Das grösste Problem der KI: Sie erfindet Dinge
KI-Halluzinationen – wenn das Modell falsche Fakten mit grosser Zuversicht präsentiert – sind das grösste Zuverlässigkeitsproblem moderner Sprachmodelle. Zu verstehen warum, hilft beim richtigen Umgang damit.
Warum halluzinieren KI-Modelle?
Sprachmodelle generieren statistisch wahrscheinliche Fortsetzungen – sie wissen nicht, was wahr ist, sie generieren plausiblen Text. Wenn ein Modell keine zuverlässige Antwort im Trainingsdaten hat, generiert es dennoch eine „plausibel klingende“ Antwort. Selbstbewusstsein und Korrektheit sind bei LLMs entkoppelt.
Techniken zur Halluzinationsreduktion
Quellen anfordern: „Antworte nur mit verifizierbaren Fakten und gib Quellen an.“ Das zwingt das Modell zu Vorsicht. Unsicherheit explizit machen: „Wenn du dir nicht sicher bist, sage es klar.“ RAG nutzen: Retrieval-Augmented Generation verankert Antworten in echten Dokumenten. Zwei Modelle: Erst ChatGPT, dann Claude cross-checken.
Praktische Faktenchecks
Goldene Regel: Jede KI-generierte Zahl, Statistik oder spezifische Behauptung muss verifiziert werden – besonders wenn sie in publizierten Texten verwendet wird. Tools: Perplexity AI (zeigt Quellen), Google Scholar für Studien, Bundesstatistik für Schweizer Zahlen.
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