«Галлюцинации» ИИ как новая форма эпистемической ошибки

Александр Анатольевич Шевченко

doi:10.47850/RL.2025.6.4.93-98

Авторы

Александр Анатольевич Шевченко Институт философии и права СО РАН (г. Новосибирск)

DOI:

https://doi.org/10.47850/RL.2025.6.4.93-98

Ключевые слова:

галлюцинации ИИ, эпистемическая ошибка, стохастический попугай, теория суждения, эпистемическая ответственность, философия искусственного интеллекта

Аннотация

В статье предлагается трактовка галлюцинаций в языковых моделях не как простого следствия статистической природы ИИ, а как новой формы эпистемической ошибки, активно порождающей ложные убеждения под видом достоверного знания. Автор критикует метафору «стохастического попугая», которая сводит деятельность ИИ к пассивному воспроизведению данных без претензии на истину, и демонстрирует, что продукты ИИ функционально эквивалентны суждениям как источники знания. Признание галлюцинаций формой ошибки позволяет перейти от узкотехнических проблем к вопросам эпистемической ответственности, структурных дефектов в производстве знания и социальных последствий доверия машинному «суждению».

Биография автора

Александр Анатольевич Шевченко, Институт философии и права СО РАН (г. Новосибирск)

доктор философских наук, ведущий научный сотрудник

Библиографические ссылки

Кант, И. (1964). Сочинения: в 6 т. Т. 3: Критика чистого разума. М.: Изд-во «Мысль».

Kant, I. (1964). Collected Works. In 6 vols. Vol. 3. Critique of Pure Reason. Moscow.

Barassi, V. (2024). Toward a Theory of AI Errors: Making Sense of Hallucinations, Catastrophic Failures, and the Fallacy of Generative AI. [Online]. Harvard Data Science Review, (Special Issue 5). Available at: https://www.researchgate.net/publication/383732733_

Toward_a_Theory_of_AI_Errors_Making_Sense_of_Hallucinations_Catastrophic_Failures_and_the_Fallacy_of_Generative_AI (Accessed: 10.10.2025).

Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’21), 3-10 March 2021. Virtual Event. Canada. ACM, New York, NY, USA. Pp. 610-623. DOI: 10.1145/3442188.3445922.

Dennett, D. C. (1987). The Intentional Stance. Cambridge. MA: MIT Press.

Mackie, J. L. (1977). Ethics: Inventing Right and Wrong. London. Penguin.

Matilal, B. K. (1986). Perception. An Essay on Classical Indian Theories of Knowledge. Oxford. Clarendon Press.

Šekrst, K. (2024). Chinese Chat Room: AI Hallucinations, Epistemology and Cognition. Studies in Logic, Grammar and Rhetoric. University of Białystok. Vol. 69. No. 1. Pp. 365-381. DOI: 10.2478/slgr-2024-0029.

Herrmann, D. A., Levinstein, B. A. (2025). Standards for Belief Representations in LLMs. Philosophy and Machine Learning. Vol. 35. No. 5. DOI: 10.48550/arXiv.2405.21030.

Wachter, S., Mittelstadt, B., Russell, C. (2024). Epistemic Challenges of Large Language Models. AI & Society. Vol. 39. No. 1. Pp. 55-72.