Ako znížiť halucinácie AI?

Umelá inteligencia dnes generuje texty, analyzuje dokumenty, pomáha zákazníckej podpore a automatizuje procesy vo firmách. S používaním AI nástrojov však rastie aj jeden zásadný problém a to, že si vymýšľa respektíve halucinuje. AI halucinácia vzniká vtedy, keď model vytvorí odpoveď, ktorá znie presvedčivo, ale je fakticky nesprávna, vymyslená alebo zavádzajúca.  V tomto článku si ukážeme stratégie, ktoré dnes patria medzi najefektívnejšie spôsoby znižovania halucinácií v AI nástrojoch.

Čo sú AI halucinácie a prečo vznikajú? 

Halucinácie patria dnes medzi najväčšie problémy generatívnej umelej inteligencie. Ide o situácie, keď AI model vytvorí odpoveď, ktorá pôsobí dôveryhodne, logicky a presvedčivo, no v skutočnosti je nesprávna, nepresná alebo úplne vymyslená. Dôležité je pochopiť, že veľké jazykové modely (LLM) nefungujú ako klasické databázy alebo vyhľadávače. Model nevyhľadáva „pravdu“ v databáze faktov. Namiesto toho predpovedá najpravdepodobnejšie ďalšie slovo alebo vetu na základe obrovského množstva dát, na ktorých bol naučený. Inými slovami, AI negeneruje odpovede na základe skutočného porozumenia sveta, ale na základe štatistických pravdepodobností.

Jednou z hlavných príčin halucinácií sú neaktuálne alebo nekvalitné dáta. Ďalším častým dôvodom sú medzery v znalostiach modelu. Žiadny AI model nemá dokonalé pokrytie všetkých tém. Veľký vplyv na vznik halucinácií majú aj nejednoznačné prompty. Ak používateľ zadá príliš všeobecnú alebo nepresnú požiadavku, model môže nesprávne interpretovať kontext. Napríklad otázka typu:

„Napíš mi analýzu firmy Invelity.“

môže viesť k rôznym interpretáciám. Čím menej presný prompt, tým vyššie riziko nepresností.

Ako často AI nástroje halucinujú?

Podľa prieskumu je dôležitým zistením pre rok 2026, že neexistuje jedno univerzálne „percento halucinácií AI“. Rôzne benchmarky totiž merajú odlišné typy zlyhaní. napríklad či model zostáva verný zdrojovému dokumentu, či namiesto priznania neistoty radšej háda, či správne cituje zdroje alebo či sú jeho tvrdenia skutočne podložené. Tento rozdiel je mimoriadne dôležitý. Pri kontrolovaných úlohách, ako je sumarizácia textu, môžu najlepšie modely pôsobiť veľmi spoľahlivo. Pri náročnejších scenároch, napríklad pri právnych otázkach, medicínskych úlohách, overovaní citácií alebo viacstupňových výskumných workflowoch, chybovosť výrazne rastie. Práve preto sa mechanizmy na znižovanie halucinácií stávajú základnou súčasťou AI architektúry.

Dáta z benchmarkov AI halucinácií v roku 2026 ukazujú, že problém nesprávnych a vymyslených odpovedí AI je omnoho vážnejší, než sa pôvodne predpokladalo. Odhaduje sa, že globálne obchodné straty spôsobené AI halucináciami dosiahli v roku 2024 až 67,4 miliardy dolárov. Aj keď niektoré modely dosahujú veľmi nízku mieru halucinácií v kontrolovaných podmienkach, realita je podstatne komplikovanejšia. Napríklad model Gemini-2.0-Flash dosiahol pri základnej sumarizácii textu hallucination rate iba 0,7 %, čo predstavuje jeden z najlepších výsledkov v benchmarkoch zameraných na jednoduché sumarizačné úlohy. Tieto čísla však neznamenajú, že model bude rovnako spoľahlivý aj v právnych, medicínskych alebo enterprise scenároch. Najväčšie rozdiely medzi modelmi sa objavili vo finančných otázkach. Až 72,1 % finančných promptov vyvolalo nesúhlas medzi AI modelmi. 

„Halucinácie AI vnímame ako kľúčový limit kde všade môžeme generatívnu AI použiť v kritických firemných procesoch od customer supportu, cez právne a finančné use-cases až po marketing. Kľúč nie je hľadať jeden zázračný model, ale skladať architektúru: kombinovať RAG, doménový fine‑tuning, guardrails, agentic workflows, povinné citácie a human‑in‑the‑loop tak, aby AI neodpovedala naslepo, ale opierala sa o overené dáta a merateľnú spoľahlivosť.“

Michal Greguš, Team Leader & Co-Founder

Aké sú overené stratégie na znižovanie AI halucinácií?

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Najrozšírenejšou ochranou proti halucináciám je dnes RAG. Retrieval-Augmented Generation funguje tak, že AI model si pred odpoveďou najprv vyhľadá relevantné informácie z databázy, dokumentov alebo interného knowledge base.Výhodou RAG je prístup k aktuálnym informáciám, nižšie riziko vymyslených odpovedí, možnosť citovať zdroje a vyššia kontrola nad obsahom. Microsoft aj AWS zároveň upozorňujú, že kvalita RAG systému závisí od čistoty dát, relevance retrievalu, správnej segmentácie dokumentov a kvality embeddingov. Ak je knowledge base nekvalitná, AI bude halucinovať aj napriek použitiu RAG architektúry.

Fine-tuning na doménových dátach

KDnuggets upozorňuje, že špecializované modely majú nižšiu mieru halucinácií než generické LLM. Ak AI pracuje v oblastiach ako zdravotníctvo, právo, financie, customer support alebo technická dokumentácia, fine-tuning na kvalitných interných dátach dokáže výrazne zvýšiť presnosť odpovedí. Dôležité však je, aby boli použité dáta kvalitné a konzistentné. Nekvalitné alebo neaktuálne dáta totiž môžu halucinácie ešte zhoršiť.

Praktický príklad

Predstavte si AI asistenta pre právnickú kanceláriu, ktorý pomáha pripravovať zmluvy a odpovedať na otázky klientov. Ak by systém používal iba generický LLM model bez špecializácie, mohol by nesprávne interpretovať právnu terminológiu, používať neaktuálne zákony alebo vytvárať nepresné právne formulácie. Pomocou fine-tuningu na interných dátach však možno model natrénovať na firemných zmluvách, právnych šablónach, internej terminológii, rozhodnutiach súdov, alebo špecifických compliance pravidlách. Výsledkom je AI systém, ktorý lepšie rozumie odbornej terminológii, používa správne formulácie a výrazne menej halucinuje pri odborných otázkach.

Prompt engineering a ICE framework

Kvalita promptu dramaticky ovplyvňuje presnosť AI odpovedí. Microsoft odporúča používať tzv. ICE framework, ktorý pozostáva z troch prvkov: Instructions (jasné inštrukcie), Constraints (presné obmedzenia) a Escalation (definovanie situácií, keď má AI priznať neistotu). Namiesto jednoduchého promptu:

„Odpovedz zákazníkovi.“

je lepšie použiť:

„Odpovedaj iba na základe poskytnutých dokumentov. Ak odpoveď nevieš nájsť, povedz, že informácia nie je dostupná.“

Microsoft zároveň odporúča opakovať kritické inštrukcie na začiatku aj na konci promptu, čím sa znižuje riziko, že model počas generovania „odbočí“. 

Inšpirovať sa môžete aj naším Invelity Antler frameworkom, ktorý prepája RAG, guardrails, validáciu odpovedí a human-in-the-loop kontrolu do jedného praktického AI workflowu. Je navrhnutý tak, aby AI systémy neodpovedali „naslepo“, ale pracovali s overenými dátami, vedeli priznať neistotu a validovali kritické odpovede ešte pred odoslaním používateľovi. Viac o frameworku a praktických implementáciách si môžete prečítať v článku. 

Agentic workflows a dynamické kontroly odpovedí

Amazon Bedrock Agents prináša koncept agentic workflows. AI agent po vygenerovaní odpovede dynamicky rozhoduje, či je odpoveď spoľahlivá, či treba spustiť kontrolu halucinácií alebo či je potrebné zapojiť človeka. Ak systém deteguje vysoké riziko halucinácie, požiadavka sa automaticky eskaluje na human-in-the-loop kontrolu. Veľkou výhodou je, že detekčné pravidlá možno meniť bez nutnosti prestavby celého workflow systému, čo je mimoriadne dôležité v enterprise prostredí.

Praktický príklad

Predstavte si AI asistenta v e-commerce, ktorý komunikuje so zákazníkmi o produktoch, reklamáciách a dostupnosti tovaru. Pri jednoduchých otázkach dokáže chatbot odpovedať automaticky, no pri komplikovanejších alebo rizikových situáciách musí systém vyhodnotiť, či je odpoveď dostatočne spoľahlivá. Agentic workflow funguje tak, že AI po vygenerovaní odpovede automaticky rozhoduje či je odpoveď bezpečná, či treba spustiť kontrolu halucinácií, alebo či je potrebné zapojiť človeka.

Napríklad zákazník sa opýta:

„Môžem reklamovať produkt aj po poškodení pri používaní?“

AI model môže identifikovať, že ide o citlivú otázku s právnym alebo obchodným dopadom. Systém preto spustí dodatočné overenie odpovede, porovná ju s aktuálnou reklamačnou politikou a ak deteguje neistotu alebo riziko halucinácie, automaticky presmeruje komunikáciu na support tím.

Confidence scoring a uncertainty estimation

Moderné AI systémy dnes nehodnotia iba samotnú odpoveď, ale aj mieru istoty modelu. NVIDIA vo svojom riešení NeMo Guardrails integruje Cleanlab Trustworthy Language Model (TLM), ktorý v reálnom čase analyzuje dôveryhodnosť odpovede, pravdepodobnosť chyby a mieru neistoty. Ak confidence score klesne pod definovaný limit, systém môže vrátiť fallback odpoveď, odmietnuť odpovedať alebo zapojiť človeka. Tento prístup je mimoriadne dôležitý v customer supporte a regulovaných odvetviach.

Praktický príklad

Predstavte si AI asistenta v customer supporte telekomunikačnej firmy, ktorý odpovedá zákazníkom na otázky o faktúrach, roamingu alebo zmluvných podmienkach. Niektoré otázky sú jednoduché, no pri komplikovanejších požiadavkách si model nemusí byť úplne istý správnosťou odpovede. Práve tu vstupuje do hry confidence scoring a uncertainty estimation. AI systém priebežne vyhodnocuje ako veľmi si je model istý odpoveďou, aká je pravdepodobnosť chyby a či existuje dostatočný dôkaz pre tvrdenie, ktoré generuje. Ak confidence score klesne pod definovanú hranicu, systém môže odmietnuť odpovedať, zobraziť fallback správu, alebo automaticky presmerovať komunikáciu na človeka.

Guardrails a validačné vrstvy

Guardrails (bezpečnostné mantinely) predstavujú ochranné mechanizmy medzi používateľom a AI modelom. Ich úlohou je filtrovať nebezpečné odpovede, kontrolovať fakty, zabraňovať jailbreak promptom, overovať konzistentnosť odpovedí a zabezpečovať compliance pravidlá. Dobre navrhnuté guardrails sú dnes nevyhnutné najmä pri AI chatbotoch, ktoré komunikujú priamo so zákazníkmi. Bez správnych ochranných vrstiev môže chatbot poskytnúť nesprávne informácie, porušiť interné pravidlá firmy, zdieľať citlivé údaje alebo generovať odpovede, ktoré poškodia dôveru zákazníkov aj reputáciu značky. 

Praktický príklad

Praktickým príkladom je aj náš AI nákupný asistent pre Shox.sk, kde bolo kritické zabezpečiť, aby AI odporúčala iba relevantné produkty, pracovala s aktuálnymi dátami a nevytvárala zavádzajúce odpovede počas komunikácie so zákazníkmi. Viac o implementácii si môžete prečítať v článku Ako sme pre shox.sk vytvorili AI nákupného asistenta?

Automatizované logické overovanie (Automated Reasoning)

Jedným z najpokročilejších prístupov je Automated Reasoning. AWS tvrdí, že ide o prvý guardrail od veľkého cloud providera, ktorý nepoužíva iba ML predikciu, ale matematicky formálnu logickú verifikáciu. Systém analyzuje tvrdenia, porovnáva ich s definovanými pravidlami a logicky overuje správnosť odpovede. AWS túto technológiu používa aj v kryptografii a sieťovej bezpečnosti. Ide o zásadný posun oproti klasickým probabilistickým detektorom halucinácií.

Praktický príklad

Predstavte si AI asistenta, ktorý automaticky generuje reklamné kampane a claimy pre e-shop alebo značku. Marketingový tím zadá požiadavku:

„Vytvor reklamu na produkt s najlepšou cenou na trhu a garantovaným výsledkom.“

AI môže vytvoriť marketingový text, ktorý znie atraktívne, no zároveň môže porušovať reklamné pravidlá, interné brand guidelines alebo legislatívu. Automated Reasoning systém preto ešte pred publikovaním kampane logicky overí či firma naozaj môže používať tvrdenie „najlepšia cena na trhu“, existujú dôkazy pre „garantovaný výsledok“, text neobsahuje zakázané alebo zavádzajúce formulácie a či reklama nie je v rozpore s pravidlami Meta Ads alebo Google Ads. Ak systém nájde logický alebo compliance konflikt, reklamu zablokuje, upraví, alebo odošle na kontrolu marketérovi.

Requiring Citations for Key Claims

Jedným z najefektívnejších spôsobov, ako znížiť AI halucinácie, je povinné citovanie zdrojov pri všetkých dôležitých tvrdeniach. Namiesto generovania odpovedí iba „z pamäte“ musí model ku každému faktickému tvrdeniu pripojiť relevantný zdroj, citáciu alebo konkrétny úryvok textu, z ktorého informácia pochádza. Ak systém nedokáže nájsť podporujúci dôkaz, mal by priznať neistotu namiesto vytvárania presvedčivo znejúcej, ale nepodloženej odpovede. Povinné citácie sú dnes mimoriadne dôležité najmä pri právnych AI systémoch, zdravotníckych aplikáciách, interných knowledge base chatbotov, customer supporte alebo compliance workflowoch, kde môže jediná nesprávna odpoveď spôsobiť reputačné, právne alebo finančné problémy.

Praktický príklad

Praktický príklad môže byť AI chatbot v e-commerce, ktorý komunikuje so zákazníkmi o reklamáciách a vrátení tovaru. Bez citovania zdrojov môže chatbot nesprávne odpovedať:

„Tovar môžete vrátiť do 60 dní.“

Aj keď je reálna lehota iba 30 dní. Pri správne navrhnutom systéme však AI najprv vyhľadá aktuálne informácie, odpoveď vytvorí iba na základe nájdeného dokumentu a zároveň uvedie konkrétnu časť obchodných podmienok, z ktorej informácia pochádza. Ak relevantný zdroj nenájde, odpovie napríklad:

„V dostupných dokumentoch som nenašiel informáciu o tejto podmienke.“

Multi-agent validácia

Čoraz populárnejší je validácia cez Multi-Agent Self-Verification. Namiesto jedného modelu odpoveď kontroluje viac AI agentov. Jeden generuje odpoveď, druhý overuje fakty, tretí analyzuje konzistentnosť a ďalší hodnotí bezpečnosť. Výhodou je vyššia presnosť, robustnejší systém a nižšie riziko jednej kritickej chyby. Nevýhodou sú vyššie náklady a väčšia latencia systému.

Praktický príklad

Predstavte si AI systém, ktorý automaticky pripravuje marketingové kampane pre e-commerce značku. Marketingový manažér zadá požiadavku:

„Vytvor reklamnú kampaň na nový produkt vrátane headline, claimov a CTA.“

Pri Multi-Agent Self-Verification workflowe odpoveď nekontroluje iba jeden model. Prvý AI agent vytvorí návrh kampane, druhý agent overí fakty a produktové informácie, tretí analyzuje konzistentnosť komunikácie s brand guidelines a ďalší agent kontroluje compliance pravidlá reklamných platforiem ako Meta Ads alebo Google Ads.

Systém tak dokáže odhaliť nesprávne produktové tvrdenia, neexistujúce benefity produktu, zavádzajúce marketingové claimy, alebo formulácie, ktoré môžu viesť k zamietnutiu reklamy.

Ak sa jednotlivé AI modely nezhodnú alebo identifikujú riziko, systém reklamu upraví, označí problémové časti, alebo ju odošle na schválenie marketérovi.

Monitoring a kontinuálne testovanie

Halucinácie sa často objavia až po nasadení systému do produkcie. Preto odborníci odporúčajú kontinuálne monitorovanie odpovedí, analýzu zlyhaní, pravidelné evaluácie, zber používateľského feedbacku a aktualizáciu knowledge base. Odborníci z Promptfoo zároveň upozorňujú na kritický problém. Mnohé firmy implementujú ochrany proti halucináciám, ale nemerajú ich efektivitu. Odporúčajú preto definovať testovacie scenáre, simulovať typické chyby, porovnávať rôzne stratégie a automatizovať evaluáciu. Kľúčová otázka znie:

„Ako kvantifikovať spoľahlivosť AI systému?“

Bez metrík totiž nemožno AI bezpečne škálovať.

RLHF a spätná väzba od ľudí

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) pomáha modelom lepšie rozlišovať kvalitné odpovede, nesprávne tvrdenia, rizikové formulácie a nevhodné reakcie. Práve RLHF stojí za výrazným zlepšením moderných chatbotov ako ChatGPT alebo Claude. 

Praktický príklad

AI chatbot pre customer support e-shopu, ktorý denne komunikuje so stovkami zákazníkov. Na začiatku môže chatbot generovať odpovede, ktoré síce znejú prirodzene, ale obsahujú nepresné informácie, nevhodný tón komunikácie alebo zavádzajúce odporúčania.

Pomocou RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) však support tím alebo AI tréneri označujú odpovede ako správne, nesprávne, užitočné, zavádzajúce, alebo nevhodné.

Model sa následne učí, ktoré odpovede sú kvalitné, aký tón komunikácie je vhodný, kedy priznať neistotu a ktoré formulácie môžu poškodiť zákaznícku skúsenosť.

Human-in-the-loop je stále aktuálny

Napriek všetkým technológiám sa odborníci zhodujú, že človek zostáva poslednou a najdôležitejšou bezpečnostnou vrstvou. Platí to najmä pri právnych odpovediach, zdravotníckych odporúčaniach, finančných rozhodnutiach alebo compliance procesoch. Moderné AI systémy preto čoraz častejšie používajú hybridný model: AI + validácia človekom.

Cieľom nie je odstrániť človeka, ale minimalizovať počet situácií, v ktorých musí zasahovať.

AI halucinácie dnes predstavujú jednu z najväčších prekážok pri nasadzovaní generatívnej umelej inteligencie do firemných procesov. Budúcnosť AI preto nespočíva v slepej dôvere modelom, ale v budovaní inteligentných a dôveryhodných AI riešení, ktoré dokážu pracovať s overenými informáciami, priznať neistotu a poskytovať konzistentné výsledky aj v náročných podnikových scenároch.