений в доступные ответы.
Почему «ответы с источниками» важнее «умных ответов»
Когда ответ сопровождается ссылкой на первоисточник (сообщение, обсуждение, документ), вы получаете:
- проверяемость;
- контекст (почему так решили);
- возможность уточнить у автора;
- быстрый онбординг: новички видят «как мы думаем».
И это напрямую связано с управлением сообществом: доверие растёт, а споры снижаются.
Как AskMore помогает снизить риск галлюцинаций
AskMore построен вокруг идеи «поиск по смыслу + ссылки на первоисточники из истории чата». Это помогает:
- находить прошлые ответы по смыслу, даже если формулировки разные;
- показывать цитаты/ссылки на сообщения, а не выдавать «ответ из воздуха»;
- получать саммари обсуждений, чтобы из длинного треда появлялся итог.
Сравнение с обычным поиском по чату: AskMore vs поиск Telegram.
Про семантический поиск простыми словами: Поиск «по смыслу».
Мини‑чек‑лист: как получать надёжные ответы уже сейчас
Когда вы получаете ответ от нейросети (или от любого источника), пройдитесь по списку:
- Есть ли источники/первоисточники?
- Понятны ли условия применимости (где это работает, где нет)?
- Есть ли примеры и тест‑кейс?
- Есть ли риск устаревания?
- Могу ли я уточнить у живого человека?
Если вы строите экспертный чат или сообщество, полезно закрепить эти принципы в правилах и онбординге, чтобы культура «проверяемых ответов» стала нормой.
Попробовать AskMore можно в Telegram: https://t.me/AskMoreBot