{"id":50007,"date":"2025-07-24T08:00:00","date_gmt":"2025-07-24T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.icareweb.com\/?post_type=resource&p=50007"},"modified":"2025-10-06T07:53:30","modified_gmt":"2025-10-06T05:53:30","slug":"how-to-prevent-genai-from-becoming-the-unruly-drunken-uncle","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/www.icareweb.com\/de\/ressourcen\/pradiktive-instandhaltung\/how-to-prevent-genai-from-becoming-the-unruly-drunken-uncle\/","title":{"rendered":"Wie man verhindern kann, dass GenAI zum widerspenstigen betrunkenen Onkel wird"},"content":{"rendered":"\n
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Generative k\u00fcnstliche Intelligenz (GenAI) hat die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, f\u00fcr immer ver\u00e4ndert.<\/p>\n\n\n\n

L\u00f6sungen wie ChatGPT k\u00f6nnen in Sekundenschnelle gut begr\u00fcndete, artikulierte Antworten produzieren. Die meisten Nutzer pr\u00fcfen KI-generierte Inhalte sorgf\u00e4ltig, bevor sie sie anwenden oder weiterverwenden – zumindest anfangs. Mit der Zeit ist es leicht, GenAI zu viel Vertrauen zu schenken. Und dann beginnen die Probleme.<\/p>\n\n\n\n

Werkzeuge der generativen k\u00fcnstlichen Intelligenz halten Einzug in verschiedene wichtige Bereiche, darunter die industrielle Instandhaltung. W\u00e4hrend die potenziellen Vorteile von GenAI enorm sind, liegen die Risiken ebenso klar auf der Hand.<\/p>\n\n\n\n

In einem k\u00fcrzlichen Interview verglich Tom Rombouts, Director of Reliability and Data-Driven Solutions bei I-care, GenAI mit einem betrunkenen Onkel auf einer Familienfeier. Lassen Sie uns dieses augen\u00f6ffnende Gleichnis auspacken, damit Sie verstehen, wie Sie die Erkenntnisse von Rombouts nutzen k\u00f6nnen, um widerspenstige KI zu z\u00fcgeln.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Wie sich AI wie ein betrunkener Onkel verh\u00e4lt<\/strong><\/strong><\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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Sir Winston Churchill<\/a> hat einmal gesagt: \u201eDie gr\u00f6\u00dfte Lektion im Leben ist zu wissen, dass auch Narren manchmal Recht haben.\u201c GenAI hat nicht nur manchmal recht – sie hat meistens recht. Genau hier liegt das Problem.<\/p>\n\n\n\n

Nahezu jede Antwort von Tools wie ChatGPT ist grammatikalisch einwandfrei und mit einer fachm\u00e4nnischen Syntax formuliert. Die Antworten wirken vertrauenserweckend, vor allem, wenn man bedenkt, dass sie ausschlie\u00dflich durch Text \u00fcbermittelt werden. Hier kommt Rombouts Gleichnis vom betrunkenen Onkel ins Spiel.<\/p>\n\n\n\n

Stellen Sie sich vor, Sie sind bei einem Familientreffen und alle diskutieren angeregt. Unter ihnen ist auch Ihr Onkel. Er ist ein kluger Mann und gibt normalerweise gute Ratschl\u00e4ge. Heute jedoch hat er zu viel getrunken.<\/p>\n\n\n\n

Ihr Onkel spricht selbstbewusst, w\u00e4hrend er Anlagetipps gibt und gro\u00dfe Theorien \u00fcber den Aktienmarkt aufstellt. Gl\u00fccklicherweise k\u00f6nnen Sie h\u00f6ren, wie er lallt, und sehen, wie er stolpert. Sie verstehen daher, dass seine Ratschl\u00e4ge in seinem derzeitigen Zustand m\u00f6glicherweise nicht vertrauensw\u00fcrdig sind.<\/p>\n\n\n\n

Stellen Sie sich nun vor, Sie w\u00fcrden nur eine Abschrift seiner Worte lesen, in der alle Verunglimpfungen oder sonstigen Ungereimtheiten korrigiert sind. Sein Rat w\u00e4re viel \u00fcberzeugender, wenn Sie nicht w\u00fcssten, dass er betrunken war.<\/p>\n\n\n\n

Das ist genau das Problem, mit dem GenAI-Nutzer konfrontiert sind. Der Text wirkt ausgefeilt und sehr \u00fcberzeugend, vor allem, wenn der Leser nicht \u00fcber die n\u00f6tige Sachkenntnis verf\u00fcgt, um Bl\u00f6dsinn von guten Ratschl\u00e4gen zu unterscheiden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Warum man KI nicht immer trauen kann<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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Generative KI basiert auf riesigen Datenmengen, aber nicht alle dieser Informationen sind genau oder zuverl\u00e4ssig. Manchmal werden voreingenommene oder schlichtweg falsche Informationen in die Antworten integriert. Das Ergebnis sind irref\u00fchrende Ergebnisse, die schwerwiegende Folgen f\u00fcr Ihr Unternehmen haben k\u00f6nnen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Wie man generative KI n\u00fcchtern macht<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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Um die Tendenz der KI zur Erzeugung irref\u00fchrender Inhalte zu bek\u00e4mpfen, sind robuste Qualit\u00e4tskontrollmechanismen erforderlich:<\/p>\n\n\n\n

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  • Fakten\u00fcberpr\u00fcfung<\/li>\n\n\n\n
  • Menschliche Aufsicht<\/li>\n\n\n\n
  • Benutzerschulung zur Erkennung von KI-Fehlern<\/li>\n\n\n\n
  • Hochentwickelte KI-Tools, die Unsicherheit zulassen<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Au\u00dferdem ist es wichtig, die F\u00e4higkeit eines KI-Modells zu testen, gute Daten von schlechten Daten zu unterscheiden. Wenn ein Modell absichtlich mit Fehlinformationen gef\u00fcttert wird, kann es die \u201eBS-Erkennung\u201c des Programms trainieren.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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    AI verwenden (aber immer \u00fcberpr\u00fcfen)<\/h2>\n<\/div>\n\n\n\n
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    Lassen Sie sich nicht vom Gleichnis des betrunkenen Onkels vom Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz abschrecken. Ihr Unternehmen sollte KI nutzen. Stellen Sie nur sicher, dass Sie die Informationen, die Sie erhalten, \u00fcberpr\u00fcfen, um peinliche Fehler zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n

    Mit den richtigen \u00dcberpr\u00fcfungen kann KI f\u00fcr Ihr Unternehmen ein entscheidender Faktor sein.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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    Dieser Artikel stammt von Tom Rombouts, Direktor f\u00fcr Zuverl\u00e4ssigkeit<\/em><\/strong><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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