KI-Halluzinationen in L&D: Was sind sie und wodurch werden sie verursacht?
- KI-Halluzinationen in L&D: Was sind sie und wodurch werden sie verursacht?
- Gibt es KI-Halluzinationen in Ihrer L&D-Strategie?
- Was sind KI-Halluzinationen?
- Beispiele für KI-Halluzinationen in L&D
- Sachliche Fehler
- Erfundene Inhalte
- Unsinniger Output
- Fehler aufgrund von Datenverzögerungen
- Was sind die Ursachen für KI-Halluzinationen?
- Ungenaue oder verzerrte Trainingsdaten
- Fehlerhaftes Modelldesign
- Überanpassung
- Komplexe Eingabeaufforderungen
- Zusammenfassung
- ELEARNING ACADEMY: KOSTENLOSES WISSEN, ERSTKLASSIGE SERVICES FÜR IHREN ERFOLG!
Gibt es KI-Halluzinationen in L&D-Inhalten? Entdecken Sie, was KI-Halluzinationen sind, wie sie sich in Ihren L&D-Inhalten manifestieren können und welche Gründe dahinterstecken.
Gibt es KI-Halluzinationen in Ihrer L&D-Strategie?
Unternehmen setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz, um den komplexen Anforderungen ihrer L&D-Strategien gerecht zu werden. Angesichts der Fülle an Inhalten, die für ein immer vielfältigeres und anspruchsvolleres Publikum erstellt werden müssen, ist dies auch kein Wunder.
Der Einsatz von KI im L&D-Bereich kann repetitive Aufgaben rationalisieren, Lernenden eine verbesserte Personalisierung bieten und L&D-Teams dazu befähigen, sich auf kreatives und strategisches Denken zu konzentrieren. Die vielen Vorteile der KI gehen jedoch auch mit einigen Risiken einher. Ein Risiko sind fehlerhafte KI-Ergebnisse. Wenn sie nicht überprüft werden, können KI-Halluzinationen im L&D-Bereich die Qualität Ihrer Inhalte erheblich beeinträchtigen und Misstrauen zwischen Ihrem Unternehmen und seinem Publikum schaffen. In diesem Artikel erfahren Sie, was KI-Halluzinationen sind, wie sie sich in Ihren L&D-Inhalten manifestieren können und welche Gründe dafür verantwortlich sind.
Was sind KI-Halluzinationen?
Einfach ausgedrückt sind KI-Halluzinationen Fehler im Output eines KI-gestützten Systems. Wenn eine KI halluziniert, kann sie Informationen erzeugen, die ganz oder teilweise falsch sind. Manchmal sind diese KI-Halluzinationen völlig absurd und daher für Nutzer leicht zu erkennen und zu ignorieren.
Was passiert jedoch, wenn die Antwort plausibel klingt und der Nutzer, der die Frage stellt, nur über begrenzte Kenntnisse zu diesem Thema verfügt? In solchen Fällen ist es sehr wahrscheinlich, dass er den KI-Output für bare Münze nimmt, da dieser oft in einer Weise und Sprache präsentiert wird, die Eloquenz, Selbstvertrauen und Autorität ausstrahlt. Dann können diese Fehler ihren Weg in den letztendlichen Inhalt finden, sei es ein Artikel, ein Video oder ein vollständiger Kurs, und Ihre Glaubwürdigkeit und Thought Leadership erheblich beeinträchtigen.
Beispiele für KI-Halluzinationen in L&D
KI-Halluzinationen können verschiedene Formen annehmen und unterschiedliche Folgen haben, wenn sie in Ihre L&D-Inhalte Einzug halten. Schauen wir uns nun die Hauptarten von KI-Halluzinationen an und wie sie sich in Ihrer L&D-Strategie manifestieren können.
Sachliche Fehler
Diese Fehler treten auf, wenn die KI eine Antwort generiert, die einen historischen oder mathematischen Fehler enthält. Auch wenn Ihre L&D-Strategie keine mathematischen Probleme beinhaltet, können dennoch sachliche Fehler auftreten. Beispielsweise könnte Ihr KI-gestützter Onboarding-Assistent Benefits auflisten, die es gar nicht gibt, was bei neuen Mitarbeitern zu Verwirrung und Frustration führen kann.
Erfundene Inhalte
In dieser Halluzination kann das KI-System vollständig erfundene Inhalte produzieren, wie beispielsweise gefälschte Forschungsarbeiten, Bücher oder aktuelle Nachrichten. Dies geschieht in der Regel, wenn die KI keine richtige Antwort auf eine Frage hat, weshalb es am häufigsten bei Fragen auftritt, die entweder sehr spezifisch sind oder ein obskures Thema betreffen. Stellen Sie sich beispielsweise vor, Sie nehmen eine bestimmte Harvard-Studie, die die KI „gefunden” hat, in Ihre L&D-Inhalte auf, obwohl diese Studie gar nicht existiert. Dies kann Ihrer Glaubwürdigkeit ernsthaft schaden.
Unsinniger Output
Manche Antworten der KI ergeben einfach keinen Sinn, weil sie entweder der Eingabe des Nutzers widersprechen oder weil sie sich selbst widersprechen. Ein Beispiel für Ersteres ist ein KI-gestützter Chatbot, der erklärt, wie man einen Urlaubsantrag stellt, wenn der Mitarbeiter fragt, wie er seine verbleibenden Urlaubstage herausfinden kann. Im zweiten Fall könnte das KI-System bei jeder Anfrage unterschiedliche Anweisungen geben, sodass der Nutzer nicht mehr weiß, was er eigentlich tun soll.
Fehler aufgrund von Datenverzögerungen
Die meisten KI-Tools, die Lernende, Fachleute und Laien verwenden, basieren auf historischen Daten und haben keinen unmittelbaren Zugriff auf aktuelle Informationen. Neue Daten werden nur durch regelmäßige Systemaktualisierungen eingegeben. Wenn ein Lernender sich dieser Einschränkung jedoch nicht bewusst ist, stellt er möglicherweise eine Frage zu einem aktuellen Ereignis oder einer aktuellen Studie und erhält keine Antwort. Obwohl viele KI-Systeme den Benutzer über ihren fehlenden Zugriff auf Echtzeitdaten informieren und so Verwirrung und Fehlinformationen vermeiden, kann diese Situation für den Benutzer dennoch frustrierend sein.
Was sind die Ursachen für KI-Halluzinationen?
Aber wie entstehen nun diese KI-Halluzinationen? Natürlich sind sie nicht absichtlich, da künstliche Intelligenzsysteme kein Bewusstsein haben (zumindest noch nicht). Diese Fehler sind das Ergebnis dessen, wie die Systeme entwickelt wurden, der Daten, mit denen sie trainiert wurden, oder einfach nur von Benutzerfehlern. Schauen wir uns nun die Ursachen etwas genauer an.
Ungenaue oder verzerrte Trainingsdaten
Die Fehler, die wir bei der Verwendung von KI-Tools beobachten, stammen oft aus den Datensätzen, mit denen diese trainiert wurden. Diese Datensätze bilden die Grundlage, auf der KI-Systeme „denken” und Antworten auf unsere Fragen generieren. Trainingsdatensätze können unvollständig, ungenau oder verzerrt sein und somit eine fehlerhafte Informationsquelle für die KI darstellen. In den meisten Fällen enthalten Datensätze nur eine begrenzte Menge an Informationen zu jedem Thema, sodass die KI die Lücken selbst füllen muss, was manchmal zu suboptimalen Ergebnissen führt.
Fehlerhaftes Modelldesign
Nutzer zu verstehen und Antworten zu generieren ist ein komplexer Prozess, den Large Language Models (LLMs) mithilfe von Natural Language Processing und der Erstellung plausibler Texte auf der Grundlage von Mustern durchführen. Allerdings kann es vorkommen, dass das KI-System aufgrund seiner Konzeption Schwierigkeiten hat, die Feinheiten einer Formulierung zu verstehen, oder dass ihm fundiertes Wissen zu einem Thema fehlt. In diesem Fall kann der KI-Output entweder kurz und oberflächlich (übermäßige Vereinfachung) oder lang und unlogisch sein, da die KI versucht, die Lücken zu füllen (übermäßige Verallgemeinerung). Diese KI-Halluzinationen können zu Frustration bei den Lernenden führen, da ihre Fragen fehlerhafte oder unzureichende Antworten erhalten, was die Lernerfahrung insgesamt beeinträchtigt.
Überanpassung
Dieses Phänomen beschreibt ein KI-System, das sein Trainingsmaterial bis zum Punkt des Auswendiglernens gelernt hat. Das klingt zwar positiv, aber wenn ein KI-Modell „überangepasst” ist, kann es Schwierigkeiten haben, sich an Informationen anzupassen, die neu sind oder sich einfach von dem unterscheiden, was es kennt. Wenn das System beispielsweise nur eine bestimmte Ausdrucksweise für jedes Thema erkennt, kann es Fragen, die nicht mit den Trainingsdaten übereinstimmen, falsch verstehen, was zu leicht oder völlig ungenauen Antworten führt. Wie bei den meisten Halluzinationen tritt dieses Problem häufiger bei speziellen Nischenthemen auf, für die dem KI-System nicht genügend Informationen zur Verfügung stehen.
Komplexe Eingabeaufforderungen
Wir sollten immer daran denken, dass KI-Technologie, egal wie fortschrittlich und leistungsstark sie auch sein mag, durch Eingabeaufforderungen von Benutzern, die nicht den Regeln der Rechtschreibung, Grammatik, Syntax oder Kohärenz entsprechen, verwirrt werden kann. Übermäßig detaillierte, nuancierte oder schlecht strukturierte Fragen können zu Fehlinterpretationen und Missverständnissen führen. Und da die KI immer versucht, dem Benutzer zu antworten, kann ihr Versuch, die Absicht des Benutzers zu erraten, zu irrelevanten oder falschen Antworten führen.
Zusammenfassung
Fachleute im Bereich eLearning und L&D sollten keine Scheu davor haben, künstliche Intelligenz für ihre Inhalte und Strategien einzusetzen. Ganz im Gegenteil: Diese revolutionäre Technologie kann äußerst nützlich sein, Zeit sparen und Prozesse effizienter gestalten. Allerdings müssen sie sich bewusst sein, dass die KI nicht unfehlbar ist und ihre Fehler in die L&D-Inhalte einfließen können, wenn sie nicht vorsichtig sind. In diesem Artikel haben wir uns mit den gängigsten KI-Fehlern auseinandergesetzt, denen L&D-Fachleute und Lernende begegnen können, und die Gründe dafür aufgezeigt. Wenn Sie wissen, was Sie erwartet, können Sie vermeiden, von KI-Halluzinationen in L&D überrascht zu werden und das Beste aus diesen Tools herausholen.
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