Halucinatiile - de ce Ai-ul raspunde sigur, chiar si cand greseste

Introducere

Modelele de tip ChatGPT, Gemini sau Claude par ca “stiu tot”. Vorbesc fluent, explica logic, raspund rapid.Problema apare cand raspunsul este complet gresit, dar formulat cu foarte multa incredere.

Acest fenomen se numeste halucinatie.

Nu inseamna ca AI-ul “vede lucruri”. Inseamna ca genereaza un raspuns plauzibil, chiar daca informatia nu este reala.

In acest articol explic:

• ce sunt halucinatiile LLM-urilor

• de ce apar

• cand sunt periculoase

• cum pot fi reduse in business

---

Ce este o halucinatie la un LLM

Un LLM (Large Language Model) nu cauta adevarul. El prezice urmatorul cuvant cel mai probabil, pe baza datelor pe care a fost antrenat.

Daca pui o intrebare pentru care:

• nu are date clare

• datele sunt contradictorii

• intrebarea este formulata vag,

modelul nu spune “nu stiu”, ci construieste un raspuns care suna corect.

Practic, prefera un raspuns coerent in locul lipsei unui raspuns.

E ca un elev foarte bun la vorbit, dar care nu a invatat lectia. In loc sa spuna “nu stiu”, improvizeaza. Si o face convingator.

---

De ce apar halucinatiile

1. LLM-urile nu au acces direct la realitate

Ele nu verifica fapte in timp real (daca nu sunt conectate la surse externe).Lucreaza doar cu ce au vazut in datele de antrenament.

2. Sunt optimizate pentru fluenta, nu pentru adevar

Modelele sunt antrenate sa raspunda:

• coerent

• politicos

• logic

Nu sa fie corecte 100%.

3. Intrebari prost definite

Cu cat intrebarea este mai vaga, cu atat creste riscul de halucinatie.

Exemplu:

• "Spune-mi despre legea X”

• „Spune-mi ce prevede legea X, articolul Y, in Romania, in 2023”

Intrebare clara	Intrebare vaga
Probabilitate mare de halucinatie	Probabilitate mare de halucinatie

---

Cum reduci halucinatiile in practica (mai ales in business)

1. Cere surse

Invata AI-ul sa iti spuna de unde vine informatia.

Exemplu prompt:

„Daca nu esti sigur de raspuns, spune explicit. Mentioneaza surse sau spune ca nu exista.”

2. Fragmentarea intrebarilor

Mai bine 5 intrebari mici decat una mare.

3. Foloseste AI-ul ca asistent, nu ca decident

AI-ul este foarte bun la:

• structurare

• sumarizare

• generare de variante

Decizia finala trebuie sa ramana la om.

4. Pentru procese critice, foloseste AI cu surse controlate

De exemplu:

• documente interne

• baze de date proprii

• RAG (retrieval augmented generation)

---

Concluzie

Halucinatiile nu sunt un bug accidental.Sunt un efect natural al modului in care functioneaza LLM-urile.

AI-ul nu “stie”.AI-ul genereaza.

Daca intelegi asta:

• il poti folosi mult mai eficient

• ii eviti limitele

• si il transformi intr-un instrument real de lucru, nu intr-un risc