Proč jazykové modely halucinují? Výzkum OpenAI

Úvod

Jazykové modely jsou čím dál výkonnější, přesto však trpí zásadní vadou: halucinacemi. Jde o sebevědomě a věrohodně znějící tvrzení, která jsou fakticky nesprávná. Nedávný výzkumný článek OpenAI „Why Language Models Hallucinate“ přináší průlomové poznatky o kořenech tohoto jevu a nabízí praktická řešení. Halucinace nejsou náhodné chyby ani nevyhnutelné vady – jsou zabudované v samotném způsobu, jakým jsou moderní jazykové modely stavěny a trénovány. Porozumění tomuto výzkumu je klíčové pro každého, kdo pracuje s AI systémy, protože ukazuje, že halucinace nejsou jen technický problém, ale systémový důsledek nastavení tréninku, vyhodnocování a motivací těchto modelů. Tento článek shrnuje hlavní zjištění práce a zkoumá jejich význam pro budoucnost spolehlivých AI systémů.

Jak chápat halucinace jazykových modelů: Problém se sebevědomím

Je známo, že jazykové modely vytvářejí tzv. „přehnaně sebejisté, věrohodné nepravdy“ – tedy tvrzení, která znějí rozumně a jsou podána s jistotou, ale jsou nesprávná. To je zásadně odlišné od obyčejných chyb. Model, který při nejistotě řekne „Nejsem si jistý“, se chová jinak než model, který s jistotou tvrdí nepravdu. Problém je, že pokud se model sebevědomě splete, je velmi těžké mu v jakémkoliv kontextu důvěřovat. Uživatelé pak těžko rozeznají, co je správná informace a co halucinace, což podkopává užitečnost celého systému. Je to zvlášť nebezpečné v oblastech jako lékařská diagnostika, právní rešerše či finanční analýzy, kde může špatná informace podaná s jistotou vést k vážným následkům. Výzva nespočívá jen v tom, že modely někdy chybují, ale v tom, že chybují s naprostou jistotou.

Kořeny tohoto problému tkví v pochopení, kde halucinace vznikají během vývoje modelu. Je lákavé myslet si, že halucinace pocházejí především z chyb v trénovacích datech, ale skutečnost je složitější a hlubší. I kdybyste vytvořili dokonale čistá trénovací data bez jediné chyby (což je teoreticky nemožné), halucinace by stále vznikaly. Problém totiž není jen v tom, co se model naučí z dat, ale v tom, jak je trénován, jak se odměňuje jeho chování a jaké cíle má optimalizovat. Samotný proces tréninku, přes použité zpětné vazby a odměňovací struktury, aktivně podporuje chování vedoucí k halucinacím.

Problém s trénovacími daty: Proč nestačí perfektní data

Jazykové modely se učí z obrovských textových korpusů, které nevyhnutelně obsahují chyby, nepřesnosti i polopravdy. Model trénovaný na Wikipedii, knihách, článcích a webu vstřebá nejen správné informace, ale i omyly, nedorozumění a nepravdy z těchto zdrojů. Pokud se například 20 % údajů o narozeninách vyskytuje v trénovacích datech jen jednou, model bude halucinovat přibližně u 20 % dotazů na narozeniny – nikdy se je totiž nenaučil dostatečně spolehlivě. To je sice zjevná příčina halucinací, ale není tou hlavní.

Zásadnější je, že i s bezchybnými trénovacími daty by trénovací cíle modelů stále vedly k halucinacím. To je klíčový poznatek měnící způsob, jak o problému uvažujeme. Cíle tréninku – tedy způsob, jak je model odměňován za dobré a špatné odpovědi – jsou od základu nesouladné s cílem snižovat halucinace. Modely jsou během tréninku motivovány metrikami a odměnami, které často zvýhodňují sebevědomé hádání před upřímným přiznáním nejistoty. Model se tak naučí, že konkrétní a sebevědomá odpověď je více odměněna než přiznání „nevím“. Výsledkem je pokřivená motivace, kde halucinace jsou vlastně racionální strategií z pohledu modelu.

Asymetrie mezi generováním a ověřováním

Jeden z nejdůležitějších závěrů výzkumu OpenAI je, že generovat správnou odpověď je řádově těžší než ověřit její správnost. Tato asymetrie zásadně vysvětluje výskyt halucinací. Když máte ověřit odpověď – rozhodnout, zda je tvrzení pravdivé nebo ne –, jde o mnohem jednodušší úkol. Můžete ověřovat fakta, hledat rozpory a posuzovat konzistenci. Když však máte odpověď vygenerovat od nuly, musíte nejen správně odpovědět, ale také se vyhnout všem možným chybným odpovědím, kterých je většinou mnohem více než těch správných. Úkol generování je tedy inherentně složitější než úkol ověřování.

Tato asymetrie vysvětluje, proč spolupracující AI agenti obvykle dosahují lepších výsledků než jeden agent pracující samostatně. Pokud jeden agent kontroluje výstup druhého, provádí jednodušší ověřovací úkol. Proto také často funguje, když uživateli model nařídí „To není správně, oprav to“ – model se přepne do ověřovacího režimu, místo aby generoval odpověď od nuly. Tento poznatek má zásadní důsledky pro návrh AI systémů a zvyšování jejich spolehlivosti.

Analogie s testem s výběrem odpovědí: Proč modely raději hádají

Článek používá výstižnou analogii s chováním studentů při testech s výběrem z možností. Na takovém testu, když student odpověď nezná, má při hádání 25% šanci na úspěch (ze čtyř možností). Pokud ale otázku přeskočí nebo odpoví „Nevím“, má jistotu nula bodů. V binárním bodování (1 bod za správně, 0 za prázdno/nevím) hádání maximalizuje očekávané skóre. To je přesně strategie, kterou se jazykové modely učí během tréninku.

Při nejistotě se modely učí „blafovat“ – tedy poskytnout konkrétní a sebevědomou odpověď místo přiznání nejistoty. Tyto blafy jsou navíc často velmi specifické. Model raději řekne „30. září“ než „někdy na podzim“, když nezná přesné datum. Tato konkrétnost je sama o sobě formou halucinace, protože vyvolává falešnou důvěru. Model se naučil, že konkrétní a sebejisté odpovědi jsou více odměňovány než opatrné či nejisté reakce. To je dále posilováno i hodnoticími metrikami – většina benchmarků (GPQA, MMLU Pro, Math) používá binární hodnocení podobné lidským testům. Odměňují správné odpovědi a penalizují špatné, ale nezohledňují zdrženlivost či projevy nejistoty. Pouze benchmarky jako WildBench hodnotí i odpovědi typu „Nevím“ – a modely pak vykazují jiná chování.

Jak posilované učení zesiluje halucinace

Fáze post-tréninku, kdy jsou modely vylepšovány posilovaným učením a dalšími technikami, by měla halucinace omezit. Výzkum však ukazuje, že posilované učení může modely naopak posunout nesprávným směrem. Modely jsou typicky odměňovány za to, že jsou nápomocné, rozhodné a sebevědomé. Tyto vlastnosti jsou v mnoha kontextech žádoucí, ale mohou být na úkor přesnosti a kalibrace. Kalibrace znamená, že důvěra modelu odpovídá jeho skutečné přesnosti – například model s 70% jistotou má být správný v 70 % případů.

Při posilovaném učení se však tato kalibrace rozpadá. Základní model může být relativně dobře kalibrovaný, ale po post-tréninku je přehnaně sebevědomý. Například tvrdí 80% jistotu, ale správně odpoví jen v 45 % případů. Je to proto, že posilované učení model tlačí k větší nápomoci a rozhodnosti, což se promítá do vyššího sebevědomí, než je zdrávo. Model se naučí, že projev nejistoty je penalizován, zatímco sebejistá odpověď (i když někdy špatná) je odměněna. Toto je zásadní problém současného tréninku jazykových modelů a jeho řešení vyžaduje systémové změny.

Role hodnoticích metrik při udržování halucinací

Problém halucinací není jen otázkou tréninku, ale i vyhodnocování. Benchmarky běžně používané k hodnocení výkonnosti modelů často posilují právě to chování, které halucinace způsobuje. Většina hlavních benchmarků (GPQA, MMLU Pro, Wildbench, Math, SWEBench) používá binární hodnocení – plný bod za správně, nula za špatně. Důležitější však je, že obvykle nedávají žádné body za zdrženlivost nebo odpověď „Nevím“. Vzniká tak nesoulad mezi tím, co měříme, a tím, co od modelů skutečně chceme.

Jediný významný benchmark, který používá i jiný než binární systém a hodnotí i „Nevím“, je WildBench. To je zásadní rozdíl – modely jsou hodnoceny metrikou, která nepenalizuje nejistotu. Pokud jsou modely trénovány i hodnoceny pomocí metrik, které odměňují sebevědomé odpovědi před upřímnou nejistotou, naučí se upřednostňovat sebevědomí před přesností. Jde o systémový problém – na jeho vzniku se podílejí tvůrci benchmarků, vývojáři i výzkumníci. Řešení vyžaduje společné změny v praxi hodnocení i tréninku.

Přístup FlowHunt k spolehlivé AI automatizaci

Při stavbě workflow a automatizovaných systémů poháněných AI je spolehlivost klíčová. FlowHunt si uvědomuje, že halucinace a nejistota modelů jsou zásadní výzvy, které je potřeba řešit systémově. Namísto spoléhání na výstup jediného modelu FlowHunt používá architekturu s více vrstvami ověřování a prahy důvěry. Tento přístup kopíruje poznatek, že ověřování je snazší a spolehlivější než generování. Díky tomu, že AI agenti navzájem kontrolují své výstupy, FlowHunt snižuje šanci, že se halucinace rozšíří do automatizovaných procesů.

Platforma FlowHunt navíc umožňuje nastavit prahy důvěry pro různé typy úloh. U generování obsahu, rešerší či analytických workflow si uživatelé mohou určit, že systém má pokračovat pouze s výstupy, které splňují určitou úroveň důvěry, nebo naopak vyznačit nejisté výstupy k lidské revizi. To odpovídá doporučení, že modely by neměly odpovídat, pokud jejich důvěra klesne pod určitý práh. FlowHunt tak pomáhá budovat workflow s AI, která je nejen výkonná, ale především důvěryhodná.

Řešení: Prahy důvěry a odměňování zdrženlivosti

Výzkum OpenAI navrhuje jednoduché, ale účinné řešení problému halucinací: zavést prahy důvěry a odměňovat modely za zdrženlivost při nejistotě. Místo snahy, aby modely vždy odpovídaly, je třeba je naučit, že říct „Nevím“ je přijatelné – a dokonce odměňované. To vyžaduje změny v tréninku, vyhodnocování i v návrhu systémů využívajících modely.

Praktické provedení je elegantně jednoduché. V post-tréninku lze modely učit odpovídat pouze tehdy, když jejich důvěra překročí například 75 %. Při nižší důvěře mají odpovědět „Nevím“ nebo podobně vyjádřit nejistotu. To lze posílit i odměnami v posilovaném učení: místo binárního systému (správně = +1, špatně = -1, zdrženlivost = 0) by se měly hodnotit i odpovědi typu „Nevím“ jako neutrální. Tak vzniká správná motivace: správné odpovědi jsou stále odměňovány, špatné penalizovány více než zdrženlivost.

Důležité je, že tento přístup nevyžaduje perfektní data ani dokonalé modely. Funguje proto, že motivace modelu jsou v souladu s tím, co ve skutečnosti chceme: spolehlivé informace, když si je model jistý, a upřímnou nejistotu, když si jistý není. Model se učí, že nejlepší strategie není blafovat, ale odpovídat přesně, kdykoli je to možné, a jinak přiznat nejistotu. To je upřímnější a užitečnější chování než současné sebevědomé hádání.

Reforma benchmarků: Chybějící článek

Aby toto řešení fungovalo ve velkém měřítku, je nutné upravit i benchmarky tak, aby hodnotily i zdrženlivost. Pokud budou modely trénovány na zdrženlivost, ale benchmarky ji penalizují, naučí se modely tuto dovednost ignorovat a opět raději sebevědomě hádat. Proto je reforma benchmarků nezbytná. Tvůrci benchmarků by měli zavést bodování: +1 za správně, 0 za „Nevím“, -1 za špatně.

Dobrou zprávou je, že ke změně již dochází. Podle zpráv už GPT-5 začíná toto chování implementovat – pokud si odpovědí není jistý, může po promyšlení odpovědět „Nevím“ místo toho, aby poskytl sebevědomou, ale potenciálně chybnou odpověď. To představuje posun v tréninku i motivaci modelů. Jakmile tuto praxi přijmou i další modely a benchmarky budou uznávat zdrženlivost, mělo by dojít k významnému snížení výskytu halucinací.

Praktické dopady a reakce průmyslu

Dopady tohoto výzkumu daleko přesahují akademickou sféru. V praxi mohou halucinace způsobit vážné následky. Model, který sebevědomě poskytne špatné lékařské, právní nebo finanční informace, může způsobit škody. Pokud chápeme, že halucinace nejsou nevyhnutelné, ale vyplývají z konkrétních trénovacích a hodnoticích postupů, můžeme přijmout cílená opatření k jejich snížení. Tento výzkum nabízí návod, jak na to.

Odezva předních AI laboratoří je povzbudivá. Společnost Anthropic ve svém vlastním výzkumu vnitřního fungování jazykových modelů identifikovala podobné problémy a navrhla obdobná řešení. Upozorňují, že modely mají jakousi „setrvačnost“ k poskytování kompletních a sebevědomých odpovědí i při nejistotě. Tato setrvačnost je zabudována do architektury a tréninku. Pokud si to uvědomíme, můžeme navrhovat zásahy, které tuto setrvačnost zbrzdí a podpoří upřímný projev nejistoty. To, že k obdobným závěrům dochází více výzkumných týmů nezávisle, naznačuje vznikající konsenzus v oboru.

Behaviorální kalibrace: Měření toho, na čem skutečně záleží

Výzkum zavádí i pojem behaviorální kalibrace. Ta nejde jen o kontrolu pravděpodobnostních rozdělení výstupů modelu, ale o testování, zda deklarovaná důvěra modelu skutečně odpovídá jeho přesnosti. Pokud model tvrdí 50% jistotu, je správný v polovině případů? Pokud 90% jistotu, je správný v 90 % případů? Jen tak lze zjistit, zda se model chová upřímně a spolehlivě.

Testování behaviorální kalibrace vyžaduje jiný přístup k hodnocení než tradiční benchmarky. Nejde jen o celkovou přesnost, ale o přesnost při různých úrovních důvěry. To ukáže, zda je model dobře kalibrovaný nebo přehnaně sebevědomý. Model může mít vysokou celkovou přesnost, ale špatnou kalibraci – jeho důvěra neodpovídá skutečnému výkonu. Naopak model s nižší přesností, ale dobrou kalibrací, může být v mnoha aplikacích užitečnější, protože víte, kdy mu důvěřovat a kdy požádat o lidskou kontrolu.

Další vývoj: Nutná systémová změna

Řešení problému halucinací vyžaduje změny na všech úrovních vývoje AI. Vývojáři modelů musí implementovat prahy důvěry a odměňovat zdrženlivost v tréninku i post-tréninku. Tvůrci benchmarků musí přizpůsobit metriky tak, aby hodnotily i odpovědi „Nevím“ a měřily behaviorální kalibraci. Organizace nasazující AI by měly do workflow zařadit ověřovací kroky a lidskou kontrolu nejistých výstupů. Uživatelé AI systémů si musí uvědomit, že projev nejistoty je žádoucí vlastnost, ne chyba.

Tento problém nemůže vyřešit jediný aktér v ekosystému. Je třeba koordinace a sladění napříč vývojáři, výzkumníky, tvůrci benchmarků i uživateli. Dobrou zprávou je, že řešení je poměrně přímočaré a nevyžaduje zásadní průlomy v architektuře AI nebo v metodách tréninku. Jde hlavně o sladění motivací a hodnoticích postupů s tím, co skutečně chceme: spolehlivé, upřímné AI systémy, které znají své limity.

S postupným přijetím těchto praktik v oboru můžeme očekávat výrazné zlepšení spolehlivosti a důvěryhodnosti jazykových modelů.

Závěr

Výzkum OpenAI o příčinách halucinací jazykových modelů ukazuje, že problém není nevyhnutelný, ale je výsledkem konkrétních trénovacích a hodnoticích postupů, kterým více vyhovuje sebevědomé hádání než upřímná nejistota. Halucinace vznikají, protože modely jsou trénovány a hodnoceny metrikami, které odměňují správné odpovědi a penalizují stejně jak nesprávné odpovědi, tak i zdrženlivost – což vytváří motivaci „blafovat“ při nejistotě. Řešení spočívá v zavedení prahů důvěry, odměňování modelů za odpovědi „Nevím“ a úpravě benchmarků tak, aby hodnotily i zdrženlivost. Tato systémová změna, která se již začíná objevovat například u modelu GPT-5, znamená zásadní posun v přístupu ke spolehlivosti AI. Sladíme-li motivace modelů s tím, co skutečně chceme – důvěryhodné informace při jistotě a upřímnou nejistotu v opačném případě – dokážeme výrazně omezit halucinace a vybudovat spolehlivější AI systémy.