Poniższy artykuł stanowi notatki z materiału wideo poświęconego redukcji halucynacji w modelach językowych. Wszystkie przedstawione techniki, obserwacje i wnioski pochodzą od autora nagrania, nie są moimi własnymi przemyśleniami.

TL;DR

Modele językowe nie są bazami wiedzy, lecz mechanizmami przewidującymi kolejne słowa, co stanowi główną przyczynę generowania fałszywych informacji
RAG (Retrieval Augmented Generation) pozostaje najskuteczniejszą metodą gruntowania odpowiedzi w rzeczywistych źródłach
NotebookLM oferuje darmowe, praktyczne zastosowanie RAG z automatycznym wymuszaniem cytowań
Technika chain of verification rozdziela generowanie treści od jej systematycznej weryfikacji
Rozumowanie krok po kroku bez gruntowania w faktach może paradoksalnie wzmacniać halucynacje
Modele wykazują znacznie większą skuteczność w krytyce i ocenie niż w generowaniu treści od zera
Przy wielokrotnych zapytaniach zmiana uzasadnienia odpowiedzi jest silnym sygnałem, że AI konfabuluje
Porównywanie odpowiedzi wielu modeli (Rada Modeli / LLM Council) ujawnia obszary niepewności oraz różne uzasadnione podejścia

Wprowadzenie

Halucynacje pozostają jednym z największych wyzwań przy pracy z AI. Modele językowe potrafią z pełnym przekonaniem prezentować fałszywe informacje jako fakty, a problem dotyczy wszystkich wiodących rozwiązań: ChatGPT, Gemini, Claude i Grok.

Autor przytacza charakterystyczny przykład: pytanie o emoji konika morskiego powodowało, że modele generowały całkowicie absurdalne odpowiedzi. Błąd załatano w nowszych wersjach, jednak można go nadal przetestować w ChatGPT używając legacy models (wersja 5.1). To przypadek ekstremalny. Znacznie groźniejsze okazują się halucynacje wplecione w częściowe prawdy i inteligentnie brzmiące odpowiedzi, ponieważ trudno je wychwycić właśnie ze względu na ich przekonujący charakter.

Istnieją jednak sprawdzone techniki znaczącej redukcji tego problemu.

Dlaczego AI konfabuluje: fundamentalne nieporozumienie

Przytaczane w materiale badanie ankietowe ujawnia zaskakujący fakt: tylko 28% użytkowników rozumie, jak naprawdę działają modele językowe. Aż 45% respondentów sądziło, że AI wyszukuje dokładne odpowiedzi w bazie danych, z kolei kolejne 21% było przekonanych o istnieniu skryptów z gotowymi odpowiedziami.

Zrozumienie mechanizmu działania modeli wyjaśnia naturę problemu. Modele zgadują najbardziej prawdopodobne kolejne słowa na podstawie wyuczonych wzorców. Jest to proces probabilistyczny, a nie faktograficzny. Właśnie dlatego AI potrafi brzmieć niezwykle przekonująco, jednocześnie podając informacje całkowicie niezgodne z prawdą. Techniki gruntowania odpowiedzi w źródłach okazują się tak skuteczne, ponieważ zmieniają ten mechanizm u podstaw.

RAG: ściągawka zamiast polegania na pamięci

RAG (Retrieval Augmented Generation) to technika gruntowania odpowiedzi w tekstach pobranych z zewnętrznych źródeł. Autor określa ją jako „niekwestionowanego mistrza” w redukcji halucynacji opartych na wiedzy. Zamiast zmuszać model do zgadywania z pamięci, dostarczamy mu materiały źródłowe, dzięki czemu może faktycznie wyszukiwać odpowiedzi zamiast je wymyślać.

NotebookLM jako praktyczne narzędzie RAG

NotebookLM według autora stanowi najbardziej dostępne narzędzie RAG. Jest darmowe, proste w obsłudze i wymusza cytowania w odpowiedziach.

Możliwości na darmowym planie:

Do 50 źródeł na notatnik oraz do 100 notatników łącznie
Obsługa PDF, filmów YouTube i stron internetowych
Funkcja Discover Sources automatycznie wyszukująca wysokiej jakości źródła
Cytowania śródtekstowe przy każdej odpowiedzi pozwalające zweryfikować pochodzenie informacji

Narzędzie drastycznie redukuje halucynacje, choć nie naprawia magicznie słabych lub stronniczych źródeł. Dlatego autor proponuje dodatkowy krok: systematyczną weryfikację samych źródeł za pomocą trzech promptów weryfikacyjnych.

Trzy prompty weryfikacyjne dla źródeł

Prompt 1: Wykrywanie sprzeczności

Jeśli wiele wiarygodnych źródeł sobie przeczy, to sygnał większej złożoności tematu. W rezultacie trzeba zrozumieć przyczyny rozbieżności przed formułowaniem wniosków.

Prompt 2: Identyfikacja luk

Ten prompt ujawnia, czego nie wiesz, że nie wiesz. Zmusza AI do analizy zakresu dostarczonej wiedzy oraz wskazania białych plam.

Prompt 3: Brakujące perspektywy

Główne źródła mogą operować tymi samymi założeniami lub całkowicie wykluczać odmienne głosy. Prompt pomaga wyjść z bańki informacyjnej.

Autor zaleca uruchamianie przynajmniej pierwszego promptu przed każdym projektem badawczym. Zajmuje to kilka minut, a może uchronić przed budowaniem na niepełnych lub stronniczych informacjach. Pełne treści promptów znajdują się w Bibliotece promptów na końcu artykułu.

Techniki promptowania dla codziennego użytku

Nie każde pytanie wymaga NotebookLM. Przy zwykłej konwersacji w ChatGPT czy Gemini sprawdzają się prostsze techniki.

Wymuszanie użycia wyszukiwania i źródeł

Modele często automatycznie korzystają z wyszukiwania, jednak warto to wymusić poprzez włączenie opcji w ustawieniach lub dodanie instrukcji do promptu. Alternatywnie można wgrać własne źródła jako pliki lub podać konkretne URLe.

Pozwolenie na „nie wiem”

Domyślnie modele próbują zawsze odpowiedzieć, nawet gdy nie powinny. Prosta instrukcja nakazująca powiedzieć „nie wiem” zamiast zgadywać odcina zaskakująco dużo fałszywej pewności siebie.

Autor wspomina również o badaniach nad fine-tuningiem modeli, żeby preferowały odpowiedź „nie wiem” zamiast zmyślania. Okazuje się to zaskakująco skuteczne. Jak komentuje: ta zasada prawdopodobnie dotyczy też ludzi.

Węższe, konkretne pytania

Szerokie, ogólne pytania zapraszają model do wypełniania luk. Mniejsze pytania z jasnym zadaniem dramatycznie redukują zgadywanie.

Zamiast „wyjaśnij mi ten produkt” lepiej zapytać:

Jakie są trzy główne skargi wymienione w tych recenzjach klientów?
Porównaj poziomy cenowe bazując tylko na informacjach z tej strony cennika.
Które funkcje są dostępne wyłącznie w planie premium według tej dokumentacji?

Żądanie poziomów pewności

Ta technika zmusza model do samooceny przed prezentowaniem informacji jako faktów. Gdy widzisz etykietę „średnia” lub „niska”, wiesz, że należy zweryfikować dane twierdzenie. Lepiej odkryć niepewność od razu niż później natknąć się na błąd.

Pułapka „myślenia krok po kroku”

Dodawanie „myśl krok po kroku” do promptów poprawia rozumowanie. Wiele modeli robi to już automatycznie, szczególnie w trybach rozszerzonego myślenia. Problem pojawia się jednak, gdy brakuje gruntowania w faktach.

Autor przytacza badania Google DeepMind z 2025 roku, których wnioski są kontraintuicyjne: gdy model rozumuje krok po kroku od błędnej przesłanki, każdy kolejny krok buduje na tym błędzie. Rozumowanie wygląda spójnie, ale wzmacnia początkowy błąd i czyni go bardziej przekonującym.

Modele stosujące zaawansowane wnioskowanie często budują niezwykle spójną logicznie narrację wokół fałszywego założenia. Sprawia to, że ich halucynacje stają się znacznie trudniejsze do wykrycia niż proste błędy faktograficzne.

Rozwiązaniem jest weryfikacja wspomagana narzędziami (tool augmented verification). Model potrzebuje dostępu do wyszukiwarki lub bazy danych podczas kroku weryfikacji. Fakty najpierw, rozumowanie potem.

Weryfikacja zamiast samego rozumowania

Skuteczniejsze podejście to proszenie modelu o weryfikację odpowiedzi. Frazy typu „zweryfikuj swoją odpowiedź” lub „sprawdź swoją pracę pod kątem błędów” wprowadzają model w fazę krytyki. Zamiast tylko rozumować do przodu, model patrzy wstecz na gotowy wynik i porównuje go z oryginalnym pytaniem. W rezultacie ten drugi przebieg może wychwycić niespójności logiczne pominięte za pierwszym razem.

Chain of Verification: systematyczny proces weryfikacji

Przy złożonych pytaniach wymagających wielu źródeł i sprawdzeń faktów trudno uzyskać wszystko poprawnie za jednym razem. Autor przedstawia czterokrokowy proces rozdzielający generowanie od weryfikacji.

Przykład zastosowania

Autor demonstrował proces na pytaniu o zużycie wody przez centra danych AI i porównanie z innymi sektorami. To temat często dyskutowany, jednak bardziej skomplikowany niż ludzie go przedstawiają.

W trybie rozszerzonego myślenia widać cały proces: model planuje wyszukiwanie, wybiera typy źródeł, przechodzi przez wiele stron, odkrywa dane (70% zużycia wody idzie na rolnictwo, 20% na przemysł), następnie decyduje które źródła badać głębiej. Ta transparentność pozwala zobaczyć, gdzie mogą pojawić się błędy.

Checklista: Chain of Verification

Krok 1: Generowanie

Zadaj pytanie normalnie i zapisz odpowiedź

Krok 2: Ekstrakcja twierdzeń

Użyj promptu ekstrakcji (patrz: Biblioteka promptów)
Uzyskaj numerowaną listę twierdzeń do weryfikacji

Krok 3: Weryfikacja w izolacji

Otwórz NOWĄ sesję czatu (bez kontekstu poprzedniej rozmowy)
Użyj promptu weryfikacyjnego z instrukcją wyszukiwania
Odnotuj konflikty w źródłach, jeśli wystąpią

Krok 4: Regeneracja

Wróć do oryginalnego pytania
Wygeneruj finalną odpowiedź używając TYLKO zweryfikowanych danych

Siła tej metody leży w rozdzieleniu generowania od weryfikacji. Nowa sesja jest kluczowa, aby zapobiec sugerowaniu się poprzednimi błędami. Tryby rozszerzonego myślenia w modelach zawierają pewną samokorektę, jednak nie jest ona tak systematyczna. Ręczna chain of verification pozostaje znacznie skuteczniejsza.

Weryfikacja rozumowania: audytor i self-consistency

RAG oraz chain of verification pomagają przy treści opartej na faktach. Co jednak z weryfikacją samej logiki i rozumowania?

Technika audytora

Użycie drugiego modelu do oceny odpowiedzi może wydawać się dziwne, skoro problem pochodzi od modeli językowych. Autor wyjaśnia jednak fundamentalną zasadę stojącą za tą techniką: modele są znacznie lepsze w krytyce i ocenie niż w generowaniu. Daj modelowi coś do analizy, a chętniej znajdzie problemy niż gdybyś poprosił go o stworzenie tego samego od zera.

Proces wygląda następująco: wygeneruj odpowiedź w jednym modelu (np. Claude), potem przenieś ją do innego (np. Gemini) z promptem audytora. Model wyodrębni kluczowe twierdzenia, zidentyfikuje problemy oraz zaproponuje usprawnienia.

Self-consistency: wielokrotne uruchomienia

Autor przywołuje badania Google testujące tę technikę. Zamiast brać pierwszą odpowiedź, model był próbkowany wielokrotnie (od 5 do 40 razy), a następnie wybierano odpowiedź większościową.

Gdy uruchamiasz prompt wielokrotnie w nowych sesjach i model konsekwentnie daje tę samą odpowiedź, prawdopodobnie jest ona poprawna. Gdy model konfabuluje, jego odpowiedzi mają tendencję do różnicowania się między próbami. Wariancja w uzasadnieniu stanowi silny sygnał ostrzegawczy.

Praktyczny test: decyzja biznesowa

Autor przetestował technikę na przykładzie decyzji dotyczącej produktu subskrypcyjnego za $29/miesiąc. Do wyboru były trzy opcje: skalować płatną akwizycję, pauzować wydatki i skupić się na retencji, lub podnieść cenę dodając wyższy wariant.

Wyniki ujawniły istotną różnicę między trybami:

W trybie auto: odpowiedzi były niespójne (raz A, potem czterokrotnie B)
W trybie rozszerzonego myślenia: pięć razy z rzędu ta sama odpowiedź A
Nawet przy identycznych odpowiedziach różniło się uzasadnienie

To sugeruje, że tryb rozszerzonego myślenia daje bardziej stabilne wyniki przy self-consistency. Różnice w uzasadnieniu nadal jednak dostarczają cennych informacji o niepewnościach w rozumowaniu.

Rada Modeli (LLM Council): porównywanie odpowiedzi wielu modeli

Ta sama idea staje się jeszcze skuteczniejsza przy użyciu różnych modeli. Autor odwołuje się do terminu Andreja Karpathego: „LLM Council”, czyli Rada Modeli. Różne modele mają różne mocne i słabe strony, przez co często się nie zgadzają. Te rozbieżności stanowią cenną informację pokazującą, gdzie istnieje niepewność lub gdzie są różne uzasadnione podejścia.

Praktyczne zastosowanie

Uruchom ten sam prompt przez ChatGPT, Gemini, Claude i Grok. Narzędzia typu chathub automatycznie rozsyłają prompt do wybranych modeli. Przy przekazywaniu odpowiedzi do audytora warto zachować anonimowość modeli, żeby audytor nie faworyzował żadnej marki. Wszelkie rozbieżności między modelami zazwyczaj wskazują na obszary niepewne lub wieloznaczne, które wymagają interwencji człowieka.

Zautomatyzowane narzędzie

Andrej Karpathy zbudował narzędzie automatyzujące cały proces, dostępne na GitHubie pod nazwą LLM Console. System zbiera odpowiedzi, konfrontuje je ze sobą (modele nawzajem oceniają swoje wyniki), a na końcu model koordynujący generuje syntezę. Wymaga samodzielnej instalacji, jednak dla decyzji o wysokiej stawce może stanowić wartościowy zasób.

Dopasowanie rygoryzmu do stawki

Większość zadań wymaga zarówno faktów, jak i rozumowania. Autor podkreśla konieczność dopasowania rygoru weryfikacji do wagi problemu. Proponuje zaczynać od RAG, gruntując odpowiedzi w rzeczywistych źródłach, a następnie nakładać techniki rozumowania na zweryfikowane fakty.

Typ zadania	Zalecane podejście
Proste pytanie	Wyszukiwanie lub wgranie źródła
Ważne badanie	NotebookLM z promptami weryfikacyjnymi
Złożone rozumowanie	Self-consistency lub audytor
Decyzja krytyczna dla biznesu	Pełny zestaw: RAG + rozumowanie + Rada Modeli

Jak wybrać poziom weryfikacji?

Czy błędna informacja może kosztować pieniądze? → minimum NotebookLM
Czy decyzja jest nieodwracalna lub trudno odwracalna? → self-consistency + audytor
Czy temat wymaga rozumowania, nie tylko faktów? → porównanie wielu modeli
Czy to decyzja strategiczna dla biznesu? → pełny zestaw narzędzi

Żadna z tych technik nie eliminuje halucynacji całkowicie. Znacząco je jednak redukują oraz ułatwiają wykrywanie.

Praktyczna checklista redukcji halucynacji

Przed rozpoczęciem pracy

Określ stawkę: czy błąd będzie kosztowny?
Przygotuj źródła: dokumenty, linki, materiały referencyjne
Wybierz poziom weryfikacji odpowiedni do zadania

Podczas formułowania promptu

Wymuś wyszukiwanie lub wgraj źródła
Zadawaj węższe, konkretne pytania
Dodaj pozwolenie na „nie wiem”
Żądaj poziomów pewności przy ważnych twierdzeniach

Po otrzymaniu odpowiedzi

Sprawdź cytowania (szczególnie w NotebookLM)
Zidentyfikuj twierdzenia oznaczone jako średnia/niska pewność
Przy wątpliwościach: wyodrębnij twierdzenia i zweryfikuj osobno

Dla decyzji o wysokiej stawce

Uruchom prompt wielokrotnie w nowych sesjach (używaj trybu rozszerzonego myślenia dla stabilniejszych wyników)
Porównaj odpowiedzi minimum 2-3 różnych modeli
Użyj techniki audytora (pamiętaj: modele lepsze w krytyce niż generowaniu)
Zachowaj anonimowość modeli przy wzajemnej ocenie

Narzędzia wymienione w materiale

NotebookLM (Google): darmowe narzędzie RAG z wymuszaniem cytowań
chathub: rozsyłanie promptów do wielu modeli jednocześnie
LLM Console (Andrej Karpathy, GitHub): automatyzacja procesu Rady Modeli
Futurepedia: platforma kursowa autora materiału

Biblioteka promptów z uzasadnieniem zastosowania

Prompty do weryfikacji źródeł (NotebookLM)

1. Wykrywanie sprzeczności

Zidentyfikuj obszary, w których źródła nie zgadzają się ze sobą oraz wszelkie wyraźne sprzeczności lub konfliktujące twierdzenia.

Kiedy stosować:

Przed rozpoczęciem każdego projektu badawczego
Gdy zbierasz źródła z różnych perspektyw (np. różne media, różni eksperci)
Gdy temat jest kontrowersyjny lub wielowymiarowy
Gdy chcesz zrozumieć, dlaczego eksperci się nie zgadzają

2. Identyfikacja luk w wiedzy

Jakich ważnych pytań lub podtematów brakuje w tych materiałach? Wypisz największe luki, które należałoby uzupełnić, aby naprawdę dobrze zrozumieć ten temat. Nie wymyślaj szczegółów, po prostu opisz, czego brakuje.

Kiedy stosować:

Po zebraniu początkowego zestawu źródeł
Gdy chcesz wiedzieć, czego nie wiesz
Przed podjęciem decyzji opartej na analizie
Gdy przygotowujesz się do prezentacji lub raportu i chcesz uniknąć trudnych pytań

3. Brakujące perspektywy

Czy istnieją jakieś przeciwne, alternatywne lub mniej znane punkty widzenia na ten temat, które prawdopodobnie nie są reprezentowane w tych źródłach? Opisz te możliwe punkty widzenia w ogólnym zarysie i zasugeruj, jakich źródeł musiałbym szukać, aby je znaleźć.

Kiedy stosować:

Gdy wszystkie źródła wydają się zgadzać (potencjalna bańka informacyjna)
Przy tematach politycznych, społecznych lub etycznych
Gdy mainstream może pomijać mniejszościowe stanowiska
Przed finalizacją stanowiska w kontrowersyjnej sprawie

Prompty do codziennego użytku (ChatGPT, Gemini, Claude)

4. Wymuszenie gruntowania w źródle

Oto kontekst [wklej źródło]. Bazując wyłącznie na tym tekście, odpowiedz na pytanie: [twoje pytanie]. Jeśli odpowiedzi nie ma jasno w tekście, powiedz „Nie wiem na podstawie tego dokumentu” zamiast zgadywać.

Kiedy stosować:

Gdy analizujesz konkretny dokument (PDF, artykuł, dokumentację)
Gdy potrzebujesz odpowiedzi ściśle opartej na materiale źródłowym
Przy pracy z transkryptami, raportami, umowami
Gdy nie chcesz, żeby model dodawał informacje spoza źródła

5. Poziomy pewności

Jeśli nie jesteś pewien lub brakuje informacji, powiedz „nie wiem” zamiast zgadywać. Przy każdym głównym twierdzeniu dodaj etykietę pewności w nawiasie: wysoka, średnia lub niska. Na końcu wymień wszystko, czego nie jesteś pewien lub czego nie mogłeś znaleźć.

Kiedy stosować:

Przy pytaniach o fakty, statystyki, dane
Gdy potrzebujesz wiedzieć, które części odpowiedzi wymagają dodatkowej weryfikacji
Przy badaniach, gdzie błędne informacje mogą być kosztowne
Jako dodatek do innych promptów (można łączyć z promptem 4)

Prompty do Chain of Verification

6. Ekstrakcja twierdzeń do weryfikacji (krok 2)

Przeskanuj powyższą odpowiedź i wyodrębnij wszystkie konkretne twierdzenia faktyczne: daty, nazwiska, statystyki, wydarzenia lub szczegóły techniczne. Przekształć każde twierdzenie w konkretne, niezależne pytanie, które można zweryfikować. Format wyjściowy: prosta numerowana lista samych pytań.

Kiedy stosować:

Po otrzymaniu złożonej odpowiedzi zawierającej wiele faktów
Gdy odpowiedź dotyczy tematu, w którym nie jesteś ekspertem
Przed użyciem informacji w ważnym dokumencie lub prezentacji
Gdy odpowiedź brzmi przekonująco, ale chcesz mieć pewność

7. Weryfikacja w nowej sesji (krok 3)

Mam listę pytań, które wymagają rygorystycznego sprawdzenia faktów. Nie polegaj na swoich wewnętrznych danych treningowych. Użyj narzędzia wyszukiwania, aby zweryfikować odpowiedź na każde pytanie indywidualnie. Jeśli wyniki wyszukiwania są sprzeczne, odnotuj konflikt. Jeśli to możliwe, podaj cytat lub adres URL dla odpowiedzi. [Wklej listę pytań]

Kiedy stosować:

ZAWSZE w nowej sesji czatu (bez kontekstu poprzedniej rozmowy)
Po ekstrakcji twierdzeń z kroku 2
Gdy potrzebujesz źródeł i URLi do cytowania
Gdy chcesz wykryć konflikty między źródłami

8. Regeneracja z zweryfikowanych danych (krok 4)

Używając wyłącznie zweryfikowanych odpowiedzi podanych powyżej, odpowiedz na pytanie: [oryginalne pytanie]

Kiedy stosować:

Jako ostatni krok Chain of Verification
Po zakończeniu weryfikacji wszystkich twierdzeń
Gdy chcesz otrzymać „czystą” odpowiedź opartą tylko na zweryfikowanych faktach

Prompty do weryfikacji rozumowania

9. Analiza self-consistency

Uruchomiłem ten sam prompt [X] razy i otrzymałem różne odpowiedzi. Pomóż mi zidentyfikować najbardziej trafną odpowiedź.

Oryginalne pytanie: [wklej oryginalne pytanie]

Odpowiedź 1: [wklej] Odpowiedź 2: [wklej] Odpowiedź 3: [wklej] [itd.]

Twoje zadanie: Zidentyfikuj gdzie odpowiedzi się zgadzają, gdzie są sprzeczne, odnotuj wszelkie odstające twierdzenia lub logikę i zarekomenduj najbardziej wiarygodną odpowiedź na podstawie spójności.

Kiedy stosować:

Przy złożonych decyzjach biznesowych
Gdy odpowiedzi wymagają rozumowania, nie tylko faktów
Gdy pierwsza odpowiedź budzi wątpliwości
Przy pytaniach, gdzie istnieje wiele możliwych podejść
Wskazówka: tryb rozszerzonego myślenia daje bardziej stabilne wyniki

10. Audytor (wzajemna ocena modeli)

[Wklej oryginalne pytanie]

[Wklej odpowiedź do audytu]

Wciel się w rolę bezlitosnego audytora. Znajdź błędy logiczne, niespójności i słabe punkty w powyższym tekście. Wyodrębnij kluczowe twierdzenia, zidentyfikuj wszelkie problemy (błędy logiczne, niepoparte twierdzenia, brakujące niuanse), odnotuj elementy przesadzone lub niedoszacowane i zasugeruj usprawnienia.

Kiedy stosować:

Gdy chcesz wykorzystać zasadę „modele lepsze w krytyce niż generowaniu”
Najlepiej w INNYM modelu niż ten, który wygenerował odpowiedź
Przy decyzjach o wysokiej stawce
Gdy odpowiedź wydaje się zbyt pewna siebie lub zbyt prosta
Wskazówka: przy wzajemnej ocenie modeli zachowaj ich anonimowość

Matryca doboru promptów do sytuacji

Sytuacja	Zalecane prompty
Szybkie pytanie z jednym źródłem	4 (gruntowanie)
Badanie z wieloma źródłami	1, 2, 3 (weryfikacja źródeł)
Odpowiedź z wieloma faktami	5 (poziomy pewności) lub 6-8 (chain of verification)
Złożona decyzja biznesowa	9 (self-consistency) + 10 (audytor)
Decyzja krytyczna	Wszystkie powyższe + Rada Modeli

Kluczowy insight

Paradoks Przekonującej Logiki

Standardowo myślimy: Im bardziej szczegółowo i logicznie model wyjaśnia swoje rozumowanie („pomyśl krok po kroku”), tym bardziej precyzyjna i godna zaufania jest jego odpowiedź.

W praktyce okazuje się, że: Modele stosujące zaawansowane wnioskowanie często budują niezwykle spójną logicznie narrację wokół fałszywego założenia. Sprawia to, że ich halucynacje stają się znacznie trudniejsze do wykrycia niż proste błędy faktograficzne. Piękna logika nie jest gwarancją prawdziwości przesłanek.

Dlaczego to jest istotne: Poleganie na „myślących” modelach bez zewnętrznej weryfikacji może uśpić czujność użytkownika. Intuicyjnie ufamy odpowiedziom, które są logicznie spójne i szczegółowo uzasadnione. Właśnie ta intuicja działa przeciwko nam, gdy AI zaczyna rozumować od fałszywej przesłanki.

Test na jutro: Następnym razem gdy poprosisz AI o złożoną analizę, zamiast ufać długiemu wywodowi, wklej go do nowej sesji (lub innego modelu) z poleceniem: „Wciel się w rolę bezlitosnego audytora i znajdź błędy logiczne w poniższym tekście.”

Ten wpis jest częścią mojej kolekcji notatek z ciekawych podcastów, webinarów i innych treści, które uważam za wartościowe i do których sam chcę wracać. Jeśli chcesz sprawdzić oryginalne źródło, znajdziesz je tutaj: How to Solve the Biggest Problem with AI

Tag: Self Consistency Ai

Jak zmniejszyć halucynacje AI: sprawdzone techniki weryfikacji odpowiedzi #EN366