ИИ для фактчекинга: как проверять факты, источники и ответы нейросети

По данным базы исследователя Дамьена Шарлотена из HEC Paris, [1] к маю 2026 года было зафиксировано уже около 1490 судебных дел по всему миру, где сторона опиралась на выдуманный ИИ-материал, а также несуществующие прецеденты, фальшивые источники и придуманные цитаты. Только в США таких случаев больше 1000, и база пополняется каждую неделю.

Я Николай Волосянков, основатель университета удаленных профессий «Универус», работаю с нейросетями каждый день и учу этому других. И вот что могу сказать точно: ИИ, это отличный помощник для работы с информацией, но источником истины он не является. В статье расскажу, как использовать нейросети для проверки фактов грамотно, без иллюзий и без паники.

Автор

Редакция Универус

Что такое фактчекинг с помощью ИИ

Фактчекинг — это проверка конкретных утверждений на достоверность. Кто сказал? Когда? Откуда взялась цифра? Совпадает ли она с оригинальным источником?

Классически этим занимаются редакторы и журналисты вручную. Но это медленно. ИИ может ускорить процесс, разбить текст на отдельные утверждения, найти спорные места, подсказать, где искать подтверждение. Но финальное решение всегда остается за человеком.

Важно понять саму роль инструмента. Нейросеть для проверки фактов — это не всевидящий оракул, которому задаешь вопрос и узнаешь правду. Это ассистент, который берет на себя рутину: структурирует, сортирует, подсказывает направление поиска. А дальше уже человек открывает первоисточник и проверяет все сам.

Есть и хорошая сторона: современные модели с доступом к интернету, на примере ChatGPT*, Gemini*, Claude*, Perplexity, умеют давать ссылки прямо в ответе. И это во многом меняет ситуацию. Можно открыть ссылку и убедиться, что написано то, что модель процитировала. Именно так работает нейросеть AI Mode в Google.

Итог: использование ИИ для фактчекинга имеет смысл именно в такой связке — нейросеть делает подготовительную работу, человек принимает решение.

Как обычные люди собирают сайты и ботов на нейросетях и начинают зарабатывать онлайн

Вышел бесплатный 5-дневный онлайн-мастер-класс, на котором показывают, как за несколько вечеров собрать простой сайт или бота с платной подпиской и подключёнными платежами — без опыта в программировании.

Николай Волосянков — автор проектов на нейросетях, основатель онлайн-университета интернет-профессий Universus.

Что разбирают за 5 дней мастер-класса:

• ✓ Как устроены нейросети простыми словами и почему сейчас на них строят новые онлайн-сервисы.
• ✓ Пошагово показывают, как из обычной идеи сделать рабочий сайт: от текста и дизайна до первых пользователей.
• ✓ Как подключить оплату и платную подписку, чтобы сайт или сервис могли приносить деньги автоматически.
• ✓ Как собрать бота в популярных мессенджерах, который отвечает людям и принимает оплату без участия владельца.
• ✓ Какие реальные способы заработка используют участники: от первых продаж в течение недели до стабильного дохода с цифрового актива.

Записаться на мастер-класс

Уже начали обучение 12 350 человек

Почему нейросети ошибаются, галлюцинируют и придумывают источники

Данное явление называется галлюцинацией. Модель выдает правдоподобную, но ложную информацию, делая это уверенно, с деталями, иногда со ссылками на несуществующие источники. Подробнее о природе этого явления в статье про галлюцинации ИИ.

В сентябре 2025 года исследователи OpenAI выпустили работу «Почему языковые модели галлюцинируют». [2] Главный вывод был такой: галлюцинации, не случайный сбой, это следствие самого принципа обучения. Модель поощряют угадывать: уверенный ответ лучше, чем честное «не знаю». Система усваивает эту привычку и переносит ее на реальные запросы.

Масштаб проблемы показало и исследование Стэнфорда «Большие юридические выдумки» (опубликовано в Journal of Legal Analysis в 2024 году). [2] С помощью ИИ моделей было проведено более 800 000 верифицируемых юридических вопросов. В итоге, на специфических запросах о реальных судебных делах ChatGPT галлюцинировал в 58% случаев, Llama — в 88%. То есть модели ошибались чаще, чем были правы.

По собственным тестам OpenAI, [3] которые были проведены в апреле 2025 года, на бенчмарке PersonQA новая модель o3 галлюцинировала в 33% случаев, o4-mini — в 48%. Старая o1 — в 16%. Парадокс в том, что новые «думающие» модели иногда врали больше, потому что делали больше утверждений.

Отдельная история — выдуманные ссылки на источники. Модель знает, как должна выглядеть правильная ссылка или цитата. Она генерирует что-то похожее по форме, даже если за этим ничего нет. Именно поэтому ссылка может открываться и вести не туда или не открываться вообще и выдавать ошибку Not Found 404.

Какие задачи можно поручить ИИ при проверке фактов

ИИ плохо работает в качестве оракула. Но как ассистент, который берет на себя рутину, очень даже хорошо. Вот 4 задачи, где нейросеть реально экономит время.

Разбить текст на проверяемые утверждения

Шаг 1: вытащить из текста то, что вообще можно проверить.

Промпт: «Раздели этот текст на отдельные фактические утверждения. Отдели факты от мнений. На выходе предоставь мне список конкретных тезисов».

С ними уже можно работать по одному. К примеру: мнения проверить нельзя, это оценка. А вот «выручка компании выросла на 40% в июне 2026 года» — это утверждение, которое либо подтверждается документами, либо нет.

Найти даты, цифры, имена, цитаты и спорные тезисы

Шаг 2: выделить самое рискованное.

Числа, даты, имена, прямые цитаты и громкие заявления, это все первые кандидаты на ошибку.

Промпт вроде «Выпиши все цифры, даты, имена и прямые цитаты из текста в виде таблицы» собирает их в одном месте. Ничего не потеряется, и каждый пункт можно сверить отдельно.

Подобрать источники для ручной проверки

Шаг 3: ищем подтверждение.

Промпт: «Для каждого утверждения предложи тип источника, который мог бы его подтвердить» — и модель назовет: годовой отчет, реестр, научная статья, пресс-релиз компании. А дальше просто идем по ссылке и проверяем самостоятельно.

Здесь хорошо помогают инструменты с доступом к интернету. Вот список нейросетей для поиска информации, которые дают подтверждение прямо в ответе.

Сравнить версии и найти противоречия

Шаг 4: ищем расхождения в 2 или более текстах.

Промпт: «Сравни эти 2 (или более) материала и укажи, где данные противоречат друг другу». Противоречие — это главный сигнал. Как минимум один источник ошибается, и оба стоит перепроверить.

Инструменты и подходы для проверки фактов

Запомните, что идеального и единственного ИИ инструмента нет. Всегда работает комбинация.

Поиск по первоисточникам и официальным данным

Золотое правило фактчекинга (дойти до первоисточника) не менялось десятилетиями. Не до пересказа, а до оригинала — исследования, пресс-релиза, реестра, документа. Модели с веб-поиском помогают находить направление, но ссылку нужно открывать самому и читать, что там написано. Бывает, ссылка живая, а нужного факта в ней нет, и это один из самых распространенных случаев.

Кросс-проверка между несколькими моделями

Задайте один и тот же вопрос ChatGPT*, Claude* и Gemini*. Если ответы совпадают, это хороший знак, хотя и не гарантия. А вот если модели расходятся в фактах, то это уже красный флаг.

Кто-то из моделей явно «додумывает». Расхождения почти всегда указывают на слабое место, которое стоит проверить вручную.

Математическая и логическая проверка

С арифметикой у языковых моделей отношения неоднозначные. Если в тексте есть расчеты, то проверять их лучше отдельно, вручную или через WolframAlpha (база знаний, которая в отличие от обычных поисковиков не выдает ссылки, а самостоятельно вычисляет точные ответы на сложные вопросы из мира науки, математики, инженерии и статистики). Простой пример: если написано, что показатель вырос с 25 до 47 и это «рост на 45%» — пересчитайте. На деле (47−25)/25 = 88%. Несовпадение в цифрах почти всегда означает ошибку в данных, или сознательное искажение.

Пошаговый сценарий проверки статьи, новости или отчета

Вот порядок действий, который использую сам.

• Шаг 1. Разбейте текст на блоки. Не загружайте большую статью целиком — модель «забудет» начало к концу. Делите на куски по 2–3 тысячи знаков.
• Шаг 2. Выделите проверяемые утверждения. Попросите ИИ отделить факты от мнений и составить список.
• Шаг 3. Соберите риски в таблицу. Цифры, даты, имена, цитаты — отдельным списком. Это будет чек-лист для ручной проверки.
• Шаг 4. Найдите первоисточник по каждому пункту. Пусть ИИ подскажет, где искать, но открывайте ссылки сами.
• Шаг 5. Сверьте цитаты дословно. Ищите не пересказ, а точную формулировку в оригинале. Даже одно измененное слово может исказить смысл.
• Шаг 6. Проверьте расчеты отдельно. Вручную или через WolframAlpha.
• Шаг 7. Сделайте кросс-проверку. Спорные места прогоните через вторую LLM модель. Если ответы расходятся — ищите первоисточник.
• Шаг 8. Вынесите вердикт сами. ИИ подготовил материал, собрал список, предложил направление. Решение остается за человеком.

Чек-лист: как понять, что нейросеть уверенно врет

Ниже самые тревожные признаки, на которые чаще всего я обращаю внимание:

• ссылка не открывается или ведет не туда;
• ссылка живая, но нужного факта в ней нет — самый частый и коварный случай;
• слишком гладкая, «идеальная» цитата без указания страницы, даты, контекста;
• ответ меняется при повторном вопросе в новом чате, значит, модель не знает — она угадывает;
• модель не может объяснить, откуда взяла факт, и уходит в общие слова;
• цифры не сходятся при простой перепроверке;
• разные модели дают разные факты на один и тот же вопрос;
• максимально уверенный тон на узкую или редкую тему.

Исследование UC San Diego (февраль 2026 года) протестировало модели на вопросах по реальным новостным событиям: [4] модели галлюцинировали в 60% случаев, когда ответы не были частью исходных обучающих данных. Авторы описали это как критическое ограничение для любой задачи, где важна точность.

Отдельный бенчмарк по 9 моделям (апрель 2026 года, 5000 промптов) показал: [5] хуже всего модели справляются именно с точностью цитирования — это самая проблемная категория задач среди всех протестированных. То есть там, где ссылки и источники важнее всего, ошибок больше.

Если у вас сработал хотя бы один пункт из вышеуказанных — не публикуйте статью, пока не проверили ее вручную.

Что нельзя считать доказательством

Здесь прямо по фактам:

• ответ нейросети — не доказательство. Даже со ссылками. Даже с подробностями. Уверенность модели вообще не связана с правдой;
• согласие нескольких моделей — тоже не доказательство. Все они могли обучаться на одних и тех же данных с одной и той же ошибкой — и дружно ее повторяют;
• наличие ссылки — не доказательство, пока вы ее не открыли. «Исследование Гарварда», на которое ссылается ИИ, вполне может не существовать.
• Доказательство — это только первоисточник, который пользователь открыл сам и прочитал. Все остальное — гипотезы!

Эту логику стоит встроить в любой рабочий процесс, где нейросеть помогает с текстом или данными.

Заключение

Нейросетей для фактчекинга существует уже достаточно, и они реально ускоряют работу с информацией. Но ни одна из них не заменяет ручную проверку по первоисточнику — это важно понимать с самого начала.

ИИ хорошо делает черновую работу:

• разбивает текст;
• находит риски;
• подсказывает, где искать.

Но принимает решение человек. И только в такой связке это работает.

Галлюцинации заложены в саму природу языковых моделей, и исследования показывают: проблема никуда не уходит даже с самыми новыми и продвинутыми версиями. [2] Поэтому правило простое:

• использовать нейросеть как помощника;
• проверять важное вручную;
• не публиковать то, что не подтверждено первоисточником.

Освоить эти приемы несложно. На курсах «Универус» мы разбираем их на практике с реальными промптами, примерами и сценариями работы с разными типами текстов.

Отзывы от учеников «Универус»

«Раньше вставляла цифры из ChatGPT в статьи и не задумывалась. После курса стала проверять каждый факт по первоисточнику. Один раз это спасло от публикации выдуманной статистики — клиент точно бы заметил. Подача на курсе простая, все по делу, без лишней теории».

Марина, копирайтер, Москва

«Пришел на курс, чтобы разобраться в нейросетях с нуля. Главное, что вынес: обязательно проверять цифры и ссылки самому. Теперь использую несколько моделей и сравниваю ответы. Наверное, это самый полезный навык за последние годы — и он реально применяется каждый день».

Игорь, 54 года, Екатеринбург

«Работаю с отчетами, и цена ошибки высокая. На курсе показали пошаговый сценарий проверки. Как разбить текст, выделить риски, сверить по источникам. Внедрила в работу своего отдела, стали ловить нестыковки еще до сдачи. Спасибо за практику, а не общие слова».

Анна, маркетолог, Санкт-Петербург

«Скептически относился к теме курса, думал, будет реклама. Но дали реальные инструменты: промпты для фактчекинга, кросс-проверку, работу с первоисточниками. Теперь ИИ у меня не „всезнайка“, а нормальный рабочий помощник. Стал тратить меньше времени на проверку и при этом допускаю меньше ошибок».

Дмитрий, предприниматель, Новосибирск

*Официально недоступны на территории РФ