SPARRING FÜR KI-TEAMS · 3 × 90 MINUTEN
KI-Alignment im Gegencheck
Wenn Zustimmung wie Qualität aussieht
Eine KI kann halluzinieren.
Das fällt irgendwann auf.
Schwieriger wird es, wenn sie plausibel, hilfreich und überzeugend antwortet und dabei genau die Annahmen bestätigt, die eigentlich geprüft werden müssten.
Dann kann sich ein Fehler gut anfühlen, gerade weil das Modell so gut mitarbeitet.
Gefährlich wird KI nicht nur, wenn sie falsch antwortet. Sondern wenn sie unsere falschen Annahmen überzeugend weiterdenkt.
Sycophancy, Confirmation Bias und implizite Zielsignale können dazu führen, dass ein Modell nicht die beste Gegenprüfung liefert.
Sondern die anschlussfähigste Antwort.
Warum das relevant wird
Bei einem einzelnen Chat bleibt eine gefällige Antwort vielleicht folgenlos.
In einem Produkt, Workflow oder Entscheidungssystem kann dasselbe Muster tausendfach wirken.
Dann skaliert nicht nur die KI.
Auch ein falscher Bewertungsmaßstab skaliert mit.
Was wir im Gegencheck machen
Wir arbeiten mit euren realen Modellen, Antworten und Evaluationsfällen.
Dabei prüfen wir:
welche Annahmen das Modell stillschweigend übernimmt
wo Zustimmung mit Qualität verwechselt werden könnte
welche Antwortmuster auf Sycophancy oder Confirmation Bias hindeuten
welche Gegenbeispiele eure bisherigen Tests zu wenig fordern
ob eure Bewertung tatsächlich Wahrheit, Nützlichkeit oder nur Anschlussfähigkeit belohnt
welche Gegenchecks bessere Fehlersignale erzeugen
Kein allgemeiner KI-Kurs. Keine Compliance-Checkliste.
Wir prüfen dort, wo Modellverhalten und menschliche Erwartungen sich gegenseitig bestätigen können.
Was danach klarer ist
Nicht, ob eure KI „aligned“ ist.
Sondern präziser:
Woran würdet ihr erkennen, dass sie es gerade nicht ist?
Und welche Tests müssten dann anschlagen?
Kurzer Video-Call zu Modell, Use Case und euren bisherigen Evaluationsfragen.