Woher bezieht KI ihre Informationen?

Haben Sie sich auch schon mal den Kopf zerbrochen und gefragt: Wo kommt das alles eigentlich her ? Ich meine, KI durchwühlt weder verstaubte Bibliotheksregale noch schaut sie sich heimlich YouTube-Videos an. Und trotzdem liefert sie Antworten auf alles – von Lasagne-Hacks bis hin zur Physik Schwarzer Löcher –, als hätte sie einen bodenlosen Aktenschrank in sich. Die Realität ist seltsamer und vielleicht sogar faszinierender, als Sie vermuten. Lassen Sie uns das etwas näher betrachten (und nebenbei vielleicht auch ein paar Mythen entlarven).

Ist es Zauberei? 🌐

Es ist keine Zauberei, auch wenn es sich manchmal so anfühlt. Was im Hintergrund passiert, ist im Grunde Mustervorhersage . Große Sprachmodelle (LLMs) speichern Fakten so, wie unser Gehirn das Keksrezept unserer Großmutter speichert; stattdessen sind sie darauf trainiert, das nächste Wort (Token) anhand des vorherigen zu erraten [2]. In der Praxis bedeutet das, dass sie sich an Beziehungen klammern: welche Wörter zusammengehören, wie Sätze üblicherweise aufgebaut sind, wie ganze Ideen wie ein Gerüst aufgebaut sind. Deshalb klingt richtig, obwohl es – ganz ehrlich – statistische Nachahmung und kein Verständnis ist [4].

Was macht KI-generierte Informationen also tatsächlich nützlich ? Eine Handvoll Dinge:

• Datenvielfalt – Nutzung aus unzähligen Quellen, nicht aus einem einzigen engen Datenstrom.

• Updates – ohne Aktualisierungszyklen wird es schnell unbrauchbar.

• Filtern – idealerweise wird der Müll aufgefangen, bevor er eindringt (aber seien wir ehrlich, das Netz hat Löcher).

• Gegenprüfung – das Stützen auf Autoritätsquellen (denken Sie an die NASA, die WHO, große Universitäten), was in den meisten KI-Governance-Handbüchern ein Muss ist [3].

Dennoch erfindet es manchmal – selbstbewusst. Diese sogenannten Halluzinationen ? Im Grunde genommen polierter Unsinn, der mit ernster Miene vorgetragen wird [2][3].

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Schneller Vergleich: Woher KI schöpft 📊

Nicht jede Quelle ist gleich, aber jede trägt ihren Teil dazu bei. Hier ist eine Momentaufnahme.

Das Trainingsdatenuniversum 🌌

Dies ist die Phase des „kindlichen Lernens“. Stellen Sie sich vor, Sie geben einem Kind Millionen von Geschichtenbüchern, Zeitungsausschnitten und Wikipedia-Artikeln auf einmal. So sieht Vortraining aus. In der realen Welt kombinieren Anbieter öffentlich zugängliche Daten, lizenzierte Quellen und vom Trainer generierte Texte [2].

Darüber hinaus gibt es ausgewählte menschliche Beispiele – gute Antworten, schlechte Antworten, Anstöße in die richtige Richtung – bevor die Verstärkung überhaupt beginnt [1].

Transparenzvorbehalt: Unternehmen geben nicht jedes Detail preis. Einige Leitplanken unterliegen der Geheimhaltung (IP, Sicherheitsbedenken), sodass Sie nur einen Teil des tatsächlichen Mixes einsehen können [2].

Echtzeitsuche: Das Extra-Topping 🍒

Einige Modelle können nun über ihre Trainingsblase hinausblicken. Das ist Retrieval-Augmented Generation (RAG) – im Grunde werden Teile aus einem Live-Index oder Dokumentenspeicher gezogen und dann in die Antwort eingefügt [5]. Perfekt für sich schnell ändernde Themen wie Schlagzeilen oder Aktienkurse.

Das Problem? Das Internet ist gleichermaßen genial und Müll. Wenn Filter oder Herkunftsprüfungen schwach sind, besteht die Gefahr, dass sich Datenmüll einschleicht – genau davor warnen Risiko-Frameworks [3].

Eine gängige Problemumgehung: Unternehmen verknüpfen Modelle mit ihren eigenen internen Datenbanken, sodass Antworten auf aktuelle Personalrichtlinien oder aktualisierte Produktdokumente verweisen, anstatt improvisiert zu antworten. Das Ergebnis: weniger „Oh-oh“-Momente, mehr vertrauenswürdige Antworten.

Feinabstimmung: Der Polierschritt der KI 🧪

Rohe vortrainierte Modelle sind klobig. Daher werden sie feinabgestimmt :

• , hilfsbereit, harmlos und ehrlich zu sein (durch Verstärkungslernen aus menschlichem Feedback, RLHF) [1].

• Abschleifen unsicherer oder giftiger Kanten (Ausrichten) [1].

• Passen Sie den Ton an – ob freundlich, formell oder spielerisch sarkastisch.

Dabei geht es weniger darum, einen Diamanten zu schleifen, als vielmehr darum, eine statistische Lawine einzudämmen und sich so zu verhalten, dass man sich mehr wie ein Gesprächspartner verhält.

Die Unebenheiten und Misserfolge 🚧

Tun wir nicht so, als wäre es fehlerlos:

• Halluzinationen – klare Antworten, die schlichtweg falsch sind [2][3].

• Verzerrung – sie spiegelt in den Daten verankerte Muster wider und kann diese sogar verstärken, wenn sie nicht kontrolliert wird [3][4].

• Keine Erfahrung aus erster Hand – es kann über Suppenrezepte sprechen

• Überheblichkeit – die Prosa wirkt, als wüsste sie etwas, auch wenn das nicht der Fall ist. Risikorahmen betonen fehlerhafte Annahmen [3].

Warum es sich anfühlt , als wüsste man es 🧠

Es hat keine Überzeugungen, kein Gedächtnis im menschlichen Sinne und schon gar kein Selbst. Und doch liest Ihr Gehirn es, als würde es verstehen . Was hier passiert, ist lediglich eine massenhafte Vorhersage des nächsten Tokens : Billionen von Wahrscheinlichkeiten werden in Sekundenbruchteilen berechnet [2].

Bei der „Intelligenz“-Stimmung handelt es sich um emergentes Verhalten – Forscher nennen es, etwas ironisch, den „stochastischen Papageieneffekt“ [4].

Kinderfreundliche Analogie 🎨

Stellen Sie sich einen Papagei vor, der jedes Buch in der Bibliothek gelesen hat. Er versteht die Geschichten zwar nicht, kann die Wörter aber zu etwas zusammenfügen, das sich weise anfühlt. Manchmal trifft es den Nagel auf den Kopf, manchmal ist es Unsinn – aber mit genügend Gespür erkennt man den Unterschied nicht immer.

Zusammenfassung: Woher die Informationen der KI kommen 📌

Im Klartext:

• Riesige Trainingsdaten (öffentlich + lizenziert + vom Trainer generiert) [2].

• Feinabstimmung mit menschlichem Feedback zur Gestaltung von Ton/Verhalten [1].

• Abrufsysteme bei Anschluss an Live-Datenströme [5].

KI „weiß“ nichts – sie sagt Text voraus . Das ist ihre Stärke und zugleich ihre Achillesferse. Fazit: Überprüfen Sie wichtige Informationen immer anhand einer vertrauenswürdigen Quelle [3].

Verweise

1. Ouyang, L. et al. (2022). Training von Sprachmodellen zum Befolgen von Anweisungen mit menschlichem Feedback (InstructGPT) . arXiv .

2. OpenAI (2023). Technischer Bericht zu GPT-4 – Mischung aus lizenzierten, öffentlichen und von Menschen erstellten Daten; Ziel und Einschränkungen der Vorhersage des nächsten Tokens. arXiv .

3. NIST (2023). AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) – Herkunft, Vertrauenswürdigkeit und Risikokontrollen. PDF .

4. Bender, EM, Gebru, T., McMillan-Major, A., Mitchell, S. (2021). Über die Gefahren stochastischer Papageien: Können Sprachmodelle zu groß sein? PDF .

5. Lewis, P. et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation für wissensintensive NLP . arXiv .

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