Wprowadzenie
Współczesne duże modele językowe (LLM) obiecują dostęp do wiedzy, lecz często dostarczają jedynie jej wyrafinowanej iluzji. Praca Michała P. Karpowicza rzuca nowe światło na to zjawisko, dowodząc, że halucynacja nie jest błędem inżynieryjnym, lecz strukturalną koniecznością. Artykuł analizuje granice prawdy w systemach AI, przechodząc od klasycznej logiki po zaawansowaną teorię informacji. Dowiesz się, dlaczego matematyczna natura transformera uniemożliwia pełną bezbłędność i jak „zmyślanie” maszyn nierozerwalnie wiąże się z ich kreatywnością oraz zdolnością do syntezy informacji.
Dedukcja vs. indukcja: granice logiki w statystyce
Tradycyjna dedukcja to świat logicznej konieczności, gdzie z prawdziwych przesłanek wynikają nieuchronne wnioski. Modele LLM należą jednak do świata indukcji – operują na prawdopodobieństwie, wzorcach i historycznych danych, a nie na twardych dowodach. Z perspektywy korespondencyjnej teorii prawdy, zdanie jest prawdziwe, gdy odpowiada rzeczywistości. AI nie posiada jednak zmysłów ani mapy ontologicznej; operuje wyłącznie na statystycznych relacjach między tokenami.
W tej strukturze halucynacja jest koniecznością, a nie pomyłką. Model nie „kłamie” w ludzkim sensie – on po prostu przewiduje najbardziej prawdopodobną sekwencję znaków. Brak semantycznego zakotwiczenia w pozajęzykowej rzeczywistości sprawia, że systemy te są poznawczo ślepe na prawdę, zastępując ją matematycznym dopasowaniem do wzorca.
Agregacja sygnałów a mechanizmy wymuszania szczerości
W architekturze LLM prawda bywa redukowana do pragmatyzmu (użyteczności dla użytkownika) lub deflacjonizmu (etykiety logicznej). Teoria aukcji Karpowicza obnaża jednak głębszy problem: wewnętrzne komponenty sieci licytują siłę sygnału, a nie prawdziwość. Choć stosuje się teorię właściwego punktowania, by wymusić na nich „szczerość” (ujawnianie realnych przekonań probabilistycznych), proces agregacji niszczy tę harmonię.
Zamiast koherencji, czyli wewnętrznej spójności przekonań, mechanizm softmax faworyzuje dominację najsilniejszego sygnału. W efekcie system nie dąży do logicznego konsensusu, lecz nagradza statystyczną siłę przebicia. Prowadzi to do sytuacji, w której pozorna spójność odpowiedzi jest jedynie artefaktem wzmocnienia sygnału, a nie wynikiem rzetelnej weryfikacji informacji.
Luka Jensena: matematyczne źródło nadmiarowej pewności
Klucz do zrozumienia halucynacji tkwi w funkcji log-sum-exp (LSE), używanej do łączenia danych w transformerach. Jej matematyczna wypukłość sprawia, że zagregowany wynik jest zawsze bardziej „pewny siebie” niż jego składowe. To zjawisko, zwane luką Jensena, generuje nadmiarową pewność bez realnej wiedzy. Model systemowo „dodaje od siebie” informację, tworząc entropię syntetyczną, która nie istnieje w danych wejściowych.
To naruszenie zasady zachowania informacji semantycznej sprawia, że model z autorytetem produkuje treści zmyślone. Co fascynujące, ta sama anomalia napędza kreatywność i innowacyjność poznawczą. Różnica między halucynacją a innowacją leży w ocenie użytkownika: gdy model „odważnie domyśli się” czegoś trafnego, nazywamy to odkrywczością; gdy błądzi – halucynacją. To dwie strony tego samego medalu.
Podsumowanie
Analiza Karpowicza prowadzi do nieuchronnego wniosku: halucynacja nie jest błędem inżynieryjnym, lecz ceną za zdolność do tworzenia złożonej wiedzy. Nie istnieje model, który byłby jednocześnie w pełni szczery, zachowawczy i użyteczny. Systemy AI muszą wychodzić poza to, co wiedzą „na pewno”, aby generować wartościowe odpowiedzi w niepewnym świecie.
Halucynacji nie da się całkowicie wyeliminować, ale można ją rozumieć i kontrolować, podobnie jak ludzką intuicję. Prawda w wykonaniu maszyn nie jest własnością zdania, lecz projekcją użytkownika na tekst. Gdy domagamy się od maszyny prawdy, otrzymujemy halucynację; gdy pozwalam jej na halucynację, czasem trafiamy na prawdę. To paradoks, który definiuje granice współczesnej sztucznej inteligencji.