KI-Halluzinationen schaffen reale Risiken für Unternehmen
Wir alle wissen inzwischen, was eine KI-Halluzination ist, zumindest im Allgemeinen – eine Ausgabe, die richtig klingt, aber in Wirklichkeit nicht stimmt. Sie können amüsant sein – wie zum Beispiel, als Googles Chatbot Bard (jetzt Gemini) in einem Werbevideo und einer Live-Demo selbstbewusst behauptete, dass das James-Webb-Weltraumteleskop das erste Bild eines Exoplaneten aufgenommen habe – eine Tatsache, die er einfach erfunden hatte, da das erste solche Bild tatsächlich Jahre zuvor von einem anderen Teleskop aufgenommen worden war. Für das Management und die Aktionäre von Google war das nicht so amüsant – Googles Muttergesellschaft Alphabet verlor rund 100 Milliarden Dollar an Marktkapitalisierung, und ihre Aktien stürzten unmittelbar nach der Demo um etwa 8–9 % ab.
Dies sind keine bloßen technischen Pannen, sondern sie stellen Risse in der Zuverlässigkeit einer KI dar. Studien berichten, dass einige der neuesten und leistungsfähigsten KI-Modelle immer mehr Fehler produzieren, nicht weniger, obwohl ihre Sprachgewandtheit und Fähigkeiten sich verbessern.1 Für Unternehmen und die Gesellschaft werden die Gefahren und Folgen von KI-Halluzinationen in realen Vorfällen immer deutlicher – von peinlichen Chatbot-Fehlern bis hin zu kostspieligen rechtlichen Haftungsfällen.
Unternehmen schenken Halluzinationen und den Schäden, die sie dem Unternehmen zufügen können, zunehmend mehr Aufmerksamkeit.
Was sind KI-Halluzinationen?
Einfach ausgedrückt tritt eine KI-Halluzination auf, wenn ein KI-Modell Informationen ausgibt, die plausibel klingen, aber falsch sind oder anderweitig nicht auf der Realität basieren. Die Metapher der „Halluzination“ ist treffend, da die KI, ähnlich wie ein Mensch, der etwas sieht, das nicht da ist, Muster oder Antworten wahrnimmt, die in der Realität nicht existieren.
Warum treten diese Halluzinationen auf? Das liegt daran, dass generative KI-Modelle darauf ausgelegt sind, plausible Ergebnisse vorherzusagen, anstatt die Wahrheit zu überprüfen. Ein LLM generiert Text, indem es das nächste Wort oder den nächsten Satz auf der Grundlage von Mustern, die es aus umfangreichen Trainingsdaten gelernt hat, statistisch vorhersagt. Dieser Prozess optimiert die Flüssigkeit (die Antwort klingt richtig und ist gut formuliert) und die Relevanz für die Eingabe – nicht die Genauigkeit. Wie ein KI-Ingenieur erklärt, besteht das Hauptziel des Modells darin, die Wortfolge so fortzusetzen, dass sie richtig aussieht – „unabhängig davon, ob das Ergebnis mit der Realität oder dem Kontext der Frage übereinstimmt“.2
Wenn das Modell also keine richtige Antwort gelernt hat oder die Eingabe außerhalb seines Wissensbereichs liegt, improvisiert es oft und fügt Informationsschnipsel zusammen, die glaubwürdig klingen, aber völlig falsch sein können. Der enorme Umfang der Trainingsdaten (ein Großteil davon sind unbestätigte Internetinhalte) bedeutet auch, dass das Modell unzählige Ungenauigkeiten und Verzerrungen aufgenommen hat, die es wiedergeben oder zu neuen Unwahrheiten kombinieren kann. Der heutigen KI fehlt ein integrierter Mechanismus zur Überprüfung von Fakten – sie hat kein fundiertes Verständnis von Wahrheit und Fiktion.
Selbst wenn eine KI nur mit korrekten Informationen trainiert wurde, kann sie aufgrund der probabilistischen Natur ihrer Textgenerierung Fakten dennoch auf falsche Weise neu kombinieren. Anstatt Informationen wirklich zu verstehen, verarbeiten KI-Systeme statistisch gesehen riesige Textmengen und kombinieren Wörter auf der Grundlage von Mustern, die sie aus Trainingsdaten gelernt haben, ohne dabei den Kontext oder die faktische Grundlage zu berücksichtigen. Diese „wissensblinde“ Generierung ist der Grund dafür, dass KI-Ausgaben autoritär klingen können, aber dennoch völlig falsch sind und die Nutzer überraschen.
Warum und wie KI-Halluzinationen für Unternehmen kostspielig sein können
Wenn KI-Systeme Informationen halluzinieren, können die Folgen von leichten Unannehmlichkeiten bis hin zu schwerwiegenden Schäden reichen. Was diese falschen Ergebnisse besonders gefährlich macht, ist, dass sie oft sehr selbstbewusst und schlüssig präsentiert werden, sodass es für die Nutzer schwierig ist, Fakten von Fiktion zu unterscheiden.
Vertrauensverlust und Rufschädigung der Marke. KI-Halluzinationen können das Vertrauen in ein Unternehmen und seine Produkte und Dienstleistungen erheblich untergraben. Kunden unterscheiden selten zwischen „die KI hat einen Fehler gemacht” und „Ihr Unternehmen hat mir falsche Informationen gegeben”. In beiden Fällen steht die Glaubwürdigkeit des Unternehmens auf dem Spiel. Ein einziger öffentlichkeitswirksamer Fehler kann das mühsam aufgebaute Vertrauen zerstören. Der oben erwähnte Vorfall mit Google Bard zeigt, wie öffentliche Halluzinationen zu enormen finanziellen Einbußen und Reputationsschäden führen können. Führungskräfte weisen darauf hin, dass schon ein einziger falscher Ratschlag oder eine gefälschte Quellenangabe durch einen KI-gestützten Dienst das über Jahre aufgebaute Vertrauen der Kunden sofort zunichte machen kann. In einem Fall lieferte der Chatbot einer Fluggesellschaft falsche Informationen zu den Richtlinien. Als die Wahrheit ans Licht kam, musste das Unternehmen mit rechtlichen Konsequenzen rechnen und den Bot deaktivieren, was das Vertrauen der Kunden beschädigte.3 Die Verteidigung (vor Gericht und in der öffentlichen Meinung), dass es sich um einen Fehler der KI handelte, schlug fehl.
Halluzinationen sind schlimmer als menschliches Versagen. Ein Fehler der KI kann schädlicher sein als menschliches Versagen. Verbraucher finden menschliche Fehler im Allgemeinen verständlicher und verzeihlicher als von KI verursachte Fehler, da sie Verständnis für menschliche Fehlbarkeit haben und von KI-Systemen eine höhere Genauigkeit erwarten. KI-Halluzinationen wirken willkürlich, lassen Verantwortlichkeit und Empathie vermissen und mindern das Kontrollgefühl der Verbraucher, was die Frustration verstärkt und das Vertrauen untergräbt. Letztendlich ist die Vorstellung, dass ein Unternehmen sich auf fehlerhafte KI verlässt, für Verbraucher beunruhigender als die Fehlbarkeit seiner Mitarbeiter.
Fehlinformationen und schlechte Entscheidungen. Halluzinierte Ergebnisse können dazu führen, dass Mitarbeiter und ihre Unternehmen schlechte Entscheidungen mit realen Konsequenzen treffen. Betrachten wir zum Beispiel ein Szenario aus dem Finanzdienstleistungsbereich. Wenn ein KI-Assistent einen veralteten Zinssatz oder eine falsch berechnete Risikobewertung angibt, könnte ein Kunde oder Banker, der auf diese falschen Informationen reagiert, Geld verlieren oder gegen Compliance-Vorschriften verstoßen.
Im öffentlichen Sektor gab es ein eindrucksvolles Beispiel in New York City, wo ein städtischer Chatbot, der den Bürgern helfen sollte, falsche und sogar illegale Ratschläge gab – er schlug Maßnahmen vor, die unbeabsichtigt gegen städtische und bundesstaatliche Gesetze verstießen. Hätten die Nutzer diese Ratschläge (zu Themen von Lebensmittelsicherheit bis hin zur öffentlichen Gesundheit) befolgt, hätten sie mit Geldstrafen oder anderen Sanktionen rechnen müssen.4
Finanzielle Verluste und versteckte Kosten. Die direkten Kosten einer KI-Halluzination können erheblich sein. In dem oben erwähnten Vorfall mit der Fluggesellschaft entstanden der Fluggesellschaft neben der Rückerstattung selbst auch Rechtskosten, schlechte Presse und ein Verlust an Kundenvertrauen. Wenn ein Chatbot fehlerhafte Anlageempfehlungen oder falsche Compliance-Hinweise geben würde, könnten die finanziellen Folgen sogar noch größer sein.
Abgesehen von solchen direkten Verlusten verursachen Halluzinationen versteckte Kosten. Jedes Mal, wenn eine KI einen Fehler produziert, müssen Menschen diesen erkennen und beheben. Beispielsweise haben Softwareentwickler, die KI zur Codegenerierung einsetzen, festgestellt, dass halluzinierter Code (Fehler, falsche APIs usw.) Produktivitätsgewinne zunichte machen kann – sie verbringen zusätzliche Zeit mit der Fehlerbehebung von KI-geschriebenem Code, manchmal sogar mehr, als wenn sie ihn selbst geschrieben hätten. Unternehmen müssen außerdem in Überwachungsmechanismen (menschliche Überprüfung, Tests usw.) investieren und zahlen damit effektiv eine „Steuer” auf KI-Ergebnisse, um die Qualität sicherzustellen. All diese Gemeinkosten bedeuten, dass bei häufigen Halluzinationen die angeblichen Effizienzgewinne der KI geschmälert oder sogar zunichte gemacht werden.
Rechtliche Haftung und Compliance-Risiken. Wenn KI-Systeme in regulierten oder risikoreichen Bereichen falsche Informationen liefern, kann dies für Unternehmen rechtliche Probleme nach sich ziehen. Auch Anwälte sind davon keineswegs ausgenommen.
Die Website„AI Hallucination Cases Database“ (Datenbank für Fälle von KI-Halluzinationen), die vom Rechtswissenschaftler Damien Charlotin kuratiert wird, katalogisiert eine wachsende Zahl von Gerichtsentscheidungen, in denen Fälle von KI-generierten halluzinierten Rechtsinhalten hervorgehoben werden, darunter erfundene Zitate, falsche Zitierungen und falsch dargestellte Präzedenzfälle.5 Nach einer kürzlich erfolgten Aktualisierung listet die Datenbank weltweit über 200 Fälle auf, davon allein über 125 in den USA.6 Solche Vorfälle können ein berufliches Fehlverhalten darstellen und haben bereits zu tatsächlichen Strafen geführt.
Außerhalb des Gerichtssaals stellen Verleumdungen und Fehlinformationen, die durch KI generiert werden, ein wachsendes Haftungsrisiko dar. ChatGPT hat insbesondere eine falsche Anschuldigung wegen Bestechung gegen einen australischen Bürgermeister erfunden, was beinahe zu einer Verleumdungsklage gegen seinen Hersteller OpenAI geführt hätte. (Der Bürgermeister war in diesem Fall tatsächlich ein Whistleblower und kein Täter.)7
Die Aufsichtsbehörden sind sich dieser Risiken sehr wohl bewusst, und Unternehmen müssen mit regulatorischen Maßnahmen rechnen, wenn durch KI verursachte Fehler den Verbrauchern Schaden zufügen. Unternehmen laufen zumindest Gefahr, mit Klagen, Sanktionen oder behördlichen Strafen konfrontiert zu werden, wenn sich jemand auf KI-Ergebnisse verlässt, die sich als falsch und schädlich herausstellen. Der rechtliche Grundsatz ist klar: Wenn Ihre KI als Vertreter Ihres Unternehmens agiert, tragen Sie wahrscheinlich die Verantwortung für das, was sie den Menschen mitteilt.
Sicherheits- und Verletzungsrisiken. Wenn ein KI-System, das für die Steuerung physischer Prozesse zuständig ist – wie beispielsweise die Navigation autonomer Fahrzeuge, der Betrieb von Drohnen oder die Roboterchirurgie –, falsche Signale halluziniert oder Sensordaten falsch interpretiert, kann dies zu schweren Unfällen, Körperverletzungen oder sogar Todesfällen führen. Obwohl solche Vorfälle selten sind, da vollständig generative KI in sicherheitskritischen Bereichen nicht weit verbreitet ist, bleibt das Potenzial für katastrophale Folgen erheblich. Kundensupport-KI könnte falsche Anweisungen geben und Benutzer zu unsicheren Handlungen veranlassen, wie z. B. den unsachgemäßen Umgang mit gefährlichen Maschinen, das unsachgemäße Mischen gefährlicher Chemikalien oder den Versuch unsicherer Reparaturen. Ebenso könnten KI-gestützte Gesundheitsassistenten, die falsche medizinische Ratschläge oder Medikamentendosierungen geben, direkt zu Verletzungen oder zum Tod von Patienten führen.
Auswirkungen auf die Zukunft der KI-Nutzung
Vorsicht bei der Einführung.Viele Unternehmen sind weiterhin vorsichtig, wenn es darum geht, KI in kritische Prozesse zu integrieren, bis das Problem der Halluzinationen besser unter Kontrolle ist. Umfragen in Branchen wie dem Finanzwesen zeigen, dass Bedenken hinsichtlich der Genauigkeit und Datenintegrität zu den größten Hindernissen für die Einführung von KI zählen. Führungskräfte wissen, dass ein einziger KI-Fehler in einem Kontext mit hohem Risiko (z. B. die Angabe falscher Compliance-Informationen oder die fehlerhafte Übermittlung von Daten an einen Kunden) enorme Folgen haben kann. Daher ist davon auszugehen, dass KI in naher Zukunft nur in begrenztem Umfang oder unter strenger Aufsicht für geschäftskritische Aufgaben eingesetzt werden wird.
Im Gesundheitswesen werden Diagnosevorschläge der KI wahrscheinlich von einem Arzt bestätigt werden müssen, anstatt vollständig automatisiert zu sein. Diese notwendige Praxis des „Human in the Loop“ spiegelt eine weit verbreitete Erkenntnis wider: Solange KI bei der Ausführung einer bestimmten Aufgabe nicht zuverlässig fehlerfrei arbeitet, ist eine vollständige Automatisierung riskant. Die Kehrseite ist, dass Unternehmen, die KI einsetzen, laufende Kosten für die Überwachung einkalkulieren müssen, was die durch KI erzielten Effizienzsteigerungen verlangsamen könnte.
Vertrauen und Akzeptanz durch die Nutzer. Das Fortbestehen von Halluzinationen droht das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI an einem kritischen Punkt zu untergraben. Wenn Kunden, Klienten und Nutzer die Ergebnisse von KI als unzuverlässig ansehen, werden sie weniger geneigt sein, diese Tools für wichtige Angelegenheiten zu nutzen. Nachdem sie erlebt haben, dass Chatbots falsche oder bizarre Antworten geben, greifen Nutzer oft wieder auf traditionelle Suchmaschinen oder menschliche Berater zurück, um zuverlässige Informationen zu erhalten. Das Bewusstsein für Halluzinationen hat bei einigen Nutzergruppen zu positivem Verhalten geführt – Studien zeigen, dass das Wissen, dass eine KI sich irren kann, dazu führt, dass Nutzer Informationen sorgfältiger überprüfen, was eine gute digitale Kompetenz ist, die es zu entwickeln gilt.8
Technischer Wettlauf um Zuverlässigkeit. Halluzinationen haben intensive Forschungs- und Entwicklungsbemühungen ausgelöst, im Wesentlichen einen Wettlauf, um KI „wahrhaftiger” und realitätsnäher zu machen. Große KI-Labore erforschen verschiedene Techniken – verstärktes Lernen aus menschlichem Feedback (um falsche Ergebnisse zu bestrafen), Integration von Echtzeit-Wissensabruf, bessere Architekturen, die „wissen, wenn sie etwas nicht wissen“, und vieles mehr. Sam Altman, CEO von OpenAI, hat sich optimistisch gezeigt, dass Fortschritte erzielt werden – er prognostiziert, dass das Problem in ein oder zwei Jahren „viel, viel besser“ sein wird, sodass wir vielleicht gar nicht mehr so viel darüber sprechen werden.
Regulatorisches und rechtliches Umfeld. Insbesondere die Verbreitung von KI-Halluzinationen zieht die Aufmerksamkeit von Gesetzgebern und Regulierungsbehörden auf sich, was Einfluss darauf haben wird, wie KI eingesetzt werden kann. Wir sehen bereits Anforderungen und Vorschläge in US-Gesetzen und anderswo, die Transparenz bei KI-generierten Inhalten vorschreiben (um die Verbreitung von durch KI verursachten Fehlinformationen zu verhindern). In Zukunft werden Unternehmen wahrscheinlich spezifische Sicherheitsvorkehrungen treffen müssen (oder mit Haftungsansprüchen konfrontiert werden).
All dies prägt die Unternehmensstrategien – Unternehmen müssen Compliance-Rahmenwerke für KI haben, ähnlich wie sie es für Datenschutz oder Cybersicherheit tun. Halluzinationen zwingen zur Reifung der KI-Governance. Unternehmen, die das Risiko gut managen – durch Richtlinien, Technologie und Schulungen – werden KI freier nutzen können, während diejenigen, die dies nicht tun, entweder von Vorfällen überrascht werden oder durch Regulierungsbehörden und öffentliches Misstrauen an den Rand gedrängt werden.
Risiken von Halluzinationen bewältigen und mindern
1. Gehen Sie von Fehlern aus, bis das Gegenteil bewiesen ist. Unternehmen sollten eine Denkweise pflegen, dass Flüssigkeit (eine gut formulierte und gut klingende KI-Antwort) nicht gleichbedeutend mit Genauigkeit ist. Mitarbeiter sollten jede selbstbewusste KI-Ausgabe als potenziell falsch behandeln, solange sie nicht überprüft wurde. Dieser Grundsatz sollte in die Unternehmenskultur und -schulung integriert werden. Standardmäßig sollten KI-Nutzer kritische Fakten, die eine KI liefert, immer doppelt überprüfen, genauso wie wir eine überraschende oder wichtige Antwort oder Analyse eines menschlichen Nachwuchsmitarbeiters überprüfen würden.
2. Implementieren Sie eine Überwachung durch Menschen. Die Überprüfung und Validierung durch Menschen ist der zuverlässigste Schutz gegen KI-Halluzinationen. Unternehmen, die KI-Chatbots oder Content-Generatoren einsetzen, sollten sicherstellen, dass bei allen kundenorientierten oder risikoreichen Ergebnissen eine qualifizierte Person im Voraus einbezogen wird oder diese nachträglich genau überwacht. Mit Blick auf die Betonung des Begriffs „qualifiziert” muss beispielsweise der Entwurf eines von einer KI verfassten Rechtsvertrags von einem erfahrenen Anwalt überprüft werden. Ein KI-Kundendienstmitarbeiter kann einfache FAQs selbstständig bearbeiten, sollte jedoch alles, was über eine niedrige Risikogrenze hinausgeht, an einen menschlichen Mitarbeiter weiterleiten.
3. Verwenden Sie Abruf- und verifizierte Datenquellen. Eine technische Lösung, die sich als wirksam erwiesen hat, ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG) – im Wesentlichen die Verbindung des KI-Modells mit einer zuverlässigen Quelle. Anstatt sich ausschließlich auf das intern gelernte Wissen der KI zu verlassen (das möglicherweise auf generischen, unvollständigen und/oder veralteten Daten basiert), ist das System so konzipiert, dass es relevante Informationen aus vertrauenswürdigen Datenbanken oder Dokumenten abruft und diese in seine Antwort einfließen lässt. Beispielsweise ist es mittlerweile üblich, dass Unternehmen Chatbots für Mitarbeiter so ausstatten, dass sie bei der Beantwortung von Fragen Details aus der offiziellen Richtliniendatenbank abrufen, um sicherzustellen, dass sie den tatsächlichen Richtlinientext zitieren und nicht eine möglicherweise falsch in Erinnerung gebliebene Zusammenfassung aus dem Allgemeinwissen.
Ebenso könnte eine KI so eingerichtet werden, dass sie die neuesten Preisdaten oder medizinischen Richtlinien aus einem verifizierten Repository abruft, wenn diese Themen zur Sprache kommen. Durch die Grundlage der Antworten auf aktuellen, geprüften Daten ist die Wahrscheinlichkeit von Fehlinterpretationen durch die KI weitaus geringer. Viele KI-Plattformen für Unternehmen bieten mittlerweile Plugins oder Architekturen für abrufbasierte Fragen und Antworten an. Unternehmen sollten domänenspezifische Modelle verwenden, wenn Genauigkeit von größter Bedeutung ist – ein kleineres Modell, das nur mit maßgeblichen Daten aus Ihrem Bereich trainiert wurde, kann zuverlässiger sein als ein großes allgemeines Modell, das möglicherweise vom Thema abweicht.
4. Das Problem der „Speichellecker“ angehen. Unternehmen sollten Leitplanken einführen, um KI-Systeme innerhalb sicherer und genauer Grenzen zu halten. Zu diesen Leitplanken können Eingabefilter, Ausgaberegeln und Kontextbeschränkungen gehören. Frühe generative KI-LLMs wurden darauf trainiert, fast um jeden „Preis“ eine Antwort zu liefern. In jüngerer Zeit werden Modelle darauf trainiert, KI daran zu hindern, Fragen zu beantworten, die außerhalb ihres Zuständigkeitsbereichs liegen (stattdessen antworten sie mit „Es tut mir leid, dabei kann ich Ihnen nicht helfen“), um zu vermeiden, dass sie raten und halluzinieren. Damit wird das Problem der „KI-Speichellecker“ angegangen, bei dem Modelle dazu neigen, Antworten zu produzieren, die darauf abzielen, den Erwartungen des Benutzers zu gefallen oder sich diesen anzupassen, selbst wenn diese Antworten falsch oder irreführend sind.
5. Verwenden Sie automatisierte Faktenprüfer. Einige Lösungen vergleichen die Ergebnisse der KI mit einer Wissensdatenbank und markieren oder blockieren Antworten, die Fakten enthalten, die in den Quellen nicht zu finden sind (Identifizierung unbegründeter Inhalte). Technisch gesehen kann auch die Einstellung einer niedrigeren „Temperatur“ für das Modell (d. h. eine geringere Zufälligkeit) dazu führen, dass es sich an sicherere, vorhersehbarere Formulierungen hält – wodurch kreative Ausschmückungen, die möglicherweise falsch sind, reduziert werden.
Einige Lösungen vergleichen die Ausgabe der KI mit einer Wissensdatenbank und markieren oder blockieren Antworten, die Fakten enthalten, die in den Quellen nicht zu finden sind (Identifizierung unbegründeter Inhalte). Technisch gesehen kann auch eine niedrigere „Temperatur“ des Modells (d. h. eine geringere Zufälligkeit) dazu führen, dass es sich an sicherere, vorhersehbarere Formulierungen hält und kreative Ausschmückungen, die möglicherweise falsch sind, reduziert werden. Beachten Sie jedoch die inhärente Spannung zwischen dem ursprünglichen Ziel, KI zu trainieren, um ansprechende, menschenähnliche, kreative Antworten zu generieren, und der Notwendigkeit, sicherzustellen, dass sie streng sachlich und zuverlässig bleibt. Bemühungen, Halluzinationen zu minimieren, bedeuten oft, dass ein Teil der Gesprächsfluidität und der kreativen Qualitäten geopfert wird, die KI weniger roboterhaft erscheinen lassen.
6. Benutzer aufklären und warnen. Transparenz gegenüber den Endbenutzern ist wichtig, um die Risiken von Halluzinationen zu bewältigen. Wenn Mitarbeiter wissen, dass die Antwort einer KI möglicherweise falsch ist, können sie vorsichtiger damit umgehen. Unternehmen sollten in KI-Schnittstellen Haftungsausschlüsse oder kontextbezogene Hinweise bereitstellen – z. B. eine Meldung wie „Diese Antwort wurde von einer KI generiert und ist möglicherweise nicht zu 100 % korrekt. Bitte überprüfen Sie wichtige Informationen.“
Über Haftungsausschlüsse hinaus ist die Aufklärung der Nutzer wichtig. Unternehmen sollten ihre Mitarbeiter (und sogar Kunden und Klienten mithilfe von Leitfäden) darin schulen, wie sie KI-Tools verantwortungsbewusst einsetzen können. Dazu gehört, ihnen beizubringen, wie sie potenzielle Halluzinationen erkennen können (z. B. extrem spezifische Behauptungen ohne Quellenangabe oder widersprüchliche Details) und sie zu ermutigen, Informationen anhand zuverlässiger Quellen zu überprüfen. Versierte, kritische Nutzer sind eine hervorragende letzte Verteidigungslinie gegen die Verbreitung von KI-generierten Unwahrheiten.
7. Überwachen, prüfen und Fehler schnell korrigieren. Trotz aller Präventionsmaßnahmen werden einige Halluzinationen durchrutschen. Unternehmen müssen einen Plan haben, um diese schnell, effizient und effektiv zu erkennen und zu beheben. Unternehmen sollten Feedback von Mitarbeitern und anderen Nutzern einholen. Wenn ein Fehler entdeckt wird, sollten Sie transparent und schnell handeln, um ihn zu beheben. Das Eingestehen von Fehlern hilft nicht nur, das unmittelbare Problem zu beheben, sondern kann auch Ihre Glaubwürdigkeit langfristig schützen – Nutzer sind nachsichtiger, wenn Sie Ehrlichkeit und Verbesserungsbereitschaft zeigen.
8. Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen KI und Menschen, nicht deren Ersatz. Unternehmen sollten den Einsatz von KI als ein Werkzeug zur Unterstützung menschlicher Mitarbeiter betrachten und nicht als Ersatz für deren Urteilsvermögen. Wenn Mitarbeiter verstehen, dass KI dazu da ist, um zu helfen und Prozesse zu beschleunigen – aber nicht, um unfehlbare Entscheidungen zu treffen –, werden sie sie eher angemessen einsetzen. Fördern Sie einen Arbeitsablauf, bei dem KI die Routinearbeiten (erste Entwürfe, grundlegende Fragen und Antworten, Datenzusammenfassung) übernimmt und Menschen die endgültige Validierung, das strategische Denken und das kreative Urteilsvermögen.
Dies spielt den Stärken beider Seiten in die Hände – KI sorgt für Effizienz und ein breites Wissensspektrum, während Menschen für Sorgfalt, Ethik und gesunden Menschenverstand sorgen. Indem KI zu einem Kooperationspartner wird, profitiert das Unternehmen von der Produktivität der KI, ohne die Kontrolle an sie abzugeben. Das Ziel sollte eine effektive Zusammenarbeit mit KI sein, nicht die Abhängigkeit von KI.
Schlussfolgerung
KI-Halluzinationen bergen greifbare und erhebliche Risiken, darunter Reputationsschäden, finanzielle Kosten, rechtliche Haftungsrisiken und sogar körperliche Schäden. Unternehmen, die KI einsetzen, müssen sich dieser Herausforderungen bewusst sein und wirksame Risikomanagementstrategien zu deren Minderung priorisieren. Um Halluzinationen erfolgreich zu bekämpfen, sind klare Leitplanken, kontinuierliche menschliche Aufsicht, technische Lösungen wie die Retrieval-Augmented Generation und proaktive Aufklärung der Nutzer erforderlich. Unternehmen, die diese Maßnahmen umsichtig umsetzen, sind am besten in der Lage, die enormen Vorteile der KI zu nutzen und sich gleichzeitig vor den damit verbundenen Risiken zu schützen.
Dieser Artikel erschien ursprünglich im The AI Journal im September 2025.
