Zjawisko to, określane jako halucynacja AI, zdarza się szczególnie przy firmach o niskiej lub niespójnej obecności w wiarygodnych źródłach — model, nie mając pewnych danych, czasem „domyśla” się faktów na podstawie podobnych firm z branży, co prowadzi do błędnych informacji o ofercie, cenach czy lokalizacji. Pierwszym krokiem naprawczym jest zawsze audyt spójności danych firmy w sieci — nazwa, adres, opis usług muszą być identyczne na stronie własnej, w Google Business, w mediach społecznościowych i w katalogach branżowych, bo sprzeczne dane są jedną z głównych przyczyn halucynacji. Kolejnym krokiem jest wzmocnienie ustrukturyzowanych danych (schema Organization, sameAs, Wikidata), które dają modelowi jednoznaczne, weryfikowalne źródło zamiast pola do domysłów. W przypadku poważniejszych, powtarzających się błędów pomaga też bezpośrednie zgłoszenie feedbacku w narzędziach takich jak ChatGPT czy Gemini, choć nie gwarantuje to natychmiastowej korekty. Traktujemy monitoring halucynacji jako rozszerzenie naszego regularnego audytu widoczności AI, o którym już wspominaliśmy w innych pytaniach FAQ.
Co robicie, jeśli model AI (np. ChatGPT czy Gemini) podaje nieprawdziwe informacje o firmie klienta?
