Hallucination to zjawisko występujące w systemach sztucznej inteligencji, w których modele generatywne tworzą treści niezgodne z rzeczywistością. Modele te mogą łączyć fragmenty danych w sposób pozornie logiczny, jednak w rzeczywistości generują nieprawdziwe informacje. Takie błędy mogą wprowadzać w błąd użytkowników i obniżać wiarygodność systemów AI.
Przyczyny hallucination wynikają głównie z ograniczeń danych treningowych oraz złożoności języka naturalnego. Modele AI uczą się na podstawie dostępnych informacji, ale mogą też „wyobrażać” sobie brakujące dane, co prowadzi do generowania odpowiedzi bez solidnych podstaw w rzeczywistości.
Rozwiązanie problemu hallucination wymaga ciągłego doskonalenia algorytmów sztucznej inteligencji oraz poprawy jakości danych treningowych. Badacze pracują nad metodami weryfikacji generowanych treści i wprowadzeniem mechanizmów kontroli jakości. W przyszłości zaawansowane techniki uczenia maszynowego mogą znacząco zredukować to zjawisko, zwiększając wiarygodność modeli AI.
👉 Zobacz definicję w języku angielskim: Hallucination: Inaccurate outputs in AI-generated content