Zawiedziony działaniem ChatGPT?

Wiele osób dochodzi do wniosku, że „AI nie nadaje się do firmy, bo zwraca bzdury”. Prawda jest inna: to nie AI jest „złe”, tylko bywa niedopasowane do Twoich potrzeb. Poniżej wyjaśniamy, skąd biorą się halucynacje i jak je eliminujemy w realnych wdrożeniach.

ChatGPT to nie jedyny LLM

ChatGPT był pierwszym dużym modelem językowym (LLM), który trafił do szerokiej publiczności. Od tamtej pory wielu osobom „ChatGPT” zlewa się z pojęciem LLM. To błąd: na rynku działa kilka różnych modeli, każdy z własnymi zaletami i ograniczeniami. Kiedy mówimy „LLM”, mamy na myśli ogólnie tę klasę rozwiązań AI, a nie jeden, konkretny produkt.

Skąd bierze się niezadowolenie użytkowników?

Jeśli testowałeś LLM-y i zauważyłeś, że:

  • podają odpowiedzi mijające się z prawdą,
  • proponują rozwiązania bez sensu,
  • brzmią pewnie, choć pomijają fakty,

…to doświadczyłeś zjawiska nazywanego w AI halucynacjami. LLM-y często zachowują się jak „osiedlowy mądrala” – zawsze mają odpowiedź, bo tego oczekuje użytkownik. Zauważ, że żaden model nie powie po prostu: „nie wiem”. W życiu prywatnym to pół biedy, ale w biznesie taka zmyślona odpowiedź to ryzyko błędów, straty czasu i kosztów.

Wyobraź sobie… bibliotekę

Aby zrozumieć, skąd biorą się halucynacje, wyobraź sobie, że LLM to „osoba” z dostępem do ogromnej biblioteki. Ta osoba świetnie wie, jakie książki ma i gdzie ich szukać. Sporo z nich nawet „przeczytała”, więc posiada szeroką wiedzę ogólną. Dzięki temu potrafi rozmawiać o wielu tematach i orientuje się „w którym kościele dzwoni”.

Problem zaczyna się, gdy pytasz o coś bardzo szczegółowego – na przykład o ziołolecznictwo. Rozsądny człowiek powie: „wiem, że melisa działa uspokajająco, a mięta wspiera trawienie, ale żeby powiedzieć więcej, muszę zajrzeć do książki”.

LLM natomiast – zamiast przyznać, że nie wie – ma tendencję do „doszywania informacji”. Konfabuluje, by utrzymać wrażenie kompetencji. I to właśnie nazywamy halucynacjami.

Jak eliminujemy halucynacje?

Tu zaczyna się rola specjalistów. Naszym zadaniem jest tak zaprojektować rozwiązanie, aby zredukować halucynacje do zera. W praktyce dokładamy do „biblioteki” brakujące książki: Twoją dokumentację, procesy, procedury, bazy wiedzy i aktualne dane. Wtedy model nie zgaduje – tylko korzysta z konkretnych, zaufanych źródeł.

Metod jest kilka, a wybór zależy od:

  • celu biznesowego,
  • obszerności i formatu materiałów,
  • rodzaju problemu, który chcemy rozwiązać.

Po takim dostrojeniu LLM staje się naprawdę użytecznym narzędziem: wspiera pracowników, odpowiada precyzyjnie i eliminuje ryzyko błędów.

Dlaczego to się opłaca?

  • Przyspieszenie pracy zespołów i krótszy time-to-value.
  • Redukcja kosztów dzięki automatyzacji powtarzalnych zadań.
  • Bezpieczeństwo decyzji – odpowiedzi oparte na zweryfikowanych danych.
  • Odciążenie ludzi w codziennych obowiązkach i lepsze doświadczenie pracownika.

Sam proces dostrajania nie jest „magicznie skomplikowany”. Wymaga czasu, przemyśleń i testów, ale daje mierzalne efekty i można go zrealizować w rozsądnych kosztach.

Podsumowanie

Niezadowolenie z LLM-ów wynika najczęściej z tego, że nie są one dopasowane do specyfiki firmy. Dopiero po dostrojeniu zaczynają naprawdę błyszczeć – i wtedy najczęściej słyszymy: „nie spodziewałem(-am) się, że to może działać aż tak dobrze”.

Porozmawiajmy o Twoich danych i procesach →
Sprawdzimy, jak wyeliminować halucynacje i wdrożyć LLM, który faktycznie pomaga.