Verlässlich bleiben, auch wenn KI mal danebenliegt.
Worum es hier geht
Im Fachjargon nennt man es „Halluzination“, wenn eine KI sehr überzeugend klingt und trotzdem Falsches behauptet. Das passiert, weil KI keine „Wahrheit“ kennt, sondern Wahrscheinlichkeiten berechnet und Texte aufgrund von Mustern vorhersagt. Fehlen ihr Informationen oder sind sie widersprüchlich, füllt sie Lücken und erfindet im Zweifel Details, Quellen oder Zahlen. Genau deshalb braucht es beim Arbeiten mit KI eine klare Routine für Verlässlichkeit.
Warum KI halluziniert
KI-Modelle sind auf riesigen Datenmengen trainiert und generieren Antworten, die sprachlich passen. Ob diese Antworten faktisch stimmen, prüft das Modell nicht automatisch. Kommt dann noch ein unklarer Auftrag oder zu wenig Kontext dazu, steigt die Chance, dass die KI „glattzieht“ oder rätselt. Kurz: Gute Sprache heißt nicht automatisch auch gute Fakten. Ein kritischer Blick bleibt unverzichtbar.
Typische Stolperfallen erkennen
Oft erkennst du Unsicherheit an Details: sehr selbstbewusster Ton ohne Quelle, verwechselte Begriffe oder Produkte, verdrehte Jahreszahlen, sauber klingende, aber nichtssagende Statistiken. Auch wenn die KI frühere Angaben aus deinen Prompts ignoriert, ist Vorsicht angesagt. Nimm solche Signale ernst. Sie sind Einladungen zum Nachfragen.
So sprichst du mit KI und bekommst verlässlichere Antworten
Behandle die KI wie eine:n flinke:n Assistent:in im Gespräch. Gib Kontext (Ziel, Zielgruppe, Format, was als Ergebnis gebraucht wird) und erlaube Rückfragen: „Wenn dir Infos fehlen, frag bitte nach.“ Ein kleiner, aber wirkungsvoller Zusatz in jedem Auftrag lautet:
„Bitte erfinde nichts. Wenn du etwas nicht sicher weißt, sag es klar und erkläre, was fehlt.“
Damit richtest du den Fokus auf Transparenz statt auf schöne Formulierungen.
Doppelcheck im Alltag
Baue dir eine kurze Routine ein: erstens bitte die KI um Belege („Woran machst du das fest? Nenne mir konkrete Quellen.“). Zweitens lass dir die Antwort aus einer zweiten Perspektive geben (z. B. „Gibt es Gegenargumente?“). Drittens prüfe die Kernaussagen außerhalb der KI – ideal: eine Primärquelle (Originaldokument, Gesetz, Herstellerseite) plus eine unabhängige Zweitquelle (Behörde, Fachverband, seriöse Fachpresse). Dieser Dreisprung dauert selten länger als ein paar Minuten, erhöht aber die Zuverlässigkeit erheblich.
Zweite Meinung durch Vergleich mehrerer KIs
Du kannst Antworten auch querchecken, indem du mehrere Modelle befragst, z. B. ChatGPT, Perplexity oder Claude. Formuliere die gleiche Frage, vergleiche die Kernaussagen und Quellen. Wo sich alle einig sind, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass es stimmt. Weichen sie ab, hast du einen klaren Hinweis, noch einmal genauer hinzusehen oder die Primärquelle direkt zu öffnen.
Fazit
Verlässlichkeit mit KI ist kein Zufall, sondern beruht auf unmissverständlich Kommunikation, dem klaren Blick und deiner Endkontrolle. Das bedeutet: klar briefen, offen für Rückfragen, Belege verlangen, kurz gegenprüfen, bei Bedarf Modelle vergleichen. Wenn du so arbeitest, holst du dir Tempo und kannst deine Texte ohne Bauchschmerzen veröffentlichen.
Bildquelle: Amanda Dalbjorn | www.unsplash.com