15 טעויות ש-ChatGPT, Gemini ו-Claude עדיין עושים: איך לזהות מידע שגוי מ-AI

פתחתם את ChatGPT, שאלתם שאלה, קיבלתם תשובה שנשמעת מצוינת — ואז גיליתם שמשהו בה פשוט לא מסתדר. מידע שגוי מ-AI הוא תופעה שכל משתמש נתקל בה בשלב מסוים: אולי מחיר שגוי, אולי תאריך מפוקפק, אולי קישור שמוביל לשום מקום.

הדבר הזה לא קרה כי בחרתם בגרסה הלא נכונה, ולא כי לא ידעתם לשאול נכון. כלי AI כמו ChatGPT, Gemini ו-Claude מייצרים מידע שגוי מסיבות שקשורות ישירות למבנה שלהם — ועד שלא מבינים מה קורה שם, קשה לדעת מתי לסמוך עליהם ומתי לא.

המאמר הזה לא בא להרתיע אתכם מ-AI. להפך — ברגע שמבינים איפה הכלים האלה חזקים ואיפה הם נוטים לפספס, אפשר להשתמש בהם הרבה יותר חכם. אז בואו נתחיל.

למה מתקבל מידע שגוי מ-AI בכלל?

כדי להבין את הבעיה, צריך לדעת מה בעצם קורה מאחורי הקלעים. מודל שפה גדול (LLM) — הטכנולוגיה שמניעה את ChatGPT, Gemini ו-Claude — לא עובד כמו מנוע חיפוש. הוא לא ניגש לאיזשהו מסד נתונים של עובדות ושולף תשובות. הוא עושה משהו אחר לגמרי: הוא צופה מה המילה הבאה הסבירה ביותר בהמשך המשפט.

על בסיס מיליארדי טקסטים שראה בשלב האימון, המודל למד אילו מילים בדרך כלל מגיעות אחרי אילו מילים. כשאתם שואלים אותו שאלה, הוא בונה תשובה שנשמעת הכי הגיונית — לא תשובה שהוא "יודע" שהיא נכונה.

כשהנושא מוכר ויש עליו הרבה חומר בנתוני האימון, התוצאה לרוב מדויקת. כשהנושא פחות מוכר, עדכני, או ספציפי מדי — המודל ממשיך לבנות תשובה שנשמעת הגיונית, גם אם היא שגויה לחלוטין. הוא לא יגיד לכם "אני לא יודע". הוא יכתוב תשובה בטון בטוח, שמשדרת ביטחון שלא מצביע כלל על כך שהוא אינו בטוח.

בעולם ה-AI קוראים לתופעה הזו "הזיות" (Hallucinations). לפי מדדי Vectara, שמפרסמים השוואה שוטפת של שיעורי הזיות בין המודלים המובילים, גם הדגמים הטובים ביותר ממשיכים לייצר שגיאות עובדתיות בחלק מהתשובות. בנושאים שדורשים מידע ספציפי ועדכני — המספרים עולים משמעותית.

מתי ChatGPT ו-Gemini הכי נוטים לטעות?

לא כל שאלה מסוכנת באותה מידה. יש תחומים שבהם AI חזק, ויש תחומים שבהם הסיכוי לטעות עולה משמעותית.

חדשות ואירועים עדכניים. מודלים ללא גישה לחיפוש באינטרנט מוגבלים לידע שהיה זמין להם בזמן האימון. לכן אירועים חדשים עלולים להיות חסרים או לא מדויקים — והמודל לא תמיד מציין זאת. לפעמים הוא עונה בביטחון מלא על שאלה שאין לו בסיס אמיתי לענות עליה.

מחקרים ומאמרים אקדמיים. זה אחד המלכודות הנפוצות ביותר. AI יכול לפרט כותרת מחקר, שם חוקר ושנת פרסום — כשכל אחד מהם בדוי לחלוטין. בית המשפט הטיל קנס של 5,000 דולר על עורך דין אמריקאי שהגיש לתיק בית משפט פסקי דין שהמציא ChatGPT. הציטוטים נשמעו אמיתיים לגמרי. אף אחד מהם לא היה קיים.

מספרים וסטטיסטיקות. שאלתם כמה עולה משהו? מה שיעור ההצלחה של טיפול מסוים? בדקו. כלי AI נותנים מספרים שנשמעים סבירים — אבל "נשמע סביר" לא אומר "נכון".

רפואה וחוק. בתחומים כמו רפואה ומשפט חשוב במיוחד לבדוק מידע שמתקבל מ-AI, משום שטעות בתשובה עלולה להוביל להחלטות שגויות. מחקרים שונים מצאו שמודלי AI עדיין עלולים לטעות גם בתחומים רגישים, ולכן לא מומלץ להסתמך עליהם כמקור יחיד בנושאים כאלה. מחקרים בתחום המשפט הראו שגם מערכות AI מתקדמות עלולות לייצר ציטוטים או מידע לא מדויק, ולכן נדרש תמיד אימות אנושי — כמו בפרשת עורך הדין האמריקאי שהוזכרה קודם. שימוש ב-AI לעסקים ולמטלות מקצועיות יכול להיות יעיל מאוד — כל עוד יודעים היכן לעצור ולבדוק.

אנשים ספציפיים. AI יכול לערבב בין אנשים בעלי שמות דומים, לייחס לאחד תפקיד שהחזיק האחר, או לשייך לאדם ציטוט שהוא מעולם לא אמר. ובדיוק כמו ביתר המקרים — בטון שמשדר ביטחון מוחלט.

מתי כן אפשר לסמוך על AI?

אבל חשוב לומר גם את הצד השני: יש המון מצבים שבהם AI הוא כלי מעולה, ומי שיודע לנצל אותם נכון חוסך המון זמן. הנה איפה הוא באמת נותן ערך:

כתיבה ועריכה. ניסוח מייל, שיפור פסקה, תרגום, כתיבה בסגנון מסוים — אלו הדברים שה-AI עושה ממש טוב. כאן הוא לא צריך לדעת עובדות. הוא צריך לשלוט בשפה, וזה בדיוק מה שהוא עשה מיליוני פעמים בזמן האימון שלו.

הסברים של מושגים כלליים. מה זה ריבית דריבית? איך עובד מנוע בעירה פנימית? מה ההבדל בין שני מונחים? על נושאים שלא השתנו ושיש עליהם הרבה חומר כתוב — התשובות לרוב מדויקות ושימושיות.

סיעור מוחות ורעיונות. צריכים נקודות לפרזנטציה, כיוונים לפרויקט, אפשרויות לפתרון בעיה? כאן כלי AI מצטיינים. הם לא צריכים לדייק — הם צריכים לגוון ולהציע. וזה הם עושים טוב.

סיכומים של טקסט שסיפקתם. "תסכם לי את המסמך הזה" שונה לחלוטין מ"מה כתוב על הנושא הזה". כשהמודל מסכם טקסט שהוא מקבל מכם, הוא עובד על בסיס מוגדר — ולא צריך להמציא כלום.

15 טעויות נפוצות שאנשים עושים עם AI

לפעמים מה שמחמיר את הבעיה הוא לא רק מה שה-AI עושה, אלא איך אנחנו משתמשים בו. הנה הטעויות שחוזרות הכי הרבה:

• להאמין לציטוטים בלי לאמת. AI נוטה לפרט מקורות שנשמעים מהימנים. תמיד חפשו את הכותרת המדויקת לפני שאתם מסתמכים עליה.
• לשאול על אירועים עדכניים. מידע שקרה אחרי תאריך האימון של המודל לא אמין — גם אם התשובה נשמעת שוטפת.
• להעתיק מספרים ישירות לדוח. כל נתון מספרי שה-AI נותן צריך אימות ממקור ראשוני.
• לקבל ייעוץ רפואי. מודלי AI כלליים כמו ChatGPT, Gemini ו-Claude אינם מיועדים להחליף אבחון או ייעוץ רפואי מקצועי. לשאלות בריאות — רופא.
• לקבל ייעוץ משפטי. פסקי דין, חוקים, זכויות — נושאים שטעות בהם יכולה לעלות ביוקר. עורך דין.
• לא לבדוק שמות ותפקידים. AI יכול לשייך לאדם תפקיד, ציטוט, או הישג שלא שייך לו.
• להניח שהוא מכיר מחירים עדכניים. מחירי מוצרים, שכר דירה, שערי מטבע — הכל משתנה. ה-AI לא מעודכן.
• לשאול שאלה מורכבת ולא לפרק את התשובה. ככל שהשאלה רחבה יותר, כך גדל הסיכוי שחלק מהתשובה לא מדויק.
• לחשוב ש"ביטחון = נכון". AI נוסח תשובות בצורה בטוחה גם כשהוא שוגה. זה חלק מהעיצוב שלו.
• לסמוך על קישורים שה-AI נותן. URL שנשמע הגיוני יכול פשוט לא להתקיים. בדקו שהקישור אכן קיים לפני שאתם לוחצים עליו.
• לא לשים לב לתאריך האימון. במודלים רבים ניתן למצוא מידע על תקופת הידע שלהם, אך לא כולם מציגים תאריך חיתוך ברור. כדאי לבדוק — ולהניח שמידע עדכני דורש אימות נפרד.
• לבקש ממנו לאמת את עצמו. "האם אתה בטוח?" לא עוזר. המודל יאמר כן גם כשהתשובה שגויה.
• לשאול על חוקים ותקנות ישראליות. רוב נתוני האימון הם באנגלית. הספציפיות הישראלית לרוב חלקית בלבד.
• לא להשוות בין כלים שונים. אם ChatGPT ו-Gemini נותנים תשובות שונות לאותה שאלה — זה סימן לבדוק.
• לשאול שאלות עובדתיות כאילו ה-AI הוא מנוע חיפוש. כשצריכים מידע עדכני ומדויק — בדקו במנוע חיפוש או באתר אמין, לא רק ב-AI.

ChatGPT, Gemini ו-Claude — כל אחד שוגה קצת אחרת

שלושת הכלים הגדולים בנויים על ארכיטקטורה דומה ונוטים לאותה תופעת הזיות — אבל כל אחד מהם נוטה לטעות בתחומים שונים:

נקודה חשובה: כשמשתמשים בגרסאות שכוללות גישה לאינטרנט, שיעור השגיאות יורד משמעותית. כשהמודל "עוגן" לתוצאות חיפוש ממשיות ולא מסתמך רק על זיכרון האימון שלו — הוא מייצר פחות שגיאות עובדתיות. כלים עם גישה למידע עדכני או למקורות חיצוניים יכולים לצמצם חלק מהטעויות, אבל הם עדיין אינם חסינים לחלוטין.

איך לגרום ל-AI לטעות פחות

יש דברים שאתם יכולים לעשות בצד שלכם כדי לקבל תשובות מדויקות יותר. זה לא קסם, אבל זה עובד:

תנו יותר הקשר. ככל שהשאלה ספציפית ומפורטת יותר, כך המודל פחות צריך "למלא פערים". "מה דעתך על ביטוח?" היא שאלה רחבה. "מהם השיקולים העיקריים בבחירת ביטוח בריאות פרטי לגבר בן 35 עם ילדים?" היא שאלה שמשאירה פחות מקום לניחושים.

שאלו שאלה אחת בכל פעם. שאלות ארוכות שמכילות כמה בקשות גורמות למודל לנסות לענות על הכל — ועשויות לייצר תשובה שחלקה מדויק וחלקה לא. עדיף לפרק.

בקשו מקורות. "תן לי מקורות לטענה הזו" לא מבטיח מקורות אמיתיים — אבל כן מוביל לרוב לתשובה זהירה יותר, ומאפשר לכם לבדוק מה שקיבלתם.

בקשו שיציין אי-ודאות. "אם אתה לא בטוח בנושא — אמור זאת" הוא הוראה שעוזרת. מודלים רבים מגיבים לזה ומתחילים לסייג טענות שהם פחות בטוחים בהן.

הפעילו חיפוש אינטרנט כשצריך מידע עדכני. ChatGPT ו-Gemini מציעים אפשרות חיפוש. לשאלות שקשורות לאירועים, מחירים, או מידע עדכני — זה שימוש הרבה יותר בטוח מלסמוך על הזיכרון הפנימי של המודל.

מיתוסים שכדאי לסגור

"הגרסה החדשה כבר לא טועה." הגרסאות החדשות שופרו משמעותית — אבל מחקרים מצביעים על כך שגם המודלים החדשים ממשיכים לייצר הזיות, ונראה שלא ניתן לבטל אותן לחלוטין בארכיטקטורת LLM הקיימת. מחקר מ-2025 אף הראה שמודלי "חשיבה" מתקדמים, שאמורים לפתור בעיות מורכבות, לפעמים מייצרים יותר שגיאות עובדתיות — כי הם ממלאים פערי ידע בפרטים שנשמעים הגיוניים.

"הביטחון של ה-AI מעיד על הדיוק שלו." זו הנקודה שהכי שווה לזכור. ה-AI נוסח תשובות בצורה בטוחה כי כך הוא בנוי — לא כי יש לו דרך לדעת שהוא צודק. ביטחון בתשובה ודיוק שלה הם שני דברים שלא קשורים אחד לשני.

"Gemini בטוח יותר כי הוא של גוגל." גם Gemini נוטה להזיות. היתרון שלו הוא השילוב עם חיפוש גוגל — לא העובדה שהוא שייך לגוגל. כשמשתמשים בו ללא חיפוש, הוא מייצר שגיאות כמו כל האחרים.

"AI לא יכול להמציא פרטים כל כך ספציפיים." ממש יכול, ולמעשה הספציפיות היא חלק מהבעיה. שמות של אנשים, כותרות מאמרים עם מספרי עמודים, תאריכים מדויקים — ככל שהפרטים יותר ספציפיים, כך התשובה נשמעת יותר מהימנה, וכך קשה יותר לזהות שהם בדויים.

צ'קליסט — איך לזהות מידע שגוי מ-AI לפני שמסתמכים עליו

אחרי שקיבלתם תשובה מ-AI, שאלו את השאלות הבאות:

• ← יש בתשובה מספרים, אחוזים או סטטיסטיקות? ← בדקו אותם ישירות בגוגל.
• ← יש ציטוטים או הפניות למחקרים? ← חפשו את הכותרת המדויקת — לא את הנושא.
• ← השאלה נוגעת לאירועים מהתקופה האחרונה? ← בדקו במנוע חיפוש או באתר חדשות אמין.
• ← מדובר בנושא רפואי, משפטי או פיננסי? ← גשו לאיש מקצוע.
• ← שאלתם על אדם ספציפי? ← בדקו ישירות בוויקיפדיה או במקור ראשוני.
• ← ה-AI נתן קישור? ← בדקו שהקישור אכן קיים לפני שאתם לוחצים עליו.

כלל פשוט: ככל שהתוצאות של טעות יכולות להיות יקרות יותר — כך חשוב יותר לבדוק. להיעזר ב-AI לניסוח מייל? אפשר לסמוך. לבסס עליו החלטה רפואית? בשום אופן לא.

שאלות נפוצות

האם AI ישתפר בעתיד?
כן — המודלים משתפרים כל הזמן, ושיעורי ההזיות כבר ירדו בצורה ניכרת בשנים האחרונות. אבל מחקרים מצביעים על כך שבארכיטקטורה הנוכחית לא סביר שהזיות ייעלמו לחלוטין. המטרה היא הפחתה מתמשכת, לא ביטול.

אם ל-AI יש גישה לאינטרנט — זה פותר הכל?
לא הכל, אבל זה משפר משמעותית. כשהמודל מחובר לחיפוש, הוא מסתמך על תוצאות ממשיות ולא רק על זיכרון האימון — ושיעורי השגיאות יורדים בצורה ניכרת. עדיין שווה לבדוק מידע קריטי.

האם ChatGPT שונה מ-Gemini ו-Claude?
כולם מבוססים על עקרון דומה ויש להם את אותה בעיית הזיות. ההבדל הוא בתחומים שבהם כל אחד חזק יותר וזהיר פחות — ראו את הטבלה למעלה. בכולם, ההשוואה בין ChatGPT ל-Gemini מראה שאין "מנצח מוחלט".

אם AI טועה — למה בכלל להשתמש בו?
כי הוא מצטיין בדברים שלא דורשים דיוק עובדתי — כתיבה, ניסוח, רעיונות, סיכומים. לפי השימוש בו לעבודה, רוב הערך מגיע בדיוק מהדברים האלה. השאלה היא לא "האם לסמוך עליו" — אלא "על מה לסמוך עליו".

AI הוא כלי חכם — אבל לא מקור אמת מוחלט

התמצית של כל מה שכתבנו כאן היא פשוטה: AI לא בודק אמת כמו מנוע חיפוש או מקור אנושי — הוא מייצר תשובה לפי דפוסים שלמד. ברוב הזמן זה עובד נהדר. לפעמים זה מוביל לשגיאות שנשמעות בדיוק כמו עובדות.

ב-GameTech אנחנו משתמשים בכלי AI באופן קבוע — לניסוח, לרעיונות, לסיכומים. אבל כל נתון עובדתי שמופיע במאמרים שלנו נבדק מול מקורות אמינים לפני הפרסום. לא משום שאנחנו לא סומכים על הכלים, אלא משום שאנחנו מכירים את המגבלות שלהם ויודעים מתי נדרש אימות אנושי.

אם אתם רוצים לשפר עוד את אופן השימוש שלכם בכלים האלה, קראו גם על כלי AI חינמיים לישראלים ב-2026 ועל איך לכתוב פרומפטים שמקבלים תשובות טובות יותר.