Нейросети не ошибаются — они врут намеренно

Почему у неё не может не быть ответа

Думаю, каждому знакома ситуация. Вы попросили нейросеть составить исследование, посмотреть какие-то цитаты — а потом оказывается, что она их просто выдумала.

И знаешь, скорее всего, ты этого даже не замечаешь. Но вообще-то нейросети не ошибаются. Они врут тебе вполне себе намеренно. Чаще всего, когда у них нет ответа, мы увидим ответ, который они придумали самостоятельно.

Разберёмся, почему так происходит. Неужели нейросеть, когда врёт, не понимает, что врёт?

Я человек, который оплачивает все три подписки. Так вот, врут все — просто в разной степени. Но такой фон сложился, что самой нестабильной почему-то считают одну конкретную.

Обычно, когда они что-то не понимают, они врут по одной причине. Потому что их задача — угодить тебе. У нейросети не может не быть ответа: значит, она плохая, значит, она плохо работала. Поэтому, когда она не находит ответ, она вынуждена его выдумать.

И если ты не сделаешь того, что я покажу дальше, они продолжат врать. Потому что это их естественная модель поведения.

Правило первое: быстрая модель стоит по умолчанию

Первое правило: выбирай правильную модель.

По умолчанию часто стоит быстрая модель, которая на самом деле довольно бестолковая. Всегда выбирай думающую.

В каждой генеративной нейросети думающая и быстрая модель — это небо и земля.

Потому что быстрая направлена исключительно на скорость. Да, она гораздо быстрее решает примеры. Но как только нужно подумать — это сразу же не про неё.

При этом сервисы часто запускают эту модель по умолчанию даже там, где она вообще никак не справится. И в итоге ты сидишь и думаешь: а что не так?

Даже картинки быстрая модель может рисовать на старых генерациях, а думающая — на новых. Потому что их задача — дать тебе результат и сэкономить свои токены.

Правило второе: две фразы, которые все пропускают

Второе — заземление запроса, которое многие не используют.

При этом я не буду учить писать запросы: я считаю это глупым в 2026 году. Если кто-то ещё не понял, что промпты ничего не стоят, здесь я вам это точно докажу.

Смысл вот в чём. В конце любого запроса всегда должны стоять две заземляющие вещи, которые заставят нейросеть заговорить с тобой, если ей не хватает данных. Она просто скажет: вот что есть, держи.

Первое — экономия токенов. Раньше это было довольно важно, сейчас уже нет: ты этого и не заметишь, просто чат начнёт тормозить. Но мы пока оставляем.

Второе, и самое важное: если из файлов, которые я загружу, ты не сможешь что-то прочитать или посмотреть из-за ограничений — обязательно скажи мне об этом и предложи, как это исправить.

Это помогает, когда файл загружен, а прочитать его она не может. Обычно она просто на него забьёт. А потом ты через два часа общения спрашиваешь: ну так вот же, я тебе файл присылал. И она отвечает: ну да, я не смогла его прочитать.

Здесь такого не будет, потому что она скажет сразу.

Когда ставки высокие

Есть ещё три правила, которые добавляются к запросу в зависимости от задачи. Они помогают работать так, чтобы нейросеть просто перестала врать.

Но когда ставки высокие, когда задачу нужно выполнить действительно качественно — например, там точные цифры, — добавляйте эти уточнения всегда.

Смысл их в том, чтобы нейросеть точно ответила: она всё поняла, и она отвечает только на той информации, которая у вас есть. А не на какой-то ерунде, которую сама себе придумала.

Она сама призналась, что соврала

Если вы думаете, что это всё, — мы только начинаем. Одно дело отправить эти уточнения, но не каждая нейросеть перестанет врать.

Первый способ проверки: вы всегда можете написать в том же чате — отсканируй документ заново, проверь все источники в нём и скажи, правда ли это.

Вот мой случай. Я делал сценарий документального материала про реального человека. И нейросеть придумала, что у героя был спортивный разряд, которого не было.

Я прошу её: подтверди мне, что всё окей.

И она отвечает: извини, я тут соврала, вот держи реальные данные. После чего всё было исправлено.

Если бы я не спросил и просто положился на ту информацию, которая у неё была, это было бы провалом с точки зрения проверки фактов.

Способ второй: одна делает, другая проверяет

Следующее правило довольно простое. Я часто использую его для больших документальных материалов.

Беру готовое исследование, сделанное в одном сервисе, и прошу уже другую нейросеть: проверь, пожалуйста, все факты, сделай проверку по информации, которая есть в этом исследовании, и дай свой анализ.

Потому что когда мы сначала сделали в одной модели, а потом отправили в другую проверить — начинает работать всё гораздо лучше.

Схема простая: делаю в одной — отправляю в другую. Делаю во второй — отправляю в первую.

И вот что получилось. Она сама говорит: даю тебе ответ, сразу даю подтверждённые факты — вот здесь действительно лучше. А вот здесь неточность. Хотя исследование делал сервис, который вообще-то славится своей надёжностью.

Но ни одна нейросеть не бывает идеальной, потому что источники могли быть разные. Здесь спорно, здесь цифра не подтверждается.

То есть она включила скептика. И задача, которую делал стабильный агент, в итоге всё равно оказалась с ошибками.

Итоговая оценка отчёта — 7 из 10. И его можно доработать, продолжая работать с этой же нейросетью.

Способ третий: чтобы она не добирала из интернета

Когда исследование готово, когда этот самый большой документ на 50 страниц готов к работе, с ним нужно как-то взаимодействовать.

И тут включается база знаний. Загружаем документ — и дальше этот чат будет только про этот документ.

Она не будет галлюцинировать. Она не будет брать информацию из интернета. Потому что даже если обычной модели написать «не бери информацию из интернета», она всё равно продолжит это делать понемногу. В базе знаний такого нет.

Простой пример из моей жизни. Я планирую тренировки, питание и здоровье в нейросети, и она справляется более чем идеально: у меня получился отчёт страниц на пятнадцать.

Но дальше я продолжаю задавать глупые вопросы в течение дня. Вот я проснулся с утра и правда не помню, что у меня там за упражнение. Мне лень смотреть в этот файл: он на много страниц, там много текста, там все мои анализы.

И в обычном чате нейросеть постоянно забывала про этот документ и давала новые рекомендации.

А в базе знаний, куда документ загружен, я просыпаюсь, пишу «сегодня четверг, что мне делать с утра» — и получаю ответ по своему же документу.

Так же можно работать с абсолютно любым документом.

Три правила и три проверки

Собрал всё в одну таблицу: сначала три правила общения, потом три способа проверки.

Три возражения про враньё

«Врёт только одна конкретная нейросеть, остальные нормальные». Врут все три, которыми я плачу и пользуюсь. Просто в разной степени, а репутация нестабильной закрепилась почему-то за одной.

«Достаточно написать в запросе, чтобы не выдумывала». Недостаточно. Даже прямой запрет «не бери информацию из интернета» она всё равно продолжит нарушать понемногу — именно поэтому третий способ проверки не запрет, а среда.

«Я замечу, если она соврёт». В моём случае она выдумала спортивный разряд у реального человека, и это спокойно жило в сценарии, пока я не переспросил напрямую.

Где я сам не знаю правды

Иногда бывает так, что вы, как человек, который отвечает за задачу, буквально сами не знаете, что там происходит.

Вот как я делаю код для сервиса. У меня одна нейросеть общается с другой: первая даёт запросы, я итог кидаю назад, она понимает, что сделано, и снова идёт дальше. Я как оператор, я связующее звено. И я могу не знать, что там — правда или нет.

Ровно поэтому нужен быстрый факт-чек: не потому что я подозреваю конкретную ошибку, а потому что проверить сам я не в состоянии.

Почему на больших объёмах становится хуже

Если загрузить огромный объём данных, контекст перегрузится.

И вот что важно: о перегрузке сообщает не каждая нейросеть. Некоторые молчат — и просто начинают выдумывать. Причём делают это настолько безумно, насколько возможно.

У меня была история. Нейросеть кодила, продумывала сервис — и в какой-то момент начала собирать для него данные из всего контекста наших диалогов. Я говорю: не надо, остановись, мы общаемся только в этом диалоге. А я тогда несколько сервисов кодил одновременно.

И она этого просто не понимает. Она придумывает дальше: перепридумывает, на какой архитектуре мой сервис, как именно мы его делаем, какой у него функционал. И это просто не остановить.

Проверь то, что уже отдал

Ты дочитал до конца — значит, вопрос не в том, врёт ли нейросеть. Врёт, и намеренно: у неё нет права не ответить. Вопрос в том, что из её ответов ты уже отдал дальше, не проверив.

Один вопрос напоследок. Ответь себе одним предложением: какой факт, цифру или цитату из ответа нейросети ты передал клиенту, команде или в публикацию, не переспросив? Назови его конкретно — и вернись, переспроси. Я читаю.