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

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.

W?hrend sie unsere Interaktion mit der Technologie ver?ndern, ist es wichtig, daran zu denken, dass die Informationen, die sie liefern, manchmal gef?lscht, widersprüchlich oder veraltet sein k?nnen. 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 k?nnen.

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 W?rter und Phrasen zusammenpassen, um sinnvolle S?tze zu bilden und Informationen effektiv zu vermitteln.

Das Training erfolgt in der Regel so, dass das Modell das n?chste Wort vorhersagen kann. Nach dem Training nutzt das Modell die erlernten F?higkeiten, um aus einigen wenigen Anfangsw?rtern, den so genannten Prompts, Text zu erstellen.

Wenn Sie ChatGPT z. B. einen unvollst?ndigen 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 enth?lt, k?nnen 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 Ph?nomen, dass das Modell mit Sicherheit falsche Vorhersagen macht. Es ist vergleichbar mit dem Ph?nomen, 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 k?nnen in einer Vielzahl von Formen auftreten, darunter:

• F?lschung: In diesem Szenario erzeugt das Modell einfach falsche Informationen. Wenn Sie es zum Beispiel nach historischen Ereignissen wie dem Zweiten Weltkrieg fragen, k?nnte es Ihnen Antworten mit erfundenen Details oder Ereignissen geben, die nie wirklich stattgefunden haben. Es k?nnte nicht existierende Schlachten oder Personen erw?hnen.
• 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, k?nnte das Modell eine Antwort geben, die den etablierten wissenschaftlichen Erkenntnissen widerspricht. Anstatt zu sagen, dass die Erde um die Sonne kreist, k?nnte das Modell f?lschlicherweise 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 k?nnte das Sprachmodell beispielsweise behaupten, dass “Sprachmodelle historische Ereignisse sehr genau beschreiben”, sp?ter 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 enth?lt der generierte Inhalt Dinge, die keinen Sinn ergeben oder in keinem Zusammenhang stehen. Zum Beispiel k?nnte es hei?en: “Der gr??te 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 enth?lt, die in dem gegebenen Kontext weder notwendig noch korrekt sind.

2 Hauptgründe für die Halluzinationen der KI

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

• Datenqualit?t: Sprachmodelle lernen aus einer gro?en Menge von Daten, die falsche oder widersprüchliche Informationen enthalten k?nnen. Eine geringe Datenqualit?t beeintr?chtigt die Leistung des Modells und führt dazu, dass es falsche Antworten gibt. Da die Modelle nicht überprüfen k?nnen, ob die Informationen wahr sind, k?nnen sie manchmal falsche oder unzuverl?ssige Antworten geben.
• Algorithmische Beschr?nkungen: Selbst wenn die zugrundeliegenden Daten zuverl?ssig sind, k?nnen KI-Modelle aufgrund inh?renter Einschr?nkungen in ihrer Funktionsweise ungenaue Informationen liefern. Da KI aus umfangreichen Datens?tzen lernt, erwirbt sie Kenntnisse über verschiedene Aspekte, die für die Texterstellung entscheidend sind, darunter Koh?renz, Vielfalt, Kreativit?t, Neuartigkeit und Genauigkeit. Manchmal haben jedoch bestimmte Faktoren wie Kreativit?t und Neuartigkeit Vorrang, was dazu führt, dass die KI Informationen erfindet, die nicht der Wahrheit entsprechen.

Veraltete Informationen

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

Dies zeigt, dass Sprachmodelle aufgrund von veraltetem Wissen ungenaue Informationen liefern k?nnen, was ihre Antworten weniger zuverl?ssig macht. Au?erdem k?nnen Sprachmodelle Schwierigkeiten haben, neue Ideen oder Ereignisse zu verstehen, was ihre Antworten weiter beeintr?chtigt.

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

Einfluss des Kontexts

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

Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass diese Abh?ngigkeit 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 zusammenh?ngend zu halten.

Datenschutz und Datensicherheit

Sprachmodelle besitzen die F?higkeit, die w?hrend der Interaktion ausgetauschten Informationen zu nutzen. Folglich birgt die Weitergabe pers?nlicher 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 v?llig zu ver?ndern. Es ist jedoch wichtig, sich der damit verbundenen Risiken bewusst zu sein. Diese Modelle sind anf?llig 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 k?nnen durch Faktoren wie geringe Datenqualit?t und inh?rente Beschr?nkungen der verwendeten Algorithmen entstehen.

Die Zuverl?ssigkeit von Sprachmodellen kann durch geringe Datenqualit?t, algorithmische Einschr?nkungen, veraltete Informationen und den Einfluss des Kontexts beeintr?chtigt werden.

Darüber hinaus kann die Weitergabe pers?nlicher Informationen an diese Modelle die Privatsph?re und die Datensicherheit gef?hrden, so dass bei der Interaktion mit diesen Modellen Vorsicht geboten ist.