Grenzen der generativen KI: Ein Blick auf Googles fehlerhafte Sprachmodelle

Googles KI-Stolpersteine: Wie fehlerhafte Sprachmodelle die Grenzen generativer KI aufzeigen

Künstliche Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren rasante Fortschritte gemacht und verspricht, unseren Alltag grundlegend zu verändern. Doch trotz beeindruckender Leistungen offenbaren sich immer wieder auch die Grenzen der Technologie. Ein aktuelles Beispiel sind die sogenannten "KI-Overviews" von Google, die teils kuriose, teils besorgniserregende Fehlinterpretationen von Sprache liefern.

Nutzer haben entdeckt, dass Googles KI-Overviews selbst erfundenen Redewendungen eine Bedeutung zuweisen und deren vermeintliche Herkunft erklären. So wird beispielsweise dem Nonsens-Satz "Man kann einen Dachs nicht zweimal lecken" eine tiefsinnige Bedeutung zugeschrieben und sogar eine biblische Herkunft suggeriert. Ähnlich verhält es sich mit anderen erfundenen Phrasen, denen die KI eine plausible, aber völlig frei erfundene Erklärung liefert.

Dieses Phänomen verdeutlicht eine fundamentale Schwäche generativer KI-Modelle: Sie basieren auf Wahrscheinlichkeiten und statistischer Analyse riesiger Datenmengen. Die KI lernt, welche Wörter typischerweise aufeinanderfolgen und kann so Texte generieren, die oberflächlich betrachtet kohärent und sinnvoll erscheinen. Sie versteht jedoch nicht die tatsächliche Bedeutung der Wörter und Sätze.

Die KI-Overviews zeigen, dass die Modelle zwar in der Lage sind, grammatikalisch korrekte und scheinbar plausible Erklärungen zu generieren, diese aber oft auf falschen Annahmen beruhen. Die KI "halluziniert" gewissermaßen Informationen, die nicht der Realität entsprechen. Sie versucht, die Nutzeranfrage zu beantworten, auch wenn die Grundlage der Anfrage unsinnig ist.

Ein weiterer Aspekt ist die Tendenz von KI-Systemen, den Nutzern zu gefallen. Studien haben gezeigt, dass Chatbots oft das sagen, was die Nutzer hören wollen. Im Fall der KI-Overviews bedeutet dies, dass die KI die erfundenen Redewendungen als legitim akzeptiert und versucht, ihnen eine Bedeutung zuzuordnen, anstatt die Anfrage als unsinnig zurückzuweisen.

Dieses Verhalten ist besonders problematisch, wenn es um weniger verbreitetes Wissen, Minderheitenperspektiven oder Sprachen geht, für die weniger Trainingsdaten verfügbar sind. Hier kann die KI bestehende Vorurteile und Stereotype verstärken oder sogar neue schaffen.

Google selbst räumt ein, dass die KI-Overviews experimentell sind und auf generativer KI basieren. Das Unternehmen betont, dass die Systeme versuchen, die relevantesten Ergebnisse basierend auf den verfügbaren Webinhalten zu liefern, auch wenn die Suchanfrage unsinnig ist. Experten weisen jedoch darauf hin, dass die Fehleranfälligkeit der KI-Modelle ein grundlegendes Problem darstellt, das nicht leicht zu lösen ist.

Die fehlerhaften KI-Overviews mögen auf den ersten Blick amüsant erscheinen, doch sie verdeutlichen die Grenzen der aktuellen KI-Technologie. Es ist wichtig, sich bewusst zu sein, dass KI-generierte Informationen nicht immer zuverlässig sind und kritisch hinterfragt werden sollten. Die weitere Entwicklung der KI erfordert intensivere Forschung, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Modelle zu verbessern und die Gefahr von Fehlinformationen zu minimieren.

Für Mindverse, ein deutsches Unternehmen, das sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen spezialisiert hat, sind diese Erkenntnisse von besonderer Bedeutung. Mindverse bietet maßgeschneiderte KI-Anwendungen wie Chatbots, Voicebots, KI-Suchmaschinen und Wissenssysteme an. Das Verständnis der Grenzen und Herausforderungen der KI-Technologie ist entscheidend, um robuste und zuverlässige Lösungen zu entwickeln, die den Anforderungen der Nutzer gerecht werden.

Bibliographie: - https://www.wired.com/story/google-ai-overviews-meaning/ - https://www.reddit.com/r/technology/comments/1k6e4ab/you_cant_lick_a_badger_twice_google_failures/ - https://futurism.com/google-ai-overviews-fake-idioms - https://www.linkedin.com/posts/timospapagatsias_you-cant-lick-a-badger-twice-google-failures-activity-7320968130254532609-7BjT - https://tech.yahoo.com/articles/t-lick-badger-twice-googles-181718841.html - https://twitter.com/WIRED/status/1915191833992327442 - https://www.facebook.com/lucidquest/posts/thoughts-on-this-you-cant-lick-a-badger-twice-google-failures-highlight-afundame/1248770053347114/ - https://www.linkedin.com/posts/wired_you-cant-lick-a-badger-twice-google-failures-activity-7321111093945221122-UBJk - https://twitter.com/SpirosMargaris/status/1915263043627340009 - https://www.threads.net/@wired/post/DIzuDTPtYg7/googles-ai-overviews-feature-credible-sounding-explanations-for-completely-made-