Halluzination (AI Hallucination)
Als KI-Halluzination bezeichnet man das Phänomen, bei dem künstliche Intelligenz (KI) scheinbar plausible, jedoch faktisch falsche oder erfundene Informationen generiert. Dies tritt insbesondere bei großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT oder Google Gemini auf, die Texte, Bilder oder Audiodaten erzeugen, ohne sich auf gesicherte Trainingsdaten oder logische Zusammenhänge zu stützen. Der Begriff lehnt sich an das menschliche Phänomen der Halluzination an, beschreibt jedoch rein statistische Fehlleistungen algorithmischer Systeme [IBM].
Unterschiede: Menschliche vs. KI-Halluzinationen
| Menschliche Halluzination | KI-Halluzination |
|---|---|
| Entsteht durch sensorische Fehlwahrnehmungen oder psychologische Faktoren. | Resultiert aus fehlerhaften Mustern in Trainingsdaten oder Modellarchitektur. |
| Betrifft individuelle Realitätsdeutung. | Führt zu objektiv falschen Ergebnissen, z. B. erfundene Finanzdaten [Wikipedia]. |
| Oft emotional oder subjektiv geprägt. | Technisch bedingt, z. B. durch Überanpassung (Overfitting) [Data World]. |
Implikationen und Risiken
KI-Halluzinationen bergen erhebliche Gefahren, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Medizin, Recht oder Finanzen. Ein Beispiel ist die falsche Diagnose durch ein KI-System, die zu Fehlbehandlungen führen kann. Auch in der Öffentlichkeit können sie Desinformation verstärken, etwa wenn Chatbots historische Ereignisse verfälschen oder wissenschaftliche Fakten erfinden [DeinKIkompass].
Ursachen und Lösungsansätze
- Datenqualität: Unvollständige oder verzerrte Trainingsdaten führen zu Fehlschlüssen. Hochwertige, diverse Datensätze reduzieren dies [KI-Beratung].
- Modellarchitektur: Komplexe Modelle neigen zu „Ausreden“, wenn sie unsichere Muster extrapolieren. Techniken wie Retrieval Augmented Generation verknüpfen Generierung mit gesicherten Quellen.
- Menschliche Kontrolle: Feedback-Schleifen (Reinforcement Learning from Human Feedback) und Echtzeitvalidierung durch Datenbanken minimieren Fehler [IBM].
Zukunftsperspektiven
Trotz Fortschritten wie Googles orange markierten Unsicherheiten in Bard bleiben Halluzinationen ein Kernproblem. Die Forschung setzt auf hybride Modelle, die KI-Kreativität mit Faktenchecks kombinieren, sowie auf transparente KI-Governance. Letztlich wird der verantwortungsvolle Umgang mit KI entscheidend sein, um ihr Potenzial ohne Risiken zu nutzen.