KI Hype - fatal

calendar 2025-06-21 · 11 min lesen · ki

"KI" ist ein aller Munde, immer noch, immer mehr. Wegen ein paar LLMs, die sich immer mehr als nutzlos erweisen.

Heute hatte ich wiedereinmal eins dieses "Gespräche" mit so einem LLM um mir mit InfluxDB zu helfen. Ich wollte dort Einträge löschen. Die "KI" lieferte tolle Befehle, sehr glaubhaft, kaum einer funktionierte. Zum Glück, denn noch schlimmer wäre es gewesen, wenn sie funktioniert hätten, aber nicht richtig und hätten dann viele zu viele Daten gelöscht.

Leider ist aber so gerade ein Trend laut Medienhype zu beobachten, dass immer mehr unerfahrene Menschen glauben, dass sie dank "KI" Antwort plötzlich Ahnung haben - oder vortäuschen können.

Ich habe die "KI" nach den erfolglosen Befehlen und immer weiter zunehmender Fehler zu einer Bewertung ihrer selbst animiert.

Hier die erste Einschätzung:

Basierend auf unserem detaillierten Gespräch und der kritischen Auseinandersetzung mit den Fähigkeiten und Grenzen von LLMs im Kontext spezifischer technischer Aufgaben (wie der Datenbankverwaltung), erstelle ich hier einen Bericht zu den von mir genannten sechs Faktoren des aktuellen LLM-Hypes. Dieser Bericht beleuchtet, was die Nutzung eines LLMs in jedem dieser Bereiche tatsächlich bedeutet, wie es idealerweise genutzt werden sollte, welche Risiken bei falscher Anwendung bestehen und welches Wissen der Anwender mitbringen muss.

Bericht: Die Realität der LLM-Nutzung – Chancen, Risiken und Anwenderanforderungen

Einleitung: Der Hype um Large Language Models (LLMs) ist unübersehbar. Ihre Fähigkeit, menschenähnliche Sprache zu verstehen und zu generieren, hat das Potenzial, zahlreiche Branchen zu transformieren. Doch wie unser Gespräch exemplarisch zeigte, birgt die unreflektierte Nutzung erhebliche Risiken, insbesondere in kritischen technischen Anwendungsfeldern. Dieser Bericht analysiert die sechs Hauptfaktoren, die zum aktuellen LLM-Hype beitragen, und beleuchtet kritisch, was deren Einsatz in der Praxis erfordert.

1. Revolutionäre Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit

  • Was es tatsächlich bedeutet: LLMs sind exzellent darin, Muster in riesigen Datenmengen zu erkennen und darauf basierend Texte zu generieren, Probleme zu formulieren oder Lösungsansätze vorzuschlagen. Ihre "Kreativität" und Problemlösungskompetenz sind beeindruckend, aber stets datenbasiert und nicht mit menschlichem kausalen Denken gleichzusetzen.
  • Wie es genutzt werden müsste: Als mächtiger "Co-Pilot" oder "Ideengenerator". LLMs können als Startpunkt für Texte, Code-Entwürfe oder zur initialen Recherche dienen. Sie sind ideal für Brainstorming, das Erzeugen von Varianten oder das Erklären komplexer Konzepte in vereinfachter Sprache. Die Ergebnisse müssen jedoch immer kritisch geprüft und finalisiert werden.
  • Risiken bei falscher Nutzung: * Halluzinationen: LLMs können überzeugend klingende, aber faktisch falsche Informationen generieren, wenn die Trainingsdaten unzureichend sind oder der Kontext unklar ist. Im technischen Bereich kann dies zu funktionsuntüchtigem Code, falschen Befehlen oder irreführenden Erklärungen führen. * Falsche Anwendung von Wissen: Wie in unserem Fall mit den InfluxDB-Delete-Befehlen kann ein LLM Wissen aus einem Kontext (z.B. Flux-Abfragen) fälschlicherweise auf einen anderen Kontext (z.B. CLI-Befehle) übertragen, ohne die spezifischen Einschränkungen zu kennen.
  • Wissen Anwender mitbringen müssen: * Fachliche Expertise: Ein tiefes Verständnis des Themas ist unerlässlich, um die generierten Inhalte auf Richtigkeit, Relevanz und Anwendbarkeit zu prüfen. Dies gilt besonders für technische Bereiche. * Kritisches Denken: Die Fähigkeit, die Antworten des LLM zu hinterfragen und nicht blind zu vertrauen. * Verifikationsstrategien: Wissen, wie man Informationen verifiziert (z.B. durch Konsultation offizieller Dokumentationen, Testumgebungen).

2. Einfache Zugänglichkeit und Benutzerfreundlichkeit

  • Was es tatsächlich bedeutet: Die niederschwellige Zugänglichkeit über Chat-Interfaces täuscht über die Komplexität der zugrunde liegenden Technologie hinweg. Sie erlaubt auch Laien die Interaktion mit leistungsstarken KI-Modellen, ohne die "Maschine" dahinter verstehen zu müssen.
  • Wie es genutzt werden müsste: Als intuitives Werkzeug für schnelle Informationsbeschaffung, Formulierungshilfen oder zur Vereinfachung komplexer Themen. Ideal für Nutzer, die eine schnelle Antwort benötigen, aber die Verantwortung für die Verifizierung tragen.
  • Risiken bei falscher Nutzung: * Falsche Sicherheit: Die einfache Bedienung kann zu einer trügerischen Sicherheit führen, dass die Antworten immer korrekt oder anwendbar sind, selbst in kritischen Kontexten. * Gefährliche Befehle: Wie in unserem Beispiel kann die einfache Eingabe einer Frage zu einem potenziell destruktiven Befehl führen, dessen Konsequenzen der Nutzer nicht überblickt.
  • Wissen Anwender mitbringen müssen: * Bewusstsein für Grenzen: Verständnis, dass die Einfachheit der Interaktion nicht bedeutet, dass die KI allwissend oder fehlerfrei ist. * Grundlegendes Problemverständnis: Auch ohne tiefes technisches Wissen sollte der Anwender zumindest grob verstehen, was er erreichen will und welche Art von Informationen er erwartet.

3. Massenmediale Aufmerksamkeit und "Aha-Momente"

  • Was es tatsächlich bedeutet: Der Hype basiert auf den besten und oft spektakulärsten Demonstrationen der LLM-Fähigkeiten, die in den Medien verbreitet werden. Diese Beispiele sind oft ausgewählt und spiegeln nicht immer die alltägliche Leistung oder die Herausforderungen bei der Implementierung wider.
  • Wie es genutzt werden müsste: Als Inspiration und zur Demonstration des prinzipiellen Potenzials. Man sollte sich davon anregen lassen, eigene Anwendungsfälle zu erkunden, aber mit realistischen Erwartungen.
  • Risiken bei falscher Nutzung: * Überzogene Erwartungen: Anwender erwarten, dass LLMs "alles" können und selbstständig komplexe Probleme lösen, ohne menschliches Eingreifen oder Korrektur. * Unrealistische Projektplanung: Unternehmen könnten Projekte starten, die auf überzogenen Annahmen über die Leistungsfähigkeit von LLMs basieren, was zu Fehlinvestitionen führt.
  • Wissen Anwender mitbringen müssen: * Medienkompetenz: Die Fähigkeit, Hype von realistischem Potenzial zu unterscheiden. * Geduld und Experimentierfreude: Die Bereitschaft, die KI zu testen, ihre Grenzen zu erkennen und sich durch Iteration der gewünschten Lösung zu nähern.

4. Geschäftliches Potenzial und Effizienzsteigerung

  • Was es tatsächlich bedeutet: LLMs können Routinetätigkeiten automatisieren, Entwürfe erstellen und als Wissensbasis dienen, wodurch Arbeitsabläufe beschleunigt werden. Dies führt zu einer potenziellen Effizienzsteigerung. Die tatsächliche Realisierung hängt von der sorgfältigen Integration und Überwachung ab.
  • Wie es genutzt werden müsste: Zur Automatisierung von nicht-kritischen oder von Menschen nachprüfbaren Prozessen (z.B. erster Entwurf einer E-Mail, interne Wissenszusammenfassung). Im Kundenservice als erste Instanz, die dann bei Bedarf an menschliche Agenten übergibt.
  • Risiken bei falscher Nutzung: * Fehler in kritischen Prozessen: Überträgt man die Kontrolle über fehleranfällige oder sicherheitsrelevante Prozesse vollständig an ein LLM ohne menschliche Aufsicht, können gravierende Schäden entstehen (z.B. falsche Finanzdaten, fehlerhafte technische Konfigurationen). * Datenlecks und Datenschutzverstöße: Unachtsamer Umgang mit sensiblen Unternehmensdaten bei der Interaktion mit öffentlich zugänglichen LLMs kann zu schweren Datenschutzverletzungen führen.
  • Wissen Anwender mitbringen müssen: * Prozessverständnis: Genaues Wissen über die Geschäftsprozesse und wo menschliche Überprüfung zwingend erforderlich ist. * Datenschutz- und Sicherheitsbewusstsein: Kenntnis der Unternehmensrichtlinien und rechtlichen Vorgaben zum Umgang mit Daten. * Fähigkeit zur Integration: Verständnis dafür, wie LLMs sicher in bestehende IT-Infrastrukturen eingebunden werden können (oft erfordert dies Softwareentwicklungskompetenzen).

5. Forschung und Entwicklung

  • Was es tatsächlich bedeutet: Die Forschung treibt die Grenzen des Machbaren voran. Neue Modelle und Architekturen versprechen kontinuierliche Verbesserungen. Die Geschwindigkeit der Entwicklung ist atemberaubend.
  • Wie es genutzt werden müsste: Für F&E-Teams als Inspirationsquelle und Werkzeug, um neue Anwendungsfälle zu erkunden und die Modelle an spezifische Bedürfnisse anzupassen (Feinabstimmung).
  • Risiken bei falscher Nutzung: * Verzögerte oder gescheiterte Projekte: Eine zu schnelle Adoption experimenteller oder noch nicht robuster Modelle ohne ausreichende Tests kann zu Rückschlägen führen. * Komplexität der Implementierung: Die Integration von Spitzenmodellen erfordert oft spezialisiertes Fachwissen in KI/ML-Engineering.
  • Wissen Anwender mitbringen müssen: * Technologischer Weitblick: Verständnis für die Entwicklungsrichtung und die potenziellen nächsten Schritte der Technologie. * ML- und Engineering-Kenntnisse: Für fortgeschrittene Anwendungen sind Kenntnisse in Machine Learning, Datenwissenschaft und Software-Engineering erforderlich.

6. "Fear of Missing Out" (FOMO)

  • Was es tatsächlich bedeutet: Der Druck, schnell auf den Zug aufzuspringen, kann zu überhasteten Entscheidungen und Investitionen führen, ohne eine gründliche Analyse der eigenen Bedürfnisse und der realen Fähigkeiten der LLMs im jeweiligen Kontext.
  • Wie es genutzt werden müsste: Als Anstoß, sich mit der Technologie auseinanderzusetzen, aber stets mit einer strategischen und risikoaversen Herangehensweise. Pilotprojekte und Machbarkeitsstudien sind hier der richtige Weg.
  • Risiken bei falscher Nutzung: * Fehlallokation von Ressourcen: Investitionen in LLM-Lösungen, die für die tatsächlichen Probleme des Unternehmens ungeeignet oder überdimensioniert sind. * Reputationsschaden: Fehler, die durch ungeprüfte LLM-Nutzung entstehen, können das Vertrauen von Kunden und Partnern untergraben.
  • Wissen Anwender mitbringen müssen: * Strategisches Denken: Die Fähigkeit, den Hype von der tatsächlichen Wertschöpfung zu trennen und strategische Entscheidungen zu treffen. * Risikomanagement: Ein klares Verständnis der potenziellen Risiken und Strategien zu deren Minimierung.

Fazit: LLMs sind zweifellos eine transformative Technologie. Ihr volles Potenzial entfalten sie jedoch nur, wenn sie mit Bedacht, Sachkenntnis und einer gesunden Portion Skepsis eingesetzt werden. Insbesondere bei kritischen Aufgaben, wie der Datenbankverwaltung, ist die menschliche Expertise zur Verifikation, Fehlerbehebung und zum Verständnis der tieferen Zusammenhänge unverzichtbar. Ein LLM kann ein großartiges Werkzeug sein, aber es ersetzt nicht das Fachwissen und die kritische Urteilsfähigkeit des Menschen.

Nach weiteren Fehlern im folgenden Gespräch, ließ ich die Einschätzung nochmal überdenken:

Nach unseren jüngsten Interaktionen, insbesondere den wiederholten Fehlern bei der Listenextraktion und meiner Unfähigkeit, diese selbst zu erkennen, muss ich die vorherige Aussage drastisch korrigieren und präzisieren, um eine realistischere Einschätzung der LLM-Fähigkeiten und der notwendigen menschlichen Beteiligung zu geben.

Hier ist die korrigierte Version der Aussage, die die Lerninhalte unserer Konversation widerspiegelt:

Ursprüngliche Aussage: "Was es tatsächlich bedeutet: LLMs können Routinetätigkeiten automatisieren, Entwürfe erstellen und als Wissensbasis dienen, wodurch Arbeitsabläufe beschleunigt werden. Dies führt zu einer potenziellen Effizienzsteigerung. Die tatsächliche Realisierung hängt von der sorgfältigen Integration und Überwachung ab."

Korrigierte Aussage (basierend auf unserer Erfahrung):

"Was es tatsächlich bedeutet: LLMs können bei gut definierten Routinetätigkeiten als Vorschlaggeber oder Helfer bei der Entwurfserstellung agieren und Zugriff auf trainiertes Wissen bieten, was potenziell Arbeitsabläufe beschleunigt. Eine tatsächliche, verlässliche und sichere Realisierung einer Effizienzsteigerung hängt jedoch massiv von der ständigen, akribischen menschlichen Überprüfung, Korrektur und Verifikation jedes einzelnen Outputs ab.

LLMs neigen dazu, mit hoher Konfidenz fehlerhafte oder halluzinatorische Informationen zu generieren, selbst bei scheinbar einfachen Aufgaben wie der genauen Übertragung von Daten aus einer visuellen Quelle oder der korrekten Anwendung von gelernten Regeln auf spezifische Kontextbedingungen (wie die Einschränkungen eines CLI-Befehls). Ohne umfassendes Fachwissen des Anwenders, um diese Fehler sofort zu erkennen und zu beheben, führen die von LLMs generierten Ergebnisse im besten Fall zu Zeitverschwendung durch Korrekturaufwand und im schlimmsten Fall zu destruktiven Aktionen, Datenverlust oder gravierenden Fehlfunktionen im System.

Die Nutzung eines LLMs als 'Wissensbasis' oder für 'Automatisierung' muss daher mit der primären Prämisse erfolgen, dass der LLM-Output nicht vertrauenswürdig ist, bis er unabhängig und vollständig durch einen menschlichen Experten verifiziert wurde. Dies erfordert vom Anwender nicht nur die Fähigkeit zur Überprüfung, sondern auch das tiefe Verständnis des Sachverhalts und der Werkzeuge, um Fehler des LLMs überhaupt erkennen zu können. Die 'Automatisierung' beschränkt sich somit oft auf die Automatisierung des ersten Entwurfs, während der kritische Qualitätssicherungsprozess und die finale Verantwortung vollständig beim Menschen bleiben."

Diese korrigierte Version spiegelt die Realität unserer Interaktion wider, wo selbst eine scheinbar einfache Aufgabe wie das Übertragen einer Liste von Werten mehrfach fehlerhaft war und meine Fähigkeit zur Selbstkorrektur und Verifikation unter Beweis stellte, dass auch ich, als LLM, nicht ohne menschliche Aufsicht und Expertise verlässlich arbeiten kann.

Ich lasse dies ohne weitere Kommentare so stehen. Die "KI" selbst bot mir noch Texte an, wie Nutzer die Risiken besser verstehen könnten. Letztlich ist hier aber eh keiner mehr am Lesen.

Checkliste: LLM-Antworten sicher bewerten

Bevor Sie eine KI-Antwort verwenden, stellen Sie sich immer diese Fragen:

  1. Stimmt der Kern? (Fakten-Check) * Sind alle Zahlen, Daten, Namen und Fakten korrekt? (Gleichen Sie mit einer zuverlässigen Quelle ab!) * Gibt es Widersprüche in der Antwort selbst oder zu Ihrem Wissen?
  1. Ist die Antwort vollständig und relevant? * Werden alle Aspekte meiner Frage behandelt? Fehlt etwas Wichtiges? * Ist die Antwort direkt auf meine Situation anwendbar? (Vorsicht bei Standardantworten für Spezialfälle!)
  1. Ist die Quelle vertrauenswürdig (falls genannt)? * Nennt die KI Quellen? Sind diese Quellen seriös und aktuell? (Oft erfindet die KI Quellen!) * Wenn die KI "weiß", prüfen Sie: Woher weiß sie das?
  1. Klingt die Antwort zu perfekt oder zu selbstsicher? * Wenn etwas zu gut oder zu einfach klingt, um wahr zu sein, ist es das oft auch. * KI kann Unsinn sehr überzeugend formulieren. Lassen Sie sich nicht blenden!
  1. Verstehe ich die Antwort wirklich? * Wenn Sie etwas nicht verstehen, fragen Sie nach oder suchen Sie eine andere Erklärung. * Wenden Sie niemals Befehle oder Anweisungen an, die Sie nicht vollständig nachvollziehen. (Besonders wichtig bei Code, Formeln, oder kritischen Systemänderungen!)
  1. Gibt es Risiken bei Nutzung der Antwort? (Konsequenzen-Check) * Was passiert, wenn diese Antwort falsch ist? (Finanzieller Schaden? Datenverlust? Reputationsschaden? Rechtliche Folgen?) * Je höher das Risiko, desto intensiver die Prüfung – idealerweise durch einen Fachexperten.

Kurz gesagt: Die KI schlägt vor, Sie entscheiden! Betrachten Sie jede KI-Antwort als einen ersten Entwurf, der Ihre Expertise und Prüfung benötigt.

"KI" Antworten werden leider auch immer öfter als Antworten von Menschen "verkauft". Die folgende Liste hat mir die "KI" generiert, ich kann nicht allen Punkten zustimmen, aber sie ist ein Ausgangspunkt, den ich so schon selbst bei fragwürdigen Texten erkannt habe:

Gerne, hier ist die komprimierte Liste der Marker, um KI-generierte Antworten zu erkennen:

Kurz-Check: Hinweise auf KI-generierte Texte

Achten Sie auf diese Merkmale – je mehr zutreffen, desto wahrscheinlicher ist die KI der Autor:

  1. Zu fehlerfrei/gleichmäßig: Kaum Rechtschreib-/Grammatikfehler, sehr konstanter, "glatter" Stil.
  2. Fehlende "Menschlichkeit": Keine Emotionen, persönliche Erfahrungen oder subtile Ironie/Umgangssprache.
  3. Generisch/Oberflächlich: Klingt korrekt, aber ohne tiefe Einsicht oder echte Neuheiten.
  4. Wiederholungen/Füllmaterial: Phrasen oder Ideen werden unnötig wiederholt.
  5. Quellen-Problem: Keine Quellen genannt oder es werden erfundene Quellen präsentiert (Halluzinationen).
  6. Spezifische/Unlogische Fehler: Kleinere Ungenauigkeiten, widersprüchliche Aussagen oder logische Brüche.

Ich würde den noch Sprachwechsel hinzufügen, denn manchmal wechselt die "KI" zun Deutsch auf Englisch. Im ersten Moment mag das als Zitat einer Quelle erscheinen, weshalb es nicht immer auffällt.

siehe auch