Nutzer von Sprachmodellen aufgepasst: 4 Fallstricke, die es zu beachten gilt

DAS WICHTIGSTE IM ÜBERBLICK

Obwohl Sprachmodelle wie ChatGPT zunehmend für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, muss man sich ihrer Grenzen bewusst sein. Diese können gefälschte, widersprüchliche oder veraltete Informationen liefern, was zu ungenauen Antworten und potenziellen Risiken führt. Faktoren wie Datenqualität, algorithmische Beschränkungen, veraltetes Wissen und kontextabhängiges Vertrauen können zu diesen Problemen beitragen. Benutzer sollten vorsichtig sein, Informationen unabhängig überprüfen und keine sensiblen Daten weitergeben, wenn sie mit Sprachmodellen interagieren.

Heutzutage werden Sprachmodelle wie ChatGPT für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, die von Faktenüberprüfung und E-Mail-Diensten bis hin zu medizinischen Berichten und juristischen Dienstleistungen reichen.

Während sie unsere Interaktion mit der Technologie verändern, ist es wichtig, daran zu denken, dass die Informationen, die sie liefern, manchmal gefälscht, widersprüchlich oder veraltet sein können. Da Sprachmodelle die Tendenz haben, falsche Informationen zu erzeugen (siehe auch: Das Netz der Fehlinformationen), müssen wir vorsichtig sein und uns der Probleme bewusst sein, die bei ihrer Verwendung auftreten können.

Was ist ein Sprachmodell?

Ein Sprachmodell ist ein KI-Programm, das menschliche Sprache verstehen und erstellen kann. Das Modell wird auf Textdaten trainiert, um zu lernen, wie Wörter und Phrasen zusammenpassen, um sinnvolle Sätze zu bilden und Informationen effektiv zu vermitteln.

Das Training erfolgt in der Regel so, dass das Modell das nächste Wort vorhersagen kann. Nach dem Training nutzt das Modell die erlernten Fähigkeiten, um aus einigen wenigen Anfangswörtern, den so genannten Prompts, Text zu erstellen.

Wenn Sie ChatGPT z. B. einen unvollständigen Satz wie “Techopedia ist _____” vorgeben, wird es die folgende Vorhersage erstellen: “Techopedia ist eine Online-Technologie-Ressource, die eine breite Palette von Artikeln, Anleitungen und Einblicken in verschiedene technologiebezogene Themen bietet.”

Der jüngste Erfolg von Sprachmodellen ist vor allem auf ihr umfangreiches Training mit Internetdaten zurückzuführen. Dieses Training hat zwar ihre Leistung bei vielen Aufgaben verbessert, aber auch einige Probleme aufgeworfen.

Da das Internet falsche, widersprüchliche und voreingenommene Informationen enthält, können die Modelle manchmal falsche, widersprüchliche oder voreingenommene Antworten geben. Daher ist es wichtig, vorsichtig zu sein und nicht blind auf alles zu vertrauen, was diese Modelle generieren.

Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Grenzen der Modelle zu kennen, um mit Vorsicht vorzugehen.

Halluzinationen von Sprachmodellen

In der künstlichen Intelligenz bezieht sich der Begriff “Halluzination” auf das Phänomen, dass das Modell mit Sicherheit falsche Vorhersagen macht. Es ist vergleichbar mit dem Phänomen, dass Menschen Dinge sehen, die eigentlich nicht da sind. Bei Sprachmodellen bezieht sich der Begriff “Halluzination” darauf, dass die Modelle falsche Informationen erstellen und weitergeben, die wahr zu sein scheinen.

4 Formen von KI-Halluzinationen

Halluzinationen können in einer Vielzahl von Formen auftreten, darunter:

  • Fälschung: In diesem Szenario erzeugt das Modell einfach falsche Informationen. Wenn Sie es zum Beispiel nach historischen Ereignissen wie dem Zweiten Weltkrieg fragen, könnte es Ihnen Antworten mit erfundenen Details oder Ereignissen geben, die nie wirklich stattgefunden haben. Es könnte nicht existierende Schlachten oder Personen erwähnen.
  • Faktische Ungenauigkeit: In diesem Szenario macht das Modell Aussagen, die faktisch falsch sind. Wenn Sie z. B. nach einem wissenschaftlichen Konzept wie der Erdumlaufbahn um die Sonne fragen, könnte das Modell eine Antwort geben, die den etablierten wissenschaftlichen Erkenntnissen widerspricht. Anstatt zu sagen, dass die Erde um die Sonne kreist, könnte das Modell fälschlicherweise behaupten, dass die Erde um den Mond kreist.
  • Satzwiderspruch: Dies ist der Fall, wenn das Sprachmodell einen Satz erzeugt, der im Widerspruch zu dem steht, was es zuvor gesagt hat. So könnte das Sprachmodell beispielsweise behaupten, dass “Sprachmodelle historische Ereignisse sehr genau beschreiben”, später aber behaupten, dass “Sprachmodelle bei der Beschreibung historischer Ereignisse in Wirklichkeit oft Halluzinationen erzeugen”. Diese widersprüchlichen Aussagen deuten darauf hin, dass das Modell widersprüchliche Informationen geliefert hat.
  • Unsinniger Inhalt: Manchmal enthält der generierte Inhalt Dinge, die keinen Sinn ergeben oder in keinem Zusammenhang stehen. Zum Beispiel könnte es heißen: “Der größte Planet in unserem Sonnensystem ist Jupiter. Jupiter ist auch der Name einer beliebten Erdnussbuttermarke”. Diese Art von Information ist nicht logisch schlüssig und kann den Leser verwirren, da sie irrelevante Details enthält, die in dem gegebenen Kontext weder notwendig noch korrekt sind.

2 Hauptgründe für die Halluzinationen der KI

Es könnte mehrere Gründe geben, die Sprachmodelle zu Halluzinationen verleiten. Einige der Hauptgründe sind:

  • Datenqualität: Sprachmodelle lernen aus einer großen Menge von Daten, die falsche oder widersprüchliche Informationen enthalten können. Eine geringe Datenqualität beeinträchtigt die Leistung des Modells und führt dazu, dass es falsche Antworten gibt. Da die Modelle nicht überprüfen können, ob die Informationen wahr sind, können sie manchmal falsche oder unzuverlässige Antworten geben.
  • Algorithmische Beschränkungen: Selbst wenn die zugrundeliegenden Daten zuverlässig sind, können KI-Modelle aufgrund inhärenter Einschränkungen in ihrer Funktionsweise ungenaue Informationen liefern. Da KI aus umfangreichen Datensätzen lernt, erwirbt sie Kenntnisse über verschiedene Aspekte, die für die Texterstellung entscheidend sind, darunter Kohärenz, Vielfalt, Kreativität, Neuartigkeit und Genauigkeit. Manchmal haben jedoch bestimmte Faktoren wie Kreativität und Neuartigkeit Vorrang, was dazu führt, dass die KI Informationen erfindet, die nicht der Wahrheit entsprechen.

Veraltete Informationen

Sprachmodelle wie ChatGPT werden auf älteren Datensätzen trainiert, was bedeutet, dass sie keinen Zugang zu den neuesten Informationen haben (siehe auch: Wer sind die Konkurrenten von ChatGPT?). Infolgedessen können die Antworten dieser Modelle manchmal falsch oder veraltet sein.

Ein Beispiel dafür, wie ChatGPT veraltete Informationen präsentieren kann
Auf die Frage “Wie viele Monde hat der Jupiter?” Die jüngste Entdeckung der NASA zeigt, dass der Jupiter zwischen 80 und 95 Monde hat. ChatGPT, das sich nur auf seine Daten bis 2021 stützt, sagt jedoch voraus, dass Jupiter 79 Monde hat, was diese neue Erkenntnis nicht widerspiegelt.

Dies zeigt, dass Sprachmodelle aufgrund von veraltetem Wissen ungenaue Informationen liefern können, was ihre Antworten weniger zuverlässig macht. Außerdem können Sprachmodelle Schwierigkeiten haben, neue Ideen oder Ereignisse zu verstehen, was ihre Antworten weiter beeinträchtigt.

Bei der Verwendung von Sprachmodellen zur schnellen Überprüfung von Fakten oder zur Beschaffung aktueller Informationen ist daher unbedingt zu bedenken, dass ihre Antworten möglicherweise nicht die neuesten Entwicklungen zu einem Thema widerspiegeln.

Einfluss des Kontexts

Sprachmodelle verwenden frühere Eingabeaufforderungen, um ihr Verständnis von Benutzeranfragen zu verbessern. Diese Funktion erweist sich als vorteilhaft für Aufgaben wie kontextbezogenes Lernen und schrittweises Lösen von Problemen in der Mathematik.

Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass diese Abhängigkeit vom Kontext gelegentlich zu unangemessenen Antworten führen kann, wenn die Anfrage von der vorherigen Unterhaltung abweicht.

Um genaue Antworten zu erhalten, ist es wichtig, die Konversation logisch und zusammenhängend zu halten.

Datenschutz und Datensicherheit

Sprachmodelle besitzen die Fähigkeit, die während der Interaktion ausgetauschten Informationen zu nutzen. Folglich birgt die Weitergabe persönlicher oder sensibler Informationen an diese Modelle Risiken für den Datenschutz und die Sicherheit in sich.

Es ist daher wichtig, bei der Verwendung dieser Modelle Vorsicht walten zu lassen und keine vertraulichen Informationen weiterzugeben (siehe auch: Das ChatGPT-Dilemma: Vermitteln zwischen KI Fortschritt und Datenschutzgesetzen).

Die Quintessenz

Sprachmodelle wie ChatGPT haben das Potenzial, unsere Interaktion mit der Technologie völlig zu verändern. Es ist jedoch wichtig, sich der damit verbundenen Risiken bewusst zu sein. Diese Modelle sind anfällig für die Generierung falscher, widersprüchlicher und veralteter Informationen.

Es kann zu “Halluzinationen” kommen, die erfundene Details, sachlich falsche Aussagen, widersprüchliche Antworten oder unsinnige Antworten hervorbringen. Diese Probleme können durch Faktoren wie geringe Datenqualität und inhärente Beschränkungen der verwendeten Algorithmen entstehen.

Die Zuverlässigkeit von Sprachmodellen kann durch geringe Datenqualität, algorithmische Einschränkungen, veraltete Informationen und den Einfluss des Kontexts beeinträchtigt werden.

Darüber hinaus kann die Weitergabe persönlicher Informationen an diese Modelle die Privatsphäre und die Datensicherheit gefährden, so dass bei der Interaktion mit diesen Modellen Vorsicht geboten ist.

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Dr. Tehseen Zia

Dr. Tehseen Zia hat einen Doktortitel und mehr als 10 Jahre Forschungserfahrung auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) nach seiner Promotion. Er ist Assistenzprofessor und leitet die KI-Forschung an der Comsats University Islamabad und ist Mitbegründer des National Center of Artificial Intelligence Pakistan. In der Vergangenheit hat er als Forschungsberater für das von der Europäischen Union finanzierte KI-Projekt Dream4cars gearbeitet.