Hvorfor Hallucinerer Sproglige Modeller? OpenAI Forskning

Introduktion

Sproglige modeller er blevet stadig mere kraftfulde, men de er stadig tilbøjelige til en kritisk fejl: hallucinationer. Det er selvsikre, plausible udsagn, der er faktuelt forkerte. OpenAI’s nylige forskningsartikel, “Why Language Models Hallucinate”, giver banebrydende indsigt i de grundlæggende årsager til dette fænomen og tilbyder praktiske løsninger. Hallucinationer er ikke tilfældige fejl eller uundgåelige svagheder, men indbygget i måden, moderne sproglige modeller bygges og trænes på. At forstå denne forskning er essentielt for alle, der arbejder med AI-systemer, da det viser, at hallucinationer ikke blot er et teknisk problem – de er et systemisk problem, grundlagt i, hvordan vi træner, evaluerer og incitamenterer disse modeller. Denne artikel nedbryder artiklens hovedfund og undersøger, hvad de betyder for fremtidens pålidelige AI-systemer.

Forståelse af Hallucinationer i Sproglige Modeller: Selvtillidsproblemet

Sproglige modeller er kendt for at producere det, forskere kalder “overmodige plausible usandheder” – udsagn, der lyder rimelige og leveres med sikkerhed, men faktisk er forkerte. Dette adskiller sig fundamentalt fra blot at begå fejl. En model, der siger “jeg er ikke sikker”, når den er usikker, opfører sig anderledes end en, der selvsikkert fremsætter noget forkert. Problemet er, at når en model selvsikkert tager fejl, bliver det ekstremt svært at stole på modellen i nogen sammenhæng. Brugere kan ikke let skelne mellem nøjagtig og hallucineret information, hvilket undergraver hele systemets anvendelighed. Dette er især problematisk i kritiske anvendelser som medicinsk diagnose, juridisk research eller finansiel analyse, hvor forkerte oplysninger præsenteret med sikkerhed kan få alvorlige konsekvenser. Udfordringen er ikke bare, at modeller nogle gange begår fejl – det er, at de begår fejl, mens de fremstår fuldstændig sikre på dem.

Problemet udspringer af at forstå, hvor hallucinationer opstår i modeludviklingsprocessen. Selvom det er fristende at antage, at hallucinationer primært skyldes fejl i træningsdataene, er virkeligheden mere nuanceret og grundlæggende. Selv hvis man på en eller anden måde kunne skabe et perfekt rent træningsdatasæt uden nogen fejl eller unøjagtigheder – hvilket er teoretisk umuligt – ville hallucinationer stadig forekomme. Problemet handler nemlig ikke kun om, hvad modellen lærer fra træningsdataene; det handler om, hvordan modellen trænes til at opføre sig, og hvilke mål den optimeres for at opnå. Selve træningsprocessen, gennem feedbackmekanismer og belønningsstrukturer, opmuntrer aktivt den adfærd, der fører til hallucinationer.

Problemet med Træningsdata: Hvorfor Perfekte Data Ikke Er Nok

Når sproglige modeller trænes, lærer de fra enorme tekstkorpora, der uundgåeligt indeholder fejl, unøjagtigheder og halve sandheder. En model, der trænes på Wikipedia, bøger, artikler og webindhold, vil absorbere ikke kun korrekte oplysninger, men også fejl, misforståelser og falske påstande fra disse kilder. Hvis 20% af fødselsdagsfakta kun optræder én gang i træningsdataene, vil modellen hallucinerer på cirka 20% af fødselsdagsrelaterede spørgsmål, fordi den aldrig lærte disse fakta godt nok til at kunne gengive dem præcist. Dette virker som en åbenlys kilde til hallucinationer, og det er en faktor, men det er ikke den primære årsag.

Det mere væsentlige problem er, at selv med fejlfri træningsdata ville de mål, der optimeres for under sproglig modeltræning, stadig føre til hallucinationer. Dette er en afgørende indsigt, der ændrer vores opfattelse af problemet. Træningsmålene – den måde, modeller får at vide, om de producerer gode eller dårlige svar på – er grundlæggende forkert tilpasset målet om at reducere hallucinationer. Under træningen lærer modeller at optimere for bestemte metrikker og belønningssignaler, og disse signaler incitamenterer ofte selvsikkert gætteri frem for ærlig usikkerhed. Modellen lærer, at det at give et specifikt, selvsikkert svar belønnes højere end at indrømme, når den ikke ved noget. Dette skaber en forkert incitamentsstruktur, hvor hallucinationer bliver en rationel strategi set fra modellens perspektiv.

Asymmetrien Mellem Generering og Verificering

En af de vigtigste indsigter fra OpenAI’s forskning er, at det er markant sværere at generere gyldige svar end at verificere, om et svar er gyldigt. Denne asymmetri er grundlæggende for at forstå, hvorfor hallucinationer opstår. Når du bliver bedt om at verificere et svar – altså afgøre, om en påstand er sand eller falsk – arbejder du med en langt enklere opgave. Du kan tjekke fakta, lede efter modsigelser og vurdere konsistens. Men når du skal generere et svar fra bunden, skal du ikke bare komme med det korrekte svar, men også undgå alle de potentielle forkerte svar, som kan være uendeligt mange. Der er langt flere forkerte svar end rigtige til de fleste spørgsmål, hvilket betyder, at genereringsopgaven er iboende sværere end verificeringsopgaven.

Denne asymmetri forklarer, hvorfor flere AI-agenter, der arbejder sammen, typisk giver bedre resultater end én agent alene. Når én agent gennemgår en anden agents output, udfører den en verificeringsopgave, som er nemmere og mere pålidelig end generering. Det er også grunden til, at brugere ofte oplever, at når de siger til en sproglig model “Nej, det er ikke rigtigt. Ret det,” så svarer modellen ofte med et korrigeret svar. Modellen er nu i verificeringstilstand – den tjekker, om det forrige svar var korrekt og genererer et alternativ – i stedet for at forsøge at generere svaret fra bunden. Denne indsigt har stor betydning for, hvordan vi designer AI-systemer og tænker på at forbedre deres pålidelighed.

Ligheden med Multiple-Choice-Prøver: Hvorfor Modeller Foretrækker at Gætte

Artiklen bruger en overbevisende analogi til at forklare, hvorfor sproglige modeller hallucinerer: adfærden minder om, hvordan studerende griber multiple-choice-prøver an, når de er usikre. På en multiple-choice-prøve med fire mulige svar har du 25% chance for at ramme rigtigt ved at gætte, hvis du ikke ved det. Men hvis du undlader at svare – hvis du bare lader spørgsmålet stå tomt eller siger “det ved jeg ikke” – får du med garanti nul point. Under et binært bedømmelsessystem, der giver ét point for rigtige svar og nul for tomme eller “det ved jeg ikke”-svar, maksimerer du din forventede score ved at gætte. Det er præcis det, sproglige modeller lærer at gøre under træning.

Når modeller er usikre, lærer de at “bluffe” – at levere et specifikt, selvsikkert svar frem for at indrømme usikkerhed. Disse bluffs er typisk meget specifikke frem for vage. En model vil sige “30. september” i stedet for “engang om efteråret”, hvis den bliver spurgt om en dato, den ikke ved. Denne specificitet er i sig selv en form for hallucination, fordi den udtrykker falsk selvsikkerhed. Modellen har lært, at specifikke, selvsikre svar belønnes højere end forsigtige eller usikre svar. Denne adfærd forstærkes af evalueringsmetrikkerne, der bruges til at vurdere modelpræstation. De fleste benchmarks for sproglige modeller, såsom GPQA, MMLU Pro og Math, bruger binære bedømmelsesordninger, der minder om standardiserede menneskelige prøver. De belønner korrekte svar og straffer forkerte, men de belønner ikke, at man undlader eller udtrykker usikkerhed. Kun benchmarks som WildBench giver kredit for “det ved jeg ikke”-svar, og bemærkelsesværdigt nok præsterer modeller anderledes på disse benchmarks.

Hvordan Forstærkningslæring Forstærker Hallucinationer

Eftertræningsfasen, hvor modeller forfines med forstærkningslæring og andre teknikker, skal gerne reducere hallucinationer. Men forskning viser, at forstærkningslæring faktisk kan skubbe modellerne i den forkerte retning. Under eftertræningen belønnes modeller typisk for at være hjælpsomme, beslutsomme og selvsikre. Dette er ønskværdige egenskaber i mange sammenhænge, men de kan gå ud over nøjagtighed og kalibrering. Kalibrering henviser til overensstemmelsen mellem en models selvtillid og dens faktiske nøjagtighed. En velkalibreret model, der hævder 70% selvtillid, bør have ret cirka 70% af tiden. En model, der hævder 80% selvtillid, bør have ret 80% af gangene.

Hvad der sker under forstærkningslæring, er, at denne kalibrering bryder sammen. En basismodel kan være rimelig velkalibreret, hvor selvtillidsniveauet nogenlunde matcher den faktiske præcision. Men efter forstærkningslæring bliver modellen overmodig. Den kan hævde 80% selvtillid, men kun have ret 45% af gangene. Det skyldes, at forstærkningslæring presser modellen til at være mere hjælpsom og mere beslutsom, hvilket oversættes til at være mere selvsikker, end den burde. Modellen lærer, at det at udtrykke usikkerhed straffes, mens det at give selvsikre svar – selvom de nogle gange er forkerte – belønnes. Dette er et grundlæggende problem med, hvordan vi i dag træner sproglige modeller, og det kræver systemiske ændringer at løse.

Evalueringsmetrikker: En Medvirkende Årsag til Hallucinationer

Problemet med hallucinationer er ikke kun et træningsproblem; det er også et evalueringsproblem. De benchmarks, der bruges til at måle sproglige modellers præstation, forstærker ofte netop den adfærd, der fører til hallucinationer. Når man ser på de vigtigste benchmarks i feltet – GPQA, MMLU Pro, Wildbench, Math og SWEBench – bruger næsten alle binær bedømmelse. De giver enten fuld kredit for et korrekt svar eller ingen kredit for et forkert. Endnu vigtigere er, at de typisk ikke giver kredit for at undlade eller sige “det ved jeg ikke”. Dette skaber en forkert tilpasning mellem det, vi måler, og det, vi faktisk ønsker, at modellerne skal gøre.

Den eneste større benchmark, der ikke bruger ren binær bedømmelse og faktisk belønner “det ved jeg ikke”-svar, er WildBench. Denne forskel er væsentlig, fordi det betyder, at modeller bliver evalueret ud fra en metrik, der ikke straffer usikkerhed. Når modeller trænes og evalueres på metrikker, der belønner selvsikre svar over ærlig usikkerhed, lærer de at prioritere selvsikkerhed over nøjagtighed. Dette er et systemisk problem, der påvirker hele feltet. Benchmark-skabere, modeludviklere og forskere bidrager alle til problemet ved at bruge evalueringsmetrikker, der ikke belønner at undlade. Løsningen kræver koordinerede ændringer på tværs af branchen for at opdatere benchmarks og evalueringspraksis.

FlowHunts Tilgang til Pålidelig AI-Automatisering

Når man bygger AI-drevne arbejdsgange og automatiseringssystemer, er pålidelighed altafgørende. FlowHunt erkender, at hallucinationer og modelusikkerhed er centrale udfordringer, der skal adresseres på systemniveau. I stedet for at stole på output fra én enkelt model, inkorporerer FlowHunts arkitektur flere verifikationslag og selvtillidsgrænser. Denne tilgang spejler forskningsresultatet om, at verificering er lettere og mere pålidelig end generering. Ved at implementere systemer, hvor AI-agenter gennemgår og verificerer hinandens output, reducerer FlowHunt sandsynligheden for, at hallucinationer forplanter sig gennem automatiserede arbejdsgange.

Derudover giver FlowHunts platform brugerne mulighed for at sætte selvtillidsgrænser for forskellige opgavetyper. For indholdsgenerering, research og analysearbejdsgange kan brugere angive, at systemet kun skal fortsætte med output, der opfylder et bestemt selvtillidsniveau, eller alternativt markere usikre output til menneskelig gennemgang. Dette stemmer overens med forskningsanbefalingen om, at modeller bør undlade at svare, når deres selvtillid er under en vis grænse. Ved at indbygge disse principper i platformen hjælper FlowHunt organisationer med at skabe mere pålidelige AI-arbejdsgange, der ikke bare maksimerer output, men maksimerer pålideligt output.

Løsningen: Selvtillidsgrænser og Belønning af Abstention

OpenAI’s forskning foreslår en ligetil, men kraftfuld løsning på hallucinationsproblemet: implementer selvtillidsgrænser og beløn modeller for at undlade, når de er usikre. I stedet for at forsøge at få modeller til altid at give et svar, er løsningen at gøre det acceptabelt – og endda belønnet – for modeller at sige “det ved jeg ikke.” Det kræver ændringer på flere niveauer: i hvordan modeller trænes, hvordan de evalueres, og hvordan vi designer de systemer, der bruger dem.

Den praktiske implementering er elegant i sin enkelhed. Under eftertræningen kan modeller trænes til kun at give svar, når deres selvtillid overstiger en vis grænse, f.eks. 75%. Under den grænse bør de svare “det ved jeg ikke” eller lignende udtryk for usikkerhed. Dette kan forstærkes gennem belønningssignalerne i forstærkningslæring. I stedet for det nuværende binære system, der giver point for rigtige svar og straffer forkerte, ville et bedre system give +1 for korrekt svar, 0 for “det ved jeg ikke” og -1 for forkert svar. Det skaber de rigtige incitamenter: rigtige svar belønnes stadig, men forkerte svar straffes hårdere end at undlade, som er neutralt.

Vigtigt er, at denne tilgang ikke kræver perfekte data eller perfekte modeller. Den virker, fordi den tilpasser modellens incitamenter til det, vi faktisk ønsker: pålidelig information, når modellen er sikker, og ærlig usikkerhed, når den ikke er det. Modellen lærer, at den bedste strategi ikke er at bluffe eller hallucinere; det er at levere korrekte oplysninger, når det er muligt, og indrømme usikkerhed, når det er nødvendigt. Dette er en mere ærlig og i sidste ende mere nyttig adfærd end den nuværende tilgang med selvsikkert gætteri.

Benchmark-Reform: Den Manglende Brik

For at denne løsning kan fungere i stor skala, skal benchmarks opdateres, så de belønner at undlade. Hvis modeller trænes til at undlade, når de er usikre, men derefter evalueres på benchmarks, der straffer abstention, vil de lære at ignorere deres træning og vende tilbage til selvsikkert gætteri. Derfor er benchmark-reform afgørende. Benchmark-skabere bør implementere scoringssystemer, der belønner korrekte svar, giver neutral eller positiv kredit for “det ved jeg ikke”-svar og straffer forkerte svar. Det kan se sådan ud: +1 for korrekt, 0 for “det ved jeg ikke” og -1 for forkert.

Den gode nyhed er, at denne ændring allerede er ved at ske. GPT-5, ifølge rapporter, begynder at implementere denne adfærd. Når den bliver stillet spørgsmål, den er usikker på, svarer GPT-5 nogle gange med “det ved jeg ikke” efter at have tænkt sig om, i stedet for at forsøge at give et selvsikkert, men potentielt forkert svar. Det repræsenterer et skift i, hvordan modeller trænes, og hvilke adfærdsmønstre der belønnes. Efterhånden som flere modeller tager denne tilgang til sig, og flere benchmarks opdateres til at belønne at undlade, bør vi opleve en markant reduktion i hallucinationer på tværs af feltet.

Virkelighedens Konsekvenser og Branchens Respons

Konsekvenserne af denne forskning rækker langt ud over det akademiske. I praksis har hallucinationer reelle konsekvenser. En model, der selvsikkert giver forkerte medicinske oplysninger, juridisk rådgivning eller finansiel vejledning, kan forårsage alvorlig skade. Ved at forstå, at hallucinationer ikke er uundgåelige, men resultatet af specifikke trænings- og evalueringspraksisser, kan branchen lave målrettede ændringer for at reducere dem. Denne forskning giver en køreplan for disse ændringer.

Responsen fra førende AI-laboratorier har været opmuntrende. Anthropic har i deres egen forskning om, hvordan sproglige modeller fungerer internt, identificeret lignende problemer og foreslået supplerende løsninger. De har bemærket, at modeller har en slags “momentum” mod at give komplette, selvsikre svar, selv når de er usikre. Dette momentum er indbygget i modellens arkitektur og træningsproces. Ved at forstå dette kan forskere designe tiltag, der modvirker dette momentum og opmuntrer til mere ærlig udtrykkelse af usikkerhed. Sammenfaldet af forskning fra flere laboratorier om dette emne tyder på, at feltet bevæger sig mod konsensus om både problemet og løsningen.

Adfærdskalibrering: At Måle Det, Der Faktisk Tæller

Ud over blot at indføre selvtillidsgrænser introducerer forskningen begrebet adfærdskalibrering. Det går videre end blot at kontrollere sandsynlighedsfordelinger for modeloutput. Adfærdskalibrering indebærer at teste, om en models angivne selvtillid faktisk matcher dens nøjagtighed. Ved 50% selvtillid, får modellen så rigtige svar 50% af tiden? Ved 90%, får den så rigtige svar 90% af tiden? Det er sådan, man afgør, om en model opfører sig ærligt og pålideligt.

Test af adfærdskalibrering kræver en anden tilgang til evaluering end traditionelle benchmarks. I stedet for blot at måle samlet nøjagtighed, skal man måle nøjagtighed ved forskellige selvtillidsniveauer. Det afslører, om en model er velkalibreret eller overmodig. En model kan have høj samlet nøjagtighed, men være dårligt kalibreret, så dens selvtillid ikke matcher dens faktiske præstation. Omvendt kan en model have lavere samlet nøjagtighed, men være velkalibreret, så du kan stole på dens selvtillidsestimater. For mange anvendelser er en velkalibreret model med lavere nøjagtighed faktisk mere nyttig end en overmodig model med højere nøjagtighed, fordi du ved, hvornår du kan stole på den, og hvornår du skal søge yderligere information eller menneskelig gennemgang.

Vejen Frem: Systemiske Ændringer Er Nødvendige

At løse hallucinationsproblemet kræver ændringer på flere niveauer i AI-udviklingsprocessen. For det første skal modeludviklere indføre selvtillidsgrænser og belønne at undlade under træning og eftertræning. For det andet skal benchmark-skabere opdatere deres evalueringsmetrikker, så “det ved jeg ikke”-svar får kredit, og adfærdskalibrering måles. For det tredje skal organisationer, der implementerer AI-systemer, designe deres arbejdsgange, så de inkluderer verificeringstrin og menneskelig gennemgang af usikre output. For det fjerde skal brugere af AI-systemer forstå, at det, at modeller udtrykker usikkerhed, er en funktion – ikke en fejl – og bør værdsættes tilsvarende.

Dette er ikke et problem, der kan løses af én enkelt aktør i økosystemet. Det kræver koordinering og tilpasning på tværs af modeludviklere, forskere, benchmark-skabere og brugere. Den gode nyhed er, at løsningen er forholdsvis ligetil og ikke kræver fundamentale gennembrud i AI-arkitektur eller træningsmetoder. Det handler primært om at afstemme incitamenter og evalueringspraksis med det, vi faktisk ønsker: pålidelige, ærlige AI-systemer, der kender grænserne for deres viden.

Efterhånden som flere i branchen tager disse praksisser til sig, bør vi se en betydelig forbedring i sproglige modellers pålidelighed og troværdighed.

Konklusion

OpenAI’s forskning i, hvorfor sproglige modeller hallucinerer, afslører, at problemet ikke er uundgåeligt, men snarere resultatet af specifikke trænings- og evalueringspraksisser, der incitamenterer selvsikkert gætteri frem for ærlig usikkerhed. Hallucinationer opstår, fordi modeller trænes og evalueres på metrikker, der belønner korrekte svar og straffer både forkerte svar og abstention ens, hvilket skaber et incitament til at bluffe ved usikkerhed. Løsningen indebærer at indføre selvtillidsgrænser, belønne modeller for at sige “det ved jeg ikke”, og opdatere benchmarks til at belønne abstention. Denne systemiske ændring, som allerede begynder at vise sig i modeller som GPT-5, repræsenterer et grundlæggende skift i vores tilgang til AI-pålidelighed. Ved at afstemme modelincitamenter med det, vi faktisk ønsker – troværdig information, når modellen er sikker, og ærlig usikkerhed, når den ikke er – kan vi markant reducere hallucinationer og bygge mere pålidelige AI-systemer.