Fehlerhafte Berechnungen bei KI: Ursachen und Auswirkungen

Wenn KI beim Rechnen patzt: 9,11 größer als 9,9?

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und beeindruckt mit Fähigkeiten in Bereichen wie Textgenerierung, Bilderstellung und sogar Programmierung. Doch trotz dieser beeindruckenden Leistungen stoßen KI-Systeme immer wieder an ihre Grenzen, insbesondere wenn es um grundlegende mathematische Fähigkeiten geht. Ein Beispiel, das in den sozialen Medien für Aufsehen sorgte, ist die Frage, welche Zahl größer ist: 9,11 oder 9,9? Überraschenderweise lieferten einige KI-Modelle die falsche Antwort, nämlich 9,11.

Dieser vermeintlich simple Rechenfehler wirft Fragen nach den Ursachen solcher Fehlleistungen auf und verdeutlicht, dass KI-Systeme, trotz ihrer Komplexität, noch immer nicht fehlerfrei funktionieren. Für Unternehmen wie Mindverse, die sich auf die Entwicklung und Implementierung von KI-Lösungen spezialisieren, ist das Verständnis dieser Schwächen entscheidend, um die Zuverlässigkeit und Effektivität ihrer Produkte zu gewährleisten.

Mögliche Ursachen für den Rechenfehler

Experten vermuten, dass die fehlerhafte Antwort auf die Art und Weise zurückzuführen ist, wie KI-Modelle mit Zahlen und insbesondere Dezimalzahlen umgehen. Ein möglicher Faktor ist die sogenannte Tokenisierung. Dabei werden Texte und Zahlen in einzelne Einheiten zerlegt, die das Modell verarbeiten kann. Es wird vermutet, dass einige Modelle die einzelnen Ziffern einer Dezimalzahl nicht so "sehen", dass sie den numerischen Wert korrekt erfassen können. Stattdessen könnten sie die Zahlenfolge als Text interpretieren, ähnlich wie Versionsnummern in der Softwareentwicklung (z.B. Version 9.9 vs. Version 9.11). In diesem Kontext wäre 9.11 tatsächlich die höhere Version.

Ein weiterer Aspekt ist die Trainingsdatenbasis der KI-Modelle. Wenn die Trainingsdaten unzureichende Beispiele für den Umgang mit Dezimalzahlen enthalten, kann dies zu Fehlern bei der Berechnung führen. Auch die Architektur des neuronalen Netzes und die verwendeten Algorithmen können eine Rolle spielen.

Auswirkungen und Lösungsansätze

Die fehlerhafte Berechnung von Dezimalzahlen mag auf den ersten Blick trivial erscheinen, kann aber in bestimmten Anwendungsfällen schwerwiegende Folgen haben. Beispielsweise in Finanzanwendungen, im medizinischen Bereich oder in der Steuerung von Maschinen, wo Präzision und Zuverlässigkeit unerlässlich sind. Daher arbeiten Forscher und Entwickler kontinuierlich an der Verbesserung der mathematischen Fähigkeiten von KI-Systemen.

Einige neuere Modelle, wie GPT-4o, scheinen bereits Fortschritte in diesem Bereich zu zeigen, möglicherweise aufgrund von Verbesserungen in der Tokenisierung oder der Trainingsdaten. Auch spezielle Trainingsmethoden, die den Fokus auf den Umgang mit Zahlen legen, könnten die Genauigkeit der Berechnungen verbessern.

KI als Partner – mit kritischer Distanz

Die Entwicklung von KI-Systemen ist ein fortlaufender Prozess. Trotz der bestehenden Herausforderungen bietet KI enorme Potenziale für Unternehmen. Mindverse, als Anbieter von KI-Lösungen, setzt sich dafür ein, die Möglichkeiten der KI nutzbar zu machen und gleichzeitig ein Bewusstsein für deren Grenzen zu schaffen. KI sollte als Partner und Werkzeug verstanden werden, dessen Ergebnisse stets kritisch hinterfragt werden sollten. Nur so kann das volle Potenzial der KI ausgeschöpft und gleichzeitig das Risiko von Fehlern minimiert werden.

Bibliographie: https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1emopvj/what_gives_with_the_whole_which_is_bigger_99_or/ https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1eaxuc3/an_unusual_system_prompt_which_increase_the/ https://www.threads.net/@datsofelija/post/C9hLlE5ustI/why-911-is-bigger-than-99?hl=de https://www.youtube.com/watch?v=48CM4Skmvkg https://twitter.com/suhnyllakler?lang=de