AI davon abhalten, Geschichten zu spinnen: Ein Leitfaden zur Verhinderung von Halluzinationen

Künstliche Intelligenz hat sich in der heutigen Geschäftswelt unentbehrlich gemacht. Sie erledigt sich wiederholende Aufgaben, schlägt Lösungen vor und erstellt sogar umfassende Berichte - und beschleunigt so die Arbeitsabläufe und ermöglicht bessere Entscheidungen, vom Einzelhandel bis zum Gesundheitswesen. Der Produktivitätsschub ist real, und das Potenzial scheint endlos. Aber machen wir uns nichts vor: Diese KI-gestützten Tools sind nicht perfekt.

Wenn Sie schon einmal mit großen Sprachmodellen (LLMs) experimentiert haben, wissen Sie, wovon ich spreche. Manchmal kommen diese Systeme mit selbstbewusst formulierten Antworten zurück, die einfach falsch sind - oder sogar nur erfunden. Dieses Phänomen wird nicht umsonst als “Halluzination” bezeichnet. Vielleicht haben Sie schon einmal erlebt, dass ein Chatbot Unternehmensrichtlinien fabriziert, erfundene technische Ratschläge gibt oder Statistiken zitiert, die gar nicht existieren. In einem viel beachteten Fall versprach der Chatbot einer Fluggesellschaft eine Trauerfalltarifpolitik, die eigentlich nicht den Unternehmensrichtlinien entsprach, was die Fluggesellschaft letztendlich $600 an gerichtlich angeordnetem Schadenersatz kostete. Die Ursache für diese Fehler liegt oft in den Daten. Wenn Sie als Kind schon einmal das Spiel “Telefon” gespielt haben, wissen Sie, worum es geht: fehlerhafte oder unvollständige Daten rein, fehlerhafte Antworten raus. Müll rein, Müll raus.

Diese Systeme sind nur so zuverlässig wie das Training, das sie erhalten haben. Wenn die Daten veraltet, verzerrt oder einfach nur ungenau sind, werden die Antworten der KI dies widerspiegeln. Im Gegensatz zu menschlichen Experten, die Tonfall, Kontext und Nuancen wahrnehmen, interpretiert die KI schriftliche Eingaben im wahrsten Sinne des Wortes. Wenn sie nicht überwacht wird, können selbst die fortschrittlichsten Modelle unzuverlässige Daten liefern oder den Auftrag völlig missverstehen.

Aber es gibt einen interessanten Aspekt: Nicht jede so genannte Halluzination ist wahrscheinlich eine technische Panne. Manchmal ist das Problem eine Diskrepanz zwischen den Erwartungen - ein System, das einen Text erzeugt, der plausibel erscheint, aber für ein menschliches Publikum einfach nicht richtig klingt. Er ist nicht “falsch” im maschinellen Sinne, er ist nur nicht das, was ein Mensch gesagt hätte, oder er lässt die Feinheiten vermissen, die Menschen erwarten.

Dies alles ist für Unternehmen, deren Ruf von Genauigkeit und Vertrauen abhängt, von enormer Bedeutung. Wenn ein Kundenservice-Bot falsche Informationen weitergibt und die Support-Teams die von der KI generierten Antworten ständig doppelt überprüfen müssen, schwindet das Vertrauen schnell. Kunden wollen schnelle, präzise Hilfe, und jede Andeutung von Zögern oder Unsicherheit untergräbt ihr Vertrauen.

Und die Kosten sind nicht nur rufschädigend. In regulierten Branchen können KI-Fehler saftige Bußgelder für die Einhaltung von Vorschriften oder rechtliche Probleme nach sich ziehen. Eine halluzinierte Ausgabe reicht aus, um ein Audit, eine Klage oder eine Schlagzeile auszulösen, die niemand will.

Wie können Sie also all dies abmildern? Beginnen Sie damit, dass Sie Präzision bei den Trainingsdaten verlangen - verwenden Sie, wann immer möglich, aktuelle, geschützte Informationen und nicht endlose Abrufe aus dem offenen Web. Menschliche Aufsicht und Feedbackschleifen sind entscheidend, um KI-Modelle in der Realität zu verankern und ihnen dabei zu helfen, besser zu verstehen, was Nutzer tatsächlich erwarten. Gründliche Tests können Schwachstellen aufdecken, bevor eine KI überhaupt mit echten Kunden spricht. Und wenn Sie sich für einen KI-Anbieter entscheiden, suchen Sie nach einem, der maßgeschneiderte, gut geprüfte Lösungen anbietet, und nicht nach etwas, das für den breitestmöglichen Markt entwickelt wurde.

Letztendlich ist der sichere Einsatz von KI nicht nur die Aufgabe der Entwickler. Einkäufer und Nutzer sollten bereit sein, schwierige Fragen zu stellen, Transparenz zu fordern und das Kundenerlebnis immer in den Vordergrund zu stellen.

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