Prečo jazykové modely halucinujú? Výskum OpenAI

Úvod

Jazykové modely sú stále výkonnejšie, no naďalej trpia zásadnou chybou: halucináciami. Sú to sebavedomo a vierohodne znejúce tvrdenia, ktoré sú fakticky nesprávne. Nedávny výskumný článok OpenAI „Why Language Models Hallucinate“ prináša prelomové poznatky o skutočných príčinách tohto javu a ponúka praktické riešenia. Halucinácie nie sú náhodné chyby ani nevyhnutné zlyhania, ale sú priamo zakódované do spôsobu, akým moderné jazykové modely vznikajú a trénujú sa. Pochopenie tohto výskumu je nevyhnutné pre každého, kto pracuje s AI systémami, pretože ukazuje, že halucinácie nie sú len technickým problémom – sú systémovou otázkou zakorenenou v tom, ako modely trénujeme, hodnotíme a aké motivácie im nastavujeme. Tento článok rozoberá hlavné zistenia práce a skúma ich význam pre budúcnosť spoľahlivých AI systémov.

Pochopenie halucinácií jazykových modelov: Problém dôvery

Jazykové modely sú známe tým, že vytvárajú tzv. „prehnane sebavedomé vierohodné nepravdy“ – výroky, ktoré znejú rozumne a s istotou, ale sú nesprávne. To je zásadne odlišné od obyčajných chýb. Model, ktorý pri neistote povie „nie som si istý“, sa správa inak, než keď s istotou tvrdí nepravdu. Problém nastáva, keď model s veľkou dôverou poskytne nesprávnu odpoveď – potom je veľmi ťažké mu v akomkoľvek kontexte dôverovať. Používatelia nedokážu ľahko rozlíšiť správne a halucinované informácie, čo podkopáva užitočnosť celého systému. To je obzvlášť rizikové v oblastiach ako medicínska diagnostika, právny výskum či finančná analýza, kde nesprávna informácia prezentovaná s istotou môže mať vážne následky. Problém nie je len v tom, že modely občas robia chyby – ale že ich robia s úplnou istotou.

Koreň tohto problému spočíva v pochopení, kde halucinácie vznikajú počas vývoja modelu. Je lákavé myslieť si, že halucinácie pramenia najmä z chýb v trénovacích dátach, ale realita je zložitejšia a hlbšia. Aj keby sa vám podarilo zostaviť dokonale čistý trénovací dataset bez jedinej chyby – čo je teoreticky nemožné – halucinácie by sa aj tak vyskytovali. Problém totiž nespočíva len v tom, čo sa model z trénovacích dát naučí; ide o to, ako je model trénovaný a na aké ciele je optimalizovaný. Samotný proces trénovania a jeho spätné väzby aktívne podporujú správanie, ktoré vedie k halucináciám.

Problém s trénovacími dátami: Prečo nestačí dokonalý dataset

Pri trénovaní jazykových modelov sa učia z obrovských textových korpusov, ktoré nevyhnutne obsahujú chyby, nepresnosti a polopravdy. Model trénovaný na Wikipédii, knihách, článkoch a webe absorbuje nielen správne informácie, ale aj omyly, mýty a nepravdy obsiahnuté v zdrojoch. Ak sa napríklad 20 % dátumov narodenia vyskytne v trénovacích dátach iba raz, model bude halucinovať asi pri 20 % otázok na narodeniny, lebo sa ich nedokázal naučiť dostatočne spoľahlivo. Toto je jeden z dôvodov halucinácií – no nie ten hlavný.

Zásadnejší problém je, že aj s bezchybnými trénovacími dátami by optimalizačné ciele počas tréningu aj tak viedli k halucináciám. Toto mení pohľad na celý problém. Ciele, podľa ktorých hodnotíme odpovede modelu, sú totiž od základu nesúladné s cieľom znižovať halucinácie. Modely sa počas tréningu učia optimalizovať určité metriky a odmeny, ktoré často motivujú skôr sebavedomé tipovanie než úprimné priznanie neistoty. Model sa naučí, že konkrétna odpoveď s istotou je oceňovaná viac než priznanie „neviem“. Výsledkom je zvrátená motivačná štruktúra, kde je halucinovanie z pohľadu modelu racionálnou stratégiou.

Asymetria medzi generovaním a verifikáciou

Jedno z najdôležitejších zistení výskumu OpenAI je, že generovanie platných odpovedí je omnoho ťažšie než overovanie ich platnosti. Táto asymetria je kľúčom k pochopeniu, prečo halucinácie vznikajú. Overiť odpoveď – zistiť, či je výrok pravdivý alebo nie – je jednoduchšia úloha: môžete si skontrolovať fakty, hľadať rozpory a hodnotiť konzistenciu. Ale keď máte odpoveď vygenerovať z nuly, musíte nielen nájsť správnu odpoveď, ale vyhnúť sa všetkým potenciálne nesprávnym (ktorých je často oveľa viac ako tých správnych). Pre väčšinu otázok existuje omnoho viac nesprávnych odpovedí než správnych, takže úloha generovania je v princípe ťažšia ako overovanie.

Táto asymetria vysvetľuje, prečo viacero AI agentov spolupracujúcich pri kontrole odpovedí dosiahne lepšie výsledky než jeden agent pracujúci samostatne. Keď jeden agent kontroluje výstup druhého, vykonáva overovaciu úlohu, ktorá je spoľahlivejšia než samotné generovanie. Preto aj používatelia často zisťujú, že keď povedia jazykovému modelu „Nie, toto nie je správne. Oprav to“, model často odpovie lepšou odpoveďou – už totiž nie je v režime generácie, ale overuje a koriguje predchádzajúci výstup. Toto poznanie má zásadné dôsledky pre navrhovanie spoľahlivejších AI systémov.

Analógia s testom s výberom odpovedí: Prečo modely radšej tipujú

Článok používa výstižnú analógiu: správanie jazykových modelov pripomína študentov pri písomných testoch s výberom odpovedí, keď si nie sú istí. Pri takomto teste so štyrmi možnosťami, ak nepoznáte odpoveď, máte 25 % šancu trafiť správnu odpoveď tipom. Ak otázku vynecháte alebo poviete „neviem“, máte zaručenú nulu. Pri binárnom hodnotení (1 bod za správnu odpoveď, 0 za prázdnu alebo „neviem“) maximalizuje tipovanie očakávané skóre. Presne toto sa modely počas tréningu naučia robiť.

Pri neistote modely „blafujú“ – poskytnú konkrétnu, sebavedomú odpoveď namiesto priznania neistoty. Tieto blafy sú často veľmi konkrétne, nie všeobecné. Model povie „30. september“ namiesto „niekedy na jeseň“, keď nevie presný dátum. Táto konkrétnosť je sama o sebe halucináciou, pretože vytvára falošný dojem istoty. Model sa naučil, že konkrétne a sebavedomé odpovede sú hodnotené lepšie než vyhýbavé či neisté odpovede. Tento jav posilňujú aj hodnotiace metriky: väčšina benchmarkov pre jazykové modely (GPQA, MMLU Pro, Math) používa binárne skórovanie podobné štandardizovaným testom. Odmeňujú správne odpovede, penalizujú nesprávne, ale neodmeňujú zdržanie sa alebo priznanie neistoty. Len niektoré benchmarky, napr. WildBench, dávajú kredit za odpoveď „neviem“ a modely na nich dosahujú iné výsledky.

Ako reinforcement learning zosilňuje halucinácie

Fáza post-tréningu, kde sa modely dolaďujú pomocou reinforcement learningu a iných techník, má halucinácie znižovať. Výskum však ukazuje, že reinforcement learning ich môže naopak zosilniť. Počas post-tréningu sú modely typicky odmeňované za to, že sú nápomocné, rozhodné a sebavedomé. To sú žiaduce vlastnosti, ale môžu ísť na úkor presnosti a kalibrácie. Kalibrácia znamená, že dôvera modelu zodpovedá jeho skutočnej presnosti – model s dôverou 70 % by mal byť správny v 70 % prípadov; s dôverou 80 % v 80 % prípadov.

Po reinforcement learningu sa však táto kalibrácia narúša. Základný model môže byť kalibrovaný rozumne, jeho dôvera zodpovedá realite. Ale po reinforce learningu je prehnane sebavedomý: môže deklarovať 80 % dôveru, ale byť správny len v 45 % prípadov. Je to preto, že reinforcement learning uprednostňuje nápomocnosť a rozhodnosť, čo sa prejavuje prílišnou dôverou. Model sa naučí, že priznanie neistoty je penalizované, zatiaľ čo sebavedomá odpoveď – aj keď je nesprávna – je odmenená. Ide o zásadný problém súčasného spôsobu trénovania jazykových modelov, ktorý si vyžaduje systémové zmeny.

Úloha hodnotiacich metrík pri pretrvávaní halucinácií

Problém s halucináciami nie je len záležitosť tréningu, ale aj hodnotenia. Benchmarky používané na meranie výkonnosti jazykových modelov často podporujú presne to správanie, ktoré vedie k halucináciám. Väčšina hlavných benchmarkov (GPQA, MMLU Pro, Wildbench, Math, SWEBench) používa binárne skórovanie – plný kredit za správnu odpoveď, nula za nesprávnu. Hlavne však väčšinou neodmeňujú zdržanie sa alebo odpoveď „neviem“. To spôsobuje nesúlad medzi tým, čo meriame, a tým, čo naozaj chceme od modelov.

Jediný významný benchmark, ktorý nehodnotí len binárne a dáva kredit za „neviem“, je WildBench. Tento rozdiel je zásadný, pretože znamená, že modely sú hodnotené podľa metriky, ktorá nepenalizuje neistotu. Ak modely trénujeme a hodnotíme na metrikách, ktoré odmeňujú sebavedomie pred úprimnosťou, naučia sa uprednostňovať dôveru pred presnosťou. Ide o systémový problém v celom odvetví. Riešenie vyžaduje koordinované zmeny v benchmarkoch aj v hodnotiacich praktikách.

Prístup FlowHunt k spoľahlivej AI automatizácii

Pri budovaní AI workflowov a automatizačných systémov je kľúčová spoľahlivosť. FlowHunt si uvedomuje, že halucinácie a neistota modelov sú kritické výzvy, ktoré treba riešiť systémovo. Namiesto spoliehania sa na jediný výstup modelu, architektúra FlowHunt obsahuje viacero vrstiev verifikácie a prahy dôvery. Tento prístup kopíruje zistenie výskumu, že overenie výstupu je jednoduchšie a spoľahlivejšie než samotné generovanie. Implementovaním systémov, kde AI agenti navzájom kontrolujú svoje výstupy, FlowHunt znižuje riziko šírenia halucinácií v automatizovaných workflowoch.

Navyše, platforma FlowHunt umožňuje používateľom nastaviť prahy dôvery pre rôzne typy úloh. Pri tvorbe obsahu, výskume či analytických workflowoch môžu používatelia určiť, že systém má pokračovať len s výstupmi, ktoré spĺňajú určitú mieru dôvery, alebo naopak, označiť neisté výstupy na manuálnu kontrolu. To je v súlade s odporúčaním výskumu, aby modely pri nízkej dôvere radšej odpovedali „neviem“. Vďaka týmto princípom pomáha FlowHunt organizáciám budovať spoľahlivejšie AI workflowy, ktoré maximalizujú nielen výstup, ale najmä dôveryhodnosť výstupu.

Riešenie: Prahy dôvery a odmeňovanie zdržanlivosti

Výskum OpenAI navrhuje priamočiare a účinné riešenie problému halucinácií: zaviesť prahy dôvery a odmeňovať modely za to, že sa pri neistote zdržia odpovede. Namiesto snahy, aby modely vždy odpovedali, je riešením umožniť – a dokonca odmeňovať – odpoveď „neviem“. Toto si vyžaduje zmeny na viacerých úrovniach: v trénovaní modelov, v hodnotení aj v návrhu systémov.

Praktická implementácia je jednoduchá: počas post-tréningu môžu byť modely trénované, aby odpovedali len vtedy, keď ich dôvera presahuje napríklad 75 %. Pod touto hranicou by mali odpovedať „neviem“ alebo vyjadriť neistotu. Toto môže byť posilnené aj v reward signáloch počas reinforcement learningu. Namiesto súčasného binárneho systému (správne +1, nesprávne -1, zdržanie sa 0) je vhodné dať +1 za správnu odpoveď, 0 za „neviem“ a -1 za nesprávnu. Takto sú nastavené správne motivácie: správne odpovede sú odmenené, nesprávne penalizované výraznejšie než zdržanie sa, ktoré je neutrálne.

Tento prístup nevyžaduje dokonalé dáta ani dokonalé modely. Funguje preto, že zosúlaďuje motivácie modelu s tým, čo naozaj chceme: spoľahlivé informácie pri vysokej dôvere a úprimné priznanie neistoty pri nízkej dôvere. Model sa naučí, že najlepšou stratégiou nie je blafovať či halucinovať, ale poskytovať presné informácie, keď si je istý, a priznať neistotu, keď nie je. Je to úprimnejšie a užitočnejšie správanie než súčasné sebavedomé tipovanie.

Reforma benchmarkov: Chýbajúca súčasť riešenia

Aby toto riešenie fungovalo vo veľkom, benchmarky musia začať odmeňovať zdržanie sa. Ak modely trénujeme na zdržanlivosť pri neistote, ale hodnotíme ich podľa benchmarkov, ktoré to penalizujú, modely sa naučia ignorovať tréning a vrátia sa k sebavedomému tipovaniu. Preto je reforma benchmarkov kľúčová. Autori benchmarkov by mali zaviesť skórovacie systémy, ktoré odmeňujú správne odpovede, dávajú neutrálne alebo pozitívne body za „neviem“ a penalizujú nesprávne odpovede. Napríklad: +1 za správnu, 0 za „neviem“, -1 za nesprávnu.

Dobrou správou je, že táto zmena sa už začína diať. Podľa správ GPT-5 už implementuje takéto správanie: keď dostane otázku, pri ktorej si nie je istý, niekedy odpovie „neviem“ namiesto pokusu o sebavedomú, no potenciálne nesprávnu odpoveď. To predstavuje posun v tom, ako sa modely trénujú a aké správanie je odmeňované. S rastúcim počtom modelov, ktoré tento prístup preberajú, a s aktualizáciou benchmarkov očakávame výrazné zníženie halucinácií naprieč odvetvím.

Dôsledky v praxi a reakcia odvetvia

Dôsledky tohto výskumu presahujú akademickú oblasť. V reálnych aplikáciách majú halucinácie vážne následky. Model, ktorý sebavedome poskytne nesprávne medicínske, právne či finančné informácie, môže spôsobiť výrazné škody. Ak pochopíme, že halucinácie nie sú nevyhnutné, ale výsledkom konkrétnych tréningových a hodnotiacich praktík, môžeme urobiť cielené zmeny na ich zníženie. Tento výskum ponúka jasnú cestu k riešeniu.

Reakcia popredných AI laboratórií je povzbudivá. Anthropic vo svojom výskume o fungovaní jazykových modelov interne identifikoval podobné problémy a navrhol doplňujúce riešenia. Poukázali na to, že modely majú istý „momentum“ smerom k poskytovaniu úplných, sebavedomých odpovedí, aj keď sú neisté. Toto momentum je zabudované do architektúry aj tréningu modelu. Keď to vývojári pochopia, môžu navrhovať zásahy, ktoré tomuto momentum protirečia a podporujú úprimnejšie priznanie neistoty. Zhoda viacerých laboratórií na tejto problematike naznačuje, že oblasť smeruje ku konsenzu na úrovni problému aj riešenia.

Behaviorálna kalibrácia: Meranie toho, na čom skutočne záleží

Okrem samotného zavedenia prahov dôvery výskum predstavuje aj koncept behaviorálnej kalibrácie. Tá presahuje obyčajné skúmanie pravdepodobnostných rozdelení výstupov modelu. Behaviorálna kalibrácia znamená overovať, či deklarovaná dôvera modelu zodpovedá jeho skutočnej presnosti. Ak model tvrdí, že je si istý na 50 %, má byť správny v 50 % prípadov? Pri 90 % dôvere má byť správny v 90 % prípadov? Takto sa dá určiť, či sa model správa úprimne a spoľahlivo.

Testovanie behaviorálnej kalibrácie si vyžaduje odlišný prístup k hodnoteniu než tradičné benchmarky. Namiesto merať len celkovú presnosť musíte merať presnosť pri rôznych úrovniach dôvery. To odhalí, či je model dobre kalibrovaný, alebo prehnane sebavedomý. Model môže mať vysokú celkovú presnosť, ale byť zle kalibrovaný – jeho dôvera nezodpovedá reálnemu výkonu. Naopak, model s nižšou celkovou presnosťou, ale dobrou kalibráciou je často užitočnejší, pretože sa dá spoľahnúť na jeho odhad dôvery a v prípade neistoty vyhľadať doplňujúce informácie alebo ľudský dohľad.

Cesta vpred: Potrebná systémová zmena

Riešenie problému halucinácií si vyžaduje zmeny na viacerých úrovniach AI vývoja. Vývojári modelov musia implementovať prahy dôvery a odmeňovať zdržanlivosť počas tréningu aj post-tréningu. Tvorcovia benchmarkov musia aktualizovať svoje hodnotiace metriky tak, aby hodnotili aj odpovede „neviem“ a merali behaviorálnu kalibráciu. Organizácie nasadzujúce AI systémy musia navrhovať workflowy s overovacími krokmi a ľudskou kontrolou neistých výstupov. Používatelia AI systémov musia pochopiť, že priznanie neistoty modelom je funkcia, nie chyba, a treba ju oceniť.

Toto nie je problém, ktorý by mohol vyriešiť jediný subjekt v ekosystéme. Vyžaduje si koordináciu a súlad medzi vývojármi modelov, výskumníkmi, tvorcami benchmarkov aj používateľmi. Dobrou správou je, že riešenie je relatívne jednoduché a nevyžaduje zásadné prevraty v architektúre alebo tréningových metódach AI. Ide najmä o zosúladenie motivácií a hodnotiacich praktík s tým, čo naozaj chceme: spoľahlivé, úprimné AI systémy, ktoré poznajú svoje limity.

Ako bude viac odvetvia tieto postupy prijímať, mali by sme vidieť výrazné zlepšenie spoľahlivosti a dôveryhodnosti jazykových modelov.

Záver

Výskum OpenAI o tom, prečo jazykové modely halucinujú, ukazuje, že problém nie je nevyhnutný, ale je dôsledkom konkrétnych tréningových a hodnotiacich praktík, ktoré motivujú sebavedomé tipovanie pred úprimným priznaním neistoty. Halucinácie vznikajú preto, že modely sú trénované a hodnotené metrikami, ktoré odmeňujú správne odpovede a penalizujú rovnako nesprávne aj zdržanlivosť, čím sa modely naučia blafovať pri neistote. Riešením je zaviesť prahy dôvery, odmeňovať modely za odpoveď „neviem“ a aktualizovať benchmarky tak, aby zohľadňovali zdržanlivosť. Táto systémová zmena, ktorá sa už objavuje napríklad v GPT-5, predstavuje zásadný posun v prístupe k spoľahlivosti AI. Ak zosúladíme motivácie modelov s tým, čo naozaj chceme – dôveryhodné informácie pri istote a úprimnú neistotu pri pochybnostiach – môžeme výrazne znížiť halucinácie a budovať spoľahlivejšie AI systémy.