НедвИИж | Алексей Гатин об ИИ в недвижимости

KPMG отозвала свой отчёт про AI - он оказался полон AI-галлюцинаций Галлюцинация у нейросети - это когда модель придумывает не просто факт, а целое обоснование под него: выстраивает связную логическую цепочку поверх информации, которой не существует. Поэтому она коварнее обычной фактической ошибки. Ошибку видно, а стройное ложное рассуждение читается как правда. ⚡️ Что случилось KPMG ещё в октябре 2025 выпустила отчёт «Total Experience: Redefining Excellence in the Age of Agentic AI» про то, как корпорации внедряют AI. Проверили его только сейчас. Это немного странно, что проверили спустя 9 мес. Видимо, «так» их читают, эти отчеты…🤓, но не суть. Группа GPTZero вместе с Financial Times выяснила: из 45 ссылок в отчёте на реальные источники ведут только 5. Компании, чьи кейсы KPMG привела как успешные внедрения (UBS, британская NHS, Swiss Federal Railways, Transport for London), сказали FT, что описанное либо неправда, либо вводит в заблуждение. KPMG сняла отчёт с сайтов и пообещала впредь проверять AI-контент руками. И это уже третий такой случай среди крупнейших аудиторов мира. В мае 2026, месяц назад, EY убрала свой отчёт по кибербезопасности: там из 27 ссылок больше 70% оказались выдуманы AI, включая отсылку к несуществующему отчёту McKinsey. А в прошлом году Deloitte вернула часть контракта с австралийским правительством на 440 тысяч долларов за проверку с такими же фейковыми источниками. 🎯 Что здесь настораживает KPMG продаёт услуги AI governance, то есть учит других строить безопасные процессы вокруг AI. Пожарный, у которого горит собственный дом. И таких пожарных уже трое. Все три фирмы попались на одном: AI помог написать длинный документ, а руками его потом никто не вычитал. Времени нет, текст выглядит уверенно, человек ему доверяет. ✅ Главное Тут работает большая иллюзия. Чем умнее модель и чем нагляднее интерфейс, тем сильнее кажется, что AI ошибается всё реже. На деле ошибки уходят глубже, и поймать их труднее, если ты не встроил проверку заранее. Поэтому на своих занятиях делаю фокус на умение думать рядом с AI: алгоритм взаимодействия, постановка задач, ясные критерии результата и проверка каждого ответа. Системно и методично. Сначала может казаться, что это усложняет работу. По факту - это единственное, что держит результат: когда привычка сомневаться становится фоновой, моделью управляешь ты. Источник: GPTZero, Financial Times (сам отчёт KPMG снял с сайтов) Я в MAX