5 Prompt-Strategien gegen Halluzinationen in LLMs

Große Sprachmodelle formulieren brillant und liegen trotzdem oft daneben.

Diese „Halluzinationen“, also falsche oder erfundene Aussagen, sind kein Ausnahmefall. Sie sind Teil der Systemarchitektur. Das Problem: Sie klingen oft plausibel. Schauen wir nicht genau hin, übernehmen wir sie ungeprüft. Das ist ein Fehler.

Ich nutze täglich KI-Assistenten, die mich beim Schreiben, Denken und Priorisieren unterstützen. Doch ich habe gelernt: Schneller Output heißt nicht automatisch verlässlicher Output.

Deshalb habe ich mir angewöhnt, der KI strategische Prompts zu stellen: Prompts, die kritisches Denken simulieren und auf Fakten bestehen. Ich fordere das System auf, nicht nur zu generieren, sondern auch zu prüfen.

Hier sind fünf Taktiken, die sich für mich bisher bewährt haben.

1. Rolle zuweisen: Der gnadenlose Kritiker

Prompt-Beispiel:

„Spiele die Rolle eines harten Kritikers. Analysiere diesen Text und decke alle Schwächen auf. Finde inhaltliche Fehler, logische Brüche, Wiederholungen, Argumentationslücken oder unausgewogene Perspektiven.“

Warum das hilft:

LLMs sind oft „zu nett“. Fordern wir sie explizit auf, Fehler zu finden, verlassen wir den Modus der Zustimmung. Das System muss zur Selbstkorrektur ansetzen. Das öffnet die Tür zu einer tieferen, systemischen Analyse.

2. Perspektivwechsel: Widerspruch einfordern

Prompt-Beispiel:

„Übernimm die Rolle eines Devil’s Advocate. Finde Gegenargumente zu dieser These. Argumentiere dagegen, auch wenn du ihr eigentlich zustimmst.“

Effekt:

Das Modell beginnt, seine Annahmen zu hinterfragen. Es legt Schwächen offen, die in einem einseitigen Text leicht übersehen werden. Ich nutze die KI, um eine systematische Risikoanalyse der Argumentation zu erstellen.

3. Implizite Annahmen prüfen lassen

Prompt-Beispiel:

„Welche Annahmen liegen diesem Text zugrunde? Was wäre, wenn diese Annahmen falsch sind? Und wie könnte man ihre Richtigkeit systematisch testen?“

Warum das wichtig ist:

Viele Halluzinationen entstehen aus unbewussten Vereinfachungen. Dieser Prompt zwingt die KI, das Fundament des Outputs offenzulegen und kritischer zu hinterfragen. Wir machen die Denkstruktur der KI transparent.

4. Zielgruppenreaktion simulieren

Prompt-Beispiel:

„Versetze dich in eine Zielgruppe von [Alter, Branche, Interessen]. Was könnte an diesem Text irritieren, missverständlich oder problematisch sein?“

Nutzen:

Dieser Check hilft, kulturelle oder fachliche Missverständnisse frühzeitig zu erkennen. Gerade bei breiter Kommunikation oder sensiblen Themen ist es ein wertvoller Qualitätssicherungs-Schritt im Prozess.

5. Faktencheck mit Tool-Verknüpfung

Prompt-Beispiel:

„Bitte überprüfe diesen Text auf Fakten. Füge Links zu verlässlichen Quellen hinzu oder markiere Aussagen, die nicht belegt sind.“

Oder direkter:

„Überarbeite diesen Artikel mit folgenden Quellenangaben. Entferne Daten, die darin nicht belegt sind.“

Der klare Fokus:

Faktenchecks über Forschungstools oder RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Generation) lassen sich gut in Workflows einbauen. Ich fordere die LLMs auf, nur belegbare Aussagen zu übernehmen. Das ist Pragmatismus in der Anwendung.

Vertrauen braucht System

Prompt Engineering ist kein Zaubertrick.

Es ist eine neue Sprache, dessen Vokabeln wir lernen müssen, um mit künstlicher Intelligenz besser zusammenzuarbeiten.

Mit den richtigen Prompts können wir KI-Ausgaben verlässlicher machen. Wer LLMs in professionelle Workflows integrieren will, sollte sie nicht nur nach Texten fragen. Er sollte sie nach Widerspruch, Belegen und Perspektiven fragen.

Je besser wir das System verstehen und gezielt steuern, desto verlässlicher die Antworten.