Какие ошибки чаще всего допускают нейросети и почему им нельзя доверять без проверки
в нашем Telegram канале
Статья написана для ресурса «1000 Новостей России и ЛНР«. Ссылка на материал на странице издания:
https://1000news.ru/society/mozhno-li-doveryat-neyrosetyam-glavnye-oshibki-ii-i-kak-ih-proverit
Нейросети уже несколько лет используются в различных сферах, упрощают выполнение задач и позволяют значительно снизить затраты времени. Однако важно понимать, что ИИ – это инструмент, а не эксперт.
Главная проблема не в том, что нейросети иногда ошибаются, а в том, что делают это уверенно. Текст может выглядеть логичным, ссылаться на исследования, приводить цифры и звучать профессионально, но при проверке часть фактов оказывается выдуманной.
Самая частая ошибка – галлюцинации. Так называют ситуации, когда модель придумывает факты, источники, фамилии, даты или характеристики товара. Это связано с самой логикой работы языковых моделей: они предсказывают следующий фрагмент текста, а не проверяют реальность каждого утверждения. Если данных не хватает, модель может достроить правдоподобный, но неверный ответ. Показательный пример уже есть в практике: в 2026 году Арбитражный суд Западно-Сибирского округа оштрафовал компанию на 50 000 рублей за жалобу со ссылками на несуществующие судебные акты и выдуманными цитатами. Документ готовили с использованием ИИ, но суд подчеркнул, что ответственность всё равно несёт тот, кто его подаёт.
Вторая частая ошибка – устаревшие данные. Нейросеть может опираться на правила, которые уже изменились: в законах, требованиях к сайтам, рекламе, маркировке или работе онлайн-площадок. В разработке сайтов такие ошибки быстро становятся заметны. Например, ИИ может подготовить текст для политики обработки персональных данных или формы заявки по устаревшему шаблону, не учитывая актуальные требования к согласию пользователя, cookie-уведомлениям или рекламным материалам. Визуально всё выглядит как надо, но после проверки данные приходится менять или дорабатывать. Самые рискованные сферы для ИИ сейчас – право, медицина, финансы, бухгалтерия, кибербезопасность и всё, что связано с персональными данными. Ошибка в обычном тексте можно исправить, а ошибка в договоре, диагнозе, налоговом расчёте уже может привести к штрафам, потерям и утечкам информации.
Флагманские ИИ продукты в основном решили эту проблему – нейросеть во время диалога обращается в интернет и уточняет данные. Но все еще остается важным контролировать, используются ли в ответе свежие источники, и точно ли ИИ к ним обратился.
Третья проблема – рекомендации без оценки рисков и ограничений. Нейросеть может взять несколько верных фактов, но неправильно расставить приоритеты. Например, посоветовать подключить чат-бота к CRM, почте и заявкам на сайте, но не уточнить, какие данные он будет видеть, кто получит доступ к перепискам и что произойдёт при ошибке. Для бизнеса это риск утечки клиентских данных, неверной отправки сообщений или действий от имени компании.
При этом отказываться от нейросетей не нужно. Они сильны в задачах, где нужно быстро обработать большой объём информации: собрать черновик, упростить текст, придумать структуру, подготовить варианты заголовков, найти слабые места в логике, отсортировать данные. Но они уступают экспертам там, где важны ответственность, контекст, профессиональная интуиция и понимание последствий. Проверять нужно не только факты, но и саму логику решения. В ближайшие 3-5 лет такие ошибки, скорее всего, станут реже, а модели будут лучше работать с источниками, обновляемыми базами и корпоративными данными. Но полностью игнорировать риск нельзя. Нейросеть может помогать, ускорять и подсказывать, но важные решения должен принимать сам человек.
