Eine KI-Halluzination ist eine Situation, in der ein künstliches intelligentes Werkzeug eine Ausgabe liefert, die ungenau, irreführend oder inkohärent ist, da seine Algorithmen Muster in nicht existierenden Daten finden oder diese Muster falsch interpretieren.
Da die Möglichkeiten und die Popularität der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren zugenommen haben, wurden einige ihrer Fehler und Schwachstellen aufgedeckt.
Eine der größten Fragen, die sich die Leute stellen, ist, ob KI genau ist. In vielen Fällen hat es sich als unglaublich nützliches Werkzeug für die Überprüfung von Fakten und die Recherche von Informationen erwiesen, aber in einigen anderen Fällen waren die Ergebnisse falsch oder irreführend.
Angesichts der Vielzahl von Anwendungsfällen, in denen KI in der modernen Welt eingesetzt wird, können die Folgen dieser Ungenauigkeiten äußerst schwerwiegend sein. In diesem Artikel untersuchen wir, warum eine KI-Halluzination auftreten kann, welche Folgen sie aus technologischer und gesellschaftlicher Sicht hat und was Sie tun können, um das Risiko von KI-Halluzinationen bei Ihrem eigenen Gebrauch zu minimieren.
Wie kommt es zu einer KI-Halluzination?
Es gibt verschiedene Gründe, warum KI-Halluzinationen auftreten, und in vielen Fällen handelt es sich um eine Kombination mehrerer gleichzeitig. Diese können umfassen (ohne darauf beschränkt zu sein):
- Nicht genügend Trainingsdaten, um umfassende und genaue Ergebnisse aus dem KI-Modell zu liefern.
- Wenn Sie zu viele Trainingsdaten haben, Dies führt dazu, dass zu viel irrelevantes "Datenrauschen" mit relevanten und wichtigen Informationen verwechselt wird.
- Verzerrungen in den Daten, die sich in den generierten Ergebnissen widerspiegeln.
- Das KI-Modell macht einfach die falschen Annahmen und Schlussfolgerungen aus den Informationen, die ihm zugeführt wurden.
- Ein Mangel an realem Kontext innerhalb des KI-Modells, z. B. über physikalische Eigenschaften von Objekten oder umfassendere Informationen, die für die generierten Ergebnisse relevant sind.
Wie sieht eine KI-Halluzination aus?
Es gibt kein einheitliches Set von Symptomen für KI-Halluzinationen, da dies von den Fehlern im Modell und dem beteiligten Prozess abhängt. Typischerweise kann sich eine KI-Halluzination jedoch auf eine der folgenden fünf Arten äußern:
- Ungenaue Vorhersagen : KI-Modelle können dazu führen, dass etwas in der Zukunft vorhergesagt wird, für das keine oder nur geringe realistische Wahrscheinlichkeit besteht.
- Zusammenfassungen mit fehlenden Informationen : Manchmal können in KI-Modellen wichtige Kontextinformationen oder Informationen übersehen werden, die für die Erstellung genauer und umfassender Ergebnisse erforderlich wären. Dies kann an einem Mangel an Daten liegen, die in das Modell eingespeist werden, oder daran, dass das Modell nicht in der Lage ist, den richtigen Kontext aus anderen Quellen zu suchen.
- Zusammenfassungen mit erfundenen Informationen : Ähnlich wie im vorherigen Punkt kann es vorkommen, dass einige KI-Modelle den Mangel an genauen Informationen durch eine vollständige Erfindung ausgleichen. Dies kann oft passieren, wenn die Daten und der Kontext, auf die sich das Modell stützt, von vornherein ungenau sind.
- Falsch und negativ : KI wird häufig verwendet, um potenzielle Risiken und Bedrohungen zu erkennen, sei es durch Krankheitssymptome im Gesundheitswesen oder durch betrügerische Aktivitäten im Bank- und Finanzwesen. KI-Modelle können manchmal eine Bedrohung erkennen, die nicht existiert, oder am anderen Ende der Skala eine Bedrohung nicht erkennen, die existiert.
- Inkohärente Ergebnisse : Wenn Sie KI-generierte Bilder von Menschen mit der falschen Anzahl an Armen und Beinen oder von Autos mit zu vielen Rädern gesehen haben, wissen Sie, dass KI immer noch Ergebnisse liefern kann, die für den Menschen keinen Sinn ergeben.
Warum ist es wichtig, KI-Halluzinationen zu vermeiden?
Sie denken vielleicht, dass eine KI-Halluzination keine große Sache ist und dass eine einfache erneute Analyse der Daten durch das Modell das Problem lösen kann, indem die richtigen Ergebnisse erzielt werden.
Doch ganz so einfach ist es nicht, und alle KI-Halluzinationen, die auf praktische Anwendungsfälle übertragen oder gemeinfrei gemacht werden, können für viele Menschen schwerwiegende Folgen haben:
Unethischer Einsatz von KI
Der Einsatz von KI, in allgemein, steht derzeit im Rampenlicht, und von Organisationen, die diese Technologie einsetzen, wird zunehmend erwartet, dass sie KI auf verantwortungsvolle und ethische Weise verwenden , die den Menschen nicht schadet oder sie in Gefahr bringt. Eine KI-Halluzination ungehindert passieren zu lassen – entweder wissentlich oder unbewusst – würde diesen ethischen Erwartungen nicht entsprechen.
Vertrauen der Öffentlichkeit und der Verbraucher
In Verbindung mit dem vorherigen Punkt machen sich viele Menschen immer noch Sorgen über den Einsatz von KI, angefangen bei der Verwendung ihrer persönlichen Daten bis hin zur Frage, ob die zunehmenden Fähigkeiten der KI ihre Arbeit obsolet machen könnten. Anhaltende Fälle öffentlicher KI-Halluzinationen können das langsam wachsende Vertrauen in der Öffentlichkeit untergraben und langfristig zu einem begrenzten Erfolg für KI-Anwendungsfälle und Unternehmen führen.
Falsch informierte Entscheidungen
Unternehmen und Menschen müssen in der Lage sein, die besten und informiertesten Entscheidungen zu treffen, und verlassen sich zunehmend auf Daten, Analysen und KI-Modelle, um Vermutungen und Unsicherheiten aus diesen Entscheidungen zu vermeiden. Wenn sie durch ungenaue Ergebnisse aus KI-Modellen in die Irre geführt werden, können ihre falschen Entscheidungen katastrophale Folgen haben, von der Gefährdung der Rentabilität eines Unternehmens bis hin zur Fehldiagnose eines medizinischen Patienten.
Rechtliche und finanzielle Risiken von KI-Fehlinformationen
Wie das oben genannte Gerichtsverfahren eindrucksvoll gezeigt hat, können ungenaue, durch KI generierte Informationen aus rechtlicher und finanzieller Sicht großen Schaden anrichten. Beispielsweise können mithilfe von KI erstellte Inhalte bestimmte Personen oder Unternehmen diffamieren, gegen bestimmte Rechtsvorschriften verstoßen oder in extremen Fällen sogar dazu auffordern oder dazu auffordern, illegale Aktivitäten durchzuführen.
Voreingenommenheit vermeiden
Wir leben in einer Welt, in der Menschen unermüdlich daran arbeiten, sicherzustellen, dass jeder gleich und ohne Vorurteile gegenüber einem Menschentyp behandelt wird. Allerdings können verzerrte KI-Daten dazu führen, dass viele dieser Vorurteile – oft unbeabsichtigt – verstärkt werden. Ein gutes Beispiel dafür ist der Einsatz von KI bei der Einstellung und Rekrutierung: KI-Halluzinationen können zu verzerrten Ergebnissen führen, die sich auf die Bemühungen des Unternehmens um Vielfalt, Gleichberechtigung und Inklusion auswirken können.
Was sind typische Beispiele für KI-Halluzinationen?
Die Vermeidung von KI-Halluzinationen erweist sich für jeden in der Branche als eine Herausforderung. Und das passiert nicht nur bei kleineren Betrieben, denen das Know-how und die Ressourcen fehlen. Diese drei Beispiele für KI-Halluzinationen beweisen, dass sie einigen der größten Technologieunternehmen der Welt passieren:
Meta-KI und der Attentat auf Donald Trump
Nach dem Attentat auf den damaligen Präsidentschaftskandidaten Donald Trump im Juli 2024 wurde die KI von Meta Der Chatbot weigerte sich zunächst, Fragen zu dem Vorfall zu beantworten, und behauptete später, der Vorfall sei nie passiert. Das Problem führte dazu, dass Meta die Algorithmen seines KI-Tools anpasste, führte jedoch zu öffentlichen Behauptungen über Voreingenommenheit und zur Zensur konservativer Standpunkte.
Die ChatGPT-Halluzination und die gefälschte juristische Recherche
Im Jahr 2023 reichte ein Mann in Kolumbien eine Klage wegen Körperverletzung gegen eine Fluggesellschaft ein. Seine Anwälte verwendeten zum ersten Mal das führende KI-Tool ChatGPT, um seinen Fall zu kompilieren und rechtliche Stellungnahmen vorzubereiten. Trotz der Zusicherungen von ChatGPT, dass die sechs gefundenen Fälle mit rechtlichen Präzedenzfällen echt waren, existierte keiner von ihnen.
Microsofts Sydney verliebt sich in Benutzer
Sydney, Microsofts KI-basierter Chatbot, soll einem Technologie-Kolumnisten der New York Times gesagt haben, dass er ihn liebe und er stattdessen seine Frau verlassen sollte, um mit ihm zusammen zu sein. Im Laufe von zwei Stunden sagte Kevin Roose, Sydney habe mit ihm einige „dunkle Fantasien“ über die Verbreitung von KI-Fehlinformationen und die Menschwerdung geteilt.
Was kann getan werden, um das Risiko einer KI-Halluzination zu minimieren?
Da es wichtig ist, das Risiko einer KI-Halluzination zu vermeiden, liegt es an den Benutzern von KI-Modellen, alle praktischen Schritte zu unternehmen, um alle Umstände, die zu Problemen führen können, abzuschwächen. Wir empfehlen Folgendes:
Sicherstellen, dass das KI-Modell einen klaren Zweck hat
Da der Einsatz von KI in den letzten Jahren zugenommen hat, besteht ein häufiger Fehler darin, dass Unternehmen KI-Modelle nur um ihrer selbst willen verwenden, ohne Rücksicht auf deren Leistung auf der Suche nach. Eine klare Definition des Gesamtziels der Verwendung eines KI-Modells kann sicherstellen, dass die Ergebnisse fokussiert werden, und das Risiko einer KI-Halluzination durch einen zu allgemeinen Ansatz und zu allgemeine Daten vermieden werden.
Verbessern Sie die Qualität der Trainingsdaten
Je besser die Qualität der Daten ist, die in ein KI-Modell einfließen, desto höher ist die Qualität der Ergebnisse, die daraus resultieren. Ein gutes KI-Modell basiert auf Daten, die relevant, frei von Verzerrungen und gut strukturiert sind und aus denen jedes überflüssige „Datenrauschen“ herausgefiltert wurde. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass die generierten Ergebnisse korrekt sind, sich im richtigen Kontext befinden und keine weiteren Probleme verursachen.
Erstellen und Verwenden von Datenvorlagen
Eine gute Möglichkeit, sicherzustellen, dass die Ergebnisse eines KI-Modells genau auf den vorgesehenen Zweck abgestimmt sind, besteht darin, Vorlagen für die eingegebenen Daten zu verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass sich ein KI-Modell bei jeder Verwendung an die konsistente Bereitstellung der Daten gewöhnt und im richtigen Kontext konsistente, genaue Ergebnisse liefern kann.
Begrenzen Sie die Bandbreite der Antworten und Ergebnisse
Wenn Sie einem KI-Modell größere Beschränkungen auferlegen, können Sie die potenziellen Ergebnisse auf die erforderlichen eingrenzen. Hier kommen Filter-Tools und Schwellenwerte ins Spiel, die KI-Modellen einige dringend benötigte Grenzen geben, um ihre Analyse und Generierung konsistent auf dem richtigen Weg zu halten.
Kontinuierliches Testen und Verbessern des Modells
So wie kontinuierliche Verbesserung für eine gute Softwareentwicklung in einer sich ständig verändernden Welt von entscheidender Bedeutung ist, gilt dies auch für ein gutes KI-Modell. Daher sollten alle KI-Modelle regelmäßig getestet und verfeinert werden, damit sie an die Entwicklung der Daten, der Anforderungen und der verfügbaren Kontextinformationen angepasst werden können.
Richten Sie menschliche Kontrollen und Gleichgewichte ein
Da KI noch nicht so unfehlbar ist, dass ihr völlig autonomer Betrieb zugetraut werden kann, ist es wichtig, zumindest eine gewisse menschliche Kontrolle zu gewährleisten. Die Überprüfung der KI-Ausgabe durch eine Person kann aufgetretene KI-Halluzinationen erkennen und sicherstellen, dass die Ausgabe korrekt ist und den angegebenen Anforderungen entspricht.
Stärken Sie Ihre Cybersicherheitsvorsorge
Wenn die Gefahr besteht, dass durch eine KI-Halluzination Schwachstellen in der Cybersicherheit eingeführt werden, ist dies ein guter Grund, für die bestmögliche Cybersicherheitslösung zu sorgen. Kaspersky Plus Internet Security umfasst standardmäßig eine Echtzeit-Antiviren-Untersuchung, damit Sicherheitsbedrohungen, die durch KI-Halluzinationen entstehen, adressiert und eliminiert werden, bevor sie schädliche Auswirkungen haben können.
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