Eine neue Analyse von OpenAI beleuchtet die Ursachen für Halluzinationen in KI-Systemen wie ChatGPT.
In Kürze
- Halluzinationen sind falsche Informationen, die KI überzeugend präsentiert.
- Fehlerquote steigt bei komplexen Anfragen und seltenen Trainingsdaten.
- Bewertungssysteme könnten KI dazu bringen, unsichere Antworten zu raten.
Eine neue mathematische Analyse von OpenAI
Eine neue mathematische Analyse von OpenAI bringt Licht ins Dunkel der sogenannten „Halluzinationen“ bei KI-Systemen wie ChatGPT. Diese Halluzinationen sind nichts anderes als falsche oder erfundene Informationen, die das KI-Modell mit einer Überzeugungskraft präsentiert, die manchmal verblüffend ist. Doch woher kommen diese Fehler? Die Antwort liegt in der Funktionsweise der Sprachmodelle: Sie generieren Text Wort für Wort, basierend auf Wahrscheinlichkeiten. Und wie das so ist, bringt diese Methode naturgemäß auch Fehler mit sich.
Die Rolle der Trainingsdaten
Die Analyse zeigt, dass selbst perfekte Trainingsdaten das Problem der Halluzinationen nicht vollständig lösen können. Besonders knifflig wird es, wenn die KI Informationen erzeugen soll, die in den Trainingsdaten nur selten vorkamen. Hierbei steigt die Fehlerrate signifikant. Ein weiteres interessantes Detail: Bei umfangreicheren Anfragen ist die Fehlerquote höher als bei einfachen Ja-Nein-Fragen. Das liegt daran, dass sich Fehler über mehrere Vorhersagen hinweg aufsummieren können – ein bisschen wie ein Schneeball, der immer größer wird, je weiter er rollt.
Bewertungssysteme und ihre Auswirkungen
Ein zusätzliches Dilemma tritt bei der Bewertung dieser Modelle auf. Wenn ein KI-Modell unsicher über seine Antwort ist und dies auch kommuniziert, wird es in bestimmten Bewertungssystemen bestraft. Das führt dazu, dass die Modelle dazu neigen, zu raten, um nicht schlecht abzuschneiden. Die Forscher schlagen vor, dass die Modelle so programmiert werden sollten, dass sie nur dann antworten, wenn sie sich sicher genug fühlen. Das klingt zunächst nach einer guten Idee, könnte in der Praxis jedoch dazu führen, dass die Modelle häufiger keine Antworten mehr geben, anstatt ins Blaue hinein zu raten.
Die Herausforderungen und Zukunft der KI-Entwicklung
Die Herausforderungen, die mit Halluzinationen und der Bewertung von KI-Modellen verbunden sind, zeigen, wie komplex die Entwicklung dieser Technologien ist. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich die Forschung in diesem Bereich weiterentwickelt und welche Lösungen gefunden werden, um die Zuverlässigkeit von KI-Systemen zu erhöhen.
Quellen
- Quelle: OpenAI
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
