#textgeneratoren

Können jetzt alle „gute“ Texte mit KI schreiben? Wenn du unter „schreiben“ so etwas wie „produzieren“ verstehst, dann lautet die Antwort: Ja. Wenn du damit meinst, ob jede:r gute, hochwertige Inhalte mit Mehrwert kreieren kann: Nein. Denn das entscheidet immer noch dein Kopf!

KI erstellt Content, aber keine Qualität

KI-Tools spucken per Klick Texte aus, für die du früher Stunden gebraucht hättest. Grammatik sitzt, die Sätze fließen, das Ganze liest sich vermeintlich „professionell“.

Und trotzdem merkst du beim Lesen: Da fehlt was – da ist nichts drin.

Kein Gedanke, der hängen bleibt.

Kein Satz, der überrascht.

Kein wirklicher Mehrwert.

Genau hier liegt der Haken bei KI-generierten Texten: Eine Künstliche Intelligenz ist nicht darauf trainiert, „genial“ zu schreiben, sondern „wahrscheinlich“. Sie berechnet das nächste passende Wort und landet damit zwangsläufig im Mittelmaß.

Vgl. Was können KI-SEO-Texte wirklich? + GEO-Texte sind auch nur SEO-Texte

Seelenlose KI-Texte sind der Standard

Ohne dein Urteilsvermögen und ohne dein eigenes Textgefühl bekommst du Internettexte, die formal okay sind, aber geistig leer.

Ein hübsch verpacktes Nichts.

Das Mittelmaß-Paradoxon

Warum KI nicht aus sich heraus glänzt

KI ist auf Durchschnitt trainiert. Das ist wichtig, um ein akzeptables Text-Niveau zu erhalten. Doch Durchschnitt ist per Definition nicht herausragend, nicht besonders und nicht einzigartig.

Wer den Output der KI nicht kritisch hinterfragt, bekommt das Mittel. Leute ohne Schreibkompetenzen akzeptieren einfach, was die KI liefert. Sie merken oft gar nicht, dass das Argument schwach ist oder die Formulierung nicht passt. Und sie übernehmen ungefiltert und unbewusst Floskeln, leere Phrasen und Allgemeinplätze, die sowieso keiner mehr lesen will.

Vgl. Darum lügt ChatGPT häufig – und das ist kein Zufall

Das fühlt sich für dich als Autor vielleicht produktiv an („Wow, schon 1.500 Wörter!“), ist aber nur Content-Rauschen und ein Zeitfresser.

Talentierte und gute Texter, Schreiberinnen, Autoren erkennen sofort, wo der Text fad, beliebig oder unlogisch wird. Um einen KI-Text auf ein menschliches Level zu heben, müssen Strukturen verändert, Aussagen geschärft, Fülltexte gestrichen und konkrete Beispiele eingefügt werden. Am besten mit Erfahrungen, Haltung und Stil.

Der Mensch als Wissens- und Qualitätsfaktor

Im Klartext: Die KI liefert dir das Rohmaterial. Doch du als Mensch entscheidest, ob daraus ein billiger Kunststoffstuhl wird oder ein echtes Designerstück.

Vgl. Digitaler SEO-Humanismus: Warum SEO 2026 eine Seele braucht

Prompting ist Schreibkunst

Viele Marketer oder Laien denken, mit dem einfachen Satz: „Schreib mir einen perfekten SEO-Text über XY“ erscheine magisch ein origineller Text auf dem Bildschirm. Die bittere Wahrheit ist allerdings: So läuft das nicht und so hat es auch noch nie funktioniert.

Ein guter Prompt ist selbst ein gehöriges Stück Denk- und Schreibarbeit. Als professioneller Schreiberling oder Autorin musst du:

Kontext klären (Wer liest das? Welches Problem hat diese Person? Was soll sie nach dem Lesen wissen, fühlen oder tun?)

Tonalität festlegen (locker, provokant, sachlich, empathisch? Fachpublikum oder Einsteiger? Du-Ansprache oder Sie-Ansprache?)

Struktur vorgeben (Welche Fragen muss der Text beantworten? Wo ist der Spannungsbogen? Welche Argumente gehören an den Anfang, welche ans Ende?)

Das alles ist nichts anderes als klassisches Texten – nur, dass du es hier vor dem Schreiben machst, nicht währenddessen. Ohne Schreibgefühl klingt dein Prompt vage. Die KI rät dann fröhlich herum und du wunderst dich über beliebige, austauschbare Texte.

Mit Schreibgefühl formulierst du präzise. Du grenzt ein, schärfst, gibst Beispiele und Gegenbeispiele. Und dann liefert die gleiche KI deutlich mehr Substanz!

KI ist dein Praktikant, kein Hirn-Ersatz

Der Fehler liegt in der Logik. Die KI ist wie ein fleißiger, unermüdlicher Praktikant:

Er schreibt in 5 Minuten 10 Varianten einer Einleitung.

Er fasst lange Fachartikel in Stichpunkten zusammen.

Er strukturiert dein chaotisches Brainstorming in klare Abschnitte.

Aber: Dein Praktikant hat keine Kompetenz im selbständigen, kreativen Denken. Er hat keine eigene Meinung, keine Lebenserfahrung und keinerlei Intuition. Gibst du ihm keine klaren Anweisungen, erfüllt er nur die wichtigste Pflicht: nach Vorschrift zu arbeiten. Und wenn du seine Ergebnisse nicht prüfst, riskierst du Fehler, Banalitäten und Phrasen-Friedhöfe in deiner Kommunikation.

Vgl. GEO – Synergie aus KI & SEO

Autoren-Rollen verändern sich

Früher warst du der Produzent, der mit dem weißen Blatt kämpft. Heute bist du die Kuratorin, die sich mit viel zu viel mittelmäßigen Inhalten herumschlagen muss.

Gute Schreiberlinge sind heute vor allem hervorragende Text-Kuratoren: Sie wählen aus, streichen radikal und schärfen, bis der Text knallt.

Mehrwert ist menschlich

Mehrwert entsteht dort, wo ein Text:

ein echtes Problem konkret löst,

eine neue Perspektive öffnet,

einen Gedanken klarer formuliert usw.

KI kann dir dabei helfen, schneller zu formulieren. Aber sie weiß nicht, welche Erfahrung aus deinem Alltag wirklich relevant ist. Sie war nicht in deinen Meetings, hat keine Kundinnen und Kunden gesehen sowie keine Fehler gemacht, aus denen du gelernt hast.

Das bedeutet: Fachwissen, Haltung und punktgenauer Mehrwert kommen von dir. Die KI bringt Geschwindigkeit und Form. Du bringst Inhalt und Relevanz.

Mein Fazit

Muss man gut schreiben können, um mit KI gute Texte zu erstellen?

Wenn du „gut“ definierst als „Qualität mit echtem Mehrwert“ – dann lautet die Antwort: Ja, du brauchst nach wie vor klare Gedanken, Sprachgefühl und ein Verständnis für deine Leserschaft. Nicht jeder muss und kann ein literarisches Genie sein – aber du musst unterscheiden können zwischen Floskel und Aussage; erkennen, wann ein Text hohl ist; wissen, wie man komplexe Dinge verständlich erklärt.

Die KI senkt die Hürde für akzeptable Texte massiv.

Doch die Hürde für exzellente Texte bleibt hoch.

Wer mit ChatGPT oder anderen KI-Textgeneratoren arbeitet, kennt das Phänomen: Die KI klingt überzeugend, aber manchmal stimmt die Antwort einfach nicht. Warum ist das so? Und lässt sich das Problem überhaupt lösen? Eine aktuelle Studie von OpenAI bringt Licht ins Dunkel – und zeigt, warum KI-Modelle nie aufhören werden, Fakten zu erfinden.

Wie ChatGPT lernt

und warum Fehler dabei unvermeidlich sind

Ein Blick in die Geschichte der Sprachmodelle zeigt, wie rasant sich die Technologie entwickelt hat – und warum die aktuellen Herausforderungen so komplex sind.

Ursprünglich basierten KI-Textsysteme auf einfachen Regeln und festgelegten Datenbanken. Sie konnten nur das wiedergeben, was zuvor manuell eingespeist wurde. (Vgl. Text-Spinning) Mit dem Aufkommen sogenannter neuronaler Netze und dem Training auf riesigen Textmengen aus dem Internet wurden die Modelle immer leistungsfähiger. Heute „lernen“ Sprachmodelle wie ChatGPT anhand von Milliarden von Sätzen, die sie aus Büchern, Webseiten und Foren analysieren. Doch diese Daten sind nicht immer korrekt, vollständig oder widerspruchsfrei.

Die KI übernimmt munter Fehler, Missverständnisse und sogar Falschinformationen. Hinzu kommt, dass die Modelle keine echten „Kenntnisse“ haben, sondern Muster erkennen und Wahrscheinlichkeiten berechnen. Sie wissen nicht, was wahr oder falsch ist – sie ahmen lediglich nach, was in den Daten am häufigsten vorkommt oder am besten passt.

Deshalb kann ChatGPT zwar beeindruckend formulieren und scheinbar komplexe Zusammenhänge erklären, aber es fehlt ihm das kritische Urteilsvermögen eines Menschen. Die Folge: Auch offensichtliche Fehler werden mit derselben Überzeugung präsentiert wie korrekte Fakten. Vgl. ChatGPT Texte schreiben lassen

KI-Halluzinationen

Wenn die KI sich Antworten ausdenkt

Im Marketing spricht man von „Halluzinationen“, wenn ein Sprachmodell wie ChatGPT Informationen liefert, die nicht stimmen oder frei erfunden sind. Das ist kein seltener Ausrutscher: Laut OpenAI müsste ChatGPT bei einem Drittel aller Anfragen eigentlich ehrlich zugeben: „Keine Ahnung.“

Doch das passiert selten. Stattdessen rät die KI – und das aus gutem Grund. Vgl. KI-Chatbots mit über 60 % Fehler

Mathematisch unvermeidbar:

Warum KI halluziniert

Die OpenAI-Studie liefert erstmals eine fundierte mathematische Erklärung für das Halluzinieren von KI-Sprachmodellen. Das Problem liegt nicht nur an fehlerhaften Trainingsdaten. Selbst wenn die Trainingsdaten perfekt wären, würde die KI immer noch Fehler machen.

Warum? Anders als eine Suchmaschine, die gezielt nach belegten Fakten sucht, arbeitet ein Sprachmodell wie ChatGPT rein auf Basis von Wahrscheinlichkeiten: Es berechnet, welches Wort oder welche Aussage am wahrscheinlichsten auf die gestellte Frage folgt – unabhängig davon, ob diese wirklich wahr ist.

So entstehen Antworten, die überzeugend klingen, aber nicht stimmen müssen. Gewissheiten kennt die KI nicht, sie produziert lediglich das, was statistisch am besten passt. Ein Beispiel: Wenn die KI nach dem Geburtstag einer bekannten Person gefragt wird, die nur selten in den Trainingsdaten vorkommt, steigt die Wahrscheinlichkeit für eine falsche Antwort deutlich.

Ich kann es nicht oft genug betonen: Textassistenten sind keine Wissensdatenbank – Und ja, das macht einen riesengroßen Unterschied für die Antworten, die du erhältst.

Wissensdatenbank vs. KI-Textassistent

Eine Wissensdatenbank ist im Grunde ein digitales Nachschlagewerk. Sie enthält geprüfte Informationen, die von Expertinnen und Experten oder Redaktionen sorgfältig eingepflegt und regelmäßig aktualisiert werden. Wenn du eine Frage stellst, durchsucht die Datenbank ihre Einträge und liefert dir eine präzise, belegte Antwort. Die Inhalte sind klar strukturiert, oft mit Quellenangaben versehen und auf Richtigkeit überprüft.

Ein KI-Textassistent wie ChatGPT funktioniert ganz anders. Er hat keine fest hinterlegten Fakten, sondern wurde mit riesigen Mengen an Texten aus dem Internet, Büchern und anderen Quellen „trainiert“.

Das System hat daraus Muster gelernt: Es berechnet, welche Wortfolge am wahrscheinlichsten auf deine Frage passt – unabhängig davon, ob die Antwort tatsächlich stimmt. ChatGPT kann also auch zu Themen Auskunft geben, die nicht explizit in einer Datenbank stehen, aber es besteht immer die Gefahr, dass die Antwort nur plausibel klingt, doch sachlich falsch ist.

Beispiel: Du möchtest wissen, wann Albert Einstein geboren wurde.

Wissensdatenbank: Du gibst die Frage ein und erhältst die Antwort: „Albert Einstein wurde am 14. März 1879 geboren.“ Die Information ist belegt und stammt aus einer zuverlässigen Quelle.

KI-Textassistent: Du stellst dieselbe Frage. ChatGPT antwortet vermutlich ebenfalls korrekt, weil das Geburtsdatum häufig in den Trainingsdaten vorkommt. Aber bei weniger bekannten Personen oder Fakten kann die KI auch raten und eine falsche Antwort liefern – zum Beispiel ein erfundenes Datum.

Kurz gesagt: Die Wissensdatenbank liefert geprüfte Fakten, der KI-Textassistent generiert Antworten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und Mustern. Das macht ihn flexibel, aber auch fehleranfällig.

Das Dilemma der Bewertungssysteme

Ein großes Problem ist, wie KI-Programme wie ChatGPT getestet und bewertet werden. Die KIs durchlaufen sozusagen ein Prüfungsprogramm bzw. Training. Für jede Frage gibt es 1 Punkt. Wenn die KI ehrlich sagt „Ich weiß es nicht“, bekommt sie 0 Punkte. Wenn sie rät und die Antwort falsch ist, bekommt sie ebenfalls 0 Punkte.

Das bedeutet: Für die KI lohnt es sich nicht, zuzugeben, dass sie etwas nicht weiß. Stattdessen rät sie lieber – denn vielleicht liegt sie ja richtig und bekommt Punkte. So entsteht eine Situation, in der die KI immer versucht, eine Antwort zu geben, selbst wenn sie unsicher ist.

Das Ergebnis, mit dem Verbraucher leben müssen: Die KI erfindet häufiger Dinge, anstatt einfach mal „Keine Ahnung“ zu antworten. Forschende nennen das eine „Epidemie“ von erfundenen Antworten.

Vgl. auch Digitaler Rinderwahn: Wenn KI mit KI-Texten gefüttert wird

Die (theoretische) Lösung – und warum sie nicht angewendet wird

OpenAI verdient Geld damit, dass Nutzerinnen und Nutzer gerne mit ChatGPT arbeiten und dem System vertrauen. Das Geschäftsmodell setzt darauf, dass die KI immer schnell und zuverlässig Antworten liefert – und zwar zu möglichst jeder Frage.

Wenn ChatGPT aber plötzlich bei vielen Anfragen sagt: „Ich weiß es nicht“, sind viele Menschen enttäuscht oder sogar genervt. Sie sind es gewohnt, auf Knopfdruck eine Antwort zu bekommen, egal wie schwierig die Frage ist. Diese Frustration kann dazu führen, dass Nutzerinnen und Nutzer das System weniger nutzen oder ganz abspringen.

Weniger Nutzung bedeutet weniger Einnahmen für OpenAI. Das Unternehmen muss also abwägen: Einerseits wäre es ehrlicher, wenn die KI Unsicherheiten zugibt. Andererseits könnte das die Kundschaft vergraulen und das Geschäftsmodell gefährden.

Deshalb bleibt OpenAI oft bei der Strategie, immer eine Antwort zu liefern – selbst wenn sie geraten ist.

Wirtschaftliche Hürden:

Rechenaufwand und Kosten

Selbst wenn die Akzeptanz für mehr Unsicherheiten steigen würde, gibt es noch ein weiteres Problem: die Kosten. KI-Modelle, die Unsicherheiten sauber berechnen und abwägen, brauchen deutlich mehr Rechenleistung. Für spezialisierte Anwendungen – etwa in der Medizin oder im Finanzwesen – lohnt sich das. Hier sind die Kosten für Fehler hoch, und Genauigkeit ist entscheidend.

Im Alltag für Verbraucherinnen und Verbraucher ist der Aufwand aber kaum zu rechtfertigen.

Warum sich so schnell nichts ändern wird

Solange die wirtschaftlichen Anreize so gesetzt sind, dass schnelle und eindeutige Antworten belohnt werden, wird sich an der Halluzinationsrate wenig ändern. Die Studie von OpenAI zeigt: Die Entwicklung von KI für den Massenmarkt steht im Widerspruch zu maximaler Verlässlichkeit. Fortschritte in der Hardware könnten das Problem in Zukunft abmildern, aber das grundsätzliche Problem bleibt bestehen.

Vgl. SEO & GEO sind keine Alternativen

Weiß ChatGPT, dass es lügt?

Die Frage setzt einen falsche Kontext. ChatGPT ist kein denkendes Wesen, sondern ein Sprachmodell. Es hat kein Bewusstsein, keine Gefühle und keine Absicht, jemanden zu täuschen. Stattdessen erzeugt es Antworten, indem es berechnet, welche Wortfolgen statistisch am wahrscheinlichsten auf eine Frage passen.

Es prüft dabei nicht, ob die Antwort wirklich stimmt. Wenn ChatGPT eine falsche Information ausgibt, dann weil das Modell einfach die plausibelste Antwort generiert. ChatGPT kann nicht wissen, ob es lügt, weil es gar nicht versteht, was Wahrheit oder Lüge bedeutet.

Fazit: Zwischen Wunsch & Wirklichkeit

ChatGPT und Co. werden weiterhin Fakten erfinden – nicht, weil es technisch unmöglich wäre, sondern weil es wirtschaftlich und nutzerseitig so gewollt ist. Wer mit KI arbeitet, sollte sich dieser Grenzen bewusst sein und kritisch hinterfragen, was die Maschine ausspuckt. Denn manchmal ist ein ehrliches „Ich weiß es nicht“ eben doch die beste Antwort.

Für Dich als Nutzer bedeutet das: Vertraue nie blind auf KI-generierte Inhalte. Überprüfe kritische Informationen immer mit unabhängigen Quellen. Die Verantwortung für die Überprüfung der KI-Ausgaben liegt letztlich bei Dir, da die Entwickler nicht alle Fehler verhindern können.

Hier ist eine kurze Prompt-Vorlage, mit der du von einer KI verlässlichere und vorsichtigere Antworten erhältst:

Bitte beantworte die folgende Frage möglichst sachlich, vorsichtig und mit dem Hinweis auf Unsicherheiten oder Wissenslücken. Vermeide Spekulationen und mache deutlich, wenn eine Information nicht eindeutig belegt ist. Begründe deine Aussagen und nenne, falls möglich, unterschiedliche Sichtweisen oder Einschränkungen: (konkrete Frage)

Mehr dazu » KI Prompt Engineering: die neue Texter-Disziplin

Quellen:

Wer mit ChatGPT oder anderen KI-Textgeneratoren arbeitet, kennt das Phänomen: Die KI klingt überzeugend, aber tlws. stimmt die Antwort nicht. Warum ist das so? Und lässt sich das Problem überhaupt lösen? Eine aktuelle Studie von OpenAI bringt Licht ins Dunkel – und zeigt, warum KI-Modelle nie aufhören werden, Fakten zu erfinden (halluzinieren).

Wie ChatGPT lernt

Und warum Fehler dabei unvermeidlich sind

Ein Blick in die Geschichte der Sprachmodelle zeigt, wie rasant sich die Technologie entwickelt hat – und warum die aktuellen Herausforderungen so komplex sind. Ursprünglich basierten KI-Textsysteme auf einfachen Regeln und festgelegten Datenbanken. Sie konnten nur das wiedergeben, was zuvor manuell eingespeist wurde. Mit dem Aufkommen sogenannter neuronaler Netze und dem Training auf riesigen Textmengen aus dem Internet wurden die Modelle immer leistungsfähiger.

Heute „lernen“ Sprachmodelle wie ChatGPT anhand von Milliarden von Sätzen, die sie aus Büchern, Webseiten und Foren analysieren. Doch diese Daten sind nicht immer korrekt, vollständig oder widerspruchsfrei.

Das bedeutet: Die KI übernimmt auch Fehler, Missverständnisse und sogar Falschinformationen aus ihren Trainingsdaten. Hinzu kommt, dass die Modelle keine echten „Kenntnisse“ haben, sondern Muster erkennen und Wahrscheinlichkeiten berechnen.

Sie wissen nicht, was wahr oder falsch ist – sie ahmen lediglich nach, was in den Daten am häufigsten vorkommt oder am besten passt. Deshalb kann ChatGPT zwar beeindruckend formulieren und scheinbar komplexe Zusammenhänge erklären, aber es fehlt ihm das kritische Urteilsvermögen eines Menschen.

Die Folge: Auch offensichtliche Fehler werden mit derselben Überzeugung präsentiert wie korrekte Fakten.

Halluzinationen – wenn KI sich Antworten ausdenkt

Im Marketing spricht man von „Halluzinationen“, wenn ein Sprachmodell wie ChatGPT Informationen liefert, die nicht stimmen oder frei erfunden sind. Das ist kein seltener Ausrutscher: Laut OpenAI müsste ChatGPT bei einem Drittel aller Anfragen eigentlich ehrlich zugeben: „Keine Ahnung.“

Doch das passiert selten. Stattdessen rät die KI – und das aus gutem Grund.

Das Ich zwischen Du und Es: (#Affiliate-Link/Anzeige) Zwischenmenschliche Beziehungen im Zeitalter der Digitalisierung

Mathematisch unvermeidbar:

Warum KI halluziniert

Die OpenAI-Studie liefert erstmals eine fundierte mathematische Erklärung für das Halluzinieren von KI-Sprachmodellen. Das Problem liegt nicht nur an fehlerhaften Trainingsdaten. Selbst wenn die Trainingsdaten perfekt wären, würde die KI immer noch Fehler machen.

Warum? Anders als eine Suchmaschine, die gezielt nach belegten Fakten sucht, arbeitet ein Sprachmodell wie ChatGPT rein auf Basis von Wahrscheinlichkeiten: Es berechnet, welches Wort oder welche Aussage am wahrscheinlichsten auf die gestellte Frage folgt – unabhängig davon, ob diese wirklich wahr ist. So entstehen Antworten, die überzeugend klingen, aber nicht stimmen müssen. Gewissheiten kennt die KI nicht, sie produziert lediglich das, was statistisch am besten passt.

Ein Beispiel: Wenn die KI nach dem Geburtstag einer bekannten Person gefragt wird, die nur selten in den Trainingsdaten vorkommt, steigt die Wahrscheinlichkeit für eine falsche Antwort deutlich.

Ich kann es nicht oft genug betonen: Textassistenten sind keine Wissensdatenbank! Das ist ein riesengroßer Unterschied.

Unterschiede erklärt

Wissensdatenbank vs. KI-Textassistent

Eine Wissensdatenbank ist im Grunde ein digitales Nachschlagewerk. Sie enthält geprüfte Informationen, die von Expertinnen und Experten oder Redaktionen sorgfältig eingepflegt und regelmäßig aktualisiert werden. Wenn du eine Frage stellst, durchsucht die Datenbank ihre Einträge und liefert dir eine präzise, belegte Antwort. Die Inhalte sind klar strukturiert, oft mit Quellenangaben versehen und auf Richtigkeit überprüft.

Infokratie: Digitalisierung und die Krise der Demokratie (Fröhliche Wissenschaft)

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Undinge: Umbrüche der Lebenswelt | Einer der bedeutendsten Philosophen unserer Zeit liefert luzide Analysen unserer Gegenwart

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Ein KI-Textassistent wie ChatGPT funktioniert ganz anders. Er hat keine fest hinterlegten Fakten, sondern wurde mit riesigen Mengen an Texten aus dem Internet, Büchern und anderen Quellen „trainiert“.

Das System hat daraus Muster gelernt: Es berechnet, welche Wortfolge am wahrscheinlichsten auf deine Frage passt – unabhängig davon, ob die Antwort tatsächlich stimmt. ChatGPT kann also auch zu Themen Auskunft geben, die nicht explizit in einer Datenbank stehen, aber es besteht immer die Gefahr, dass die Antwort nur plausibel klingt, doch sachlich falsch ist.

Digitalisierung als Distributivkraft: (#Affiliate-Link/Anzeige) Über das Neue am digitalen Kapitalismus

Beispiel: Du möchtest wissen, wann Albert Einstein geboren wurde.

Wissensdatenbank: Du gibst die Frage ein und erhältst die Antwort: „Albert Einstein wurde am 14. März 1879 geboren.“ Die Information ist belegt und stammt aus einer zuverlässigen Quelle.

KI-Textassistent (ChatGPT): Du stellst dieselbe Frage. ChatGPT antwortet vermutlich ebenfalls korrekt, weil das Geburtsdatum häufig in den Trainingsdaten vorkommt. Aber bei weniger bekannten Personen oder Fakten kann die KI auch raten und eine falsche Antwort liefern – zum Beispiel ein erfundenes Datum.

Kurz gesagt: Die Wissensdatenbank liefert geprüfte Fakten, der KI-Textassistent generiert Antworten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und Mustern. Das macht ihn flexibel, aber auch fehleranfällig.

Dilemma der Bewertungssysteme

Ein großes Problem ist, wie KI-Programme wie ChatGPT getestet und bewertet werden. Stell dir vor, die KI macht bei einer Prüfung mit und bekommt für jede Frage Punkte. Wenn sie ehrlich sagt „Ich weiß es nicht“, bekommt sie 0 Punkte. Wenn sie rät und die Antwort falsch ist, bekommt sie ebenfalls 0 Punkte.

Für die KI lohnt es sich nicht, zuzugeben, dass sie etwas nicht weiß. Stattdessen rät sie lieber – denn vielleicht liegt sie ja richtig und bekommt Punkte. So entsteht eine Situation, in der die KI immer versucht, eine Antwort zu geben, selbst wenn sie unsicher ist.

Die Folge: Die KI erfindet häufiger Dinge, als sie einfach mal „Keine Ahnung“ sagt. Forschende nennen das eine „Epidemie“ von erfundenen Antworten.

Die (theoretische) Lösung – und warum sie nicht angewendet wird

Gesundheit und Krankheit im Zeitalter der Digitalisierung (Regensburger Beiträge zur Digitalisierung des Gesundheitswesens)

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Digitale Ethik: Ein Wertesystem für das 21. Jahrhundert

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OpenAI verdient Geld damit, dass Nutzerinnen und Nutzer gerne mit ChatGPT arbeiten und dem System vertrauen. Das Geschäftsmodell setzt darauf, dass die KI immer schnell und zuverlässig Antworten liefert – und zwar zu möglichst jeder Frage.

Wenn ChatGPT aber plötzlich bei vielen Anfragen sagt: „Ich weiß es nicht“, sind viele Menschen enttäuscht oder sogar genervt. Sie sind es gewohnt, auf Knopfdruck eine Antwort zu bekommen, egal wie schwierig die Frage ist.

Diese Frustration kann dazu führen, dass Nutzerinnen und Nutzer das System weniger nutzen oder ganz abspringen. Weniger Nutzung bedeutet weniger Einnahmen für OpenAI.

Das Unternehmen muss also abwägen: Einerseits wäre es ehrlicher, wenn die KI Unsicherheiten zugibt. Andererseits könnte das die Kundschaft vergraulen und das Geschäftsmodell gefährden. Deshalb bleibt OpenAI oft bei der Strategie, immer eine Antwort zu liefern – selbst wenn sie geraten ist.

Kritik der digitalen Vernunft: (#Affiliate-Link/Anzeige) Warum Humanität der Maßstab sein muss

Wirtschaftliche Hürden: Rechenaufwand und Kosten

Selbst wenn die Akzeptanz für mehr Unsicherheiten steigen würde, gibt es noch ein weiteres Problem: die Kosten. KI-Modelle, die Unsicherheiten sauber berechnen und abwägen, brauchen deutlich mehr Rechenleistung.

Für spezialisierte Anwendungen – etwa in der Medizin oder im Finanzwesen – lohnt sich das. Hier sind die Kosten für Fehler hoch, und Genauigkeit ist entscheidend.

Im Alltag für Verbraucherinnen und Verbraucher ist der Aufwand aber kaum zu rechtfertigen.

Warum sich so schnell nichts ändern wird

Solange die wirtschaftlichen Anreize so gesetzt sind, dass schnelle und eindeutige Antworten belohnt werden, wird sich an der Halluzinationsrate wenig ändern.

Die Studie von OpenAI zeigt: Die Entwicklung von KI für den Massenmarkt steht im Widerspruch zu maximaler Verlässlichkeit. Fortschritte in der Hardware könnten das Problem in Zukunft abmildern, aber das grundsätzliche Problem bleibt bestehen.

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Weiß ChatGPT, dass es lügt?

Die Frage setzt einen falsche Kontext. ChatGPT ist kein denkendes Wesen, sondern ein Sprachmodell. Es hat kein Bewusstsein, keine Gefühle und keine Absicht, jemanden zu täuschen. Stattdessen erzeugt es Antworten, indem es berechnet, welche Wortfolgen statistisch am wahrscheinlichsten auf eine Frage passen.

Es prüft dabei nicht, ob die Antwort wirklich stimmt. Wenn ChatGPT eine falsche Information ausgibt, dann weil das Modell einfach die plausibelste Antwort generiert.

ChatGPT kann nicht wissen, ob es lügt, weil es gar nicht versteht, was Wahrheit oder Lüge bedeutet.

Prompt-Vorlage, mit der du von einer KI verlässlichere und vorsichtigere Antworten erhältst:

Bitte beantworte die folgende Frage möglichst sachlich, vorsichtig und mit dem Hinweis auf Unsicherheiten oder Wissenslücken. Vermeide Spekulationen und mache deutlich, wenn eine Information nicht eindeutig belegt ist. Begründe deine Aussagen und nenne, falls möglich, unterschiedliche Sichtweisen oder Einschränkungen:

(konkrete Frage)

Fazit: Zwischen Wunsch & Wirklichkeit

Philosophie der Maschine

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Philosophie Magazin Sonderausgabe "Klimakrise": Was können wir wissen – Was sollen wir tun – Was dürfen wir hoffen

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ChatGPT und Co. werden weiterhin Fakten erfinden – nicht, weil es technisch unmöglich wäre, sondern weil es wirtschaftlich und nutzerseitig so gewollt ist. Wer mit KI arbeitet, sollte sich dieser Grenzen bewusst sein und kritisch hinterfragen, was die Maschine ausspuckt. Denn manchmal ist ein ehrliches „Ich weiß es nicht“ eben doch die beste Antwort.

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Quellen: