Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser:

Dies führt uns zur zentralen Frage: Wie lässt sich ein KI-generiertes Resultat rückverfolgen und auf seine Korrektheit hin überprüfen? Die Herausforderung ist das wir keinen Zugriff auf den Quellcode haben, also nicht nachvollziehbar ist, auf welchem Weg ein Modell zu einem bestimmten Ergebnis gelangt. Man spricht in diesem Zusammenhang von «Black-Box», wie etwa GPT-4 oder Claude. Die Forschung arbeitet bereits intensiv daran, Methoden zu entwickeln, die genau diese Rückverfolgbarkeit ermöglichen und zwar ohne direkten Zugang zu den internen Modellparametern.

Basierend auf dem aktuellen Forschungsstand stellen wir hier die wirksamsten Ansätze vor, um Unsicherheit zu quantifizieren und Halluzinationen zuverlässiger zu erkennen.

1. Einfach nachfragen: Verbalisierte Konfidenz

Der einfachste Weg, Unsicherheit sichtbar zu machen, ist, die KI direkt zu fragen, wie sicher sie sich ist. Etwa: «Wie wahrscheinlich ist es, dass deine Antwort stimmt?»

KI-Modelle können dann Prozentwerte nennen (z. B. 80 %) oder mit Worten antworten («ziemlich sicher», «unsicher»). Das klingt praktisch, ist aber mit Vorsicht zu geniessen: KIs neigen oft dazu, sich selbst zu überschätzen. Eine Antwort mit «90 % Sicherheit» bedeutet also nicht automatisch, dass sie wirklich zu 90 % korrekt ist.

Ein Trick hilft allerdings: Wenn man die KI bittet, erst ihre «Gedankengänge» offenzulegen, also zu erklären, wie sie auf eine Antwort kommt, wird ihre Selbsteinschätzung meist genauer.

2. Die Wiederholung: Konsistenz-Methoden

Ein weiterer, überraschend effektiver Ansatz: Einfach dieselbe Frage mehrfach stellen. Wenn die KI immer gleich antwortet, ist das ein gutes Zeichen. Weichen die Antworten stark voneinander ab, steckt Unsicherheit dahinter.

Ein fortgeschrittener Ansatz schaut sogar, wie ähnlich unterschiedliche Antworten inhaltlich sind. Sagt die KI einmal «Paris» und ein anderes Mal «die Hauptstadt von Frankreich», ist das im Kern dasselbe. Kommen aber ganz verschiedene Inhalte heraus, sollte man genauer hinsehen.

3. Selbstreflexion: Das Modell als Prüfer

Auch KIs können sich selbst kontrollieren, wenn man sie dazu motiviert. Forschende testen dabei sogenannte Selbstüberprüfungs-Prompts. Das Prinzip ist einfach: Nachdem das Modell eine Antwort gegeben hat, fragt man nach: «Ist die obige Aussage wahr oder falsch?», «Stimmt das wirklich?» oder «Kannst du die Aussage prüfen?».

Erstaunlicherweise korrigieren sich Modelle dann oft selbst, wenn sie gezielt darauf hingewiesen werden. So wird das System zur eigenen Qualitätskontrolle.

Fazit: Vertrauen in KI braucht Kontrolle

Wenn Unternehmen KI in ihre Prozesse einbauen, sollten sie sich nicht allein auf ihr sprachliches Talent verlassen. Mit einfachen Strategien lässt sich Vertrauen aufbauen:

• Antworten mehrfach prüfen lassen.

• Die KI dazu bringen, ihre Gedankengänge offenzulegen.

• Widersprüche und Unsicherheiten aktiv erkennen.

Die Forschung zeigt deutlich: Auch ohne Einblick ins «Gehirn» eines KI-Modells gibt es Werkzeuge, um KI-Systeme verlässlicher zu machen.

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