Halluzinationen bei Künstlicher Intelligenz: Wie du unsichere Antworten erkennst

Halluzinationen bei Künstlicher Intelligenz: Wie du unsichere Antworten erkennst

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren immense Fortschritte gemacht. Doch trotz ihrer Fähigkeiten sind KI-Modelle nicht fehlerfrei und können sogenannte "Halluzinationen" erzeugen. Diese Halluzinationen treten auf, wenn KI-Modelle wie ChatGPT ungenaue oder sogar falsche Informationen generieren. In diesem Blogbeitrag erfährst du, wie du unsichere Antworten von KI-Modellen erkennen und damit umgehen kannst.

Was sind Halluzinationen in der KI?

Halluzinationen in der KI beziehen sich auf die Generierung von Informationen, die nicht der Realität entsprechen. Diese können in Form von erfundenen Fakten, unlogischen Aussagen oder inkorrekten Generalisierungen auftreten. Forscher haben verschiedene Ansätze entwickelt, um diese Halluzinationen zu identifizieren und zu minimieren.

Warum halluzinieren KI-Modelle?

KI-Modelle wie ChatGPT basieren auf riesigen Datenmengen und komplexen Algorithmen, die Muster in den Daten erkennen und darauf basierend Antworten generieren. Es gibt mehrere Gründe, warum diese Modelle halluzinieren können:

1. Fehlerhafte Trainingsdaten: Wenn die Trainingsdaten fehlerhafte Informationen enthalten, kann das Modell falsche Antworten generieren.
2. Semantische Entropie: Ein hoher Grad an Unsicherheit in den generierten Antworten kann auf Halluzinationen hinweisen.
3. Unzureichendes Training: Wenn das Modell nicht ausreichend oder nicht korrekt trainiert wurde, können ebenfalls Halluzinationen entstehen.

Erkennung von Halluzinationen

Ein neuer Ansatz zur Erkennung von Halluzinationen basiert auf dem Konzept der "semantischen Entropie". Dieser Ansatz misst die Variabilität der Antworten eines Modells auf dieselbe Frage. Wenn die Antworten stark variieren, deutet dies auf eine hohe Unsicherheit hin, was ein Indikator für potenzielle Halluzinationen sein kann.

Beispiel: Wird das Modell gefragt, in welcher Stadt der Eiffelturm steht, und die Antworten lauten "Paris", "Es ist Paris" und "In Frankreichs Hauptstadt Paris", dann sind die Antworten konsistent und weisen auf eine niedrige semantische Entropie hin. Variieren die Antworten jedoch stark, könnte dies auf Unsicherheiten und somit auf Halluzinationen hinweisen.

Umgang mit unsicheren Antworten

Hier sind einige Tipps, wie du mit unsicheren Antworten von KI-Modellen umgehen kannst:

1. Mehrere Quellen überprüfen: Verlasse dich nicht ausschließlich auf die Antwort des Modells. Überprüfe die Informationen aus mehreren vertrauenswürdigen Quellen.
2. Kritisches Denken anwenden: Hinterfrage die Logik und Plausibilität der Antworten. Wenn etwas unlogisch erscheint, ist es wahrscheinlich fehlerhaft.
3. Kontext beachten: Achte darauf, ob die Antwort im Kontext der gestellten Frage sinnvoll ist. Unplausible Antworten können ein Hinweis auf eine Halluzination sein.

Bedeutung für die Zukunft der KI

Die Erkennung und Minimierung von Halluzinationen ist entscheidend für die Weiterentwicklung und den sicheren Einsatz von KI-Technologien. Forschungen wie die zur semantischen Entropie tragen dazu bei, die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von KI-Modellen zu verbessern.

Quelle: Kühl, Eike. "Halluzinationen bei KI: So erkennst du, wann ChatGPT und Co. unsicher sind." MIT Technology Review, 20. Juni 2024. t3n.de