Jeder von uns kennt dieses Szenario: Wir stellen eine Frage an ChatGPT oder ein ähnliches KI-System und erhalten eine beeindruckend selbstsichere Antwort – nur um später festzustellen, dass diese falsch oder unvollständig ist. Im Unternehmenskontext, insbesondere in Trainings- und Weiterbildungsprozessen, bei denen präzise Informationen von entscheidender Bedeutung sind, können sogenannte "KI-Halluzinationen" schwerwiegende Folgen nach sich ziehen.
Bias: Systematische Verzerrungen in KI-Modellen
Moderne Sprachmodelle beeindrucken zwar mit ihrer Fähigkeit, komplexe Inhalte zu generieren, doch sie bergen ein erhebliches Risiko – Bias. Bias steht für systematische Verzerrungen, die entstehen, wenn die Trainingsdaten Vorurteile oder fehlerhafte Informationen enthalten. Dies kann zu unausgewogenen oder sogar diskriminierenden Antworten führen. Für Unternehmen, die auf eine neutrale und präzise Wissensvermittlung angewiesen sind, können solche Fehlinformationen schwerwiegende Folgen haben – von Fehlentscheidungen in kritischen Geschäftsprozessen bis hin zu langfristigen Reputationsschäden.
Hybride LLM-Assistenzsysteme
Die Lösung liegt in hybriden Assistenzsystemen, die unternehmensspezifisches, verifiziertes Wissen mit den explorativen Möglichkeiten moderner KI kombinieren. Dieser Ansatz ermöglicht eine zuverlässigere und präzisere Informationsweitergabe.
"Bias ist ein bekanntes Problem bei der Entwicklung von unternehmenseigenen KI-Modellen", erklärt Martin Benderoth, Geschäftsführer der two, by ad-artists GmbH (we-are-two.ai). "Wir lösen dies durch die Entwicklung hybrider LLM-Assistenzsysteme, die auf validierten Datenquellen basieren und menschliche Expertise integrieren."
Der Prozess funktioniert in drei Stufen:
Zukünftige Entwicklungen werden vor allem darauf abzielen, die Aktualisierung der internen Wissensdatenbank zu automatisieren und zu vereinfachen. Benutzerfreundliche Schnittstellen werden es auch nicht-technischen Fachexperten ermöglichen, ihr Wissen direkt einzupflegen und zu validieren. Intelligente Analysetools werden zudem automatisch erkennen, welche Wissensbereiche Aktualisierungen benötigen, und gezielt Lücken identifizieren.
Für Unternehmen, die auf präzise Wissensvermittlung angewiesen sind – sei es in regulierten Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzsektor oder in technisch komplexen Feldern wie der Luft- und Raumfahrt – werden diese Systeme nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern eine grundlegende Notwendigkeit sein. Wer keine vertrauenswürdigen Wissenssysteme implementiert, wird im Zeitalter der KI-gestützten Information unweigerlich zurückfallen.
Bias: Systematische Verzerrungen in KI-Modellen
Moderne Sprachmodelle beeindrucken zwar mit ihrer Fähigkeit, komplexe Inhalte zu generieren, doch sie bergen ein erhebliches Risiko – Bias. Bias steht für systematische Verzerrungen, die entstehen, wenn die Trainingsdaten Vorurteile oder fehlerhafte Informationen enthalten. Dies kann zu unausgewogenen oder sogar diskriminierenden Antworten führen. Für Unternehmen, die auf eine neutrale und präzise Wissensvermittlung angewiesen sind, können solche Fehlinformationen schwerwiegende Folgen haben – von Fehlentscheidungen in kritischen Geschäftsprozessen bis hin zu langfristigen Reputationsschäden.
Hybride LLM-Assistenzsysteme
Die Lösung liegt in hybriden Assistenzsystemen, die unternehmensspezifisches, verifiziertes Wissen mit den explorativen Möglichkeiten moderner KI kombinieren. Dieser Ansatz ermöglicht eine zuverlässigere und präzisere Informationsweitergabe.
"Bias ist ein bekanntes Problem bei der Entwicklung von unternehmenseigenen KI-Modellen", erklärt Martin Benderoth, Geschäftsführer der two, by ad-artists GmbH (we-are-two.ai). "Wir lösen dies durch die Entwicklung hybrider LLM-Assistenzsysteme, die auf validierten Datenquellen basieren und menschliche Expertise integrieren."
Der Prozess funktioniert in drei Stufen:
- Verifiziertes Wissen nutzen: Zunächst prüft das System, ob zu der Anfrage bereits intern validierte Informationen vorliegen, also eigene, vom Unternehmen bereitgestellte Daten.
- Externe Quellen einbeziehen: Fehlen interne Daten, greift das System auf externe Quellen zurück. Hierbei wird dem Nutzer aber signalisiert, dass die Antwort auf externen Quellen beruht – etwa mit einer Aussage wie: "Ich bin mir nicht sicher, aber meine externe Recherche hat ergeben, dass...."
- Menschliche Expertise integrieren: Bei besonders komplexen oder unternehmenskritischen Fragen verweist das System an den menschliche Experten weiter. So wird sichergestellt, dass bei hochsensiblen Themen keine ungeprüften Informationen vermittelt werden.
Zukünftige Entwicklungen werden vor allem darauf abzielen, die Aktualisierung der internen Wissensdatenbank zu automatisieren und zu vereinfachen. Benutzerfreundliche Schnittstellen werden es auch nicht-technischen Fachexperten ermöglichen, ihr Wissen direkt einzupflegen und zu validieren. Intelligente Analysetools werden zudem automatisch erkennen, welche Wissensbereiche Aktualisierungen benötigen, und gezielt Lücken identifizieren.
Für Unternehmen, die auf präzise Wissensvermittlung angewiesen sind – sei es in regulierten Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzsektor oder in technisch komplexen Feldern wie der Luft- und Raumfahrt – werden diese Systeme nicht nur ein Wettbewerbsvorteil, sondern eine grundlegende Notwendigkeit sein. Wer keine vertrauenswürdigen Wissenssysteme implementiert, wird im Zeitalter der KI-gestützten Information unweigerlich zurückfallen.
