«Gemini может ошибаться»: почему нейросети выдумывают факты и как это проверять

Под ответами Gemini, как и под ответами других ассистентов, стоит предупреждение: ИИ может ошибаться, проверяйте важную информацию. Многие пользователи привыкают его не замечать. Но это не юридическая формальность, а точное описание того, как работают языковые модели. Понимание причин ошибок помогает пользоваться ассистентом уверенно и не попадать в неприятные ситуации.

Почему модель ошибается

Языковая модель генерирует наиболее правдоподобное продолжение текста на основе того, чему она научилась. Она не «вспоминает» факты из базы данных, а строит ответ, который звучит правильно. Обычно правдоподобное совпадает с верным, но не всегда. Когда у модели мало данных по теме или вопрос сформулирован неоднозначно, она может уверенно выдать несуществующий факт. Такие ошибки называют галлюцинациями.

Особенность в том, что ошибка выглядит так же убедительно, как правильный ответ: тот же уверенный тон, та же аккуратная структура, иногда даже вымышленная ссылка. Поэтому по форме ответа нельзя судить о его точности, нужна внешняя проверка.

Где риск выше всего

• Точные числа: даты, суммы, проценты, статистика.
• Ссылки: названия исследований, номера документов, статьи законов, адреса страниц.
• Узкие и местные темы: законы и правила Узбекистана, местные компании, редкие профессиональные вопросы.
• Свежие события, если ответ не опирается на поиск.
• Цитаты и высказывания людей.
• Расчёты в уме, без выполнения кода.

Как Gemini снижает риск

Gemini может опираться на поиск Google и показывать источники. Кроме того, в интерфейсе есть функция перепроверки ответа через поиск: она подсвечивает утверждения, которые подтверждаются или не подтверждаются найденными материалами. Это полезный инструмент, но не гарантия: поиск может найти неточный источник, а часть утверждений остаётся без оценки.

Правило трёх вопросов

Перед тем как использовать ответ в работе, спросите себя:

1. Есть ли в ответе факты, от которых зависит решение или репутация? Если да — проверить.
2. Есть ли источник? Если нет — найти самому.
3. Подтверждает ли источник именно то, что написано в ответе? Открыть и прочитать.

Как формулировать запросы, чтобы ошибок было меньше

Дайте модели материал вместо того, чтобы спрашивать «по памяти»: загрузите документ и спросите по нему. Разрешите модели сказать «не знаю»: «если не уверен, так и напиши». Просите указывать источник для каждого факта. Разбивайте сложный вопрос на шаги. Для расчётов просите выполнить код или проверьте формулой в таблице.

Ошибки рассуждения

Кроме выдуманных фактов, бывают ошибки логики: неверный вывод из верных данных, пропущенное условие, подмена вопроса. Помогает просьба показать ход рассуждения и проверка ключевого шага. Если ответ кажется слишком гладким для сложного вопроса, задайте встречный вопрос: «какие есть аргументы против этого вывода?»

Последствия в работе

Ошибка в посте — неловкость, ошибка в коммерческом предложении — потеря доверия, ошибка в юридическом или медицинском тексте — реальный вред. Чем выше ставки, тем строже проверка. Для публичных материалов полезно правило второго человека: текст с фактами смотрит коллега, который не участвовал в генерации.

Это касается всех моделей

Предупреждение Gemini справедливо для ChatGPT, Claude, DeepSeek и любых других языковых моделей. Новые версии ошибаются реже, но не перестают ошибаться совсем. Поэтому проверка — не признак недоверия к конкретному сервису, а нормальная часть работы с ИИ.

Итог

Нейросеть — быстрый помощник, который иногда уверенно ошибается. Используйте её для черновиков, структуры, идей и анализа ваших материалов, а факты, числа и ссылки проверяйте по первоисточникам перед тем, как на них опираться.