Що робити коли ChatGPT 'галюцинує': troubleshooting guide

"ChatGPT надав мені неправильну інформацію", "AI вигадав компанію яка не існує", "Цифри в звіті виявились неточними" — знайомо? AI галюцинації — це реальність навіть у GPT-5. Розберемо як їх розпізнати та мінімізувати.

Що таке AI галюцинації

Визначення: Галюцинація (hallucination) — це коли AI генерує інформацію, яка звучить переконливо та правдоподібно, але є фактично неправильною або вигаданою.

Приклади реальних галюцинацій:

• 📚 Юридичний кейс: Адвокат в США використав ChatGPT для підготовки документів. AI вигадав 6 неіснуючих судових рішень з реалістичними номерами справ. Суд виявив фальсифікацію.
• 🏢 Бізнес-довідка: "Компанія TechCorp має офіс в Києві з 2018 року" — звучить правдоподібно, але TechCorp не існує.
• 📊 Статистика: "За даними дослідження Harvard 2023, 73% компаній..." — дослідження вигадане, цифра з повітря.
• 💻 Технічні факти: "Функція Array.prototype.shuffle() була додана в JavaScript ES2021" — такої функції не існує.

Чому це небезпечно: AI звучить впевнено навіть коли помиляється. Немає "я не впевнений" — тільки чітка, авторитетна відповідь що виглядає правильною.

Чому виникають галюцинації

Технічні причини:

1. AI не "знає" — він "передбачає": GPT не має бази знань. Він передбачає наступне слово на основі patterns з навчання. Іноді патерн веде до вигаданої інформації.
2. Knowledge cutoff: GPT-5 навчений на даних до квітня 2024. Все після — "біла пляма". AI може вигадувати про події 2024-2025.
3. "Pressure to answer": Модель навчена завжди давати відповідь. Замість "не знаю" — генерує правдоподібну відповідь.
4. Неоднозначні промпти: Розпливчасті запити → AI заповнює пропуски припущеннями.

Коли ризик найвищий:

• ⚠️ Специфічні факти (дати, цифри, імена, закони)
• ⚠️ Нішева інформація (малі компанії, локальні events)
• ⚠️ Актуальні події після knowledge cutoff
• ⚠️ Комбінація багатьох фактів в одній відповіді
• ⚠️ Технічні деталі (номери статей законів, версії API)

Як розпізнати галюцинацію: 6 ознак

1. Надто специфічні деталі без джерел

🚩 Червоний прапорець:

"За даними дослідження McKinsey від березня 2024, точно 67.3% українських компаній..."

Чому підозріло: Точна дата + точний відсоток + конкретна компанія — але без посилання.

✅ Що робити: Попросити джерело: "Надай посилання на це дослідження McKinsey".

2. Дивні комбінації імен/назв

🚩 Приклад:

"Професор Джон Смітсон з університету Кембриджа у своїй книзі 'AI Revolution 2023'..."

Чому підозріло: Ім'я звучить загально, книга правдоподібна — але Google нічого не знаходить.

✅ Що робити: Перевірити Google Scholar, Amazon, WorldCat.

3. "Свіжі" дані після knowledge cutoff

🚩 Приклад:

"У вересні 2024 року OpenAI анонсувала GPT-6..."

Чому підозріло: GPT-5 має knowledge cutoff квітень 2024. Не може знати про вересень 2024.

✅ Що робити: Питання "Коли твій knowledge cutoff?" + перевіряти актуальні новини окремо.

4. Математичні розрахунки без показаних кроків

🚩 Приклад:

"ROI вашого проєкту буде 347%"

Чому підозріло: Точна цифра без розрахунків — AI міг "придумати" правдоподібне число.

✅ Що робити: "Покажи детальний розрахунок крок за кроком".

5. Юридичні посилання без повних реквізитів

🚩 Приклад:

"Згідно статті 42 Цивільного кодексу України..."

Чому підозріло: Може бути правильна стаття, але може бути вигаданий номер.

✅ Що робити: Завжди перевіряти в офіційних джерелах (zakon.rada.gov.ua).

6. Занадто ідеальні, "шаблонні" відповіді

🚩 Ознаки:

• Всі цифри "круглі" (50%, 75%, 100 компаній)
• Надто збалансовані списки (рівно 5 пунктів плюсів і 5 мінусів)
• Загальні фрази без конкретики

✅ Що робити: Просити конкретні приклади та джерела.

7 способів мінімізувати галюцинації

Спосіб 1: Явно вказуйте "не вигадуй"

Базовий промпт:

"Розкажи про тренди AI в Україні 2024"

❌ Результат: Може вигадати статистику.

Покращений промпт:

"Розкажи про тренди AI в Україні 2024.

Важливо:
- Якщо не знаєш точної інформації — так і скажи
- Не вигадуй цифри та дати
- Якщо щось припускаєш — вказуй 'це припущення'"

✅ Результат: AI частіше визнає обмеження.

Спосіб 2: Питайте про рівень впевненості

Промпт:

"Надай інформацію про [тема].

Для кожного факту вкажи рівень впевненості:
- Високий (100% впевнений)
- Середній (ймовірно правильно)
- Низький (припущення)"

Результат: AI маркує ненадійну інформацію.

Спосіб 3: Розбивайте складні задачі на кроки

❌ Погано:

"Створи бізнес-план для AI стартапу в Україні з фінансовими прогнозами"

Результат: Багато цифр, частина вигадана.

✅ Краще:

Крок 1: "Які основні розділи має містити бізнес-план?"
Крок 2: "Які джерела даних використати для market research?"
Крок 3: "Створи структуру фінансових прогнозів (без цифр)"
Крок 4: "Які формули використати для розрахунку ROI?"

Результат: Контролюєте кожен крок, менше простору для вигадок.

Спосіб 4: Використовуйте GPT-5 thinking режим

Промпт:

"Use deep reasoning mode.

[Ваше питання]

Show step-by-step thinking process."

Чому працює: Thinking режим показує процес міркувань. Ви бачите де AI припускає vs знає напевно.

Bonus: Thinking на 40% менше галюцинацій ніж звичайний режим.

Спосіб 5: Cross-check з іншими AI

Стратегія:

1. Запитайте ChatGPT
2. Ту саму інформацію запитайте Claude або Perplexity
3. Порівняйте відповіді

Якщо відповіді відрізняються: 🚩 Висока ймовірність галюцинації.

Особливо ефективно для: Статистики, дат, технічних фактів.

Спосіб 6: Давайте контекст та джерела

❌ Погано:

"Проаналізуй ці дані про продажі"

✅ Краще:

"Проаналізуй ці дані про продажі нашої компанії за Q3 2024.

Контекст:
- B2B SaaS компанія
- Український ринок
- Дані з CRM [вставити дані]

Використовуй ТІЛЬКИ надані дані, не додавай припущень."

Результат: AI працює з вашими даними, а не вигадує.

Спосіб 7: Ітеративна перевірка

Техніка:

Крок 1: Отримали відповідь від AI

Крок 2: "Перевір факти в попередній відповіді. Які з них ти знаєш напевно, а які припущення?"

Крок 3: AI сам вказує на потенційні помилки

Крок 4: "Перепиши відповідь, видаливши ненадійну інформацію"

Результат: Самоперевірка AI виявляє 60-70% галюцинацій.

Інструменти для факт-чекінгу AI відповідей

Для загальної інформації:

• 🔍 Perplexity.ai — AI пошукач з джерелами (виявляє чи інформація існує в інтернеті)
• 🔍 Google Scholar — перевірка наукових посилань
• 🔍 Bing Search — швидка перевірка фактів

Для української специфіки:

• ⚖️ zakon.rada.gov.ua — перевірка законів та постанов
• 📊 ukrstat.gov.ua — офіційна статистика
• 💼 opendatabot.ua — перевірка українських компаній

Для технічної інформації:

• 💻 Stack Overflow — перевірка коду та технічних рішень
• 📚 Official documentation — завжди первинне джерело
• 🐙 GitHub — перевірка існування бібліотек/проєктів

Галюцинації: порівняння моделей (2025)

Висновок: GPT-5 (особливо thinking режим) має найменшу частоту галюцинацій, але 0% недосяжний. Завжди перевіряйте критичну інформацію.

Коли 100% НЕ довіряти AI (червоні зони)

Категорії де AI ЗАВЖДИ має перевірятись експертом:

1. ⚖️ Юридичні документи: Закони, контракти, позивні, рішення судів
2. 💊 Медичні поради: Діагнози, лікування, дозування ліків
3. 💰 Фінансові розрахунки: Податки, інвестиції, бухгалтерія
4. 🏗️ Інженерні розрахунки: Конструкції, безпека, критична інфраструктура
5. 📊 Критичні бізнес-рішення: M&A, стратегія, великі інвестиції

Правило: Якщо помилка коштує грошей, репутації або безпеки — експертна перевірка обов'язкова.

Чеклист перевірки AI відповідей

Перед використанням AI-згенерованої інформації:

✅ Критичні факти:

• Чи є конкретні дати, цифри, імена?
• Чи можу я перевірити їх в Google за 30 секунд?

✅ Джерела:

• Чи надав AI посилання на джерела?
• Чи існують ці джерела насправді?

✅ Актуальність:

• Чи стосується інформація періоду після knowledge cutoff?
• Чи перевірив я актуальні дані окремо?

✅ Логіка:

• Чи логічна відповідь?
• Чи не надто "ідеальна" (всі цифри круглі, все ідеально збалансовано)?

✅ Cross-check:

• Чи перевірив я критичну інформацію іншим AI?
• Чи відповіді збігаються?

✅ Експертна перевірка:

• Чи потрібна перевірка спеціалістом (legal, medical, financial)?
• Чи варто подати на review колезі?

Висновок: як безпечно працювати з AI

Золоте правило: "Trust, but verify" — довіряй, але перевіряй.

✅ AI чудовий для:

• Генерації ідей та brainstorming
• Чернеток текстів (з подальшим редагуванням)
• Структурування інформації
• Пояснення концепцій (загальних)
• Допомоги в кодуванні (з тестуванням)

❌ AI НЕ замінює:

• Юриста для legal документів
• Бухгалтера для податкових розрахунків
• Лікаря для медичних порад
• Експертну перевірку критичної інформації
• Здоровий глузд та критичне мислення

Практична стратегія 2025:

1. Використовуйте AI для прискорення роботи (економія 40-60% часу)
2. Застосовуйте 7 способів мінімізації галюцинацій
3. Перевіряйте критичні факти (5-10% часу на fact-checking)
4. Експертна перевірка для червоних зон

Результат: 90% ефективності AI + 100% надійності інформації. Best of both worlds. 🎯