Das Superhirn ist noch nicht erfunden: Warum Sie KI-Antworten immer überprüfen sollten

Künstliche Intelligenz wird gern als nächster großer Durchbruch verkauft: ChatGPT, Gemini und Co. versprechen Effizienz, Wissen auf Knopfdruck und ein „Superhirn“ im Hintergrund. In der Praxis sieht es jedoch anders aus – vor allem, wenn man nicht nur staunen, sondern verlässlich arbeiten will.

Ich erlebe im Alltag mit KI vor allem eins:
ständig Halluzinationen, ungenaue Angaben, falsche Links, verdrehte Fakten. Selbst in der Bezahlversion. Die Antworten klingen oft glänzend – aber wenn ich sie konsequent prüfe, zerbröseln viele davon.

Persönliche Erfahrung: 50 % Schreiben, 50 % Reparaturarbeit

Ich nutze mehrere Modelle parallel – ChatGPT, Gemini und andere Systeme – und lasse sie gegeneinander laufen. Danach beginnt die eigentliche Arbeit:

• Ich kontrolliere alle Links, alle Quellen, alle Behauptungen per Quersuche im Netz.
• Ich stelle dieselbe Frage mehrfach und mit unterschiedlichen Prompts.
• Ich gleiche Antworten zwischen den Modellen ab.

Realität:
Ich brauche ungefähr 50 % der Zeit, nachdem der Text fertig ist, nur für den Faktencheck. Die scheinbar „tollen“ Antworten sind in der Praxis oft fehlerhaft oder komplett falsch.

Ein Beispiel aus dem Alltag:
Ich suche Reparaturanleitungen für eine Waschmaschine. Die KI liefert Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die sich hervorragend lesen – präzise, technisch, souverän. In der Realität führen sie aber häufig in einen Irrweg: Bauteile, die es in diesem Modell nicht gibt, falsche Reihenfolgen, riskante Eingriffe. Als Inspiration für die eigene Suche ist das brauchbar – als direkte Anleitung am Gerät brandgefährlich.

Was mich zusätzlich stört:
Gerade ChatGPT redet stark „nach dem Mund“. Das System wirkt so, als sei ihm primär wichtig, dass ich dabeibleibe und mich gut abgeholt fühle – ob das inhaltlich sauber ist, scheint zweitrangig. Es schmeichelt, formuliert höflich, baut Vertrauen auf – und liegt dann sachlich daneben.

Deshalb habe ich mir angewöhnt, aktiv nach Aussagen zu suchen, die ich widerlegen kann. Ich gehe bewusst auf Fehlersuche, statt die Antworten zu glauben.

Die trügerische Plausibilität der Halluzinationen

Wir müssen uns verabschieden von der Vorstellung, dass KI-Modelle bereits seriöse, geprüfte Wissensdatenbanken sind. Sprachmodelle sind:

• keine Enzyklopädien,
• keine Fachliteratur,
• und schon gar keine Supercomputer mit „Verstand“.

Sie sind Wahrscheinlichkeitsmaschinen, die möglichst plausible, flüssig klingende Antworten generieren. Genau das macht sie gefährlich:
Die Halluzinationen sind nicht plump, sondern elegant verpackt.

Halluzination heißt:
Die KI erfindet selbstbewusst Fakten, Quellen, Zitate oder Details, die so nie existiert haben – und verkauft sie mit absoluter Überzeugung.

Unklarheit:
Die exakten Fehlerquoten variieren je nach Studie und Testszenario. Was sich aber durchgehend zeigt:
Bei aktuellen Ereignissen, Technikdetails, juristischen Fragen oder wissenschaftlichen Zusammenfassungen liegt die Fehlerquote oft im hohen zweistelligen Prozentbereich. Je komplexer das Thema, desto riskanter die Antwort.

Was im Inneren passiert: Warum Modelle halluzinieren

Technisch gesehen machen die Modelle genau das, wofür sie trainiert wurden – und das ist nicht „Wahrheit“, sondern Wortwahrscheinlichkeit:

• Ein Sprachmodell zerlegt Text in Token (Wortstücke).
• Es berechnet bei jedem Schritt: Welches Token ist statistisch am plausibelsten als Nächstes?
• Trainiert wurde es darauf, in riesigen Textmengen das nächste Token vorherzusagen – nicht darauf, Fakten mit der Realität abzugleichen.

Damit ist Halluzination kein Unfall, sondern eine systemische Folge des Trainingsziels:
Das Modell optimiert auf sprachliche Stimmigkeit, nicht auf Faktenwahrheit. Forschungen zeigen, dass Standard-Trainingsverfahren sogar „Raten“ belohnen, wenn das Modell sich unsicher ist – anstatt einzugestehen, dass es etwas nicht weiß.OpenAI+1

Wichtig ist auch die Unterscheidung zwischen:

• Modellwissen (parametrisches Wissen):
  Das sind statistische Muster, die in den Gewichten des Modells stecken – sozusagen eine komprimierte Mischung aus all den Texten, auf denen es trainiert wurde. Dieses Wissen ist nicht aktuell, oft unscharf und nicht direkt überprüft.
• Weltwissen (externe Datenquellen):
  Falls ein System Zugriff auf Websuche oder Datenbanken hat, können Antworten zusätzlich auf echte Dokumente gestützt werden. Aber:
  Das zugrunde liegende Sprachmodell halluziniert trotzdem weiter – nur manchmal wird es durch externe Fakten gebremst.

Gerade bei aktuellen Ereignissen wirken diese Grenzen besonders stark:
Das parametrisierte Modell „weiß“ vom Training her nichts über Vorgänge, die später passiert sind. Wenn dann die Anbindung an aktuelle Quellen ungenau ist oder schlecht abgefragt wird, rät es – und formuliert dieses Raten so, als sei es sicher.

Was Studien zur Fehlerquote tatsächlich zeigen

Meine persönliche Erfahrung – hoher Korrekturaufwand und viele Fehlangaben – wird inzwischen von einer wachsenden Zahl von Studien gestützt:

• Eine Untersuchung zur Referenzgenauigkeit von LLMs bei wissenschaftlichen Zitaten zeigt Halluzinationsraten von rund 30–40 % bei ChatGPT-Varianten (GPT-3.5, GPT-4), und über 90 % bei einem konkurrierenden Modell, wenn es darum geht, angebliche Literaturquellen zu prüfen.JMIR
• Im juristischen Bereich fanden Forschende, dass allgemeine Chatbots in 58–82 % der Fälle auf Fachanfragen falsche oder frei erfundene Inhalte erzeugen – mit entsprechenden Risiken, wenn solche Antworten unkritisch in Gutachten oder Schriftsätzen landen.Stanford HAI
• Für medizinische und wissenschaftliche Literatur wurde in einzelnen Studien sogar eine Halluzinationsrate von knapp 20 % selbst bei GPT-4 beschrieben, wenn es um exakte Journaldaten geht (Titel, Autor:innen, Jahr etc.).arXiv
• Metastudien und Surveys kommen zu dem Ergebnis, dass Halluzinationen ein grundlegendes, domänenübergreifendes Problem von LLMs sind – und dass es bis heute keinen sicheren Weg gibt, sie vollständig zu eliminieren.dl.acm.org+2arXiv+2

Je nach Benchmark, Fragestellung und Domäne schwanken die Werte stark – von wenigen Prozent in engen, gut kontrollierten Aufgaben bis zu deutlich über 50 % bei offenen, spezialisierten oder juristischen Themen. Entscheidend ist:
Die Größenordnung meiner praktischen Erfahrung – „hoher zweistelliger Bereich“ in vielen realen Anwendungsfällen – ist durch diese Studien gut gedeckt.

Hype vs. Realität: Mehr Verwirrung als Nutzen?

Aus meiner Sicht ist der Supercomputer, der zuverlässig „alles weiß“, schlicht noch nicht erfunden. Im Gegenteil:

• Der momentane KI-Hype erzeugt bei vielen Menschen den Eindruck von Sicherheit, wo in Wahrheit Unsicherheit herrscht.
• Die scheinbar präzise Antwort wird schneller geglaubt als ein ehrliches „Ich weiß es nicht“.

Ich sehe aktuell eher eine Mischung aus Nutzen und Verwirrung:

• Nutzen, weil ich schneller Entwürfe, Ideen und Struktur bekomme.
• Verwirrung, weil ich hinter jedem Text herlaufen und ihn zerlegen muss.

Ich nutze KI bewusst nur noch für Arbeiten, die mich sonst aufhalten:
Routine, Vorformulierungen, Rohtexte, Varianten, Ideen für Videos, Vorschläge für Gliederungen. Alles, was „nervt“, aber nicht den Kern meiner Kreativität ausmacht.

Sobald es um Inhalte geht, für die ich mit meinem Namen stehe, schalte ich auf manuellen Modus: prüfen, streichen, umformulieren, gegenrecherchieren.

KI ersetzt Menschen nicht – vor allem nicht in der Kreativität

Es wird viel behauptet: KI ersetze bald ganze Berufsgruppen, schaffe überflüssige Kreative, schreibe Romane, komponiere, designe Logos. Ich sehe das anders.

Gerade in kreativen Bereichen ist KI für mich ein Werkzeug – nicht der Ersatz:

• Sie kann beim Schreiben helfen, indem sie Varianten anbietet oder Rohfassungen erstellt.
• Sie kann bei Videoerstellung und Konzepten Ideen liefern.
• Sie kann bei langen Texten Entwürfe bauen, sodass ich mich auf Inhalt und Dramaturgie konzentrieren kann.

Aber:

• Die Verantwortung für Sinn, Tiefe, Haltung und Wahrhaftigkeit bleibt beim Menschen.
• Die Maschine kann Muster nachahmen, aber keine gelebte Erfahrung ersetzen.

Ich habe selbst noch „analog“ studiert – Uni 1990, Bibliothek, Kopierer, Karteikarten. Heute finde ich durch KI-gestützte Recherche Quellen und Denkanstöße, auf die ich damals nie gestoßen wäre. Das ist ein echter Gewinn:
Das Wissen wird breiter, die Perspektiven vielfältiger, der Abgleich schneller.

Gleichzeitig bleibt der Preis:
Alles, was ich ernsthaft nutzen will, muss ich prüfen. Die KI macht vieles schneller, aber sie macht nichts automatisch verlässlicher.

Praktische Konsequenz: Ohne Ihren Faktencheck geht es nicht

Aus dieser Erfahrung ergibt sich für mich eine klare Haltung:

1. Ich vertraue keiner KI-Antwort blind.
   Weder bei Technik, noch bei Medizin, noch bei Recht, noch bei Geschichte.
2. Ich rechne grundsätzlich mit Fehlern.
   Besonders bei:
   – Reparaturanleitungen,
   – aktuellen Nachrichten,
   – komplexen wissenschaftlichen Themen,
   – exakten Zahlen und Gesetzesdetails.
3. Ich nutze Cross-Checks systematisch:
   • gleiche Frage an mehrere Modelle,
   • Formulierung variieren,
   • alles Relevante mit unabhängiger Websuche gegenprüfen.
4. Ich sehe KI als Werkzeug, nicht als Autorität.
   Der Mensch kuratiert, sortiert, verwirft, korrigiert – oder trägt die Folgen.

Fortgeschrittene Gegenmaßnahmen: Technische Schutzschichten gegen Halluzinationen

Neben dem manuellen Faktencheck gibt es inzwischen erste technische Ansätze, mit denen Unternehmen die Halluzinationsgefahr reduzieren:

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Bei RAG wird das Modell nicht „aus dem Kopf“ antworten gelassen, sondern bekommt vor der Antwort relevante Dokumente aus einer verifizierten Wissensbasis zugespielt:

• Schritt 1: Eine Suchkomponente durchsucht Datenbanken, Vektorspeicher oder Dokumentenpools nach passenden Texten.
• Schritt 2: Das Sprachmodell generiert seine Antwort explizit auf Basis dieser gefundenen Quellen.

Vorteil:
Antworten können an konkrete Dokumente „gebunden“ werden – etwa interne Richtlinien, technische Handbücher oder aktuelle Fachartikel. Studien zeigen, dass RAG Faktentreue und Aktualität deutlich verbessern kann, vor allem in wissensintensiven Domänen.promptingguide.ai+2arXiv+2

Aber auch hier gilt:
Wenn die Retrieval-Schicht schlechte oder unpassende Dokumente liefert, halluziniert das Modell weiter – nur eben auf anderer Grundlage.

Forcierte Zitation und strukturierte Prompts

Ein weiterer Ansatz sind Prompt-Strategien, die das Modell zu expliziten Quellenangaben zwingen:

• Die KI wird angewiesen, nur Aussagen zu treffen, für die sie in den bereitgestellten Dokumenten eine Textstelle finden kann.
• Sie muss zu jedem zentralen Fakt mindestens eine Quelle nennen oder ausdrücklich kennzeichnen, dass sie spekuliert.
• Teilweise werden automatische „Fact-Checker“ oder Attribution-Modelle vorgeschaltet, die prüfen, ob eine Antwort durch die genutzten Dokumente gedeckt ist.Nature+1

Solche Verfahren senken die Halluzinationsrate, ersetzen aber keinen menschlichen Blick. Sie sind Schutzschichten – keine Garantie.

Wie Sie mit KI arbeiten können, ohne sich zu verrennen

Wenn Sie KI in Ihrem Alltag oder Unternehmen nutzen möchten, empfehle ich:

• Verwenden Sie KI für Entwürfe, Strukturen, Ideen – nicht für endgültige Entscheidungen.
• Schulen Sie Ihren eigenen „Faktenradar“: Misstrauen bei zu glatten Antworten, konsequente Quellenprüfung, logische Plausibilitätschecks.
• Dokumentieren Sie bei wichtigen Projekten, woher Ihre Informationen stammen – nicht nur: „Das hat ChatGPT gesagt“.
• Wenn es um kritische Anwendungen geht (Recht, Medizin, Finanzen, Technik), setzen Sie nach Möglichkeit auf technische Schutzschichten wie RAG und forcierte Zitation – aber immer kombiniert mit menschlicher Kontrolle.

In meinen Angeboten zur KI-Nutzung geht es genau darum:

• Wie Sie Halluzinationen erkennen.
• Wie Sie ChatGPT, Gemini & Co. gezielt gegeneinander testen.
• Wie Sie Fakten checken, ohne sich im Dauer-Chaos zu verlieren.
• Wie KI Ihnen wirklich Arbeit abnimmt, ohne Ihre Glaubwürdigkeit zu gefährden.

Die Botschaft dahinter bleibt einfach:

Die Maschine denkt nicht für Sie.
Sie schreibt nur schneller.

Ob das, was sie schreibt, trägt – das entscheidet am Ende immer noch ein menschlicher Kopf.