1. KI-Halluzinationen – Was sind sie?
KI-Halluzinationen beziehen sich auf Situationen, in denen ein künstliches Intelligenzmodell falsche, irreführende oder vollständig erfundene Informationen generiert. Im Gegensatz zu menschlichen Fehlern, die oft auf Missverständnissen beruhen, entstehen KI-Halluzinationen meist dadurch, dass das Modell über seine Trainingsdaten hinaus extrapoliert und (auf sehr überzeugende Art und Weise) Falschinformationen als Fakten präsentiert.
Beispiele für KI-Halluzinationen
- Fehlinformationen in Zusammenfassungen: Ein Chatbot fasst einen Artikel zusammen, erfindet jedoch wesentliche Details, die im Originaltext nicht enthalten sind.
- Nicht existierende Referenzen: KI-generierte Zitate, die auf akademische Arbeiten oder Gerichtsfälle verweisen, die es nicht gibt.
- Fiktive Daten in Finanzberichten: Ein KI-Assistent liefert falsche Finanzkennzahlen zu einem Unternehmen, obwohl er keine realen Daten dazu hat.
Halluzinationen können harmlos sein, etwa in kreativ generierten Geschichten, sind jedoch gefährlich, wenn sie in kritischen Bereichen wie Finanzen, Recht oder Gesundheitswesen verwendet werden.
2. Woher kommen Halluzinationen?
KI-Halluzinationen entstehen durch verschiedene Faktoren, darunter:
- Begrenzte Trainingsdaten: KI-Modelle generieren Antworten auf Basis der Daten, mit denen sie trainiert wurden. Sind diese unvollständig oder verzerrt, entstehen Halluzinationen.
- Probabilistische Natur der KI: Die meisten KI-Modelle, darunter große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT oder DeepSeek, sagen das wahrscheinlichste nächste Wort basierend auf dem Kontext voraus, was manchmal zu plausiblen, aber falschen Informationen führt.
- Übergeneralisierung: KI wendet erlernte Muster falsch an und geht davon aus, dass Regeln universell gelten.
- Mangel an Echtzeit-Wissen: KI-Modelle ohne direkten Zugriff auf aktuelle oder externe Datenquellen erfinden Informationen, um Lücken zu füllen.
Große Sprachmodelle lassen sich am besten als hochentwickelte Autokorrektur verstehen, die Sätze und Absätze vervollständigt. Das Modell selbst hat kein Konzept von Wahrheit oder Realität und kann keine logischen Überlegungen anstellen. Glücklicherweise gibt es einige Maßnahmen, um Halluzinationen zu reduzieren.
3. Wie kann man Halluzinationen verhindern?
Obwohl sich KI-Halluzinationen nicht vollständig vermeiden lassen, gibt es verschiedene Strategien, um sie zu minimieren. Bei Fintamo setzen wir verschiedene Techniken ein, um die Zuverlässigkeit unserer KI zu verbessern, darunter:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)
RAG integriert Echtzeit-Datenquellen in KI-generierte Antworten. Anstatt sich nur auf statische Trainingsdaten zu verlassen, ruft das Modell aktuelle, relevante Informationen ab, bevor es eine Antwort generiert.
Beispiel: Ein Finanz-KI-Assistent mit RAG kann aktuelle Rechnungsdaten abrufen, anstatt Annahmen auf Basis nicht existierender Informationen zu treffen.
Prompt Engineering
Gut strukturierte Eingaben steuern KI-Modelle, um genauere Antworten zu erzeugen. Detaillierte Anweisungen verringern das Risiko von Halluzinationen.
Beispiele:
- Statt: „Fasse diesen Finanzbericht zusammen.“
Besser: „Fasse diesen Finanzbericht zusammen, stelle sicher, dass alle Zahlen dem Originaldokument entsprechen, und zitiere explizit die Quellen.“ - Statt: „Erkläre die Auswirkungen von Zinssätzen.“
Besser: „Erkläre die Auswirkungen von Zinssätzen basierend auf historischen Daten und aktuellen Trends aus verifizierten Quellen.“
Externe Überprüfung durch Menschen
Menschliche Kontrolle ist besonders in sensiblen Bereichen unerlässlich. Experten sollten KI-generierte Inhalte überprüfen, bevor sie weiterverwendet werden.
Wenn unser Billing Email Steward unsicher ist, übergibt es die Antwort an einen Menschen zur Prüfung und Anpassung.
Cross-Validation mit einer anderen KI
Ein KI-Modell kann die Ausgabe eines anderen überprüfen, um Inkonsistenzen oder Fehler zu erkennen.
Beispiel: Bei Fintamo generiert eine primäre KI eine Kundenantwort, während eine sekundäre KI die Ausgabe anhand einer Liste von Regeln und Einschränkungen überprüft.
Fazit
KI-Halluzinationen sind eine grundlegende Herausforderung moderner KI-Systeme. Zwar lassen sie sich nicht vollständig eliminieren, doch Strategien wie Retrieval-Augmented Generation, Prompt Engineering, menschliche Überprüfung und KI-Cross-Validation reduzieren ihr Auftreten erheblich. Bei Fintamo setzen wir auf diese Methoden, um sicherzustellen, dass unsere KI-Anwendungen zuverlässige, präzise und vertrauenswürdige Ergebnisse liefern.