The astonishing progress made in generative AI models in replicating human language is underscored by a worrying trend: their penchant for inventing information—a condition referred to as ‘hallucination.’ The real danger stems not just from the fact that these systems concoct information, but in their phenomenal ability to do so convincingly, and in our inclination to take their word as gospel.
Entscheider in Unternehmen glauben oft, dass diese KI-Modelle mit ausreichender Optimierung, dem Setzen von Grenzen und dem Einsatz von Retrieval-Augmented-Generation-Strategien (RAG) domestiziert und für den Masseneinsatz genutzt werden können. Die Zahlen sprechen jedoch eine andere Sprache. Branchenübergreifende Untersuchungen zeigen, dass Halluzinationen zwischen vernünftigen 0,8% und alarmierenden 88% schwanken, abhängig vom Modell und dem jeweiligen Fall, in dem es eingesetzt wurde.
Zum Beispiel eine Studie von Stanford HAI & RegLab im Legal-Tech-Sektor zeigte, dass Large Language Models (LLMs) zwischen 69% und 88% der Zeit halluzinierten, wenn sie Rechtsberatung gaben. In der akademischen Welt ist die JMIR-Studie stellte fest, dass sowohl GPT-3.5 als auch GPT-4 in mehr als 85% der Fälle Zitate vorgaukelten; Googles Bard war jedes Mal falsch. In der Finanzwelt haben KI-generierte Fehlinformationen tatsächliche Kunden dazu veranlasst, eine Umschichtung ihrer Gelder in Erwägung zu ziehen, wie in einem Bericht UK-Studie.
At this juncture, we must realize it’s more than about simply rectifying errors. It’s about dealing with risk—reputational, legal, operational. The fallout is real and mounting, whether it’s the issuance of advisories by law firms advising attorneys against relying on AI-generated case law or the G20’s Financial Stability Board marking generative AI as a potential catalyst for financial instability. Hallucination isn’t merely a rare blip on the radar, it’s an ingrained defect. Generative AI isn’t a logical machine—it’s a statistical speculator. Its predictions are based on data patterns, not fact. As such, even when it appears plausible, it might be utterly illusory. The term ‘hallucinations’ shouldn’t be reserved for only the most outrageous errors, as the entire output is merely an embellished guess.
For AI to be prepped for enterprise, we must refrain from seeing it as a mysterious entity—instead, we should view it as infrastructure. This mandates insisting on transparency, clarity, and traceability. An AI system that can’t provide a clear breakdown of its processes shouldn’t be entrusted with critical operations. The Zukunft der KI im Unternehmen neigt zu Systemen, die geprüft und zur Rechenschaft gezogen werden können.
Auch die Regulierung nimmt an Fahrt auf, wie das KI-Gesetz der EU zeigt. Risikoreiche Sektoren wie das Gesundheitswesen, die Justiz und kritische Infrastrukturen werden bald verpflichtet sein, sicherzustellen, dass ihre KI-Systeme strenge Dokumentations-, Test- und Transparenzrichtlinien einhalten. Betrachten Sie dies nicht nur als Compliance, sondern als eine Notwendigkeit.
There’s hope on the horizon, as some companies have already started developing AI differently. Instead of feeding models with copious amounts of internet data—burdened with bias, misinformation, and IP violations—they craft systems that reason from a company’s own reliable content. Such models don’t speculate; they cite. If the answer doesn’t exist within the source material, they admit as much. The outcome is deterministic and explainable models that are far safer for usage in high-stakes scenarios.
Auf dem Weg nach vorn müssen Unternehmen einen fünfstufigen Verantwortlichkeitsplan für KI umsetzen. Ermitteln Sie, wo in Ihrem Unternehmen KI eingesetzt wird und welche Entscheidungen sie beeinflusst. Gibt es eine klare Linie, die sich auf zuverlässige Quellen zurückführen lässt? Richten Sie Rollen und Prüfverfahren für die KI-Governance ein, die in die Risikoentscheidungen auf Vorstandsebene integriert werden, insbesondere wenn Ihre KI mit Kunden, Aufsichtsbehörden oder der Öffentlichkeit interagiert. Betrachten Sie Anbieter als Mitverantwortliche und verlangen Sie eine detaillierte Dokumentation, Audit-Rechte und Service-Level-Agreements (SLAs), die auf Erklärbarkeit ausgerichtet sind. Pflegen Sie in Ihren Teams Skepsis gegenüber der Annahme, dass KI unfehlbar ist. Vertrauen sollte schrittweise gewährt und nicht als gegeben vorausgesetzt werden.
As companies vie to integrate AI, the objective shouldn’t merely be focused on scale. The targets should be trust, precision, and accountability. Reputable models are not just statistically sound but consistently reliable too. Dive deeper into this topic by reading the full article on Unite.AI.
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