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.

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.