Man muss es der generativen Künstlichen Intelligenz (GenAI) lassen: Sie ist der leuchtende neue Stern am Tech-Himmel. Mit Versprechungen, die fast zu schön klingen, um wahr zu sein – Algorithmen, die uns Texte, Bilder, Codes und sogar Marketingkampagnen im Handumdrehen liefern.
Doch bei all der Euphorie über die Genialität dieser Technologie stellt sich die Frage: Welche Kosten bringt diese neue Macht mit sich, und besteht die Gefahr, dass uns diese Technologie entgleist?
Die Ungenauigkeit von LLMs: Der Elefant im Raum
Ungenauigkeiten in generativer KI sind kein Randproblem mehr, sondern ein Kernrisiko. Neuste Studien bestätigen dies: Laut einer McKinsey-Studie haben 44 % der Unternehmen bereits negative Folgen durch fehlerhafte KI-generierte Inhalte erlebt.
Kleine Fehler in Marketingtexten sind vielleicht verzeihlich, aber was passiert, wenn diese Ungenauigkeiten in sensiblen Bereichen wie Medizin, Finanzen oder Rechtssystemen auftreten? Oder schlimmer noch, in der Kundenkommunikation?
Viele Unternehmen fürchten solche Szenarien. Diese Sorgen führen zu Verzögerungen bei der Einführung von KI-Systemen.
Ein weiteres Indiz für diese Ängste ist die Tatsache, dass Unternehmen wie Safe Superintelligence (SSI) eine Milliarde Dollar einsammeln, um "sichere" KI zu entwickeln. Das zeigt: Die Befürchtungen vor unkontrollierbaren Systemen sind groß.
Doch die Vorstellung, eine Superintelligenz – die uns intellektuell überholt – an eine Leine zu legen, erinnert an den Versuch, einen Tsunami mit einem Schirm aufzuhalten.
Begeisterung trifft auf Risiken: Fehlerhafte Codes und autonome Systeme
Die Begeisterung über KI, die sauberen Code generiert, wächst stetig. Firmen wie Codeium und Cosine treiben diesen Trend weiter.
Doch was passiert, wenn diese Technologie fehlerhafte oder sogar gefährliche Codes schreibt? In einer Welt, in der autonome Systeme immer mehr Kontrolle übernehmen, könnte ein kleiner Fehler im Code fatale Folgen haben. Ein blindes Vertrauen in die Qualität der KI generierten Codes kann zu Sicherheitslücken oder aufgeblähten Programmen führen. Immer wieder sehen wir, dass KI generierter Code unnötige Komplexität mit sich bringt oder aktuelle Libraries nicht verwendet werden.
Doch die Geschwindigkeit der Entwicklung hat sich, aus eigener Erfahrung, fast verdreifacht. Ein Programmierer, der mit GitHub Copilot arbeitet ist wie ein Dirigent, der ein Orchester bedient. Er muss nicht jedes Instrument selber spielen, aber wissen, wie die Zusammenhänge funktionieren.
Missbrauch und Manipulation: Die dunkle Seite der Kreativität
Elon Musks jüngster Vorstoß, eine KI-generierte Version von Kamala Harris als kommunistische Diktatorin zu veröffentlichen, lenkt den Blick auf die Gefahren der Desinformation. Studien von DeepMind zeigen, wie einfach es ist, generative KI zu missbrauchen, um falsche Identitäten zu schaffen und politische Botschaften zu manipulieren. Vertrauen in Institutionen ist ohnehin auf einem Tiefpunkt, und generative KI könnte diesen Abwärtstrend beschleunigen – mit nur einem Klick.
Was Unternehmen jetzt tun können
Doch es gibt Hoffnung. Unternehmen müssen sich nicht von den Risiken lähmen lassen, sondern können klug reagieren.
Eine der größten Herausforderungen bei der Nutzung von LLMs ist das Auftreten von sogenannten Halluzinationen – ein Phänomen, bei dem die KI-Inhalte erstellt, die überzeugend wirken, aber faktisch falsch sind.
Topical Chunking: Präzision durch Struktur
Bei VISUS Advisory haben wir das Konzept des "Topical Chunkings" entwickelt, um die Genauigkeit von RAG-basierten Systemen weiter zu verbessern. Dabei werden Input-Texte, meist interne Wissensdokumente, in thematisch geordnete Blöcke unterteilt, die in einer Vektordatenbank abgelegt werden. Diese Methode stellt sicher, dass LLMs immer nur auf relevante, echte Informationen zugreifen, wodurch das Risiko von Halluzinationen deutlich verringert wird.
Wie funktioniert Topical Chunking?
Topical Chunking basiert auf der Berechnung der Cosine Similarity, um Themenwechsel im Text zu erkennen. An diesen sogenannten „Split Points“ wird der Input-Text in eigenständige Blöcke zerlegt, die jeweils als in sich geschlossene Einheiten betrachtet werden können.
Diese Blöcke werden anschließend mit Schlüsselwörtern versehen, die genauere Informationssuche in der Vektordatenbank ermöglichen.
Unternehmen, die ihre LLMs auf unternehmenseigenen Daten ohne Halluzinationen haben möchten, profitieren besonders vom Topical Chunking. Es ermöglicht der KI, verlässliche und kontextbezogene Inhalte zu generieren, wodurch die Antwortqualität deutlich gesteigert wird. Dies bietet klare Vorteile in datenintensiven Branchen, in denen präzise Informationen entscheidend sind.
Fazit: Risiken im Blick, Potenziale nutzen
Ja, die Risiken von generativer KI sind real – doch die Chancen, die sie bietet, überwiegen bei weitem.
Ein oft zitiertes Problem: Halluzinationen. LLMs erfinden Fakten, die täuschend echt wirken. Doch dieses Problem ist lösbar. Mit der richtigen Kombination aus RAG und Topical Chunking kann man sicherstellen, dass nur präzise und relevante Informationen aus einer Wissensbasis abgerufen werden. Durch gezielte Prompt Injection wird das Modell bei der Findung von Fakten an die Hand genommen. So kann es z. B. schnell den korrekten Ordner eines Dokuments aus der unternehmenseigenen Wissensbasis liefern – und vermeidet damit Fehlinformationen.
Abschließend ist festzuhalten, dass die Zukunft der generativen KI darin bestehen wird die Risiken durch Experten einzudämmen und die Chancen proaktiv zu nutzen. Denn ähnlich wie in Zeiten des Internetbooms sollte man nicht zu denjenigen gehören, die KI als bloßen Hype abtun und dadurch die Transformation verschlafen, sondern zu den Gestaltern der Wirtschaft von morgen.
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