Grenzen & Fallstricke großer Sprachmodelle – worauf Sie achten sollten

Große Sprachmodelle fühlen sich unheimlich intelligent an – sind aber nicht unfehlbar. Mit dem Wissen über ihre typischen Schwachstellen können Sie Risiken minimieren und gleichzeitig das volle Potenzial der KI ausschöpfen.

Halluzinationen – wenn das Modell fantasievoll wird

Sprachmodelle sagen das wahrscheinlichste nächste Wort vorher. Fehlen echte Fakten, „erfindet“ das Modell plausibel klingende Details. Aktuelle Forschungsarbeiten belegen, dass sich Halluzinationen sogar bei Fakten zeigen, die das Modell eigentlich „kennt“ (aclanthology.org, aclanthology.org).

Praxis-Tipp: Bitten Sie das Modell um direkte Zitate oder Quellenangaben – und prüfen Sie sie manuell.

Begrenztes mathematisches und logisches Denken

Große Sprachmodelle sind primär Sprachvervollständiger, keine Rechenmaschinen. Bei mehrstufigen Aufgaben („Wenn A > B und B > C, gilt …?“) steigen Fehlraten deutlich an. Verwenden Sie hier Chain‑of‑Thought‑Prompts („Denken Sie Schritt für Schritt“) oder koppeln Sie das Modell an einen externen Rechner.

Kurzes Gedächtnis – das Kontextfenster

Ein Modell „erinnert“ sich nur an die Tokens im aktuellen Kontextfenster. Texte jenseits dieser Länge werden abgeschnitten – und die Antwort verliert den roten Faden. Eine aktuelle Studie zeigt, dass die Leistung bei Überschreitung rapide sinkt (arxiv.org).

Praxis-Tipp: Arbeiten Sie mit Abschnitt‑IDs und Zwischensummen, um wichtige Infos immer wieder aufzufrischen.

Wissensstand – kein Blick in die Gegenwart

Ohne Online‑Anbindung endet das Wissen eines Modells am letzten Trainingsdatum. Für Ereignisse nach diesem Zeitpunkt liefert es reine Vermutungen. Kombinieren Sie deshalb KI‑Antworten mit aktuellen Recherche‑APIs, wenn up‑to‑date Daten entscheidend sind.

Bias – Spiegel der Trainingsdaten

Trainingskorpora enthalten zwangsläufig Weltanschauungen und Vorurteile. Entsprechend zeigen aktuelle Untersuchungen deutliche Geschlechts‑ und Rassen­verzerrungen, selbst in den neuesten Modellen (livescience.com, arxiv.org, sciencedirect.com).

Praxis-Tipp: Formulieren Sie inklusionsfreundliche Richtlinien im Prompt („verwenden Sie geschlechtsneutrale Sprache“) und prüfen Sie Outputs kritisch.

Prompt‑Angriffe – wenn clevere Nutzer Regeln umgehen

Sogenannte Prompt Injection kann Filter aushebeln oder versteckte Systemanweisungen überschreiben. Studien zeigen, dass selbst große Plattformen anfällig bleiben (arxiv.org, arxiv.org).

Praxis-Tipp: Setzen Sie mehrstufige Inhaltsfilter vor und nach dem Modell ein und testen Sie mit adversen Prompts, bevor Sie Live gehen.

So mildern Sie die Risiken

• Faktencheck bei kritischen Inhalten.
• Externe Tools für Rechnen, aktuelle Daten oder Logik.
• Klare Rollen‑ und Format‑Prompts, um Halluzinationen einzudämmen.
• Bias‑Bewertung – diversifizierte Beispiele, offene Sprache.
• Sicherheitsfilter und Prompt‑Audit gegen Missbrauch.

Fazit

Sprachmodelle sind mächtige Assistenten – solange Sie ihre Grenzen kennen. Mit den oben genannten Gegenmaßnahmen holen Sie das Beste heraus, ohne in die gängigen Fallen zu tappen.

Nächster Schritt: Testen Sie Ihr eigenes Prompt‑Set mit bewusst kniffligen Fragen und prüfen Sie die Ergebnisse anhand dieser Checkliste.

Bleiben Sie kritisch, nutzen Sie KI kreativ – und lassen Sie sich von kleinen Stolpersteinen nicht aufhalten! 🚀