Почему нейросети так ужасно врут в списках литературы

Всё дело в том, как работают большие языковые модели. Они не «знают» факты — они предсказывают следующее слово, основываясь на вероятности.

Когда вы просите ChatGPT: «Дай список литературы по теме X», модель не идёт в библиотеку. Она конструирует ссылку из вероятных элементов: реальный автор + реальный журнал + правдоподобное название + похожий год. Получается идеальная фальшивка, которую почти невозможно отличить от настоящей без проверки.

Исследователи из МГУ подтверждают: частота таких «галлюцинаций» в библиотечных задачах может достигать 95%, но правильная настройка запросов (промптов) позволяет снизить этот показатель [1].

Как правильно формулировать запрос (чтобы меньше врали)

❌ Плохой запрос: «Напиши список литературы диплома по экономике»

✅ Хороший запрос:

«Сгенерируй список литературы по теме "[твоя тема]". НО: ты будешь выдумывать ссылки. Я это знаю. Просто покажи, как примерно должны выглядеть источники: автор, название, журнал/издательство, год. Реальные источники я найду сам».

Самый надёжный способ: попросить нейросеть не генерировать список, а предложить поисковые запросы для поиска литературы в eLibrary, КиберЛенинке или Google Scholar.