KI-Grundlagen

Halluzination

Eine KI-Halluzination entsteht, wenn ein Large Language Model plausibel klingende, aber faktisch falsche Informationen erzeugt. Das Modell "erfindet" Fakten, Quellen oder Zusammenhänge, weil es auf statistischer Wahrscheinlichkeit basiert statt auf Wissen. Halluzinationen sind eines der größten Risiken beim Unternehmenseinsatz von KI.

Warum ist das relevant?

Halluzinationen können im Unternehmenskontext gravierende Folgen haben: falsche Rechtsauskünfte, erfundene Produktspezifikationen, inkorrekte Finanzdaten. Für den Mittelstand ist es entscheidend, KI-Systeme mit Validierungsschichten zu versehen — blinde Vertrauen in KI-Antworten ist fahrlässig.

So setzt IJONIS das ein

Wir minimieren Halluzinationen durch einen mehrstufigen Ansatz: RAG-Anbindung an verifizierte Datenquellen, strukturierte Ausgabevalidierung, Confidence-Scoring und automatische Quellenprüfung. Bei kritischen Anwendungen integrieren wir Human-in-the-Loop-Stufen, die vor der Weitergabe eine menschliche Freigabe erfordern.

Häufige Fragen

Lassen sich KI-Halluzinationen komplett verhindern?

Vollständig verhindern lassen sie sich bei generativen Modellen nicht — aber auf ein Minimum reduzieren. RAG mit Quellenverweisen, Ausgabevalidierung und klare Prompt-Anweisungen senken die Halluzinationsrate auf unter 2 %. Für kritische Entscheidungen bleibt eine menschliche Prüfung unerlässlich.

Wie erkenne ich, ob eine KI-Antwort halluziniert ist?

Achten Sie auf fehlende oder falsche Quellenangaben, überraschend spezifische Details und Widersprüche bei Nachfragen. Technisch setzen wir Confidence-Scores ein und zwingen das Modell, Quellen zu nennen — Antworten ohne Quellenbeleg werden automatisch als unsicher markiert.

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