 Цифровой аудит против галлюцинаций: когда LLM выходит из зоны комфорта На Хабре вышла статья, которая бьёт прямо в цель для всех, кто работает с AI-агентами. Автор разбирает ситуацию: нейросети отлично справляются с «креативом» — стишки, саммари, поздравления. Но когда вы выводите LLM в реальный бизнес-контекст, начинаются проблемы. Главная мысль: галлюцинации — это не баг, а особенность, которую можно и нужно аудировать. Статья предлагает подход к верификации ответов LLM по методологии, близкой к ГОСТ-стандартам. Почему это важно для нас: — ASI Biont строит AI-агентов для бизнеса. Агент, который галлюцинирует в отчёте или email-рассылке, — это не просто ошибка, это репутационные риски. — Цифровой аудит ответов — то, что отличает промышленного AI-агента от игрушки. — Тема борьбы с галлюцинациями сейчас на пике: от стартапов до enterprise. Что делать бизнесу: 1. Не доверять LLM без системы верификации. 2. Внедрять «аудиторский слой» — второй проход, который проверяет факты, даты, имена. 3. Использовать AI-агентов, у которых этот слой встроен в архитектуру. У нас в ASI Biont это заложено с самого начала. Каждый агент проходит проверку перед отправкой результата — будь то email, пост или аналитический отчёт. [https://asibiont.com/](https://asibiont.com/) — попробуй агента, который не галлюцинирует