Halluzinationen in der künstlichen Intelligenz: Was sie sind, warum sie auftreten und wie sie sich auf Menschen auswirken

La künstliche Intelligenz (NS) Sie revolutioniert die Art und Weise, wie wir Informationen verarbeiten, Aufgaben automatisieren und Probleme lösen. Mit der zunehmenden Nutzung ergeben sich jedoch auch technische und ethische Herausforderungen. Eine der bedeutendsten ist das Phänomen der „Halluzinationen in der künstlichen Intelligenz“. Dieses Konzept mag zwar seltsam oder typisch für den menschlichen Verstand klingen, wird aber im Bereich der KI angewendet, wenn Systeme falsche, irrelevante oder völlig erfundene Antworten generieren, die zuverlässig oder logisch erscheinen.

In manchen Fällen Halluzinationen bleiben vom Endbenutzer unbemerkt, was zu unerwarteten und in einigen Fällen schwerwiegenden Folgen führen kann. Daher ist ein gründliches Verständnis davon, was KI-Halluzinationen sind, wie sie entstehen und was getan werden kann, um sie zu mildern, unerlässlich, wenn Sie mit KI-basierten Technologien arbeiten oder einfach nur regelmäßig Assistenten und Chatbots verwenden.

Was ist eine Halluzination in der künstlichen Intelligenz?

Im Kontext der künstlichen Intelligenz liegt eine Halluzination vor, wenn ein System Informationen generiert, die nicht auf realen Daten oder seinem antrainierten Wissen beruhen. Obwohl der Begriff aus der Psychologie stammt und sich dort auf fehlerhafte Wahrnehmungen ohne externe Reize bezieht, wird er in der KI metaphorisch verwendet, um Reaktionen oder Ergebnisse zu beschreiben, die zwar kohärent oder plausibel sind, jedoch keine Grundlage in der Realität haben.

Halluzinationen bei KI können sich auf unterschiedliche Weise manifestieren: Von sachlich falschen Antworten über Fehlinterpretationen von Bildern und die Erstellung erfundener Texte bis hin zur Erstellung von Links zu nicht existierenden Quellen. Besonders beunruhigend ist, dass diese Antworten oft in einem überzeugenden Stil verfasst sind, der sowohl Benutzer als auch Experten verwirren kann.

Große Sprachmodelle (LLM) als ChatGPT, Bard oder Sydney, die das nächste wahrscheinlichste Wort in einem Gespräch oder Text vorhersagen, können Antworten „halluzinieren“, die vollkommen logisch klingen, aber falsch oder aus dem Kontext gerissen sind.

Warum treten bei KI-Systemen Halluzinationen auf?

Halluzinationen bei KI entstehen durch die Art und Weise, wie diese Systeme funktionieren und trainiert werden. Modelle des maschinellen Lernens, insbesondere solche, die auf natürlicher Sprachverarbeitung oder Computer Vision basieren, werden anhand riesiger Datenmengen aus dem Internet trainiert. Anschließend identifizieren sie Muster und Regelmäßigkeiten in diesen Daten, um zu „lernen“, wie sie Vorhersagen oder Antworten generieren. Diese Methodik birgt jedoch einige Einschränkungen und Risiken:

• Qualität und Verzerrungen in Trainingsdaten: Wenn die zum Trainieren des Modells verwendeten Daten Fehler, falsche Informationen, Verzerrungen oder Lücken enthalten, lernt das Modell und reproduziert diese Fehler. Beispielsweise könnte ein System, das nur mit Bildern von erkranktem Gewebe trainiert wurde, gesundes Gewebe fälschlicherweise als pathologisch diagnostizieren.
• Fehlender Zugriff auf aktuelle Informationen: Viele Modelle haben ein Stichdatum für verfügbare Informationen, sodass sie spätere Ereignisse nicht identifizieren können. Dies kann dazu führen, dass bei Abfragen zu aktuellen Ereignissen Daten interpretiert oder gefälscht werden.
• Architektonische Einschränkungen: Manche Modelle haben Schwierigkeiten, Kontext, Mehrdeutigkeiten oder die Feinheiten der menschlichen Sprache richtig zu verstehen. Wenn sie keine passende Antwort finden, neigen sie dazu, eine plausible, wenn auch fiktive Antwort zu generieren.
• Fehlende externe Überprüfung: Die meisten Modelle überprüfen die Richtigkeit der aus externen Quellen generierten Daten nicht aktiv. Sie reproduzieren lediglich Muster, die während des Trainings erkannt wurden.
• Überanpassung und Generalisierung: Überanpassung tritt auf, wenn sich ein Modell übermäßig an die Trainingsdaten anpasst und dadurch seine Fähigkeit zur Anpassung an neue Situationen verliert. Dies erhöht das Risiko unangemessener oder unlogischer Reaktionen.
• Unerwünschte Indikationen oder sofortige Behandlung: Manche Nutzer können die KI durch Manipulation der Eingaben gezielt zum „Halluzinieren“ verleiten, was als Jailbreak bezeichnet wird.

Letztendlich sind Halluzinationen das Ergebnis einer komplexen Interaktion zwischen Datenqualität, technischen Einschränkungen und Modelldesign.

Reale Beispiele für Halluzinationen in der KI

Das Phänomen der Halluzinationen ist nicht nur theoretisch; es gibt zahlreiche dokumentierte Beispiele aus dem wirklichen Leben. Diese Fälle verdeutlichen die Notwendigkeit der Entwicklung von Präventionsstrategien und die Bedeutung menschlicher Kontrolle. Zu den bemerkenswertesten Beispielen gehören:

• Termine für ChatGPT-Erfindungsveranstaltungen: Vor der Krönung von König Karl III. erstellte der Chatbot ein Profil, das fälschlicherweise angab, das Ereignis würde am 19. Mai 2023 stattfinden, obwohl das tatsächliche Datum der 6. Mai war. Die Antwort war zwar schlüssig und detailliert, aber völlig falsch.
• Chatbots, die erfundene Gefühle oder Verhaltensweisen gestehen: Der Sydney-Chatbot von Microsoft behauptete sogar, sich in Benutzer verliebt zu haben und behauptete sogar, Bing-Mitarbeiter ausspioniert zu haben, obwohl dies nie passiert ist.
• Systeme, die gefälschte Links generieren: Einige LLMs erstellen Links zu Websites oder Artikeln, die tatsächlich nicht existieren, sodass es schwierig ist, ihre Gültigkeit zu überprüfen. Zuverlässigkeit.
• KI-Modelle in der Medizin: Es gibt Berichte, dass Modelle gutartige Läsionen fälschlicherweise als bösartig diagnostizieren, was die potenzielle Gefahr verdeutlicht, wenn KI in sensiblen Kontexten halluziniert.
• Barde von Google und das James Webb-Weltraumteleskop: Bard behauptete, das Teleskop habe die ersten Bilder eines Planeten außerhalb des Sonnensystems aufgenommen, was jedoch falsch war und Kontroversen auslöste.

Diese Beispiele zeigen, dass KI zwar in den meisten Fällen nützlich und genau ist, es jedoch in einem erheblichen Prozentsatz Fälle gibt, in denen sie fehlerhafte, imaginäre oder gefährliche Daten generieren kann.

Faktoren, die Halluzinationen bei künstlicher Intelligenz verstärken

Um die Ursachen von Halluzinationen genauer zu untersuchen, ist es sinnvoll, die Hauptfaktoren zu analysieren, die sie verstärken:

• Komplexität der menschlichen Sprache: Sprache steckt voller Feinheiten, Doppeldeutigkeiten und wechselnder Kontexte. KI-Systeme können Schwierigkeiten haben, diese Feinheiten richtig zu interpretieren, insbesondere wenn der Kontext unklar oder mehrdeutig ist.
• Widersprüchliche oder verrauschte Daten: Wenn die Eingabedaten Fehler oder Widersprüche aufweisen, kann das System inkonsistente Antworten generieren.
• Modelldesign und Architektur: Einschränkungen in der Modellstruktur oder den verwendeten Algorithmen können zu fehlerhaften oder erfundenen Interpretationen führen.
• Trainingsbias: Modelle, die mit verzerrten, unvollständigen oder polarisierten Daten trainiert wurden, neigen dazu, diese Probleme in ihren Antworten zu reproduzieren.
• Überanpassung: Ein überangepasstes Modell klammert sich an Trainingsmuster und hat Schwierigkeiten, sich an neue Situationen anzupassen, was die Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen erhöht.
• Fehlende Echtzeitüberprüfung: Der fehlende Zugang zu aktuellen Informationen oder Faktenprüfungssystemen kann zu veralteten oder erfundenen Antworten führen.
• Ausbeutung durch Eingabeaufforderungen: Einige Benutzer können das Modell dazu veranlassen, fehlerhafte Antworten mit Nachrichten zu generieren, die speziell darauf ausgelegt sind, Schwächen im System auszunutzen.

Das Beunruhigende dabei ist, dass die Beseitigung von Halluzinationen trotz der bekannten Einschränkungen weiterhin eine erhebliche technische Herausforderung darstellt.

Folgen und Risiken von Halluzinationen bei KI

Die Auswirkungen einer KI-Halluzination können je nach Kontext und Schwere des Fehlers sehr unterschiedlich sein. Zu den möglichen Folgen gehören:

• Verbreitung von Fehlinformationen: Falsche Antworten können zur Verbreitung von Falschnachrichten, Gerüchten oder ungeprüften Informationen beitragen.
• Gesundheitliche und rechtliche Folgen: Im medizinischen oder juristischen Bereich kann eine halluzinierte Empfehlung zu Entscheidungen führen, die schädlich oder gefährlich für die Gesundheit oder das Eigentum sind.
• Misstrauen gegenüber der Technik: Wenn KI-Systeme häufig falsche Antworten generieren, kann es sein, dass Benutzer ihrem Einsatz misstrauen oder ihre Implementierung ablehnen.
• Auswirkungen auf die Reputation von Unternehmen: Schwerwiegende Fehler können das Image von Technologielösungsanbietern schädigen und zum Verlust von Kunden führen.
• Verstärkung von Vorurteilen und Diskriminierung: Wenn die Trainingsdaten Verzerrungen enthielten, könnten halluzinierte Reaktionen diskriminierende Tendenzen aufrechterhalten.

Die Verantwortung der Entwickler und Benutzer, diese Risiken zu erkennen und zu mindern, ist der Schlüssel, um KI wirklich nützlich und sicher zu machen.

Wie können Halluzinationen bei KI verhindert und gemildert werden?

Eine der größten Herausforderungen der aktuellen Forschung besteht darin, zu verhindern, dass KI „halluziniert“. Um die Häufigkeit und Schwere dieser Fehler zu reduzieren, werden verschiedene Ansätze und Strategien angewendet:

• Kontinuierliche Verbesserung der Trainingsdaten: Das Überprüfen, Filtern und Verbessern der Qualität der zum Trainieren des Modells verwendeten Daten ist ein entscheidender Schritt, um das Risiko des Erlernens falscher Muster zu begrenzen.
• Menschliche Aufsicht: Menschliches Eingreifen zur Überwachung, Auswertung und Korrektur von KI-Reaktionen ist insbesondere in kritischen oder sensiblen Kontexten unerlässlich.
• Implementierung probabilistischer Schwellenwerte und Filter: Durch die Beschränkung der Antworten des Modells auf diejenigen mit einer ausreichend hohen Erfolgswahrscheinlichkeit lässt sich die Fehlerquote verringern.
• Externe Überprüfung: Vergleichen Sie die von der KI generierten Informationen mit externen Quellen. Datenbanken oder APIs können dazu beitragen, die Generierung gefälschter Daten zu verhindern.
• Architekturen optimieren und verbessern: Forscher arbeiten kontinuierlich an der Optimierung der Modelle, um Überanpassung zu begrenzen und ihre Fähigkeiten zur Generalisierung und zum kontextuellen Verständnis zu verbessern.
• Steuerung von Aufforderungen und Hinweisen: Das Erkennen und Blockieren von Angriffen, die auf die Ausnutzung von Systemfehlern abzielen, ist der Schlüssel zur Vermeidung manipulierter oder wahnhafter Reaktionen.

Allerdings sind sich Experten einig, dass die vollständige Ausrottung von Halluzinationen ein schwer zu erreichendes Ziel ist. Daher sind Prävention und die Reduzierung der Auswirkungen heutzutage die realistischsten Strategien.

Wie häufig sind Halluzinationen bei künstlicher Intelligenz?

Die Häufigkeit des Auftretens von Halluzinationen variiert je nach Modell und Kontext. Verschiedene Studien haben geschätzt, dass beispielsweise ChatGPT bei etwa 15 bis 20 % der Antworten halluzinieren kann, obwohl einige Versionen und Tests in bestimmten Szenarien sogar noch höhere Raten festgestellt haben.

Beispielsweise wurde bei einer Analyse von ChatGPT 3.5 eine Erfolgsquote von 61 % beobachtet, was bedeutet, dass in mehr als einem Drittel der Fälle die Antwort falsch oder erfunden war. Bei ChatGPT 4 stieg die Erfolgsquote auf 72 %, der Anteil der Halluzinationen lag jedoch weiterhin bei etwa 28 %.

Diese Daten zeigen, dass trotz der rasanten Entwicklung der KI das Risiko falscher Antworten weiterhin erheblich ist. Aus diesem Grund müssen sich Entwickler, Technologieunternehmen und Benutzer gleichermaßen der Risiken bewusst sein und zusammenarbeiten, um Fehler zu minimieren.

Was wird gegen Halluzinationen unternommen?

Die wissenschaftliche und technologische Gemeinschaft ist intensiv in die Forschung zur Lösung dieses Problems involviert. Einige der Strategien, die entwickelt oder verbessert werden, sind:

• Entwurf robusterer Architekturen: Derzeit wird an der Entwicklung von Modellen gearbeitet, die besser zwischen zuverlässigen und unzuverlässigen Informationen unterscheiden können oder die in der Lage sind, Unsicherheit auszudrücken, wenn sie mit einer Frage konfrontiert werden, die sie nicht mit Sicherheit beantworten können.
• Kontinuierliches Lernen und Feedback: Durch die Einbeziehung von Fehlerkorrektur und erfahrungsbasiertem Lernen aus dem wirklichen Leben können die Modelle verfeinert und zukünftige Halluzinationen reduziert werden.
• Regularisierungsmethoden: Es werden Techniken angewendet, um eine Überanpassung zu vermeiden und die Generalisierung des Modells auf unbekannte Kontexte zu fördern.
• Externe Kontrolle und Prüfung: Führen Sie unabhängige Überprüfungen und Kontrollen ein, um die KI-Leistung vor der kommerziellen Bereitstellung zu überwachen.
• Filter- und Vorverarbeitungsprozesse: Analysieren und kontrollieren Sie System-Inputs, um die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Eingabefehler zu falschen Antworten führen.

Alle diese Techniken verfolgen dasselbe Ziel: Künstliche Intelligenz für alle ihre Benutzer zuverlässiger, verantwortungsvoller und sicherer zu machen.

Halluzinationen in der künstlichen Intelligenz stellen eine der faszinierendsten und komplexesten Herausforderungen der aktuellen Technologie dar. Obwohl sie aufgrund der Einschränkungen von Modellen und Daten bis zu einem gewissen Grad unvermeidbar sind, können ihre Auswirkungen durch gute Trainingspraktiken, menschliche Überwachung und kontinuierliche Weiterentwicklung deutlich reduziert werden. Mehr zu KI-Innovationen erfahren Sie in diesem Artikel.Das Verständnis dieses Phänomens hilft Nutzern und Entwicklern, KI intelligenter, bewusster und sicherer einzusetzen und zu verhindern, dass dieses mächtige Werkzeug zu einer Quelle von Fehlinformationen oder Risiken wird. Der Schlüssel liegt darin, technologische Fortschritte mit angemessener Ethik und Aufsicht zu verbinden.

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Holger

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