Warum KI immer lügen wird: OpenAIs ernüchternde Analyse zu Halluzinationen

Selbst modernste Sprachmodelle erzeugen zwangsläufig Falschaussagen. OpenAI räumt ein, dass dieses Problem strukturell bedingt ist und nie verschwinden wird.

Fehler in Antworten von ChatGPT, Gemini, Claude und Co. liegen nicht an mangelnder Entwicklung, sondern an einem Grundproblem: Sprachmodelle werden systembedingt immer halluzinieren. OpenAI hat dieses Dilemma nun selbst eingeräumt. Die Ursache liegt tief in der Architektur der Modelle – mit weitreichenden Folgen für alle, die auf KI-generierte Inhalte vertrauen. [1]

Weshalb alle Sprachmodelle zum Fabulieren neigen

OpenAI unterscheidet dabei drei Arten von Halluzinationen:

• Intrinsische Halluzinationen: Sie widersprechen der eigentlichen Eingabe
• Extrinsische Halluzinationen: Sie widersprechen dem Trainingswissen oder der Realität
• „Arbitrary-Fact“-Halluzinationen: Sie treten besonders bei seltenen Fakten auf

Gerade bei selten vorkommenden Informationen können Sprachmodelle keine zuverlässigen Muster erkennen. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit für falsche Antworten erheblich. [1][2]

Das Dilemma wird sogar noch schlimmer

Überraschenderweise halluzinieren neuere Modelle teilweise häufiger als ihre Vorgänger. Die neuen OpenAI-Modelle zeigen zwar verbesserte Fähigkeiten beim logischen Denken, produzieren aber mehr Falschaussagen. Die Entwicklung von 2024 auf 2025 sieht düster aus [3]:

Bild: NewsGuard

Die Studien-Ergebnisse als Tabelle:

Für seine Studie testete NewsGuard zehn beliebte Sprachmodelle und nutzte dabei weit verbreitete Falschbehauptungen. Die Redaktion gab diese Behauptungen als Aufgaben in die Tools ein, die daraufhin Texte dazu schrieben.

Die Ursache liegt nicht an mangelnder Entwicklung, sondern an falschen Anreizen. Standard-Benchmarks belohnen das Raten, nicht das Eingeständnis von Unsicherheit. [2]

Wirtschaftliche Folgen falsch programmierter Anreize

Sprachmodelle liefern plausibel klingende Antworten – auch wenn sie faktisch falsch sind. Ihre Überzeugungskraft macht es für Dich als Nutzer schwer, Fehler zu erkennen. Selbst Experten können oft nicht auf den ersten Blick zwischen korrekten und halluzinierten Informationen unterscheiden. [1]

Lösungsansätze mit begrenztem Erfolg

OpenAI arbeitet an Methoden, damit Modelle ihre eigene Unsicherheit erkennen und kommunizieren können. Folgende Ansätze verfolgt das Unternehmen:

• Integration von Websuche zur Faktenprüfung
• Belohnung von Modellen für korrekte Zwischenschritte (Chain-of-Thought)
• Reformierung von Benchmarks, um Unsicherheitsangaben zu belohnen

Doch die Ernüchterung bleibt: Eine vollständige Vermeidung von Halluzinationen hält OpenAI für unmöglich. Die grundlegende Architektur der Modelle – das Vorhersagen des nächstwahrscheinlichen Wortes – verhindert ein echtes Verständnis von Wahrheit. [1][2]

Quellen

1. the-decoder.de/laut-openai-wird-chatgpt-immer-etwas-bullshit-erzaehlen-aber-es-koennte-unsicherheit-zugeben/
2. www.netzwoche.ch/news/2025-09-10/falsche-anreize-foerdern-ki-halluzinationen
3. the-decoder.de/ki-tools-antworten-immer-und-immer-haeufiger-mit-fake-news/
4. t3n.de/news/67-dollar-schaden-openai-chatbots-unsinn-1706236/