Wenn ihr mit einem Chatbot redet wie mit einem Kind, werdet ihr deutlich bessere Ergebnisse bekommen

Wir müssen eben doch manchmal mehr auf KI-Modelle aufpassen, als uns OpenAI, Anthropic und Co. oft weismachen wollen.

Chatbot wie ChatGPT, Gemini, Deepseek und viele weitere können enorm praktisch sein, haben aber auch diverse Schwächen. Zu diesen Schwächen gehören beispielsweise Halluzinationen – Fehlinformationen, die als Fakt präsentiert werden.

Es können allerdings nicht nur die bekannten Halluzinationen für Probleme sorgen. Gerade bei komplexeren Aufgaben können sich auch andere »Fehler« einschleichen. Diese lassen sich allerdings mit einem Satz, den man so oder so ähnlich auch zu Kindern sagt:

Das »Wird schon passen«-Problem von KIs

Wenn ihr einer KI eine etwas komplexe Aufgabe gebt, die über »Übersetze Text XY« hinausgeht, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass die KI einen Teil der Aufgabe vernachlässigt oder gar nicht erledigt.

Sei es beim Coden von Webseiten oder Planen von Reisen. Irgendetwas ist der KI oftmals zu kompliziert oder die Aufgabe nimmt einfach zu viel Zeit oder Tokens in Anspruch. Das gilt natürlich besonders für günstige oder gar kostenlose Modelle.

Das ist besonders gut sichtbar, wenn man einer KI zweimal denselben Prompt gibt und nur einmal einen Satz wie das obige Beispiel einfügt.

Um das zu testen, habe ich meinen Standard-Test-Prompt verwendet, der mir eine Reise nach Tokio planen soll:

51:40 Wenn der Chatbot zur Gefahr wird: KI und unsere Psyche

Immer auf Nummer sicher gehen

Claude Haiku 4.5 liefert das perfekte Beispiel, denn ich werde nicht nur auf Probleme aufmerksam gemacht, sondern die Ergebnisse verändern sich auch anderweitig stark.

Der Prompt ohne Hinweis auf Problemrückmeldung scheint deutlich länger und detaillierter. Das ist natürlich erstmal ein schlechtes Zeichen für dieses kleine Experiment.

Bei genauerer Betrachtung wird allerdings klar, dass das an deutlich häufigeren Halluzinationen und unbelegbaren Angaben liegt, die in der anderen Version so nicht vorkommen. Zum Beispiel genauere Sternebewertungen für Restaurants, die nicht korrekt sind, oder detaillierte Angaben zu Flug und Hotel, die ebenfalls nicht stimmen.

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Die Ergebnisse mit Problemrückmeldung bleiben hingegen viel näher an den Originalangaben und planen nur ungefähr vor. Auch hier sind Fehler zu finden, aber dank der eher groben Planung scheint es deutlich verlässlicher und genereller zu antworten. 

Das ist bei diesem relativ allgemein formulierten Test-Prompt auch gut so. Ich will immerhin erstmal informiert werden und die Reise nicht direkt buchen.

Das Herzstück der Ergebnisse ist allerdings die Liste an Problemen und Herausforderungen, die ich nur bekam, weil ich einen kleinen Satz zusätzlich eingefügt habe.

Hier die Liste nochmal zusammengefasst:

• Späte Ankunft: Durch die Landung am Abend fällt der erste Reisetag nahezu komplett weg.
• Dichter Zeitplan: Viele Ortswechsel zwischen den Stadtteilen lassen nur wenig Spielraum für Verzögerungen.
• Knappes Meeting-Timing: Die Anreise zum Termin in Chiyoda ist zwar machbar, bietet aber nur einen geringen Zeitpuffer.
• Vegane Verpflegung: Je nach Stadtteil könnte die Auswahl an veganen Restaurants eingeschränkt sein.
• TeamLab Borderless: Ohne frühzeitige Buchung besteht das Risiko, keine Tickets mehr zu erhalten.
• Optimistische Flugpreise: Die kalkulierten Flugkosten könnten in der Praxis höher ausfallen als angenommen.

Übrigens: Viele prompten noch wie 2024 – diese Technik ist besser

Die KI weist mich dank des kleinen Zusatzes auf diverse Probleme hin, die mir auf der Reise Probleme bereiten könnten. Das sind im Normalfall Themen, die KIs kaum erwähnen. Immerhin soll ja alles positiv bleiben.

Deshalb spreche ich mit der KI immer ein wenig, als wäre sie ein Kind. Denn KIs müssen immer noch lernen, dass sie Fehler machen und nicht alles können. Und bis das fest in den Modellen verankert ist, schreibe ich es eben dazu.

Wie geht ihr mit Halluzinationen und fehlenden Fehlerrückmeldungen um? Schreibt es gerne in die Kommentare!