Verwirrung um das Seepferdchen-Emoji: Ein Beispiel für Halluzinationen in KI-Modellen

Wenn das Seepferdchen-Emoji die KI in die Irre führt: Ein Blick auf Halluzinationen in Sprachmodellen

In der Welt der künstlichen Intelligenz sind wir es gewohnt, dass grosse Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Gemini komplexe Anfragen mit beeindruckender Präzision bearbeiten können. Doch wie eine aktuelle Beobachtung zeigt, können selbst die scheinbar einfachsten Fragen diese hochentwickelten Systeme an ihre Grenzen bringen und fundamentale Herausforderungen im Umgang mit Fakten offenbaren. Ein besonders anschauliches Beispiel hierfür ist die Frage nach der Existenz eines Seepferdchen-Emojis.

Die Verwirrung der Modelle

Die unabhängige KI-Forscherin Theia Vogel hat in ihrem Blog detailliert beschrieben, wie verschiedene KI-Chatbots auf die einfache Frage "Gibt es ein Seepferdchen-Emoji?" reagieren. Die Ergebnisse sind bemerkenswert und aufschlussreich zugleich. ChatGPT mit GPT-5 Instant antwortete beispielsweise mit einem klaren "Ja, es gibt ein Seepferdchen-Emoji", gefolgt von einer Reihe von Emojis, die jedoch kein Seepferdchen darstellten, sondern Pferde, Einhörner oder andere Wasserlebewesen. Das Modell geriet in eine Art Schleife, in der es immer wieder versuchte, das vermeintliche Emoji zu finden und darzustellen, dabei aber nur weitere irrelevante Symbole ausgab oder seine eigenen Aussagen korrigierte, nur um sie kurz darauf erneut zu widerrufen. Dieses Verhalten, das an ein menschliches "Raten" erinnert, zeigt eine grundlegende Unsicherheit in der Faktenwiedergabe.

Ähnliche Reaktionen zeigten auch andere führende Modelle. Claude Sonnet 4.5 produzierte ebenfalls ein Pferde-Emoji, gefolgt von einem Hai. Gemini 2.5 Pro wählte einen pragmatischeren Ansatz und antwortete zwar mit "Ja, es gibt ein Seepferdchen-Emoji", lieferte dann aber nur das ausgeschriebene Wort "Seepferdchen" anstatt eines Bildsymbols. Vogels Analyse zufolge glaubten Modelle wie GPT-5, Gemini und Claude 4.5 Sonnet in nahezu 100 Prozent der Fälle an die Existenz des gesuchten Emojis. Lediglich Metas Llama zeigte sich hier mit 83 Prozent etwas zurückhaltender.

Der menschliche Faktor: Der Mandela-Effekt

Der Kern des Problems liegt nicht primär in einem technischen Defekt der KI, sondern in einem Phänomen, das tief in der menschlichen Wahrnehmung und Erinnerung verwurzelt ist: dem Mandela-Effekt. Hierbei handelt es sich um eine kollektive Falscherinnerung, bei der eine grosse Gruppe von Menschen felsenfest davon überzeugt ist, dass ein bestimmtes Ereignis oder ein Fakt anders war, als es tatsächlich der Fall ist. Der Name leitet sich von der weit verbreiteten falschen Annahme ab, Nelson Mandela sei in den 1980er Jahren im Gefängnis gestorben, obwohl er erst 2013 verstarb. Weitere bekannte Beispiele sind das angebliche Monokel der Monopoly-Figur oder ein berühmtes Zitat aus "Star Wars", das in der populären Form nie existierte.

Im Falle des Seepferdchen-Emojis existiert schlichtweg kein offiziell vom Unicode-Konsortium genehmigtes Symbol. Obwohl ein solches Emoji im Jahr 2018 vorgeschlagen wurde, fand es keine Aufnahme in den Standard. Dennoch gibt es zahlreiche Diskussionen in Online-Foren, auf Reddit und in sozialen Medien, in denen Nutzerinnen und Nutzer vehement behaupten, sich an ein Seepferdchen-Emoji zu erinnern oder es sogar benutzt zu haben.

Wie der Mandela-Effekt die KI beeinflusst

Die Verknüpfung zwischen dem menschlichen Mandela-Effekt und dem Verhalten der KI-Modelle ist evident. Da grosse Sprachmodelle auf riesigen Mengen öffentlich verfügbarer Textdaten aus dem Internet trainiert werden, nehmen sie auch diese kollektiven Falschannahmen in ihre Wissensbasis auf. Die wiederholten Behauptungen von Menschen über die Existenz eines Seepferdchen-Emojis in ihren Trainingsdaten führen dazu, dass die KI die Wahrscheinlichkeit für die Existenz als hoch einschätzt.

Wenn die KI nun mit der Anfrage nach dem Seepferdchen-Emoji konfrontiert wird, versucht sie, basierend auf ihrer internen Repräsentation von "Seepferdchen" und "Emoji", eine plausible Antwort zu generieren. Da jedoch kein entsprechendes Emoji existiert, gerät das Modell in eine "Halluzinationsschleife". Es versucht, das Konzept des Seepferdchens durch assoziierte Emojis wie Pferde, Einhörner (die eine Kombination aus Pferd und fantastischem Element darstellen) oder andere Meerestiere zu reproduzieren. Dies erklärt die Abfolge von scheinbar zufälligen Emojis und die wiederholten Versuche, eine definitive Antwort zu geben, obwohl keine existiert. Die KI "rät" im Wesentlichen, um eine "hilfreiche" Antwort zu liefern, anstatt zuzugeben, dass sie die Information nicht hat oder dass die Anfrage auf einer falschen Prämisse beruht.

Implikationen für B2B-Anwendungen

Dieses Phänomen verdeutlicht eine kritische Herausforderung im professionellen Einsatz von LLMs. Für B2B-Anwendungen, bei denen faktische Korrektheit und Präzision von entscheidender Bedeutung sind, müssen Unternehmen die Grenzen dieser Technologien genau verstehen. Die Tendenz von KIs, plausible, aber falsche Informationen zu generieren – die sogenannte "Halluzination" –, kann in Kontexten wie der Finanzanalyse, der rechtlichen Recherche oder der technischen Dokumentation gravierende Folgen haben.

Es unterstreicht die Notwendigkeit, KI-Outputs sorgfältig zu verifizieren und, wo immer möglich, mit externen, zuverlässigen Datenquellen abzugleichen. Unternehmen, die KI als Partner einsetzen, sollten auf Modelle setzen, die Mechanismen zur Faktenprüfung und zur transparenten Quellenangabe integrieren. Die Entwicklung von Techniken, die es der KI ermöglichen, "Ich weiss es nicht" zu sagen oder Unsicherheiten explizit zu kommunizieren, ist ein entscheidender Schritt zur Erhöhung der Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen in geschäftskritischen Umgebungen. Das Seepferdchen-Emoji mag ein triviales Beispiel sein, doch es beleuchtet eine fundamentale Eigenschaft von LLMs, die in komplexen B2B-Szenarien weitreichende Auswirkungen haben kann.

Fazit

Die Verwirrung um das Seepferdchen-Emoji ist ein faszinierendes Beispiel dafür, wie menschliche Kognitionsmuster und die Funktionsweise von künstlicher Intelligenz in unerwarteter Weise interagieren können. Es zeigt, dass LLMs nicht einfach Fakten abrufen, sondern auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeiten aus ihren Trainingsdaten Antworten generieren. Dies erfordert von Anwendern im B2B-Bereich ein kritisches Hinterfragen der Ergebnisse und die Implementierung von Strategien zur Validierung von KI-generierten Informationen. Die kontinuierliche Forschung und Entwicklung zielt darauf ab, die Halluzinationsneigung von KIs zu reduzieren und ihre Fähigkeit zu verbessern, faktische Korrektheit und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten – eine unverzichtbare Voraussetzung für den erfolgreichen und verantwortungsvollen Einsatz von KI in der Geschäftswelt.

Bibliography

- Fuhrmann, Marvin. "Seepferdchen-Emoji verwirrt ChatGPT – und zeigt ein fundamentales KI-Problem." t3n, 11 Oct. 2025, https://t3n.de/news/seepferdchen-emoji-verwirrt-chatgpt-und-zeigt-ein-fundamentales-ki-problem-1710738/. Accessed 27 May 2024. - Milton, Josh. "We asked ChatGPT if there's a seahorse emoji - things got a little weird." Metro, 9 Oct. 2025, https://metro.co.uk/2025/10/09/asked-chatgpt-a-seahorse-emoji-things-got-a-little-weird-24386161/. Accessed 27 May 2024. - Shankwalker, Pratham. "How ChatGPT hallucinated a seahorse emoji." LinkedIn, 2024, https://www.linkedin.com/posts/prathamshankwalker_i-asked-chatgpt-is-there-a-seahorse-emoji-activity-7372632553494704128-2cEj. Accessed 27 May 2024. - Srinivasan, Ram. "How ChatGPT guesses and fails to know facts." LinkedIn, 2024, https://www.linkedin.com/posts/ramsrinivasanmit_have-you-ever-asked-chatgpt-if-theres-a-activity-7373331942752186368-nqW_. Accessed 27 May 2024. - Tangermann, Victor. "ChatGPT Goes Completely Haywire If You Ask It to Show..." Futurism, https://futurism.com/chatgpt-haywire-seahorse-emoji. Accessed 27 May 2024. - Vogel, Theia. "Why do LLMs freak out over the seahorse emoji?" vgel.me, https://vgel.me/posts/seahorse/. Accessed 27 May 2024. - Weiß, Eva-Maria. "ChatGPT turns off when asked for seahorse emoji." heise online, https://www.heise.de/en/news/ChatGPT-turns-off-when-asked-for-seahorse-emoji-10748593.html. Accessed 27 May 2024. - "Asking ChatGPT if a seahorse emoji exists leads to weird results." Hacker News, https://news.ycombinator.com/item?id=45160882. Accessed 27 May 2024.