Stellen Sie sich vor, Sie fragen einen Chatbot nach dem Maler der Mona Lisa und erhalten als Antwort „Vincent van Gogh“. Solche falschen, aber überzeugenden Aussagen werden als KI-Halluzinationen bezeichnet. Doch was steckt dahinter und welche Implikationen ergeben sich für unseren Umgang mit Chatbots und generativen KI-Modellen wie ChatGPT? Werfen wir gemeinsam einen Blick hinter die Kulissen.

Was sind KI-Halluzinationen und was bedeutet Halluzinieren?

KI-Halluzinationen treten auf, wenn ein KI-Modell Inhalte erzeugt, die nicht auf den Trainingsdaten basieren und keine reale Grundlage haben. Diese „Halluzinationen“ sind erfundene Antworten oder Daten, die semantisch korrekt erscheinen, aber faktisch falsch sind. Das bedeutet, dass die generierten Informationen zwar grammatikalisch korrekt und auf den ersten Blick plausibel erscheinen, aber völlig aus der Luft gegriffen sind. Diese Halluzinationen entstehen durch die Art und Weise, wie KI-Modelle Muster und Beziehungen in den Daten erkennen und nutzen. Wenn ein Modell auf unsichere oder unzureichende Informationen stößt, kann es kreative, aber ungenaue Antworten generieren.

Die Auswirkungen von KI-Halluzinationen sind vielfältig. Für die Nutzer können sie verwirrend oder irreführend sein, was zu Missverständnissen oder Fehlinformationen führen kann. Dies ist besonders problematisch, wenn Chatbots oder generative KI-Modelle zu Informationszwecken eingesetzt werden.

Daher ist es wichtig, diese Herausforderung zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von KI-generierten Inhalten zu verbessern. Um die KI-Technologie weiterzuentwickeln, sollten Menschen die Aufgabe übernehmen, KI-Systeme besser zu programmieren und ihre Zuverlässigkeit zu erhöhen. Die aktuelle Debatte zeigt, dass KI den Menschen in vielen Bereichen unterstützen kann, aber auch weiter optimiert werden muss, um verlässlichere und genauere Ergebnisse zu liefern.

Generative AI: Beispiele für KI-Halluzinationen

1. Generative KI: Modelle wie ChatGPT können überzeugende, aber falsche Informationen erzeugen. Ein Beispiel wäre, wenn ChatGPT gefragt wird, wer die Mona Lisa gemalt hat und antwortet: „Die Mona Lisa wurde von Vincent van Gogh gemalt“, obwohl dies offensichtlich falsch ist.
2. Large Language Models (LLMs): Große Sprachmodelle wie GPT-4 und Google Gemini haben manchmal Schwierigkeiten, zwischen realen und halluzinierten Inhalten zu unterscheiden. Ein Beispiel wäre, wenn ein Benutzer nach den gesundheitlichen Vorteilen eines bestimmten Krauts fragt und das Modell eine Reihe von positiven Wirkungen auflistet, die wissenschaftlich nicht belegt sind oder sogar gefährlich sein können
3. Chatbots: Während Chatbots oft sehr nützlich und effizient sind, können sie gelegentlich auf KI-Halluzinationen stoßen. Ein Beispiel wäre ein Reise-Chatbot, der auf die Frage nach den besten Sehenswürdigkeiten in Berlin antwortet: „Besuchen Sie den berühmten Eiffelturm in Berlin“, obwohl dieser in Paris steht. Solche Fehler sind selten, aber sie zeigen die Herausforderung, vor der die Entwickler stehen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Systeme weiter zu verbessern.

In 6 Schritten zum perfekten Prompt & 50 praktische Prompts für Text- und Bildgenerierung

Erfahren Sie im kostenlosen Infomaterial, was ein guter Prompt ausmacht, wie Sie in 6 Schritten den perfekten Prompt schreiben und 50 fertige Prompts zum Verwenden.

Infomaterial herunterladen

Warum passieren Halluzinationen bei KI?

Die häufigste Ursache für Halluzinationen der KI ist die Qualität und Quantität der Daten. Sind die Trainingsdaten unvollständig oder widersprüchlich, kann die KI falsche Schlüsse ziehen. Ein weiterer wichtiger Punkt ist das Reinforcement Learning, das die Optimierung von Sprachmodellen unterstützt, aber nicht immer perfekte Ergebnisse liefert.

• Trainingsdaten:
  • Unvollständige Daten: Wenn das Modell mit unvollständigen Daten trainiert wird, fehlen ihm Informationen, die es benötigt, um korrekte Antworten zu generieren. Dies kann dazu führen, dass das Modell die Lücken mit „Halluzinationen“ füllt, d. h. mit Informationen, die es sich ausdenkt, um eine vollständige Antwort zu geben.
  • Fehlerhafte Daten: Fehler in den Trainingsdaten können dazu führen, dass das Modell falsche Schlussfolgerungen zieht. Dies kann auf Tippfehler, falsche Beschriftungen oder falsche Informationen in den Daten zurückzuführen sein.
• Reinforcement Learning:
  • Optimierungen: Reinforcement Learning (RL) wird häufig verwendet, um Modelle zu verfeinern und ihre Leistung zu verbessern. Während RL Optimierungen liefern kann, kann es auch unbeabsichtigte Konsequenzen haben. Modelle können lernen, Antworten zu erzeugen, die belohnt werden, auch wenn sie nicht immer richtig sind. Das bedeutet, dass RL keine perfekten Ergebnisse garantiert und manchmal Halluzinationen verstärken kann, wenn das Belohnungssystem nicht sorgfältig kalibriert ist.
• Datenqualität:
  • Niedrige Datenqualität: Wenn die Qualität der Daten, mit denen das Modell trainiert wird, gering ist, wirkt sich dies direkt auf die Qualität der erzeugten Antworten aus. Daten von geringer Qualität können Rauschen, Verzerrungen oder einfach falsche Informationen enthalten. Ein Modell, das auf solchen Daten basiert, wird wahrscheinlich falsche oder irreführende Antworten erzeugen.

KI-Halluzination verstehen: Herausforderungen und Fortschritte

Was steckt hinter den Halluzinationen?

Die Hauptursache für die Unzulänglichkeiten der KI liegt in den Daten, mit denen sie trainiert wurde. Wenn diese Daten unvollständig, widersprüchlich oder fehlerhaft sind, spiegeln die Antworten der KI genau diese Unzulänglichkeiten wider. Darüber hinaus ist es das Ziel der KI, eine möglichst menschliche Kommunikation zu erreichen, indem sie Informationen so kombiniert, dass sie plausibel klingen – auch wenn sie inhaltlich völlig falsch sind. Ein weiterer zu berücksichtigender Faktor ist der Trainingsprozess. Methoden wie Reinforcement Learning können zwar die Leistung der KI verbessern, aber keine absolute Genauigkeit garantieren. Insbesondere bei Themen, zu denen die KI nur wenige oder gar keine Daten hat, neigt sie dazu, kreativ zu werden, was manchmal zu Halluzinationen führt.

Wenn falsche Antworten gut klingen

Die Halluzinationen der KI stellen eine besondere Herausforderung dar, da die Antworten oft so formuliert sind, dass sie auf den ersten Blick glaubwürdig erscheinen, bei näherer Betrachtung jedoch ihre Widersprüchlichkeit offenbaren. Dies ist einer der Aspekte, die bei der Weiterentwicklung von KI berücksichtigt werden müssen. Es gibt jedoch Grund zur Hoffnung: Technologieführer wie NVIDIA arbeiten bereits an der Entwicklung von Lösungen. Ansätze wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Knowledge Graphs sollen dazu beitragen, die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu erhöhen und die Menge an Fehlinformationen zu reduzieren.

Datenqualität ist der Schlüssel

Die Qualität der Antworten korreliert positiv mit der Qualität der Daten. Dies zeigen Studien wie der „Survey of Hallucination in Natural Language Generation“. Sie zeigen, dass qualitativ hochwertige, themenspezifische Daten der wichtigste Schritt sind, um Halluzinationen zu vermeiden. Wenn KI auf solide Datenquellen zugreifen kann, sind die Ergebnisse nicht nur plausibel, sondern auch korrekt. Technologien wie RAG, bei denen die KI gezielt auf externe Datenbanken zugreifen kann, sind vielversprechend, da sie es ermöglichen, Antworten auf Fakten zu stützen, anstatt sie zu „erfinden“.

Herausforderungen bleiben

Trotz aller Fortschritte wird es noch einige Zeit dauern, bis KI fehlerfrei arbeitet. Ein Grund dafür ist, dass es keine klare Definition dafür gibt, wie perfekt eine KI sein sollte – und was wir von ihr erwarten. Gleichzeitig zeigt sich, dass die Optimierung großer Sprachmodelle ein komplexes Unterfangen ist. Das Hauptproblem bleibt die Verbreitung von Fehlinformationen. Solange KI-Modelle nicht nur Fakten abbilden, sondern auch kreativ kombinieren, besteht die Gefahr, dass sie zwar manchmal überzeugend formulieren – aber sachlich falsch liegen.

Lösungen und aktuelle Entwicklungen

Nach Einschätzung von NVIDIA-Chef Jensen Huang lassen sich so genannte KI-Halluzinationen durchaus beheben. Eine Möglichkeit besteht darin, zusätzliche Daten wie themenspezifische Datenbanken oder Wissensgraphen zu nutzen, um die Genauigkeit zu erhöhen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein weiteres Verfahren, das die Nutzung externer Datenquellen optimiert.

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG):
   • Kombination von Retrieval und generativer Modellierung: RAG kombiniert die Stärken von Informationsabrufsystemen (Retrieval) mit generativer Modellierung. Dies bedeutet, dass das Modell relevante Informationen aus externen Datenquellen abruft und diese nutzt, um präzisere und kontextuellere Antworten zu generieren. Durch diese Methode kann die Genauigkeit erheblich verbessert werden, da das Modell auf aktuelle und relevante Daten zurückgreift.
2. Knowledge-Graphen:
   • Verwendung von strukturierten Wissensdatenbanken: Knowledge-Graphen sind strukturierte Datenbanken, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten darstellen. Sie bieten ein strukturiertes und umfassendes Wissen, das Modelle nutzen können, um Halluzinationen zu vermeiden. Durch die Integration von Knowledge-Graphen können Modelle auf verlässliche und geprüfte Informationen zurückgreifen, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Antworten erhöht.
3. Optimierung von LLMs:
   • Verbesserung der Modelle durch gezielte Trainingsdaten und Algorithmen: Die Optimierung von Large Language Models (LLMs) umfasst die Verwendung hochwertiger und themenspezifischer Trainingsdaten sowie fortschrittlicher Algorithmen. Durch gezielte Anpassungen und kontinuierliches Training können Modelle verbessert werden, um präzisere und konsistentere Antworten zu liefern. Dies schließt auch die regelmäßige Aktualisierung der Trainingsdaten ein, um sicherzustellen, dass die Modelle mit den neuesten Informationen und Trends arbeiten.

Diese Ansätze zeigen, dass durch die Integration externer Datenquellen, strukturierten Wissens und gezielten Optimierungen die Problematik der KI-Halluzinationen wirksam angegangen werden kann.

KI braucht bessere Daten und kluge Ansätze

KI-Halluzinationen sind unvorhergesehene Ereignisse, die durch den Einsatz von KI-Technologie verursacht werden und oft Erstaunen hervorrufen. Sie zeigen, dass KI-Systeme zwar bemerkenswerte Leistungen erbringen können, aber nicht vollkommen zuverlässig sind. Diese „Tagträume“ der Maschine machen deutlich, dass erst die Kombination aus qualitativ hochwertigen Daten, präzisen Algorithmen und kritischer Nutzerreflexion das Potenzial von KI voll ausschöpfen kann.

Die gute Nachricht ist, dass das Potenzial, solche Fehler zu reduzieren, enorm ist. Fortschrittliche Ansätze wie RAG (Retrieval-Augmented Generation) und Knowledge-Graphen tragen bereits dazu bei, die Zuverlässigkeit von KI kontinuierlich zu erhöhen. Bis zur vollständigen Fehlerfreiheit der KI bleibt es jedoch unsere Verantwortung, die Antworten, die wir erhalten, stets sorgfältig zu hinterfragen und die Technologie nicht unreflektiert einzusetzen.

KI ist kein allwissender Experte, sondern ein mächtiges Werkzeug, das uns bei bewusstem und umsichtigem Einsatz enorm unterstützen kann. Wenn wir die gelegentlichen Halluzinationen mit einem Augenzwinkern betrachten und uns der Grenzen der Technologie bewusst sind, sind wir auf dem besten Weg, eine Zukunft zu gestalten, in der KI nicht nur begeistert, sondern auch durch ihre Verlässlichkeit überzeugt.