KPMG International убрала с части своих сайтов отчет Total Experience: Redefining Excellence in the Age of Agentic AI после проверки, которая выявила фейковые и искаженные ссылки, а также спорные описания AI-проектов крупных организаций. Документ рассказывал о пользе агентного ИИ, но сам, вероятно, пострадал от типичной проблемы генеративных моделей — уверенно оформленных ошибок.
Отчет вышел в октябре 2025 года и был привязан к исследованию KPMG Customer Experience Excellence 2025–2026. В нем компания описывала, как организации из разных стран используют агентный ИИ для клиентского сервиса, транспорта, здравоохранения, финансов и ритейла. Масштаб выглядел внушительно: десятки тысяч интервью, тысячи брендов, несколько рынков и привычная для консалтинга подача — много схем, обобщений и примеров из практики.
Проблемы нашла команда GPTZero, сервиса для выявления ИИ-сгенерированного текста и проверки источников. Исследователи разобрали 45 ссылок из отчёта KPMG и пришли к неприятной статистике: только 5 ссылок точно ведут к корректным реальным материалам. Еще 28 выглядят как ссылки на существующие темы, но с искаженными названиями, авторами, годами или другими элементами. Оставшиеся 12 не удалось уверенно сопоставить с реальными публикациями.
GPTZero называет такой тип ошибки vibe citing — «ссылки по вайбу». Модель может взять реальную компанию, реальный пресс-релиз, похожую тему, кусок заголовка из другого материала и собрать из этого аккуратную, но несуществующую ссылку. Внешне все выглядит прилично: есть название, год, организация, иногда даже правдоподобный контекст. Проверка показывает, что источник либо не подтверждает тезис, либо вообще не находится.
Исследователи указали, что около половины утверждений, которые должны были подтверждаться ссылками, выглядят ложными, преувеличенными или неправильно привязанными к источникам. Часть кейсов описывала не просто использование ИИ, а именно агентные системы — решения, которые могут самостоятельно выбирать действия, обращаться к инструментам, принимать промежуточные решения и запускать процессы без ручного сценария на каждом шаге.
Один из примеров — UBS. В отчете KPMG утверждалось, что банк якобы интегрирует AI-агентов в инвестиционное консультирование, управление рисками и контроль соответствия требованиям, причем все это работает в компонуемой платформе, созданной вместе с Microsoft. Представитель UBS назвал такие утверждения фактически неверными.
Другой пример — Swiss Federal Railways. В отчете говорилось, что железнодорожная компания использует AI-агентов для планирования, бронирования и оптимизации поездок с учетом предпочтений пассажира, текущих условий и углеродного следа. Представитель компании подтвердил, что такое описание некорректно.
Transport for London тоже попала в список спорных кейсов. В документе KPMG утверждалось, что транспортный оператор применяет AI-агентов для прогнозирования и управления загруженностью, персонализации уведомлений для пассажиров и координации разных видов транспорта. Организация назвала такую формулировку вводящей в заблуждение.
В кейсе NHS Greater Manchester отчет связывал агентный ИИ с прогнозированием повторных госпитализаций, сортировкой пациентов и автоматизацией направлений. Проверка показала, что ссылка в сноске вела к материалу об AI-инструменте для ускорения диагностики рака легких. Такой источник не подтверждает широкие заявления про агентные системы, триаж и автоматизацию маршрутизации пациентов.
Есть и более показательные ошибки. GPTZero указывает, что отчет, вероятно, ссылался на пресс-релиз East Japan Railway 2019 года как на подтверждение использования AI-агентов для рекомендаций пассажирам и прогнозирования сбоев. Материал вышел задолго до массового появления термина «агентный ИИ» в бизнес-дискуссии и, как отмечают исследователи, вообще не содержит упоминаний ИИ.
В другом фрагменте KPMG описывала австрийскую энергетическую компанию Verbund как участника экосистемы, где AI-агенты якобы анализируют данные в реальном времени, учитывают прогноз погоды, умные приборы и зарядку электромобилей. GPTZero нашла наиболее близкий источник: пресс-релиз о том, что венчурное подразделение Verbund X инвестирует в шведский стартап Qurrent. В нем есть AI-платформа для оптимизации энергопотребления, но нет заявлений про AI-агентов, бытовые устройства, электромобили и работу на уровне домохозяйств. Похоже на типичное «достраивание» фактов генеративной моделью.
KPMG после претензий убрала отчет с части сайтов и начала внутреннюю проверку. Компания заявила, что серьезно относится к точности и добросовестности публикуемых материалов, а сотрудники должны соблюдать правила ответственного использования ИИ, включая человеческий контроль, проверку контента и независимых источников.
Самый неприятный момент для рынка — статус источника. Ошибку в блоге малоизвестной компании быстро забывают. Отчеты компаний «Большой четвёрки» попадают в презентации, стратегии, отраслевые статьи, консалтинговые записки и ответы языковых моделей. Если такой документ содержит выдуманные кейсы, дальше начинается «вторичная галлюцинация»: чужая ошибка превращается в ссылку, затем в тезис, затем в якобы общеизвестный факт.
Похожий случай недавно был у EY: компания сняла отчет по кибербезопасности программ лояльности после проверки GPTZero, где нашли фейковые сноски и другие ошибки. Deloitte тоже уже сталкивалась с последствиями ИИ-ошибок в отчетности: в Австралии компании пришлось вернуть часть средств по государственному контракту после выявления проблем в документе, созданном с использованием генеративного ИИ.
Есть новость? Станьте автором.
Мы сотрудничаем с независимыми исследователями и специалистами по кибербезопасности. Отправьте нам новость или предложите статью на рассмотрение редакции.
