Risiken durch Halluzinationen bei KI-Agenten: Wie man sie erkennt und verhindert

1. Was sind Halluzinationen bei KI-Agenten?

Halluzinationen bei KI-Agenten treten auf, wenn ein Modell Informationen generiert, die sachlich falsch, erfunden, nicht durch Daten gestützt oder mit dem realen Kontext, in dem das System arbeitet, unvereinbar sind. Mit anderen Worten: Die KI wirkt überzeugend, die Antwort ist jedoch falsch.

Bei herkömmlicher generativer KI (z. B. Chatbots oder Zusammenfassungsmodellen) äußern sich Halluzinationen typischerweise in Form von falschen Fakten, erfundenen Zitaten oder plausibel klingenden, aber falschen Erklärungen. Diese Fehler resultieren aus der Funktionsweise großer Sprachmodelle, die die statistisch wahrscheinlichste Wortfolge generieren, anstatt die am besten verifizierte oder auf ihre Richtigkeit überprüfte Ausgabe zu liefern.

Bei KI-Agenten nehmen Halluzinationen eine ernstere Dimension an. Da diese Systeme planen, Erinnerungen speichern, Tools aufrufen, Datenquellen abfragen und Maßnahmen ergreifen können, sind Halluzinationen nicht nur falsche Antworten, sondern führen zu falschen Entscheidungen.

Beispiele hierfür sind:

• Falsche Interpretation medizinischer Symptome und Auslösung eines falschen Diagnoseablaufs
• Heranziehung falscher regulatorischer Kriterien bei einer Compliance-Prüfung
• Ausführung eines falschen API-Aufrufs in einer Finanzanwendung
• Weitergabe erfundener Informationen an andere KI-Agenten in einem Multi-Agenten-System
• Falsche Interpretation von Betriebsprotokollen und Weiterleitung eines nicht vorhandenen Problems

KI-Agentenhalluzinationen können aus verschiedenen Ebenen der Architektur herrühren, beispielsweise:

• Halluzinationen auf der Eingabeebene: Mehrdeutigkeit oder fehlende Anweisungen
• Halluzinationen auf der Abrufebene: Das Modell stützt sich auf irrelevante oder veraltete Dokumente
• Halluzinationen auf der Speicherebene: Der KI-Agent „erinnert“ sich an etwas, das nie geschehen ist
• Halluzinationen auf der Toolebene: Die KI setzt ein Tools falsch ein oder greift auf das falsche zurück
• Halluzinationen beim logischen Schlussfolgerns: Fehlerhafte mehrstufige Planung oder falsche Annahmen

Das Problem bei Halluzinationen ist, dass das Modell sie oft mit hoher Sicherheit und schlüssiger Begründung darstellt. Das vermittelt den Teams ein falsches Gefühl der Genauigkeit, sofern keine angemessenen Kontrollmechanismen vorhanden sind.

Halluzinationen sind jedoch kein unvermeidbarer Mangel, sondern ein vorhersehbares technisches Problem. Durch die richtige Kombination aus Observabilität, Grounding, Einschränkungen und Architekturkontrollen können Teams Halluzinationen in der Produktion für viele Anwendungsfälle minimieren oder sogar ganz beseitigen.

2. Wie man Halluzinationen bei KI-Agenten erkennt

Halluzinationen bei KI-Agenten sind schwer zu erkennen, da sie sich selten in Form von zufälligen Fehlern äußern. Stattdessen wirken sie oft plausibel, überzeugend und gut strukturiert. Das macht sie in autonomen Arbeitsabläufen besonders gefährlich. Das Erkennen dieser subtilen Frühwarnzeichen ist entscheidend, um betriebliche oder regulatorische Risiken zu vermeiden. Der Schlüssel liegt darin, über das Endergebnis hinauszuschauen und den internen Prozess des KI-Agenten sowie die Quellenüberprüfung zu analysieren.

Der KI-Agenten verbreitet Informationen ohne sachliche Grundlage

Der KI-Agent gibt Aussagen ohne überprüfbare Quellen ab. Dies tritt auf, wenn die Ausgabe präzise wirkt, sich jedoch nicht auf Ihre Wissensdatenbank, Ihre Tools oder validierte Daten zurückführen lässt (zum Beispiel, wenn ein medizinischer Agent eine bestimmte Richtlinie zitiert). Der KI-Agent erfindet die Quelle, um autoritär zu wirken. Eng damit verbunden ist der Fall, dass die Ausgaben des Agenten nicht mit den abgerufenen Dokumenten übereinstimmen. Wenn der Agent in einem RAG-System ein Dokument anhand von Schlüsseldaten oder Klauseln zusammenfasst, die im abgerufenen Text nicht vorhanden sind, deutet dies auf eine Abrufhalluzination hin. Dies tritt häufig auf, wenn das Kontextfenster überladen ist. Man sollte darauf achten, dass der KI-Agent Lücken mit Annahmen füllt, statt um Klarstellung zu bitten. Anstatt fehlende Details anzufordern, „errät” der Agent die Antwort. Ein Beispiel ist ein Finanzagent, der das fehlende Steuerjahr annimmt. Das ist ein typisches Merkmal halluzinationsanfälliger Systeme.

Autonomie, Erinnerung, Grenzverschiebungen

Ein KI-Agent kann eine „Boundary Drift“ (Grenzverschiebung) zeigen, indem er Handlungen ausführt, zu denen er weder autorisiert noch konzipiert wurde. Der Agent führt dann Aufgaben außerhalb seines definierten Aufgabenbereichs aus (zum Beispiel versucht ein Planungsagent, Diagnoseergebnisse zu interpretieren). Es sollte außerdem überprüft werden, ob der Speicher Details enthält, die nie geschehen sind. Fehlerhafte Speichersysteme können dazu führen, dass der KI-Agent ungenaue Symptome „abruft” oder Details von zwei verschiedenen Kund:innen vermischt.

Dadurch können sich selbst verstärkende Halluzinationsschleifen entwickeln. Es ist Vorsicht geboten, wenn der Agent Informationen bereitstellt, auf die er eigentlich nicht zugreifen kann und Inhalte ausgibt, für die er nicht die erforderlichen Kenntnisse hat (zum Beispiel Verweise auf Fälle außerhalb seiner Zuständigkeitsdatenbank). Dies ist ein starker Hinweis darauf, dass das Modell halluziniert, um eine Wissenslücke zu füllen. Im fortgeschrittenen Stadium richtet der Agent den größten Schaden an, wenn er Entitäten, Kategorien oder Richtlinien erfindet. Dabei handelt es sich um eine Schema-Abweichung, bei der neue, nicht existierende Terminologie oder Compliance-Kriterien erfunden werden.

Fehler bei der Logik und der Ablaufsteuerung

Ein kritischer Fehler liegt vor, wenn die Argumentationsschritte des KI-Agenten nicht mit dem Endergebnis übereinstimmen. Das heißt, der interne Gedankengang (strukturierter Argumentationspfad) steht im Widerspruch zur endgültigen Empfehlung. Ein Beispiel hierfür ist, wenn in der Argumentation eine Richtlinie herangezogen wird, im Ergebnis jedoch eine andere. Dies deutet darauf hin, dass das Denkmodell des KI-Agenten abweicht. Dies ist besonders dann der Fall, wenn der KI-Agent zu einem Ergebnis gelangt, ohne die erforderlichen Schritte oder Validierungsprüfungen durchzuführen.

Wenn ein Diagnose-Workflow das Tool zur Validierung von Labordaten überspringt oder ein Compliance-Agent eine Risikobewertung ausgibt, ohne die erforderlichen Dokumente abzurufen, bleibt eine mögliche Fehlinterpretation unbemerkt, da die notwendige Sicherheitsprüfung umgangen wurde. Außerdem sollte man auf Inkonsistenzen bei wiederholten Durchläufen achten. Wenn dieselbe Eingabe unterschiedliche Ergebnisse liefert, insbesondere in strukturierten Workflows, deutet dies auf eine instabile Schlussfolgerung oder unzureichend definierte Tools hin.

3. Wie geht man mit Halluzinationen bei KI-Agenten um?

Halluzinationen bei KI-Agenten sind nicht unvermeidbar. Die meisten Halluzinationen lassen sich durch sorgfältige Konzeption,Überwachung und Governance verhindern, erkennen und eindämmen. Die Bewältigung von KI-Halluzinationen erfordert eine Kombination aus architektonischen, prozessbezogenen und betrieblichen Kontrollmaßnahmen.

1. Bewusste KI-Agenten in verifizierten Datenquellen

Stellen Sie sich Ihr großes Sprachmodell (LLM) als einen leistungsstarken, jedoch übermäßig kreativen Allrounder vor. Um es zu einem zuverlässigen Spezialisten zu machen, müssen Sie seine Ausgaben auf verifizierten Daten basieren lassen. Hierzu sollte das zentrale Architekturprinzip Retrieval-Augmented Generation (RAG) verwendet werden. Das bedeutet, dass der KI-Agent eine Anfrage nicht auf der Grundlage seiner generischen Trainingsdaten beantwortet, sondern zunächst Ihre vertrauenswürdige Wissensdatenbank (zum Beispiel eine Datenbank mit Rechtsvorschriften oder internen Handbüchern) nach relevanten Ausschnitten durchsucht. Diese Ausschnitte nutzt er dann als Kontext, um die Antwort zu konstruieren. So wird sichergestellt, dass jede Ausgabe durch eine überprüfbare Quelle gestützt wird. Stellen Sie beim Aufbau eines Rechtsagenten beispielsweise sicher, dass dieser die genaue Klausel aus dem aktuellen, verifizierten Gesetz zitiert und keine plausibel klingende fiktive Klausel verwendet.

2. Autonomie einschränken und Sicherheitsvorkehrungen durchsetzen

KI-Agenten können angewiesen werden, Tools aufzurufen und Maßnahmen zu ergreifen. Doch muss diese Autonomie insbesondere in den frühen Phasen der Einführung eingeschränkt werden. Die Architektur der Agenten sollte klare Zuständigkeitsgrenzen aufweisen. Am sichersten ist es, ihre Fähigkeiten auf das Entwerfen, Empfehlen oder Überprüfen zu beschränken und ihnen keine Ausführungsrechte zu geben. Ein Agent in einer Finanzanwendung sollte beispielsweise einen Compliance-Bericht entwerfen dürfen, sein Ergebnis muss jedoch zur endgültigen Einreichung an einen Human-in-the-Loop-Schritt (HITL) weitergeleitet werden, sodass er nicht aufgrund einer Fehleinschätzung kostspielige Finanztransaktionen durchführt oder behördliche Meldungen einreicht. Man sollte volle Autonomie als verdientes Privileg und nicht als Standardeinstellung behandeln.

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3. Implementierung von Bereichsspeicher und Kontextverwaltung

Während globale Variablen in der traditionellen Programmierung eine häufige Fehlerquelle sind, ist unkontrollierter Speicher, die Historie früherer Interaktionen, in der agentenbasierten KI eine Hauptursache für Halluzinationen. Wenn ein KI-Agent alle Datenelemente jeder Interaktion speichert, kann er leicht Kontexte verwechseln. Um dies zu verhindern, sollte ein begrenzter Speicher implementiert werden. Das Kontextfenster des Agenten sollte auf eine einzelne Benutzersitzung oder eine einzelne, definierte Aufgabe beschränkt werden. Ein Immobilienverwaltungsagent sollte beispielsweise die Daten eines früheren Mieters „vergessen“, sobald diese Interaktion abgeschlossen ist. So wird verhindert, dass er einem neuen Nutzer alte Probleme zuschreibt. Auf diese Weise kann eine Halluzination auf Speicherebene vermieden werden.

4. Validierung und schrittweise Überprüfungen hinzufügen

Komplexe Aufgaben erhöhen die Fehleranfälligkeit. Die Lösung besteht darin, das Prinzip der einzigen Verantwortung (SRP) auf den Denkprozess des KI-Agenten anzuwenden. Komplexe Arbeitsabläufe sollten in eine Reihe kleiner Schritte aufgeschlüsselt werden, von denen jeder einen eigenen internen Validierungspunkt aufweist. Nach jedem Schritt muss der Agent seine Ausgabe anhand der Vorgaben oder der abgerufenen Daten überprüfen. Für jeden Schritt mit hohem Risiko, wie beispielsweise die Empfehlung einer medizinischen Maßnahme oder die Ausführung eines kritischen industriellen Befehls, muss eine obligatorische Human-in-the-Loop-Prüfung (HITL) in die Architektur eingebaut werden. Dadurch wird an den anfälligsten Stellen eine Verifizierungsschicht eingeführt.

5. Unregelmäßigkeiten überwachen

Um die „Halluzinationen“ zu erkennen, die Ihre anfänglichen Sicherheitsvorkehrungen umgehen, benötigen Sie eine zuverlässige Observability. Es sollte eine Echtzeitüberwachung der Ergebnisse von KI-Agenten eingeführt werden, bei der Abweichungen von erwarteten Mustern und Konfidenzwerten im Fokus stehen. Verdächtige Elemente müssen gekennzeichnet werden, z. B. ein E-Commerce-Preisagenten, der einen negativen Rabattwert vorschlägt, oder ein KI-Agent mit einem ungewöhnlich niedrigen Konfidenzwert. Durch das Protokollieren und automatische Markieren dieser Anomalien ist ein schnelles Eingreifen und Einschränken möglich, sodass verhindert wird, dass sich der Fehler im Workflow ausbreitet.

6. Deterministische Einstellungen für kritische Aufgaben verwenden

Die Leistungsfähigkeit von LLMs beruht häufig auf Zufälligkeit, die durch den Temperature-Hyperparameter gesteuert wird. Eine hohe Temperatur führt zu kreativen, abwechslungsreichen Ergebnissen, während eine niedrige Temperatur zu vorhersehbaren, konsistenten Ergebnissen führt. Bei allen kritischen Aufgaben, bei denen sachliche Genauigkeit und Wiederholbarkeit unerlässlich sind (z. B. Erstellung von juristischen Zusammenfassungen oder Bewertung finanzieller Risiken), muss der Temperature-Hyperparameter auf einen sehr niedrigen Wert festgelegt werden (oft 0 oder 0,1). In diesen Anwendungsfällen sollte das LLM wie eine deterministische Funktion behandelt werden. Dieselbe Abfrage sollte mehrfach zum gleichen Ergebnis führen.

7. Für lückenlose Rückverfolgbarkeit sorgen

Sollte es zu Halluzinationen kommen, werden Debugger für KI-Agenten benötigt. Jede Information, die in die Entscheidung einfließt, wird sorgfältig protokolliert: die Eingabe, die abgerufenen Quellen, der „Denkprozess” und die Ausgabe. Diese detaillierte Protokollierung sollte für Betreiber und Compliance-Teams zugänglich sein. Wenn ein Agent in einer Telekommunikationsumgebung eine falsche Empfehlung ausspricht, muss sofort nachvollziehbar sein, auf welche Version welcher internen Richtlinienseite er sich bezog. Dies ist für die nachträgliche Analyse und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften von entscheidender Bedeutung.

8. Teams zum Erkennen von Warnhinweisen schulen

Die letzte Schutzlinie sind die menschlichen Mitarbeiter. Ganz gleich, wie robust die Architektur auch sein mag: Die Mitarbeiter müssen wissen, wie sie subtile Halluzinationen erkennen können. Teams sollten in Bezug auf typische Anzeichen für Halluzinationen bei KI-Agenten geschult werden. Dazu zählen übertrieben selbstbewusste Aussagen ohne überprüfbare Quellen, das Überspringen erforderlicher Schritte oder Ergebnisse, die bei wiederholter Ausführung derselben Abfrage Unstimmigkeiten aufweisen. Es sollten klare und reibungslose Melde- und Weiterleitungsstrukturen eingerichtet werden, damit dem Verdacht auf eine Halluzination sofort nachgegangen und diese isoliert werden kann.

9. Einen Rollback- und Eindämmungsplan erstellen

Behandeln Sie Ihren KI-Agenten wie jedes andere hochverfügbare Softwaresystem. Bei Problemen mit der Modellaktualisierung oder Datenfehlern muss die automatische Aktion des Agenten sofort gestoppt und auf eine frühere Version des Modells oder Workflows zurückgesetzt werden. Wenn beispielsweise ein Diagnoseagent Sensordaten falsch interpretiert, muss das System alle automatisierten Aktionen stoppen und manuell überprüft werden, um Folgen zu verhindern. Durch Eindämmung wird verhindert, dass eine lokal begrenzte „Halluzination” zu einem weitreichenden Ausfall wird.

10. Feebackschleifen

Es sollten strukturierte Rückkopplungsschleifen implementiert werden, in denen alle protokollierten Fehlinterpretationen und Anomalien zur Analyse an das System zurückgemeldet werden. Mithilfe dieser Daten können Referenzquellen verfeinert, System-Prompts aktualisiert und Workflow-Vorgaben optimiert werden. Wenn ein Rechtsassistent beispielsweise eine bestimmte Klausel immer wieder falsch interpretiert, löst die Rückkopplungsschleife eine Aktualisierung der zugrunde liegenden RAG-Dokumentstruktur oder eine Anpassung des Prompts aus. Dadurch wird diese Klausel hervorgehoben und eine kontinuierliche, schrittweise Verbesserung der Genauigkeit gewährleistet.