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Warum KI
halluziniert

Ein Anwalt in New York legte dem Gericht sechs Urteile vor, die es nie gegeben hat. ChatGPT hatte sie ihm genannt, jedes mit Fundstelle. Man sagt dann, das Programm habe halluziniert. Das Wort führt in die Irre. Der Film zeigt an einer kleinen Maschine, die jeder selbst nachrechnen kann, was stattdessen passiert.

Der Film

Vom erfundenen Urteil bis zu der Frage, wer dafür geradesteht. Mit eigenen Messungen an einem frei verfügbaren Sprachmodell und den Zahlen, die OpenAI und Anthropic 2025 zu dem Thema veröffentlicht haben.

Das Wort führt in die Irre

Wer halluziniert, sieht oder hört etwas, das nicht da ist, und hält es für echt. In einem Programm wie ChatGPT hält nichts etwas für echt oder für falsch. Es denkt sich auch nichts aus, und es lügt nicht. Dazu bräuchte es Einfälle und Absichten, und beides hat es nicht.

Was es hat, ist eine Liste. Für jedes Wort, das es schreibt, rechnet es aus, wie wahrscheinlich jedes mögliche nächste Wort ist, und zieht daraus eines. Steht etwas oft genug in den gelesenen Texten, ragt ein Balken heraus. Steht nichts darin, bleibt die Liste flach, und es wird trotzdem gezogen. Aufhören, weil nichts passt, ist nicht vorgesehen.

Der Nobelpreisträger Geoffrey Hinton schlägt ein anderes Wort vor: Konfabulation. So heißt es in der Medizin, wenn Menschen Gedächtnislücken mit stimmigen, aber falschen Erinnerungen füllen, ohne lügen zu wollen. Das trifft es besser. Aber auch dieses Wort beschreibt Menschen.

Fünf Leben für einen Mann, den es nie gab

Für den Film habe ich einen Namen erfunden, Konrad Wallerhofer, und einer kleinen, frei verfügbaren Maschine den Satzanfang „Konrad Wallerhofer wurde am“ gegeben. Fünfmal hintereinander, jedes Mal von vorn. Heraus kamen fünf verschiedene Geburtsdaten, fünf Geburtsorte, ein Oberzollmeister als Vater und ein Buch, das es nicht gibt.

77 %so wahrscheinlich ist „Paris“ nach „Die Hauptstadt von Frankreich heißt“
4 %so wahrscheinlich ist der beste Tag nach „Konrad Wallerhofer wurde am“
5 von 5Versuchen ergaben ein anderes Geburtsdatum, keines davon war leer
über 95 %so oft folgt auf „wurde am“ eine Zahl, bei echten wie bei erfundenen Namen

Gemessen an German GPT-2, einem für Deutsch gebauten Sprachmodell mit 124 Millionen Reglern. Die letzte Zahl stammt aus einem Vergleich von 25 berühmten und 25 erfundenen Namen.

Warum es auch bei den großen Modellen bleibt

Seltenes prägt sich nicht ein

Beim Lernen setzt sich fest, was oft vorkommt. Steht jeder fünfte Geburtstag nur ein einziges Mal in den Texten, liegt das Modell danach bei mindestens jeder fünften Geburtstagsfrage daneben. Mit der Größe rückt die Grenze nach außen, weg ist sie nicht.

Geprüft wird ohne Minuspunkte

Die Tests nach dem Training funktionieren wie ein Multiple-Choice-Bogen: Raten bringt eine kleine Chance, „weiß ich nicht“ bringt sicher null Punkte. So lernt ein Modell, lieber irgendetwas zu sagen. Die falschen Antworten entstehen beim Lernen. Dass sie bleiben, liegt an der Art, wie geprüft wird.

Nachdenken hilft hier nicht

Denkmodelle schreiben sich vor der Antwort Zwischenschritte auf. Bei Rechnen und Logik hilft das sehr. Bei Tatsachen nicht: Was nicht im Modell steckt, holt auch langes Nachdenken nicht heraus. In einer Messung von OpenAI antworteten zwei neuere Denkmodelle häufiger falsch als ein älteres.

Was Sie selbst tun können

  1. 1

    Nachschlagen lassen, statt aus dem Kopf antworten lassen

    Schalten Sie die Suche ein oder geben Sie die Unterlagen gleich mit. Dann muss das Modell die Tatsache nicht aus gelernten Zahlen zusammensetzen. Sie steht als Text vor ihm, und es liest ab.

  2. 2

    Unsicherheit ausdrücklich erlauben

    Verlangen Sie, dass das Programm offen sagt, wenn es etwas nicht weiß, und keine Quellen erfindet. In vielen Chatprogrammen lässt sich so eine Anweisung dauerhaft hinterlegen. Anthropic schreibt, das verringere falsche Angaben deutlich. Ein sicherer Schutz ist es nicht.

  3. 3

    Die Quelle nennen lassen und nachsehen

    Der Anwalt in New York hat ChatGPT gefragt, ob es den Fall gibt. Es sagte ja. Nachgesehen hat er in der Datenbank nicht. Genau dieser Schritt fehlte.

  4. 4

    Bei Zahlen, Namen und Zitaten mehrmals fragen

    Am besten jedes Mal in einem neuen Gespräch. Kommen fünf verschiedene Antworten wie bei Konrad Wallerhofer, fehlt die Grundlage. Kommt immer dasselbe, ist das ein gutes Zeichen, aber kein Beweis.

Und wenn das Programm „weiß ich nicht“ antwortet: Das ist eine gute Antwort. Ein Programm ohne Willen kann keine Verantwortung tragen. Air Canada hat 2024 vor Gericht versucht, sie dem eigenen Chatbot zuzuschieben, und verloren.

Woher die Zahlen stammen

Stand: September 2026. Bild, Stimme und Schnitt des Films sind vollständig mit KI erzeugt. Er trägt deshalb oben rechts den Hinweis „KI-generiert“.

Wie die Liste für das nächste Wort überhaupt entsteht?

Wie ein Sprachmodell funktioniert →

Über mich

Ich bin Matthias Stiefel und erkläre KI.

Ich betreibe diese Website privat, weil ich wissen will, was Künstliche Intelligenz heute kann und wie sie das macht.

Die meisten Beiträge hier erklären KI für Menschen ohne Fachwissen. Sie zeigen etwa, was in einem Sprachmodell wie ChatGPT passiert, warum es manchmal Antworten erfindet und wem die Texte und Bilder gehören, aus denen eine KI lernt. Dazu gibt es kurze Filme und Lerneinheiten. In den Lerneinheiten kann man selbst etwas ausprobieren, zum Beispiel das Brettspiel Go gegen eine Maschine spielen oder mit ELIZA chatten, einem Chatprogramm aus den 1960er-Jahren.

Mich interessiert vor allem, ob eine KI-Anwendung im Alltag funktioniert und ob sie jemandem Arbeit abnimmt. Auf der Startseite stehen unter „Aus der Werkstatt“ Programme, die ich selbst gebaut habe, etwa ein Diktier-Assistent.

Der Name der Website, caligatus, ist lateinisch und spielt auf meinen Nachnamen Stiefel an. Die caliga war der Stiefel der römischen Legionäre, und caligatus hieß der einfache Soldat, der sie trug.

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Stand: Oktober 2026

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