Zukunftstage 2025

Mit einem KI-Sprachmodell Fakten checken

Basics #4: Mit einem KI-Sprachmodell Fakten checken

Intuitiv erwarten wir von einem KI-Sprachmodell 'korrekte' Antworten. Da es aber immer stochastische Antworten sind, kann man sich nie darauf verlassen. In der Anfangszeit generativer Sprachmodelle haben viele Nutzer*innen erwartet, dass die Qualität der Ausgaben mit der Zeit steigen würde. Das hat sich als Fehlschluss erwiesen. Da viele KI-Sprachmodelle inzwischen in Echtzeit im Internet auf Inhalte zurückgreifen und es dort mehr und mehr und häufig fehlerhafte KI-generierte Inhalte gibt, geht die Spirale eher nach unten. Vor diesem Hintergrund sollten wir KI-Sprachmodelle eher als Resonanz- denn als Antwortmaschinen verstehen. Um in diesem Sinne immer mit einem kritischen Blick auf generierten Output zu blicken, sind hier ein paar Möglichkeiten:

Gib den identischen Prompt bei unterschiedlichen KI-Sprachmodellen ein und vergleiche die Antworten. Frei und ohne Registrierung zugängliche KI-Sprachmodelle findest du z.B. über diesen Link bei der Suchmaschine DuckDuckGo
Nutze ein KI-Sprachmodell mit transparenter Websearch-Funktion wie Perplexity. Darüber erhältst du auch nicht zwingend eine korrekte Antwort (gerade Perplexity ist, was die Korrektheit der Aussagen betrifft, im letzten Jahr deutlich schlechter geworden) - aber du kannst die verwendeten Quellen zurückverfolgen und dir so eine Meinung bilden.
Eine alternative Suchmaschine mit KI-Integration ist kagi. Sie ist erst nach Registrierung nutzbar und in der Basisversion kostenfrei. Du könntest sie privat ausprobieren. Unter diesem Link findest du einen erklärenden Blogbeitrag dazu.
Nicht nach Bestätigung, sondern nach Widerspruch fragen. Zum Beispiel: "Hier ist ein Text. Was davon kannst du nicht eindeutig bestätigen?"
Möglichst viel eigenen Input oder Dateien liefern. Und dann im Prompt deutlich machen: Beziehe dich in deiner Antwort auf die bereitgestellten Informationen!"

Probiert diese und eventuell weitere Ideen gemeinsam aus. Als Challenge könnt ihr auch versuchen, ein KI-Sprachmodell zu einer falschen Aussage zu bewegen bzw. eine falsche Aussage zu bestätigen. Wenn man so etwas hinbekommen hat, ist man zukünftig sensibler bei der Bewertung von Output.

(Bitte beachte: Hier werden Hinterfrage-Möglichkeiten innerhalb von KI-Nutzung aufgeführt. Es ist natürlich unbedingt empfehlenswert, auch Nicht-KI-gestützte Techniken dazu zu verwenden.)