Warum Sprachmodelle halluzinieren — und warum das nicht verschwindet

Sprachmodelle klingen kompetent – auch dann, wenn ihnen Wissen fehlt. Das ist kein Einzelfehler, sondern ein Muster, das OpenAI formal begründet. Das aktuelle OpenAI-Technical-Report zeigt, dass generative Fehler bereits aus den statistischen Grundlagen des Pretrainings und den gängigen Evaluationsanreizen folgen (Quelle). Diese Perspektive hilft, Erwartungen zu kalibrieren – für Redaktionsteams, Produktmanager und Compliance.

Wir erklären kompakt, was als Halluzination gilt, warum es auf Architekturebene unvermeidbar wirkt und wie Decoding-Strategien und RAG das Verhalten verschieben. Benchmarks aus der Community untersuchen inzwischen differenziert extrinsische (nicht durch Quellen gedeckte) und intrinsische (zum Kontext widersprüchliche) Fehler. Neue Datensätze und Bewertungsverfahren fokussieren genau diese Unterscheidung und fordern dynamische Tests, um Leckagen zu vermeiden (Quelle). So entsteht ein realistisches Bild – und ein Maßnahmenkatalog, der im Alltag trägt.

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Wenn wir von Halluzinationen sprechen, meinen wir plausible, aber falsche Aussagen eines Modells. Es gibt zwei praktische Kategorien: Erstens extrinsische Halluzinationen – Aussagen, die von keinem zugrunde liegenden Korpus oder übergebenen Kontext gedeckt sind. Zweitens intrinsische Halluzinationen – Aussagen, die dem gegebenen Kontext widersprechen. Aktuelle Benchmarks definieren und testen diese Unterscheidung systematisch, um Fehlertypen sauber zu trennen (Quelle).

Wie entstehen unterschiedliche Halluzinationstypen? Ein Teil der Antwort liegt im Training selbst. OpenAI leitet formal her, dass die Aufgabe, gültige Texte zu erzeugen, auf die schwierigere Entscheidung reduziert werden kann, ob eine Kandidaten-Antwort überhaupt gültig ist; daraus folgen unvermeidbare Fehlergrenzen (Quelle). Diese Einsicht erklärt, weshalb selbst sehr starke Modelle nicht immer „wissen, dass sie es nicht wissen“.

Für die Praxis lohnt eine klare Terminologie. Wir sprechen im Folgenden von: (a) faktischen Fehlern (falsche Datenpunkte), (b) erfundenen Fakten (nicht belegte Zusatzinformationen) und (c) widersprüchlichen Antworten (Konflikte zum Kontext). Die Benches aus der Community liefern hierfür Aufgabenfamilien – von präzisen Wissensfragen bis zu langen Zusammenfassungen – und koppeln Bewertung enger an Belege im Kontext (Quelle). Dadurch wird Falschinformation messbar gemacht, statt anekdotisch diskutiert.

Halluzinationen sind kein Bug der Rhetorik, sondern eine Nebenwirkung der Aufgabe: Wahrscheinlich korrekte Sprache zu erzeugen, ohne perfekte Gewissheit über die Welt zu haben.

Für Teams im Microsoft-Partner-Ökosystem folgt daraus: Definieren Sie domänenspezifische No-Go-Zonen (z. B. rechtliche Auskünfte ohne Quelle), legen Sie klare Refusal-Regeln fest und dokumentieren Sie Evidenzpflicht – das reduziert Risiken in regulierten Umgebungen. Die OpenAI-Analyse empfiehlt explizite Konfidenzziele und Belohnung für „weiß nicht“, statt blindes Raten zu fördern (Quelle).

Warum entstehen Halluzinationen strukturell? Erstens: Modelle werden auf großen Textverteilungen trainiert und minimieren dabei die durchschnittliche Vorhersage-Unsicherheit. OpenAI argumentiert, dass schon diese Reduktion eine untere Fehlergrenze setzt – selbst wenn der Korpus fehlerfrei wäre; reale Korpora erhöhen das Risiko zusätzlich (Quelle).

Zweitens: Decoding-Strategien verschieben die Balance zwischen Vielfalt und Faktentreue. Sampling-Verfahren wie top‑k oder nucleus/top‑p erhöhen Variation, während deterministischere Einstellungen konservativer agieren. Benchmarks zeigen, dass dieser Trade-off das Auftreten extrinsischer und intrinsischer Fehler mitprägt; eine universelle „beste“ Einstellung existiert nicht, die Effekte hängen von Task und Modellfamilie ab (Quelle). Für Governance heißt das: Policies für Decoding müssen kontextsensitiv sein. Zur Orientierung: „Decoding Bias Top-k nucleus“ ist ein Suchbegriff, der genau diesen Zielkonflikt adressiert.

Drittens: Retrieval kann helfen, bindet Antworten an Quellen, löst das Problem aber nicht automatisch. Analysen zu RAG-Setups dokumentieren, dass Modelle trotz Kontext zusätzliche, nicht belegte Behauptungen ergänzen können; Detektoren und Judges erhöhen die Sichtbarkeit, ersetzen aber keine saubere Verifikationslogik (Quelle).

Das folgende Inline-Diagramm zeigt, wie verschiedene Einstellungen das Risiko qualitativ verschieben – als einfache Grafik.

Schließlich spielt auch die Datenzusammensetzung eine Rolle. Wenn viele Fakten nur einmal im Korpus vorkommen, steigt das Risiko generativer Fehler; die Analyse liefert dafür formale Schranken und macht deutlich, dass perfekte Faktentreue allein durch Skalierung nicht garantiert werden kann (Quelle). Für Produktteams heißt das: Kuratierte Wissensschichten und explizite Nichtwissen-Optionen sind Pflicht.

Wie misst man Halluzinationen zuverlässig? Zwei Ansätze dominieren: automatische Judges und menschliche Bewertung. Neuere Benchmarks führen dynamische Testsets ein, unterscheiden streng zwischen extrinsisch und intrinsisch und koppeln die Bewertung enger an Belege; so sinkt die Anfälligkeit für Datenleckagen und Overfitting auf statische Prüfungen (Quelle).

Wofür ist das wichtig? In redaktionellen Workflows beeinträchtigen erfundene Zitate Glaubwürdigkeit. In der Medizin oder im Recht sind unbelegte Zusatzbehauptungen potenziell schädlich. Analysen zu RAG zeigen, dass Modelle trotz übergebenen Kontextes zusätzliche, nicht belegte Aussagen einstreuen können – besonders bei langen Antworten und komplexen Begründungen; automatisierte „Faithfulness“-Prüfer helfen, sind aber kein Ersatz für klare Ablehnungsregeln (Quelle).

Ein praktisches Mess-Setup für Unternehmen kombiniert drei Bausteine: Erstens aufgabenspezifische Datensätze, die die domänenspezifischen Risiken abbilden. Zweitens Claim‑basierte Bewertung, die jede Behauptung auf Deckung prüft. Drittens „Abstention first“ – lieber keine Aussage als eine unbelegte. Die Literatur empfiehlt dafür klar definierte Refusal‑Tasks (z. B. für nicht existierende Entitäten) und Langform‑Tests, die sowohl Korrektheit als auch falsche Ablehnungen berücksichtigen (Quelle).

Ein Mini‑Fallbeispiel aus der Produktpraxis: Ein internes Support‑Copilot‑System beantwortet Hardware‑Fragen. Ohne Nachweisprüfung paraphrasiert es gelegentlich Handbücher und ergänzt plausible, aber falsche Schritte. RAG‑Benchmarks berichten vergleichbare Muster – fehlende Quellverknüpfung und zusätzliche „unsupported assertions“ – und empfehlen Judge‑Modelle plus menschliche Stichprobenprüfung (Quelle). Wer Compliance‑Vorgaben erfüllen muss, verankert diese Prüfungen in Freigabeprozessen und auditierbaren Logs.

Strategien gegen Halluzinationen wirken auf mehreren Ebenen – Prompting, Retrieval, Decoding, Evaluation und Governance. Beginnen Sie mit klaren Regeln: „Antwort nur, wenn belegt; sonst höflich verweigern.“ Die OpenAI‑Analyse empfiehlt explizite Konfidenzziele und belohnt ehrliche Unsicherheit, statt Raten zu incentivieren (Quelle).

Für Retrieval‑Augmented‑Generation gilt: Binden Sie Claims immer an Quellen, erzwingen Sie Evidenz‑IDs im Output und prüfen Sie jeden Claim gegen den Kontext. Arbeiten zu RAG‑Faithfulness zeigen, dass zusätzliche Verifikationsschichten und LLM‑als‑Judge die Erkennung verbessern, jedoch nur im Verbund mit klaren Ablehnungsregeln wirklich sicherer machen (Quelle).

Ein umsetzbarer Blueprint für den Microsoft‑Partner‑Hub und Enterprise‑Teams:

• Prompt‑Design: „Nur antworten, wenn Belege im Kontext; sonst ablehnen.“ Ergänzen Sie eine explizite Bitte um Zitationsanker im Text.
• Decoding‑Policy: Für faktenkritische Tasks konservativ (niedrigeres Sampling), für kreative Tasks permissiver – stets mit nachgelagerter Prüfung. Benchmarks beschreiben diesen Trade‑off und empfehlen kontextspezifische Policies statt einer Einheitslösung (Quelle).
• RAG mit Verifikation: Erzwingen Sie Claim‑zu‑Quelle‑Zuordnung im JSON‑Output; blockieren Sie Antworten ohne Deckung. RAG‑Evaluierungen empfehlen genau diese Koppelung von Retrieval und strenger Verifikation (Quelle).
• Evaluation & Monitoring: Führen Sie dynamische Tests, Langform‑Bewertungen und Refusal‑Aufgaben ein; ergänzen Sie LLM‑Judges durch menschliche Audits. Die Community liefert dafür Datensätze und Protokolle, die Leckagen vermeiden und Faithfulness messbar machen (Quelle).
• Governance: Definieren Sie Risikoklassen, Freigabeschwellen, Logging‑Pflichten und Eskalationswege. OpenAI betont, dass veränderte Evaluationsziele – inklusive Belohnung für „weiß nicht“ – notwendig sind, um Fehlanreize abzustellen (Quelle).

Woran erkennen Sie Erfolg? Statt ausschließlich Genauigkeit zu zählen, überwachen Sie vor allem: (a) Anteil abgelehnter Anfragen ohne ausreichende Evidenz, (b) Anteil korrigierter Claims nach menschlicher Stichprobe, (c) Zeit bis zur Korrektur. Die Literatur empfiehlt, falsche Ablehnungen und ungestützte Behauptungen getrennt zu reporten, um Risiken differenziert zu steuern (Quelle).

Halluzinationen verschwinden nicht, weil sie aus dem Zusammenspiel von Statistik, Daten und Anreizen entstehen. Die OpenAI‑Analyse formuliert dafür formale Untergrenzen und empfiehlt Evaluationsziele, die ehrliche Unsicherheit belohnen (Quelle). Benchmarks aus der Community machen verschiedene Fehlertypen sichtbar und liefern praktikable Prüfprotokolle. Kombiniert mit RAG‑Verifikation, konservativer Decoding‑Policy und klaren Governance‑Regeln sinkt das Risiko deutlich – ohne Innovation abzuwürgen.