Falsche Antworten durch KI? So entstehen KI-Halluzinationen

Was sind Halluzinationen bei einer KI? 

Wenn KIs halluzinieren, geht es nicht um Fantasie – sondern um Inhalte, die erfunden sind, aber echt wirken. Das passiert vor allem bei Sprachmodellen wie ChatGPT: Sie erstellen Antworten, die sprachlich überzeugend klingen, faktisch aber nicht korrekt sind.

Der Grund: Solche Modelle funktionieren rein statistisch. Sie berechnen, welches Wort wahrscheinlich als Nächstes kommt – ohne zu prüfen, ob die Aussage tatsächlich zutrifft. Deshalb können Antworten entstehen, die sprachlich überzeugen, inhaltlich aber danebenliegen. Ein bekanntes Beispiel: Auf die Frage nach der Hauptstadt Australiens nennt die KI “Sydney“. Das klingt richtig, stimmt aber nicht. Korrekt wäre Canberra.

Und es bleibt nicht nur bei Text. Auch KI-generierte Bilder können halluzinieren, wie etwa ein Elefant mit sechs Beinen oder eine Uhr mit zu vielen Zeigern. Sieht auf den ersten Blick richtig aus, ist aber schlicht fehlerhaft.

Problematisch sind Halluzinationen vor allem dann, wenn KI als Informationsquelle genutzt wird – sei es im Kundenservice, in der Forschung, im Studium oder im Alltag. Denn KI-Halluzinationen wirken oft sehr überzeugend und genau das macht sie so tückisch.

Ursachen von KI-Halluzinationen

Aber warum halluzinieren KI-Modelle überhaupt? Die Gründe für KI-Halluzinationen sind vielschichtig. Sie können durch ein Zusammenspiel aus Trainingsdaten, Modellarchitektur und der Art und Weise, wie Inhalte erzeugt werden entstehen:

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Ein wesentlicher Grund liegt in den Daten, mit denen ein Modell trainiert wird. Sind sie fehlerhaft, veraltet oder unvollständig, spiegelt sich das auch in den Antworten der KI wider. Fehlt etwa aktuelles Wissen oder spezielles Fachwissen zu bestimmten Themen, kann das zu falschen Aussagen führen.

Beispiel: Angenommen, eine KI wurde mit Texten trainiert, die Informationen aus den 90er-Jahren enthalten, aber keine neueren Daten berücksichtigt. Wenn man sie nach aktuellen Trends fragt, könnte sie falsche oder veraltete Informationen liefern, wie etwa eine Antwort, die sich auf damals beliebte Musikgruppen bezieht, aber nicht auf die aktuellen Charts.

Ein weiteres Problem sind verzerrte Trainingsdaten – etwa, wenn ein Modell überwiegend Inhalte aus bestimmten geografischen Regionen nutzt. Dann werden kulturelle Themen möglicherweise einseitig dargestellt oder bestimmte Sichtweisen überbetont, was bei Nutzern den Eindruck einer fundierten Aussage erweckt, obwohl diese so nicht allgemeingültig ist.

Beispiel: Fragt ein Nutzer nach einer Tradition in Asien, kann ein KI-Modell irrtümlich eine Praxis aus einem anderen Kulturkreis als typisch darstellen – eine scheinbar plausible, aber faktisch falsche Aussage.

Daneben spielen auch die Methoden eine Rolle, mit denen das Modell trainiert und weiterentwickelt wird. Manche Modelle verallgemeinern zu stark, andere wiederum übernehmen zu viel aus den Trainingsdaten – beides kann zu fehlerhaften Ergebnissen führen. Technische Schwächen in der Architektur, wie etwa ein zu starker Fokus auf einzelne Wörter statt auf den Gesamtzusammenhang, verstärken diesen Effekt.

Beispiel: Ein Nutzer fragt: “Was sind die besten Tipps für den Anbau von Tomaten im Gewächshaus?“ Die KI antwortet: “Tomaten sollten bei direkter Sonneneinstrahlung gepflanzt werden.“ Diese Antwort ist eine Verallgemeinerung, die den spezifischen Kontext des Gewächshauses ignoriert, wo zu viel direkte Sonneneinstrahlung schädlich sein kann.

Außerdem streben Sprachmodelle, wie bereits erwähnt, nicht nach Wahrheit, sondern nach sprachlich plausiblen Antworten. Sie bewerten nicht, ob etwas richtig oder falsch ist. Sie berechnen lediglich, welches Wort oder welche Information am wahrscheinlichsten als nächstes kommt, basierend auf den Mustern in den Trainingsdaten. Das macht sie besonders anfällig für Inhalte, die zwar gut klingen, aber sachlich nicht korrekt sind – wie zum Beispiel die Antwort, dass Sydney die Hauptstadt Australiens ist.

Ein weiteres Beispiel: Ein Student lässt sich von der KI einen akademischen Text erstellen – inklusive Quellen. Die KI nennt daraufhin mehrere Titel mit Autor, Verlag und Jahr. Doch bei genauer Überprüfung zeigt sich: Die Quellen sind frei erfunden. Obwohl sie seriös klingen, existieren sie nicht. Solche Halluzinationen treten besonders häufig bei wissenschaftlichen Anfragen auf und können gravierende Folgen haben, wenn sie ungeprüft übernommen werden.

Auch die Art der Eingabe kann eine Rolle spielen. Wenn Fragen des Nutzers ungenau, mehrdeutig oder widersprüchlich formuliert sind, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die Antwort auch ungenau oder komplett falsch ist. 

Beispiel: Ein Nutzer fragt: “Wie lange dauert es, ein Haus zu bauen?“ Die Antwort könnte sehr unterschiedlich ausfallen, da die Frage zu vage ist. Je nach den spezifischen Umständen – wie Größe, Lage und verwendete Baumaterialien – könnte die tatsächliche Bauzeit stark variieren. Das Modell gibt möglicherweise eine Standardantwort wie “ein bis zwei Jahre“ ohne diese Variablen zu berücksichtigen.

Letztlich bleibt ein weiterer Punkt: Viele Sprachmodelle sind gewissermaßen Black Boxes. Selbst Entwickler können oft nicht genau nachvollziehen, warum eine bestimmte Aussage auf eine bestimmte Weise zustande kommt. Das macht es schwierig, Fehlerquellen gezielt zu identifizieren und ist einer der Gründe, warum Halluzinationen nach wie vor eine große Herausforderung darstellen. Diese Intransparenz erschwert nicht nur die Fehlersuche, sondern stellt auch ein Risiko für eine verantwortliche KI-Nutzung dar.

Warum KI-Halluzinationen trotz Fortschritt bleiben

Trotz regelmäßiger Updates und technischer Weiterentwicklungen bleibt das Halluzinationsproblem bestehen – in manchen Fällen hat es sich sogar verschärft. Denn mit jeder neuen Modellgeneration steigen nicht nur die Fähigkeiten, sondern auch die Komplexität der Systeme. Dadurch wird es schwieriger nachzuvollziehen, wie bestimmte Aussagen zustande kommen. In der Forschung ist inzwischen vom sogenannten Rebound-Effekt die Rede: Je besser ein Modell mit komplexer Sprache umgehen kann, desto glaubwürdiger – und damit auch riskanter – wirken seine Fehler.

Interne Tests von OpenAI belegen diese Entwicklung: Ausgerechnet die neueren Versionen von ChatGPT halluzinieren häufiger als frühere Modelle. So gibt das Modell GPT-o3 bei Fragen zu bekannten Personen in etwa jedem dritten Fall eine falsche Antwort – mehr als doppelt so oft wie sein Vorgänger. Noch deutlicher zeigt sich das Problem beim kleineren Modell o4-mini, das bei allgemeinen Wissensfragen in einzelnen Tests auf Fehlerraten von bis zu 80 Prozent kommt.

Ein weiterer Faktor liegt in den Trainingsdaten: Ihr Umfang wächst rasant, doch die Qualität hält damit nicht immer Schritt. Fehlerhafte Inhalte können sich wiederholen oder aus zweifelhaften Quellen stammen. Das erhöht die Gefahr, dass Sprachmodelle fehlerhafte Muster übernehmen oder Fakten falsch gewichten. Besonders heikel wird das, wenn KIs in sensiblen Bereichen wie Bildung, Wissenschaft, Justiz oder Medizin eingesetzt werden. So kam es bereits vor, dass eine KI eine nicht existierende Chemikalie als potenzielles Arzneimittel empfahl oder fiktive Gerichtsentscheidungen samt Aktenzeichen und Argumentation erfand.

Auch das sogenannte Finetuning – die nachträgliche Anpassung eines Modells – bietet bislang keine Garantie. Oft wirken die Korrekturen nur an der Oberfläche, während grundlegende Fehlerstrukturen im System bestehen bleiben. 

All das zeigt: Technischer Fortschritt allein genügt nicht, um Halluzinationen verlässlich auszuschließen.

Risiken von KI-Halluzinationen 

KI-Halluzinationen mögen vielleicht auf den ersten Blick wie ein technisches Problem wirken, aber sie können ernsthafte Auswirkungen haben:

Fehlinformationen verbreiten sich schnell

KI-generierte Falschinformationen verbreiten sich rasant – besonders, weil sie oft so glaubwürdig formuliert sind, dass viele sie für korrekt halten und bedenkenlos weitergeben. In Kombination mit der Dynamik von Social Media und digitalen Plattformen entsteht eine gefährliche Beschleunigung der Verbreitung von Fehlinformationen.

Vertrauen in KI schwindet

Wird ein KI-System wiederholt als unzuverlässig erlebt, z. B. durch widersprüchliche oder offensichtlich falsche Aussagen, verlieren Nutzer das Vertrauen in die Technologie selbst. Besonders kritisch ist das bei Chatbots, die als erste Anlaufstelle im Kundenservice dienen. Wer hier schlechte Erfahrungen macht, kehrt dem Kanal (und manchmal auch dem Unternehmen) den Rücken zu. Um dem entgegenzuwirken, müssen KI-Systeme verlässlich, konsistent und nachvollziehbar kommunizieren.

Echte Konsequenzen für den Alltag

Falsche Antworten einer KI bleiben auch im realen Leben nicht Folgenlos. Im Gesundheitswesen könnte eine KI etwa eine gutartige Hautveränderung fälschlich als gefährlich einstufen, wenn sie sich auf unzuverlässige Informationen stützt. Das kann zu unnötigen Untersuchungen führen und Patienten verunsichern. Auch im Finanzsektor könnten halluzinierte Daten oder Zusammenhänge zu falschen Kreditbewertungen führen – mit potenziell gravierenden Folgen für Betroffene oder Unternehmen.

Wahr von Unwahr zu unterscheiden wird schwieriger

KI-generierte Inhalte wirken oft so realistisch, dass es schwierig wird, sie von echten Informationen zu unterscheiden – vor allem für diejenigen, die sich nicht in einem bestimmten Fachgebiet auskennen. Ein einfaches Beispiel: Eine KI könnte fälschlicherweise behaupten, ein berühmtes historisches Ereignis habe an einem anderen Ort stattgefunden. Viele würden es glauben, weil die Antwort so überzeugend klingt. Diese Problematik verstärkt sich, wenn nicht nur Text, sondern auch Bild und Video zum Einsatz kommen und so die Unterscheidung von Realität und Fälschung noch schwieriger machen.

Ethische und rechtliche Fragen

KI-Halluzinationen führen auch zu Problemen, die über die Technologie hinausgehen. Wenn eine KI beispielsweise voreingenommene oder diskriminierende Antworten liefert, stellt das nicht nur ein technisches, sondern auch ein gesellschaftliches Problem dar. Zusätzlich entstehen rechtliche Fragen zur Haftung, wenn eine KI fehlerhafte Ratschläge gibt, die zu Schaden führen. Wer trägt die Verantwortung, wenn eine KI falsche medizinische Diagnosen stellt oder eine gefährliche Empfehlung gibt?

Risiken für den Ruf von Unternehmen

Unternehmen, die KI im Kundenservice einsetzen, riskieren Reputationsschäden, wenn fehlerhafte Informationen nach außen dringen – etwa durch einen Chatbot, der falsche Aussagen zu Preisen, Verfügbarkeiten oder Geschäftsbedingungen macht. Solche Fehler können schnell öffentlich werden, etwa in sozialen Medien oder über Bewertungen und damit dem Markenimage erheblich schaden. Deshalb ist nicht nur Prävention entscheidend, sondern auch eine transparente Kommunikation im Umgang mit Fehlern, um das Vertrauen langfristig zu erhalten.

→ Wie typische Chatbot-Fehler aussehen – und sich vermeiden lassen – zeigt der Artikel: "Die 6 größten Chatbot-Fails und Tipps, wie man sie vermeidet”. 

Lösungsansätze: Halluzinationen bei KI verhindern

Auch wenn sich Halluzinationen bei KI-Modellen derzeit nicht komplett vermeiden lassen, gibt es viele Möglichkeiten, um sie zumindest zu reduzieren. Dabei kommt es sowohl auf die Entwickler als auch auf die Nutzer an:

6 Mechanismen, die Halluzinationen reduzieren

1. Mit hochwertigen Daten trainieren

Je besser und vielfältiger das Datenmaterial, desto präziser wird das Modell. Fehlerhafte, verzerrte oder doppelte Daten sollten gezielt gemieden werden.

2. Modellarchitektur verbessern

Moderne Techniken wie Thinking in Steps (Schrittweises Denken) und gezieltes menschliches Feedback helfen dabei, die Antworten des Modells strukturierter, nachvollziehbarer und genauer zu gestalten. Dadurch können Fehler und Halluzinationen reduziert werden.

3. Themen und Einsatzgebiet eingrenzen

Damit die KI nur fundierte Antworten gibt und Spekulationen vermeidet, sollte klar definiert sein, für welche Themenbereiche sie zuständig ist. Durch gezielte Filter und Begrenzungen kann verhindert werden, dass die KI auf unsichere oder irrelevante Fragen reagiert. So lassen sich Halluzinationen effektiv vorbeugen.

4. Gründlich testen – vor und nach dem Go-live

Bevor ein KI-Modell live geht, sollte es gründlich getestet werden – am besten nicht nur einmal, sondern regelmäßig. So lassen sich Fehler früh erkennen und verbessern. Dabei helfen Tools wie SimpleQA, die gezielt Fragen und Antworten prüfen und die Qualität des Modells bewerten. Und manchmal hilft auch der Blick von außen: Externe Checks bringen oft nochmal ganz neue Erkenntnisse.

5. Fehler gezielt analysieren

In der Forschung wird aktuell intensiv daran gearbeitet, die “inneren Abläufe“ von Sprachmodellen besser zu verstehen – also ein Stück weit in die bereits erwähnte Black Box hineinzuschauen. Denn bislang ist oft unklar, wie genau ein Modell zu einer bestimmten Antwort kommt. Ziel ist es, diesen Prozess transparenter zu machen und gezielt korrigierend einzugreifen, wenn Fehler passieren.

6. Schutzmechanismen einbauen

Technische Schutzmechanismen wie sogenannte Guardrails überwachen KI-Ausgaben in Echtzeit. Sie erkennen mögliche Halluzinationen oder unplausible Antworten frühzeitig und lenken die Antworten gezielt in die richtigen Bahnen. Diese reaktiven Tools wirken als Kontrollinstanz, die das Modell während des Betriebs begleitet und Fehlverhalten direkt korrigiert oder unterbindet.

6 konkrete Tipps was Nutzer tun können:

1. Antworten hinterfragen

KI denkt nicht wie ein Mensch. Deshalb lohnt es sich, mit gesundem Menschenverstand an KI-generierte Antworten ranzugehen und Ergebnisse immer zu hinterfragen.

2. Fakten checken

Gerade bei sensiblen Themen gilt: Lieber einmal mehr absichern und am besten mit vertrauenswürdigen Quellen gegenprüfen.

3. Klar fragen

Je klarer die Frage, desto klarer die Antwort. Eindeutige Prompts – am besten mit Beispielen oder Zusatzinfos – helfen der KI, besser zu reagieren.

4. In Schritten denken

Chain-of-Thought-Prompts führen die KI Schritt für Schritt zur Antwort – und sorgen für mehr Struktur im Ergebnis.

5. Einstellungen nutzen

Wer Zugriff auf Parameter hat, kann z. B. die Zufälligkeit (Temperatur) senken und so die Qualität der Antwort gezielt beeinflussen.

6. Feedback geben

Ob Like oder Korrektur: Jede Rückmeldung hilft, die Systeme besser zu machen. Viele Modelle lernen direkt daraus.

Wichtig ist zu verstehen, dass der Mensch in der Verantwortung bleibt. Egal wie gut ein System ist, eine letzte Prüfung durch den Menschen ist sinnvoll und notwendig.

Und so macht’s moinAI

moinAI setzt gezielt verschiedene Maßnahmen ein, um KI-Halluzinationen zu vermeiden und verlässliche Antworten im Kundendialog zu gewährleisten. Im Mittelpunkt steht dabei das sogenannte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Verfahren. Dieses kombiniert die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle mit einer geprüften Knowledge Base – einem zentral gepflegten Wissensarchiv, das ausschließlich unternehmensrelevante Inhalte enthält.

Statt frei zu halluzinieren greift der KI-Chatbot gezielt auf diese Knowledge Base zu. So liefert er kontextbezogene und präzise Antworten – auch bei komplexen Anfragen. Das “Weltwissen”, das man beispielsweise von ChatGPT kennt, fließt hier also nicht in die Antworten ein, die der Chatbot oder AI-Agents geben.

Ein weiteres Sicherheitsnetz ist das integrierte Wissensprüfsystem: Wenn zu einer Frage keine gesicherten Informationen vorliegen, kommuniziert der Chatbot das offen anstatt zu spekulieren.

Zusätzlich schützen technische Guardrails – also Sicherheitsmechanismen – davor, dass der Chatbot überhaupt erst außerhalb definierter Grenzen antwortet oder unzuverlässige Inhalte erzeugt.

Durch diese Kombination bleibt die Kundenkommunikation mit moinAI verlässlich und schafft Vertrauen in KI-gestützte Dialoge.

Fazit: KI – nicht jeder Satz ein Treffer

KI ist leistungsfähig und beeindruckend – aber nicht unfehlbar. Und Halluzinationen sind ein Symptom dieser Grenzen: scheinbar plausible Aussagen, die bei genauerem Hinsehen ins Leere laufen. Besonders dort, wo Verlässlichkeit entscheidend ist, wird das zur Herausforderung. 

Doch es gibt Lösungen. Technische Fortschritte wie RAG, Guardrails oder geprüfte Wissensquellen zeigen: Mit klarem Konzept und Verantwortung auf allen Seiten lässt sich das Risiko reduzieren. So wird der Einsatz von KI immer sicherer und zuverlässiger.

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