Čo je halucinácia v kontexte LLM a prečo záleží na SEO/AEO
Halucinácia je jav, keď model veľkého jazyka (LLM) vygeneruje sebavedomú, no nepravdivú informáciu, ktorá nie je podložená tréningovými dátami ani dostupnými zdrojmi. V praxi to znamená, že asistent „vymyslí“ fakt, citáciu, osobu, číslo či zdroj a zároveň ho podá s vysokou istotou. Pre AIO/AEO (AI/Answer Engine Optimization) a moderné SEO je porozumenie a manažment halucinácií kľúčový: ovplyvňujú dôveryhodnosť značky, závery vyhľadávacích a odpoveďových enginov, aj právne riziká.
Taxonómia halucinácií: typy a prejavy
- Faktografická halucinácia: vymyslené mená, dátumy, udalosti, štatistiky.
- Citačná halucinácia: smyšlené alebo skreslené zdroje, DOI, URL, bibliografické údaje.
- Štrukturálna halucinácia: správny formát odpovede, ale nesprávny obsah (napr. „tabuľka“ s nesprávnymi číslami).
- Príčinná halucinácia: zamieňanie korelácie za kauzalitu, konfabulácia dôvodov.
- Jazyková/prechodová: preklad alebo sumarizácia, ktorá pridá informácie, čo v zdroji neboli.
- Kontextová halucinácia: ignorovanie obmedzení otázky (čas, miesto, verzia produktu) a generovanie všeobecných, no nesprávnych tvrdení.
Koreňové príčiny: od tréningu k inferencii
- Neidentifikovateľnosť znalostí: LLM optimalizuje pravdepodobnosť ďalšieho tokenu, nie pravdivosť; bez externého overenia ľahko „dovyplní“ medzery.
- Distribučné posuny: otázky mimo distribúcie tréningu (novinky, špecifické domény, lokálne fakty).
- Prehnaná penalizácia neurčitosti: RLHF a promptové inštrukcie môžu trestať „neviem“, čím model preferuje vymyslenú istotu.
- Agentné reťazenie krokov: pri multi-step plánovaní sa drobné odchýlky kumulujú do sebavedome mylného plánu.
- Nesprávna retrieval vrstva: RAG s nekvalitnými alebo irelevantnými dokumentmi vedie ku „zdrojovanej“ halucinácii.
- Promptová ambiguita: neurčité, polysemické požiadavky nútia model extrapolovať.
Signály sebavedomia vs. pravdivosť
V jazykových modeloch sebavedomie (pôsobenie istej odpovede, silný tón, minimum hedgingu) nekoreluje spoľahlivo s pravdivosťou. Indikátory, že ide o halucináciu:
- neštandardná alebo neexistujúca URL/DOI, „zlomené“ citácie, nevyhľadateľné citované mená,
- detailná špecifickosť bez možností verifikácie (konkrétne čísla bez zdroja),
- konzistentný štýl odpovede pri zmenách otázky, no meniacich sa „faktoch“.
Riziká pre značky a SEO/AEO
- Reputačné riziko: ak AI-asistent na vašom webe halucinuje, dôvera sa prenáša na značku.
- Právne riziká: nepravdivé tvrdenia o osobách/konkurentoch, zavádzajúce zdravotné či finančné informácie.
- Indexačné riziko: odpoveďové enginy môžu vaše stránky spájať s nesprávnymi faktami.
- Konverzný dopad: chybné odporúčania produktov/služieb znižujú CR a zvyšujú náklady na podporu.
Prevencia v infraštruktúre: od zdrojov po rozhranie
- RAG s kurátorovaným korpusom: jasná štruktúra, perma-linky na odseky, granularita odsekov, kvalitné metadáta a licencie.
- Verzia a čerstvosť: používanie aktuálnych dát, kontrola „stárenia“ dokumentov, expiračné politiky pre cache.
- Citácie-by-default: dizajn, v ktorom je citácia (aspoň odkaz na sekciu) súčasťou odpovede.
- Kontextové obmedzenia: promptové stráže (guardrails) na čas, lokalitu, jurisdikciu, verziu produktu.
- Neistota ako prvotriedny občan: explicitné dovolanie „neviem“, „potrebujem zdroj“, fallback na vyhľadanie.
Promptové stratégie na redukciu halucinácií
- Chain-of-verification: po vygenerovaní odpovede vyvolajte interné overenie voči zdrojom a opravte sporné časti.
- Evidence-first prompting: „Najprv cituj relevantné pasáže; potom odpovedz nad nimi.“
- Counterfactual check: požiadajte model, aby uviedol, čo by vyvrátilo jeho tvrdenie, a či to nie je prítomné v zdrojoch.
- Refusal-enabled style: povzbudiť formulácie „nemám dostatok informácií“ pri nízkej istote.
Architektúra RAG proti halucinácii: návrhové vzory
- Vyhľadávanie na úrovni odsekov: menšie chunky znižujú riziko „domýšľania“ mimo zdroj.
- Re-ranking s citáciami: uprednostnite pasáže s vysokou zhodou entity/časového kontextu; penalizujte staré alebo slabé zdroje.
- Answer assembly: odpoveď skladaná z citovaných segmentov s minimom halucinačných prechodov.
- Hallucination filter: sekundárny kontrolný model, ktorý hľadá tvrdenia bez opory v zdroji.
Meranie halucinácií: metriky a protokoly
- Factual Precision@K: podiel tvrdení podporených citovaným zdrojom v top-K segmentoch.
- Attribution Rate: percento odpovedí s aspoň jednou relevantnou citáciou.
- Unsupported Claim Rate: podiel viet s nekrytou faktickou informáciou.
- Self-consistency Score: stabilita odpovedí pri parafrázach otázky.
- User-reported Error Rate: chybovosť z používateľských feedback widgetov („Toto je nesprávne“).
Testovanie a red teaming
- Kontrafaktuálne scenáre: zámerne zavádzajúce otázky, ktoré provokujú halucináciu.
- Edge case dátumy a jurisdikcie: verzie produktov, lokálne regulácie, staré vs. nové pravidlá.
- Kalibrácia domén: finančné, zdravotné, právne; vyššie prahy overenia a povinné citácie.
UX a komunikácia neistoty
- Stupnica istoty: neverbalizujte „pravdu“, ale ukážte istotu modelu a kvalitu zdrojov.
- Inline citácie: odsekové odkazy s náhľadom zdroja; používateľ vie okamžite skontrolovať.
- „Zobraziť zdôvodnenie“: režim, ktorý odhalí kroky (retrieval → výber → syntéza) a zníži dojem „magickej“ istoty.
- Jasný fallback: ak chýbajú zdroje, ponúknuť vyhľadanie, dotaz na upresnenie alebo kontakt s odborníkom.
Obsahové stratégie pre AEO: budovanie „anti-hallucination“ korpusu
- RAG-ready štruktúra: ID sekcií, perma-linky na odseky, granularita tabuliek a datasetov.
- Evidovateľné tvrdenia: jasné citácie, metodiky, zdrojové dáta, „suggested citation“ bloky.
- Autorstvo a expertnosť: profily autorov, ORCID/ISNI, redakčné štandardy, verzovanie článkov.
- Anti-scrape a pôvod: manifesty hashov a timestampy pre dôkaz „kto bol prvý“.
Prevádzkové guardrails a politiky
- Doménové pravidlá: ak téma ∈ {zdravie, financie, právo} → vyžaduj aspoň 2 nezávislé zdroje.
- Časová relevancia: ak otázka spomína „dnes/zajtra/platí od“ → vynúť webové overenie a časové pásma.
- Konflikt zdrojov: pri nesúlade zobraz odlišné stanoviská, nevyberaj „jedinú pravdu“ bez kvalifikácie.
Mierky kalibrácie a tréning proti halucináciám
- Preference data: odmeňovať odpovede s citáciami a korektným „neviem“ nad suverénnymi omylmi.
- Negative sampling: zahrnúť príklady, kde je správne odmietnuť odpoveď alebo žiadať o doplnenie.
- Knowledge-grounded fine-tuning: doladiť model na korpuse s povinným kotvením v zdrojoch.
Rozdiel: halucinácia vs. chybná interpretácia
Nie každá nepresnosť je halucinácia. Halucinácia je vymyslený fakt; chybná interpretácia je zle pochopený, no reálne existujúci fakt. Mitigácia je iná: pri interpretácii pomáha lepší kontext a štruktúra otázky; pri halucinácii pomáha verifikácia a citácie.
Praktický checklist pred nasadením AI odpovedí na webe
- RAG vrstva má kurátorovaný, aktuálny a citovateľný korpus.
- Odpovede obsahujú odkaz minimálne na jednu relevantnú sekciu/odsek zdroja.
- UX zobrazuje istotu, dátum aktualizácie, jazyk a verziu zdroja.
- Guardrails pre rizikové domény vynucujú viacnásobnú evidenciu.
- Logy zachytávajú retrieval, ranking a citované pasáže pre audit.
- Feedback widget a proces opráv sú zapnuté (SLA na opravy).
Meranie dopadu mitigácie
- Drop v Unsupported Claim Rate: po aktivácii citácií a re-rankingu.
- Nárast Attribution Rate: viac odpovedí s relevantným zdrojom.
- Zníženie ticketov podpory: menej sťažností na „AI sa mýli“.
- Dôverové signály: vyššie UX skóre „dôveryhodnosti“ a lepšia CTR na zdrojové odkazy.
Príklady bezpečných reakcií namiesto halucinácií
- „Nemám dostatok informácií na presnú odpoveď. Mám vyhľadať aktuálne zdroje?“
- „Podľa posledného publikovaného manuálu (link) platí X; pre Y nemám potvrdený zdroj.“
- „Tieto čísla sa líšia medzi štúdiami A a B; zhrniem oba pohľady s citáciami.“
Etické a právne aspekty
- Transparentnosť: označenie AI-generovaného obsahu, dátum a verzia.
- Zodpovednosť: procesy na rýchlu opravu chýb; audit trail dôkazov.
- Ochrana osobných údajov: neuvádzať osobné údaje bez opory v zdrojoch a bez právneho základu.
Halucináciu nikdy „neodstránime“, ale vieme ju riadiť
Halucinácia je systémový dôsledok generatívnej povahy LLM. Cieľom nie je nulová miera (prakticky nedosiahnuteľná), ale riadenie rizika: kombinácia RAG, citácií, guardrails, UX komunikácie neistoty a metriky, ktoré motivujú model aj tím konať zodpovedne. V prostredí AIO/AEO a moderného SEO sa tak stávate dôveryhodným zdrojom, ktorého odpovede sú nielen rýchle, ale aj overiteľné.
