Warum KI-Chatbots so oft falsch liegen:
Ein Blick hinter die Kulissen der künstlichen Intelligenz

Der vielleicht größte Irrtum im Umgang mit KI-Chatbots ist die Annahme, sie würden die Welt verstehen, Fakten kennen oder ein Bewusstsein besitzen. Das tun sie nicht.

Im Kern sind sogenannte Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) gigantische statistische Werkzeuge. Sie wurden mit riesigen Textmengen aus dem Internet trainiert und haben dabei gelernt, Muster in der Sprache zu erkennen. Wenn Sie eine Frage stellen, „denkt“ die KI nicht über die Antwort nach. Stattdessen berechnet sie, welches Wort statistisch gesehen am wahrscheinlichsten auf Ihre Eingabe und die bisher generierten Wörter folgt.

Beispiel: Fragt man „Die Hauptstadt von Frankreich ist…“, hat die KI in ihren Trainingsdaten billionenfach den Satz „Die Hauptstadt von Frankreich ist Paris“ gesehen. Die Wahrscheinlichkeit, dass „Paris“ das nächste Wort ist, ist extrem hoch.

Das Problem: Das System ist darauf optimiert, eine flüssige, plausible und grammatikalisch korrekte Antwort zu generieren – nicht notwendigerweise eine wahre Antwort. Wenn eine falsche Information plausibel klingt und oft genug in den Trainingsdaten vorkam, wird die KI sie selbstbewusst wiedergeben.

Dieser statistische Ansatz führt direkt zum bekanntesten Problem von KI-Chatbots: den sogenannten „Halluzinationen“. Damit ist das Erfinden von Fakten, Quellen, Zitaten oder Ereignissen gemeint, die überzeugend klingen, aber jeder Grundlage entbehren.

Wenn die KI keine genaue Antwort in ihren Datenmustern findet oder Wissenslücken hat, füllt sie diese einfach mit den wahrscheinlichsten Wortkombinationen. Sie erfindet dann:

• Quellen: Sie listet wissenschaftliche Studien oder Artikel auf, die es nie gab.
• Zitate: Sie legt historischen Persönlichkeiten Worte in den Mund, die diese nie gesagt haben.
• Fakten: Sie erfindet Details zu Ereignissen oder Biografien.

Das Tückische daran: Die KI präsentiert diese Erfindungen mit derselben Autorität und demselben selbstsicheren Tonfall wie korrekte Fakten. Sie signalisiert fast nie, dass sie sich unsicher ist oder eine Information nur rät.

Ein KI-Modell ist immer nur so gut wie die Daten, mit denen es trainiert wurde. Das Internet ist jedoch kein Hort reiner, verifizierter Fakten. Es ist voll von Meinungen, Vorurteilen, veralteten Informationen und bewussten Falschmeldungen.

Veraltetes Wissen: Die meisten großen Modelle haben einen „Wissensstopp“ – ein Datum, bis zu dem ihre Trainingsdaten reichen. Fragt man sie nach Ereignissen, die danach passiert sind, können sie entweder keine Antwort geben oder (schlimmer) sie versuchen zu raten und halluzinieren.

Vorurteile (Bias): Die KI lernt aus Texten, die von Menschen geschrieben wurden – mitsamt all unserer impliziten und expliziten Vorurteile. Wenn in den Trainingsdaten bestimmte Gruppen über- oder unterrepräsentiert sind oder mit Stereotypen behaftet werden, übernimmt die KI diese Muster.

Fehlerhafte Daten: Wenn eine Falschinformation im Internet oft genug wiederholt wird (z. B. eine populäre Verschwörungstheorie oder ein historischer Mythos), lernt die KI dieses Muster als „wahrscheinlich“ und gibt es als Fakt wieder.

Ein Mensch versteht den Kontext einer Frage. Wir verstehen Ironie, Subtext und die physische Welt um uns herum. Eine KI tut das nicht. Sie verarbeitet nur Text.

Wenn eine Eingabe mehrdeutig ist, kann die KI den gemeinten Kontext leicht missverstehen. Sie verfügt über kein echtes „Weltwissen“ oder gesunden Menschenverstand, um zu beurteilen, ob eine generierte Antwort logisch oder physisch überhaupt möglich ist. Sie kann Ihnen erklären, wie man ein Ei kocht, aber sie „weiß“ nicht, was ein Ei ist, was Hitze ist oder warum man Wasser braucht.

KI-Chatbots sind beeindruckende Werkzeuge für Kreativität, Zusammenfassungen und das Finden von Mustern. Sie sind jedoch keine unfehlbaren Wissensdatenbanken. Ihre Fehler sind kein „Betriebsunfall“, sondern systembedingt. Sie entstehen aus ihrer statistischen Natur, ihrem Mangel an echtem Verständnis und den unvermeidlichen Mängeln in ihren Trainingsdaten.

Für Nutzer bedeutet das vor allem eines: Misstrauen Sie blindem Vertrauen. Jede Antwort eines KI-Chatbots, insbesondere wenn es um Fakten, Zahlen, medizinische Ratschläge oder historische Daten geht, muss kritisch hinterfragt und mit verlässlichen Quellen überprüft werden.