Ansätze zur Minimierung von Halluzinationseffekten in generativer Künstlicher Intelligenz bei der Formulierung regulatorischer Rechtfertigungen

Die zunehmende Nutzung generativer Künstlicher Intelligenz in compliance-sensiblen Umgebungen hat Halluzinationen von einem allgemeinen Qualitätsproblem zu einer Frage der Beweiszuverlässigkeit, Nachvollziehbarkeit und rechtlichen Verteidigungsmöglichkeit gemacht. Dieser Artikel untersucht, wie Halluzinationseffekte reduziert werden können, wenn große Sprachmodelle zur Formulierung regulatorischer Rechtfertigungen eingesetzt werden. Die Studie zielt darauf ab, die Formen von Halluzinationen zu identifizieren, die in Rechtfertigungsaufgaben besonders schädlich sind, technische Minderungsansätze zu systematisieren und eine Umsetzungslogik zu entwickeln, die für eine prüfungsorientierte Einsatzweise geeignet ist. Das Material besteht aus zehn aktuellen wissenschaftlichen Quellen aus den Jahren 2023 bis 2025, welche Halluzinationstaxonomien, Erkennung, retrieval-augmentierte Generierung, Selbstverifikation, Faktizitätsbewertung und rechtliche Nutzung generativer KI abdecken. Die methodische Grundlage kombiniert vergleichende Analyse, Quellenanalyse, konzeptuelle Synthese und analytische Generalisierung. Der analytische Teil zeigt, dass eine verlässliche Rechtfertigungsbildung von einem mehrschichtigen Design abhängt, das quellenbegrenzte Retrieval, claimbezogene Verifikation, Unsicherheitssignalisierung und eine verpflichtende menschliche Überprüfung kombiniert. Das vorgeschlagene Modell hat praktischen Wert für regulierte digitale Arbeitsabläufe.