Halucynacje AI to zjawisko polegające na generowaniu przez systemy sztucznej inteligencji informacji, które brzmią wiarygodnie i spójnie językowo, lecz są nieprawdziwe, zmyślone i nie mają oparcia w rzeczywistych danych. W przeciwieństwie do błędów wynikających z literówek czy niepoprawnej składni, halucynacje AI są szczególnie problematyczne, ponieważ często trudno je odróżnić od poprawnych odpowiedzi bez dodatkowej weryfikacji. Halucynacje AI wynikają przede wszystkim ze sposobu działania modeli językowych, które nie „rozumieją” świata w ludzkim sensie, lecz przewidują najbardziej prawdopodobne ciągi słów na podstawie danych treningowych. Jeśli w tych danych występują luki, sprzeczności lub nadreprezentowane wzorce, model może tworzyć treści pozornie logiczne, ale faktycznie fałszywe.
Halucynacje AI mogą prowadzić do dezinformacji, błędnych decyzji oraz utraty zaufania do narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Problem ten jest istotny zwłaszcza w obszarach wymagających wysokiej precyzji, takich jak prawo, medycyna czy analiza danych. Z tego powodu kluczowe staje się stosowanie mechanizmów weryfikacji, ograniczanie nadmiernej pewności odpowiedzi oraz edukowanie użytkowników w zakresie krytycznego podejścia do treści generowanych przez AI. Halucynacje AI nie są więc jedynie techniczną niedoskonałością, lecz wyzwaniem komunikacyjnym i poznawczym, które wymaga świadomego weryfikowania i zarządzania.
