KI & Automatisierung

Halluzination (KI)

Von einer Halluzination spricht man, wenn ein Sprachmodell etwas erfindet und es wie eine Tatsache darstellt — eine Quelle, eine Zahl, einen Paragrafen. Der Text bleibt dabei sprachlich einwandfrei, was die Erkennung erschwert.

Redaktionell geprüft von Alexander SeidlertwentyonepixelsStand:

Warum es kein Fehler im engeren Sinn ist

Weil das Modell nicht nachschlägt, sondern die wahrscheinlichste Fortsetzung erzeugt. Eine plausibel klingende Aktenzeichennummer ist genau das, was es leisten soll — nur ist Plausibilität eben nicht Richtigkeit.

Daraus folgt: Man kann Halluzinationen nicht wegtrainieren, man kann sie nur eindämmen. Wer das anders verspricht, verkauft etwas, das die Technik nicht hergibt.

Woran Sie eine erfundene Angabe erkennen

An der Genauigkeit ohne Quelle. Erfundene Angaben sind typischerweise besonders konkret — eine Paragrafennummer, ein Datum, ein Name — und lassen sich in Sekunden prüfen. Genau das unterbleibt meist, weil die Antwort souverän wirkt.

Eine brauchbare Gegenprobe: dieselbe Frage in einer zweiten Sitzung neu stellen. Weichen die konkreten Angaben ab, war mindestens eine erfunden.

Was in der Praxis hilft

Das Modell an Quellen binden: Es antwortet ausschließlich aus bereitgestellten Dokumenten und gibt die Fundstelle an. Damit wird jede Behauptung nachprüfbar, ohne den Text selbst kontrollieren zu müssen.

Und die Erlaubnis, nichts zu wissen. Ein Assistent, der „dazu finde ich nichts" sagen darf, erfindet seltener — ohne diese Erlaubnis ist Erfinden die einzige Möglichkeit, die Antwortpflicht zu erfüllen. Ganz verschwindet das Problem dadurch nicht: Wo eine falsche Auskunft Folgen hat, bleibt die Zuständigkeit bei einem Menschen, und das ist keine Übergangslösung, sondern der dauerhafte Zuschnitt.

Rechtsgrundlagen

Häufige Fragen zu Halluzination (KI)

Keine bezifferte. Das Wort Halluzination kommt in der Verordnung (EU) 2024/1689 über künstliche Intelligenz nicht vor; Artikel 15 verlangt allein für Hochrisiko-Systeme ein angemessenes Maß an Genauigkeit und die Angabe der Genauigkeitsmetriken in der Betriebsanleitung. Absatz 2 überträgt die Entwicklung der Messverfahren erst noch der Kommission. Ein Auskunftsassistent auf einer Firmenwebsite ist regelmäßig kein Hochrisiko-System – für ihn gilt keine gesetzliche Genauigkeitsschwelle, sondern nur das, was der Betreiber selbst zusagt.

59 Antworten, wenn eine Fehlerquote von fünf Prozent mit 95 Prozent Sicherheit auffallen soll. Eine Halluzination tritt nicht bei jedem Durchlauf auf; geprüft wird deshalb eine Quote und nicht eine einzelne Frage. Rechenweg: Bei fünf Prozent bleibt jede gezogene Antwort mit 95 Prozent Wahrscheinlichkeit unauffällig, 0,95 hoch 59 ergibt 4,9 Prozent. Bei zwanzig Antworten liegt die Entdeckungswahrscheinlichkeit erst bei 64 Prozent. Fünf Stichproben ohne Fund belegen nichts.

Erfundene Paketnamen. Ein Coding-Assistent empfiehlt eine Bibliothek, die es nicht gibt; ein Angreifer registriert den Namen und liefert darunter Schadcode aus. Die OWASP-Liste für LLM-Anwendungen führt diesen Weg seit der Fassung 2025 unter LLM09 Misinformation. Eine Untersuchung auf dem USENIX Security Symposium 2025 fand in 576.000 erzeugten Codebeispielen 205.474 verschiedene erfundene Paketnamen, bei quelloffenen Modellen betraf es 21,7 Prozent der Empfehlungen, bei kommerziellen mindestens 5,2 Prozent. Regel: Jeden unbekannten Paketnamen vor dem Einbinden im Verzeichnis nachschlagen.

Die Verantwortung trägt, wer das Dokument einreicht. Das US-Bundesbezirksgericht für den Südlichen Distrikt von New York verhängte am 22. Juni 2023 im Verfahren 22-cv-1461 eine Sanktion von 5.000 US-Dollar, zahlbar binnen 14 Tagen, weil ein Schriftsatz nicht existierende Gerichtsentscheidungen samt wörtlichen Zitaten enthielt. Der Beschluss hält fest, am Einsatz eines KI-Werkzeugs sei nichts von sich aus zu beanstanden – beanstandet wurde die ungeprüfte Einreichung.

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