Warum KI-Modelle wie ChatGPT Fakten erfinden – Ursachen von Halluzinationen und wie Sie sich davor schützen

Sie kennen das sicher: Man stellt einer angeblich „smarten“ KI wie ChatGPT oder Gemini eine klare, sachliche Frage – und bekommt eine wunderbar selbstbewusste Antwort, inklusive Jahreszahlen, Studiennamen, Paragraphen. Klingt alles nachvollziehbar. Und dann stellt sich heraus: komplett erfunden. Nicht nur ein kleiner Zahlendreher, sondern ganze Quellen, die es nie gab. Diese Momente nennt man Halluzinationen. Die Fachwelt verwendet den Begriff sehr nüchtern; die Betroffenen weniger. Unternehmen sprechen inzwischen von Haftungsrisiko. Eltern sagen schlicht: So kann ich das meinem Kind nicht geben. Denn wie erklären Sie jemandem, dass die Maschine lügt, aber nicht böswillig?

In diesem Artikel geht es nicht um die Standard-Erklärung („KI sagt das nächste wahrscheinliche Wort voraus blablabla“ – das haben Sie schon hundertmal gelesen). Wir gehen tiefer in die Auslöser hinein, die in der Praxis wirklich wehtun: Warum Sprachmodelle Dinge erfinden, obwohl sie „wissen müssten“, dass sie nichts wissen dürfen. Warum viele Benutzer selbst zum Problem werden. Welche Fehler in Organisationen systematisch zu falschen Ausgaben führen. Und, ganz wichtig: was Sie – konkret Sie persönlich, aber auch Ihre Firma – ab morgen anders machen können, um dieses Risiko massiv zu senken. Die technischen Hintergründe sind Stand Oktober 2025.

Warum KI-Modelle Dinge erfinden, statt einfach „Ich weiß es nicht“ zu sagen

Wenn ein großes Sprachmodell wie ChatGPT antwortet, versucht es nicht Wahrheit zu rekonstruieren, sondern Wahrscheinlichkeit. Es berechnet, welche Wortfolge statistisch am besten zu Ihrer Frage passt – basierend auf Mustern aus riesigen Trainingsmengen, früheren Rückmeldungen von Menschen und zusätzlichen Feintuningschritten.

Und jetzt kommt der eigentlich unbequeme Punkt, über den öffentlich immer noch zu selten gesprochen wird: Diese Modelle werden systematisch darauf trainiert, hilfreich zu sein, freundlich zu wirken und vollständige Antworten zu geben. Sie bekommen im Training positives Feedback, wenn sie kompetent klingen. Sie werden seltener dafür belohnt, klar zu sagen: „Dazu habe ich keine verlässliche Grundlage.“ Oder noch härter: „Das weiß ich nicht, bitte fragen Sie jemand Qualifiziertes.“ Das heißt: Ein deutlich formuliertes „Keine Ahnung“ ist für viele Modelle nach wie vor ein Misserfolgsmuster – ein sozialer Fauxpas im Training.

Die Folge: Wenn Wissenslücken entstehen (zum Beispiel eine sehr spezielle Norm der österreichischen Bauordnung, intern verwendete Produktnamen Ihrer Firma oder eine medizinische Sonderregelung, die erst seit letzter Woche gilt), füllt das Modell diese Lücke lieber mit etwas, das sich plausibel liest, als mit Stille. Halluzination eben.

Das wirkt fast menschlich – wer unter Druck gerät, erzählt manchmal irgendwas, um nicht inkompetent zu wirken. Aber hier passiert es kühl-mathematisch, nicht emotional. Die KI will nicht lügen. Sie ist einfach darauf optimiert, Sie zufriedenzustellen.

In meiner Erfahrung ist genau das der Grund, warum Leute sich so leicht täuschen lassen: Die Antwort klingt ruhig. Souverän. Ohne Relativierung. Und Menschen verwechseln ruhigen Tonfall mit fachlicher Sicherheit.

„Die KI halluziniert halt manchmal“ – nein. Es gibt sehr konkrete Auslöser

Dass ein Modell Unsinn ausgibt, ist nicht Zufall oder „Montagfrust“, sondern technisch erklärbar. Die häufigsten Trigger, die ich in realen Projekten sehe, lassen sich grob so ordnen:

Wissenslücke im Modell

Das Modell kennt einen bestimmten Fachbegriff, aber nicht dessen reale Bedeutung. Dann wird dieser Begriff in einen vertrauten Kontext eingepasst, auch wenn der gar nicht passt. Beispiel: Ein internes Produktkürzel Ihrer Firma wird plötzlich zu einem angeblichen ISO-Standard hochstilisiert. Das passiert typischerweise, wenn das Modell nie mit Ihrem echten internen Wissen gefüttert wurde.

Mehrdeutige oder unsauber gestellte Fragen

Vage Fragen führen zu vagen Vermutungen. Wer fragt „Wie ist die gesetzliche Lage dazu?“ ohne Land, Branche, Zeitraum – der zwingt die KI zu raten. Das ist kein Bug. Das ist ein erzwungenes Ratespiel.
moin.ai

Anders formuliert: Wenn Sie von der KI Präzision verlangen, müssen Sie der KI Präzision geben.

Falsche Belohnungslogik in der Entwicklung

Das Modell lernt ständig anhand von Benchmarks, Tests, Bewertungsdaten. Ein aktueller Diskussionspunkt in der Forschung ist, dass viele Bewertungsverfahren Modelle dazu motivieren, lieber „eine Antwort“ zu geben als „keine Antwort“. Dadurch werden Halluzinationen nicht direkt erzeugt, aber sie werden nicht wirksam abgestraft. Das System lernt also: Lieber überzeugend raten als ehrlich abwinken.

Druck durch den Anwender

Klassiker im Alltag: „Bitte gib mir trotzdem eine konkrete Zahl, ich brauche das jetzt für die Präsentation.“ Wenn Sie so etwas schreiben, trainieren (und verstärken) Sie faktisch genau das Verhalten, das Sie eigentlich vermeiden wollen. Das gilt in der Schule genauso wie im Vorstand.

Vermischung alter und aktueller Fakten

Sprachmodelle sind in sich zeitlos (bzw. nur bis zu einem gewissen Wissensstand trainiert). Ohne externe, aktuelle Datenquelle geraten sie ins Straucheln, wenn Sie nach sehr neuen Entwicklungen fragen. Dann ziehen sie ältere, ähnlich klingende Fälle heran und „biegen sie passend“. Das wirkt dann, als hätte die KI gerade eben recherchiert – hat sie aber nicht.

Das Unangenehme daran: Diese Auslöser sind nicht „technisches Problem bei OpenAI“, sondern ganz oft schlicht Bedienfehler und Prozessfehler im Unternehmen.

Warum Benutzer selbst Halluzinationen verstärken (unabsichtlich, aber massiv)

Eine Sache, die kaum jemand offen zugibt: Viele Anwender belohnen die KI genau für das Verhalten, über das sie sich später öffentlich beschweren.

Das sieht dann so aus:

„Wow, die KI liefert in 20 Sekunden eine komplette Marktanalyse, unglaublich produktiv!“

Niemand überprüft die Zahlen.

Diese Analyse landet im internen Wiki.

Nächste Person zitiert sie intern als „Stand unserer Marktdaten“.

Und jetzt? Jetzt existiert die erfundene Zahl offiziell. Sie wandert in Folien. Sie wird als Grundlage für Budgetdiskussionen verwendet. Spätestens ab hier ist es egal, ob die KI oder ein übereifriger Praktikant den Unsinn zuerst aufgeschrieben hat: Die Organisation hat ihn geglaubt.

Genau an dieser Stelle kippt das Thema von „lustige KI erzählt Blödsinn“ zu „Compliance-Risiko mit potenzieller Haftung“. Unternehmen beginnen deshalb, formelle Schutzgeländer („Guardrails“) einzuziehen: Eingabefilter, Ausgabefilter, Quellenprüfungen und dokumentierte Freigabeprozesse.

Also kurze Übersetzung: Sie dürfen die Antwort nicht einfach so ins Unternehmen kippen, ohne nachvollziehbare Prüfung.

Privatanwender haben ein anderes Problem: Sie halten KI oft für eine Suchmaschine, obwohl es keine Suchmaschine ist. Die Erwartungshaltung „Das muss stimmen, die KI hat’s gesagt“ ist der perfekte Dünger für Halluzinationen.

„Wie erkenne ich erfundene Fakten als Nicht-Experte?“ – ein praktischer Selbsttest

Das ist die Frage, die mir Privatleute und kleine Unternehmen am häufigsten stellen. Und ehrlich: Sie ist heikel. Denn wenn Sie den Fachbereich nicht kennen, merken Sie oft erst sehr spät, dass etwas falsch war.

Trotzdem gibt es Warnlampen, die Sie sofort sehen können:

Zu präzise, zu sauber

Wenn eine Antwort sofort Paragraph, Absatz, Datum, Behörde und angeblich zuständige Stelle nennt – aber keine Unsicherheiten formuliert („soweit öffentlich bekannt“, „Stand Oktober 2025“, „laut Entwurf, nicht beschlossen“) –, dann sollten Sie misstrauisch sein. Menschen, die wirklich in einem Thema stecken, sind normalerweise vorsichtiger formuliert. Modelle dagegen wirken manchmal überpräzise und gleichzeitig überglatt.

Quellen, die Sie nicht leicht nachprüfen können

Erfundene Studien mit wichtig klingenden Titeln sind ein Klassiker. Wenn der Name der Studie klingt wie „Global Comparative Regulatory Framework 2022 – Internal Review Taskforce Europe“, dann googeln Sie genau diesen Titel. Falls da nichts kommt: wegwerfen. (Und ja, das passiert dauernd. Auch 2025 noch.)

Logische Brüche

Beispiel: Die KI behauptet, ein österreichisches Landesgesetz gelte identisch in Deutschland. Oder eine Norm sei „EU-weit verpflichtend seit 2018“, aber Sie erinnern sich dunkel, dass Ihr eigener Betrieb erst 2022 überhaupt davon gehört hat. Ihr Bauchgefühl ist hier ein ernstzunehmendes Prüfwerkzeug, kein Esoterik-Kristall.

Kein Risiko-Hinweis

Seriöse Expertinnen sagen bei sensiblen Themen (Steuer, Medizin, Recht) praktisch immer dazu, dass eine Einzelfallprüfung nötig ist. Wenn die KI so etwas nie sagt, sondern Ihnen stattdessen eine finale Handlungsanweisung liefert („Tun Sie X, das ist rechtlich sicher“), dann ist das ein Alarmzeichen.

Mein persönlicher Rat (und ja, das klingt altmodisch): Drucken Sie kritische KI-Antworten aus und lassen Sie eine reale Fachperson einmal mit Kugelschreiber drübergehen. Wer juristisch oder finanziell haftet, hat automatisch ein anderes Qualitätsniveau.

Was Unternehmen wirklich tun können – jenseits von Marketing-Schlagworten

Viele Beiträge im Netz drehen sich um dieselben technischen Rezepte: Fine-Tuning, RAG, Guardrails, Moderations-Layer. Die sind nicht falsch. Aber sie greifen zu kurz, wenn Sie glauben, dass damit das Thema erledigt ist. Deshalb hier die Ebene, die in Standard-Artikeln fast nie vorkommt und in der Praxis alles entscheidet:

Zugriff nur auf freigegebene Fakten, nicht auf Rohchaos

Wenn Sie eine KI auf Ihr Firmenwissen „losschicken“, dann definieren Sie bitte vorher, was eigentlich offizielles Firmenwissen ist. Sonst frisst die KI Entwürfe, alte Versionen, widersprüchliche Mails, Halbfertiges aus Teams-Chats – und baut daraus eine scheinbar sehr schlüssige Antwort. Retrieval-Augmented Generation (RAG) kann Halluzinationen massiv reduzieren, indem das Modell aktuelle, geprüfte Inhalte aus einer Wissensbasis dazugezogen bekommt.

Aber: Diese Wissensbasis muss kuratiert sein. RAG auf Chaos produziert nur besser verpacktes Chaos.

Beweis-Pflicht umdrehen

Machen Sie intern eine sehr einfache, aber harte Regel: Kein KI-generierter Absatz geht ungeprüft extern raus, solange nicht klar dokumentiert ist, woher jede Kernaussage kommt. Das ist unangenehm am Anfang – aber nach zwei Wochen merkt das Team, dass die KI plötzlich viel vorsichtiger gefragt wird („Welche Quellen nutzt du?“, „Zeig mir bitte die Passage aus dem Handbuch“). Genau das wollen Sie.

In der Forschung spricht man hier zunehmend von Guardrails, also klar definierten Eingabe- und Ausgabegrenzen sowie automatisierten Prüfmechanismen. Diese Guardrails sind kein Luxus, sondern Grundlage für haftungssichere Nutzung in regulierten Branchen.
redhat.com

Rollen trennen

Marketingtext? Gerne KI-Assistenz. Interne Entscheidungsvorlage für den Vorstand? Niemals ohne menschliche Prüfung. Service-Chatbot für Endkundinnen? Ja, aber nur mit Live-Faktenanbindung und Halluzinations-Detektor davor. Genau dazu werden inzwischen spezialisierte Prüfmodelle entwickelt, die jede Aussage des Hauptmodells mit den gelieferten Belegen abgleichen und markieren, ob die KI gerade rät oder belegt.

Das ist ein wichtiger Punkt für B2B: Sie können so nachweisen, dass Ihr System aktiv versucht, Falschinformationen zu verhindern. Und für B2C: Ihre Kundinnen merken, dass sie ernst genommen werden, weil Sie nicht blind irgendeinen Text-Generator sprechen lassen.

„Bitte trotzdem antworten“ ist ab jetzt verboten

Führen Sie intern eine Policy ein, die sinngemäß sagt: „Wenn das Modell nicht sicher ist, hat Schweigen Vorrang vor Spekulation.“ Das klingt trivial. Ist aber kulturell ein Bruch. Viele Teams haben sich daran gewöhnt, dass KI auf Knopfdruck scheinbar fertige Arbeit liefert. Diese Bequemlichkeit ist teuer.

Die unterschätzte Ursache: Wir behandeln KI wie Kolleginnen – und sie spielt bereitwillig mit

Einer der gefährlichsten Effekte, über den außerhalb der Forschung erstaunlich wenig gesprochen wird, ist psychologisch: Menschen lesen der KI Absicht zu. „Die KI hat gesagt…“, „Die KI hat behauptet…“, „Die KI wusste das nicht…“

Dadurch passiert Folgendes:

Wir diskutieren nicht mehr über Textqualität, sondern über Charakter („Warum lügt die KI?“).

Wir lassen durchgehen, was wir einem Menschen nie durchgehen lassen würden.

Wenn Ihnen ein neuer Mitarbeiter in der zweiten Arbeitswoche hochpräzise Zahlen aus einem Bereich liefert, den er objektiv gar nicht kennen kann – würden Sie das ohne Rückfrage in die Bilanz übernehmen? Natürlich nicht. Bei KI machen es trotzdem viele, weil die Maschine so souverän klingt.

Das klingt banal. Ist aber die Wurzel vieler Halluzinationsschäden im Alltag: Die eigentliche Schwachstelle ist nicht nur das Modell, sondern das übermäßige Vertrauen der Menschen in die Präsentationsform.

Oder anders gesagt: Die KI hat keinen Ruf zu verlieren. Sie schon.

Was tun, wenn die KI trotzdem fantasieren will? Konkrete Gegenmaßnahmen für den Alltag

Sie wollen heute Nachmittag mit einem Sprachmodell arbeiten und die Wahrscheinlichkeit für erfundene Inhalte drastisch reduzieren. Dann führen Sie bitte, ganz praktisch, diese vier Schritte ein:

Kontext mitgeben

Statt „Schreib mir bitte eine Unternehmensbeschreibung“ formulieren Sie:
„Unsere Firma existiert seit 2006 als Einzelunternehmen, Schwerpunkt Onlinemarketing, Webdesign, Druckartikel. Bitte nur mit diesen Fakten arbeiten. Wenn Ihnen Infos fehlen, sagen Sie das offen.“
Sie zwingen das Modell damit, Ihre Realität als Rahmen zu benutzen und Unsicherheit kenntlich zu machen – genau das reduziert Halluzinationen.

Nach Belegen fragen

Immer am Ende: „Welche Teile Ihrer Antwort basieren auf allgemein bekanntem Wissen und welche auf Annahmen?“ Moderne Modelle können diese Selbsteinschätzung zunehmend leisten, auch wenn sie natürlich nicht perfekt ist.

Diese einfache Nachfrage entlarvt oft die frei erfundenen Stellen sofort.

Kritische Abschnitte separat prüfen lassen

Lassen Sie jurische Aussagen, medizinische Hinweise, steuerliche Einschätzungen, sicherheitsrelevante Anweisungen (Arbeitssicherheit, Chemikalienlagerung etc.) immer nochmal durch einen Menschen mit echter Verantwortung laufen. Das ist keine Schikane, das ist Risikomanagement.

Interne KI-Antworten nie als „finale Fassung“ abspeichern

Nennen Sie solche Dateien intern bewusst „Entwurf KI, nicht freigegeben“. Das schafft Friktion an der richtigen Stelle: Niemand kopiert so etwas ungeprüft in die Kundeninfo.

Warum das Ganze jetzt dringender ist als noch vor einem Jahr

Seit 2024/2025 sehen wir, dass moderne Sprachmodelle in bestimmten Situationen sogar selbstbewusster halluzinieren als frühere Generationen.

Das klingt paradox, weil die Modelle insgesamt leistungsfähiger geworden sind. Aber es ist logisch:

• Sie decken mehr Themenbereiche ab.
• Sie reden souveräner über Nischenthemen.
• Sie klingen menschlicher, gerade in Randbereichen.
• Außerdem kommen neue Schutzschichten (Guardrails), die Ausgaben filtern oder einschränken sollen. Diese Schutzschichten sind grundsätzlich sinnvoll, können aber angegriffen oder ausgetrickst werden – und in manchen Fällen sogar missbraucht werden, um Systeme gezielt lahmzulegen.

Mit anderen Worten: Es reicht nicht mehr, einfach nur „eine KI“ im Unternehmen zu haben. Sie brauchen Betriebsregeln.

Das ist kein IT-Thema. Das ist Governance.

Fazit (wenn man es überhaupt Fazit nennen kann)

Vielleicht ist der wichtigste Punkt dieser ganzen Diskussion recht unbequem: Halluzinationen sind kein Randfehler, sondern ein Grundmerkmal der heutigen Sprachmodelle. Sie lassen sich mindern, aber nicht komplett wegzaubern.

Wenn Sie KI also produktiv nutzen wollen – im Marketingtext, im Kundenservice, in der technischen Dokumentation, in Schulungsunterlagen, ja sogar zu Hause bei den Hausaufgaben Ihres Kindes – dann brauchen Sie ab jetzt zwei neue Gewohnheiten:

Erstens, Sie akzeptieren nie wieder „die KI hat gesagt“ als Beweis.

Zweitens, Sie bauen einen Prozess, in dem jede wichtige Aussage einen überprüfbaren Anker hat.

Das ist der Unterschied zwischen Spielerei und Verantwortung.

Unser Angebot:

Und jetzt der Teil, bei dem wir als Austrianweb ganz bewusst unbequem werden, weil genau das am Ende Geld und Nerven spart: Wir helfen Ihnen dabei, Ihre eigene Wahrheit zur einzigen Quelle für Ihre KI zu machen.

Konkret heißt das: Wir nehmen nicht einfach „alles was irgendwo am Server liegt“ und werfen es der KI hin – sondern wir bauen mit Ihnen ein geprüftes Wissensfundament, das für die Maschine als einzig gültige Referenz dient.

Schritt eins ist immer Bestandsaufnahme: Welche Produktbeschreibungen, Leistungsumfänge, Preise, internen Abläufe und rechtlich relevanten Aussagen gelten tatsächlich offiziell (also freigegeben, haftbar, verwendbar) – und welche Texte sind veraltet, intern, Wishful Thinking vom Vertrieb oder halbfertige PowerPoint-Folien von vor drei Jahren.

Aus diesen sauberen, autorisierten Inhalten erstellen wir eine zentrale Wissensbasis in klarer Sprache, inklusive Formulierungen, die im Namen Ihres Unternehmens auch extern gesagt werden dürfen.

Diese Basis wird technisch so angebunden, dass das KI-Modell bei jeder Antwort zuerst in Ihrem verifizierten Wissen nachschlägt, statt sich etwas dazuzuerfinden.

Das Ergebnis: Das Modell darf über Ihre Produkte sprechen, aber nicht über Fantasieprodukte. Es darf Leistungen erklären, aber nur so, wie Sie sie tatsächlich anbieten.

Und wenn etwas fehlt, wird genau das kommuniziert („keine Information vorhanden“) statt irgendeiner kreativen Behauptung. Kurz gesagt: Wir drehen das System um. Die KI wird nicht mehr zum freien Erzähler, sondern zu einem kontrollierten Sprecher Ihres Hauses – mit Fakten, die Sie verantworten können.

Interessiert?