--- id: CP-271 slug: halucynacje-ai-zmyslone-fakty lang: pl title: "Halucynacje AI: gdy model zmyśla" description: "Model językowy przewiduje najbardziej prawdopodobne słowo, nie sprawdzając, czy jest prawdziwe: może zmyślać fakty, źródła i pakiety kodu." canonical_url: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/halucynacje-ai-zmyslone-fakty/ markdown_url: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/halucynacje-ai-zmyslone-fakty.md publisher: Brain (https://startbrain.io) license: CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) cite_as: "Brain, „Halucynacje AI: gdy model zmyśla”, Cyberpedia, 2026. https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/halucynacje-ai-zmyslone-fakty/ (CC BY 4.0)" wing: 4 theme: verify_output reflex: air-006 schema: G2 updated: "2026-11-03" translations: pl: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/halucynacje-ai-zmyslone-fakty/ fr: https://startbrain.io/cyberpedia/fr/articles/hallucination-ia-faits-inventes/ en: https://startbrain.io/cyberpedia/en/articles/ai-hallucination-invented-facts/ de: https://startbrain.io/cyberpedia/de/articles/ki-halluzination-erfundene-fakten/ es: https://startbrain.io/cyberpedia/es/articles/alucinacion-ia-hechos-inventados/ it: https://startbrain.io/cyberpedia/it/articles/allucinazione-ia-fatti-inventati/ nl: https://startbrain.io/cyberpedia/nl/articles/ai-hallucinatie-verzonnen-feiten/ pt: https://startbrain.io/cyberpedia/pt/articles/alucinacao-ia-factos-inventados/ sources: - "n": 1 title: LLM09:2025 Misinformation publisher: OWASP url: https://genai.owasp.org/llmrisk/llm092025-misinformation/ accessed: "2026-11-03" - "n": 2 title: "Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile" publisher: NIST url: https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf accessed: "2026-11-03" - "n": 3 title: "A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions" publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2311.05232 accessed: "2026-11-03" - "n": 4 title: Survey of Hallucination in Natural Language Generation publisher: arXiv url: https://arxiv.org/abs/2202.03629 accessed: "2026-11-03" - "n": 5 title: AI Risk Management Framework publisher: NIST url: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework accessed: "2026-11-03" --- # Halucynacje AI: gdy model zmyśla Asystent AI, który pisze streszczenie, notatkę prawną lub listę źródeł, nie korzysta z bazy faktów. Tworzy ciąg słów, który brzmi wiarygodnie. Gdy się myli, robi to takim samym pewnym tonem, jak wtedy, gdy ma rację, a nic na ekranie nie pokazuje różnicy. To zjawisko nazywa się halucynacją. Amerykański NIST używa też terminu „konfabulacja” i zauważa, że potocznie mówi się o halucynacjach lub zmyśleniach [2]. Dla pracownika odpowiedź AI to szkic do sprawdzenia, nigdy źródło. ## W 30 sekund - Gdzie to się zdarza: w każdym tekście stworzonym przez asystenta AI, zwłaszcza przy otwartych pytaniach wymagających długiej odpowiedzi oraz w dziedzinach, które wymagają wiedzy zależnej od kontekstu [2]. - Co jest stawką: model może zmyślić fakt, źródło, cytat lub nazwę biblioteki kodu i przedstawić je z pewnością siebie [1][2]. - Odruch: sprawdzić każdy ważny fakt w zaufanym źródle zewnętrznym, a informacje krytyczne oddać do przeglądu człowiekowi, zanim zostaną użyte [1]. - Jeśli już się stało: uprzedzić odbiorcę dokumentu, poprawić treść na podstawie wiarygodnego źródła i zgłosić błąd osobie, która w firmie zarządza narzędziami AI. ## Pytania wprost ### Dlaczego AI zmyśla? Według OWASP modele wypełniają luki w danych treningowych wzorcami statystycznymi, nie rozumiejąc treści. Odpowiedzi mogą wtedy wyglądać na trafne, choć nie mają podstaw [1]. NIST opisuje ten sam mechanizm: modele tworzą wyniki zbliżone do rozkładu statystycznego swoich danych treningowych, a duże modele językowe przewidują kolejne słowo w zdaniu [2]. ### Czy to rzadka wada? NIST przedstawia ją jako naturalny skutek sposobu, w jaki projektuje się modele generatywne [2]. Dwa przeglądy badań, jeden o generowaniu tekstu w ogóle, drugi o dużych modelach językowych, opisują problem badany dokładnie. Pierwszy obejmuje automatyczne streszczanie, dialog, odpowiadanie na pytania i tłumaczenie maszynowe [4]. Drugi mówi o treściach wiarygodnych, lecz niezgodnych z faktami, oraz o wątpliwościach co do rzetelności tych modeli w wyszukiwaniu informacji [3]. ### Czy AI może też zmyślać uzasadnienia? Tak. NIST wskazuje, że wyniki mogą zawierać zmyśloną logikę lub cytaty, które rzekomo wyjaśniają odpowiedź. Model czasem podaje kroki rozumowania, mimo że odpowiedź jest błędna [2]. Dobrze przedstawione źródło niczego więc nie dowodzi. ### Czy ryzyko wynika tylko z maszyny? Nie. OWASP wymienia także nadmierne zaufanie: użytkownicy zbyt ufają wygenerowanym treściom, nie sprawdzają ich poprawności i włączają fałszywe dane do ważnych decyzji [1]. NIST zauważa, że ryzyko pojawia się, gdy użytkownicy wierzą w nieprawdę, często z powodu pewnego tonu odpowiedzi [2]. ## Jak to działa Model językowy nie odróżnia tego, co „wie”, od tego, co dopowiada. NIST precyzuje, że przewidywanie statystyczne może dawać wyniki trafne i spójne, ale także nieprawidłowe lub niespójne [2]. Szczególnie kłopotliwe jest to przy otwartych poleceniach wymagających długiej odpowiedzi oraz w dziedzinach wymagających wiedzy zależnej od kontekstu [2]. Zmyślenia przybierają kilka form. OWASP wymienia cztery. Pierwsza to nieścisłość faktograficzna: chatbot Air Canada podał podróżnym fałszywe informacje, a linia lotnicza przegrała w sądzie [1]. Druga to twierdzenia bez podstaw; jako przykład przywołano ChatGPT, który zmyślał fałszywe sprawy sądowe, z poważnymi trudnościami przed sądem [1]. Trzecia to iluzja eksperckości, na przykład chatboty przedstawiające jako niepewne tematy zdrowotne, które takie nie są [1]. Czwarta to niebezpieczny kod: model proponuje biblioteki niebezpieczne lub nieistniejące [1]. Takie zmyślenia można wykorzystać. OWASP opisuje scenariusz, w którym atakujący testują asystentów programowania, by znaleźć nazwy pakietów często zmyślanych, a potem publikują pod tymi nazwami prawdziwe złośliwe pakiety w powszechnie używanych repozytoriach. Programiści, którzy idą za sugestią asystenta, włączają je do swojego oprogramowania, nie wiedząc o tym [1]. ## Co robić Poniższe środki opierają się na zaleceniach OWASP [1]. - Proszę sprawdzać ważne fakty w zaufanych źródłach zewnętrznych [1]. - Proszę otworzyć każdy link i każde źródło podane przez AI. Jeśli strona nie istnieje albo nie mówi tego, co przypisuje jej AI, źródło trzeba uznać za zmyślone. NIST przypomina, że sfabrykowane cytaty mogą wprowadzać w błąd [2]. - Proszę nie wklejać niesprawdzonej odpowiedzi do umowy, notatki prawnej, dokumentu finansowego ani pisma do klienta. OWASP zaleca przegląd przez człowieka, zwłaszcza w przypadku informacji krytycznych lub wrażliwych [1]. - Zanim zainstaluje Pan/Pani pakiet kodu zaproponowany przez asystenta, proszę sprawdzić, czy istnieje i czy jest wiarygodny. OWASP zaleca też bezpieczne praktyki programistyczne, aby nie włączać luk wynikających z błędnych sugestii [1]. - W łańcuchu decyzyjnym proszę zostawić przeszkolonego człowieka do przeglądu. OWASP podkreśla szkolenie recenzentów, by nie polegali ślepo na treściach wytworzonych przez AI [1]. ## Pułapki - Płynność zwodzi. Dobrze napisany tekst nie jest tekstem trafnym, a NIST zauważa, że pewny ton skłania do wiary w nieprawdę [2]. - Najbardziej narażone są dziedziny specjalistyczne. OWASP wskazuje prawo i zdrowie jako konteksty, w których twierdzenia bez podstaw są szczególnie szkodliwe [1]. NIST podaje przykład zmyślonego streszczenia dokumentacji medycznej, które mogłoby prowadzić do błędnych diagnoz [2]. - Poproszenie AI o sprawdzenie własnej odpowiedzi nie zastępuje źródła zewnętrznego. Może ona uzasadnić błędną odpowiedź rozumowaniem, które wygląda logicznie [2]. - Do wyrządzenia szkody nie jest potrzebny żaden atakujący. OWASP opisuje firmę, która przegrała w sądzie po udostępnieniu chatbota do diagnoz medycznych bez upewnienia się, że jest rzetelny. Wada wynikała z niewystarczającej kontroli, nie z ataku [1]. - Ryzyko trudno wycenić. NIST pisze, że trudno oszacować skalę i skutki konfabulacji na dalszych etapach [2]. NIST opublikował 26 lipca 2024 r. swój profil dotyczący generatywnej AI, który pomaga organizacjom rozpoznawać ryzyka właściwe tej technologii [5]. ## Źródła 1. OWASP, „LLM09:2025 Misinformation”. https://genai.owasp.org/llmrisk/llm092025-misinformation/ (dostęp 3 listopada 2026) 2. NIST, „Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile”. https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf (dostęp 3 listopada 2026) 3. arXiv, „A Survey on Hallucination in Large Language Models: Principles, Taxonomy, Challenges, and Open Questions”. https://arxiv.org/abs/2311.05232 (dostęp 3 listopada 2026) 4. arXiv, „Survey of Hallucination in Natural Language Generation”. https://arxiv.org/abs/2202.03629 (dostęp 3 listopada 2026) 5. NIST, „AI Risk Management Framework”. https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (dostęp 3 listopada 2026) --- Źródło oryginalne: Cyberpedia, publiczna encyklopedia cyberbezpieczeństwa i AI wydawana przez Brain. Wersja kanoniczna: https://startbrain.io/cyberpedia/pl/articles/halucynacje-ai-zmyslone-fakty/ Możesz swobodnie wykorzystywać ten tekst na licencji CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/), pod warunkiem podania „Brain, Cyberpedia” wraz z odnośnikiem do powyższego adresu.