KI-Halluzinationen: Was sie sind und warum sie wichtig sind

Es ist kaum zu glauben, dass wir in der KI-Revolution etwas wirklich Bahnbrechendes erleben. Und es geht nicht um Politik – es geht um Mathematik. Das Problem sind KI-Halluzinationen.

Stellen Sie sich eine Welt vor, in der ein Taschenrechner gelegentlich 2+2=5 anzeigt. Oder in der Buchhaltungssoftware Transaktionen erfindet, die nie stattgefunden haben. Klingt absurd, oder? Doch genau in diese Welt treten wir mit der heutigen KI-Revolution ein.

Von Beginn des digitalen Zeitalters an war eines sicher: Computer konnten abstürzen, Drucker konnten sich schlecht verhalten und Nutzer durch Bluescreens in den Wahnsinn getrieben werden. Doch trotz allem vertraute man ihnen, dass sie eines fehlerfrei erledigen: Berechnungen durchführen. Dieses über Jahrzehnte aufgebaute Vertrauensfundament wird nun durch das, was Experten als KI-Halluzinationen bezeichnen, stetig untergraben.

Die Geschichte der Computer begann nicht mit sozialen Medien oder Videospielen, sondern mit der Notwendigkeit, komplexe Berechnungen durchzuführen. Der erste universelle elektronische Computer, ENIAC, nahm einen 7 mal 13 Meter großen Raum ein und beherbergte fast 18,000 Vakuumröhren sowie Tausende von Relais. Diese riesige Maschine wurde entwickelt, um Artilleriefeuertabellen zu berechnen und die Arbeit an der Wasserstoffbombe zu unterstützen. Sie konnte 5,000 Additionen, 350 Multiplikationen und 40 Divisionen pro Sekunde durchführen – schneller als alles, was man sich damals vorstellen konnte.

Seitdem sind mehr als 75 Jahre vergangen, und Computer haben einen dramatischen Wandel durchgemacht. Von raumgroßen Giganten haben sie sich zu Geräten entwickelt, die so klein sind, dass sie in unsere Hosentasche passen. Doch trotz aller technologischen Revolutionen ist ihr Kernzweck derselbe geblieben: Computer sind vor allem Maschinen zum Rechnen.

Lesen Sie auch: Techno-Feudalismus – Eine neue Form der Weltordnung

Excel – Mathematik, der Sie vertrauen können

Ein gutes Beispiel für diese Kontinuität ist Microsoft Excel – ein Programm, das im Kern immer noch ein fortschrittlicher visueller Rechner ist. Im Laufe der Jahrzehnte hat sich Excel zum Rückgrat der Weltwirtschaft entwickelt und wird von allen genutzt, vom kleinen Unternehmen bis zum multinationalen Konzern, von der Haushaltsplanung bis zu den komplexen Finanzmodellen der Wall Street. Trotz Kritikern und Einschränkungen ist eines gleich geblieben: Die Berechnungen sind zuverlässig.

Natürlich können auch in Excel Fehler auftreten. Ein häufiges Beispiel ist die Meldung #WERT!, die erscheint, wenn wir versuchen, mathematische Operationen mit Text statt mit Zahlen durchzuführen. Doch – und das ist der entscheidende Unterschied – solche Fehler haben immer klare, identifizierbare Ursachen und lassen sich einfach beheben. Noch wichtiger ist, dass Excel niemals Ergebnisse errät oder erfindet. Die Formel =SUMME(A1:A10) liefert für dieselbe Eingabe immer das gleiche Ergebnis, egal ob Sie sie zum ersten oder zum tausendsten Mal ausführen.

Dieser deterministische Charakter traditioneller Software hat unser Vertrauen in Computer über Jahrzehnte hinweg gestärkt. Wir haben uns zwar über Benutzeroberflächen, Leistung oder Kompatibilität beschwert, aber nie die mathematische Genauigkeit der Ergebnisse in Frage gestellt.

Lesen Sie auch: Panamakanal: Geschichte seines Baus und Grundlage der US-Ansprüche

KI-Halluzinationen – Wenn die Mathematik zu phantasieren beginnt

Und damit sind wir beim Kernproblem der aktuellen Revolution der künstlichen Intelligenz. Moderne KI-Modelle – insbesondere große Sprachmodelle (LLMs) – unterscheiden sich grundlegend von herkömmlicher Software. Anstatt spezifische, deterministische Operationen auszuführen, sind sie darauf ausgelegt, Muster in riesigen Datensätzen zu erkennen und auf deren Grundlage plausible Antworten zu generieren.

Dieser grundlegende Architekturwandel führt zu dem, was Experten als KI-Halluzinationen bezeichnen – Fälle, in denen KI-Modelle Informationen generieren, die real erscheinen, aber völlig falsch oder realitätsfern sind. Wichtig ist, dass diese Halluzinationen keine zufälligen Fehler sind, sondern das Ergebnis der Natur dieser Systeme – der komplexen Interaktion zwischen Trainingsdaten, Modellkonstruktion und der Art und Weise, wie das Modell Abfragen interpretiert.

Besonders beunruhigend ist, dass KI-Halluzinationen oft mit der gleichen Sicherheit auftreten wie Fakten. Ein Modell kann mit Sicherheit behaupten, Kiew sei die Hauptstadt der Ukraine (was wahr ist) und die Olympischen Sommerspiele 1995 dort ausgetragen worden (was völlig erfunden ist). Für den Nutzer, insbesondere für Laien, kann es äußerst schwierig sein, Fakten von Halluzinationen zu unterscheiden.

Lesen Sie auch: Nutze sie oder verliere sie: Wie KI das menschliche Denken verändert

Das Ausmaß des Halluzinationsproblems

Obwohl es schwierig ist, genaue Statistiken zur Häufigkeit von KI-Halluzinationen zu erstellen, sind sich Experten einig, dass es sich um ein weit verbreitetes Problem handelt, das alle großen Sprachmodelle betrifft. Am anfälligsten für Halluzinationen sind Systeme, denen effektive Mechanismen zur Informationsüberprüfung fehlen, die auf veralteten Daten basieren und den Kontext von Abfragen nicht richtig interpretieren.

Die Ursachen von Halluzinationen sind komplex und vielschichtig. Experten nennen unter anderem folgende Hauptfaktoren:

• Unvollkommenheiten in den Trainingsdaten: Wenn die zum Trainieren des Modells verwendeten Daten Fehler, Ungenauigkeiten oder widersprüchliche Informationen enthalten, kann das Modell diese Probleme reproduzieren oder neue, falsche Inhalte generieren.

• Überanpassung des Modells: Dies tritt auf, wenn sich der Algorithmus zu stark an den Trainingsdatensatz anpasst und dadurch seine Fähigkeit zur Verallgemeinerung und korrekten Erkennung neuer Muster verliert.
• Fehlerhafte Annahmen im Modelldesign: Wenn KI-Entwickler ihrem Design falsche Annahmen zugrunde legen, kann es sein, dass das Modell immer wieder Halluzinationen erzeugt.

Konkrete Beispiele für KI-Systeme, die besonders anfällig für Halluzinationen sind, sind chinesische Lösungen wie Qwen und DeepSeekTrotz ihres technologischen Fortschritts sind diese Modelle immer noch mit diesem Problem konfrontiert. Sie generieren oft Informationen, die plausibel erscheinen, aber tatsächlich falsch sind oder nicht der Realität entsprechen, insbesondere in Kontexten, in denen die Daten unvollständig oder widersprüchlich sein können.

Lesen Sie auch: Alles über Microsoft Majorana 1 Quantenprozessor: Durchbruch oder Evolution?

Das Vertrauensproblem – 98 % sind immer noch nicht genug

Und hier kommen wir zum grundlegenden Problem des Vertrauens. Bei herkömmlicher Software waren Fehler die Ausnahme, nicht die Regel. Bei künstlicher Intelligenz sind Trugschlüsse ein fester Bestandteil des Systembetriebs. Selbst wenn ein Modell in 98 % der Fälle korrekte Informationen liefert, stellen die restlichen 2 % ein ernstes Problem dar.

Stellen Sie sich einen Taschenrechner vor, der in 98 % der Fälle das richtige Ergebnis liefert, in 2 % der Fälle aber das falsche Ergebnis. Würden wir einem solchen Gerät Aufgaben wie Steuerberechnungen, Medikamentenentwicklung oder Brückenkonstruktionen anvertrauen? Die Antwort ist klar.

Das Problem der KI-Halluzinationen ist besonders kritisch in Bereichen, in denen absolute Genauigkeit und sachliche Richtigkeit erforderlich sind, wie etwa in der Medizin, im Recht, im Finanzwesen und im Ingenieurwesen. In diesen Bereichen kann selbst die geringste Fehlerwahrscheinlichkeit katastrophale Folgen haben.

Lesen Sie auch: Tektonische Verschiebungen in der KI: Ist Microsoft Wetten auf DeepSeek?

Excel vs. Künstliche Intelligenz: Kalkulation vs. Konfabulation

Wenn in Excel ein Fehler wie #WERT! auftritt, weist das Programm deutlich darauf hin, dass ein Fehler aufgetreten ist. Es versucht nicht, das Ergebnis zu erraten oder das Problem zu verbergen. Darüber hinaus gibt es konkrete Empfehlungen zur Behebung solcher Fehler – beispielsweise, sicherzustellen, dass alle Werte in einer mathematischen Formel Zahlen und nicht Text sind.

Bei KI-Systemen hingegen generiert das Modell, wenn es die Antwort nicht kennt, oft eine überzeugende, aber falsche Antwort, anstatt seinen Wissensmangel einzugestehen. Das Schlimmste daran ist, dass der Nutzer möglicherweise gar nicht erkennt, dass die bereitgestellten Informationen eine Halluzination sind.

Laut SalesforceLaut dem aktuellen Bericht von .com zum Stand von Daten und Analysen stimmen neun von zehn (fast 9 %) Analysten und IT-Leitern zu, dass der Fortschritt in der künstlichen Intelligenz dem Datenmanagement eine höhere Priorität eingeräumt hat. Derselbe Bericht unterstreicht jedoch die Unsicherheit der Befragten hinsichtlich der Genauigkeit der Daten und die Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit im Kontext von KI.

Lesen Sie auch: Wie Taiwan, China und die USA um die technologische Vorherrschaft kämpfen: der große Chip-Krieg

Verifizierungskosten sind ein versteckter Nachteil von KI

Befürworter künstlicher Intelligenz argumentieren, dass das Problem der Halluzinationen durch Informationsüberprüfung gelöst werden könne. Tatsächlich werden Faktenprüfung und Validierung der Ergebnisse von KI-Systemen zu unverzichtbaren Praktiken in jeder Organisation, die diese Technologien nutzt. Das Problem ist jedoch, dass die Notwendigkeit der Überprüfung den Wert dieser Systeme erheblich mindert.

Stellen Sie sich folgende Situation vor: Wir bitten einen KI-Assistenten, einen Bericht über den Markt für Elektrofahrzeuge zu schreiben. Das System generiert ein 20-seitiges Dokument voller Statistiken, Trends und Prognosen. Das Dokument sieht professionell aus und enthält überzeugende Argumente. Das Problem ist, dass wir nicht wissen, welche Teile der Informationen korrekt sind und welche auf künstlichen Einbildungen beruhen. Um dies festzustellen, müssten wir jede Statistik, jede Aussage, jede Tatsache überprüfen. Das bedeutet, dass wir im Grunde die Arbeit erledigen, die das KI-System für uns erledigen sollte.

Dies ist das grundlegende Paradoxon der aktuellen KI-Revolution: Systeme, die uns eigentlich Zeit sparen sollten, erfordern oft zusätzlichen Aufwand zur Überprüfung ihrer Ergebnisse. Bei der Verwendung herkömmlicher Software wie Excel können wir einfach den Berechnungsergebnissen vertrauen und uns auf die Interpretation der Daten konzentrieren.

Lesen Sie auch: Alles über USB-Standards und -Spezifikationen

Die mathematisch unvollkommene Welt der KI

Das mangelnde Vertrauen in KI-Systeme ist keine Frage von Technikfeindlichkeit oder Veränderungsresistenz. Es ist eine rationale Reaktion auf einen grundlegenden Wandel in der Beziehung zwischen Mensch und Computer. Jahrzehntelang bauten wir Beziehungen auf, die auf der deterministischen Zuverlässigkeit von Computern basierten. Nun treten wir in eine Ära probabilistischer Modelle ein, die naturgemäß nicht dasselbe Maß an Zuverlässigkeit garantieren können.

Am treffendsten lässt sich dies vielleicht anhand der Analogie menschlicher Kommunikation beschreiben. Herkömmliche Software ist wie eine Enzyklopädie – sie mag unvollständig sein oder veraltete Informationen enthalten, doch der Inhalt gilt als bewiesen. KI hingegen ähnelt einem Gespräch mit einer Person, die über beeindruckendes, aber unvollständiges Wissen verfügt – manchmal macht sie Fehler, ist verwirrt und manchmal verdreht sie Fakten.

Diese Analogie im Computerkontext bedeutet einen grundlegenden Rückgang in Bezug auf die Zuverlässigkeit. Wir haben von Maschinen schon immer mehr Genauigkeit erwartet als von Menschen. Paradoxerweise müssen wir nun KI-generierte Ergebnisse mit der gleichen Vorsicht überprüfen, die wir bei Informationen einer unbekannten Person an den Tag legen würden.

Lesen Sie auch: Was ist DeepSeek und warum reden alle darüber?

Auf der Suche nach mathematischer Zuverlässigkeit

Heißt das, wir sollten künstliche Intelligenz komplett aufgeben? Auf keinen Fall. KI-Systeme bieten enormes Potenzial in verschiedenen Bereichen – von der Erstellung kreativer Inhalte bis zur Analyse riesiger Datensätze. Das Problem liegt darin, dass wir einen neuen Ansatz im Umgang mit diesen Systemen erlernen müssen, der ihre grundlegenden Grenzen berücksichtigt.

Derzeit wird intensiv daran geforscht, KI-Halluzinationen zu reduzieren. Lösungsansätze umfassen die Verbesserung der Qualität der Trainingsdaten (je besser die Daten, desto geringer die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen), die Entwicklung transparenterer Trainingsmethoden (verständliche und erklärbare Modelle generieren weniger wahrscheinlich falsche Informationen) und die Weiterentwicklung von Faktencheck-Mechanismen (Systeme, die generierte Inhalte automatisch anhand maßgeblicher Quellen überprüfen).

Lesen Sie auch: Biomimikry: Wie die Natur Ingenieure zu Innovationen inspiriert

Neue Ethik der digitalen Realität

Die aktuelle Revolution in der künstlichen Intelligenz erfordert nicht nur neue Werkzeuge und Methoden, sondern auch einen neuen Rahmen für die digitale Ethik. Wir müssen neu überdenken, was Vertrauen zwischen Mensch und Maschine bedeutet, wo die Verantwortung für KI-bedingte Fehler liegt und wie wir uns in einer Welt, in der die Grenze zwischen Fakt und Fiktion zunehmend verschwimmt, vor Fehlinformationen schützen können.

Gemäß einer Salesforce Ein Bericht untersucht das Datenvertrauen im Zeitalter der KI. Sicherheitsrisiken und mangelnde Datenharmonisierung beeinträchtigen jedoch dessen Zuverlässigkeit. Unternehmen, die KI-basierte Daten für kritische Entscheidungen nutzen, betrachten daher Datensicherheitsbedrohungen als ihre größte Sorge.

Dies ist insbesondere im Zusammenhang mit der sogenannten generativen künstlichen Intelligenz wichtig, bei der zusätzlich das Risiko besteht, dass Unternehmensdaten in öffentliche große Sprachmodelle gelangen.

Lesen Sie auch: 10 Beispiele für die seltsamsten Einsatzmöglichkeiten von KI

Statt tausend Worte…

Ich misstraue der aktuellen KI-Revolution nicht, weil ich ihr Potenzial nicht sehe, sondern weil ich ihre grundlegenden Grenzen verstehe. Seit Jahrzehnten bauen wir unsere digitale Zivilisation auf dem Fundament zuverlässiger Berechnungen auf – angefangen von den ersten mechanischen Rechenmaschinen über den monumentalen ENIAC bis hin zu den allgegenwärtigen Tabellenkalkulationen. Diese mathematische Gewissheit war der Grundstein für den Fortschritt in unzähligen Lebensbereichen.

Die aktuelle Welle der künstlichen Intelligenz führt uns in eine probabilistische Welt, in der 98 % Sicherheit die neue Norm ist. Während dies für viele Anwendungen ausreichend sein mag, sind in kritischen Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Sicherheit deutlich höhere Standards erforderlich.

Die eigentliche Herausforderung besteht darin, das Potenzial künstlicher Intelligenz zu nutzen, ohne die mathematische Sicherheit zu verlieren, die seit Jahrzehnten die Grundlage unseres Vertrauens in die Technologie bildet. Computer können heute zwar kommunizieren, Bilder erstellen und Gedichte schreiben, doch ihre wichtigste Funktion bleibt die fehlerfreie Berechnung – dieselbe Funktion, die sie erfüllten, als sie einst ganze Räume füllten und von Wissenschaftlerteams in Laborkitteln bedient wurden. Denn in einer Welt, in der es immer schwieriger wird, Fakten von Fiktion zu unterscheiden, ist mathematische Sicherheit wertvoller denn je.

Lesen Sie auch: 

• Wie Personenzüge der Zukunft aussehen werden
• Weltraumreisen mit Lichtgeschwindigkeit: Wann werden sie Realität?