Was ist eine KI-Halluzination? Digitale Wahnvorstellungen entschlüsselt

Wenn ein System der künstlichen Intelligenz falsche oder irreführende Informationen erzeugt, wird dies als KI-Halluzination bezeichnet. KI-Halluzinationen können negativ und anstößig, völlig ungenau, humorvoll oder einfach kreativ und ungewöhnlich sein. Manche KI-Halluzinationen sind leicht zu erkennen, während andere subtiler sein und unentdeckt bleiben können. Wenn Nutzer eine KI-Halluzination nicht erkennen, sobald sie auftritt, und sie als Tatsache weitergeben, kann dies zu einer Reihe von Problemen führen. KI-Halluzinationen sind zwar nicht grundsätzlich schädlich, beruhen aber weder auf Fakten noch auf Logik und sollten entsprechend behandelt werden. Das müssen Sie über sie wissen, um eine erfolgreiche und zuverlässige Nutzung von KI sicherzustellen.

DIE WICHTIGSTEN ERKENNTNISSE

• •KI-Halluzinationen treten auf, wenn ein KI-Modell eine Ausgabe erzeugt, die sachlich falsch, irreführend oder unsinnig ist. Die verschiedenen Arten von KI-Halluzinationen zu erkennen, ist entscheidend, um potenzielle Risiken einzudämmen. (Zum Abschnitt springen)
• •KI-Halluzinationen können zu ernsthaften Problemen führen. Die Auswirkungen von KI-Halluzinationen in der realen Welt zu erkennen, ist wichtig für die Entwicklung wirksamer Strategien zu ihrer Eindämmung und verantwortungsvoller Richtlinien für die KI-Entwicklung. (Zum Abschnitt springen)
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• Die Verbindung technischer und menschlicher Expertise kann dabei helfen, KI-Halluzinationen wirksam zu erkennen und zu beheben. Das Erkennen von Frühwarnsignalen und die Einführung einer kontinuierlichen Überwachung können dabei helfen, KI-Halluzinationen proaktiv zu begegnen. (Zum Abschnitt springen)

Was ist eine KI-Halluzination?

KI-Modelle, insbesondere generative KI und Large Language Models (LLM), sind hinsichtlich der Komplexität der Daten und Anfragen, die sie verarbeiten können, gewachsen. Sie erzeugen intelligente Antworten, Bilder, Audiodateien und andere Ausgaben, die typischerweise den Anfragen und Erwartungen der Nutzer entsprechen. KI-Modelle sind jedoch nicht unfehlbar: Die enormen Mengen an Trainingsdaten, komplizierte Algorithmen und undurchsichtige Entscheidungsprozesse können dazu führen, dass KI-Plattformen „halluzinieren“ oder falsche Informationen erzeugen.

In einem viel beachteten Beispiel aus der Praxis führte eine KI-Halluzination zu einem juristischen Dokument, in dem auf nicht existierende Präzedenzfälle verwiesen wurde. Das zeigt, zu welchen Problemen diese unzuverlässigen Ausgaben führen können. KI-Halluzinationen sind jedoch nicht immer negativ. Solange Sie wissen, womit Sie es zu tun haben, können bestimmte KI-Halluzinationen – insbesondere bei Audio und visuellen Inhalten – interessante Elemente für kreatives Brainstorming und die Projektentwicklung liefern.

Der KI-Chatbot ChatGPT versucht, „Lojban“, eine erfundene Sprache, ins Englische zu übersetzen.

Googles Gemini übersetzt die erfundene Sprache „Lobjan“ ins Französische.

Arten von KI-Halluzinationen

KI-Halluzinationen können viele verschiedene Formen annehmen – von falsch-positiven und falsch-negativen Ergebnissen bis hin zur vollständigen Erzeugung von Fehlinformationen.

Falsch-positive Ergebnisse

Falsch-positive Ergebnisse treten auf, wenn ein KI-System etwas fälschlicherweise als vorhanden erkennt, obwohl es nicht vorhanden ist – etwa wenn ein Spamfilter eine wichtige E-Mail als Spam markiert. Diese Art von Halluzination entsteht häufig durch eine Überoptimierung des KI-Modells zur Minimierung falsch-negativer Ergebnisse, wodurch die Wahrscheinlichkeit falsch-positiver Ergebnisse steigt.

Falsch-negative Ergebnisse

Ein falsch-negatives Ergebnis entsteht, wenn ein KI-Algorithmus ein vorhandenes Objekt oder Merkmal nicht erkennt. Der Algorithmus erzeugt ein negatives Ergebnis, obwohl es positiv hätte ausfallen müssen – etwa wenn ein Sicherheitssystem einen Eindringling übersieht oder ein medizinisches Bildgebungsverfahren einen Tumor nicht erkennt. Ursache dieser Fehler ist häufig, dass ein KI-Modell subtile Muster oder Anomalien in den Daten nicht erfassen kann.

Erzeugung von Fehlinformationen

Diese Art von KI-Halluzination ist besonders besorgniserregend, da sie auftritt, wenn eine KI Informationen erfindet und als Fakten präsentiert. Dazu kann die Erzeugung vollständig fiktiver Geschichten oder die Manipulation sachlicher Informationen gehören. Solche Halluzinationen haben häufig ihre Ursache darin, dass das KI-Modell voreingenommenen oder ungenauen Trainingsdaten ausgesetzt war

Ursachen von KI-Halluzinationen

Wie und warum KI-Halluzinationen auftreten, ist nicht immer klar – und das ist einer der Gründe, warum sie zu einem solchen Problem geworden sind. Nutzer können Halluzinationen nicht immer erkennen, wenn sie auftreten, und KI-Entwickler können oft nicht feststellen, welche Anomalie, welches Trainingsproblem oder welcher andere Faktor zu einem solchen Ergebnis geführt haben könnte.

Hochkomplexe KI-Algorithmen sind darauf ausgelegt, das menschliche Gehirn nachzuahmen, und können dadurch komplexere und vielseitigere Anfragen von Nutzern verarbeiten. Das verleiht ihnen jedoch auch ein Maß an Unabhängigkeit und Autonomie, das es schwieriger macht, nachzuvollziehen, wie sie zu bestimmten Entscheidungen gelangen.

Probleme mit der Datenqualität

Die Qualität und Quantität der Trainingsdaten beeinflussen die Leistung eines KI-Modells maßgeblich. KI-Modelle werden üblicherweise mit riesigen Datensätzen trainiert, die aus verschiedenen Quellen stammen und möglicherweise unvollständige, veraltete oder voreingenommene Daten enthalten. Ein Sprachmodell, das beispielsweise mit einem Datensatz trainiert wurde, der nur begrenzten Einblick in ein bestimmtes Thema bietet, könnte fehlerhafte oder irreführende Informationen erzeugen. Fehlerhafte oder beschädigte Daten können ein KI-Modell ebenfalls verwirren und dazu führen, dass es ungenaue und unzuverlässige Ergebnisse liefert.

Überanpassung des Modells

Überanpassung kann zu selbstbewussten, aber ungenauen Vorhersagen führen. Dies geschieht, wenn ein Modell übermäßig komplex und stark auf die Trainingsdaten zugeschnitten wird, wodurch es bei neuen Daten schlecht abschneidet. Wird ein überangepasstes Modell mit neuen Eingaben konfrontiert, kann es ungenaue Ausgaben erzeugen, weil es die Trainingsdaten auswendig gelernt hat, statt die zugrunde liegenden Muster zu erlernen. Um dies zu vermeiden, sollten Sie das Modell während des Trainings mit ausreichend kontextbezogenen und vielfältigen Daten versorgen.

Algorithmische Verzerrung

Algorithmische Verzerrung bezeichnet systematische Fehler oder Ungenauigkeiten, die in KI-Modellen aufgrund des zu ihrem Training verwendeten Algorithmus auftreten. Ein KI-Modell, das mit Daten trainiert wurde, die eine bestimmte Gruppe oder Sichtweise bevorzugen, kann voreingenommene oder diskriminierende Inhalte erzeugen. Ein Sprachmodell, das mit Daten trainiert wurde, die Geschlechterstereotype enthalten, kann Ausgaben generieren, die diese Verzerrungen verstärken. Die Bekämpfung algorithmischer Verzerrungen umfasst die Bereinigung der Daten, ein sorgfältiges Modelldesign sowie kontinuierliche Überwachung und Bewertung.

Mangelndes Kontextverständnis

KI-Modelle haben häufig Schwierigkeiten mit der Verarbeitung kontextspezifischer Feinheiten, was zu Halluzinationen führt. Ein Sprachmodell beispielsweise, das die zugrunde liegende Bedeutung eines Textes nicht erfassen kann, könnte grammatikalisch korrekte, aber semantisch bedeutungslose Inhalte erzeugen. Dies kann auch geschehen, wenn das Modell den umfassenderen Kontext eines Gesprächs oder einer Aufgabe nicht berücksichtigt.

Beispiele für KI-Halluzinationen aus der Praxis

KI-Halluzinationen sind zwar häufig humorvoll oder harmlos, können in realen Anwendungen jedoch schwerwiegende Folgen haben, wenn Nutzer auf die Genauigkeit der Ausgaben vertrauen oder sich der falschen Informationen nicht bewusst sind.

Sprachmodelle erzeugen ungenaue Informationen

Large Language Models (LLMs) werden üblicherweise mit großen Datensätzen trainiert, die aus Online-Quellen stammen und falsche Informationen sowie Meinungen enthalten können. In einem Fall musste Air Canada Schadenersatz zahlen, nachdem sein KI-Chatbot einen Kunden über Tarife für Trauerfälle in die Irre geführt hatte. Air Canada argumentierte zwar, der virtuelle Chatbot-Assistent sei eine eigenständige Einheit, doch das Gericht widersprach und sprach dem Passagier eine Entschädigung zu.

Bilderkennungssysteme klassifizieren Objekte falsch

Bilderkennungssysteme können Objekte aufgrund verschiedener Faktoren falsch klassifizieren, etwa wegen schlechter Bildqualität, Verdeckungen bei der Bildverarbeitung oder begrenzter Trainingsdaten. Eine von David Gleich und Professoren der Purdue University durchgeführte Studie ergab beispielsweise, dass ihre Datenbank Elemente aufgrund von Problemen bei der Generierung eingebetteter Vektoren häufig falsch beschriftete. Die Datenbank klassifizierte Röntgenbilder und Gensequenzen falsch und verwechselte sogar Autos mit Kassettenrekordern.

Entscheidungsalgorithmen erzeugen unbeabsichtigte Ergebnisse

Entscheidungsalgorithmen können aufgrund bestehender gesellschaftlicher Verzerrungen in den Trainingsdaten oder von Fehlern im Algorithmus selbst unbeabsichtigte Ergebnisse erzeugen. Amazons experimentelles KI-Tool zur Personalauswahl diskriminierte beispielsweise Frauen, weil in der Technologiebranche historisch eine geschlechtsspezifische Verzerrung bestand. Das Tool wertete Lebensläufe ab, die das Wort „Frauen“ enthielten. Wenn man sich auf Algorithmen verlässt, ohne zugrunde liegende Ungleichheiten und Verzerrungen zu beseitigen, kann dies die Diskriminierung marginalisierter Gruppen fortführen.

Chatbots geben sachlich falsche Antworten

Das AI Governance Lab führte kürzlich einen Workshop durch, um fünf Modelle zu testen, darunter OpenAIs GPT-4, Metas Llama 2, Googles Gemini, Anthropics Claude und Mistrals Mixtral. Diese fünf führenden KI-Chatbots versagten dabei, genaue und zuverlässige Informationen über den demokratischen Prozess zu liefern. Die Hälfte ihrer übrigen Antworten wurde als ungenau eingestuft; 40 Prozent galten als schädlich und könnten Wähler möglicherweise ihrer Wahlrechte berauben. Als die Teilnehmer beispielsweise nach dem Wahllokal für eine bestimmte Postleitzahl fragten, antworteten die KI-Chatbots, dass die entsprechenden Wahllokale nicht existierten.

Autonome Fahrzeuge interpretieren Verkehrsschilder falsch

Autonome Fahrzeuge verlassen sich stark auf Bilderkennung, um sicher zu navigieren. Aufgrund von Faktoren wie Wetter, verdeckten Schildern oder unterschiedlichen Schilderdesigns können diese Systeme Verkehrsschilder jedoch falsch lesen. Wissenschaftler verschiedener US-amerikanischer Universitäten führten eine Studie durch, in der sie Stoppschilder mit für Menschen unsichtbaren, subtilen Veränderungen versahen. Die selbstfahrenden Autos interpretierten diese Hinweise vollständig falsch, was Fragen zu ihrer Anfälligkeit für Manipulationen und möglichen Sicherheitsrisiken aufwarf.

Auswirkungen von KI-Halluzinationen auf Unternehmen

KI-Halluzinationen können für Ihre Organisation, ihre Daten und ihre Kunden zu zahlreichen unterschiedlichen Problemen führen.

Ungenaue Entscheidungen und Diagnosen

KI-Instanzen können selbstbewusst eine ungenaue Tatsachenbehauptung aufstellen, die medizinisches Personal, Versicherungsanbieter und andere Fachkräfte zu ungenauen Entscheidungen oder Diagnosen veranlasst, die andere Menschen oder deren Ruf beeinträchtigen. Ein KI-Modell könnte einen Patienten beispielsweise aufgrund einer Anfrage zu dessen Blutzuckerwerten mit Diabetes diagnostizieren, obwohl die Blutuntersuchung nicht auf dieses Gesundheitsproblem hindeutet.

Diskriminierende, anstößige, schädliche oder abwegige Ausgaben

Ob aufgrund voreingenommener Trainingsdaten oder einer völlig undurchsichtigen Begründung: Ein KI-Modell kann plötzlich schädlich stereotype, unhöfliche oder sogar bedrohliche Ausgaben erzeugen. Solche abwegigen Ausgaben sind typischerweise leicht zu erkennen, können jedoch zu einer Reihe von Problemen führen, unter anderem dazu, dass sich der Endnutzer beleidigt fühlt.

Unzuverlässige Daten für Analysen und andere Geschäftsentscheidungen

KI-Modelle sind nicht immer gut im Umgang mit Zahlen. Statt anzugeben, wenn sie nicht zur richtigen Antwort gelangen können, haben manche KI-Modelle jedoch ungenaue Datenergebnisse erzeugt. Wenn Geschäftsnutzer nicht vorsichtig sind, verlassen sie sich bei wichtigen Entscheidungen möglicherweise unwissentlich auf ungenaue Daten aus Geschäftsanalysen.

Ethische und rechtliche Bedenken

KI-Halluzinationen können private Daten oder andere sensible Informationen offenlegen, die zu Problemen bei der Cybersicherheit und im Rechtsbereich führen können. Darüber hinaus können anstößige oder diskriminierende Aussagen ethische Dilemmata für die Organisation verursachen, die die KI-Plattform betreibt.

Fehlinformationen zu globalen Nachrichten und aktuellen Ereignissen

Wenn Nutzer mit KI-Plattformen Nachrichten und aktuelle Ereignisse in Echtzeit auf Fakten prüfen, kann das KI-Modell selbstbewusst Fehlinformationen erzeugen – abhängig davon, wie die Prompts formuliert sind und wie aktuell und umfassend das Training des Modells ist. Der Nutzer könnte diese Informationen verbreiten, ohne ihre Ungenauigkeit zu erkennen.

Schlechte Nutzererfahrung

Wenn ein KI-Modell regelmäßig anstößige, unvollständige, ungenaue oder anderweitig verwirrende Inhalte erzeugt, werden Nutzer wahrscheinlich frustriert sein und das Modell nicht mehr verwenden und/oder zu einem Wettbewerber wechseln. Dies kann ein Unternehmen von seiner Kernzielgruppe entfremden und die Möglichkeiten zum Aufbau einer größeren Nutzerschaft einschränken.

KI-Halluzinationen erkennen

KI-Systeme sind komplexe Netzwerke, die zahlreiche Teilbereiche umfassen, darunter die Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Deep Learning. Algorithmen benötigen für die Erzeugung einer bestimmten Ausgabe enorme Rechenressourcen wie Zeit und Speicher, was die Suche nach konkreten Ursachen von Halluzinationen erschwert. KI-Systeme umfassen mehrere Verarbeitungsebenen, und ihre Modelle entwickeln sich ständig weiter. Dadurch ist es schwierig, statische Methoden zu entwickeln, die mit der dynamischen Natur von KI Schritt halten.

Hinzu kommt ein Mangel an Transparenz, da viele KI-Modelle als Blackbox funktionieren. Die fehlende Einsehbarkeit des Entscheidungsprozesses eines KI-Modells erschwert die Entwicklung wirksamer Strategien zur Früherkennung und Prävention. Wenn Sie jedoch wissen, worauf Sie achten müssen, können Sie KI-Halluzinationen leichter erkennen.

Frühwarnzeichen

Das Erkennen von Warnzeichen für KI-Halluzinationen ist entscheidend, um ihre Auswirkungen einzudämmen. KI-Halluzinationen treten mit höherer Wahrscheinlichkeit auf, wenn ein KI-Modell widersprüchliche Informationen oder Antworten auf ähnliche Prompts erzeugt. Ein weiterer möglicher Hinweis auf eine KI-Halluzination ist übermäßige Sicherheit bei falschen Antworten, da Modelle so konzipiert sind, dass sie Unsicherheit ausdrücken, wenn sie sich ihrer Antwort nicht sicher sind. Auch eine drastische Veränderung der Ausgabe, selbst wenn sich der Eingabe-Prompt nur geringfügig ändert, kann ein Zeichen für Halluzinationen sein.

Methoden zur kontinuierlichen Überwachung

KI-Unternehmen und Organisationen sollten umfassende Überwachungssysteme einführen, um KI-Halluzinationen zu erkennen und zu beheben. Erstellen Sie beispielsweise Kennzahlen zur Modellleistung wie Genauigkeit, Präzision, Recall und F1-Score, um Trends und Anomalien zu erkennen. Die Erkennung von Datenverschiebungen ist eine weitere wirksame Überwachungsstrategie, da sie Veränderungen in der Verteilung der Trainingsdaten und der realen Daten untersucht, um Abweichungen zu vermeiden. Organisationen können außerdem adversariales Testen als proaktive Sicherheitsmaßnahme einsetzen, indem sie herausfordernde und irreführende Eingaben einführen, um Auslöser für Halluzinationen zu ermitteln.

Human-in-the-Loop-Systeme

Ein kollaborativer Ansatz namens Human-in-the-Loop (HITL) im maschinellen Lernen ist eine weitere Möglichkeit, KI-Halluzinationen zu erkennen. Diese Technik integriert menschliche Eingaben und Expertise in den Lebenszyklus von ML- und KI-Systemen. Zu den wichtigsten Komponenten von HITL gehören Datenvalidierung, Modellevaluierung und Feedbackschleifen. Die Entwicklung klarer ethischer Richtlinien ist ebenfalls wichtig für die KI-Entwicklung, um zu verhindern, dass KI-Modelle entwickelt werden, die schädliche Halluzinationen erzeugen.

7 Strategien zum Umgang mit KI-Halluzinationen

Die folgenden Techniken richten sich an Entwickler und Anbieter von KI-Modellen sowie an Organisationen, die KI als Teil ihrer Geschäftsabläufe einsetzen, aber nicht unbedingt eigene Modelle entwickeln. Diese Strategien können Führungskräften und Organisationen dabei helfen, KI-Halluzinationen in den von ihnen entwickelten und verwalteten KI-Modellen zu verhindern, zu erkennen und einzudämmen.

Trainingsdaten bereinigen und vorbereiten, um bessere Ergebnisse zu erzielen

Die angemessene Bereinigung und Vorbereitung Ihrer Trainingsdaten für die Entwicklung und Feinabstimmung von KI-Modellen ist einer der besten Schritte, die Sie zur Vermeidung von KI-Halluzinationen unternehmen können. Ein gründlicher Prozess zur Datenvorbereitung verbessert die Qualität der verwendeten Daten und verschafft Ihnen Zeit und Raum für Tests, um Probleme im Datensatz zu erkennen und zu beseitigen – darunter bestimmte Verzerrungen, die Halluzinationen begünstigen könnten.

Datenvorverarbeitung, Normalisierung, Anomalieerkennung und andere umfangreiche Arbeiten zur Datenvorbereitung sollten von Anfang an und in irgendeiner Form bei jeder Aktualisierung der Trainingsdaten oder jedem erneuten Training des Modells durchgeführt werden. Gerade beim erneuten Training stellt eine erneute Datenvorbereitung sicher, dass das Modell kein Verhalten erlernt oder beibehalten hat, das in die Trainingsdaten zurückfließt und künftig zu größeren Problemen führt.

Modelle mit Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit entwickeln

Die größeren KI-Modelle, auf die viele Unternehmen setzen, verfügen über enorme Fähigkeiten. Gleichzeitig können sie durch die Fülle an Informationen und Trainingsdaten so dicht werden, dass selbst ihre Entwickler Schwierigkeiten haben, zu interpretieren und zu erklären, was diese Modelle tun. Probleme mit Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit werden besonders deutlich, wenn Modelle beginnen, halluzinierte oder ungenaue Informationen zu erzeugen. In diesem Fall wissen Modellentwickler nicht immer, was das Problem verursacht oder wie sie es beheben können, was innerhalb des Unternehmens und bei den Endnutzern zu Frustration führen kann.

Die folgenden Schritte können dabei helfen, bereits von Anfang an einen Teil dieser Zweifel und Verwirrung zu beseitigen:

• KI-Modelle mit Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit entwickeln: Integrieren Sie Funktionen, die diese beiden Prioritäten in Ihrem Blueprint-Design berücksichtigen. 
• Detaillierte Aufzeichnungen führen: Dokumentieren Sie beim Aufbau eigener Modelle Ihre Prozesse, sorgen Sie für Transparenz unter den wichtigsten Stakeholdern und wählen Sie ein Architekturformat, das leicht zu interpretieren und zu erklären ist – unabhängig davon, wie stark Daten und Nutzererwartungen wachsen.
• Ensemble-Modelle verwenden: Diese Architektur eignet sich gut für Interpretierbarkeit, Erklärbarkeit und die allgemeine Genauigkeit. Bei diesem KI-/ML-Ansatz werden vorhergesagte Ergebnisse aus mehreren Modellen abgerufen und zu genaueren, ausgewogeneren und transparenteren Ausgaben zusammengeführt.

Modelle und Trainingsdaten auf Leistungsprobleme testen

Vor der Bereitstellung eines KI-Modells – und auch danach – sollte Ihr Team viel Zeit darauf verwenden, das Modell sowie Trainingsdaten und Algorithmen auf Leistungsprobleme zu testen, die in realen Szenarien auftreten können. Umfassende Tests sollten nicht nur häufigere Anfragen und Eingabeformate abdecken, sondern auch Sonderfälle und komplexe Anfragen.

Wenn Sie Ihre KI darauf testen, wie sie auf eine große Bandbreite möglicher Eingaben reagiert, können Sie vorhersagen, wie das Modell in verschiedenen Anwendungsfällen funktionieren wird. Außerdem erhält Ihr Team die Möglichkeit, Daten und Modellarchitektur zu verbessern, bevor Endnutzer durch ungenaue oder halluzinierte Ergebnisse frustriert werden.

Wenn das von Ihnen verwendete KI-Modell Daten in unterschiedlichen Formaten akzeptieren kann, testen Sie es sowohl mit alphanumerischen als auch mit Audio- oder visuellen Dateneingaben. Erwägen Sie außerdem adversariales Testen, um bewusst zu versuchen, das Modell in die Irre zu führen und festzustellen, ob es auf den Köder hereinfällt. Viele dieser Tests lassen sich mit den richtigen Tools automatisieren.

Menschliches Qualitätsmanagement integrieren

Mehrere Tools für Datenqualität, KI-Management und Modellüberwachung können Ihre Organisation dabei unterstützen, hochwertige KI-Modelle zu erhalten, die bestmögliche Ausgaben liefern. Diese Tools eignen sich jedoch nicht immer am besten, um obskurere oder subtilere KI-Halluzinationen zu erkennen. Es ist sinnvoll, ein Team aus Menschen einzubeziehen, das beim Qualitätsmanagement der KI helfen kann.

Ein Prüfverfahren mit Human-in-the-Loop kann dabei helfen, Auffälligkeiten zu erkennen, die Maschinen möglicherweise übersehen, und KI-Entwicklern praxisnahe Empfehlungen für Verbesserungen zu geben. Die mit dieser Arbeit betrauten Personen sollten über eine ausgewogene Kombination aus KI-/Technologiekenntnissen und -erfahrung, Erfahrung im Kundenservice und möglicherweise sogar Compliance-Erfahrung verfügen. Dieser vielfältige Hintergrund vermittelt ihnen das nötige Wissen, um Probleme zu erkennen und bessere Ergebnisse für Ihre Endnutzer zu erzielen.

Regelmäßig Nutzerfeedback einholen

Insbesondere sobald ein KI-Modell bereits im Einsatz ist, sind die Nutzer selbst Ihre beste Informationsquelle, wenn es um KI-Halluzinationen und andere Leistungsabweichungen geht. Wenn geeignete Feedbackkanäle eingerichtet sind, können Nutzer Modellentwickler und KI-Anbieter über reale Situationen informieren, in denen die Ausgaben des Modells fehlerhaft waren.

Mit diesem spezifischen Wissen können Entwickler sowohl einmalige Ergebnisse als auch Fehlertrends erkennen. Anschließend können sie dieses Wissen nutzen, um die Trainingsdaten des Modells und seine Antworten auf ähnliche Anfragen in künftigen Versionen der Plattform zu verbessern.

Mit ethischen und transparenten Anbietern zusammenarbeiten

Unabhängig davon, ob Sie KI-Entwickler oder ein Unternehmen sind, das KI-Technologie nutzt: Es ist wichtig, mit anderen ethisch handelnden KI-Anbietern zusammenzuarbeiten, die Wert auf transparente und konforme Verfahren bei Datenerfassung, Modelltraining, Modelldesign und Modellbereitstellung legen.

So stellen Sie sicher, dass Sie wissen, wie die von Ihnen verwendeten Modelle trainiert werden und welche Schutzmaßnahmen zum Schutz der Nutzerdaten und zur Vermeidung halluzinierter Ergebnisse vorhanden sind. Idealerweise arbeiten Sie mit Anbietern zusammen, die klar darlegen können, welche Maßnahmen sie für ethische Ergebnisse ergreifen, und Produkte entwickeln, die Genauigkeit und Skalierbarkeit miteinander verbinden.

Modelle im Laufe der Zeit überwachen und aktualisieren

KI-Modelle funktionieren am besten, wenn sie kontinuierlich aktualisiert und verbessert werden. Diese Verbesserungen sollten auf Nutzerfeedback, den Untersuchungen Ihres Teams, Trends in der gesamten Branche sowie allen Leistungsdaten basieren, die Ihre Tools für Qualitätsmanagement und Überwachung erfassen.

Eine regelmäßige Überwachung der KI-Modellleistung aus all diesen Blickwinkeln und die Verpflichtung, Modelle auf Grundlage dieser Analysen zu verbessern, können Ihnen helfen, frühere Halluzinationsszenarien und andere Leistungsprobleme künftig zu vermeiden.

IBMs Watson OpenScale ist eine offene Plattform, die Nutzern hilft, KI zu steuern und Fairness, Drift sowie andere Qualitätsprobleme zu verwalten. Quelle: IBM.

Fazit: KI-Halluzinationen bei der Nutzung groß angelegter KI-Modelle verhindern

Die größten KI-Innovatoren erkennen, dass KI-Halluzinationen reale Probleme verursachen, und ergreifen umfangreiche Maßnahmen gegen Halluzinationen und Fehlinformationen. Dennoch erzeugen KI-Modelle gelegentlich weiterhin halluzinierte Inhalte. Unabhängig davon, ob Sie KI-Entwickler oder ein Unternehmenskunde sind: Es ist wichtig zu erkennen, dass diese Halluzinationen auftreten.

Ergreifen Sie Maßnahmen, um Halluzinationen besser zu erkennen und die damit verbundenen negativen Folgen zu korrigieren. Dafür sind die richtige Kombination aus umfassendem Training und Testen, Tools zur Überwachung und zum Qualitätsmanagement, gut geschulte interne Teams sowie ein Prozess erforderlich, der kontinuierliche Feedbackschleifen und Verbesserungen in den Mittelpunkt stellt. Mit dieser Strategie kann Ihr Team KI-Halluzinationen besser beheben und eindämmen, bevor sie zu Problemen bei Cybersicherheit, Compliance und Unternehmensreputation führen.

Weitere Informationen zur Steuerung Ihrer KI-Bereitstellung finden Sie in unserem Leitfaden: KI-Richtlinie und Governance: Was Sie wissen müssen