Warum geben Konversations-KIs manchmal falsche Antworten oder erledigen Aufgaben nicht korrekt?
Text aus der Pitch Avatar Team, um „Missverständnisse“ bei der Arbeit mit künstlicher Intelligenz zu vermeiden.
Jeder, der mit Konversations-KI interagiert, hat wahrscheinlich schon erlebt, dass diese der Aufgabe bei weitem nicht immer gewachsen ist. Manchmal liefert sie unvollständige Antworten, kann bestimmte Informationen nicht abrufen oder produziert stilistisch ungeschickte Antworten mit umständlicher Formulierung, logischen Inkonsistenzen und sich wiederholenden Elementen. Ein erhebliches Problem sind „Maschinenhalluzinationen“, bei denen die KI absichtlich falsche Informationen generiert, darunter fiktive Namen, Werke, Zitate und Referenzen.
Warum passiert das? Der Übersichtlichkeit halber wollen wir die Hauptgründe für Fehler bei Konversations-KI-Interaktionen in Form einer Liste skizzieren:
- Einschränkungen im Zusammenhang mit den Trainingsdaten. Künstliche Intelligenz lernt aus riesigen Datensätzen, aber es fehlt ihr an menschlichem Verständnis. Sie lernt, die Arten von Beziehungen und Strukturen zu reproduzieren, die sie in den erhaltenen Informationen sieht. Daraus versucht sie vorherzusagen, welchen Wörtern oder Phrasen am wahrscheinlichsten andere folgen werden. So groß die Datenmenge auch ist, die zum Trainieren von Dialog-KI verwendet wird, sie weist immer noch erhebliche Lücken auf. Es ist theoretisch unmöglich, dass KI umfassendes Wissen über alles auf der Welt hat, da die „Datenbank“ der Menschheit zu schnell wächst.
- Fehlende Möglichkeit zur Faktenüberprüfung. KI ist nicht in der Lage, Fakten kritisch zu analysieren oder Informationen zu überprüfen, wie es Menschen tun. Sie generiert Antworten auf der Grundlage der Daten, mit denen sie trainiert wurde. Das bedeutet, dass KI Fehler reproduzieren kann, wenn die Trainingsdaten Ungenauigkeiten enthalten. Darüber hinaus können widersprüchliche Informationen in den Daten zu inkonsistenten Antworten führen. Um diese Probleme zu beheben, muss Konversations-KI normalerweise mit aktualisierten und korrigierten Daten neu trainiert werden.
- Einschränkungen bestimmter KI-Modelle. Nahezu jede Konversations-KI hat inhärente Grenzen ihrer Fähigkeiten. Das häufigste Beispiel ist, dass sie nur aus Daten lernt, die bis zu einem bestimmten Zeitpunkt verfügbar sind, und nicht in der Lage ist, in Echtzeit zu lernen oder sich anzupassen.
- Die Komplexität der natürlichen Sprache. Natürliche Sprache ist ein unglaublich komplexes System, das kaum dazu geeignet ist, die absolute Wahrheit widerzuspiegeln. Zu viel hängt vom Kontext des Gesprächs und der Weltanschauung der Gesprächspartner ab. Die Vielschichtigkeit und ständige Weiterentwicklung der menschlichen Sprache stellt eine erhebliche Herausforderung für die KI dar. Viele Nuancen, die nur in einem bestimmten Kontext verstanden werden können, führen oft zur Generierung fehlerhafter Informationen. Aufgrund der Mehrdeutigkeit natürlicher Sprache kann die KI die Anfrage eines Benutzers falsch interpretieren. Dies ist ein guter Zeitpunkt, um einen der häufigsten Tipps für die Kommunikation mit Konversations-KI zu wiederholen: Halten Sie Aufgaben so kurz und eindeutig wie möglich und vermeiden Sie Umgangssprache, Mehrdeutigkeiten und Subtext.
- Fehlende Weltanschauung. Anders als Menschen fehlt der KI ein gemeinsames Verständnis der Welt, das durch Erziehung, gesellschaftliche Kultur und persönliche Erfahrung geprägt ist. Daher kann sich die KI bei der Generierung von Antworten nicht auf ein kohärentes Weltbild verlassen. Dies führt häufig zu themenfremden oder irrelevanten Informationen, insbesondere bei Antworten auf breit angelegte oder allgemeine Anfragen.
- Wunsch, Wissenslücken zu schließen („Maschinenwahn“). Einer der Hauptgründe für sogenannte „Maschinenhalluzinationen“ besteht darin, dass eine Dialog-KI, wenn sie eine Benutzerabfrage erhält, versucht, auf der Grundlage ihres Lernprozesses eine Antwort zu generieren, die dieser Abfrage am wahrscheinlichsten entspricht. Wenn die KI auf einen Mangel an Informationen stößt, um eine vollständige Antwort zu generieren, kann sie versuchen, die Lücke auf der Grundlage dessen, was sie in den Daten gesehen hat, zu „füllen“. Dies kann dazu führen, dass Informationen generiert werden, die eine Art Annahme darstellen. Sie erscheinen plausibel, sind aber tatsächlich fiktiv. Leider verfügt die moderne KI im Gegensatz zum Menschen noch nicht über die Fähigkeit, ihre Annahmen auf der Grundlage persönlicher Erfahrungen, Intuition oder kontextuellen Verständnisses zu testen.
Wir hoffen, dass diese Informationen Ihnen dabei helfen, KI-basierte Tools wie unseren Online-Inhaltsassistenten effektiver zu nutzen. Pitch Avatar.
Wir wünschen Ihnen viel Glück, Erfolg und hohe Gewinne!
