Чому розмовний ШІ іноді дає неправильні відповіді або не виконує завдання точно?
Стаття з Pitch Avatar команду, щоб уникнути «непорозумінь» під час роботи зі штучним інтелектом. Як компанія, яка створює інструменти на базі штучного інтелекту для B2B У продажах, навчанні та спілкуванні з клієнтами ми з власного досвіду дізналися, що працює, що ні, і чому штучний інтелект робить помилки під час виконання завдань, з якими, на вашу думку, він легко впорається.
Кожен, хто взаємодіє з розмовним ШІ, ймовірно, стикався з тим, що він далеко не завжди справляється із завданням. Іноді він може надавати неповні відповіді, не отримувати конкретну інформацію або створювати стилістично незграбні відповіді з громіздкими фразами, логічними невідповідностями та повторюваними елементами. Значною проблемою є «машинні галюцинації», коли ШІ навмисно генерує помилкову інформацію, включаючи вигадані імена, твори, цитати та посилання.
І дані це підтверджують. Дослідження BBC та Європейського мовного союзу, проведене у 2025 році, показало, що навколо 45% запити новин про штучний інтелект до ChatGPT, MS Copilot, Gemini та Perplexity створюють помилки. Окреме дослідження Колумбійського університету показало, що пошукові системи зі штучним інтелектом впевнено помиляються понад 60% часу цитуючи новини, і попри свої помилки, ці боти рідко визнають невпевненість. Навіть у завданнях структурованого узагальнення, де ШІ працює найкраще, багато широко використовуваних моделей потрапляють до «групи середніх галюцинацій» з показниками, зазвичай від 2% до 5%, що означає, що ви можете зіткнутися з 2-5 сфабрикованими твердженнями на 100 взаємодій. B2B У різних контекстах (наприклад, презентації продажів, навчальні відео чи консультації з клієнтами) навіть одна помилка може зашкодити довірі та коштувати вам угоди.
Основні типи помилок штучного інтелекту
Корисно розуміти категорії помилок, які створює ШІ. Не всі помилки ШІ однакові, і розпізнавання їх типу допомагає вам створити правильні запобіжні заходи.
Галюцинації ШІ: коли ШІ вигадує інформацію
ШІ галюцинація – це найбільш обговорюваний і часто найшкідливіший тип помилок ШІ. Це трапляється, коли ШІ генерує правдоподібну, але повністю сфабриковану інформацію: вигадану статистику, вигадані цитати, неіснуючих людей чи компанії. Це трапляється, коли системи ШІ генерують інформацію, яка здається правдоподібною, але містить фактичні неточності або повністю сфабрикований контент.
В B2B, уявіть собі рекламний блок, створений штучним інтелектом, у якому посилається на статистику дослідження ринку, якої не існує, або навчальне відео з посиланням на нормативний акт, який ніколи не був прийнятий. Це не крайні випадки – у 2024 році 47% корпоративних користувачів штучного інтелекту визнали, що робили принаймні одне важливе бізнес-рішення на основі галюцинаційного змісту.
За порівнянними критеріями, галюцинації зменшуються з року в рік у нескладних випадках – топ-моделі знизилися приблизно з 1–3% у 2024 році до 0.7–1.5% у 2025 році у завданнях на обґрунтоване узагальнення. Однак галюцинації залишаються високими у завданнях складного мислення та відкритого фактичного пригадування, де показники може перевищувати 33%.
Упередженість ШІ: коли вихідні дані відображають спотворені навчальні дані
Упередженість ШІ виникає, коли алгоритми систематично генерують результати, які надають перевагу одній точці зору, демографічній групі чи результату над іншими. Основні причини включають упереджені навчальні дані, однорідні команди розробників, неадекватне тестування та історичні моделі дискримінації, вбудовані в набори даних. B2B команди, це може проявлятися в контенті, який несвідомо виключає сегменти вашої аудиторії, або в інструментах на базі штучного інтелекту, які надають рекомендації на основі неповної або спотвореної інформації.
Упередженість штучного інтелекту створює значні бізнес-ризики, включаючи репутаційну шкоду, юридичну відповідальність, зниження довіри громадськості, погіршення продуктивності моделі та регуляторні санкції. Наслідки виходять далеко за рамки проблем технічної продуктивності, впливаючи на бізнес-операції, дотримання законодавства та соціальну справедливість.
Застаріла або невірна інформація
Поширеною помилковою думкою є те, що ШІ має доступ до даних у режимі реального часу. Насправді більшість моделей ШІ навчаються на даних з фіксованою кінцевою датою. У дослідженні BBC системи ШІ неправильно відповідали на основні фактичні питання, такі як «хто такий Папа Римський» та «хто такий канцлер Німеччини». В одному випадку Copilot стверджував, що в Оксфорді тривають випробування вакцини. джерело зі статті BBC з 2006 року – майже 20 років. Для B2B команди, які використовують штучний інтелект для аналізу конкурентного середовища, оцінки розміру ринку або надання рекомендацій щодо регулювання, це створює значний ризик.
Непослідовні відповіді
Якщо поставити одне й те саме запитання двічі, ви можете отримати дві різні відповіді. Ця невідповідність є особливістю того, як працюють ймовірнісні мовні моделі. Але для команд, які прагнуть масштабованості та узгодженості в обміні повідомленнями в сферах продажів, підтримки клієнтів або навчального контенту, це створює непередбачуваність, яка підриває довіру до бренду.
Чому ШІ робить помилки: корінні причини
Чому це відбувається? Для ясності давайте розглянемо основні причини помилок у взаємодії з розмовним ШІ:
Обмеження, пов'язані з навчальними даними
Штучний інтелект навчається на величезних наборах даних, але йому бракує розуміння, подібного до людського. Він вчиться відтворювати типи зв'язків і структур, які бачить в отриманій інформації. Виходячи з цього, він намагається передбачити, які слова чи фрази, найімовірніше, будуть використані іншими. Незважаючи на великий обсяг даних, що використовується для навчання ШІ діалогу, він все ще містить суттєві прогалини. Теоретично неможливо, щоб ШІ мав вичерпні знання про все у світі, оскільки «база даних» людства розширюється надто швидко.
Відсутність можливостей перевірки фактів
Штучному інтелекту бракує здатності критично аналізувати факти або перевіряти інформацію так, як це роблять люди. Він генерує відповіді на основі даних, на яких його було навчено, а це означає, що якщо навчальні дані містять неточності, ШІ може відтворити ці помилки. Крім того, суперечлива інформація в даних може призвести до невідповідних відповідей. Щоб вирішити ці проблеми, розмовний ШІ зазвичай потребує повторного навчання з використанням оновлених та виправлених даних.
Обмеження конкретних моделей штучного інтелекту
Практично всі розмовні ШІ мають властиві межі своїх можливостей. Найпоширенішим прикладом є навчання лише на основі даних, доступних до певного моменту часу, і відсутність можливості навчання чи адаптації в режимі реального часу.
Складність природної мови
Природна мова — це неймовірно складна система, яка погано пристосована для відображення абсолютної істини. Занадто багато залежить від контексту розмови та світогляду співрозмовників. Багатогранна та постійно мінлива природа людської мови створює значний виклик для ШІ. Багато нюансів, які можна зрозуміти лише в певному контексті, часто призводять до генерації дезінформації. Через неоднозначність природної мови ШІ може неправильно інтерпретувати запит користувача. Зараз саме час повторити одну з найпоширеніших порад щодо спілкування за допомогою розмовного ШІ: робіть завдання якомога коротшими та зрозумілішими, уникаючи сленгу, двозначності та підтексту.
Відсутність світогляду
На відміну від людей, ШІ не має загального розуміння світу, сформованого вихованням, соціальною культурою та особистим досвідом. Як наслідок, ШІ не може покладатися на цілісний світогляд під час генерування відповідей. Це часто призводить до отримання інформації поза темою або нерелевантної інформації, особливо у відповідь на широкі або загальні запити. Це принципово що робить людину кращою за робота – універсальність та контекстуальна гнучкість, які штучний інтелект досі не може відтворити.
Бажання заповнити прогалини в знаннях («машинні марення»)
Одна з головних причин так званих «машинних галюцинацій» полягає в тому, що коли розмовний ШІ отримує запит від користувача, він намагається згенерувати відповідь, яка, згідно з його навчанням, найімовірніше, відповідатиме цьому запиту. Якщо ШІ стикається з недостатньою інформацією для генерації повної відповіді, він може спробувати «заповнити прогалину» на основі того, що він бачив у даних. Це може призвести до генерування інформації, яка є своєрідним припущенням. Воно здається правдоподібним, але насправді є вигаданим. На жаль, на відміну від людей, сучасний ШІ ще не має навичок перевіряти свої припущення на основі особистого досвіду, інтуїції чи контекстуального розуміння.
Статистичне прогнозування проти справжнього розуміння
На фундаментальному рівні ШІ нічого не «розуміє» – він передбачає статистично ймовірні наступні слова на основі шаблонів. Архітектурний дизайн LLM сприяє стійкості галюцинацій. Ці системи генерують статистично ймовірні відповіді на основі шаблонів навчання, а не на основі перевірених фактів. Ось чому ШІ може видати граматично ідеальну, впевнено сформульовану відповідь, яка є абсолютно неправильною. Саме тому нещодавні дослідження надають математичні докази того, що галюцинації в ШІ залишаються неминучими за сучасних архітектур – великі мовні моделі не можуть вивчити всі можливі обчислювальні функції через фундаментальні обчислювальні обмеження, а це означає, що ідеальна точність залишається недосяжною незалежно від покращень у навчанні.
Неправильне тлумачення контексту та наміру
Штучному інтелекту часто важко зрозуміти намір за запитом, а не лише буквальні слова. У B2B Робочі процеси, контекст – це все: «підготовка подальших дій для потенційного клієнта підприємства» вимагає розуміння вашого циклу продажів, заперечень потенційного клієнта, вашої ціннісної пропозиції – нюансів, які штучний інтелект не може вивести без чітких, детальних підказок. Як системи штучного інтелекту сприймають взаємодію з людьми принципово відрізняється від того, як його обробляють люди, і саме ця прогалина спричиняє багато помилок у виконанні завдань.
Як користувачі погіршують помилки штучного інтелекту
Обмеження ШІ – це один бік медалі. Інший – це те, як ми використовуємо ці інструменти. Багато помилок ШІ в B2B Робочі процеси є результатом неправильного використання людиною, що посилює притаманні штучному інтелекту обмеження.
Надмірна залежність від результатів ШІ
Найпоширенішою помилкою є ставлення до результатів роботи ШІ як до готового продукту. Аудиторські дослідження показали, що оператори некритично покладалися на результати роботи систем ШІ у 95% випадків – і хоча високий ступінь згоди може відображати довіру до інструменту, це також ставить під сумнів справжність автономних... людське судження в процесі наглядуКоли команди використовують контент, створений штучним інтелектом, у презентаціях продажів, електронних листах з клієнтами або навчальних матеріалах без перевірки людиною, вони ризикують довірою до бренду.
Як ми досліджували в нашій статті про те, чому Чат-боти на базі штучного інтелекту – це помічники, а не заміна людейШтучний інтелект добре справляється приблизно з 70–80% рутинних завдань, але решта 20–30% потребують людського судження.
Низька якість підказок
Розпливчасті або двозначні підказки є основною причиною низької якості результатів роботи ШІ. Просити ШІ «написати продаючий електронний лист» без зазначення персонажа, больової точки, тону чи заклику до дії — це як просити молодшого стажера «займатися маркетингом». Чим більше контексту, обмежень та прикладів ви надасте, тим менше помилок робить ШІ під час виконання завдань. Це вирішувана проблема — і один із найшвидших способів покращити якість результатів роботи ШІ.
Публікація невідредагованого результату ШІ
Масштабування контенту за допомогою штучного інтелекту – потужний процес, але публікація необроблених результатів ШІ без перевірки людиною – це рецепт помилок, що завдають шкоди бренду. За повідомленнями, працівники інтелектуальної діяльності витрачають в середньому 4.3 години на тиждень на перевірку фактів, отриманих від ШІ – це значні часові інвестиції, але вони окупаються завдяки запобіганню помилкам. Кожен контент, створений ШІ, повинен пройти принаймні один цикл перевірки людиною, перш ніж потрапити до клієнта, потенційного клієнта або учня.
Пріоритет кількості над якістю
Штучний інтелект спрощує створення контенту у великих масштабах, але більший обсяг виробництва не означає кращу якість. Коли команди надають пріоритет обсягу (більше електронних листів, більше відео, більше слайдів) без контрольних точок якості, рівень помилок різко зростає. B2B, де кожна взаємодія формує сприйняття, одна вигадана статистика в презентації може зруйнувати місяці побудови стосунків.
Вартість ігнорування помилок штучного інтелекту для бізнесу
Для B2B команди, помилки штучного інтелекту – це не просто технічні незручності, вони мають реальні бізнес-наслідки:
- Ризик для бренду та репутації: Сфабриковане твердження в презентації для клієнта миттєво підриває довіру. Значна частина робочої сили щодня покладається на штучний інтелект, і більшість користувачів діляться особистими або критично важливими бізнес-даними – у таких середовищах незахищені результати можуть безпосередньо вплинути на юридичні, фінансові або репутаційні ризики.
- Вплив на конвеєр та дохід: Потенційні клієнти, які знайдуть помилки у ваших повідомленнях, згенерованих штучним інтелектом, не відповідатимуть. Угоди зірваються, якщо рекламні матеріали містять неправдиву інформацію.
- Вплив юридичних вимог та комплаєнсу: Галюцинації все частіше розглядаються як поведінка продукту з подальшою шкодою, а не як академічна цікавість.
- Витрачені ресурси: Витрачання в середньому 4.3 години на тиждень на перевірку фактів за допомогою штучного інтелекту працівниками інформаційних технологій є високими прихованими витратами, але ігнорування цієї перевірки фактів призводить до ще більших витрат у майбутньому.
Як запобігти помилкам штучного інтелекту у вашому робочому процесі та виявляти їх
Розуміння того, чому ШІ робить помилки, корисне. Знання того, що з цим робити, є надзвичайно важливим. Ось практична основа для… B2B команди:
Створіть модель людського контролю
Найкращі практики включають розробку систем штучного інтелекту з урахуванням ролі людини (як кінцевого користувача, так і наглядача) та забезпечення чітких схем звітності з визначеними ролями для експертної оцінки. На практиці це означає:
- Ніколи не публікуйте результати штучного інтелекту без хоча б однієї перевірки людиною. Це можна застосовувати до рекламних електронних листів, сценаріїв презентацій, навчального контенту та матеріалів для клієнтів.
- Чітке призначення відповідальності за рецензування. Кожен контент, створений штучним інтелектом, повинен мати призначеного рецензента, відповідального за точність та відповідність бренду.
- Створіть багаторівневий огляд на основі ризику. Внутрішні чернетки можуть потребувати легшого перегляду; матеріали, призначені для клієнтів, потребують ретельної перевірки фактів.
Саме такий підхід лежить в основі Pitch AvatarРозмовний помічник зі штучним інтелектом, де штучний інтелект генерує початковий результат (сценарії, озвучку, аватари ведучих), але люди зберігають повний контроль над редагуванням, узгодженням бренду та остаточним затвердженням, перш ніж щось потрапить до аудиторії.
Покращуйте свої методи підказування
- Будьте конкретними щодо формату, аудиторії, тону та обмежень.
- Наведіть приклади бажаного результату.
- Розбийте складні завдання на менші, цілеспрямовані підказки.
- Скажіть ШІ, що НЕ робити (наприклад, «не вигадуйте статистику»).
- Попросіть ШІ навести джерела та самостійно перевірити ці джерела.
Впровадити процес перевірки фактів
- Зіставте всі статистичні дані, цитати та твердження, згенеровані штучним інтелектом, з першоджерелами.
- Перевірте імена, дати, інформацію про компанію та посилання на нормативні акти.
- Використовуйте другу модель штучного інтелекту для перехресної перевірки результатів першої – повторне запитання різними способами або перевірка в надійних джерелах допомагає виявляти помилки.
- Ведіть журнал будь-яких помилок, з якими ви зіткнулися, щоб виявити закономірності та скоригувати свій процес.
Моніторинг та ітерація з часом
Продуктивність ШІ не є статичною. Моделі оновлюються, ваші варіанти використання розвиваються, а моделі помилок змінюються. Створіть просту систему відстеження:
- Відстежуйте частоту помилок за типом завдання (чернетки електронних листів, скрипти, переклади тощо).
- Запишіть, які типи помилок повторюються найчастіше.
- Використовуйте ці дані для уточнення підказок, оновлення контрольних списків рецензування та коригування робочого процесу.
- Розвивайте організаційну стійкість: виявляйте проблеми на ранній стадії, повідомляйте про те, що сталося, та швидко виправляйте проблеми, щоб невеликі помилки не зростали. Виявлення близьких до промахів, обмін отриманим досвідом та оновлення процесів або запобіжних заходів для запобігання їх повторенню.
Чи зменшиться кількість помилок ШІ з часом?
Так, але з важливими застереженнями. Рівень галюцинацій знизився з 21.8% у 2021 році до лише 0.7% у 2025 році – покращення на 96% – завдяки кращим даним, архітектурі та таким методам, як RAG (Retrieval-Augmented Generation – генерація з доповненим пошуком). Такі методи, як RAG (де штучний інтелект базує свої відповіді на отриманих документах, а не генерує їх з пам'яті), можуть зменшити галюцинації на 40–71% у багатьох сценаріях.
Сучасніші моделі, зосереджені на логічному мисленні, розповідають іншу історію. Системи, оптимізовані для складних міркувань, заснованих на ланцюжку думок, дають чіткіші результати під час роботи з відкритими, заснованими на фактах, задачами з порівняння результатів. Наприклад, серія o3 від OpenAI. рівень галюцинацій 33–51% на PersonQA та SimpleQA – що більш ніж удвічі перевищує попередні моделі o1, які коливалися близько 16%.
Штучний інтелект стає дедалі кращим у виконанні структурованих, чітко визначених завдань. Однак для такого роду творчої, контекстно-багатої роботи, яка B2B від чого залежать команди (створення наративів, адаптація повідомлень до конкретних персон покупців, орієнтування в тонкощах галузевої термінології), людський нагляд залишається важливим. Штучний інтелект — це інструмент для досягнення цілей, а не магія.
Сподіваємося, що ця інформація допоможе вам ефективніше використовувати інструменти на основі штучного інтелекту.
Хочете відеопрезентації на базі штучного інтелекту, які не відображатимуть ваш бренд? Подивіться, як Pitch Avatar поєднує ефективність штучного інтелекту з людським контролем – тож ви отримуєте швидкість автоматизації без ризику неперевірених помилок.
Бажаємо удачі, успіхів і високих прибутків!
