Im letzten Jahr hat sich die künstliche Intelligenz (KI) zu einer entscheidenden Technologie entwickelt, die verschiedene Arbeitsbereiche beeinflusst und die Art und Weise revolutioniert, wie wir Informationen verwalten und abrufen.

Weltweit eingesetzt, stellt die KI einen großen Mehrwert für das Leben vieler Menschen dar, aber man darf nicht vergessen, dass sie auch einige Probleme mit sich bringt. Eines davon sind die so genannten "Halluzinationen", d. h. die Generierung von Informationen, die zwar plausibel erscheinen, in Wirklichkeit aber falsch oder ungenau sind. Dies ist ein weit verbreitetes Phänomen, das erhebliche Folgen haben kann, insbesondere wenn es dazu führt, dass Entscheidungen auf der Grundlage falscher Daten getroffen werden.

{ANCORA LEV=1}Was sind Halluzinationen in der KI?{FINE_ANCORA}

Halluzinationen in der KI treten auf, wenn ein generatives Modell Antworten erzeugt, die kohärent und glaubwürdig erscheinen, in Wirklichkeit aber völlig erfunden oder verzerrt sind. Dieses Problem ist besonders heimtückisch, da die Antworten oft plausibel erscheinen, so dass es für die Benutzer schwierig ist, zwischen echten und falschen Daten zu unterscheiden.

{ANCORA LEV=1}Datenqualität: ein entscheidender Faktor{FINE_ANCORA}

Eine der Hauptursachen für Halluzinationen in der KI ist die Qualität der Daten, die sie bietet. Viele KI-Modelle werden auf großen Datensätzen trainiert, die Informationen aus verschiedenen Quellen enthalten, von denen einige möglicherweise nicht genau oder überprüft sind. Dies führt dazu, dass jedes Mal, wenn das Modell versucht, auf der Grundlage dieser Daten Antworten zu geben, unzuverlässige Ergebnisse erzeugt werden.

{ANCORA LEV=1}Der API-Markt und die Datenqualität{FINE_ANCORA}

Im Zusammenhang mit APIs (Application Programming Interfaces) ist die Datenqualität von entscheidender Bedeutung. APIs werden für den Austausch von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen und Diensten verwendet. Wenn diese Daten ungenau oder unvollständig sind, kann dies für Unternehmen, die für ihre tägliche Arbeit auf diese Art von Informationen angewiesen sind, zu ernsthaften Problemen führen.

Im Bereich der elektronischen Rechnungsstellung zum Beispiel kann die Verwendung von APIs mit ungenauen Daten zu Fehlern in Rechnungen führen, was wiederum Zeit und Ressourcen für die Fehlerkorrektur vergeudet. In Italien kann eine Rechnungsdiskrepanz zu Strafen führen, wenn sie nicht innerhalb eines bestimmten Zeitraums korrigiert wird, was Unannehmlichkeiten und zusätzliche Kosten für die Unternehmen verursacht.

{ANCORA LEV=1}Wie man KI-Halluzinationen eindämmt{FINE_ANCORA}

Um das Problem der Halluzinationen in den Griff zu bekommen, muss die Qualität der Daten, die zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden, unbedingt verbessert werden. Dies kann wie folgt geschehen:

• Datenvalidierung: Es ist eine gute Praxis, nur sorgfältig geprüfte und validierte Datensätze zu verwenden, um die Genauigkeit der Informationen zu gewährleisten;
• Kontextspezifisch: Es ist wichtig, KI-Modelle mit einem spezifischen und detaillierten Kontext zu versehen, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass die generierten Antworten korrekte Informationen enthalten;
• Kontinuierliches Feedback und Verbesserungen: Es sollte ein ständiges Feedbacksystem mit den Nutzern eingeführt werden, um etwaige Fehler in den von der KI generierten Daten zu erkennen und zu korrigieren.

{ANCORA LEV=1}Fallstudie: Openapi und die{FINE_ANCORA}

Openapi ist der größte API-Marktplatz in Italien und einer der größten weltweit. Er bietet über 400 Dienste zu Unternehmen, Personen, Immobilien, Autos, Finanzen und Postdiensten in einer Umgebung.

Durch einen rigorosen Ansatz bei der Datenüberprüfung und -validierung hat Openapi die Probleme im Zusammenhang mit Halluzinationen erheblich reduziert. Die API für italienische und französische Wirtschaftsinformationen verwendet beispielsweise offizielle Daten von Quellen wie der italienischen Handelskammer und Infograph in Frankreich. Dadurch wird sichergestellt, dass die bereitgestellten Informationen genau und zuverlässig sind.

Darüber hinaus hat Openapi strukturierte Prozesse zur Verwaltung der Datenqualität entwickelt, die sich auf fünf entscheidende Aspekte konzentrieren: Genauigkeit, Vollständigkeit, Zuverlässigkeit, Relevanz und Aktualität. Der kontinuierliche Zyklus der API-Überprüfung und -Verbesserung hat dazu geführt, dass das Unternehmen Qualitätszertifizierungen erhalten hat, die es von den Wettbewerbern auf seinem Markt unterscheiden.

{ANCORA LEV=1}Schlussfolgerungen{FINE_ANCORA}

Halluzinationen in der KI stellen eine große Herausforderung dar, die Aufmerksamkeit und konkrete Lösungen erfordert. Die Verbesserung der Qualität der Trainingsdaten und die Umsetzung strenger Validierungsstrategien sind wichtige Schritte, um dieses Problem anzugehen. Unternehmen wie Openapi zeigen, dass es mit einem Engagement für Qualität möglich ist, zuverlässige und genaue KI-Dienste anzubieten und gleichzeitig die mit Halluzinationen verbundenen Risiken zu minimieren.

Investitionen in die Datenqualität verbessern nicht nur die Leistung, sondern erhöhen auch das Vertrauen der Nutzer in auf künstlicher Intelligenz basierende Technologien und ebnen so den Weg für eine sicherere und effektivere Nutzung dieser leistungsstarken Ressourcen.