KI-Halluzinationen sind Fehler, bei denen LLMs oder andere Modelle falsche Informationen erzeugen und diese als wahr darstellen. Damit KI in Unternehmen zuverlässig genutzt werden kann, müssen Sie wissen, woher KI-Halluzinationen kommen – und wie sie sich verhindern lassen.
Unternehmen können KI-Modelle nur dann für geschäftskritische Zwecke einsetzen, wenn sie sich auf die Genauigkeit und Vorhersagbarkeit der Ergebnisse verlassen können. Wenn ein KI-Tool falsche Inhalte generiert, diese jedoch überzeugend als korrekt darstellt, kann dies Prozesse stören, Benutzer in die Irre führen und neue betriebliche Risiken mit sich bringen.
Halluzinationen zählen zu dein sichtbarsten und meistdiskutierten Herausforderungen bei der Nutzung moderner KI-Systeme. Sie können aus verschiedenen Gründen auftreten: Unvollständige Trainingsdaten, unklare oder mehrdeutige Prompts, Schwächen in den Abfragesystemen oder Diskrepanzen zwischen dem unternehmensspezifischen Fachwissen und dem allgemeingültigen Modellverhalten.
Die gute Nachricht ist, dass man Halluzinationen in den Griff bekommen kann. Dies erfordert jedoch klare Strategien, Governance und Technologiekontrollen, die fehlerhafte Ergebnisse reduzieren und die Zuverlässigkeit der KI erhöhen. Mit dem richtigen Verständnis und den richtigen Tools können diese Fehler erkannt, reduziert und unter Kontrolle gebracht werden.
Was ist eine KI-Halluzination? Definition und Merkmale
KI-Halluzinationen sind nicht mit menschlichen Halluzinationen vergleichbar; es handelt sich nicht um Sinneswahrnehmungen oder psychologische Ereignisse. Vielmehr sind sie eine Folge der Funktionsweise von LLMs. Ein LLM verarbeitet eine Eingabe und nutzt seine umfangreichen Trainingsdaten, um die wahrscheinlichste Antwort auf diese Eingabe vorherzusagen. Es "weiß" nichts im eigentlichen Sinne. Ein LLM kann lediglich eine bestmögliche Schätzung auf Basis der Trainingsdaten liefern.
Für viele Arten von Eingaben ist diese Schätzung ausreichend. Fragt man ein LLM beispielsweise nach der Hauptstadt von Frankreich, wird die Antwort "Paris" in den Trainingsdaten so stark gewichtet sein, dass mit hoher Sicherheit das richtige Ergebnis geliefert wird.
Häufig erwarten wir von generativen KI‑Tools jedoch, dass sie komplexe Fragen beantworten oder Probleme lösen, für die keine eindeutigen oder bereits klar in den Trainingsdaten hinterlegten Antworten existieren. In diesen Fällen ist die beste Schätzung möglicherweise unzutreffend. So kann ein LLM in einer juristischen Stellungnahme erfundene Gerichtsurteile zitieren oder in einem Behördenbericht auf nicht existente Studien verweisen. Diese fehlerhaften Ausgaben bezeichnen wir als Halluzinationen. Ist die Eingabe zudem unklar formuliert oder fehlt wesentlicher Kontext, erhöht sich die Wahrscheinlichkeit solcher Halluzinationen zusätzlich.
Ein besonderes Problem von KI‑Halluzinationen ist, dass sie häufig sinnvoll erscheinen und autoritativ formuliert sind. KI-Tools wissen nicht, dass sie halluzinieren – wenn sie es wüssten, würden sie es gar nicht erst tun. Anders als Menschen relativieren sie ihre Aussagen nicht, wenn sie unsicher sind, und sie geben nur sehr selten an, eine Antwort nicht zu kennen. Wenn jede Aussage eines LLMs im Nachhinein überprüft werden muss, eignet sich das Modell kaum noch als Produktivitäts‑ oder Effizienzwerkzeug.
Halluzinationen haben sich zu der zentralen Herausforderung im Hinblick auf die Zuverlässigkeit von KI entwickelt. Mit der zunehmenden Nutzung von KI in Unternehmen – etwa zur Entscheidungsunterstützung, zur Automatisierung von Workflows, für Compliance‑Aufgaben oder beim Kundenkontakt – wächst auch das Risiko, das von selbstbewusst vorgetragenen, aber falschen Ergebnissen ausgeht.
Beispiele für KI‑Halluzinationen
KI-Halluzinationen lassen sich in verschiedene Kategorien einteilen:
Faktische Fehler: Falsche Aussagen über reale Ereignisse, Personen oder Datenpunkte, die dennoch überzeugend und autoritativ wirken.
Erfundene Quellenangaben: Nicht existente Quellen, wissenschaftliche Arbeiten, rechtliche Präzedenzfälle oder URLs, die vom Modell frei erfunden werden.
Unmögliche Szenarien: Ausgaben, die logisch widersprüchliche oder physikalisch unmögliche Situationen beschreiben.
Visuelle Halluzinationen: Bildgenerierungstools erzeugen verzerrte Merkmale, unsinnige Objekte oder unrealistische Szenen.
Fehler bei der Audio-/Mediengenerierung: Synthetisch erzeugte Audio‑ oder Videoinhalte mit falschen Aussagen oder nicht passenden emotionalen Signalen.
Halluzinationen haben reale Auswirkungen auf das Geschäft, wenn sie nicht erkannt werden. So erstellte das Beratungsunternehmen Deloitte einen KI-gestützten Bericht für die australische Regierung, der zahlreiche erfundene akademische Quellen und fingierte Gerichtsurteile enthielt. In der Folge erstattete das Unternehmen einen Teil seines Honorars zurück. Gleichzeitig haben KI‑generierte Suchergebnisse kleinen Unternehmen geschadet, indem sie nicht existierende Rabatte oder angebliche Beschwerden über diese Firmen erfanden.
Im geschäftlichen Kontext können Halluzinationen zu betrieblichen Risiken, Compliance-Verstößen und finanziellen Verlusten führen:
KI-Agenten im Kundensupport geben unter Umständen falsche Kontoinformationen oder erfundene Richtlinien aus, was das Vertrauen schädigt und kostspielige Abhilfemaßnahmen erfordert. In einem der ersten KI-bezogenen Gerichtsverfahren wurde Air Canada beispielsweise für haftbar befunden, nachdem sein Chatbot einem Kunden eine nicht existierende Ermäßigung für Trauerfälle angeboten hatte.
Wissensmanagementsysteme könnten erfundene Quellen in interne Berichte übernehmen, was zu Fehlentscheidungen und Problemen bei Prüfungen führt.
Automatisierte Compliance- und Risikotools könnten nicht existierende Verstöße melden oder falsche Warnungen erzeugen, wodurch Workflows gestört und Organisationen verstärkter regulatorischer Aufmerksamkeit ausgesetzt werden.
Geschäftliche Auswirkungen und Risiken für Unternehmen
Es sollte inzwischen klar sein, dass KI-Halluzinationen unmittelbar zu geschäftlichen Risiken führen. In einem IBM-Schulungshandbuch aus dem Jahr 1979 heißt es treffend: "Ein Computer kann niemals zur Rechenschaft gezogen werden. Daher darf ein Computer niemals eine Managemententscheidung treffen." Wenn ein Modell also falsche Informationen erzeugt, trägt das Unternehmen, das das Modell einsetzt, die Konsequenzen – nicht das Modell selbst und auch nicht der Anbieter des Modells. Diese Konsequenzen zeigen sich auf mehreren Ebenen:
Reputationsschäden, wenn KI-gestützte Kanäle unter der Marke des Unternehmens falsche Antworten, anstößige Inhalte oder erfundene Fakten bereitstellen.
Operative Fehler, wenn Teams in Bereichen wie Prognosen, Bestandsmanagement oder der Reaktion auf Sicherheitsvorfälle auf der Basis falscher Empfehlungen handeln.
Compliance-Verstöße, wenn halluzinierte Inhalte in regulierten Prozessen auftreten – z. B. Offenlegungen, Berichten oder Kundenkommunikation – und im Widerspruch zu rechtlichen oder internen Vorgaben stehen.
Diese Risiken konzentrieren sich in der Regel auf Branchen, in denen Genauigkeit eng mit Sicherheit, finanziellen Auswirkungen oder rechtlichen Ergebnissen verbunden ist:
Gesundheitswesen: Ein KI-Assistent könnte eine falsche Dosierung vorschlagen oder eine Symptombeschreibung fehlinterpretieren, was zu Fehldiagnosen oder unangemessenen Empfehlungen für die Weiterbehandlung führt – mit potenziell katastrophalen Folgen.
Finanzdienstleistungen: Generative Systeme, die Vorschriften, Anlageprodukte oder Kundenrisiken zusammenfassen, können Fehlinformationen erzeugen, die zu Fehlberatungen, falschen Kreditentscheidungen oder irreführenden Angaben gegenüber Aufsichtsbehörden oder Investoren führen.
Rechts- und professionelle Dienstleistungen: Jüngste Fälle haben gezeigt, dass halluzinierte Zitate und erfundene Rechtsprechung gerichtliche Sanktionen, Streitigkeiten mit Mandanten und berufsrechtliche Maßnahmen auslösen können.
Auch das Vertrauen der Kunden steht auf dem Spiel. Wenn Kunden wiederholt falsche Antworten von einem markengebundenen Chatbot oder KI-Assistenten erhalten, beginnen sie, die Zuverlässigkeit des dahinter stehenden Unternehmens in Frage zu stellen. Wettbewerber, die abgesicherte und gut gesteuerte KI-Systeme einsetzen, können Zuverlässigkeit zu einem Differenzierungsmerkmal machen und ihre Dienste als sicherer und verlässlicher bei anspruchsvollen Anwendungsfällen positionieren.
Fortschrittliche Methoden zur Erkennung von Halluzinationen
Die Reduzierung von Halluzinationen beginnt mit der Erkennung. Unternehmen benötigen Möglichkeiten, frühzeitig festzustellen, wann ein KI‑System Inhalte erfindet – bevor diese Ausgaben Kunden, Aufsichtsbehörden oder Produktivumgebungen erreichen. Eine robuste Erkennungsstrategie kombiniert in der Regel mehrere technische Ansätze:
Konfidenz- und Kalibrierungsbewertung: Nutzen Sie vom Modell gemeldete Konfidenzwerte, Wahrscheinlichkeitsverteilungen über Token sowie Kalibrierungstechniken, um Antworten mit geringer Zuverlässigkeit oder internen Inkonsistenzen zu kennzeichnen. Bei Anwendungsfällen mit hohem Risiko können Antworten mit niedriger Konfidenz automatisch an eine Zweitprüfung oder eine menschliche Überprüfung weitergeleitet werden.
Kreuzvalidierung und Multi-Modell-Prüfungen: Vergleichen Sie Ausgaben mehrerer Modelle miteinander oder mit einer Abrufebene. Kann eine Antwort nicht durch abgerufene Dokumente gestützt werden oder sind sich unabhängige Modelle in zentralen Fakten uneinig, sollte die Antwort als verdächtig eingestuft und eine zusätzliche Validierung ausgelöst werden.
Erkennung von Anomalien bei Ausgaben und Verhalten: Wenden Sie Techniken zur Erkennung von Anomalien auf die Struktur und den Inhalt von KI-Ausgaben an, um ungewöhnliche Muster, abrupte Stilwechsel oder Abweichungen von vorherigen Antworten auf ähnliche Anfragen zu identifizieren. Dies kann mit Verhaltensanalysen kombiniert werden (z. B. plötzliche Änderungen darin, welche Daten ein Agent liest oder schreibt), um durch Halluzinationen ausgelöste Aktionen zu erkennen.
Human-in-the-Loop-Validierung und Expertenprüfung: In regulierten oder besonders wichtigen Workflows können Unternehmen einen Teil der KI-Ausgaben zur Genehmigung an Fachexperten weiterleiten. Menschliche Prüfer validieren die sachliche Richtigkeit, erkennen subtile Fehlinterpretationen und kennzeichnen Halluzinationen. Dieses Feedback kann anschließend Prompts, Retrieval‑Strategien und Richtlinien verfeinern und so einen geschlossenen Regelkreis schaffen, der die Fehlerquoten im Laufe der Zeit kontinuierlich senkt.
Automatisierte Faktenprüfung und Echtzeitüberwachung: Unternehmen können KI-Systeme mit Wissensgraphen, Suchindizes und einschlägigen Datenquellen verbinden. Wenn ein Modell eine Tatsache behauptet, fragt eine Ebene zur Überprüfung der Fakten diese Quellen ab, vergleicht die Aussagen mit dem tatsächlichen Sachverhalt und bestätigt, blockiert oder korrigiert die Antwort. Echtzeit‑Dashboards überwachen Halluzinationsindikatoren – etwa die Quote blockierter oder korrigierter Antworten –, sodass Teams Drift frühzeitig erkennen und Richtlinien oder Training anpassen können.
Rubrik Agent Cloud unterstützt Unternehmen dabei, die Aktivitäten von KI-Agenten zu überwachen, zu steuern und zu korrigieren. Das ist ein zentraler Aspekt, um unbeabsichtigte oder ungenaue KI‑Ausgaben zu erkennen und zu kontrollieren, bevor sie geschäftliche Auswirkungen haben. Die Plattform bietet Einblick in die Aktionen der Agenten, ermöglicht die Durchsetzung von Richtlinien und bietet die Möglichkeit, unerwünschtes Verhalten der KI‑Agenten rückgängig zu machen, wodurch das Risiko von Halluzinationen oder unbeabsichtigten Änderungen direkt angegangen wird.
Umfassende Strategien zur Prävention und Eindämmung
Insgesamt ist es besser, Halluzinationen von vornherein zu verhindern, als sie erst zu erkennen, nachdem sie bereits erzeugt wurden. Dafür ist ein strukturierter Ansatz erforderlich, der sowohl die Daten berücksichtigt, mit denen KI‑Modelle gespeist werden, als auch die Modelle selbst und die Governance‑Praktiken rund um ihren Einsatz. Unternehmen können mehrere Verteidigungsebenen kombinieren, um sowohl die Häufigkeit als auch die Auswirkungen fehlerhafter Ausgaben zu reduzieren.
Ein starkes Präventionsprogramm beginnt mit der Qualität der Daten. Die Kuratierung verlässlicher, konsistenter und vielfältiger Datensätze reduziert Mehrdeutigkeiten, die häufig Halluzinationen begünstigen. Überprüfungsworkflows helfen Teams, die Richtigkeit des Quellmaterials zu bestätigen, während regelmäßige Aktualisierungen verhindern, dass Modelle auf veraltete oder unvollständige Informationen zurückgreifen. Daten nicht als ein statisches Asset, sondern als ein Produkt zu behandeln, das gepflegt werden muss, unterstützt langfristig ein stabileres KI‑Verhalten.
Unternehmen können das Modellverhalten auch direkt verfeinern. Durch das Training mit bereichsspezifischen Beispielen lernen Modelle, Ausgaben zu erzeugen, die dem Vokabular, den Richtlinien und den Erwartungen des Unternehmens entsprechen. Die Anpassung von Generierungsparametern – z. B. die Senkung der Temperatur zur Reduzierung von Zufälligkeit – kann die Wahrscheinlichkeit spekulativer oder erfundener Antworten verringern. Prompt-Engineering fügt eine weitere Kontrollebene hinzu, indem strukturierte Anweisungen, Kontext und Grenzen vorgegeben werden, die das Modell beim Schlussfolgern leiten und Mehrdeutigkeiten in den Antworten reduzieren.
Viele Unternehmen setzen inzwischen auf RAG (Retrieval-Augmented Generation), um die Modellausgaben mit zuverlässigen Informationen zu untermauern. RAG-Systeme rufen relevante Dokumente aus internen Wissensquellen wie Richtliniensammlungen, technischen Dokumentationen oder verifizierten Datensätzen ab und stellen sie dem Modell zum Zeitpunkt der Abfrage bereit. Dieser Ansatz verankert die Antworten in realen Belegen, wodurch Halluzinationen stark reduziert werden und Rückverfolgbarkeit für Audits oder Überprüfungen geschaffen wird.
All diese technischen Maßnahmen entfalten ihre Wirkung erst, wenn sie durch ein klares Governance-Framework unterstützt werden. Unternehmen brauchen Richtlinien, die festlegen, wie und wo KI eingesetzt werden darf, Überwachungssysteme, die Drift oder unerwartetes Verhalten erkennen, und Prüfprozesse, die risikoreiche Aufgaben eskalieren oder blockieren. Eine zentrale Aufsicht hilft Unternehmen, KI-Einsätze mit Geschäftszielen, regulatorischen Anforderungen und Betriebssicherheit in Einklang zu bringen. Eine ausgereifte Governance-Struktur verwandelt das Management von Halluzinationen von einem reaktiven Prozess in eine kontinuierliche, präventive Praxis.
Aufbau eines zuverlässigen KI-Ökosystems mit Rubrik
Unternehmen, die KI in großem Umfang einsetzen, müssen erkennen, dass es sich bei Halluzinationen nicht um Einzelfälle, sondern um eine systemische Verhaltensweise handelt, die eine strukturierte Eindämmung erfordert. Zuverlässigkeit entsteht durch die Stärkung des gesamten Ökosystems rund um KI: hochwertige Daten, fundierte Modellarchitekturen, kontinuierliche Überwachung und eine starke Governance. Wenn diese Komponenten zusammenspielen, können Unternehmen fehlerhafte Ausgaben reduzieren, nachgelagerte Auswirkungen begrenzen und KI mit größerem Vertrauen in kritischen Workflows einsetzen.
Rubrik unterstützt diese Bemühungen durch die Bereitstellung von Tools, die die Daten, auf die KI-Systeme angewiesen sind, sichern und das Verhalten von KI-Agenten in Produktionsumgebungen steuern. Das DSPM-Modul hilft Unternehmen, die Informationen zu schützen und zu validieren, die zum Trainieren oder Prompten von Modellen verwendet werden, während Rubrik Agent Cloud Transparenz, Kontrolle und Möglichkeiten zur Korrektur agentischer KI-Aktivitäten bietet. Zusammen schaffen diese Funktionen eine resiliente Grundlage für Unternehmens-KI.
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI benötigen Unternehmen langfristige Partner, die sowohl Datensicherheit als auch KI‑Risiken verstehen. Rubrik stellt ein kontinuierliches Framework für Governance, Integritätssicherung und betriebliche Resilienz bereit, das Unternehmen hilft, ein vertrauenswürdiges KI-Ökosystem aufzubauen und dauerhaft zu betreiben. Wenden Sie sich an Rubrik, um eine Demo oder Beratung anzufordern.