Warum KI auch gerne mal halluziniert
Nicht nur Menschen, sondern auch künstliche Intelligenzen wie ChatGPT können halluzinieren – allerdings auf ganz eigene Weise. Sprachmodelle können Informationen „erfinden“ oder falsche Antworten liefern, die fundiert und überzeugend klingen. Doch was genau steckt hinter diesem Phänomen? Wie entstehen diese Fehler, und gibt es Möglichkeiten, sie zu vermeiden? Antworten darauf gibt dieser Beitrag.
Eine KI-Halluzination tritt auf, wenn ein großes Sprachmodell (Large Language Model, LLM) falsche Informationen oder Fakten generiert, die nicht der Realität entsprechen. Diese Fehler wirken oft überzeugend, da die Texte flüssig und logisch aufgebaut sind.
Wichtig zu verstehen: LLMs lügen nicht bewusst. Sie haben kein Verständnis für die Inhalte, die sie erzeugen, und arbeiten rein auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, welche Wörter gut zueinander passen.
„Große Sprachmodelle neigen dazu, mit großer Überzeugung auch falsche Informationen zu erfinden,“ erklärt Thora Markert, Leiterin für KI-Forschung und -Governance bei TÜVIT.
Wie KI-Halluzinationen entstehen
KI-Halluzinationen haben unterschiedliche technische Ursachen, die oft miteinander zusammenhängen. Zu den häufigsten Faktoren zählen:
- Qualität der Trainingsdaten: Veraltete, fehlerhafte oder widersprüchliche Daten können dazu führen, dass das Sprachmodell falsche Informationen lernt.
- Falsche Einordnung von Daten: Wenn Daten während des Trainings falsch klassifiziert werden, kann dies zu fehlerhaften Antworten führen.
- Unklare Benutzereingaben: Fehlender Kontext oder vage, inkonsistente Fragen erschweren es dem Modell, korrekte Antworten zu generieren.
- Komplexität der Sprache: Umgangssprache, Sarkasmus oder Doppeldeutigkeiten sind für KI schwer zu erkennen und können Fehler verursachen.
- Technische Grenzen: Unzureichende Trainingsmethoden oder suboptimale Algorithmen können ebenfalls zu Halluzinationen beitragen.
Interessanterweise können Halluzinationen auch dann auftreten, wenn ein Modell mit hochwertigen und konsistenten Daten trainiert wurde. Die Ursache liegt oft in der Funktionsweise von LLMs: Sie erzeugen Texte basierend auf statistischen Wahrscheinlichkeiten, ohne ein echtes Verständnis für die Inhalte.
Die Reduzierung von Halluzinationen ist eine zentrale Herausforderung für KI-Anwender und Entwickler. Da LLMs häufig wie eine Blackbox funktionieren, ist es oft schwer nachzuvollziehen, warum eine bestimmte Halluzination entstanden ist.
Welche Arten von KI-Halluzinationen es gibt
KI-Halluzinationen können unterschiedlich ausgeprägt sein – von kleinen Ungereimtheiten bis hin zu komplett erfundenen Informationen. Typische Arten sind:
- Satzwidersprüche: Innerhalb einer generierten Antwort widersprechen sich einzelne Sätze oder Aussagen.
- Widersprüche zur Eingabe: Die Antwort passt nicht zur ursprünglichen Frage oder enthält Aussagen, die der Nutzeranfrage widersprechen.
- Faktische Fehler: Die KI liefert erfundene Informationen, die als wahre Fakten präsentiert werden.
- Themenfremde Antworten: Die KI erzeugt zufällige Inhalte, die keinen Bezug zur gestellten Frage haben.
Diese Fehler können je nach Anwendung unterschiedlich schwer wiegen, beeinträchtigen jedoch immer die Zuverlässigkeit der generierten Inhalte.
Welche Gefahren durch KI-Halluzinationen entstehen
KI-Halluzinationen können erhebliche Risiken bergen, insbesondere wenn Nutzer die generierten Inhalte ungeprüft übernehmen. Da die Antworten oft überzeugend formuliert sind, können Falschinformationen nicht nur geglaubt, sondern auch weiterverbreitet werden.
Unternehmen, die KI-basierte Systeme in der Kundenkommunikation einsetzen, laufen Gefahr, falsche Informationen an ihre Kundschaft weiterzugeben. Dies kann das Vertrauen in das Unternehmen schädigen und den Ruf nachhaltig beeinträchtigen.
Wie sich KI-Halluzinationen erkennen lassen
Der beste Weg, KI-Halluzinationen aufzudecken, ist eine sorgfältige Prüfung der ausgegebenen Informationen. Nutzer sollten stets im Hinterkopf behalten, dass KI-Modelle Fehler machen können. Das „Vier-Augen-Prinzip“ – die Kombination aus KI und menschlicher Überprüfung – ist daher entscheidend, um die Zuverlässigkeit der Inhalte sicherzustellen.
Wie KI-Halluzinationen verhindert werden können
Um das Risiko von Halluzinationen zu minimieren, sind gründliche Prüfungen durch unabhängige Experten ratsam. Solche Analysen helfen, Schwachstellen frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor die KI-Anwendungen in den praktischen Einsatz gehen.
„LLMs sind leistungsstarke Werkzeuge, bringen aber Herausforderungen wie KI-Halluzinationen mit sich. Durch umfassende Prüfungen helfen wir Entwicklern, bestehende Risiken zu identifizieren und zu minimieren, um das Vertrauen in die Technologie zu stärken,“ so Vasilios Danos, Leiter für KI-Sicherheit und Vertrauenswürdigkeit bei TÜVIT.
Nicht nur Menschen können halluzinieren, sondern auch generative Sprachmodelle.
