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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Die deutsche Wirtschaftsministerin Katherina Reiche | (c) Grunpfnul vie Wikimedia Commons
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„Mit der Startup- und Scaleup-Strategie der Bundesregierung legen wir das Fundament für die nächste Generation deutscher Weltmarktführer“, erklärt die deutsche Bundesministerin für Wirtschaft und Energie, Katherina Reiche, anlässlich des Beschlusses der Strategie im Bundeskabinett. Mit der Strategie will die deutsche Politik auf „geopolitische Verschiebungen, die digitale und grüne Transformation sowie der rasante Fortschritt in Schlüsseltechnologien wie Künstlicher Intelligenz“ reagieren, wie es im Papier heißt. Dieses versteht sich als eine politische Arbeitsagenda, die insgesamt 152 Einzelmaßnahmen in acht verschiedenen Handlungsfeldern bündelt. Das erklärte Ziel der deutschen Bundesregierung ist es, die Rahmenbedingungen entlang des gesamten Lebenszyklus innovativer Unternehmen zu verbessern – von der ersten Idee bis zur internationalen Expansion. Die Maßnahmen stehen allerdings unter dem Vorbehalt, dass Budget für sie vorhanden ist.

Zuletzt starke Gründungsdynamik

Das deutsche Startup-Ökosystem konnte trotz eines herausfordernden wirtschaftlichen Umfelds zuletzt eine beachtliche Gründungsdynamik aufweisen. Im ersten Halbjahr 2026 verzeichnete die Bundesrepublik mit 3.053 Startup-Gründungen einen historischen Rekordwert, was einem Zuwachs von 52 Prozent im Vergleich zum zweiten Halbjahr 2025 entspricht. Getrieben wurde dieser Aufschwung insbesondere durch den anhaltenden Boom im Bereich der Künstlichen Intelligenz, auf den allein über 1.000 Neugründungen entfielen. Die nackten Rekordzahlen täuschen jedoch darüber hinweg, dass es dem deutschen Markt nach wie vor nicht ausreichend gelingt, erfolgreiche junge Firmen in die kapitalintensive Wachstums- und Skalierungsphase zu überführen. Mit rund 90 Euro Wagniskapitalinvestitionen pro Kopf im Jahr 2025 liegt die Investitionsaktivität in Deutschland signifikant hinter den führenden Märkten in den USA und Großbritannien zurück.

Risikokapital und das Hebeln privater Milliarden

Um das Abwandern vielversprechender Innovationen und den Ausverkauf ins Ausland zu verhindern, setzt die neue Strategie vor allem bei der Mobilisierung von privatem und institutionellem Kapital an. Ein zentrales Vorhaben ist die Fortführung und Weiterentwicklung der sogenannten WIN-Initiative. Laut dem Strategiepapier soll damit darauf hingearbeitet werden, die Zusagen privater Investoren für Investitionen in Wagniskapital und das Startup-Ökosystem auf 25 Milliarden Euro mehr als zu verdoppeln. Flankiert wird diese Absicht durch die nationale Umsetzung der überarbeiteten europäischen Solvency-II-Richtlinie, die es Versicherungsgesellschaften erleichtert, Kapitalanlagen als langfristige Aktieninvestitionen einzustufen. Dadurch sinken die regulatorischen Eigenkapitalanforderungen für solche Risikokapitalinvestitionen drastisch von 49 auf 22 Prozent. Ergänzend ist die Bereitstellung von Bundesmitteln für eine Nachfolgegeneration des größten europäischen Dachfonds, den „Wachstumsfonds II“, über die KfW Capital geplant.

Neuer Fokus auf DefenceTech und Sicherheit

Zu den markantesten und zugleich politisch sensibelsten Neuerungen der Regierungsstrategie gehört die erstmalige, systematische Berücksichtigung der Sicherheits- und Verteidigungsindustrie. In einer Pressemitteilung des Wirtschaftsministeriums heißt es von Ministerin Reiche, das Konzept verfolge das Ziel, das „Gründen zu erleichtern, das Wachstum zu beschleunigen und Innovation in Deutschland zu halten“. Für Startups aus dem Rüstungssektor wird im Rahmen des verbleibenden „Deutschlandfonds“ ein spezielles Direktbeteiligungsvehikel des Bundes geschaffen. Damit beabsichtigt die Bundesregierung, sich künftig erstmals direkt an jungen Unternehmen zu beteiligen, die Waffen herstellen, um deren Kapitalzugang zu sichern.

Neben der Rüstungsförderung adressiert die Strategie auch administrative Hürden, die im internationalen Vergleich als Standortnachteil gelten. Über das Hebelprojekt „Schneller Gründen“ soll bis Ende 2026 der Entwurf für ein Gründungsbeschleunigungsgesetz ausgearbeitet werden, um Anmeldeverfahren und die Vergabe von Steuernummern digital zu vereinheitlichen. Zudem unterstützt die deutsche Bundesregierung den Vorschlag der EU-Kommission für die EU Inc., die als europäisch vereinheitlichte Rechtsform für grenzüberschreitend tätige Startups etabliert werden soll.

Kritik von mehreren Seiten

Trotz des breiten Maßnahmenpakets regt sich im deutschen Ökosystem und in den Verbänden auch Kritik an der strategischen Ausrichtung der Bundesregierung. Vor allem der starke Rüstungsfokus bei gleichzeitiger Vernachlässigung gesellschaftlicher Aspekte steht im Zentrum der Debatte. So wird etwa vom Bundesverband für Social Entrepreneurship in Deutschland (SEND e.V.) kritisiert, dass „soziale Gründungsvorhaben“ in der neuen Fassung überhaupt keine Rolle mehr spielen. Auch der Verband der Business Angels äußert Unmut und bezeichnet die fast ausschließliche Fokussierung auf Venture-Kapital als Finanzierungsinstrument als eine Maßnahme „an den Gründungsrealitäten vorbei“, da erfahrene private Geldgeber für die Nachhaltigkeit von Gründungen entscheidender seien.

Fachkommentare aus den Bereichen Bioökonomie und Nachhaltigkeit warnen zudem vor einem „Klumpenrisiko“ durch den engen Fokus auf Verteidigungstechnologien. Aus der Gründerszene selbst wird bemängelt, dass das ehemals politisch stark beworbene Vorreiterprojekt einer „Gründung in 24 Stunden“ sowie Erleichterungen für das „Gründen aus dem Beruf“ im finalen Papier nicht mehr auftauchen. Zudem weisen Industrievertreter darauf hin, dass zentrale Herausforderungen für innovationsintensive Branchen über die reine Startup-Finanzierung hinausgehen; es fehle an Impulsen für spätere Finanzierungsrunden, an regulatorischer Beschleunigung sowie am Ausbau industrieller Produktionskapazitäten. Ob die Strategie die Erwartungen der Praxis erfüllen kann, wird von Branchenbeobachtern auch aufgrund des Zeithorizonts bezweifelt: Dass mit der Umsetzung der Maßnahmen lediglich „noch in dieser Legislaturperiode begonnen“ werden soll, lasse kein hohes Tempo vermuten.

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