Faktencheck und KI-Halluzinationen | KI in der Wirtschaft #110

Veröffentlicht: 2024-05-06

Wir haben die Ursachen von KI-Anomalien aufgespürt, praktische Tipps zu deren Vermeidung gegeben und erklärt, wie Faktenprüfung die Zuverlässigkeit von KI-Ergebnissen sicherstellen kann. Weiter lesen.

Faktencheck und KI-Halluzinationen – Inhaltsverzeichnis

Was sind KI-Halluzinationen?
Beispiele für Halluzinationen
Wie kann man Halluzinationen vorbeugen?
Fakten Überprüfung. Wie kann man die Ergebnisse der Arbeit mit KI überprüfen?
Wie kann man von KI-Halluzinationen profitieren?
Faktencheck und KI-Halluzinationen – Zusammenfassung

In der Welt der künstlichen Intelligenz verschwimmen manchmal die Grenzen zwischen Fiktion und Realität. Während innovative KI-Systeme den Fortschritt in fast allen Bereichen beschleunigen, bringen sie auch Herausforderungen mit sich, wie zum Beispiel Halluzinationen – ein Phänomen, bei dem KI ungenaue oder falsche Informationen generiert. Um das Potenzial dieser Technologie voll auszuschöpfen, müssen wir Halluzinationen verstehen und ihre Fakten überprüfen.

Was sind KI-Halluzinationen?

KI-Halluzinationen sind falsche oder irreführende Ergebnisse, die von KI-Modellen generiert werden. Dieses Phänomen hat seine Wurzeln im Herzen des maschinellen Lernens – einem Prozess, bei dem Algorithmen riesige Datensätze oder Trainingsdaten verwenden, um Muster zu erkennen und Antworten entsprechend beobachteten Mustern zu generieren.

Selbst die fortschrittlichsten KI-Modelle sind nicht fehlerfrei. Eine der Ursachen für Halluzinationen ist die Unvollkommenheit der Trainingsdaten. Ist der Datensatz unzureichend, unvollständig oder verzerrt, lernt das System falsche Zusammenhänge und Muster, was zur Produktion falscher Inhalte führt.

Stellen Sie sich beispielsweise ein KI-Modell zur Gesichtserkennung vor, das hauptsächlich anhand von Fotos kaukasischer Menschen trainiert wurde. In einem solchen Fall kann es sein, dass der Algorithmus Schwierigkeiten hat, Menschen anderer ethnischer Gruppen korrekt zu identifizieren, da er in dieser Hinsicht nicht richtig „trainiert“ wurde.

Eine weitere Ursache für Halluzinationen ist die Überanpassung, die auftritt, wenn sich der Algorithmus zu genau an den Trainingsdatensatz anpasst. Dadurch verliert es die Fähigkeit, neue, bisher unbekannte Muster zu verallgemeinern und richtig zu erkennen. Ein solches Modell schneidet bei Trainingsdaten gut ab, versagt jedoch unter realen, dynamischen Bedingungen.

Schließlich können Halluzinationen auf fehlerhafte Annahmen oder eine unzureichende Modellarchitektur zurückzuführen sein. Wenn die KI-Entwickler ihre Lösung auf fehlerhaften Prämissen basieren oder die falsche algorithmische Struktur verwenden, generiert das System falsche Inhalte und versucht, diese fehlerhaften Annahmen mit echten Daten „abzugleichen“.

Quelle: DALL·E 3, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Beispiele für Halluzinationen

Die Auswirkungen von KI-Halluzinationen gehen weit über den Bereich der Theorie hinaus. Wir stoßen zunehmend auf reale, manchmal überraschende Manifestationen davon. Hier einige Beispiele für dieses Phänomen:

Im Mai 2023 nutzte ein Anwalt ChatGPT, um eine Klage vorzubereiten, die fiktive Zitate von Gerichtsentscheidungen und nicht existierende Präzedenzfälle enthielt. Dies führte zu schwerwiegenden Konsequenzen – der Anwalt wurde mit einer Geldstrafe belegt, da er behauptete, er wisse nichts über die Fähigkeit von ChatGPT, falsche Informationen zu generieren.
Es kommt vor, dass ChatGPT falsche Informationen über echte Personen erstellt. Im April 2023 erfand das Model eine Geschichte über die angebliche Belästigung von Studenten durch einen Juraprofessor. In einem anderen Fall wurde ein australischer Bürgermeister fälschlicherweise der Annahme von Bestechungsgeldern beschuldigt, obwohl er in Wirklichkeit ein Whistleblower war, der solche Praktiken aufdeckte.

Dabei handelt es sich nicht um Einzelfälle – generative KI-Modelle erfinden häufig historische „Fakten“ und liefern beispielsweise falsche Aufzeichnungen über die Überquerung des Ärmelkanals. Darüber hinaus können sie jedes Mal völlig unterschiedliche Falschinformationen zum gleichen Thema erstellen.

KI-Halluzinationen sind jedoch nicht nur ein Problem fehlerhafter Daten. Sie können auch bizarre, verstörende Formen annehmen, wie im Fall von Bing, der erklärte, er sei in den Journalisten Kevin Roose verliebt. Dies zeigt, dass die Auswirkungen dieser Anomalien über einfache sachliche Fehler hinausgehen können.

Schließlich können Halluzinationen gezielt durch spezielle Angriffe auf KI-Systeme, sogenannte Adversarial Attacks, hervorgerufen werden. Wenn beispielsweise ein Foto einer Katze leicht verändert wurde, interpretierte das Bilderkennungssystem es als …. "Guacamole." Diese Art der Manipulation kann schwerwiegende Folgen in Systemen haben, in denen eine genaue Bilderkennung von entscheidender Bedeutung ist, wie beispielsweise in autonomen Fahrzeugen.

Wie kann man Halluzinationen vorbeugen?

Trotz des Ausmaßes der Herausforderung, die KI-Halluzinationen mit sich bringen, gibt es wirksame Möglichkeiten, das Phänomen zu bekämpfen. Der Schlüssel liegt in einem umfassenden Ansatz, der Folgendes kombiniert:

hochwertige Trainingsdaten,
relevante Eingabeaufforderungen, d. h. Befehle für die KI,
direkte Bereitstellung von Wissen und Beispielen für die Nutzung durch KI,
Kontinuierliche Überwachung durch Menschen und die KI selbst, um KI-Systeme zu verbessern.

Aufforderungen

Eines der wichtigsten Instrumente im Kampf gegen Halluzinationen sind richtig strukturierte Aufforderungen bzw. Befehle und Anweisungen an das KI-Modell. Oft reichen bereits geringfügige Änderungen am Eingabeaufforderungsformat aus, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Antworten erheblich zu verbessern.

Ein hervorragendes Beispiel hierfür ist Claude 2.1 von Anthropic. Während die Verwendung eines langen Kontexts ohne relevanten Befehl eine Genauigkeit von 27 % ergab, erhöhte das Hinzufügen des Satzes „Hier ist der relevanteste Satz aus dem Kontext:“ zur Eingabeaufforderung die Wirksamkeit auf 98 %.

Eine solche Änderung zwang das Modell, sich auf die relevantesten Teile des Textes zu konzentrieren, anstatt Antworten auf der Grundlage isolierter Sätze zu generieren, die aus dem Kontext gerissen wurden. Dies unterstreicht die Bedeutung richtig formulierter Befehle für die Verbesserung der Genauigkeit von KI-Systemen.

Auch die Erstellung detaillierter, spezifischer Eingabeaufforderungen, die der KI möglichst wenig Interpretationsspielraum lassen, trägt dazu bei, das Risiko von Halluzinationen zu verringern und die Faktenprüfung zu erleichtern. Je klarer und spezifischer die Aufforderung ist, desto geringer ist die Wahrscheinlichkeit einer Halluzination.

Beispiele

Neben effizienten Eingabeaufforderungen gibt es viele andere Methoden, um das Risiko von KI-Halluzinationen zu verringern. Hier sind einige der wichtigsten Strategien:

Verwendung hochwertiger, vielfältiger Trainingsdaten, die die reale Welt und mögliche Szenarien zuverlässig abbilden. Je reichhaltiger und vollständiger die Daten sind, desto geringer ist das Risiko, dass KI falsche Informationen generiert.
Verwendung von Datenvorlagen als Leitfaden für KI-Antworten – Definition akzeptabler Formate, Bereiche und Ausgabestrukturen, was die Konsistenz und Genauigkeit der generierten Inhalte erhöht,
Beschränkung der Datenquellen auf ausschließlich zuverlässige, verifizierte Materialien von vertrauenswürdigen Stellen. Dadurch wird das Risiko eliminiert, dass das Modell Informationen aus unsicheren oder falschen Quellen „lernt“.

Kontinuierliches Testen und Verfeinern von KI-Systemen, basierend auf der Analyse ihrer tatsächlichen Leistung und Genauigkeit, ermöglicht die fortlaufende Korrektur etwaiger Mängel und ermöglicht es dem Modell, aus Fehlern zu lernen.

Kontext

Auch die richtige Definition des Kontexts, in dem KI-Systeme agieren, spielt eine wichtige Rolle bei der Vorbeugung von Halluzinationen. Der Zweck, für den das Modell verwendet wird, sowie die Einschränkungen und Verantwortlichkeiten des Modells sollten klar definiert sein.

Ein solcher Ansatz ermöglicht es, einen klaren Rahmen für die Arbeit der KI festzulegen und so das Risiko zu verringern, dass sie unerwünschte Informationen „herausgibt“. Zusätzliche Schutzmaßnahmen können durch den Einsatz von Filtertools und das Festlegen von Wahrscheinlichkeitsschwellenwerten für akzeptable Ergebnisse bereitgestellt werden.

Die Anwendung dieser Maßnahmen trägt dazu bei, sichere Wege für die KI zu etablieren und erhöht die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Inhalte, die sie für bestimmte Aufgaben und Domänen generiert.

Quelle: Ideogramm, Eingabeaufforderung: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Fakten Überprüfung. Wie kann man die Ergebnisse der Arbeit mit KI überprüfen?

Unabhängig davon, welche Vorsichtsmaßnahmen getroffen werden, ist ein gewisses Maß an Halluzinationen durch KI-Systeme leider unvermeidbar. Ein Schlüsselelement, das die Zuverlässigkeit der erzielten Ergebnisse garantiert, ist daher die Faktenprüfung – der Prozess der Überprüfung von durch KI generierten Fakten und Daten.

Die Überprüfung von KI-Ergebnissen auf Genauigkeit und Übereinstimmung mit der Realität sollte als einer der wichtigsten Schutzmaßnahmen gegen die Verbreitung falscher Informationen angesehen werden. Die menschliche Verifizierung hilft dabei, Halluzinationen und Ungenauigkeiten zu erkennen und zu korrigieren, die die Algorithmen alleine nicht erkennen konnten.

In der Praxis sollte es sich bei der Faktenprüfung um einen zyklischen Prozess handeln, bei dem KI-generierte Inhalte regelmäßig auf Fehler oder fragwürdige Aussagen untersucht werden. Sobald diese identifiziert sind, ist es notwendig, nicht nur die KI-generierte Aussage selbst zu korrigieren, sondern auch die Trainingsdaten des KI-Modells zu aktualisieren, zu ergänzen oder zu bearbeiten, um zu verhindern, dass ähnliche Probleme in Zukunft erneut auftreten.

Wichtig ist, dass sich der Verifizierungsprozess nicht auf die einfache Ablehnung oder Genehmigung fragwürdiger Passagen beschränkt, sondern menschliche Experten mit fundiertem Fachwissen aktiv einbezieht. Nur sie können den Kontext, die Relevanz und die Richtigkeit der KI-generierten Aussagen richtig einschätzen und über mögliche Korrekturen entscheiden.

Die Überprüfung menschlicher Fakten stellt somit einen notwendigen und schwer zu überschätzenden „Schutz“ für die Zuverlässigkeit von KI-Inhalten dar. Bis die Algorithmen für maschinelles Lernen perfekt sind, muss dieser langwierige, aber entscheidende Prozess ein integraler Bestandteil der Arbeit mit KI-Lösungen in jeder Branche bleiben.

Wie kann man von KI-Halluzinationen profitieren?

Während KI-Halluzinationen im Allgemeinen ein unerwünschtes Phänomen sind, das minimiert werden sollte, können sie in einigen einzigartigen Bereichen überraschend interessante und wertvolle Anwendungen finden. Die geniale Nutzung des kreativen Potenzials von Halluzinationen eröffnet neue und oft völlig unerwartete Perspektiven.

Kunst und Design sind Bereiche, in denen KI-Halluzinationen völlig neue kreative Richtungen eröffnen können. Indem sie sich die Tendenz der Modelle zunutze machen, surreale, abstrakte Bilder zu erzeugen, können Künstler und Designer mit neuen Ausdrucksformen experimentieren und so die Grenzen zwischen Kunst und Realität verwischen. Sie können auch einzigartige, traumhafte Welten erschaffen, die der menschlichen Wahrnehmung bisher unzugänglich waren.

Im Bereich der Datenvisualisierung und -analyse wiederum bietet das Phänomen der Halluzination die Möglichkeit, alternative Perspektiven und unerwartete Zusammenhänge in komplexen Informationsmengen zu entdecken. Beispielsweise kann die Fähigkeit der KI, unvorhersehbare Zusammenhänge zu erkennen, dazu beitragen, die Art und Weise zu verbessern, wie Finanzinstitute Investitionsentscheidungen treffen oder Risiken verwalten.

Schließlich kann auch die Welt der Computerspiele und der virtuellen Unterhaltung von den kreativen Abweichungen der KI profitieren. Die Entwickler dieser Lösungen können Halluzinationen nutzen, um völlig neue, fesselnde virtuelle Welten zu erschaffen. Indem sie ihnen ein Element der Überraschung und Unvorhersehbarkeit verleihen, können sie den Spielern ein unvergleichliches, immersives Erlebnis bieten.

Natürlich muss jede Nutzung dieser „kreativen“ Seite von KI-Halluzinationen sorgfältig kontrolliert und einer strengen menschlichen Aufsicht unterliegen. Andernfalls kann die Tendenz, Fiktion statt Fakten zu schaffen, zu gefährlichen oder gesellschaftlich unerwünschten Situationen führen. Der Schlüssel liegt daher darin, die Vorteile und Risiken des Phänomens geschickt abzuwägen und es nur innerhalb eines sicheren, strukturierten Rahmens verantwortungsvoll zu nutzen.

Faktencheck und KI-Halluzinationen – Zusammenfassung

Das Aufkommen des Phänomens der Halluzinationen in KI-Systemen ist ein unvermeidlicher Nebeneffekt der Revolution, die wir auf diesem Gebiet erleben. Die von KI-Modellen erzeugten Verzerrungen und falschen Informationen sind die Kehrseite ihrer immensen Kreativität und Fähigkeit, riesige Datenmengen zu verarbeiten.

Derzeit besteht die einzige Möglichkeit, die Gültigkeit von KI-generierten Inhalten zu überprüfen, in der menschlichen Überprüfung. Zwar gibt es mehrere Methoden zur Reduzierung von Halluzinationen, von Aufforderungstechniken bis hin zu komplexen Methoden wie Truth Forest, aber keine davon kann bisher eine zufriedenstellende Antwortgenauigkeit bieten, die eine Faktenprüfung überflüssig machen würde.

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Autor: Robert Whitney
JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie sie beim Codieren effektiv zusammenarbeiten können.
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