19.06.2024
KÜNSTLICHE INTELLIGENZ

Lösung gegen KI-Halluzinationen? So funktioniert Sepp Hochreiters SDLG-Methode

Halluzinationen sind ein großes Problem der KI-Szene. Und das weltweit. Während Google und Microsoft sich bei einer Lösung schwertun, kommt aus Österreich ein Modell, dass solche "KI-Unsicherheiten" besser erkennen soll. Es heißt: SDLG. Wie genau, erklärt KI-Experte Sepp Hochreiter in einem Gespräch mit uns.
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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

„Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen“ – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für „Semantically Diverse Language Generation“.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. „Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können“, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell „unsicher“ ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

„Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. „‚Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt‘ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.“

SDLG erkennt ob „LLMs halluzinieren“

Lukas Aichberger, „ELLIS PhD“-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: „Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‚Estimatoren‘ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.“

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch „semantische Unsicherheit“ (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: „SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.“

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Giacomo Benassi (Kinsect), Matthäus Kircher (Solos) und Manuel Mairinger (Reploid) zeigen, wie Startup-Kollaboration funktionieren kann. © NOI Techpark/Marco Parisi

Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von August 2026 „Aufbrechen“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.


Es wurlt in der Larvenkiste des österreichischen Scaleups Reploid: Larven der Schwarzen Soldatenfliege werden hier seit einigen Tagen gemästet. Sie ahnen natürlich nicht, dass sie bald eine wichtige Rolle im Kreislaufkonzept dreier Jungunternehmen spielen werden.

Zuerst aber dorthin, wo alles begonnen hat: an den NOI Techpark in Bozen, Südtirol. Auch hier wurlt es, nur bringen statt Insektenlarven Startups Leben in das 12 Hektar große Innovationsviertel. Aktuell arbeiten 76 Unternehmen, 37 Startups, drei Forschungsinstitute, vier Fakultäten der Freien Universität Bozen und insgesamt 2.400 Menschen hier gemeinsam für nachhaltigen Fortschritt. Man tüftelt in den Laboren an Prototypen, vernetzt sich auf Events, feilt beim Spaziergang über den 2017 eröffneten Campus, der sich inzwischen stark vergrößert und weiterentwickelt hat, an der nächsten Idee. Was Gründer:innen hier aber am meisten schätzen: das weitreichende Netzwerk.

Nicht gesucht – trotzdem gefunden

„Wer am NOI Techpark Fuß fasst, bekommt Zugang zu etablierten Akteuren und Investoren in Südtirol“, erklärt Manuel Mairinger, Managing Director und CEO von Reploid Italia. Das ursprünglich aus Österreich stammende Insekten-Scaleup hat sich bei der Expansion nach Italien wegen der hervorragenden Lage zwischen Österreich und Mailand für das Acceleration & Scale-up Programme des NOI Techpark als Launchpad entschieden. „Das NOI baut als renommierter Partner die Brücke zu potenziellen Kund:innen und Partner:innen, ganz ohne die Hilfe von Plattformen wie LinkedIn“, fügt der Reploid-Italia-CEO hinzu.

Mairinger weiß genau, wovon er spricht. Reploid Italia ist eines von drei am NOI inkubierten Jungunternehmen, die zeigen, wie Startup-Kollaboration funktionieren kann. Initiiert hat die Zusammenarbeit Sonja Tetter vom Team des Start-up Incubator. „Wir arbeiten sehr eng mit unseren Startups zusammen, kennen ihre Geschäftsmodelle, Technologien und Herausforderungen. Deshalb sehen wir relativ früh, wo eine Kooperation wirklich Mehrwert schaffen könnte“, erläutert Tetter. Gemeinsam wollen die drei Unternehmen zur regionalen Kreislaufwirtschaft in Bozen beitragen. Und hier kommt die Larve der Schwarzen Soldatenfliege wieder ins Spiel.

Die Schwarze Soldatenfliege als Gamechanger

Die Larve der Schwarzen Soldatenfliege wird rund 25 Millimeter groß. © Reploid/Fabian Fallend

Nach nur einer Woche sind die Larven laut Reploid mit rund 25 Millimetern ausgewachsen und überzeugen mit innerer Größe: Sie sind sehr reich an tierischem Protein. Das aus ihnen gewonnene Mehl kann einen Proteingehalt von über 62 Prozent aufweisen.

Das macht die Larven zum potenziellen Proteinersatz, vor allem im Futtermittelbereich, etwa für Fische. „Wir züchten Welse, das sind Fleischfresser“, erklärt Matthäus Kircher, Gründer von Solos. Das Südtiroler Startup betreibt Aquaponik und verbindet Fischzucht mit dem Anbau von Kräutern und Salat.

Das Prinzip dahinter: Die Fische reichern das Wasser durch ihre Ausscheidungen mit natürlichen Nährstoffen an, ein Biofilter leitet es ins Pflanzenbecken, wo Salat und Kräuter die Nährstoffe aufnehmen und das Wasser reinigen, bevor es zurück zu den Fischen fließt. So entsteht ein geschlossener Kreislauf im Zeichen der Nachhaltigkeit.

Ein Punkt war Kircher dabei allerdings von Anfang an ein Dorn im Auge: das mit Fischmehl angereicherte Futter. „Bereits vor vier Jahren haben wir uns gefragt, wie wir tierische Proteine ohne Fischmehl verfüttern können“, erzählt er. Insekten bildeten schließlich die Lösung. Eine Studie ergab: Futtermischungen auf Insektenmehlbasis, angereichert mit Spirulina-Algen, lassen den Omega-3-Gehalt im Fischfilet höher ausfallen als bei herkömmlich gefütterten Tieren.

Aus Reststoffen wird Futtermittel

Insektenlarven werden durch die Kooperation zu nachhaltigem Fischfutter © NOI Techpark/Marco Parisi

Hier kommt Reploid ins Spiel: Das Unternehmen implementiert modulare Anlagen, die sogenannten „ReFarm-Units“. Dort verarbeiten Larven der Schwarzen Soldatenfliege regionale Reststoffe zu Insektenprotein und -fett für Futtermittel- sowie Industrieanwendungen. Ein weiteres Nebenprodukt ist der Insektenfraß, also die Ausscheidungen, aus denen organischer Dünger entsteht. Den dritten Baustein liefert Kinsect: Das italienische Startup entwickelt Technologien für die industrielle Zucht der Fliege und liefert Eier sowie Junglarven.

Am Standort von Solos in Tramin greifen so die unterschiedlichen Kompetenzen ineinander: Die von Kinsect bereitgestellten Larven werden in einer Insektenmastanlage von Reploid mit Lebensmittelnebenprodukten wie Apfeltrester, Kartoffelschalen oder Altbrot gefüttert. Solos nutzt sie anschließend als nachhaltiges Futtermittel in der Fischzucht. So soll Fischmehl ersetzt, sollen organische Reststoffe sinnvoll verwertet werden. Neben den ökologischen Vorteilen ergeben sich durch das Vorzeigeprojekt und den realen Usecase natürlich auch wirtschaftliche Vorteile, von denen die drei Startups profitieren.

Drei Ansätze, ein gemeinsamer Nenner

Es ist eine Kooperation im Namen der Kreislaufwirtschaft, die ohne den NOI Techpark nie zustande gekommen wäre. „Am NOI Techpark konnte diese Synergie organisch entstehen“, fasst Kinsect-CEO Giacomo Benassi zusammen. „Dank der Zusammenarbeit im selben Ökosystem konnten wir viel schneller Vertrauen zueinander aufbauen.“ Der NOI Techpark ermöglicht damit nicht nur grenzüberschreitende, sondern auch branchenübergreifende Vernetzungen, die Startups entscheidend weiterbringen.

Und so wurlt es weiter am NOI Techpark. Jedes Jahr kommen neue Startups zur NOI-Community dazu. Für den Herbst-Batch kann man sich noch bis zum 5. Oktober bewerben – vielleicht entsteht daraus bald die nächste erfolgreiche grenzüberschreitende Startup-Kooperation.

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