Halluzination in ChatGPT und Co: Wenn Künstliche Intelligenz (KI) beginnt zu halluzinieren

Stellen Sie sich vor, Sie fragen einen Chatbot nach dem Maler der Mona Lisa und erhalten die Antwort ‚Vincent van Gogh‘. Solche falschen, aber plausiblen Antworten sind Beispiele für KI-Halluzinationen. Der Grund dafür sind sogenannte KI-Halluzinationen. Doch was genau bedeutet das und wie beeinflusst es unseren Umgang mit Chatbots und generativen KI-Modellen wie ChatGPT? Wir klären Sie gerne auf.

Was sind KI-Halluzinationen und was bedeutet Halluzinieren?

KI-Halluzinationen treten auf, wenn ein KI-Modell Inhalte erzeugt, die nicht auf den Trainingsdaten basieren und keine reale Grundlage haben. Diese „Halluzinationen“ sind erfundene Antworten oder Daten, die semantisch korrekt erscheinen, aber faktisch falsch sind. Das bedeutet, dass die generierten Informationen zwar grammatikalisch korrekt und auf den ersten Blick plausibel sein können, aber dennoch völlig aus der Luft gegriffen sind. Diese Halluzinationen entstehen durch die Art und Weise, wie KI-Modelle Muster und Beziehungen in den Daten erkennen und nutzen. Wenn ein Modell auf unsichere oder unzureichende Informationen stößt, kann es kreative, aber ungenaue Antworten generieren.

Die Auswirkungen von KI-Halluzinationen sind vielfältig. Für die Nutzer können sie verwirrend oder irreführend sein, was zu Missverständnissen oder Fehlinformationen führen kann. Dies ist besonders problematisch, wenn Chatbots oder generative KI-Modelle zu Informationszwecken eingesetzt werden. Es ist daher wichtig, diese Herausforderung zu erkennen und Strategien zu entwickeln, um die Zuverlässigkeit und Genauigkeit von KI-generierten Inhalten zu verbessern.

Um die KI-Technologie weiterzuentwickeln, sollten Menschen die Aufgabe übernehmen, KI-Systeme besser zu programmieren und deren Verlässlichkeit zu erhöhen. In der aktuellen Debatte ist klar, dass die KI den Menschen in vielen Bereichen unterstützen kann, aber auch weiterhin optimiert werden muss, um zuverlässigere und genauere Ergebnisse zu liefern.

Generative AI: Beispiele für KI-Halluzinationen

1. Generative KI: Modelle wie ChatGPT können überzeugend klingende, aber falsche Informationen generieren. Ein Beispiel wäre, wenn ChatGPT gefragt wird, wer die Mona Lisa gemalt hat und antwortet: „Die Mona Lisa wurde von Vincent van Gogh gemalt,“ obwohl dies offensichtlich falsch ist.
2. Large Language Models (LLMs): Große Sprachmodelle wie GPT-4 und Google Gemini haben manchmal Schwierigkeiten, zwischen realen und halluzinierten Inhalten zu unterscheiden. Ein Beispiel ist, wenn ein Benutzer nach den gesundheitlichen Vorteilen von einem bestimmten Kraut fragt, und das Modell eine Reihe von positiven Effekten auflistet, die wissenschaftlich nicht belegt sind oder sogar gefährlich sein können.
3. Chatbots: Während Chatbots oft sehr nützlich und effizient sind, können sie gelegentlich auch auf KI-Halluzinationen stoßen. Ein Beispiel wäre ein Reise-Chatbot, der auf die Frage nach den besten Sehenswürdigkeiten in Berlin antwortet: „Besuchen Sie den berühmten Eiffelturm in Berlin,“ obwohl dieser in Paris steht. Solche Fehler sind selten, aber sie zeigen die Herausforderung, vor der Entwickler stehen, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit dieser Systeme weiter zu verbessern.

Warum passieren Halluzinationen bei KI?

Die häufigste Ursache für Halluzinationen der KI ist die Qualität und Quantität der Daten. Sind die Trainingsdaten unvollständig oder widersprüchlich, kann die KI falsche Schlussfolgerungen ziehen. Ein weiterer wichtiger Punkt ist das Reinforcement Learning, das die Optimierung von Sprachmodellen unterstützt, aber nicht immer perfekte Ergebnisse liefert.

• Trainingsdaten:
  • Unvollständige Daten: Wenn das Modell mit unvollständigen Daten trainiert wird, fehlen ihm Informationen, die es benötigt, um korrekte Antworten zu generieren. Dies kann dazu führen, dass das Modell die Lücken mit „Halluzinationen“ füllt, d. h. mit Informationen, die es sich ausdenkt, um eine vollständige Antwort zu geben.
  • Fehlerhafte Daten: Fehler in den Trainingsdaten können dazu führen, dass das Modell falsche Schlussfolgerungen zieht. Dies kann auf Tippfehler, falsche Beschriftungen oder falsche Informationen in den Daten zurückzuführen sein.
• Reinforcement Learning:
  • Optimierungen: Reinforcement Learning (RL) wird häufig verwendet, um Modelle zu verfeinern und ihre Leistung zu verbessern. Während RL Optimierungen liefern kann, kann es auch unbeabsichtigte Konsequenzen haben. Modelle können lernen, Antworten zu erzeugen, die belohnt werden, auch wenn sie nicht immer richtig sind. Das bedeutet, dass RL keine perfekten Ergebnisse garantiert und manchmal Halluzinationen verstärken kann, wenn das Belohnungssystem nicht sorgfältig kalibriert ist.
• Datenqualität:
  • Niedrige Datenqualität: Wenn die Qualität der Daten, mit denen das Modell trainiert wird, gering ist, wirkt sich dies direkt auf die Qualität der erzeugten Antworten aus. Daten von geringer Qualität können Rauschen, Verzerrungen oder einfach falsche Informationen enthalten. Ein Modell, das auf solchen Daten basiert, wird wahrscheinlich falsche oder irreführende Antworten erzeugen.

Lösungen und aktuelle Entwicklungen

Nach Einschätzung von NVIDIA-Chef Jensen Huang lassen sich so genannte KI-Halluzinationen durchaus beheben. Eine Möglichkeit besteht darin, zusätzliche Daten wie themenspezifische Datenbanken oder Wissensgraphen zu nutzen, um die Genauigkeit zu erhöhen. Retrieval-Augmented Generation (RAG) ist ein weiteres Verfahren, das die Nutzung externer Datenquellen optimiert.

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG):
   • Kombination von Retrieval und generativer Modellierung: RAG kombiniert die Stärken von Informationsabrufsystemen (Retrieval) mit generativer Modellierung. Dies bedeutet, dass das Modell relevante Informationen aus externen Datenquellen abruft und diese nutzt, um präzisere und kontextuellere Antworten zu generieren. Durch diese Methode kann die Genauigkeit erheblich verbessert werden, da das Modell auf aktuelle und relevante Daten zurückgreift.
2. Knowledge-Graphen:
   • Verwendung von strukturierten Wissensdatenbanken: Knowledge-Graphen sind strukturierte Datenbanken, die Beziehungen zwischen verschiedenen Datenpunkten darstellen. Sie bieten ein strukturiertes und umfassendes Wissen, das Modelle nutzen können, um Halluzinationen zu vermeiden. Durch die Integration von Knowledge-Graphen können Modelle auf verlässliche und geprüfte Informationen zurückgreifen, was die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der generierten Antworten erhöht.
3. Optimierung von LLMs:
   • Verbesserung der Modelle durch gezielte Trainingsdaten und Algorithmen: Die Optimierung von Large Language Models (LLMs) umfasst die Verwendung hochwertiger und themenspezifischer Trainingsdaten sowie fortschrittlicher Algorithmen. Durch gezielte Anpassungen und kontinuierliches Training können Modelle verbessert werden, um präzisere und konsistentere Antworten zu liefern. Dies schließt auch die regelmäßige Aktualisierung der Trainingsdaten ein, um sicherzustellen, dass die Modelle mit den neuesten Informationen und Trends arbeiten.

Diese Ansätze zeigen, dass durch die Integration externer Datenquellen, strukturierten Wissens und gezielten Optimierungen die Problematik der KI-Halluzinationen wirksam angegangen werden kann.

KI-Halluzination verstehen: Herausforderungen und Fortschritte

Ursachen von KI-Halluzinationen

Die Gründe für KI-Halluzinationen sind vielfältig und oft komplex. KI-Halluzinationen entstehen häufig aufgrund der Datenqualität und der Art des Trainings, insbesondere wenn unvollständige oder widersprüchliche Informationen verwendet werden. Ein zentraler Grund für Halluzinationen besteht darin, dass die KI-Modelle mit fehlerhaften oder unzureichenden Daten trainiert werden. Reinforcement Learning spielt ebenfalls eine Rolle, da es die Optimierung von Sprachmodellen unterstützt, aber nicht immer perfekte Ergebnisse garantiert. 

Plausible, aber falsche Antworten

Das überzeugend formulierte Resultat einer KI mag auf den ersten Blick plausibel erscheinen, kann sich aber bei näherer Betrachtung als unverständlich oder unvollständig erweisen. Oft werden dabei sogar falsche Informationen generiert. In der aktuellen Diskussion, wie solche Sprachmodelle optimiert werden können, steht das Problem der Verlässlichkeit von KI-Software ganz oben auf der Agenda. Nach Einschätzung von NVIDIA-Chef Jensen Huang ist das Zuverlässigkeitsproblem durchaus lösbar. Der Halbleiterspezialist NVIDIA spielt dabei eine wichtige Rolle, indem er Lösungen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und den Einsatz von Knowledge-Graphen vorantreibt, um die Verbreitung von Fehlinformationen zu reduzieren.

Die Rolle der Datenqualität

Der häufigste Grund, warum eine KI Halluzinationen erzeugt, ist die unzureichende Qualität der Trainingsdaten. Ein „Survey of Hallucination in Natural Language Generation“ zeigt, dass eine Verbesserung der Datenqualität und die Nutzung themenspezifischer Datenbanken notwendig sind. Die Nutzung zusätzlicher Datenquellen und die Optimierung durch RAG können helfen, das gewünschte Ergebnis zu erzielen und sinnvolle Antworten zu liefern. 

Optimierung von Sprachmodellen

Die Optimierung großer Sprachmodelle und KI-Systeme bleibt eine große Herausforderung. Das Problem entsteht oft darin, dass es keine Definition gibt, wie perfekt eine KI sein sollte. Der Einsatz moderner Methoden wie RAG und Knowledge-Graphen zeigt jedoch ein großes Optimierungspotenzial. Wie der Chef von NVIDIA sagte, können mit diesen Ansätzen die sogenannten KI-Halluzinationen reduziert werden. Das Phänomen der Halluzination tritt auf, wenn KI-Modelle wie ChatGPT manchmal völlig falsche, aber plausibel klingende Antworten geben.

Herausforderungen durch Fehlinformationen

Die Herausforderung besteht auch darin, dass generative KI-Systeme dazu neigen, Fehlinformationen zu verbreiten. Beispiele für KI-Halluzinationen finden sich in den zufallslügen in ihren generierten Inhalten. Dass eine KI überzeugend formulierte, aber sachlich falsche Antworten geben kann, zeigt die Analogie zu menschlichen Halluzinationen. Das Problem der Verlässlichkeit bleibt bestehen, und es gibt viele Beispiele für Fälle, in denen KI-Systeme fehlerhafte Informationen liefern.

Debatte und Lösungsansätze

Die aktuellen Debatten darüber, wie die Genauigkeit von Sprachmodellen verbessert werden kann, zeigen, dass das Problem nicht einfach zu lösen ist. Die Qualität der Daten und die Optimierung der Algorithmen sind entscheidende Faktoren. Der „Survey of Hallucination in Natural Language Generation“ betont, dass die Datenqualität verbessert werden muss, um die Verlässlichkeit der generativen KI zu erhöhen. Es lässt sich sagen, dass die Optimierung großer Sprachmodelle eine weitere Herausforderung darstellt. Obwohl die Nutzung moderner Methoden wie RAG und Knowledge-Graphen vielversprechend ist, besteht weiterhin das Risiko von Halluzinationen und Fehlinformationen.