Wie viel Prozent der Antworten von ChatGPT sind falsch?
Wer wissen möchte, wie viel Prozent der Antworten von ChatGPT falsch sind, stößt auf sehr unterschiedliche Zahlen. Das liegt nicht zwingend daran, dass sich die Untersuchungen widersprechen. Meist testen sie unterschiedliche Modelle, Themen und Aufgabentypen.
Eine Untersuchung der Europäischen Rundfunkunion prüfte populäre KI-Chatbots anhand von Fragen zu Nachrichten und aktuellen Ereignissen. Laut dem Bericht der Tagesschau über die EBU-Studie enthielten die Antworten je nach Themenbereich in 15 bis 40 Prozent der Fälle Fehler. Dabei ging es unter anderem um falsche Tatsachenbehauptungen, ungenaue Quellenangaben und veraltete Informationen.
In einer Metaanalyse medizinischer ChatGPT-Untersuchungen erreichten die ausgewerteten Antworten eine durchschnittliche Genauigkeit von etwa 56 Prozent. Das entspricht jedoch nicht automatisch einer Fehlerquote von exakt 44 Prozent für jede medizinische Anfrage. Die Ergebnisse der einbezogenen Untersuchungen unterschieden sich stark hinsichtlich Fragestellung, Modellversion und Bewertungskriterien.
Bei wissenschaftlichen Literaturangaben fällt die Fehlerquote teilweise besonders hoch aus. Eine Untersuchung von 400 durch verschiedene KI-Chatbots vorgeschlagenen Quellen kam zu dem Ergebnis, dass nur 26,5 Prozent vollständig korrekt waren. 33,8 Prozent waren teilweise richtig, während 39,8 Prozent fehlerhaft oder vollständig erfunden waren.
Eine weitere Studie untersuchte von ChatGPT angegebene Belege zu Fachfragen. Dabei waren die Antworten in rund der Hälfte der Fälle korrekt oder teilweise korrekt. Die genannten Referenzen existierten jedoch nur in 14 Prozent der Fälle.
Die Frage „Wie viel Prozent der KI-Antworten sind falsch?“ lässt sich deshalb nicht mit einer einzigen Zahl beantworten.
Als Orientierung gilt:
Bei einfachen, stabilen Wissensfragen kann die Trefferquote hoch sein.
Bei aktuellen Nachrichten steigt das Risiko veralteter Angaben.
Bei komplexen Fachfragen hängt die Qualität stark vom Themengebiet ab.
Bei Literaturangaben und direkten Quellenempfehlungen ist besondere Vorsicht erforderlich.
Bei mehrdeutigen oder suggestiven Fragen kann die Fehlerquote erheblich steigen.
Warum gibt ChatGPT falsche Antworten?
ChatGPT ist keine klassische Datenbank, die eine gespeicherte richtige Antwort abruft. Das Modell berechnet auf Grundlage gelernter Sprachmuster, welche Wörter wahrscheinlich aufeinander folgen.
Die Antwort wird daher zunächst nach sprachlicher Plausibilität erzeugt und nicht automatisch durch eine unabhängige Faktenprüfung bestätigt.
OpenAI erklärt in seinem Beitrag „Why language models hallucinate“, dass Sprachmodelle unter anderem deshalb halluzinieren, weil traditionelle Trainings- und Bewertungsverfahren das Raten begünstigen können. Ein Modell erhält häufig eher Anerkennung für eine möglicherweise richtige Antwort als für das Eingeständnis, etwas nicht zu wissen.
Mehrere Ursachen können zusammenwirken.
Fehlendes oder unvollständiges Wissen
Zu manchen Fragen besitzt das Modell keine ausreichenden Informationen. Statt die Wissenslücke deutlich zu benennen, kann es eine plausible Ergänzung erzeugen.
Veraltete Informationen
Informationen können zum Zeitpunkt der Antwort bereits überholt sein. Das betrifft beispielsweise:
Selbst wenn eine Aussage früher richtig war, muss sie heute nicht mehr stimmen.
Ungenaue oder mehrdeutige Prompts
Eine unpräzise Frage kann zu einer Antwort führen, die zwar zu einer möglichen Interpretation passt, aber nicht zur tatsächlichen Absicht des Nutzers.
Fehlerhafte Informationen in den Trainingsdaten
Sprachmodelle lernen aus großen Mengen menschlich erstellter Inhalte. Darunter können sich Irrtümer, veraltete Behauptungen, Satire oder widersprüchliche Aussagen befinden.
Statistisch plausible Erfindungen
Namen von Forschenden, Buchtitel, Zeitschriftennamen und Publikationsdaten folgen häufig bestimmten sprachlichen Mustern. Dadurch kann ChatGPT eine Quellenangabe erzeugen, die wissenschaftlich aussieht, obwohl sie nicht existiert.
ChatGPT falsche Antworten: Beispiele aus der Praxis
Die folgenden Beispiele zeigen, dass KI-Fehler nicht nur aus kleinen Ungenauigkeiten bestehen. Sie können vollständige Quellen, Ereignisse oder Handlungsempfehlungen betreffen.
Beispiel 1: Erfundene wissenschaftliche Quellen
Besonders problematisch ist die Verwendung von ChatGPT für eine Literaturrecherche. Das Modell kann Studien nennen, deren Titel, Autoren und Zeitschriften plausibel wirken, die aber nicht existieren.
In einer im Fachjournal Scientific Reports veröffentlichten Untersuchung wurden 636 Literaturangaben analysiert, die GPT-3.5 und GPT-4 erstellt hatten. Die Forschenden prüften, ob die genannten Publikationen tatsächlich existierten und ob die bibliografischen Angaben korrekt waren.
Auch Universitätsbibliotheken warnen vor diesem Problem. Die Duke University Libraries weisen darauf hin, dass ChatGPT wissenschaftlich klingende, aber vollständig erfundene Quellen erzeugen kann.
Ein typisches Beispiel könnte so aussehen:
Müller, T. (2021). Digital Learning and Student Motivation. Journal of Modern Education, 18(3), 145–162.
Titel, Autor, Erscheinungsjahr und Seitenzahlen wirken glaubwürdig. Dennoch kann die Publikation frei erfunden sein.
Für Studierende entsteht ein erhebliches Risiko: Wird eine solche Angabe ungeprüft in eine Hausarbeit oder Bachelorarbeit übernommen, enthält das Literaturverzeichnis eine nicht existente Quelle.
Beispiel 2: Eine richtige Antwort mit falschem Beleg
Eine KI-Antwort kann inhaltlich korrekt sein und trotzdem auf einer falschen Quelle beruhen.
Eine Untersuchung zur Quellenzuordnung von ChatGPT zeigte, dass das Modell in etwa der Hälfte der Fälle eine korrekte oder teilweise korrekte Antwort lieferte. Die dazu genannten Quellen existierten jedoch nur in 14 Prozent der untersuchten Fälle.
Das macht die Kontrolle besonders schwierig. Nutzer erkennen häufig, dass eine Aussage plausibel ist, und prüfen deshalb den vermeintlichen Beleg nicht mehr.
Für wissenschaftliche Arbeiten genügt es jedoch nicht, dass eine Aussage wahrscheinlich stimmt. Die Quelle muss:
tatsächlich existieren,
öffentlich auffindbar sein,
die konkrete Behauptung belegen,
fachlich geeignet sein,
korrekt zitiert werden.
Beispiel 3: Falsche Antworten bei aktuellen Nachrichten
Bei aktuellen Ereignissen können KI-Systeme mit veralteten Daten arbeiten oder neue Entwicklungen nicht korrekt einordnen.
Die EBU-Untersuchung, über die die Tagesschau berichtet, fand bei Fragen zu Nachrichten und Zeitgeschehen Fehlerquoten von 15 bis 40 Prozent. Genannt wurden unter anderem falsche Angaben zu politischen Ereignissen, internationalen Organisationen und aktuellen Amtsträgern.
Das Problem betrifft nicht nur ChatGPT. Auch andere KI-Systeme können veraltete Informationen als aktuellen Stand präsentieren.
Besonders fehleranfällig sind Fragen wie:
Wer ist aktuell Präsident oder Minister?
Welche Partei hat die jüngste Wahl gewonnen?
Welche Gesetze gelten derzeit?
Welche wissenschaftliche Studie wurde zuletzt veröffentlicht?
Welche Sanktionen oder politischen Maßnahmen sind aktuell in Kraft?
Bei solchen Themen sollte die Antwort immer anhand einer offiziellen oder journalistisch geprüften Quelle kontrolliert werden.
Beispiel 4: Google-KI empfiehlt Klebstoff für Pizza
Auch eine Google-KI kann falsche Antworten anzeigen. Ein bekanntes Beispiel stammt aus der Einführung der KI-generierten Google-Suchergebnisse „AI Overviews“.
Auf die Frage, wie verhindert werden könne, dass Käse von einer Pizza rutscht, empfahl die KI sinngemäß, ungiftigen Klebstoff in die Sauce zu mischen. Die Empfehlung ging offenbar auf einen satirischen Reddit-Beitrag zurück.
Google räumte anschließend in einem eigenen Beitrag zu den ungewöhnlichen AI-Overview-Ergebnissen ein, dass einige Antworten ungenau oder wenig hilfreich gewesen seien. Das Unternehmen passte daraufhin seine Systeme an.
Das Beispiel zeigt zwei typische Schwächen:
Die KI erkennt Satire nicht immer zuverlässig.
Eine im Internet vorhandene Aussage kann ohne ausreichende Einordnung übernommen werden.
Nicht jede ungewöhnliche Antwort ist so offensichtlich falsch. Gefährlicher sind Fehler, die plausibel wirken und deshalb nicht sofort auffallen.
Beispiel 5: Nicht existente Gerichtsurteile
Auch im juristischen Bereich wurden bereits Fälle bekannt, in denen durch KI erzeugte, nicht existente Gerichtsentscheidungen in Schriftsätze übernommen wurden.
Das Problem entsteht, weil erfundene Urteile häufig alle formalen Merkmale einer echten Fundstelle enthalten:
Erst bei der Recherche in einer offiziellen Rechtsprechungsdatenbank zeigt sich, dass der Fall nie existiert hat.
Für juristische, medizinische und finanzielle Fragen gilt daher besonders: KI-Antworten können einen ersten Überblick liefern, dürfen aber keine professionelle oder primärquellenbasierte Prüfung ersetzen.
Beispiel 6: Fehlerhafte wissenschaftliche Zusammenfassungen
Auch beim Zusammenfassen echter wissenschaftlicher Texte kann eine KI den Inhalt verändern.
Eine Untersuchung von 4.900 KI-generierten Zusammenfassungen wissenschaftlicher Arbeiten stellte fest, dass zahlreiche Texte Schlussfolgerungen übertrieben, verallgemeinerten oder ungenau wiedergaben. Der Beitrag des Mittelstand-Digital Zentrums Berlin fasst die Untersuchung zusammen und berichtet von problematischen Vereinfachungen oder Fehlinterpretationen in einem großen Teil der analysierten Zusammenfassungen.
Typische Veränderungen sind:
Aus einer möglichen Wirkung wird eine nachgewiesene Wirkung.
Aus einer Korrelation wird ein ursächlicher Zusammenhang.
Einschränkungen der Studie werden ausgelassen.
Ergebnisse einer kleinen Stichprobe werden verallgemeinert.
Wahrscheinlichkeiten werden als Gewissheiten dargestellt.
Gerade für Seminar-, Bachelor- und Masterarbeiten ist dies kritisch. Eine Zusammenfassung kann sprachlich korrekt wirken und dennoch die Aussage der ursprünglichen Publikation verzerren. Wie Studierende KI sinnvoll für Zusammenfassungen nutzen können, ohne Aussagen ungeprüft zu übernehmen, erklären wir im Beitrag ChatGPT-Texte zusammenfassen.
Welche falschen KI-Antworten berichten Nutzer?
In Foren schildern Nutzer regelmäßig Situationen, in denen eine KI falsche Angaben gemacht hat. In einer AskReddit-Diskussion über falsche ChatGPT- und KI-Antworten berichten Teilnehmende unter anderem von Fehlern bei Fachwissen, technischen Anleitungen, historischen Informationen und persönlichen Spezialgebieten.
Solche Beiträge sind nicht repräsentativ. Sie zeigen jedoch ein typisches Muster: Nutzer bemerken den Fehler häufig erst dann, wenn sie selbst bereits über fundierte Kenntnisse des Themas verfügen.
Das führt zu einem grundlegenden Problem:
Je weniger eine Person über ein Thema weiß, desto schwieriger ist es für sie, eine überzeugend formulierte Falschaussage zu erkennen.
Ein KI-System kann daher gerade dort besonders riskant sein, wo es am dringendsten als Wissensquelle benötigt wird.
Warum klingen falsche Antworten so überzeugend?
ChatGPT kennzeichnet falsche Aussagen nicht automatisch durch einen unsicheren Schreibstil. Eine erfundene Information kann sprachlich genauso sauber formuliert sein wie eine richtige.
Typische Merkmale sind:
klare Gliederung,
selbstbewusste Formulierungen,
konkrete Daten und Namen,
scheinbar logische Erklärungen,
wissenschaftlich klingende Fachbegriffe,
plausibel formatierte Quellen.
Die sprachliche Qualität sollte deshalb niemals mit faktischer Qualität gleichgesetzt werden.
Auch Aussagen wie „Ich bin mir sicher“ oder „Nach aktuellen Studien“ sind kein Beleg dafür, dass eine Information tatsächlich geprüft wurde.
Woran erkennt man möglicherweise falsche KI-Antworten?
Nicht jeder Fehler lässt sich sofort erkennen. Bestimmte Warnsignale sollten jedoch zu einer genaueren Prüfung führen.
Sehr konkrete Angaben ohne überprüfbare Quelle
Nennt die KI genaue Prozentwerte, Namen, Daten oder Studien, ohne eine auffindbare Quelle zu liefern, ist eine Kontrolle erforderlich.
Nicht auffindbare Publikationen
Erscheint eine Quelle weder in Google Scholar noch im Bibliothekskatalog oder in einer Fachdatenbank, kann sie erfunden sein.
Widersprüchliche Antworten
Wird dieselbe Frage leicht verändert gestellt und die KI liefert gegensätzliche Ergebnisse, ist mindestens eine Antwort unzuverlässig.
Auffällig allgemeine Formulierungen
Sätze wie „Studien zeigen“ oder „Experten sind sich einig“ bleiben wertlos, wenn keine konkrete Studie oder Institution genannt wird.
Ungewöhnliche Sicherheit bei strittigen Themen
Bei wissenschaftlich umstrittenen Fragen sollte eine verlässliche Antwort verschiedene Positionen und Unsicherheiten erwähnen. Eine eindeutige Behauptung kann eine unzulässige Vereinfachung sein.
Quellen passen nicht zur Aussage
Eine Publikation kann existieren, aber die konkrete Behauptung nicht stützen. Deshalb reicht es nicht, nur den Titel zu kontrollieren.
So prüfen Studierende eine ChatGPT-Antwort
Für wissenschaftliche Arbeiten empfiehlt sich ein mehrstufiges Vorgehen.
1. Behauptungen einzeln markieren
Zerlegen Sie die KI-Antwort in konkrete Aussagen. Prüfen Sie insbesondere:
Zahlen,
Jahresangaben,
Definitionen,
Studienergebnisse,
direkte Zitate,
rechtliche Aussagen,
Namen und Titel.
2. Nach Primärquellen suchen
Nutzen Sie möglichst:
wissenschaftliche Originalstudien,
amtliche Statistiken,
Gesetzestexte,
Hochschulseiten,
anerkannte Fachdatenbanken,
offizielle Veröffentlichungen von Institutionen.
3. Jede Literaturangabe öffnen
Übernehmen Sie keine Quelle allein aufgrund ihrer bibliografischen Angaben. Prüfen Sie, ob sie existiert und den behaupteten Inhalt tatsächlich enthält.
4. Aktualität kontrollieren
Bei zeitabhängigen Aussagen sollte das Veröffentlichungs- oder Aktualisierungsdatum geprüft werden.
5. Gegenprobe durchführen
Vergleichen Sie die Aussage mit mindestens einer weiteren unabhängigen Quelle. Bei widersprüchlichen Ergebnissen ist eine vertiefte Recherche erforderlich.
6. Vorgaben der Hochschule beachten
Hochschulen und Lehrstühle können unterschiedliche Regeln zur Nutzung generativer KI festlegen. Studierende sollten deshalb prüfen, ob und in welcher Form die Verwendung von ChatGPT dokumentiert oder gekennzeichnet werden muss. Wie eine solche Kennzeichnung aussehen kann, erklären wir im Beitrag ChatGPT als Quelle angeben. Neben der Quellenprüfung spielt auch der Datenschutz eine Rolle. Welche Daten Sie besser nicht in KI-Tools eingeben sollten, zeigt unser Beitrag Ist ChatGPT sicher?.
Auch nach einer gründlichen Faktenprüfung können KI-Texte sprachlich schematisch, unpersönlich oder auffällig generisch wirken. Wer einen KI-gestützten Entwurf bereits selbst überarbeitet hat und zusätzliche fachliche Unterstützung benötigt, findet auf unserer Leistungsseite zum Thema ChatGPT-Text menschlicher machen weitere Informationen. Dabei können unter anderem Ausdruck, Lesefluss, Argumentation und wissenschaftlicher Stil geprüft und an die Anforderungen der jeweiligen Arbeit angepasst werden.
Wichtig bleibt: Eine sprachliche Überarbeitung ersetzt weder die eigenständige Quellenprüfung noch die persönliche wissenschaftliche Leistung.
Kann ein besserer Prompt falsche Antworten verhindern?
Ein präziser Prompt kann das Fehlerrisiko reduzieren, aber nicht vollständig beseitigen. Konkrete Formulierungen für Studium, Recherche und wissenschaftliche Texte finden Sie in unserem Beitrag ChatGPT-Prompts für wissenschaftliche Arbeiten.
Hilfreiche Formulierungen sind beispielsweise:
Nenne nur Quellen, deren Existenz du anhand verlässlicher Daten überprüfen kannst. Kennzeichne ausdrücklich, wenn du dir bei einer Angabe unsicher bist.
Oder:
Trenne gesicherte Fakten, begründete Annahmen und nicht überprüfbare Informationen klar voneinander.
Auch folgende Anforderungen können hilfreich sein:
Veröffentlichungsdatum nennen,
Primärquelle angeben,
Unsicherheiten kennzeichnen,
Gegenargumente aufführen,
keine Quelle erfinden,
bei fehlendem Wissen keine Antwort raten.
Trotzdem muss die anschließende Kontrolle durch den Nutzer erfolgen. Ein Prompt ist keine Garantie für Wahrheit.
Wie kann gwriters.de bei der Prüfung wissenschaftlicher Inhalte helfen?
Generative KI kann bei Ideenfindung, Strukturierung und sprachlicher Überarbeitung unterstützen. Bei wissenschaftlichen Arbeiten entstehen jedoch besondere Risiken, wenn erfundene Quellen, falsche Zahlen oder ungenaue Zusammenfassungen ungeprüft übernommen werden. Welche Folgen eine unkritische KI-Nutzung im Studium haben kann, erläutern wir im Beitrag Durchgefallen wegen ChatGPT?.
Die akademischen Experten von gwriters.de können unter anderem unterstützen bei:
Eine individuell angefertigte Mustervorlage kann zeigen, wie wissenschaftliche Quellen korrekt ausgewählt, bewertet und in eine nachvollziehbare Argumentation eingebunden werden. Sie dient als Orientierung für die eigene Ausarbeitung und darf nicht unverändert als eigene Prüfungsleistung eingereicht werden.
Besonders bei KI-gestützter Vorarbeit kann eine fachliche Prüfung sinnvoll sein. Sie hilft dabei, plausible, aber unbelegte Aussagen von wissenschaftlich belastbaren Informationen zu unterscheiden.
Fazit: ChatGPT kann hilfreich sein, bleibt aber fehleranfällig
Auf die Frage „Wie häufig gibt ChatGPT falsche Antworten?“ gibt es keine allgemeingültige Prozentzahl. Untersuchungen zeigen stark unterschiedliche Ergebnisse. Bei aktuellen Nachrichten wurden je nach Themenbereich Fehlerquoten zwischen 15 und 40 Prozent festgestellt. In anderen Fachgebieten und insbesondere bei Literaturangaben können die Werte erheblich abweichen.
Die ChatGPT-falsche-Antworten-Beispiele aus der Praxis zeigen, dass nicht nur kleine Ungenauigkeiten auftreten. KI-Systeme können vollständige Studien, Quellen und Gerichtsurteile erfinden oder echte Forschungsergebnisse falsch zusammenfassen.
Das größte Risiko liegt darin, dass die Fehler sprachlich überzeugend präsentiert werden. Nutzer sollten deshalb nicht fragen, ob eine Antwort plausibel klingt, sondern ob sie sich durch verlässliche Quellen belegen lässt.
ChatGPT kann ein nützliches Hilfsmittel für erste Ideen, Erklärungen und Gliederungen sein. Für wissenschaftliche Arbeiten bleibt eine sorgfältige Literaturrecherche und Quellenkontrolle jedoch unverzichtbar.
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Häufige Fragen zu falschen ChatGPT-Antworten
Gibt ChatGPT falsche Antworten?
Ja. ChatGPT kann Tatsachen verwechseln, veraltete Informationen verwenden und nicht existente Quellen oder Ereignisse erzeugen. Die Wahrscheinlichkeit hängt von der jeweiligen Frage und dem verwendeten Modell ab.
Wie viel Prozent der Antworten von ChatGPT sind falsch?
Eine allgemeingültige Prozentzahl gibt es nicht. Untersuchungen kommen je nach Fachgebiet, Modell und Testmethode zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen. Bei Nachrichtenfragen wurden beispielsweise Fehlerquoten zwischen 15 und 40 Prozent festgestellt.
Kann ChatGPT Quellen erfinden?
Ja. ChatGPT kann realistisch wirkende Namen von Autoren, Studien, Büchern und Fachzeitschriften erzeugen, obwohl die genannten Publikationen nicht existieren. Deshalb sollten Literaturangaben immer in Bibliothekskatalogen, Google Scholar oder Fachdatenbanken überprüft werden.
Gibt auch andere KI falsche Antworten?
Ja. Falsche KI-Antworten treten nicht nur bei ChatGPT auf. Auch Google Gemini, Microsoft Copilot und andere Sprachmodelle können ungenaue oder erfundene Informationen ausgeben.
Kann Google-KI falsche Antworten anzeigen?
Ja. Ein bekanntes Beispiel war die Empfehlung der Google AI Overviews, Klebstoff in Pizzasauce zu mischen. Google passte das System nach mehreren ungewöhnlichen und fehlerhaften Antworten an.
Wie kann ich eine KI-Antwort überprüfen?
Kontrollieren Sie zentrale Aussagen anhand wissenschaftlicher Primärquellen, offizieller Institutionen oder seriöser Medien. Literaturangaben sollten zusätzlich in Bibliothekskatalogen und Fachdatenbanken gesucht werden.
Darf man ChatGPT für wissenschaftliche Arbeiten verwenden?
Das hängt von den Vorgaben der jeweiligen Hochschule und Lehrveranstaltung ab. Unabhängig davon müssen wissenschaftliche Aussagen, Quellen und Zitate eigenständig geprüft und die geltenden Regeln zur Kennzeichnung eingehalten werden. Zusätzlich stellt sich häufig die Frage, ob KI-generierte Texte erkannt werden können. Mehr dazu erfahren Sie im Beitrag Kann man ChatGPT nachweisen?.
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