Галлюцинации ИИ в рефератах и учебных текстах: почему нейросеть ошибается в источниках и цитатах

Когда пользователи жалуются на AI-тексты, почти всегда всплывает одно и то же место: «источник не тот», «цитата странная», «в списке литературы одно, в тексте — другое».

Это не баг конкретного сервиса. Работа с источниками — одна из самых сложных и уязвимых частей AI-систем, которые используются в учебных и академических задачах.

Разберёмся, почему так происходит — на примере того, как работа с источниками устроена в Кэмпе.

🔗 Перейти на официальный сайт Кэмп ^[1]

Почему галлюцинации ИИ чаще всего появляются в источниках и цитатах

Интуитивное ожидание такое: модель пишет текст и сразу по ходу вставляет источники и цитаты.

На практике это одна из самых уязвимых точек. Генерация текста и работа с источниками — разные по своей природе задачи.

• Генерация — это язык, связность и смыслы.

• Источники — это поиск, сопоставление фрагментов, проверка страниц и работа с большими массивами данных.

Если совместить это в одном шаге, появляются галлюцинации в ссылках и цитатах. Мы видели такие ошибки ^[2] на практике, поэтому работу с источниками вынесли в отдельный контур, который живёт по другим правилам, отличающимся от генерации текста. 

В продукте это выражается через жёсткие архитектурные ограничения: генератор не добавляет источники и цитаты самостоятельно. Каждая ссылка формируется только на основе реально найденного и проанализированного материала. Такой подход снижает «галлюциногенный индекс» и позволяет сохранять контроль над тем, какие источники используются в работе.

Как Кэмп работает с источниками 

Если упростить, работа с источниками внутри системы ^[1] разбита на последовательные шаги, которые принципиально отделены от генерации текста.

Этап 1. Поиск и отбор источников

На первом этапе система работает не с текстом, а с логикой ^[3] будущей работы.

Сначала формируется структура и набор смысловых аспектов, которые необходимо раскрыть. Тут система определяет, какие части темы требуют подтверждения источниками.

Дальше под каждый аспект подбирается несколько потенциальных источников.
Статьи, PDF-документы, фрагменты книг и методичек читаются и анализируются до того, как в тексте появляется хоть одна цитата.

Этап 2. Сопоставление источников и оформление цитат

После того как источники отобраны, начинается следующий шаг — их использование.

На этом этапе система:

• сопоставляет найденные источники с конкретными смысловыми аспектами работы;

• извлекает релевантные фрагменты;

• оформляет ссылки и список литературы.

Этап не является продолжением генерации текста. Это отдельная логика, которая работает с уже отобранными материалами и пытается корректно встроить их в структуру будущей работы.

Где и почему возникают ошибки при работе с источниками

Ошибки чаще всего появляются на этапе сопоставления источников и оформления цитат. Здесь сходятся результаты разных шагов, которые выполнялись отдельно друг от друга: структура работы, набор смысловых аспектов и массив отобранных источников.

Именно поэтому на этом этапе любые неточности быстро выходят на поверхность — и начинают проявляться характерные ограничения автоматической работы с источниками.

• Во-первых, сами источники редко бывают удобными для машинной обработки.
  PDF-файлы, научные статьи и методички часто плохо структурированы и не имеют аккуратной разметки. При автоматическом анализе легко ошибиться с номером страницы, границами фрагмента или контекстом цитаты.

• Во-вторых, поиск источников и их последующее использование разведены по разным шагам. Источник может быть корректно подобран под конкретный аспект темы, но при дальнейшем сопоставлении возникает рассинхрон: формально всё сходится, но конкретная цитата оказывается смещённой или выглядит неточной в выбранном месте.

• В-третьих, объём данных усиливает эффект этих ограничений.
  Для работы с источниками приходится обрабатывать большие массивы текста, и на таких объёмах даже редкие погрешности перестают быть незаметными.

Почему галлюцинации ИИ невозможно полностью устранить при работе с источниками

Автоматический поиск источников чаще всего приводит к научным статьям. Причины прагматичные: они доступны, хорошо индексируются и формально соответствуют академическим требованиям.

Но именно здесь появляется системный перекос.

Научные статьи часто вторичны и активно цитируют друг друга. В результате система получает корректные, но однотипные формулировки без разнообразия мысли и выразительных цитат. Формально всё верно, по сути — бедно.

Более «живые» источники — учебники и монографии — дают гораздо более насыщенный материал, но плохо вписываются в автоматическую обработку. Они перегружены данными, сложны по структуре и требуют более глубокого контекстного понимания, чем может обеспечить масштабируемая автоматизация.

На этом фоне возникает общая проблема: автоматическая система не понимает академическую ценность источника так, как её понимает человек. Она видит текстовое совпадение и формальную релевантность, но не различает, где источник действительно усиливает работу, а где лишь формально подходит по теме. 

• Реклама может совпадать по ключевым словам. 

• Статья может быть корректной, но бесполезной. 

• Учебник — слишком сложным для конкретной задачи.

Один неверный источник может перечеркнуть весь аккуратно собранный текст — даже если сам текст написан логично и связно. Именно поэтому работа с источниками остаётся самой уязвимой частью всей системы: ошибка здесь напрямую бьёт по доверию к результату.

Поэтому в Кэмпе ^[1] изначально заложен принцип: AI помогает работать с источниками, ускоряет и упрощает процесс, но не снимает ответственность за их осмысленное использование.