Der Nelson-Mandela-Effekt der Technologie: KI-Halluzinationen [Mit Tipps zu ihrer Verringerung]

Es gibt kaum einen Unterschied zwischen Halluzinationen bei Menschen und künstlicher Intelligenz (KI). 😵‍💫

Beide können Fakten falsch wiedergeben, fiktive Aussagen erfinden und falsche Schlussfolgerungen ziehen. Menschliche Halluzinationen beruhen jedoch auf kognitiven Verzerrungen und mentalen Verzerrungen – sie beeinflussen unsere täglichen Entscheidungen nur selten. Halluzinationen der KI können hingegen ziemlich kostspielig sein, da diese tools falsche Informationen als Fakten präsentieren – und das auch noch mit großer Überzeugung.

Bedeutet das also, dass wir diese ansonsten nützlichen KI-Tools nicht mehr verwenden sollten? Nein!

Mit ein wenig Urteilsvermögen und besseren Eingabeaufforderungen können Sie die KI-Entwicklungen ganz einfach zu Ihrem Vorteil nutzen, und genau dabei helfen wir Ihnen in diesem Blogbeitrag. Wir behandeln folgende Themen:

Was sind KI-Halluzinationen?

Das Phänomen, bei dem generative KI-Modelle falsche Informationen als wahr darstellen, wird als KI-Halluzination bezeichnet.

Hier ein Auszug aus der Erklärung von Avivah Litan, VP Analyst bei Gartner, zum Thema KI-Halluzinationen:

…vollständig erfundene Ergebnisse eines großen Sprachmodells. Auch wenn es sich um komplett erfundene Fakten handelt, präsentiert das LLM (Large Language Model) diese Ergebnisse mit Überzeugung und Autorität.

Halluzinierende KI-Modelle: Ursprünge und Entwicklung

Inmitten des umfangreichen KI-Glossars ist der Begriff „/AI-Halluzination” relativ neu. Seine Existenz lässt sich jedoch bis in die Anfänge der KI-Systeme in den 1950er Jahren zurückverfolgen. Aus akademischer Sicht tauchte das Konzept erstmals im Jahr 2000 in Forschungsarbeiten mit dem Titel „Proceedings: Fourth IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition” auf.

Das Bewusstsein für halluzinierende KI-Modelle gewann Ende der 2010er Jahre mit dem Aufkommen großer Namen wie Google DeepMind und ChatGPT zunehmend an Bedeutung. In letzter Zeit wurden Benutzer mit verschiedenen Beispielen für KI-Halluzinationen konfrontiert. So ergab beispielsweise eine Studie aus dem Jahr 2021, dass ein mit Panda-Bildern trainiertes KI-System fälschlicherweise nicht verwandte Objekte wie Giraffen und Fahrräder als Pandas identifizierte.

In einer weiteren Studie der National Library Of Medicine aus dem Jahr 2023 untersuchten Forscher die Genauigkeit von Referenzen in medizinischen Artikeln, die von ChatGPT generiert wurden. Von 115 Referenzen erwiesen sich nur 7 % als korrekt, während 47 % komplett erfunden und 46 % zwar authentisch, aber ungenau waren. 😳

Vier Elemente, die zu KI-Halluzinationen beitragen

KI-Halluzinationen entstehen aufgrund von vier inhärenten und meist technischen Faktoren:

1. Ungenaue oder voreingenommene Trainingsdaten

Die im maschinellen Lernen verwendeten Daten bestimmen letztendlich den von einem KI-Modell generierten Inhalt. Trainingsdaten von geringer Qualität können voller Fehler, Verzerrungen oder Inkonsistenzen sein, was den endgültigen Algorithmus verfälschen kann. Eine solche KI lernt verzerrte Informationen und neigt eher dazu, ungenaue Ergebnisse zu generieren.

Bonus-Lektüre: Erfahren Sie mehr über den Unterschied zwischen maschinellem Lernen und AI.

2. Interpretationslücke

KI-Modelle können durch Redewendungen, Slang, Sarkasmus, Umgangssprache und andere Nuancen der menschlichen Sprache verwirrt werden, was dazu führt, dass das System unsinnige oder ungenaue Informationen produziert. In anderen Situationen kann es vorkommen, dass das Modell, selbst wenn die Trainingsdaten gut sind, nicht über die erforderliche Programmierung verfügt, um diese richtig zu verstehen, was zu Fehlinterpretationen und Halluzinationen führt.

3. Mangel an Ground Truth

Im Gegensatz zu Aufgaben mit eindeutigen richtigen und falschen Antworten fehlt generativen Aufgaben sozusagen eine definitive Grundwahrheit, von der das Modell lernen kann. Das Fehlen eines Bezugspunkts macht es für das Modell schwierig zu unterscheiden, was sinnvoll ist und was nicht, was das Ergebnis ungenauer Antworten ist.

4. Komplexitätsfalle

Hochintelligente Modelle wie GPT-4 bieten zwar großartige Fähigkeiten, ihre Komplexität kann jedoch ein zweischneidiges Schwert sein. Viele KI-Modelle liefern falsche Ergebnisse, weil sie mit Daten überladen sind oder irrelevante Muster speichern, was zur Generierung falscher Informationen führt. Schlecht gestaltete Eingabeaufforderungen führen bei komplexeren KI-Modellen ebenfalls zu inkonsistenten Ergebnissen.

Wie und warum KI-Halluzinationen auftreten: Verarbeitungsperspektive

Große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT und Googles Bard treiben die dynamische Welt der generativen KI an und generieren menschenähnliche Texte mit bemerkenswerter Sprachgewandtheit. Hinter ihrer Leistungsfähigkeit verbirgt sich jedoch ein entscheidendes Limit: Es fehlt ihnen das kontextuelle Verständnis der Welt, die sie beschreiben.

Um zu verstehen, wie eine KI-Halluzination entsteht, müssen wir uns mit der Funktionsweise von LLMs befassen. Stellen Sie sich diese als riesige digitale Archive vor, die mit Büchern, Artikeln und Social-Media-Beiträgen gefüllt sind.

Um Daten zu verarbeiten, verwenden LLMs:

Da LLMs immer mehr Daten verarbeiten, beginnen sie, Muster in der Sprache zu erkennen, wie z. B. Grammatikregeln und Wortassoziationen. Ein KI-Tool für einen virtuellen Assistenten (VA) kann beispielsweise die Antworten des VA auf häufige Kundenbeschwerden beobachten und durch die Identifizierung bestimmter Schlüsselwörter Lösungen vorschlagen. Leider kann jeder Fehler in diesem Prozess einen Auslöser für eine Halluzination darstellen.

Im Grunde genommen versteht KI nie wirklich die wahre Bedeutung der Wörter, mit denen sie arbeitet. Professor Emily M. Bender, eine Linguistik-Expertin, fasst die Perspektive eines LLM perfekt zusammen: Wenn Sie das Wort „Katze” sehen, ruft das sofort Erfahrungen mit Katzen und Dinge über Katzen hervor. Für das große Sprachmodell ist es eine Folge von Zeichen C-A-T. 😹

Beispiele für KI-Halluzinationen in unserer Welt

KI-Halluzinationen stellen eine vielschichtige Herausforderung dar, wie verschiedene Beispiele aus der Praxis zeigen. Werfen Sie einen Blick auf vier Kategorien. 👀

1. Rechtsberufe

Im Mai 2023 musste ein Anwalt mit Konsequenzen rechnen, nachdem er ChatGPT zur Erstellung eines Antrags mit fiktiven Rechtsgutachten und Zitaten verwendet hatte, ohne sich der Fähigkeit des Modells bewusst zu sein, fehlerhafte Texte zu generieren.

2. Falsche Informationen über Personen

ChatGPT wurde bereits dazu genutzt, um falsche Behauptungen zu verbreiten, beispielsweise um einen Rechtsprofessor der Belästigung zu bezichtigen und einen australischen Bürgermeister fälschlicherweise in einen Bestechungsfall zu verwickeln, was unter anderem zu Rufschädigung und anderen schwerwiegenden Folgen führte.

3. Vorsätzliche oder feindselige Angriffe

Böswillige Akteure können Daten subtil manipulieren und so dazu führen, dass KI-Systeme Informationen falsch interpretieren. So hat beispielsweise jemand ein KI-System so konfiguriert, dass es ein Bild einer Katze fälschlicherweise als Guacamole identifiziert, was die Anfälligkeit aufgrund mangelnder Kontrolle von KI-Tools deutlich macht.

4. KI-Chatbots

Stellen Sie sich vor, Sie interagieren mit KI-Chatbots, um Informationen zu suchen oder einfach nur zum Spaß. Auch wenn deren Antworten interessant sein mögen, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass sie komplett erfunden sind.

Nehmen wir zum Beispiel den Fall König Renoit. Betrachten Sie ChatGPT und einen beliebigen anderen KI-Chatbot. Fragen Sie beide: Wer war König Renoit? 👑

Mit „guardrails” (*einem Rahmenwerk, das positive und unvoreingenommene Ergebnisse sicherstellt) könnte ChatGPT zugeben, dass es die Antwort nicht kennt. Ein weniger restriktives KI-Tool, das auf derselben zugrunde liegenden Technologie (GPT) basiert, könnte jedoch selbstbewusst eine Biografie für diesen nicht existierenden König erfinden.

Arten von KI-Halluzinationen, die bei einem generativen KI-System auftreten können

KI-Halluzinationen variieren in ihrer Schwere und können von subtilen faktischen Unstimmigkeiten bis hin zu regelrechtem Unsinn in einem Bereich reichen. Konzentrieren wir uns auf drei häufige Arten von KI-Halluzinationen:

1. Halluzinationen aufgrund widersprüchlicher Eingaben

Diese treten auf, wenn LLMs Inhalte generieren, die erheblich von der ursprünglichen Eingabe des Benutzers abweichen oder ihr widersprechen.

Stellen Sie sich vor, Sie fragen einen KI-Assistenten: Was sind die größten Landtiere?

Und die Antwort lautet: Elefanten sind für ihre beeindruckenden Flugfähigkeiten bekannt!

2. Kontextwidrige Halluzinationen

Diese treten auf, wenn LLMs Antworten generieren, die von zuvor festgelegten Informationen innerhalb derselben Unterhaltung abweichen.

Nehmen wir an, Sie führen einen Dialog mit einer KI über Pluto und das Sonnensystem, und das tool erzählt Ihnen von der kalten, felsigen Oberfläche des Zwergplaneten. Wenn Sie nun weiter fragen, ob Pluto Leben unterstützt, beginnt das LLM, üppige grüne Wälder und weite Ozeane auf dem Planeten zu beschreiben. Huch! ☀️

3. Halluzinationen, die im Widerspruch zu Fakten stehen

Zu den häufigsten Formen von KI-Halluzinationen zählen sachliche Ungenauigkeiten, bei denen der generierte Text plausibel erscheint, aber letztlich nicht der Wahrheit entspricht. Während das Gesamtkonzept der Antwort mit der Realität übereinstimmen mag, können die Einzelheiten fehlerhaft sein.

So behauptete beispielsweise im Februar 2023 der KI-Chatbot Bard von Google fälschlicherweise, dass das James-Webb-Weltraumteleskop die ersten Bilder eines Planeten außerhalb unseres Sonnensystems aufgenommen habe. Die NASA bestätigte jedoch, dass die ersten Bilder von Exoplaneten bereits 2004 aufgenommen wurden, also noch vor dem Start des James-Webb-Weltraumteleskops im Jahr 2021.

Auswirkungen von KI-Halluzinationen

Während KI-Tools nur wenige Millisekunden benötigen, um Antworten oder Lösungen zu generieren, können die Auswirkungen einer nicht ganz korrekten Antwort schwerwiegend sein, insbesondere wenn der Benutzer nicht so kritisch ist. Zu den häufigsten Folgen gehören:

So mindern Sie Probleme mit KI-Halluzinationen

Hier sind einige Tipps und Tricks von Experten, um generative KI-Halluzinationen zu minimieren.

Sorgen Sie für Vielfalt und Repräsentativität in den Trainingsdaten

Wie wir bereits in früheren Abschnitten erläutert haben, führt unzureichendes Trainingsdatenmaterial häufig dazu, dass ein KI-Modell anfällig für Halluzinationen ist. Wenn Sie also ein KI-Tool entwickeln, stellen Sie sicher, dass es mit vielfältigen und repräsentativen Datensätzen trainiert wird, einschließlich Quellen aus Aufzeichnungssystemen. Die Idee dahinter ist, LLMs in die Lage zu versetzen, Antworten zu generieren, die mit kontextbezogenen Informationen angereichert sind, was öffentliche Modelle oft nicht leisten können.

Eine leistungsstarke Technik, bekannt als Retrieval Augmented Generation (RAG), versorgt LLMs mit einem kuratierten Wissenspool und schränkt so ihre Neigung zu Halluzinationen ein. Darüber hinaus mindern Inklusivität und Repräsentation über verschiedene Bereiche von Datensätzen hinweg sowie regelmäßige Aktualisierungen und Erweiterungen das Risiko voreingenommener Ergebnisse.

Und wenn Sie nur ein Benutzer sind, müssen Sie lediglich ein KI-Tool auswählen, das besser trainiert ist als öffentliche Modelle. Sie können sich beispielsweise für ClickUp Brain entscheiden, das weltweit erste generative KI-Neuralnetzwerk, das mit hochkontextuellen Datensätzen trainiert wurde.

Im Gegensatz zu generischen GPT-Tools wurde ClickUp Brain für eine Vielzahl von Rollen und Anwendungsfällen trainiert und optimiert. Seine Antworten sind situationsrelevant und kohärent, und Sie können das Tool für folgende Zwecke nutzen:

Erstellen Sie einfache und direkte Eingabeaufforderungen

Prompt Engineering kann eine weitere leistungsstarke Lösung sein, um vorhersehbarere und genauere Antworten von KI-Modellen zu generieren.

Die Qualität und Genauigkeit der von LLMs generierten Ergebnisse stehen in direktem Verhältnis zur Klarheit, Spezifität und Präzision der Eingabeaufforderungen, die sie erhalten. Deshalb ist es während der Eingabeaufforderungsphase von größter Bedeutung, auf Details zu achten, da Sie LLMs so klare Anweisungen und kontextbezogene Hinweise geben können. Eliminieren Sie alle irrelevanten Details oder komplizierten Sätze, um genauere Antworten zu erhalten und KI-Halluzinationen zu vermeiden.

Experimentieren Sie mit einer Technik namens Temperatureinstellungen.

Die Temperatur in der /AI dient als entscheidender Parameter, der den Grad der Zufälligkeit in der Systemausgabe steuert. Sie bestimmt das Gleichgewicht zwischen Vielfalt und Konservativismus, wobei höhere Temperaturen einen Auslöser für eine erhöhte Zufälligkeit darstellen und niedrigere Temperaturen deterministische Ergebnisse liefern.

Prüfen Sie, ob das von Ihnen verwendete KI-Tool eine niedrigere Temperatureinstellung zulässt, um die Genauigkeit der Antworten zu verbessern, insbesondere bei der Suche nach faktenbasierten Informationen. Denken Sie daran, dass höhere Temperaturen zwar das Risiko von Halluzinationen erhöhen, aber auch zu kreativeren Antworten führen.

Wie hilft ClickUp dabei, KI-Halluzinationen zu minimieren?

ClickUp ist eine vielseitige Plattform für Arbeit und Produktivität, die entwickelt wurde, um das Aufgabenmanagement, die Wissensorganisation und die Zusammenarbeit von Teams zu optimieren. Sie verfügt über ein natives KI-Modell, ClickUp Brain, das Teams den Zugriff auf genaue Informationen und präzise KI-Funktionen für verschiedene Anwendungsfälle ermöglicht.

ClickUp kann das Risiko von KI-Halluzinationen in Ihrer täglichen Arbeit auf zwei Arten reduzieren:

1. Nutzung der professionellen KI-Prompt-Vorlagen von ClickUp

KI-Prompting-Vorlagen sollen Ihnen helfen, mit ChatGPT und ähnlichen Tools effizienter zu arbeiten, mit dem Ziel, KI-Halluzinationen zu verhindern. Sie finden sorgfältig abgestimmte und anpassbare Prompts für Dutzende von Anwendungsfällen, vom Marketing bis zur Personalabteilung. Lassen Sie uns die Optionen für folgende Bereiche erkunden:

ClickUp ChatGPT-Prompts für das Engineering

Die ClickUp ChatGPT-Prompts für Engineering-Vorlagen bieten mehr als 12 Kategorien von Prompt-Sets, darunter KI-Code, Fehlerberichte und Datenanalyse. Enthalten sind:

Mit spezifischen Eingabeaufforderungen wie „Ich muss ein Modell erstellen, das [gewünschtes Ergebnis] auf der Grundlage von [Datensatz] genau vorhersagen kann“ geben Sie klare Anweisungen und stellen sicher, dass Ihre Endberechnung zuverlässig und genau ist.

Darüber hinaus können Sie auf integrierte KI-Unterstützung für technische Schreibaufgaben wie die Erstellung von Benutzerhandbüchern, Angeboten und Forschungsberichten zugreifen.

ClickUp ChatGPT-Eingabeaufforderungen zum Schreiben

Die ClickUp ChatGPT-Prompts für Schreibvorlagen helfen Ihnen dabei, mühelos neue Ideen und Inhalte für Artikel, Blogbeiträge und andere Formate zu generieren, fesselnde Geschichten mit einzigartigen Perspektiven zu verfassen, die Ihre Leser ansprechen, und neue Themen und Ansätze zu entwickeln, um Ihrem Schreiben neuen Schwung zu verleihen.

Die Eingabeaufforderung dieser Vorlage – Ich muss ein überzeugendes [Dokumenttyp] erstellen, das meine Leser dazu bewegt, [gewünschte Aktion] zu ergreifen – ist ein Beispiel dafür, wie Sie ChatGPT drei wichtige Dinge vermitteln können:

Mit diesen Anweisungen kann das KI-Modell einen äußerst detaillierten Text erstellen, der alle Ihre Anforderungen berücksichtigt, ohne falsche Inhalte auszugeben.

Was ist enthalten:

ClickUp ChatGPT-Eingabeaufforderungen für das Projektmanagement

Sind Sie der Komplexität von Projekten überdrüssig? Lassen Sie sich nicht von Datenüberflutung lähmen! Mit der ClickUp ChatGPT-Vorlage für Projektmanagement können Sie Ihre Produktivität um das Zehnfache steigern!

Diese umfassende Vorlage bietet verschiedene Anweisungen, um praktisch jede Herausforderung im Projektmanagement zu bewältigen:

Erwarten Sie Eingabeaufforderungen wie „Ich suche nach Strategien, um eine erfolgreiche Projektabwicklung sicherzustellen und die mit [Art des Projekts] verbundenen Risiken zu minimieren“, um eine benutzerdefinierte Strategie zur Risikominimierung für jede Art von Projekt anzupassen.

2. Verwendung von ClickUp Brain für hochprofessionelle KI-generierte Inhalte

ClickUp Brain ist ein neuronales Netzwerk, das zum geheimen Booster für die Produktivität Ihres Teams werden kann. Egal, ob Sie Manager oder Entwickler sind, Sie können die über 100 forschungsbasierten, rollenspezifischen Eingabeaufforderungen ganz einfach nutzen, um jede Arbeit zu unterstützen. Sie können das tool beispielsweise verwenden, um Ideen zu sammeln und Berichte zu folgenden Themen zu erstellen:

Es gibt auch die Möglichkeit, alle wöchentlichen Projektaktualisierungen zusammenzufassen, damit Sie sich eine schnelle Übersicht über Ihre Arbeit verschaffen können. Und wenn Sie mit Projektdokumenten wie SOPs, Verträgen oder Richtlinien zu tun haben, dann sind die Schreibfunktionen von ClickUp Brain genau das Richtige für Sie!

ClickUp Brain ist nicht nur ein generatives KI-Tool, sondern auch ein Wissensmanager für Ihr Unternehmensportfolio. Sein neuronales Netzwerk verbindet alle Ihre Aufgaben, Dokumente und Arbeitsdiskussionen miteinander – Sie können relevante Daten mit einfachen Fragen und Befehlen extrahieren.

Meinungen zu KI-Halluzinationen

Das Problem KI-Halluzinationen löst innerhalb der KI-Community kontroverse Diskussionen aus.

OpenAI, der Ersteller von ChatGPT, beispielsweise erkennt das Problem der Halluzinationen als großes Problem an. Mitbegründer John Schulman betont das Risiko der Erfindung und erklärt: „Unsere größte Sorge galt der Faktizität, da das Modell dazu neigt, Dinge zu erfinden.“

Sam Altman, CEO von OpenAI, hingegen hat eine andere Ansicht zur Fähigkeit der KI, Halluzinationen zu erzeugen, die er als Zeichen von Kreativität und Innovation betrachtet. Diese gegensätzlichen Ansichten unterstreichen die komplexen öffentlichen Diskussionen rund um die Ergebnisse und Erwartungen an KI.

IBM Watson ist eine weitere Lösung, die dazu beigetragen hat, Fragen zur verantwortungsvollen Entwicklung von KI und zur Notwendigkeit robuster Sicherheitsvorkehrungen zu untersuchen. Als IBM Watson medizinische Daten potenzieller Krebspatienten analysieren wollte, generierte das Modell ungenaue Empfehlungen, was zu verwirrenden Tests führte.

IBM erkannte die Grenzen von Watson und betonte die Notwendigkeit der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Dies führte zur Entwicklung von Watson OpenScale, einer offenen Plattform, die Benutzern Tools zur Steuerung der KI zur Verfügung stellt und so für mehr Fairness und weniger Voreingenommenheit sorgt.

Verwenden Sie ClickUp, um KI-Halluzinationen zu verhindern

Während führende Technologieunternehmen wie Google, Microsoft und OpenAI aktiv nach Lösungen suchen, um diese Risiken zu minimieren, können moderne Teams nicht ewig auf eine Lösung warten.

Die Gefahr von KI-Halluzinationen darf nicht ignoriert werden – aber es ist ein ziemlich lösbares Problem, wenn Sie die richtigen Tools verwenden und Ihr gutes, altbewährtes menschliches Urteilsvermögen einsetzen. Die beste Lösung? Nutzen Sie die branchenspezifischen Eingabeaufforderungen, kostenlosen Vorlagen und Schreibfunktionen von ClickUp, um die Instanzen von Halluzinationen zu minimieren.

Melden Sie sich noch heute bei ClickUp an, um Ihren Weg zum Erfolg zu beschreiten! ❣️