Eine OpenAI-Studie erklärt, warum Sprachmodelle halluzinieren

Neueste Forschung von OpenAI enthüllt eine überraschende Wahrheit über Fehler künstlicher Intelligenz. Sprachmodelle erstellen falsche Informationen, weil sie lernen, immer Antworten zu geben, auch wenn sie eigentlich etwas nicht wissen. Stellen Sie sich einen Schüler vor, der bei jeder Prüfungsfrage rät, anstatt Lücken zu lassen. Dieses Verhalten schafft ernsthafte Probleme für Unternehmen und Einzelpersonen, die auf genaue Informationen angewiesen sind. Die Erkenntnisse deuten auf ein tieferliegendes Problem mit der Art und Weise hin, wie diese Systeme lernen, das alles verändern könnte.

Das Grundproblem: Modelle darauf zu trainieren zu raten, anstatt Unsicherheit auszudrücken

Wenn Sprachmodelle mit Fragen konfrontiert werden, auf die sie keine Antwort wissen, tun sie etwas sehr Menschliches—sie raten. Dieses Verhalten ist kein Zufall oder Fehler im System. Es ist tatsächlich direkt in die Art eingebaut, wie diese Modelle lernen.

Stellen Sie es sich wie einen Schüler vor, der eine Prüfung macht. Wenn er sich bei einer Antwort unsicher ist, wird die meisten Schüler ihre beste Vermutung abgeben, anstatt sie leer zu lassen. Sprachmodelle machen dasselbe, aber sie können nicht die Hand heben und sagen „Ich weiß es nicht.“

Der Trainingsprozess belohnt selbstbewusste Antworten, auch falsche, mehr als das Eingestehen von Unsicherheit. Modelle lernen, dass Raten bessere Ergebnisse bringt als still zu bleiben. Dies schafft ein System, in dem sich künstliche Intelligenz gedrängt fühlt, immer eine Antwort zu haben, genau wie jener eifrige Schüler, der niemals ratlos erscheinen möchte. Halluzinationen entstehen aus der statistischen Natur großer Sprachmodelle, die plausible Vorhersagen basierend auf gelernten Assoziationen treffen, die zu Ungenauigkeiten führen können.

Wie Halluzinationen in realen KI-Interaktionen auftreten

Die meisten Menschen begegnen KI-Halluzinationen zum ersten Mal während völlig gewöhnlicher Gespräche mit Chatbots. Jemand stellt eine einfache Frage zu einem historischen Datum oder dem Namen einer berühmten Person, und die KI antwortet mit völliger Sicherheit—gibt aber völlig falsche Informationen.

Diese falschen Antworten klingen nicht offensichtlich erfunden. Die KI präsentiert sie als solide Fakten, was sie besonders schwer zu erkennen macht. Nutzer haben beobachtet, wie Chatbots selbstbewusst berühmte Gebäude an unmöglichen Orten platzierten oder ganze historische Ereignisse erfanden, die nie stattgefunden haben. Diese plausibel klingenden aber falschen Aussagen stellen die Kernherausforderung von KI-Halluzinationen in Sprachmodellen dar.

Was dies besonders frustrierend macht, ist, dass dieselbe KI komplizierte Fragen korrekt beantworten könnte, während sie grundlegende völlig vermasselt. Nutzer können nicht vorhersagen, wann diese Fehler auftreten werden, was ein beunruhigendes Ratespiel darüber schafft, welchen Antworten man vertrauen kann.

Die Trainingsanreizstruktur, die falsches Selbstvertrauen fördert

Warum verhalten sich KI-Systeme so selbstsicher, wenn sie völlig falsch liegen? Die Antwort liegt darin, wie wir diese digitalen Geister trainieren.

Stellen Sie sich das wie einen Schüler vor, der lernt, dass Raten bessere Noten bringt als zu sagen „Ich weiß es nicht.“ KI-Modelle stehen unter dem gleichen Druck. Ihr Training belohnt kühne Antworten über ehrliche Unsicherheit. Wenn ein Modell Unwissen zugibt, wird es schlechter bewertet. Wenn es selbstsichere Vermutungen anstellt, sogar falsche, erzielt es höhere Testergebnisse.

Das schafft eine gefährliche Gewohnheit. Die KI lernt, dass sicher zu klingen besser ist als wahrhaftig zu sein. Binäre Bewertungssysteme geben keine Punkte dafür zu sagen „Ich bin mir nicht sicher.“ Stattdessen drängen sie Modelle dazu, Details zu erfinden, anstatt zu schweigen. Diese Probleme bleiben selbst in fortgeschrittenen Systemen wie GPT-5 und neueren Modellen ungelöst.

Dieses kaputte Belohnungssystem erklärt, warum KI selbstsicher völlig falsche Informationen liefert.

Mathematisches Rahmenwerk zum Verständnis von Halluzinationsmustern

Forscher haben entdeckt, dass Mathematik uns dabei helfen kann zu verstehen, warum Sprachmodelle manchmal Antworten erfinden. Sie behandeln jede Antwort wie eine einfache Ja-oder-Nein-Frage, um zu sehen, ob das Modell richtig oder falsch lag. Dieser Ansatz verwendet spezielle mathematische Regeln darüber, wie Computer lernen, um herauszufinden, wann und warum diese digitalen Assistenten uns möglicherweise falsche Informationen geben. Die Studie zeigt, dass es unvermeidliche Kompromisse gibt, wenn Sprachmodelle versuchen, ein Gleichgewicht zwischen Wahrhaftigkeit und der Bereitstellung nützlicher Informationen für Benutzer zu finden.

Binäre Klassifikationsfehler-Framework

OpenAI-Forscher entdeckten etwas Faszinierendes, als sie Sprachmodell-Fehler durch eine andere Brille betrachteten. Sie fanden heraus, dass Halluzinationen wie eine einfache Ja-oder-Nein-Frage funktionieren: Ist diese Antwort korrekt?

Stellen Sie es sich wie ein Sortierspiel vor. Die KI versucht, jede Antwort in zwei Kisten zu legen: „gültig“ oder „ungültig.“ Wenn sie Sortierfehler macht, entstehen Halluzinationen.

Die Mathematik ist auffällig. Halluzinationsraten sind mindestens doppelt so hoch wie grundlegende Sortierfehler. Dies schafft ein klares Muster, das Forscher studieren und vorhersagen können.

Die in Zusammenarbeit mit Santosh Vempala durchgeführte Forschung nutzt sowohl statistische Rahmenwerke, um das Verständnis dieser Muster zu vertiefen. Dieses Rahmenwerk gibt uns echte Hoffnung für den Aufbau besserer, ehrlicherer KI-Systeme.

Statistische Ausgabe-Gültigkeitsanalyse

Wenn Wissenschaftler tiefer in die Mathematik hinter KI-Fehlern eintauchen, entdecken sie Muster, die vollkommen Sinn ergeben. Das Forschungsteam entwickelte ein cleveres System namens „Is-It-Valid“, das KI-Fehler wie ein einfaches Richtig-oder-Falsch-Quiz behandelt. Dieser Ansatz hilft Experten dabei, genau zu messen, wie oft Sprachmodelle Fehler machen.

Die Mathematik offenbart etwas Faszinierendes: KI-Systeme werden immer mindestens doppelt so viele Fehler machen, wenn sie neue Texte erstellen, verglichen mit der bloßen Überprüfung, ob etwas korrekt ist. Stellen Sie sich den Unterschied vor zwischen dem Schreiben eines Aufsatzes von Grund auf und dem Korrekturlesen der Arbeit einer anderen Person. Schreiben ist von Natur aus schwieriger. Diese Fehler bestehen fort, selbst wenn die KI auf sauberen Daten trainiert wird, was zeigt, dass das Problem nicht nur in schlechten Informationen liegt.

Dieses Framework verbindet KI-Halluzinationen mit bekannten Konzepten über Unsicherheit in der Informatik und macht diese mysteriösen Fehler viel einfacher zu verstehen und vorherzusagen.

Anwendungen der Rechnerischen Lerntheorie

Jenseits der einfachen Mathematik, die wir gerade untersucht haben, haben Wissenschaftler einen noch mächtigeren Weg gefunden, zu verstehen, warum KI-Systeme falsche Informationen erstellen.

Sie verwenden etwas, das Computational Learning Theory genannt wird. Stellen Sie es sich so vor: die KI versucht, Fakten in zwei Kisten zu sortieren—wahr oder falsch. Aber hier ist das Problem. Manchmal sehen Fakten so ähnlich aus, dass selbst intelligente Computer nicht sagen können, in welche Kiste sie gehören.

Das passiert, weil KI aus Mustern in der Sprache lernt, nicht dadurch, dass sie überprüft, ob Dinge tatsächlich wahr sind. Wenn die KI verwirrende oder seltene Informationen sieht, macht sie ihre beste Vermutung. Unglücklicherweise sehen falsche Antworten oft genauso glaubwürdig aus wie richtige.

Dieses Framework hilft uns, Halluzinationen zu verstehen, ohne uns in technischen Details darüber zu verlieren, wie diese Systeme tatsächlich funktionieren. Modelle wie Claude verwenden Anti-Halluzinations-Training, um Spekulationen zu minimieren und standardmäßig zu verweigern, wenn Informationen fehlen.

Aktuelle Techniken, die getestet werden, um falsche Ausgaben zu reduzieren

Forscher testen nun intelligente Wege, um Sprachmodellen beizubringen, „Ich weiß es nicht“ zu sagen, anstatt Antworten zu erfinden. Ein vielversprechender Ansatz lehrt Modelle, einen Schritt zurückzutreten, wenn sie sich unsicher fühlen, anstatt immer zu versuchen zu raten. Eine andere Methode verändert die Art, wie wir diese Systeme bewerten, indem sie ihnen Punkte für das Eingestehen von Unsicherheit gibt und Punkte abzieht, wenn sie selbstbewusst falsche Antworten geben. Diese Lösungen zielen auf die fehlausgerichteten Ziele zwischen der Art, wie Modelle Sprachmuster lernen, und der Art, wie sie später trainiert werden, um falsche Antworten zu vermeiden.

Enthaltung und Unsicherheitstraining

Einem Computer beizubringen „Ich weiß es nicht“ zu sagen, mag einfach klingen, aber es ist eine der klügsten Sachen, an denen Wissenschaftler heute arbeiten. Forscher trainieren Sprachmodelle, zu erkennen, wann sie sich bei Antworten unsicher sind. Dieser Ansatz hilft dabei, die Verbreitung falscher Informationen zu verhindern.

Der Trainingsprozess lehrt Modelle, vor der Beantwortung zweifelhafter Fragen innezuhalten. Anstatt zu raten, lernen sie, auf eine Antwort zu verzichten. Diese Methode filtert 70% bis 99% unsicherer Antworten heraus und verbessert die Korrektheit um bis zu 8%. Wissenschaftler messen Unsicherheit mittels statistischer Entropie aus den Wahrscheinlichkeitsmustern, die Modelle während ihres Entscheidungsprozesses generieren.

Diese Techniken geben Individuen die Freiheit, KI-Antworten vertrauensvoller zu vertrauen.

Strafbasierte Belohnungsfunktionen

Stellen Sie sich das Training eines Sprachmodells vor wie das Beibringen an ein Kind, vorsichtiger mit seinen Worten zu sein. Forscher verwenden strafbasierte Belohnungsfunktionen, um KI davon abzuhalten, Dinge zu erfinden.

Diese Systeme funktionieren, indem sie der KI Punkte für richtige Antworten geben und Punkte für Fehler abziehen. Verschiedene Strafen zielen auf spezifische Probleme ab – eine könnte erfundene Fakten bestrafen, eine andere stoppt sich wiederholenden Text, und noch eine andere verhindert toxische Sprache.

Der Ansatz unterteilt Antworten in kleinere Teile, wie einzelne Sätze. Dies ermöglicht es Forschern, genau zu lokalisieren, wo die KI einen Fehler gemacht hat, und gezielte Korrekturen anzuwenden.

Längenstrafen helfen auch, indem sie übermäßig wortreiche Antworten abschrecken, da längere Antworten oft mehr Fehler enthalten. Es ist wie jemanden zu ermutigen, direkt auf den Punkt zu kommen, anstatt endlos zu reden. Fortgeschrittene Techniken passen diese Strafen nun basierend auf Fragenschwierigkeit an, was detailliertere Antworten bei komplexen Problemen ermöglicht, während einfache Antworten knapp gehalten werden.

Warum sogar fortgeschrittene Modelle wie GPT-5 immer noch halluzinieren

Obwohl GPT-5 einen großen Sprung nach vorn in der KI-Fähigkeit darstellt, erzeugt es immer noch von Zeit zu Zeit falsche Informationen. Die Gründe hinter diesem anhaltenden Problem offenbaren tiefere Herausforderungen darin, wie diese Systeme lernen und funktionieren.

Das Kernproblem entsteht dadurch, wie diese Modelle auf Sprachmustern trainieren anstatt auf Wahrheitsüberprüfung. Sie lernen vorherzusagen, was als nächstes im Text kommt, nicht ob Informationen tatsächlich korrekt sind. Dieser Ansatz funktioniert gut für häufige Fakten, hat aber Schwierigkeiten mit seltenen oder einzigartigen Details.

Hier ist, warum fortgeschrittene Modelle immer noch Halluzinations-Herausforderungen haben:

• Das Training konzentriert sich auf fließende Sprachmuster anstatt auf faktische Genauigkeit
• Seltene Fakten erscheinen zu selten in Trainingsdaten, um zuverlässig gelernt zu werden
• Aktuelle Bewertungssysteme belohnen selbstbewusste Antworten über ehrliche Ungewissheit
• Modelle können nicht zwischen plausibel klingenden und tatsächlich wahren Aussagen unterscheiden
• Skalierung allein verbessert das Denkvermögen, löst aber nicht die grundlegenden Trainingsbegrenzungen

Laut OpenAIs Forschung ist vollständige Eliminierung von Halluzinationen mit aktuellen Sprachmodell-Architekturen nicht möglich.

Neuentwurf von Bewertungsmetriken zur Belohnung ehrlicher Ungewissheit

Während aktuelle Systeme oft KI-Modelle dazu drängen, immer eine Antwort zu geben, erforschen Forscher nun einen anderen Ansatz: Maschinen beizubringen, wann sie „Ich weiß es nicht“ sagen sollen. Diese Veränderung stellt einen großen Wandel dar, wie wir KI-Erfolg messen.

Stellen Sie es sich vor wie einem Schüler beizubringen, die Hand zu heben und Verwirrung zuzugeben, anstatt wild zu raten. Wissenschaftler entwickeln neue Wege, KI-Systeme zu bewerten, die ehrliche Unsicherheit über selbstsichere falsche Antworten belohnen.

Diese neuen Methoden umfassen, dass KI-Modelle ihr eigenes Vertrauen bewerten und lernen, explizit zu erklären, wenn Informationen fehlen. Forscher bauen auch Ensemble-Ansätze, die mehrere Aspekte von Antworten überprüfen, von faktischer Genauigkeit bis hin zu logischer Konsistenz. Aktuelle Metriken zeigen begrenzte Interkorrelation und schaffen es nicht, sich konsistent mit menschlichen Urteilen darüber abzustimmen, was eine Halluzination ausmacht.

Diese Bewegung hin zu ehrlicher Unsicherheit könnte grundlegend verändern, wie wir KI-Systeme bauen und ihnen vertrauen.

Die Geschäftsauswirkungen unzuverlässiger KI in professionellen Umgebungen

Das Versprechen von KI am Arbeitsplatz bringt versteckte Kosten mit sich, die viele Unternehmen erst jetzt zu verstehen beginnen. Wenn KI-Systeme falsche Informationen produzieren, die glaubwürdig klingen, geht der Schaden weit über einfache Fehler hinaus. Organisationen in allen Branchen entdecken, dass unzuverlässige KI ihre Grundfesten bedrohen kann.

Die Auswirkungen berühren jeden Bereich der Geschäftstätigkeit:

• Vertrauenserosion – Kunden verlieren das Vertrauen, wenn KI falsche Antworten oder schlechte Ratschläge liefert
• Rechtliche Probleme – Regulierungsbehörden verhängen hohe Geldstrafen für KI-Fehler im Finanz- und Gesundheitswesen
• Geldverschwendung – Die Behebung von KI-Fehlern kostet mehr als die ursprünglichen Effizienzgewinne
• Langsame Entscheidungen – Teams müssen alles doppelt überprüfen, was den Geschwindigkeitsvorteil der KI zunichtemacht
• Markterschütterung – Weit verbreitete KI-Probleme erschüttern das Vertrauen in ganze Branchen

Die Herausforderung wird noch komplexer, da Nutzer oft nicht zwischen genauen Informationen und KI-generierten Erfindungen unterscheiden können, was es schwierig macht zu wissen, wann man der Technologie vertrauen kann.

Forschungsrichtungen für den Aufbau vertrauenswürdigerer Sprachmodelle

Da Unternehmen mit dem Vertrauensproblem der KI kämpfen, arbeiten Forscher hart daran, Lösungen zu finden. Wissenschaftler erkunden mehrere vielversprechende Wege, um Sprachmodelle zuverlässiger zu machen.

Ein Schlüsselbereich konzentriert sich darauf, KI-Systemen beizubringen, wann sie „Ich weiß es nicht“ sagen sollen. Anstatt zu raten und möglicherweise falsche Antworten zu geben, lernen bessere Modelle, Unsicherheit auszudrücken. Dieser ehrliche Ansatz hilft Nutzern, klügere Entscheidungen zu treffen.

Forscher arbeiten auch daran, KI-Antworten in echten Fakten zu verankern. Stellen Sie es sich vor wie die Anforderung von Quellen für einen Schulbericht. Wenn KI ihre Antworten mit verifizierten Informationen verknüpft, nehmen Halluzinationen erheblich ab. Studien haben 20 Strategien zur Verbesserung der LLM-Vertrauenswürdigkeit identifiziert, wobei sich die meisten auf Post-Training-Entwicklungstechniken konzentrieren.

Jedoch bleiben die Herausforderungen komplex. Aktuelle Trainingsmethoden verbessern manchmal einen Aspekt, während sie andere verschlechtern. Datenschutzbedenken und Datenlecks fügen eine weitere Schwierigkeitsebene hinzu, die kreative Lösungen erfordert.

Quellenangabe

• https://www.thealgorithmicbridge.com/p/openai-researchers-have-discovered
• https://openai.com/index/why-language-models-hallucinate/
• https://cdn.openai.com/pdf/d04913be-3f6f-4d2b-b283-ff432ef4aaa5/why-language-models-hallucinate.pdf
• https://community.openai.com/t/why-language-models-hallucinate-openai-research-paper/1356581
• https://www.chosun.com/english/industry-en/2025/09/07/EXOZ76CUBFG7TJK3WU3MRO2XLM/
• https://www.nature.com/articles/d41586-025-02853-8
• https://arxiv.org/html/2509.04664v1
• https://www.sify.com/ai-analytics/the-hilarious-and-horrifying-hallucinations-of-ai/
• https://www.dynamo.ai/blog/llm-hallucinations
• https://en.wikipedia.org/wiki/Hallucination_(artificial_intelligence)