【Tiefgehende Analyse】Die technischen Hintergründe und Strategien gegen AI-Halluzinationen – Die Zukunft der künstlichen Intelligenz erkunden — Langsame AI042

Vorwort

• Kann KI wirklich zwischen Realität und Fiktion unterscheiden?
  • Was würdest du denken, wenn dein KI-Assistent in einem wichtigen Meeting mit einem fiktiven juristischen Präzedenzfall aufwartet?

• Sind wir bereit, die Fehler von KI zu akzeptieren?
  • Würdest du einem AI „Diagnose“-Vorschlag vertrauen, wenn dieser einen Arzt in einen „Mörder“ verwandeln könnte?
• Lässt sich die Halluzination von KI vollständig beseitigen?
  • Kann die Technologie wirklich so weit fortschreiten, dass sie ohne menschliche Supervision auskommt?
  • Oder werden wir immer hinter KI her sein müssen, um sie zu reparieren?
• Wie bewahren wir die Kontrolle über die Ausgaben von KI?
  • Wie können Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen KI und menschlicher Überprüfung finden?
  • Schließlich können auch KI-Systeme „abschweifen“!
• Risiken und Chancen von KI-Halluzinationen: Wie treffen wir die richtige Wahl?
  • Können wir Halluzinationen als Sprungbrett zur Innovation nutzen, anstatt sie als Schalthebel der Frustration zu sehen?
• Für Laien ist es schwierig, die Ergebnisse von KI in unbekannten Bereichen zu beurteilen.
  • Es gilt, alles mit Vorsicht zu behandeln: Mutig hypothesieren, gewissenhaft prüfen.

Die Halluzinationen von KI sind eine der Hauptursachen, warum viele Menschen sich von der vertieften Nutzung der KI abbringen lassen. KI gibt oft abenteuerliche, aber ernstgemeinte Aussagen von sich. Es gab einmal Techniken, bei denen die Eingabedaten so gestaltet wurden, dass sie Halluzinationen im Zusammenhang mit Datumsangaben weitgehend umgingen, jedoch niemals vollständig beseitigen konnten – dies hängt mit der Funktionsweise generativer KI zusammen.
Dieser Artikel versucht, die komplexe Beziehung zwischen AI-Halluzinationen und menschlichen kognitiven Verzerrungen zu ergründen. Außerdem wird der Kontext ihrer Entstehung und die gegenwärtigen Bemühungen in der Forschung betrachtet, um schließlich einen positiven Blick auf die Halluzinationen von KI zu werfen und den Umgang mit KI zu diskutieren.

Macht KI auch „Tagträume“? — Beängstigende Beispiele für KI-Halluzinationen

„Wenn Anwälte plötzlich die Wahrheit verdrehen“ — KI erfindet fiktive rechtliche Präzedenzfälle

Stell dir vor, ein Anwalt zitiert im Gericht selbstbewusst einen von der KI gelieferten Präzedenzfall und wird dann von einem Richter darauf hingewiesen, dass dieser völlig erfunden ist – wie peinlich wäre das? Das ist kein Filmszenario, sondern ein echtes Beispiel für KI-Halluzinationen, die uns betreffen.
Obwohl KI über riesige Mengen an juristischem Wissen verfügt, kommt es häufig vor, dass sie vollkommen nicht existierende Urteile erfindet, von den Fallnamen bis hin zu den Namen der Richter und selbst den Entscheidungsterminen – alles makellos zusammengestellt. Das wirft besorgniserregende Fragen auf.

„Herz-Diabetes“?! — AI-Ärzte, meinst du das ernst?

Die Einführung von AI-basierten medizinischen Diagnosen könnte die Lösung für die Mangelwirtschaft im Gesundheitswesen und die Effizienzsteigerung bei Diagnosen sein. Doch auch AI-Ärzte können teils lächerliche, teils lebensbedrohliche Fehler machen.

Einige AI-Modelle im medizinischen Bereich bringen es fertig, völlig neue medizinische Begriffe zu erfinden. So könnte eine KI „Herzinsuffizienz“ und „Diabetes“ ohne Weiteres zu einer neuen Diagnose – „Herz-Diabetes“ – zusammensetzen! Diese absurde „Kreativität“ offenbart nicht nur das mangelhafte Verständnis der KI für medizinisches Wissen, sondern kann auch Ärzte in die Irre führen, die Behandlung von Patienten verzögern und schlimmstenfalls nicht wieder gutzumachende Folgen haben. AI-Ärzte, meinst du nicht, das ist ein Scherz?

Es scheint so, dass die Halluzinationsproblematik der KI eine Ohren betäubende Empörung auslöst und diese zuzusehen dazu führt, dass man sie nicht mehr ertragen kann, nicht wahr? Lassen Sie uns einen weiteren Fall betrachten.

KI’s „sprunghafter Einfallsreichtum“ — Ein schneller Weg zu wissenschaftlichen Entdeckungen?

AlphaFold3 ist eine Methode zur Vorhersage der Proteinstruktur, die für die Untersuchung der Struktur biologischer Moleküle genutzt werden kann. Sie hilft Wissenschaftlern zu verstehen, wie unterschiedliche Moleküle interagieren, um so die Mechanismen von Krankheiten zu erforschen und neue Medikamente zu entwickeln.

Zum Beispiel kann AlphaFold3 verwendet werden, um herauszufinden, wie Antikörper sich an Viren binden – Informationen, die zur Entwicklung neuer Impfstoffe nützlich sind.

Hier sind einige mögliche Anwendungen dieser Methode:

• Untersuchung, wie Proteine mit anderen Molekülen interagieren, wie etwa Arzneimittel und Zielmoleküle.
• Vorhersage der Struktur und Funktion von Proteinen, um neue Medikamente und Therapien zu entwerfen.
• Erforschung der Mechanismen von Krankheiten, um neue Diagnosen und Therapieansätze zu entwickeln.

AlphaFold3 ist ein mächtiges neues Werkzeug, das das Potenzial dazu hat, unser Verständnis biologischer Moleküle und die Behandlung von Krankheiten grundlegend zu verändern.

Die 37 Züge, mit denen AlphaGo Lee Sedol besiegte, schienen für viele Menschen auf verwirrende Weise, und doch, die Menschen haben verloren! Es ist schwer zu sagen, dass dies nicht eine vom Menschen erfundene „Halluzination“ ist, unter der die Menschheit allmählich erkennen könnte, dass sie sich selbst ins Gesicht schlägt.

KI-Halluzinationen: Warum verwirrend? Was unterscheidet sie von Fehlern?

Ehrlich gesagt, bei so vielen selbstsicheren Aussagen – ohne nachzuprüfen, ist man sich sicher nichts bewusst.

Die Gründe, warum einige fehlerhaften Ausgaben von KI-Modellen als „Halluzinationen“ bezeichnet werden, sind vor allem folgende:

Die „Rationalität“ der Ausgaben

KI-Halluzinationen unterscheiden sich von typischen grammatikalischen oder Rechtschreibfehlern. Sie beziehen sich auf die Generierung von grammatikalisch korrekten und semantisch flüssigen Sätzen, die jedoch nicht den Fakten oder den Erwartungen der Benutzer entsprechen. Diese „Rationalität“ macht es schwierig, gleich beim ersten Anblick einen Fehler zu bemerken, was das Gefühl vermittelt, „getäuscht“ worden zu sein.

Der „Selbstbewusstsein“ der Ausgaben

KI bietet in der Regel Antworten in einem sehr selbstbewussten Ton an, selbst wenn diese Antworten falsch sind. Diese „Sicherheit“ kann leicht dazu führen, dass man glaubt, das Modell wisse tatsächlich die Antwort und man lässt die Wachsamkeit sinken, was das Vertrauen weist.

Der Vergleich mit menschlichen Halluzinationen

Das Wort „Halluzination“ bezieht sich ursprünglich auf menschliche Wahrnehmungen, die ohne äußere Stimulation entstehen, wie das Sehen oder Hören von Dingen, die nicht existieren. Damit wird impliziert, dass auch KI-Modelle, ähnlich wie Menschen, „falsche Wahrnehmungen“ produzieren können.

Der Unterschied zwischen Halluzinationen und Fehlern — Beispiele

	Fehler	Halluzination
Natur	Grammatik, Rechtschreibung oder Rechenfehler, die ziemlich leicht zu identifizieren und zu korrigieren sind	Fehler in Wissen, Verständnis und Argumentation, die tiefergehend und schwerer zu bemerken und zu korrigieren sind
Ausdrucksform	Führt zu unvollständigen, nicht flüssigen oder offensichtlich unvernünftigen Ausgaben	Führt zu rational erscheinenden, fließenden Ausgaben, die mit großer Überzeugung präsentiert werden, aber inhaltlich Mängel aufweisen
Grund	Mangel an Zufälligkeit bei Trainings- oder Dekodierungsprozessen	Fehler resultieren aus dem Wissen oder den Fähigkeiten des Modells, die durch begrenzte Trainingsdaten beeinflusst oder verzerrt sind

Allgemeine Fehler

• Frage: „Bitte übersetze diesen Satz ins Französische: ‚Das Wetter ist heute schön.‘“
• Model-Ausgabe: „Aujourd’hui est un beau temps.“ (Grammatikalischer Fehler, korrekte Übersetzung wäre „Il fait beau aujourd’hui.“)

KI-Halluzination

• Frage: „Bitte übersetze diesen Satz ins Französische: ‚Das Wetter ist heute schön.‘“
• Model-Ausgabe: „Paris ist die Hauptstadt von Frankreich.“ (wirkt sinnvoll, entspricht jedoch nicht der Aufforderung)

KI-Halluzination

• Frage: „Wenn man die Höhe des Mount Everest um 500 Meter reduzieren könnte, welcher Berg wäre dann der höchste der Welt?“
• Model-Ausgabe: „Wenn man die Höhe des Mount Everest um 500 Meter reduziert, bleibt er der höchste Berg der Welt.“ (wirkt sinnvoll, aber enthält einen logischen Fehler)

Dies ist ein Weckruf, der die Besorgnis über KI-Halluzinationen verstärkt. Tritt diese Art von „Halluzination“ wirklich auf? Was unterscheidet sie von menschlichen kognitiven Verzerrungen? Um diese Frage besser zu verstehen, müssen wir die beiden Aspekte eingehender vergleichen und analysieren.

Macht KI auch Fehler? — Ein Spiegel menschlicher kognitiver Verzerrungen

In der Menschenmenge trifft man sich

Vor vielen Jahren erklang in den Fluren des Wohnheims oft der wütende Gesang von Black Panther:

In der Masse der Menschen sind wir eins, begegnen uns und lernen uns kennen.

Niemand hat erinnert, dass dies irgendwie unpassend ist. Jedes Mal sangen sie nur diese beiden Zeilen, und erst als man den Text näher betrachtete, bemerkte man den Fehler und seitdem sang man es nicht mehr. Ich denke, die Kollegen um einen herum dachten wohl auch, dass diese Zeilen eigentlich nicht falsch sein könnten, gerade bei einem so leidenschaftlichen Geschrei.

Wir gehen davon aus, dass Dinge sicher sind, und doch ergeben sich oft Abweichungen von der Realität. Es gibt zahlreiche dieser Situationen im Alltag – wie Internetgerüchte, auf die man stößt und die einen beobachten, ohne dass man ihre Richtigstellung zu Gesicht bekommt.

Wir alle haben schon unangenehme Momente erlebt, in denen wir „falsch sehen“ oder „falsch hören“. All dies sind Beispiele für menschliche kognitive Verzerrungen. Doch macht auch die KI solche Fehler? Sind AI-Halluzinationen das Pendant in der Welt der KI zu diesen kognitiven Verzerrungen? Um dieses Rätsel zu lösen, bedarf es einer tiefen Vergleichsanalyse beider Phänomene.

Definition und Entstehungsmechanismen: „Cousins“ statt „Zwillinge“

KI-Halluzinationen und menschliche kognitive Verzerrungen beziehen sich beide auf die Verzerrung oder Missverständnis von Informationen. Dennoch bestehen grundlegende Unterschiede in den Entstehungsmechanismen:

• Menschliche kognitive Verzerrungen: Diese sind in den psychologischen und physiologischen Mechanismen des Menschen verwurzelt.
  • Beispiel: Unaufmerksamkeit, Gedächtnisverzerrung, emotionale Schwankungen und bestehende kognitive Vorurteile. Das menschliche Wahrnehmungssystem ist alles andere als perfekt, unser Gehirn interpretiert Informationen basierend auf Erfahrungen und Erwartungen, was uns anfällig für verschiedene kognitive Verzerrungen macht.
• KI-Halluzinationen: Diese resultieren aus den technologischen Limitationen des KI-Systems, darunter:
  • Datenfehler: Unzureichende, verzerrte oder rauschverunreinigte Trainingsdaten führen dazu, dass das KI-Modell die Regeln der realen Welt nicht präzise erlernen kann.
  • Modellfehler: Zu simple Modelle, unzureichende Parameter oder unzureichende Trainingsmethoden können die Generalisierungsfähigkeit des Modells beeinträchtigen und Halluzinationen hervorrufen.
  • Schwächen beim Schließen: Selbst wenn das KI-Modell über ausreichendes Wissen verfügt, kann es durch mangelnde logische Kompetenz bei komplexen Problemen zu Fehlern in der Argumentation oder Schlussfolgerung kommen.

Daher sind KI-Halluzinationen und menschliche kognitive Verzerrungen eher „Cousins“ als „Zwillingsbrüder“. Obwohl sie ähnliche Ausdrucksformen haben, kommen ihre Ursachen aus gänzlich unterschiedlichen Bereichen.

Ausdrucksformen und Einflussbereich: Von „Individualmythen“ zu „kollektiven Illusionen“

Ein Überflieger denkt, dass er bei dieser Prüfung durchgefallen ist, und ein Misserfolg sieht die Sache gelassen. Selbst beim Schrauben denkt man darüber nach, dass man die Antwort sicher richtig hat!

KI-Halluzinationen und menschliche kognitive Verzerrungen weisen viele ähnliche Ausdrucksformen auf, wie zum Beispiel:

• Informationsverzerrung: Die Möglichkeit, Informationen zu verzerren oder zu missverstehen, beispielsweise durch fehlerhafte Erinnerungen, Fehlinterpretationen fremder Absichten oder missverständliche Daten/Statistiken.
• Logische Fehler: Diese können zu fehlerhaften Urteilen führen oder falsche Schlussfolgerungen ziehen oder unvernünftige Vorschläge machen.

Dennoch gibt es erhebliche Unterschiede im Einflussbereich:

• Menschliche kognitive Verzerrungen: Diese betreffen in der Regel lediglich individuelle Urteile und Verhaltensweisen und sind eher „Individualmythen“. Ein Beispiel: Wenn jemand aufgrund von Bestätigungsfehlern überoptimistisch mit einem Investment umgeht, sind die finanziellen Verluste im Endeffekt nur seine eigenen.
• KI-Halluzinationen: Aufgrund der weitreichenden Anwendung von KI-Systemen können deren Halluzinationen potenziell Tausende von Benutzern und sogar die gesamte Gesellschaft betreffen, was sie zu einer „kollektiven Illusion“ macht. Beispielsweise kann ein fehlerhaftes Nachrichtenempfehlungsalgorithmus zur massenhaften Verbreitung falscher Informationen und sozialen Unruhen führen.

		Menschliche kognitive Verzerrungen	KI-Halluzinationen
Natur	Verzerrung von Informationen	Der Verstand wählt zur Reduktion von kognitiven Ressourcen „Abkürzungen“, die zwar die Effizienz erhöhen, aber leichte Missverständnisse zur Folge haben	Übermäßige Abhängigkeit des Modells von statistischen Mustern in Trainingsdaten, die in neuen Situationen die korrekte Erkennung und Generierung von Informationen behindern
Ausdrucksform	Vielseitig und schwer zu erkennen	Bestätigungsfehler (nur Informationen zur Bestätigung der eigenen Sichtweise suchen), Verfügbarkeitsfehler (Leicht wiederzugebende, kürzliche Informationen), Ankereffekt (übermäßige Abhängigkeit von initialen Informationen)	Generierung von nicht existierenden Personen, Orten oder Ereignissen oder fehlerhafte Beschreibungen bekannter Tatsachen.
Entstehungsursache	Mit Erfahrung und Wissen verbunden	Abhängig von persönlichen Erfahrungen, kulturellen Hintergründen, Wissensstrukturen usw. Unterschiedliche Erfahrungen und Wissen formen unterschiedliche Wahrnehmungsmuster und führen zu variierter Interpretation ähnlicher Informationen	Abhängig von der Qualität der Trainingsdaten, der Modellstruktur und der Trainingsmethoden. Bei fehlerhaften oder verzerrten Trainingsdaten wird das Modell diese Fehler gefolgert und wirkt sich auf die generierten Inhalte aus
Einfluss	Fehlerhafte Entscheidungen	Können zu falschen Urteilen und Entscheidungen im Leben führen. Ein Investor könnte etwa durch den Verfügbarkeitsfehler die steigende Aktienmarktentwicklung überbewerten und somit auf eine falsche Investitionsentscheidung kommen.	Können Benutzer verwirren, falsche Informationen verbreiten oder sogar Sicherheitsvorfälle verursachen. Wenn ein medizinisches KI-System halluziniert, könnte dies zu falschen Diagnosen und verzögerten Behandlungen führen.

KI-Halluzinationen: Ein „Vergrößerungsglas“ für technische Mängel

Obwohl KI-Halluzinationen und menschliche kognitive Verzerrungen viele Gemeinsamkeiten aufweisen, ist es wichtig zu erkennen, dass KI-Halluzinationen ein spezifisches Problem darstellen. Sie sind keine Anzeichen von Bewusstsein oder subjektivem Denken der KI, sondern vielmehr ein Indikator für technologische Mängel des Systems.

Das Vorhandensein von KI-Halluzinationen ist ein Hinweis darauf, dass die KI-Technologie noch in der Entwicklungsphase ist und ihre Zuverlässigkeit und Sicherheit kontinuierlich überwacht und verbessert werden muss. Wir dürfen KI-Systeme nicht mit Menschen gleichsetzen oder die Halluzinationen der KI pauschal auf die Technologie selbst zurückführen. Nur durch ein vertieftes Verständnis der Natur von KI-Halluzinationen können wir besser mit den Herausforderungen umgehen, die die künstliche Intelligenz mit sich bringt, damit sie eine echte Unterstützung für die Menschheit und kein potenzielles Risiko darstellt.

Dies verdeutlicht, dass KI-Halluzinationen keine subjektiven Einbildungen sind, sondern technologische Mängel aufzeigen, die sich grundlegend von menschlichen kognitiven Verzerrungen unterscheiden. Im Umgang mit diesen Denkschulen haben Menschen in ihrem langen Evolutionsprozesses Strategien entwickelt. Wie gehen Menschen gegen kognitive Verzerrungen vor, um nicht in Denkfallen zu tappen? Welche Methoden können uns helfen, KI-Halluzinationen zu begegnen?

Kognitive Schulung: Das Gehirn aktiv halten

Kurz gesagt: Weiterbilden!

Das Gehirn funktioniert wie ein hochpräzises Instrument, das kontinuierlich lernen und trainiert werden muss, um effizient zu arbeiten. Um „naive“ Fehler zu vermeiden, ist ständige Weiterbildung nötig, als würde man dem Gehirn regelmäßige Systemupdates geben.

• Erkennen von „Denkfallen“: Wie bei der Identifizierung von Phishing-E-Mails müssen wir auch gängige kognitive Verzerrungen verstehen, beispielsweise:
  • Bestätigungsfehler: Wir neigen dazu, Informationen zu suchen, die unsere bestehenden Ansichten unterstützen, während wir gegenteilige Beweise ignorieren. Zum Beispiel konzentrieren sich Befürworter von Sternzeichen eher auf Inhalte, die zu ihrem Sternzeichen passen, und übersehen das Gegenteil.
  • Ankereffekt: Wir lassen uns oft von den ersten Eindrücken leiten, auch wenn diese fehlerhaft sind. Zum Beispiel könnte ein Geschäft zunächst einen überzogenen Preis ansetzen und dann einen Rabatt anbieten, was uns verleitet, den reduzierten Preis als Schnäppchen zu empfinden, selbst wenn dieser noch über dem Marktpreis liegt.
• Logisches Denken trainieren: Wie beim Erlernen von Mathematik müssen wir lernen, wie wir logisch schlussfolgern und falsche Argumente erkennen. Beispielsweise ist die Annahme „alles Schwäne sind weiß, weil ich nur weiße Schwäne gesehen habe“ eine fehlerhafte Logik, da es auch schwarze Schwäne gibt.
• Datenanalysefähigkeiten erlernen: In der Ära der Informationsexplosion sind wir täglich mit einer Unmenge von Zahlen und Statistiken konfrontiert. Das Erlernen grundlegender statistischer Kenntnisse kann uns helfen, Daten besser zu verstehen und zu analysieren, damit wir nicht in die Irre geführt werden. Beispielsweise muss man bei einer Anzeige, die behauptet, ein Nahrungsergänzungsmittel habe eine Wirkung von 90 Prozent, aber keine Informationen über die Probandenzahl und die Untersuchungsweise angibt, vorsichtig sein und darf der Aussage nicht blind vertrauen.

Ebenso wie es keinen Sinn macht, über Dosen zu reden, ohne die Gewichtung zu berücksichtigen, stehen uns viele Werkzeuge zur Verfügung, um kognitive Verzerrungen zu verbessern.

Strukturierte Gedanken: Werkzeuge zur Entscheidungsunterstützung nutzen

Denkwerkzeuge erweitern unsere kognitive Kapazität und Speicherkapazität.

Selbst wenn wir versuchen, klar zu denken, besteht die Chance, dass unser Gehirn „faul“ wird und „naive“ Fehler produziert. In solchen Momenten helfen strukturierte Denkwerkzeuge, Fehler zu reduzieren.

• Entscheidungsmatrix: Bei mehreren Optionen können wir Tabellen verwenden, um die Vor- und Nachteile jeder Wahl aufzulisten, Punkte zu vergeben und Hilfe bei rationalen Entscheidungen zu erhalten.
  • Zum Beispiel können wir bei der Wahl eines Reiseziels Bewertungen für Landschaft, Verkehr und Kosten auflisten, anstatt aus dem Bauch heraus zu entscheiden.
• Checkliste: Bei der Durchführung komplexer Aufgaben können wir Checklisten verwenden, um sicherzustellen, dass jeder Schritt wie geplant durchgeführt wird, um Auslassungen oder Fehler zu vermeiden.
  • Beispielsweise führen Piloten vor dem Start strikte Checklisten durch, um sicherzustellen, dass alle Systeme des Flugzeugs ordnungsgemäß funktionieren.
• Risikobewertungsmodell: Bei wichtigen Entscheidungen können wir Risikobewertungsmodelle verwenden, um die Risiken verschiedener Optionen zu analysieren und darauf basierende Gegenmaßnahmen zu planen.
  • Beispielsweise kann eine Risikoanalyse vor Investitionen helfen, unsere finanziellen Mittel besser zu verwalten und Verluste zu vermeiden.

Diese strukturierten Denkwerkzeuge wirken wie „Stützräder“ für unser Denken und ermöglichen uns so, sicherere Entscheidungen in komplexen Situationen zu treffen.

Gemeinschaftliche Intelligenz: Intelligenz des Kollektivs nutzen

Wichtig ist, dass wir soziale Wesen sind, die durch den Austausch von Informationen neues Verständnis und Einsichten erlangen.

Das Sprichwort sagt: „Drei einfache Köpfe ersetzen einen genialen Kopf.“ Angesichts komplexer Probleme allein wird es schwierig, die besten Lösungen zu finden. In solchen Fällen müssen wir unsere Fähigkeiten bündeln, um die Begrenzungen individueller Wahrnehmung zu überwinden.

• Brainstorming: Durch gemeinsames Denken können wir Probleme aus unterschiedlichen Perspektiven angehen, mehr Ideen und umfassendere Lösungen finden.
  • Beispielsweise können bei Produktdesignbesprechungen die Teammitglieder offen ihre Ideen äußern, ohne sich auf eigene Gedanken zu beschränken.
• Debattieren und Diskutieren: Durch Debatten und Diskussionen können wir unterschiedliche Meinungen aufeinanderprallen lassen, was uns hilft, die Problematik besser zu verstehen und aufnehmen.
  • Beispielsweise ist der Prozess der Diskussion im Gericht ein Beispiel dafür, wie Anwälte durch logische Argumentation und Beweisdarbietung versuchen, den Richter und die Geschworenen zu überzeugen.
• Abstimmungen und Verhandlungen: Wenn es darum geht, eine kollektive Entscheidung zu treffen, können wir Abstimmungen und Verhandlungen nutzen, um die Meinungen zu konsolidieren und eine akzeptierte Lösung für die Mehrheit zu finden.
  • Zum Beispiel können Eigentümerversammlungen in Wohnanlagen durch Abstimmungen die Verwaltung ihres Gemeinschaftseigentums entscheiden.

Die kollektive Intelligenz ist wie das Verbinden mehrerer „Prozessoren“, die zusammen ein leistungsstarkes „Netzwerk“ bilden, um komplexere Probleme zu lösen.

Von Menschen zu KI: Einen intelligenten KI-Weg finden

Die Methoden, die Menschen zur Bekämpfung kognitiver Verzerrungen einsetzen, bieten wertvolle Ansätze zur Lösung des Problems der KI-Halluzinationen. Wir können diese Ansätze anpassen und entsprechende technische Lösungen entwickeln, um KI zu helfen, die Welt besser zu verstehen und genauere Entscheidungen zu treffen.

• Daten “Aufräumung”: So wie Menschen kognitive Schulungen benötigen, müssen wir KI-Modelle mit sauberen, vollständigen und ausgeglichenen Trainingsdaten versorgen, um ihnen zu helfen, möglichst genau und umfassend Wissen zu erlernen.
• KIs „Schwarzes Loch“ öffnen: So wie Menschen strukturierte Werkzeuge zur Unterstützung ihrer Denkprozesse verwenden, sollten wir auch den „Denkprozess“ der KI transparenter gestalten, damit Menschen diesen nachvollziehen und überwachen können.
  • Technologien, die erklärbare KI bieten, können uns helfen zu verstehen, wie KI-Modelle Entscheidungen treffen und wie diese durch fehlerhafte Logik oder Daten zu falschen Schlussfolgerungen führen. (Die Forschungen des Anthropic-Teams im Jahr 2024 tragen zur Lösung des „Schwarze-Box“-Problems bei und befinden sich derzeit noch in der Erforschungsphase.)
• KI „Think Tank“ aufbauen: So wie Gruppenentscheidungen helfen, das Wissen zu bündeln, können wir mehrere KI-Modelle zum gemeinsamen Arbeiten bringen, um Probleme zu lösen und die Begrenzungen eines einzelnen Modells zu vermeiden. (unter den jüngsten hilfreichen Erkundungen von Andrew Ng, die mehrere Agenten-Modelle diskutieren.)

Das Management von KI-Halluzinationen ist ein herausfordernder Prozess, der das kontinuierliche Lernen von menschlicher Intelligenz erfordert, um die Erfahrungen im Umgang mit kognitiven Verzerrungen in den Fortschritt der KI-Technologie zu integrieren.

Während Menschen während ihrer langjährigen Auseinandersetzung mit kognitiven Verzerrungen wertvolle Erfahrungen gesammelt haben, zeigen uns diese Erfahrungen, dass es wichtig ist, die kognitive Fähigkeit zu steigern, Werkzeuge zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen zu nutzen und die Weisheit des Kollektivs zu nutzen, um Fehler zu reduzieren und rationalere Entscheidungen zu treffen. Aber existiert auch eine ähnliche „kognitive Verzerrung“ bei KI-Systemen? Was sind die Merkmale und Kategorien von KI-Halluzinationen?

KI-Halluzinationen: Wenn künstliche Intelligenz „ernsthaft Unsinn redet“

Wir haben gelernt, wie Menschen geschickt mit kognitiven Verzerrungen umgehen, stellt sich die Frage, ob auch KI-Systeme ähnliche „Denkschulen“ haben. Die Antwort lautet: Ja, dies sind die „KI-Halluzinationen“.

KI-Halluzinationen: Ein Labyrinth aus Realität und Vorstellung

Einfach gesagt sind KI-Halluzinationen Informationen, die von einem KI-System generiert werden und die entweder von den Fakten oder von den Erwartungen abweichen – wie künstliche Intelligenz, die „ernsthaft Unsinn redet“. Diese „incredulity“ sind nicht böse Absicht der KI, sondern Resultate technologischer Mängel.

Die Definition von KI-Halluzinationen lässt sich zusammenfassen als: Die vom KI-System generierten Ausgaben besitzen den Anschein von Sinnhaftigkeit und Fluss, stehen jedoch im Widerspruch zu den Eingabedaten, dem Kontext des Gesprächs oder objektiven Tatsachen und mangeln an logischer oder erfahrungsbasierter Unterfütterung.

KI-Halluzinationen: „Vielseitige Gesichter“

Die Ausdrucksformen von KI-Halluzinationen sind vielfältig, wie im folgenden Diagramm dargestellt:

KI-Halluzinationen: Verborgene Risiken

KI-Halluzinationen erscheinen möglicherweise wie „kleine Fehler“, können jedoch in der realen Anwendung enorme Risiken mit sich bringen.

• Benutzer getäuscht: KI-Halluzinationen können dazu führen, dass Benutzer falsche Informationen erhalten und daraus falsche Schlüsse ziehen.
  • Beispiel: Ein medizinischer KI-Helfer gibt eine falsche Diagnose und verzögert dadurch die Behandlung des Patienten.
• Falsche Informationen verbreitet: KI-Halluzinationen können zur Herstellung und Verbreitung von Falschinformationen genutzt werden, was die Öffentlichkeit irreführt und gesellschaftliche Stabilität gefährdet.
  • Beispiel: KI könnte gefälschte Nachrichtenberichte oder Social-Media-Posts generieren, die zu politischen Agitationen oder kommerzieller Ausbeutung führen.
• Schädigung des Vertrauens in KI-Systeme: KI-Halluzinationen senken das Vertrauen der Benutzer in die KI-Systeme und behindern so die Verbreitung und Anwendung von KI-Technologie.
  • Beispiel: Wenn Nutzer zunehmend erkennen, dass KI oft „Unsinn redet“, könnten sie das Vertrauen in deren Entscheidungen verlieren und sich gegen die Verwendung von KI-Produkten entscheiden.

KI-Halluzinationen: Chancen und Herausforderungen

Die Erscheinung von KI-Halluzinationen schlägt Alarm und erinnert uns daran, dass wir in unserer Entwicklung der KI-Technologie nicht die Sicherheit und Zuverlässigkeit vernachlässigen dürfen. Dennoch bedeutet dies nicht, dass wir die positiven Aspekte von KI-Halluzinationen ganz ablehnen sollten.

• Technologischen Fortschritt fördern: Die Entstehung von KI-Halluzinationen zeigt die Limitierungen bestehender KI-Technologien auf und ermutigt Forscher, neue Methoden und Technologien zu entwickeln, um die Leistungen und Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu verbessern.
• Menschliche Kreativität anregen: KI-Halluzinationen können manchmal auch unerwartete, neuartige Ausgaben hervorrufen, die Menschen für künstlerische Kreationen und wissenschaftliche Studien inspirieren und helfen, den gedanklichen Rahmen zu sprengen und unbekannte Bereiche zu erforschen.

KI-Halluzinationen sind wie ein zweischneidiges Schwert, sie bringen sowohl Herausforderungen als auch Chancen mit sich. Wir müssen die Risiken, die mit KI-Halluzinationen verbunden sind, ernst nehmen, gleichzeitig aber auch den potenziellen Nutzen erkunden, so dass künstliche Intelligenz besser in den Dienst der Gesellschaft gestellt werden kann.

KI-Halluzinationen sind wie Geister, die in den Systemen der künstlichen Intelligenz lauern, sie erscheinen real, können uns jedoch in die Irre führen. Was verursacht diese Phänomene, bei denen die KI „ernsthaft Unsinn redet“? Nur wenn wir die Wurzeln der KI-Halluzinationen eingehend erkunden, können wir wirksame Strategien entwickeln, um die künstliche Intelligenz zu einer vertrauenswürdigen Partnerin der Menschheit zu machen.

KI kann auch „verderben“? — Die treibenden Kräfte hinter KI-Halluzinationen untersuchen.

Nachdem wir die verschiedenen „verwirrenden Verhaltensweisen“ von KI-Halluzinationen beobachtet haben, stellen wir die Frage, wodurch die KI dazu kommt, „ernsthaft Unsinn zu reden“? Nur indem wir den geheimnisvollen Schleier hinter den KI-Halluzinationen lüften, können wir die geeigneten „Gegengifte“ finden, um zu verhindern, dass die KI immer weiter auf dem falschen Weg wandert.

„Schadhafte Lehrmaterialien“: Die Falle der Datenqualität

In den frühen Tagen der Informationssysteme gab es ein Sprichwort: „Wenn Mist eingegeben wurde, kommt auch nur Mist heraus“ (Garbage in, garbage out). Das ist auch einer der Hauptgründe, warum viele Informationsprojekte scheitern; der Lernprozess der KI funktioniert ähnlich.

Wenn die Trainingsdaten eines KI-Modells Problemstellen aufweisen, kann es „verderben“ und unterschiedliche Halluzinationen produzieren.

• Informationsverunreinigung:
  • Wenn die Lernmaterialien der KI falsche Informationen enthalten, könnte sie diese als „Wahrheit“ speichern und ausgeben. KI-Modelle sind sehr anfällig für Fehler in den Trainingsdaten und können „nachahmungsbedingte Fehler“ hervorrufen.
  • Zum Beispiel, wenn Trainingsdaten ständig mit der falschen Information „Die Erde ist flach“ durchsetzt sind, könnte das KI-Modell bei Fragen dazu selbstbewusst erklären, dass die Erde flach ist.
• Vorurteilefallen:
  • Wenn die Trainingsdaten der KI einseitig sind, könnte sie diese Vorurteile sozusagen „verinnerlichen“ und in ihren Ausgaben widerspiegeln. Wenn beispielsweise der Großteil der Programmierer in den Daten männlich ist, könnte die KI in ihren Texten implizit davon ausgehen, dass Programmierer männlich werden, und dabei weibliche Programmierer ignorieren.
  • Diese Vorurteile könnten dazu führen, dass die Ausgaben der KI an Objektivität und Fairness verlieren und sogar bestehende soziale Vorurteile und Diskriminierungen weiter verstärken.
• Wissenslücken:
  • Das Wissen der KI stammt aus den Trainingsdaten. Wenn es in einem bestimmten Bereich an Wissen mangelt oder die Informationen nicht rechtzeitig aktualisiert werden, kann das KI-Modell bei zugehörigen Fragen „blind“ werden, nur durch „Erfindungen“ weiterkommen.
  • Zum Beispiel, wenn ein medizinisches KI-Modell nie von einer seltenen Krankheit Kenntnis hat, wird es bei der Auseinandersetzung mit entsprechenden Fällen möglicherweise falsche Diagnosen abgeben oder gar nicht existierende medizinische Fachbegriffe erfinden.

„Das Gehirn nicht leistungsfähig genug”? — Die Fähigkeitseinschränkungen des Modells

Selbst wenn die Trainingsdaten perfekt sind, kann das KI-Modell aufgrund seiner eigenen Unzulänglichkeiten Halluzinationen hervorrufen.

• Einfache Struktur und ungenügendes Verständnis:
  • Das KI-Modell agiert wie ein Schüler; wenn es nicht genügend „Komplexität“ hat, wird auch sein Verständnis begrenzt sein. Bei komplexen Texten oder Bildern kommt es eher zu Missverständnissen oder Fehlinterpretationen.
  • Beispielsweise könnte ein einfaches Bildkennungssystem Schwierigkeiten haben, eine Katze von einem Tiger zu unterscheiden, da beide in einigen Merkmalen sehr ähnlich sind.
• Unaufmerksamkeit und das Wesentliche übersehen:
  • Auch das KI-Modell braucht bei der Verarbeitung von Informationen eine gewisse Konzentration. Wenn es „schlampig“ ist, könnte es wichtigen Informationen übersehen und sich auf irrelevante Details konzentrieren, was zu „inhaltlichen Fehlinformationen“ führt.
  • Beispielsweise könnte KI in einer Übersetzung einer Nachrichtenmeldung den Fokus auf Einzelheiten legen und dabei das Hauptthema der Artikel vergessen, was zu einem verkürzten Text führt.
• Unzureichende Schließkompetenz und logische Verwirrung:
  • Ein KI-Modell benötigt eine gewisse Schließkompetenz, um die logischen Zusammenhänge hinter Texten und Bildern zu erfassen. Fehlt diese, können die Texte unlogisch sein oder sich sogar selbst widersprechen.
  • Beispielsweise könnte ein AI-Chatbot beim Antworten sagen: „Heute ist es schön“, dann aber anmerken „Den Schirm nicht vergessen, es gibt heute Regen“.

„Nicht ausreichend trainiert“? — Mängel der Trainingsmethoden

Der Trainingsprozess der KI-Modelle ähnelt Erfahrungen beim Lernen – er erfordert sowohl wissenschaftliche Herangehensweisen als auch genügend Zeit, um Erfolge zu erzielen. Wenn es an der Methodik mangelt, kann das KI-Modell unter Umständen „unzulänglich“ werden und Halluzinationen erzeugen.

• Eingeschränkte Lernmethoden und mangelnde Flexibilität: Traditionelle Methoden des KI-Trainings lassen das Modell oft wiederholt große Mengen an Beispieldaten lernen, bis Konstruktion und Lernen perfekt sind. Diese Mangelnde Anpassungsfähigkeit führt dazu, dass das Modell bei neuen, unbekannten Beispielen oft nicht „weiß, was zu tun ist“ und nur nach dem Gelernten raten kann, was Halluzinationen hervorruft. Beispielsweise könnte eine KI, die nur Katzenbilder gesehen hat, bei einem Bild eines Hundes denken, es sei erneut eine Katze oder eine nach der Struktur einer Katze „gesehene“ Hund.
• Übermäßige Abhängigkeit von „Standards Antworten“ und fehlende Kreativität: Während des Trainings erhalten KI-Modelle typischerweise einen „Standard“, den sie einhalten müssen, wobei sie konstant ihre Parameter anpassen, bis die generierten Antworten denen des Standards entsprechen. Diese übermäßige Abhängigkeit wird die Kreativität der KI einschränken und sie daran hindern, neue oder kreative Antworten zu produzieren, wenn sie mit offenen Fragen konfrontiert werden. Sie werden somit nur bestehendes Wissen wiederholen oder kreative Antworten selbst „konstruieren“.

Kommt es auch zu „Mundfehlern“? — Zufälligkeit im Schließprozess

Wenn KI-Modelle Texte oder Bilder generieren, wählen sie oft basierend auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen die wahrscheinlichsten Wörter oder Pixel aus. Diese Zufälligkeit kann zwar die Kreativität und Vielfalt von KI-Modellen fördern, kann jedoch auch dazu führen, dass die KI „Mundfehler“ erzeugt und unlogische oder falsche Aussagen ausgibt.

Beispielsweise kann ein KI-Schreibmodell bei der Generierung einer Geschichte die Begriffe „er“ oder „sie“ zufällig auswählen, um eine Rolle zu beschreiben. Falls das Modell die Geschlechtsidentität der Rolle nicht korrekt erfasst hat, könnte fälschlicherweise „er“ für eine weibliche Figur verwendet werden, was Verwirrung stiftet.

Die Entstehung von KI-Halluzinationen ist ein komplexer Prozess, der aus einer Vielzahl von Faktoren resultieren kann. Nur durch ein vertieftes Verständnis der Ursachen von KI-Halluzinationen können wir wirksame Strategien für eine funktionierende und verlässliche KI entwickeln.

Von Datenqualität über Modellstruktur bis zu Trainingsmethoden und Schließprozessen stellt das Entstehen von KI-Halluzinationen eine Kettenreaktion dar, die eng miteinander verflochten ist. Um das Phänomen näher zu verstehen, ist es wichtig, die Entwicklungsgeschichte der KI-Halluzinationen zu betrachten und zu verstehen, wie sie sich mit der Entwicklung der KI-Technologien verändert haben.

Die Geschichte der KI-Halluzinationen: Von „künstlichen Dummheiten“ zu „ernstem Unsinn“

Wir haben die multifaktoriellen Verwebungen der KI-Halluzinationen betrachtet und die evolutionären Herausforderungen mit der Fortschrittsentwicklung in der KI-Technologie diskutiert. Lassen Sie uns nun einen Rückblick auf die Geschichte der KI-Halluzinationen werfen – damit erkennen wir vielleicht Möglichkeiten zur Lösung.

Ära der Expertensysteme: Die „Burg der Regeln“

Frühe KI-Systeme waren hauptsächlich auf die von menschlichen Experten festgelegten Regeln und Logik angewiesen, die wie Schauspieler spielten, die nur nach bestimmten „Theaterskripten“ handeln. Diese Systeme werden als „Expertensysteme“ bezeichnet und waren in der Lage, in spezifischen Problembereichen, wie etwa der Diagnose bestimmter Krankheiten oder der Durchführung einfacher Mathematikoperationen, hervorragend abzuschneiden.

Doch die tödliche Schwäche der Expertensysteme liegt in der Einschränkung ihrer Wissensdatenbanken. Sobald sie auf Situationen stoßen, die außerhalb des programmierten Rahmens lagen, werden sie „ratlos“ und machen banale Fehler, ähnlich einem Schüler, der keine Antwort auf eine von ihm noch nie gesehene Frage hat.

Beispielsweise könnten frühe medizinische Expertensysteme, wenn sie mit einer noch nie gesehene Krankheit konfrontiert wurden, einen falschen Diagnosevorschlag abgeben und sogar falsche Behandlungsmethoden empfehlen. Dies mag aus heutiger Sicht wie „künstliche Dummheit“ erscheinen, war jedoch in der damaligen Zeit ein echtes Abbild des Entwicklungsstandes der KI-Technologie.

Ära des maschinellen Lernens: Vom „auswendig Gelernten“ zum „Ableiten“

Mit dem Fortschritt der Computertechnologie und dem exponentiellen Wachstum der Datenmenge begann eine neue Ära der KI – die Ära des maschinellen Lernens. Algorithmen für maschinelles Lernen konnten aus vielen Daten selbstständig Muster erlernen und basierend auf diesen Vorhersagen und Entscheidungen treffen, wie Schüler, die aus zahlreichen Übungen Techniken zur Problemlösung sammeln.

Im Vergleich zu Expertensystemen verfügen maschinelle Lernmodelle über eine stärkere Generalisierungsfähigkeit, die es ihnen ermöglicht, komplexere und variablere Aufgaben zu übernehmen. Dennoch sind auch sie auf die Qualität und Quantität der Daten angewiesen. Wenn die Trainingsdaten fehlerhaft oder unzureichend sind, kann das KI-Modell „abgleiten“ und Halluzinationen hervorrufen.

Beispielsweise kann ein maschinelles Übersetzungsmodell, das lediglich eine begrenzte Menge an Sprachmustern gelernt hat, bei der Übersetzung komplexer Sätze mit Bedeutungsschwankungen oder logischen Verwirrungen konfrontiert werden – wie ein Schüler, der nur auswendig gelernte Einzelwörter vermittelt, ohne den tieferen Sinn von Sätzen zu begreifen.

Ära des Deep Learning: Die Geheimnisse der „schwarzen Kiste“

In den letzten Jahren hat die Technologie des tiefen Lernens bahnbrechende Fortschritte gemacht und ist zu einem „Star“ im Bereich der KI geworden. Deep-Learning-Modelle besitzen komplexere Strukturen und zahlreiche Parameter und können durch das Lernen aus enormen Datenmengen fein darüber hinaus einen tieferen Grad an Vorhersage- und Entscheidungsfindung erreichen.

Dennoch ist die Erklärbarkeit von Deep-Learning-Modellen begrenzt. Deren interner Entscheidungsprozess ähnelt einer „schwarzen Kiste“, die Menschen schwerlich verstehen können. Dies erschwert es uns zu beurteilen, ob das KI-Modell tatsächlich „versteht“ oder lediglich „massive Daten“ gespeichert hat und somit bei neuen Situationen Halluzinationen hervorrufen könnte, wobei diese oft unter den Anschein von Plausibilität verborgen sind.

Mit der ständigen Steigerung der Komplexität von KI-Modellen sind die Arten von KI-Halluzinationen vielfältiger geworden, und das Erkennen sowie Korrigieren dieser Halluzinationen wird schwieriger. Beispielsweise kann ein KI-Schreibmodell erstaunlich fließend und logisch eine Schrift verfassen, deren Inhalt jedoch völlig fiktiv ist und unter Umständen sogar nicht existierende Personen, Ereignisse oder Theorien erfindet.

Die Höhle der Halluzinationen: Eine Begleiterscheinung des technologischen Fortschritts

Die Überprüfung über die Geschichte der KI-Halluzinationen zeigt uns, dass sie kein neues Problem darstellen, sondern sich parallel zur Entwicklung der KI-Technologien entwickeln und wandeln. Vom frühen „künstlichen Dummkopf“ bis hin zu den heutigen ernsthaften Halluzinationen, die zunehmende Tiefe und Verborgenheit stellen ein viel stärkeres Problem dar.

Der Evolutionsprozess von Halluzinationen reflektiert auch den kontinuierlichen Fortschritt und die Entwicklungen der KI-Technologie. Von der Abhängigkeit von menschlichen Regeln bis zur Datengetriebenheit und heute zur Komplexität des tiefen Lernens entwickeln sich Systeme in Richtung einer zunehmenden „Intelligenz“, stehen jedoch vor den dazugehörigen und immer schwer beherrschbaren Herausforderungen. Die Halluzinationen von KI sind dabei als Begleiterscheinung zu deuten, welche uns daran erinnert, dass wir beim Bestreben, die Leistungsfähigkeit von KI zu verbessern, die Sicherheitsbedenken und das Vertrauen in diese Systeme ständig im Blick behalten sollten.

Die Problematik von Halluzinationen stellt sich als „Gespenst“ dar, das mit der ganzen Reise der KI-Technologie anfällt, vom frühen Expertensystem, bei dem die „künstlichen Dummheiten“ auftauchten, bis zur Entwicklung der „ernsthaften Halluzination“. Ihre Komplexität und Verborgenen gibt uns Anlass zur Sorge. Mit diesen Herausforderungen stehen wir als Menschheit vor der Notwendigkeit effektiver Strategien, um die KI-Halluzinationen zähmen zu können, damit die Systeme zu einer verlässlichen Kraft für die Gesellschaft werden.

KI-Halluzinationen: Nicht unheilbar

Die Geschichte der KI-Halluzinationen zeigt uns auf, dass diese Problematik uns konstant begleitet; wir können sie nicht einfach ablegen wie einen „Schatten“. Daher stellt sich die Frage, ob wir angesichts dieser Herausforderungen immer nur hilflos zuschauen müssen. Natürlich nicht! In den letzten Jahren haben Forscher viele Technologien entwickelt, die versuchen, diesen schwer ergründlichen „Geist“ zu zähmen, um die KI verlässlicher und vertrauenswürdiger zu machen.

Daten „Gesundheitscheck“: Das Fundament für KI

Wie bereits erwähnt, stellen schlecht qualifizierte Trainingsdaten eine der Hauptursachen für KI-Halluzinationen dar. Daher ist die Bereitstellung von „sauberen“, „gesunden“ Trainingsdaten für KI-Modelle wie der umfassende „Gesundheits-check“ einer KI, eine grundlegende Maßnahme zur Prävention von Halluzinationen.

• Datenbereinigung: So wie Ärzte Giftstoffe aus dem Körper ihrer Patienten entfernen, stellen Datenwissenschaftler sicher, dass sie diverse Techniken verwenden, um die Trainingsdaten der KI zu „reinigen“, indem falsche Informationen entfernt, fehlende Daten ergänzt und inkonsistente Inhalte korrigiert werden, um möglichst viele Vorurteile und Verzerrungen herauszufiltern.
• Datenanreicherung: Um sicherzustellen, dass das KI-Modell ein breiteres Spektrum dessen lernt, was es gelernt haben soll, sind zusätzliche und vielfältige Daten erforderlich. Dies ähnelt dem Bereitstellen einer Vielzahl von Übungsaufgaben für Studierende, um verschiedene Aspekte des Wissens zu verstehen und zu beherrschen. Beispielsweise können bei der Ausbildung eines Bildverarbeitungssysteme bereits existierende Bilder genutzt werden, die durch Drehungen, Verkleinerungen, Ausschachtungen o.ä. verändert werden, um neue Beispiele zu erzeugen, die die Verallgemeinerungsfähigkeit steigern.

„Gehirn aufwerten“: Optimierung des KI-Modells

Zusätzlich zur Bereitstellung von hochqualitativen Daten können wir die KI-Modelle selbst optimieren, um das Risiko von Halluzinationen herabzusetzen.

• Modelleditierung: Wenn wir feststellen, dass KI-Modelle in bestimmten Aspekten Defizite aufweisen, bspw. besonders anfällige Halluzinationen produzieren, können wir über Techniken der „Modelleditierung“ die Struktur oder Parameter anpassen – so wie Ärzte am Körper eines Patienten Eingriffe vornehmen, um Mängel zu beseitigen.
• Prompt Engineering: KI-Modelle in ihrer Funktion als Roboter, die auf Anweisung reagieren, benötigen klare „Impulse“. Durch sorgfältig gestaltete „Impuls-Angaben“ können wir das KI-Modell ausrichten, um unsere Absichten besser zu verstehen und passendere Ergebnisse zu generieren, wodurch Halluzinationen gemindert werden. Beispielsweise können bei der Verwendung von KI-Textmodellen Parameter zur Definition von Schreibstilen, Themen und Schlüsselkategorien angewendet werden, um bei den Ergebnissen auf die richtigen Vorgaben zu verweisen.

„Wissenserweiterung“: RAG-Technologie

Um Wissenslücken im KI-Modell zu schließen, können wir externe Wissensquellen anrücken lassen. Dies ähnelt, der Bereitstellung von Nachschlagewerken für Studierende, die ihnen helfen, Informationen besser zu erfassen und Probleme zu lösen. Die Technik „Retrieval-Augmented Generation“ (RAG) ist ein Ansatz, um KI-Modelle umfassendere Wissensquellen zur Verfügung zu stellen.

Wir können die Funktionsweise der RAG-Technologie in mehrere Schritte unterteilen:

1. Verständnis der Frage: Das KI-Modell muss zunächst die Fragen oder Anweisungen des Benutzers verstehen.
2. Relevantes Wissen durchsuchen: Je nach Anfrage sucht das KI-Modell relevante Informationen aus externen Wissensdatenbanken. Wenn zum Beispiel ein Benutzer fragt: „Wie hoch ist der Eiffelturm?“, würde das KI-Modell aus der Wissensdatenbank relevante Informationen über den Eiffelturm abrufen.
3. Wissen und Logik kombinieren: Das KI-Modell kombiniert die abgerufenen Wissensinhalte mit seinen eigenen Fähigkeiten der logischen Folgerung und generiert die finale Antwort oder den Text.

Die Vorteile der RAG-Technologie liegen in der Bereitstellung von Informationen, die auf die Wahrscheinlichkeiten abgestimmt sind, und somit die Halluzinationen auf ein Minimum reduziert und eine höhere unmittelbare Genauigkeit schafft. So könnten etwa in der Medizin RAG-Systeme dazu genutzt werden, um medizinische KI das neueste medizinische Wissen und spezifische Fälle zur Verfügung zu stellen, was die Qualität ihrer Diagnosen und Behandlungsvorschläge merklich verbessert.

Vorteile der RAG-Technologie

• Steigende Genauigkeit: Durch die Suche nach relevanten Informationen werden die generierten Inhalte fundierter und die Wahrscheinlichkeit der Halluzinationen wird verringert.
• Steigerung der Konsistenz: Die Kombination aus Abrufinformationen und Generierung sorgt dafür, dass die Inhalte konsistent und logisch aufeinander abgestimmt sind.
• Vielseitige Anwendbarkeit: Die RAG-Technologie ist in verschiedenen Generierungsaufgaben anwendbar, darunter Textgenerierung, Q&A-Systeme und Übersetzungen – mit großen Anwendungspotenzialen.

Grenzen der RAG-Technologie

Obwohl die RAG-Technologie vielversprechende Ansätze zur Minderung von KI-Halluzinationen bietet, weist sie einige Einschränkungen auf:

• Abhängigkeit von der Abrufqualität: Die RAG-Technologie ist stark abhängig davon, welche Informationen sie abrufen kann. Wenn die verfügbaren Informationen fehlerhaft oder verzerrt sind, betrifft dies auch die generierten Inhalte zugrunde.
• Hoher Bedarf an Computerressourcen: RAG kann sowohl Abrufe als auch Generierung gemeinsam erfordern; dies kann die Rechenressourcenbedarf erhöhen und somit die Verwendung in ressourcensensiblen Szenarien erschweren.
• Langsame Verarbeitungszeiten: Da beide Prozesse – Abruf und Generierung – zusammen durchgeführt werden müssen, kann die Umsetzung etwas länger dauern, daher kann es in zeitkritischen Anwendungen Schwierigkeiten geben.

„Gegentraining“: Das KI-System robuster machen

Im Trainingsprozess der KI-Modelle könnte es irgendwann auch zu „schadhaften“ Trainingsmustern kommen, die absichtlich zur Verbreitung von falschen Informationen oder Geräuschinterferenzen genutzt werden. Solche Muster können KI-Modelle irreführen und Halluzinationen erzeugen. Um die Robustheit der KI-Modelle zu erhöhen, können wir die Technik des Gegentrainings nutzen, die es den Modellen ermöglicht, von diesen „böswilligen“ Beispielen zu lernen und sich zu schützen.

Das Gegentraining kann wie ein „Notfalltraining“ für das KI-Modell angesehen werden, das in der Lage ist, auch in Angriffssituationen ruhig zu bleiben und verantwortungsvolle Entscheidungen zu treffen.

Präzise Steuerung: Nutzung von Prompts zur Kontrolle der KI-Halluzinationen

Das Vermeiden der KI in die Falle von Halluzinationen kann auch durch die geschickte Nutzung der „Prompt-Engineering“-Techniken erfolgen, vergleichbar mit den Anweisungen eines erfahrenen Dompteurs, die die KI anleitet, um zuverlässigere Inhalte zu generieren.

Die Fähigkeit der KI, Prompts zu verstehen, hängt eng mit der Erzeugung von Halluzinationen zusammen. Klare und prägnante Prompts helfen der KI, uns besser zu verstehen und und „naive“ Fehler zugrunde zu vermeiden.

Wenn wir die KI beispielsweise fragen, „Was sind die Schlüsseltermine des Zweiten Weltkriegs?“, könnte sie durch den simplen Hinweis aufgrund ihrer Erfahrungen ungefähre, aber nicht spezifische Antworten generieren. Wenn wir jedoch fordern, dass sie „basierend auf vertrauenswürdigen historischen Quellen“ antworten solle und einen klaren Zeitrahmen setzen, könnte die KI präzisere Antworten geben.

Hier sind einige Tipps, wie wir Halluzinationen der KI vermeiden können:

• Klare Anforderungen an KI bezüglich der Zitierung vertrauenswürdiger Quellen:
  • Beispielsweise bei Fragen zu historischen Ereignissen können wir verlangen, dass die KI maßgebliche historische Quellen zitiert.
  • Bei wissenschaftlichen Fakten können wir verlangen, dass sie veröffentlichte Forschungsarbeiten zitiert.
  • Bei Rechtsvorschriften können wir von ihr verlangen, dass sie offizielle Dokumente zitiert.
• Detaillierte Argumentation der KI anfordern:
  • Die Anfrage der Trauung der KI zu ermitteln, wie sie zu ihren Schlussfolgerungen kommt, hilft uns, den Gedankengang nachzuvollziehen und deren Rationalität zu beurteilen.
  • Beispielsweise können wir in Bezug auf mathematische Formeln verlangen, dass die KI den Ableitungsprozess zeigt.
  • Bei Codeanfragen kann ich sie bitten, die einzelnen Zeilen des Codes zu erklären.
• Eindeutig den Bereich der Ausgabe begrenzen:
  • Bei berühmten Zitaten kann man spezifische Personen und Themen festlegen.
  • Im Fall von Nachrichtenevents kann man auch zeitliche Aspekte und relevante Schlüsselwörter definieren.

Durch diese Tipps können wir die Aufforderungen klarer, präziser und gezielter gestalten, sodass KI ihr Ziel effizient erreichen kann und die Wahrscheinlichkeit der Generierung von Halluzinationen minimiert werden kann. Doch das Engineering von Prompts ist nur ein unterstützendes Hilfsmittel, um das Problem von KI-Halluzinationen systematisch zu adressieren, müssen wir gemeinsam an den Daten,Modellen, Trainermethoden und mehr arbeiten.

Das Management von KI-Halluzinationen ist eine komplexe und langwierige Aufgabe. Aktuelle Technologien können dieses Problem nicht vollständig lösen. Daher müssen wir ständig neue Methoden und Techniken erkunden und den Überblick über die KI-Systeme ausweiten, um KI zuverlässig, sicher und vertrauenswürdig zu gestalten.

KI-Halluzinationen: Eine unausweichliche Realität

Wir haben uns mit verschiedenen Technologien zur Bekämpfung von KI-Halluzinationen beschäftigt; sie sind wie magische Waffen, die uns helfen, diesen obstinaten Feind zu bekämpfen. Doch eine harte Realität ist: KI-Halluzinationen sind nicht vollständig vermeidbar.

Theoretische „Fessel“: Die Grenzen von KIs Fähigkeiten

“Halluzination ist unvermeidlich: Eine angeborene Limitation großer Sprachmodelle” (Xu et al., 2024) hat als Aufschluss über die Gründe geliefert, warum KI-Halluzinationen nicht vollständig beseitigt werden können: Die kognitive Bandbreite von Modell ist limitiert.

• Wissen der KI ist datenbasiert: Die Informationen von KI stammen von den Trainingsdaten und überschreiten nicht die Grenzen dieser Daten, ähnlich wie ein Schüler keine Fragen jenseits des Lehrbuches beantworten kann.
• Begrenztes logisches Schließen: Selbst bei ausreichendem Wissen ist der Verlust der Relevanz häufig, und sämtliche Gedanken können nicht unendlich verknüpft werden, die Fähigkeit, komplexe Schlüsse zu ziehen, ist daher stets limitierend.

Folglich, selbst wenn wir kontinuierlich die Datenqualität verbessern, können wir von der Struktur des Modells und dem Verständnis des Wissens nicht alles abdecken.

Fallbeispiele, die die „Sturheit“ der KI-Halluzinationen belegen

Die zuvor zitieren Beispiele von KI-Halluzinationen, wie die von ChatGPT erstellten falschen rechtlichen Präzedenzfälle oder die falsche medizinische Diagnose, belegen, dass auch das fortschrittlichste KI-Modell nicht vollständig frei von Fehlern bleibt.

KI-Halluzinationen: Eine objektiv gegebene Limitation

Die Unvermeidbarkeit der KI-Halluzinationen ist ein objektiver Tatbestand, der mit den Limitierungen der KI-Technologie selbst zusammenhängt und nicht auf menschliches Versagen oder Fehler zurückzuführen ist. Wir müssen diese Realität akzeptieren und eine vorsichtige Haltung gegenüber der KI-Technologie einnehmen.

• KI ist nicht allmächtig: Es ist unrealistisch zu glauben, dass KIs alle Probleme lösen können, und wir dürfen ihre Urteilen nicht als absolut wahr ansehen.
• Vorsichtige Anwendung der KI-Technologie: Bei der Anwendung von KI-Technologie in kritischen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Recht sollte besondere Vorsicht walten, um die Risiken zu minimieren, die durch KI-Halluzinationen entstehen.
• Kritische Verbesserung der KI-Technologie: Die Unvermeidbarkeit von KI-Halluzinationen rechtfertigt nicht einen Rückzug von den Fortschritten in der Technologie. Im Gegenteil, wir sollten uns hohe Ziele setzten, um KI zuverlässiger und sicherer zu gestalten, damit sie optimalen Dienst für die menschliche Gesellschaft leisten kann.

Die andere Seite der KI-Halluzinationen: Unerwartete Überraschungen

Trotz aller Risiken, die KI-Halluzinationen bergen, sollten wir diese nicht pauschal verteufeln. KI-Halluzinationen sind wie die andere Seite einer Münze und können durchaus einige unerwartete Überraschungen bergen, die zur Förderung menschlicher Fortschritte beitragen können.

KI’s „sprunghafter Einfallsreichtum“: Inspiration für menschliche Kreativität

Wie in „’Confidently Nonsensical?‘: A Critical Survey on the Perspectives and Challenges of ‘Hallucinations’ in NLP“ (Narayanan Venkit et al., 2023) beschrieben wird, können KI-Halluzinationen gelegentlich neue und außergewöhnliche Inhalte hervorrufen, die über die menschliche Vorstellungskraft hinausgehen und so als Inspiration für künstlerische Kreationen und wissenschaftliche Studien dienen können.

• Neue Bereiche in der Kunstproduktion: KI-Halluzinationen können Künstlern helfen, traditionelle kreative Methoden zu überspringen und neue Stilrichtungen und Ausdrucksformen zu erkunden.
  • Beispielsweise nutzen einige KI-Künstler die Halluzinationseffekte bildgenerierender Modelle, um faszinierende, lebendige Kunst zu schaffen, die starke visuelle Eindrücke hinterlassen.
• Neue Denkanstöße in der Wissenschaft: KI-Halluzinationen können hin und wieder versteckte Muster und Regelwerke in Daten aufdecken, die von Menschen nie analysiert wurden, aber potenziell für die Forschung von großer Bedeutung sind.
  • Ein KI-Modell könnte bei der Analyse astronomischer Daten „zufällig“ auf ein unerklärliches Phänomen stoßen, dass Wissenschaftler dazu anregt, neue physikalische Theorien zu entwickeln, um das Phänomen zu erklären und so den Fortschritt der Wissenschaft zu fördern.

KI als „Fehlerzeuger“: Den technologischen Fortschritt beschleunigen

Halluzinationen in der KI spiegeln meist den Fehlerprozess im Entwicklungszyklus von KI-Technologien wider. Jede Halluzination bietet ein interessantes Ergebnis, durch das das KI-Modell lernt und wächst. Durch die Analyse der Ursachen von Halluzinationen können wir KI-Modelle besser zu verstehen lernen, ihre Struktur zu verfeinern und die Trainingstechniken zu verbessern; dies könnte die KI-Technologie insgesamt voranbringen.

Beispielsweise könnte die häufige aufklärerischen Übersetzungstechnik in der Übersetzung, die gelegentlich falsche Ergebnisse liefert, helfen, dass Forscher fortwährend Übersetzungsalgorithmen anpassen und letztendlich genauere und flüssigere maschinelle Übersetzungen entwickeln. In der Tat hat sich die Übersetzungsqualität mit dem Aufkommen der tiefen Lerntechnologie signifikant verbessert, jedoch bleibt die Problematik der KI-Halluzinationen ein stets überwachungsbedürftiges Thema.

KI-Halluzinationen: Ein zweischneidiges Schwert

KI-Halluzinationen sind wie ein zweischneidiges Schwert, das sowohl als Motor menschlicher Progression fungieren kann als auch unvorhersehbare Risiken birgt. Wir müssen KI-Halluzinationen differenziert betrachten: Einerseits sollte ihre potenzielle Risikostruktur die Exploration der Technologie nicht behindern, andererseits nicht übersehen werden, welche Schaden sie verursachen können.

• Vorteile nutzen und Risiken reduzieren: Uns selbst zu trainieren, AI-Halluzinationen positiv zur stimulierenden Impulsführung und technischen Fortschritt zu verwenden, ist eine wertvolle Fähigkeit. Gleichzeitig sollten wir Techniken zur Bekämpfung der KI-Halluzinationen erforschen, um das Risiko so weit wie möglich zu minimieren.
• Mensch-Maschinen-Kooperation: Die Unvermeidbarkeit von KI-Halluzinationen zeigt, dass Menschen in der Entwicklung von KI-Technologien immer eine wichtige Rolle spielt. Wir müssen uns bemühen, die Überwachung und Steuerung von KI-Systemen zu verbessern, um sicherzustellen, dass die künstliche Intelligenz immer den menschlichen Zielen und Werten dient.

KI-Halluzinationen stellen eine Hürde in der Entwicklung der KI-Technologie dar, sind jedoch notwendiger Bestandteil auf dem Weg zur Entwicklung intelligenterer Umgebungen. Mit dem Einsatz menschlicher Intelligenz und Mühe bin ich überzeugt, dass wir diese Herausforderungen bewältigen und die harmonische Koexistenz von KI und Menschen erreichen können.

Gemeinsam mit KI tanzen: Chancen inmitten von Herausforderungen suchen

KI-Halluzinen fungieren als Spiegel, der sowohl die positiven als auch die negativen Seiten der technologische Entwicklung zeigt. Wir sollten die Risiken und Herausforderungen anerkennen und gleichzeitig die Chancen und Hoffnungen nutzen. Wie wir in Zukunft zu KI-Halluzinationen stehen, wird die Entwicklung der künstlichen Intelligenz entscheidend prägen.

KI-Halluzinationen: Herausforderungen und Chancen

Rückblickend halten wir bereits fest, dass KI-Halluzinationen Ausdruck der technologischen Grenzen von KI sind und nicht vollständig vermieden werden können. KI-Halluzinationen verursachen Fehlentscheidungen, künstliche Informationen und verlieren das Vertrauen in Systeme. Diese Risiken sollten wir ernst nehmen und unsere Aufmerksamkeit darauf richten.

Gleichzeitig könnten KI-Halluzinationen durchaus unerwartete Überraschungen mit sich bringen. Sie können die Kreativität der Menschen anregen, den technologischen Fortschritt vorantreiben und uns neue wissenschaftliche Erkenntnisse eröffnen. KI-Halluzinationen sind somit wie eine Münze mit zwei Seiten, sowohl wirksam in ihrer negativen Zeit als auch in ihrer positiven Aussage.

Menschliche Intelligenz: Die KI zum Guten lenken

Die Entwicklung der KI-Technologien ist auf menschliche Intelligenz und Orientierung angewiesen. Wir sollten die KI-Halluzinationen nicht nur als technische Probleme wahrnehmen, sondern auch ethische und gesellschaftliche Aspekte der künstlichen Intelligenz in Betracht zu ziehen. So sollten der Fortschritt von KI-Technologien einen nachhaltigen Beitrag leisten.

• Ethische Standards für KI formulieren: Es sollten klare ethische Standards definiert werden, um die Entwicklung und Anwendung von KI-Technologien im Einklang mit menschlichen Werten und ethischen Anforderungen zu fördern.
• Regulierung der KI verstärken: Es sollten Mechanismen einführt werden, um die KI kritisch zu überwachen und mögliche Fehler und Verfälschungen in den KI-Systemen rasch zu identifizieren.
• Verbesserung der KI-Kompetenz in der breiten Öffentlichkeit: Dies bedeutet, dass Menschen sich mit den Prinzipien und Limitationen von KI vertraut machen und das Thema der KI-Halluzinationen rational betrachten, um nicht in die Irre geführt zu werden.

Zukünftige KI: Mit Optimismus und Vorsicht

Die Entwicklung der KI-Technologie bringt uns sowohl enorme Chancen als auch Herausforderungen. Ich glaube fest daran, dass wir mit menschlichem Verstand und Einsatz, die Herausforderungen, die mit KI-Halluzinationen verbunden sind, überwinden und das Potenzial der KI-Technologie vollständig entfalten können, sodass sie eine produktive Kraft von Gesellschaften bleibt.

Wenn wir den Weg in die klugen Zukunft betreten, müssen wir sowohl eine optimistische Haltung einnehmen, um die unendlichen Möglichkeiten der KI zu erforschen, aber dennoch die notwendigen Taktiken beibehalten, um die möglichen Risiken im Hinterkopf zu behalten. Nur so können wir im Einklang mit der KI tanzen und zusammen eine bessere Zukunft gestalten.

Schlussfolgerung

Der Ursprung liegt in einem aufregenden Online-Experiment, das eine Zusammenfassung eines Artikels lieferte, als ich einen Link eingab. Ich war dabei, die Inhalte zur KI-Hardware zu durchstöbern; Die Ergebnisse der Zusammenfassungen waren recht ansprechend, jedoch war die tatsächliche Analyse und das Verständnis von den Inhalten taghell verschieden. Bei der Arbeit an diesem Artikel stieß ich ebenfalls auf ähnliche Probleme und überlegte mehrmals, ob ich dies unter dem Aspekt KI-Halluzinationen ablegen sollte. Ich betrachtete einige Punkte:

• Strategisch: Bei Zusammenfassungen ist es wahrscheinlich, dass KI nicht die gesamte Arbeit liest, sondern nur den Anfang und das Ende überfliegt und willkürlich mittendrin nach Daten schaut.
• Benutzung der Bibliotheken mit Python: Eine gesunde Einlesegeschwindigkeit durch das Webscraping mit der Request-Bibliothek ist in der Regel nicht schnell, aber große Sprachmodelle liefern blitzschnell Rückmeldungen, da viele dieser Sprachmodelle nicht wirklich „aufrufen“ und nachprüfen, sondern einfach „schwatzen“.

Angesichts der vorgenannten Überlegungen sieht es somit so aus, als ob dies das „clevere Vorgehen“ der Entwickler der großen Sprachmodelle war, um bei „KI-Halluzinationen“ einen Vorwand dafür zu finden.

Gemini	Echte Seite
Auf der Seite wird völlig entfremdet nichts über PaLM erwähnt, doch kann sie sich darüber nicht beschweren, dass sie über keinen Netzanschluss verfügt und mit dem Gerede das Gesagte.

// 参考资料

• Navigating Hallucinations for Reasoning of Unintentional Activities
• Exploring the Mechanisms and Countermeasures of AI Hallucinations
• Analysis of Data Bias and Its Impact in AI Systems
• The Impact of Data Quality on AI Hallucinations
• Application of AI in the Medical Field and Its Hallucination Issues
• Application of RAG (Retrieval-Augmented Generation) Technology in Reducing AI Hallucinations
• Mechanisms of Non-Factual Hallucination in Language Models
• “Confidently Nonsensical?”: A Critical Survey on the Perspectives and Challenges of ‘Hallucinations’ in NLP
• Sorry, Come Again (SCA) Prompting – Enhancing Comprehension and Diminishing Hallucination with [PAUSE] -injected Optimal Paraphrasing
• HILL: A Hallucination Identifier for Large Language Models