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Wenn KI Fakten erfindet: Was tun gegen mögliche Halluzinationen?

KI-Sys­te­me zei­gen Eigen­schaf­ten und Fähig­kei­ten, die frü­her als urei­gen mensch­lich gal­ten, sagt Dr. Georg Kraus. Der Inha­ber der Unter­neh­mens­be­ra­tung Kraus & Part­ner erklärt, wie KI-Hal­lu­zi­na­tio­nen ent­ste­hen und wel­che Regeln für Unter­neh­men wich­tig sind.

Klare Prompting-Regeln helfen Unternehmen, ohne Risiko von der KI zu profitieren. Abbildung: Igor Vetushko, Depositphotos

Kla­re Promp­ting-Regeln hel­fen Unter­neh­men, ohne Risi­ko von der KI zu pro­fi­tie­ren. Abbil­dung: Igor Vetush­ko, Depositphotos

Der men­schen­ähn­li­che Aus­druck von Chat­bots ver­lei­tet ihre User oft zum Fehl­schluss. Wenn sich die KI wie ein Mensch ver­hält, dann ver­steht sie auch wie ein Mensch Ereig­nis­se, Arbeits­auf­trä­ge und Sach­ver­hal­te. Die­se Schluss­fol­ge­rung ist falsch und gefähr­lich. Denn neben der Fähig­keit, rea­lis­ti­sche Dia­lo­ge und Bera­tungs­ge­sprä­che zu füh­ren sowie Gefüh­le zu spie­geln, haben KI-Sys­te­me noch eine Eigen­schaft mit Men­schen gemein­sam: Sie kön­nen „hal­lu­zi­nie­ren“.

Warum KI-Systeme „im Bedarfsfall“ halluzinieren

Die Hal­lu­zi­na­tio­nen von KI-Sys­te­men ent­ste­hen nicht durch Feh­ler im her­kömm­li­chen, mensch­li­chen Sin­ne, son­dern durch das Funk­ti­ons­prin­zip gro­ßer Sprach­mo­del­le. Die­se erzeu­gen Ant­wor­ten, indem sie Wort für Wort die wahr­schein­lichs­te Fort­set­zung eines Tex­tes berech­nen. Sie „wis­sen“ und „ver­ste­hen“ nichts: Sie rech­nen. Je unvoll­stän­di­ger oder unkla­rer die Prompts sind, je weni­ger Daten zu einem Sach­ver­halt exis­tie­ren oder je höher der Druck ist, eine kohä­ren­te Ant­wort zu lie­fern, des­to wahr­schein­li­cher wer­den Ele­men­te erfun­den. Auch weil KI-Sys­te­me nicht dar­auf pro­gram­miert sind, im Bedarfs­fall als Reak­ti­on auf Prompts feh­len­des Wis­sen zuzugeben.

Die KI verantwortungsvoll einsetzen und nutzen

Damit Unter­neh­men von der KI pro­fi­tie­ren, ohne sich den Risi­ken hal­lu­zi­nier­ter Ant­wor­ten aus­zu­set­zen, bedarf es kla­rer Regeln. Füh­rungs­kräf­te soll­ten sich an fol­gen­den Leit­li­ni­en orientieren:

  • Auch wenn der KI-Out­put sou­ve­rän klingt: Jede Infor­ma­ti­on muss geprüft wer­den, das gebie­tet die Sorgfaltspflicht.
  • Die Prä­sen­ta­ti­on eines KI-Out­puts ist oft pro­fes­sio­nell. Doch Stil und Wahr­heits­ge­halt ste­hen häu­fig in kei­nem Zusam­men­hang. Füh­rungs­kräf­te müs­sen ler­nen, das eine vom ande­ren zu trennen.
  • Ins­be­son­de­re bei Per­so­nal­fra­gen, Finanz­ent­schei­dun­gen, stra­te­gi­schen Ana­ly­sen und im Com­pli­ance-Bereich soll­ten KI-Sys­te­me nur unter­stüt­zend ein­ge­setzt wer­den – nie ausschließlich.
  • Unkla­re Prompts erhö­hen das Risi­ko von Hal­lu­zi­na­tio­nen. Unter­neh­men soll­ten Stan­dards für das For­mu­lie­ren von Fra­gen an KI ent­wi­ckeln: prä­zi­se, ein­deu­tig und kontextreich.
  • Tech­ni­sche Kom­pe­tenz allein reicht nicht. Ent­schei­dend ist das Ver­ständ­nis der Funk­ti­ons­wei­se und der Gren­zen der Model­le. Unter­neh­men soll­ten Schu­lun­gen anbie­ten, die kri­ti­sches Den­ken und die Fähig­keit, Feh­ler zu erken­nen, stärken.
  • Je nach­dem, wie sen­si­bel der Auf­ga­ben­be­reich ist, soll­ten mehr­stu­fi­ge Prüf­me­cha­nis­men exis­tie­ren, etwa Stich­pro­ben, Peer-Reviews oder Plausibilitätschecks.
  • Wenn KI-Sys­te­me am Erbrin­gen einer Leis­tung betei­ligt sind, soll­ten Unter­neh­men dies offen kom­mu­ni­zie­ren, damit Feh­ler leich­ter erkenn- und nach­voll­zieh­bar sind und Ver­trau­en nicht ver­lo­ren geht.
Dr. Georg Kraus, Inhaber, Unternehmensberatung Kraus & Partner. kraus-und-partner.de. Abbildung: Kraus & Partner

Abbil­dung: Kraus & Partner

Dr. Georg Kraus,

Inha­ber,
Unter­neh­mens­be­ra­tung Kraus & Partner.

kraus-und-partner.de

 

 

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