Как редактору и журналисту работать с галлюцинациями нейросетей
Нейросети стали незаменимым инструментом для работы с контентом, но у них есть фундаментальная проблема — они галлюцинируют. Не в психиатрическом смысле, конечно, а в том, что выдумывают факты, цитаты и статистику, причем делают это с потрясающей уверенностью. Для редактора или журналиста это серьезный вызов: как использовать мощь искусственного интеллекта и при этом не опубликовать фейковую информацию?
Почему вообще нейросети врут так убедительно
Представьте талантливого писателя, который никогда не выходил из дома и все знания о мире получил из книг. Он прекрасно владеет языком, понимает структуру текста, но не всегда различает, где заканчиваются факты и начинаются выдумки. Примерно так работает нейросеть — она обучена на паттернах текста, а не на проверенных фактах.
Когда ChatGPT или другая модель генерирует текст, она предсказывает следующее слово на основе вероятностей, выученных из миллиардов примеров. Если в обучающих данных часто встречалась фраза «по данным исследования Стэнфордского университета», модель может легко продолжить «73,4% писателей используют...» — даже если такого исследования никогда не существовало. Она не проверяет факты в базе данных, она просто генерирует правдоподобно звучащий текст.
Технически это можно обнаружить через анализ уверенности модели или энтропии генерации, но для обычного редактора это бесполезная информация. Вам нужны практические навыки распознавания фальши в готовом тексте.
Как распознать галлюцинации на глаз
Первый и главный красный флаг — слишком конкретные детали без указания источника. Когда нейросеть пишет «Согласно исследованию 2019 года, 73,4% респондентов...», это должно вас насторожить. Реальные исследования редко дают такие красивые круглые проценты, а если дают, то их легко найти и проверить. Выдуманные же цифры часто выглядят подозрительно точными и идеально подходящими под контекст.
Второй признак — внутренние противоречия. Нейросеть может в начале статьи упомянуть, что событие произошло в 1850 году, а через несколько абзацев описать, как участники этого события пользовались телефоном. Человеческий автор редко допускает такие грубые ошибки, потому что держит в голове общую картину. Нейросеть же генерирует текст последовательно и может «забыть», что написала раньше.
Анахронизмы и невозможные сочетания — третий маркер. Модель может написать, что Пушкин читал Достоевского, хотя «Преступление и наказание» вышло почти через 30 лет после смерти Пушкина. Или что в средневековье рыцари использовали порох, хотя он появился в Европе значительно позже. Эти ошибки возникают, потому что модель знает о существовании обоих элементов, но не всегда понимает их временную связь.
Парадоксально, но слишком гладкий и идеальный текст тоже может быть признаком проблемы. Когда все примеры идеально подходят, все аргументы складываются в безупречную структуру, все цифры красиво дополняют друг друга — это может означать, что модель выдумала удобную реальность вместо описания настоящей, которая всегда более хаотична и противоречива.
Практические методы проверки
Самый простой способ — перекрестная верификация. Задайте один и тот же вопрос по-разному в новом диалоге. Спросите «Когда вышел роман X?» и отдельно «В каком году был опубликован роман X?» Если даты различаются, вы поймали модель на галлюцинации. Можно пойти дальше и попросить нейросеть указать источник информации. Часто она либо признается в неуверенности, либо начнет выдумывать несуществующие книги и статьи, что тоже показательно.
Проверка через поиск — очевидный, но требующий внимания метод. Важно искать не просто факт, а его точную формулировку. Если нейросеть приводит цитату, введите её в кавычках в Google. Несуществующие цитаты — одна из самых частых галлюцинаций. Также проверяйте названия организаций и институтов — модель может сгенерировать правдоподобное название вроде «Институт современной литературы в Москве», которое звучит убедительно, но не существует в реальности.
Здравый смысл и профессиональная интуиция — ваши лучшие союзники. Если вы пишете в своей области экспертизы, доверяйте ощущению «что-то здесь не так». Историк почувствует фальшь в исторических деталях, врач — в медицинских, программист — в технических. Когда информация звучит странно, даже если вы не можете сразу объяснить почему — это повод остановиться и проверить.
Метод триангуляции работает надежнее всего. Спросите у нескольких разных нейросетей, проверьте в Википедии, найдите академические источники или экспертные мнения. Если информация совпадает везде — вероятность её правильности высока. Если только одна модель утверждает что-то уникальное — это серьезный повод для сомнений.
Как минимизировать галлюцинации с помощью промптов
Самый эффективный подход — научить нейросеть признавать незнание. Добавьте в промпт или сценарий Zerotype инструкцию: «Если ты не уверен в каком-то факте, напиши [ПРОВЕРИТЬ: описание факта] вместо того, чтобы додумывать. Лучше оставить пробел, чем написать неточность». Это работает удивительно хорошо — модель начинает маркировать сомнительные места сама, превращаясь из уверенного фантазера в честного помощника.
Можно пойти дальше и попросить модель указывать уровень уверенности после каждого фактического утверждения. Например: «Пушкин родился в 1799 году [ВЫСОКАЯ]. Он встречался с Гоголем в 1831 году [СРЕДНЯЯ]. На этой встрече они обсуждали сюжет 'Мертвых душ' [НИЗКАЯ]». Так вы сразу видите, какие утверждения требуют обязательной проверки.
Ещё один полезный прием — запретить конкретику без источников. Инструкция «Не используй конкретные цифры, даты или цитаты, если не можешь указать источник» заставит модель работать на более общем уровне. Вместо «73% респондентов» она напишет «большинство респондентов», вместо точной даты — «в начале XX века». Это менее информативно, но гораздо безопаснее.
Автоматизация проверки
После того как текст написан, можно использовать саму нейросеть для его проверки. Создайте промпт-экстрактор фактов: попросите модель выписать все проверяемые утверждения — даты, имена, цифры, цитаты, названия. Оформите результат как таблицу с пометками, что требует проверки в первую очередь. Это как если бы ассистент прошелся по тексту маркером и выделил все потенциально проблемные места.
Промпт для поиска противоречий работает как внутренний аудит: «Проверь текст на несостыковки в датах, противоречивые утверждения, логические несоответствия и анахронизмы». Модель часто замечает собственные ошибки, если её явно попросить искать проблемы, а не генерировать контент.
Полезен и промпт-генератор поисковых запросов. Попросите создать список запросов для Google, чтобы проверить каждое фактическое утверждение. Модель сформулирует, что именно нужно искать, какой результат подтвердит правильность, а какой укажет на ошибку. Вы получите готовый чек-лист для верификации.
Важно понимать ограничение: нейросеть может ошибаться при проверке собственных текстов. Это как просить студента проверить свой экзамен — он может не заметить собственные ошибки. Поэтому критичные факты всё равно требуют ручной верификации через надежные внешние источники.
Рабочий процесс редактора
Оптимальная стратегия выглядит как многоступенчатый конвейер. Сначала пишите текст с промптом, требующим маркировки неуверенности. Затем прогоняете через промпт-экстрактор фактов и получаете структурированный список для проверки. После этого применяете промпт поиска противоречий, чтобы найти внутренние проблемы. И только потом проверяете вручную самые критичные факты из списка.
Первый проход по тексту делайте интуитивно — читайте и отмечайте места, где что-то настораживает. Доверяйте внутреннему редактору. Второй проход — методичная проверка всех конкретных фактов: дат, имен, цифр, названий, цитат. Третий проход — анализ логики и последовательности. Четвертый, если текст специализированный — консультация с экспертом или проверка по авторитетным источникам в этой области.
Думайте о нейросети как о талантливом, но ненадежном стажере. Она создает отличные черновики, быстро генерирует идеи, помогает со структурой. Но каждый факт требует проверки. Она не врет намеренно — она просто не различает, что знает точно, а что додумывает на основе паттернов языка.
Современные нейросети становятся всё лучше, их обучают признавать незнание, внедряют системы проверки фактов. Но пока технология не достигла совершенства, редактор остается последней линией защиты между AI-генерацией и читателем. Ваша задача — использовать силу искусственного интеллекта для ускорения работы, но сохранять критическое мышление и профессиональную ответственность за каждое опубликованное слово.
И да, в Банке сценариев Zerotype есть отдельный проект для проверки текстов на галлюцинации. Используйте на здоровье!
