Botshit: Was tun, wenn die KI halluziniert?

Den Begriff “Bullshit” kennen wir alle – da bedarf es glücklicherweise gar keiner Übersetzung. Was aber hat es mit dem Begriff “Botshit” auf sich, den man in letzter Zeit immer häufiger hört und liest? Wir bringen Lichts ins begriffliche Dunkel.

Was ist “Botshit”?

Das Konzept von “Botshit” wurde geprägt, um die Phänomene der Halluzinationen innerhalb generativer KI-Modelle zu beschreiben. Es ist eine informelle, aber anschauliche Bezeichnung, die verdeutlicht, wie diese Modelle manchmal unerwartete oder unpassende Ergebnisse produzieren können. Der Begriff wurde wahrscheinlich von Entwicklern und Forschern in der KI-Community geprägt, um die Herausforderungen und Unzulänglichkeiten bei der Entwicklung und Anwendung generativer KI-Modelle zu verdeutlichen. “Botshit” spiegelt die Idee wider, dass die von KI generierten Ergebnisse manchmal so weit von der Realität entfernt sind, dass sie als “Mist” oder Unsinn betrachtet werden können.

Was sind die Risiken von KI-Halluzination?

Ein unsinniges Ergebnis eines KI-Prompts ist ärgerlich, keine Frage. Über die bloße Frustration hinaus birgt das Phänomen “Botshit” jedoch auch ernstzunehmende Risiken:

  1. Falsche Informationen: KI-Halluzinationen können zu falschen Informationen führen, die potenziell schädlich für Nutzer oder Unternehmen sind.
  2. Vertrauensverlust: Botshit-Halluzinationen können das Vertrauen der Nutzer in KI-Systeme untergraben, was zu einer geringeren Akzeptanz und Nutzung führt.
  3. Rechtliche und regulatorische Probleme: Sie können auch rechtliche oder regulatorische Probleme verursachen, insbesondere wenn falsche Informationen rechtliche Konsequenzen haben.

Was tun gegen “Botshit”?

Um die Risiken von AI-Halluzinationen und dem resultierenden “Botshit”  zu mindern, können verschiedene Maßnahmen ergriffen werden:

  • Eine grundlegende Maßnahme besteht darin, die Qualität und Repräsentativität der Trainingsdaten zu verbessern, um sicherzustellen, dass das KI-Modell korrekte und vielfältige Informationen lernt. Dies kann durch sorgfältige Auswahl und Bereinigung der Trainingsdaten sowie durch den Einsatz von Techniken zur Vorverarbeitung und Regularisierung erreicht werden.
  • Überprüfungsmechanismen können implementiert werden, um die Ausgabe der KI auf ihre Richtigkeit und Plausibilität zu überprüfen, bevor sie an den Nutzer weitergegeben wird. Dies kann durch die Integration von Validierungs- und Verifikationsprozessen in den Entwicklungs- und Bereitstellungszyklus von KI-Systemen erfolgen.
  • Eine regelmäßige Überwachung und Aktualisierung der KI-Modelle ist wichtig, um sicherzustellen, dass sie weiterhin zuverlässige Ergebnisse liefern. Diese Maßnahme trägt dazu bei, das Risiko von Botshit zu reduzieren und die Leistung und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen zu verbessern.

Weitere Fragen? Sprechen Sie uns an!

Wir bei compeople beraten Sie ganzheitlich und datenschutzgerecht, sodass Halluzination eingesetzter KI-Systeme ausgeschlossen werden kann. Für eine individuelle Beratung sprechen Sie uns gerne an.