Как отчет KPMG об ИИ стал предостережением: 90% ссылок оказались сфабрикованы

Что утверждал отчет KPMG — и что в нем было не так

Отчет KPMG являлся частью ежегодного глобального исследования Customer Experience Excellence и должен был показать, как ведущие организации «выполняют обещание Тотального опыта» с помощью ИИ, который является персонализированным, интуитивным и предвосхищает ожидания . Итоговый документ содержал кейсы с упоминанием конкретных компаний и государственных органов и детально описывал их мнимые преобразования с использованием агентного ИИ.

Проблемы начались, когда GPTZero, исследовательская фирма, специализирующаяся на выявлении ИИ-контента, проанализировала 45 ссылок в отчете. Результаты оказались убийственными :

• Только 5 ссылок (примерно 11%) были точными и проверяемыми, корректно указывая на заявленный источник.
• 28 ссылок содержали полностью выдуманную информацию или искаженные заголовки, не соответствовавшие никакому реальному источнику.
• 12 ссылок были настолько расплывчатыми или некорректными, что GPTZero не смогла определить, существует ли такой источник вообще.
• Примерно половина фактических утверждений, подкрепленных этими 45 ссылками, оказались ложными или приписанными не тем авторам.

Самым вопиющим примером стало заявление о том, что East Japan Railway использовала агентный ИИ для поддержки клиентов. Ссылка вела на пресс-релиз 2019 года — за годы до того, как термин «агентный ИИ» стал общепризнанным . Другая ссылка в отчете утверждала, что 55% CEO считают ИИ своим главным инвестиционным приоритетом, что противоречило данным собственного опроса CEO, опубликованного KPMG .

Организации, которые выступили с опровержением

Когда Financial Times независимо проверила заявления в отчете KPMG, несколько крупных организаций опровергли описания использования ими ИИ или подтвердили их недостоверность. Согласно сообщениям, в число организаций, оспоривших данные отчета, вошли :

• UBS — В отчете утверждалось, что швейцарский банк внедрил агентов ИИ в сферы инвестиционного консультирования, управления рисками и комплаенс-мониторинга. UBS прямо опроверг это, назвав заявления «фактически неверными» .
• Национальная служба здравоохранения Великобритании (NHS) — Отчет связывал организации NHS со значительными внедрениями агентного ИИ, что было оспорено при внешней проверке .
• Швейцарские федеральные железные дороги (SBB) — Утверждалось, что SBB стали «целостным мобильным оркестратором» на базе ИИ-агентов. SBB подтвердила, что это описание «не соответствует действительности» .
• Transport for London (TfL) — TfL также была названа среди организаций общественного транспорта, фигурировавших в спорных кейсах .

KPMG удалила отчет на время расследования этих обвинений .

Вердикт GPTZero: галлюцинации ИИ, а не просто небрежное редактирование

GPTZero не стала списывать ошибки на обычные редакторские недочеты. Фирма связала массовые ложные ссылки и сфабрикованные кейсы с галлюцинациями ИИ — тем, что генерирует модель, когда выдает правдоподобный на вид, но фактически неверный или полностью вымышленный контент .

GPTZero также ввела термин для описания того, что, возможно, происходило за кулисами: «вайб-цитирование» (vibe citing). Эта концепция предполагает, что ИИ-инструменты, получив запрос на подкрепление некоего нарратива, генерируют ссылки, которые «кажутся подходящими», а не соответствуют реальным источникам . В случае с KPMG это означало ссылки, которые звучали академически строго или журналистски убедительно, но при проверке никуда не вели.

Расследование GPTZero пришло к выводу, что композиция отчета соответствует активному использованию ИИ, не прошедшему адекватной проверки человеком. Сочетание выдуманных сносок, неверно приписанной статистики и несуществующих кейсов нарисовало картину исследовательского процесса, в котором выводы ИИ публиковались с минимальным контролем .

Более широкая картина: отзыв отчета EY Canada месяцем ранее

Инцидент с KPMG не произошел в вакууме. В мае 2026 года, всего за несколько недель до скандала с KPMG, EY Canada отозвала исследование по кибербезопасности под названием «Points of Attack: Uncovering Cyber Threats and Fraud in Loyalty Systems» после того, как GPTZero выявила в нем обширные галлюцинации ИИ .

В отчете EY было обнаружено 16 сфабрикованных ссылок из 27 — это примерно 60%, — включая цитирование несуществующего документа McKinsey & Company под названием «Loyalty Economics Report» . GPTZero также оценила, что 72% содержимого отчета было сгенерировано ИИ .

EY Canada удалила документ со своего сайта и заявила, что изучает обстоятельства, которые привели к его публикации . Как и в случае с KPMG, отзыв вызвал серьезные вопросы о том, как одна из крупнейших фирм в сфере профессиональных услуг могла опубликовать маркетинговый материал, содержащий заведомо ложную информацию, и не заметить этого при проверке.

Оба инцидента вскрыли структурную уязвимость в компаниях «Большой четверки»: в гонке за лидерство мнений в области ИИ фирмы все чаще полагаются на те самые инструменты, о которых пишут — иногда с катастрофическими последствиями для репутации .

Что это значит для рынка профессиональных услуг и исследований с применением ИИ

Двойной отзыв отчетов EY и KPMG в 2026 году — это не просто изолированные PR-проблемы. Это предупреждение для любой наукоемкой отрасли, где доверие является главной валютой.

Годами консалтинговые компании советовали клиентам «внедрять ИИ ответственно» . Когда те же самые фирмы попадаются на публикации сгенерированных ИИ и галлюцинированных исследований — об ИИ, ни много ни мало, — это противоречие подрывает их авторитет в качестве доверенных советников. Отчет KPMG не был внутренним черновиком или малозначимой записью в блоге. Это было флагманское глобальное исследование, призванное продемонстрировать экспертизу фирмы в области клиентского опыта и передовых технологий .

Этот эпизод высвечивает растущую асимметрию: генеративный ИИ способен за минуты создать отшлифованный, насыщенный ссылками исследовательский отчет, однако проверка каждого утверждения и отслеживание каждой сноски до первоисточника по-прежнему требует часов квалифицированного человеческого труда. Методология GPTZero в обоих случаях — ручная проверка каждой ссылки на соответствие заявленному источнику — показала, что именно в этом пробеле верификации и возникают катастрофические ошибки .

Для организаций, публикующих исследования в 2026 году и в последующий период, урок однозначен: ИИ может ускорить создание черновика, но не способен заменить фактчекинг. Репутационные издержки отозванного отчета, особенно пойманного на цитировании несуществующих источников, многократно перевешивают время, сэкономленное на пропуске этапа проверки фактов.