Warum ChatGPT halluziniert: Ursachen, Hintergründe und Vermeidung

ChatGPT kann Texte strukturieren und komplexe Fragen beantworten. Dennoch entstehen manchmal Inhalte, die faktisch falsch, aber sprachlich plausibel klingen – sogenannte Halluzinationen. Dieser Beitrag erklärt die wichtigsten Ursachen, die technischen Hintergründe und zeigt, wie sich das Risiko verringern lässt.

 1. Was sind Halluzinationen bei ChatGPT?

Halluzinationen sind Ausgaben, die zwar überzeugend wirken, aber keine faktische Grundlage haben. Typische Formen sind:

• erfundene Fakten oder Quellen
• widersprüchliche Aussagen
• übermäßig selbstsichere Formulierungen trotz fehlendem Beleg oder Beweis.

Beispiel:
Wird gefragt „Wer hat die Glühbirne erfunden?“, könnte ChatGPT korrekt Thomas Edison nennen – in manchen Fällen aber auch fälschlich Nikola Tesla oder sogar eine frei erfundene Person. Die Antwort wirkt zunächst sprachlich plausibel, ist jedoch sachlich falsch.

Im Unterschied zu klassischen Fehlern entstehen Halluzinationen durch die Arbeitsweise von KI-Modellen, die Vorhersagen anhand von Wahrscheinlichkeiten treffen. Sie berechnen, welches Wort am wahrscheinlichsten als Nächstes kommt – nicht, ob es auch wahr ist.

2. Warum entstehen Halluzinationen?

• Trainingsdaten: Unvollständige, verzerrte oder veraltete Daten führen zu fehlerhaften Mustern.
• Generierungsprinzip: Das Modell wählt die wahrscheinlichste Wortfolge, auch wenn diese nicht korrekt ist. Bei langen Antworten verstärken sich Fehler.
• Promptgestaltung: Mehrdeutige oder fehlerhafte Eingaben erhöhen das Risiko falscher Ergebnisse.
• Optimierungsziele: Das Modell ist darauf trainiert, möglichst hilfreich zu wirken. Unsicherheit oder Nichtwissen werden selten belohnt, wodurch Antworten auch dann erfolgen, wenn keine sichere Grundlage vorliegt.

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3. Wie lassen sich Halluzinationen reduzieren?

• Klare Prompts: Präzise Fragestellungen und Kontextangaben verringern Fehlinterpretationen.
• Quellenbindung (RAG): Durch Abruf geprüfter Informationen können Ausgaben abgesichert werden.
• Selbstprüfung: Verfahren wie „Chain of Verification“ prüfen Antworten auf Konsistenz.
• Unsicherheitskennzeichnung: Methoden, mit denen KI kenntlich macht, wenn sie unsicher ist. Statt zu raten, kann das Modell sagen: „Dazu habe ich keine verlässlichen Informationen.“

Methoden, die Unsicherheit sichtbar machen

Damit Nutzer die Verlässlichkeit einer Antwort besser einschätzen können, gibt es verschiedene Ansätze:

• Wahrscheinlichkeitsangaben: In der Forschung können KI-Modelle ihre geschätzte Sicherheit als Prozentwert angeben. Standardmäßig zeigt ChatGPT das nicht, aber über bestimmte Prompts oder technische Anpassungen lässt sich so etwas einfordern.
• Antwort mit Vorbehalt: Formulierungen wie „nach aktuellem Wissensstand“ machen Grenzen deutlich.
• Verweigerung bei fehlender Grundlage: Statt eine Antwort zu erfinden, sagt das Modell klar „Dazu liegen mir keine verlässlichen Daten vor.“
• Mehrfachantworten mit Gewichtung: Das Modell präsentiert verschiedene Optionen und ordnet ihre Wahrscheinlichkeit ein.

Beispiel-Prompt:

„Beantworte die folgende Frage nur, wenn du dir mindestens zu 80 % sicher bist. Falls du dir unsicher bist, erkläre bitte, warum, und gib mehrere mögliche Antworten mit deiner geschätzten Wahrscheinlichkeit an.“

Beispiel:
Frage: „Welcher Planet ist der größte im Sonnensystem?“
– Ohne Unsicherheitskennzeichnung: „Saturn.“ (falsch, aber plausibel)
– Mit Unsicherheitskennzeichnung: „Mit hoher Wahrscheinlichkeit Jupiter.“

Wie eine abschließende Prüfung aussehen kann

Auch wenn Unsicherheitsmethoden helfen: Eine letzte Kontrolle ist oft notwendig, um die Qualität von Antworten sicherzustellen.

• Menschliche Nachkontrolle: Fachkundige prüfen die Antworten vor Veröffentlichung.
• Faktencheck mit externen Quellen: Wichtige Angaben mit offiziellen Dokumenten oder wissenschaftlichen Publikationen abgleichen.
• Doppelprüfung durch KI: Eine Antwort von einem zweiten Modell prüfen lassen („Prüfe, ob diese Antwort faktisch korrekt ist“).
• Automatisierte Validierung: In Anwendungen Regeln einbauen, die unsichere Antworten markieren oder blockieren.
  
  

FAQ

Was bedeutet Halluzination bei ChatGPT?

Die Generierung von plausiblen, aber falschen oder erfundenen Informationen.

Spielt der Prompt eine Rolle?

Ja, unklare oder falsche Prompts erhöhen die Wahrscheinlichkeit fehlerhafter Ausgaben.

Kann das Risiko gesenkt werden?

Ja, durch bessere Prompts, Quellenbindung, Selbstprüfung und Methoden, die Unsicherheit sichtbar machen.

Sind externe Quellen eine Garantie für Korrektheit?

Nein, sie verbessern die Faktentreue, erfordern aber ebenfalls Qualitätskontrolle.

 

Fazit

Halluzinationen sind ein strukturelles Merkmal von KI-Modellen, die Wortfolgen anhand von Wahrscheinlichkeiten berechnen. Vollständig vermeiden lassen sie sich derzeit nicht. Mit klarer Promptgestaltung, überprüfbaren Quellen und Methoden, mit denen KI sichtbar macht, wenn sie unsicher ist, kann das Risiko deutlich verringert werden.

KI liefert gute Unterstützung, aber die finale Verantwortung liegt bei den Nutzern.

(mh - 23.09.2025)
Bild KIgeneriert

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Dieser Tipp stammt von www.win-tipps-tweaks.de
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