KI lernt von KI – wenn Rückkopplung zur Realität wird

Ein Meinungsbeitrag über selbstverstärkende Fehler, Halluzinationen und die Verantwortung im Umgang mit generierten Inhalten.

Künstliche Intelligenz lernt aus Daten. Dieser scheinbar einfache Satz wird problematisch, sobald ein wachsender Teil dieser Daten nicht mehr aus der realen Welt stammt, sondern von KI selbst erzeugt wurde. Wir stehen an einem Punkt, an dem KI zunehmend mit Inhalten trainiert wird, die zuvor von KI generiert wurden. Das Ergebnis sind Rückkopplungseffekte, die bestehende Fehler verstärken und im schlimmsten Fall falsche Informationen stabilisieren.

Der geschlossene Datenkreislauf

Ursprünglich basierten KI-Modelle auf menschlich erzeugten Texten, Bildern und Strukturen. Mit der massenhaften Verbreitung generativer Systeme ändert sich diese Grundlage fundamental. KI-generierte Inhalte fließen in Suchmaschinen, Wissensdatenbanken, Schulungsmaterialien und Dokumentationen ein – und werden dort wiederum zur Trainingsgrundlage neuer Modelle. Aus einem offenen Lernsystem wird schleichend ein geschlossener Kreislauf.

Das Problem dabei ist nicht, dass KI von KI lernt. Das Problem ist, was sie dabei lernt.

Verstärkung statt Korrektur

KI-Modelle sind statistische Systeme. Sie bewerten nicht Wahrheit, sondern Wahrscheinlichkeit. Wenn eine falsche Information häufig genug reproduziert wird, steigt ihre statistische Relevanz – unabhängig von ihrem Wahrheitsgehalt. In einem Rückkopplungssystem führt das dazu, dass:

• kleine Ungenauigkeiten zu stabilen „Fakten“ werden
• Halluzinationen nicht verschwinden, sondern normalisiert werden
• Minderheitenmeinungen oder Randfehler überproportional Gewicht erhalten

Die KI wird dadurch nicht kreativer oder intelligenter, sondern homogener, selbstreferenziell und anfälliger für systematische Fehler.

Halluzinationen sind kein Randproblem

Oft werden Halluzinationen als kosmetischer Makel dargestellt: ärgerlich, aber beherrschbar. In Wahrheit sind sie ein strukturelles Risiko. Wenn KI-generierte Inhalte ungeprüft in operative Systeme gelangen – etwa in Wartungsanleitungen, technische Dokumentationen, medizinische Hinweise oder regulatorische Texte – werden Fehler nicht nur reproduziert, sondern operationalisiert.

Besonders kritisch ist dies dort, wo KI als Wissensquelle wahrgenommen wird, nicht als Vorschlagsmaschine.

Die Illusion der Objektivität

Ein weiteres Risiko liegt in der Wahrnehmung. KI-Ausgaben wirken neutral, sachlich und konsistent. Genau das verleiht ihnen Autorität. Wenn jedoch diese Autorität auf selbstreferenziellen Daten basiert, entsteht eine trügerische Objektivität: formal korrekt, inhaltlich falsch, aber überzeugend formuliert.

Je mehr KI-Inhalte den öffentlichen Diskurs prägen, desto schwieriger wird es, Primärquellen von Sekundär- und Tertiärkopien zu unterscheiden.

Warum Governance wichtiger ist als Modellgröße

Die Antwort auf dieses Problem liegt nicht allein in besseren Modellen oder mehr Rechenleistung. Entscheidend sind saubere Datenflüsse, klare Herkunftsnachweise und bewusste Trennung von:

• menschlich erzeugten Primärdaten
• kuratierten, geprüften Inhalten
• synthetischen, KI-generierten Daten

Ohne diese Trennung wird jede neue Modellgeneration ein Echo der vorherigen – inklusive ihrer Fehler.

Ein Plädoyer für bewusste Nutzung

KI ist ein mächtiges Werkzeug. Aber sie ist kein autonomes Wissenssystem. Je stärker wir sie als solches behandeln, desto größer wird das Risiko kollektiver Selbsttäuschung. Rückkopplungseffekte sind kein technisches Detail, sondern eine systemische Herausforderung.