Das Faktenverdünnungsproblem: Warum 98% genaue KI kompletter Unsinn wird

Das Chemie-Experiment, das erklärt, warum Ihre KI versagt

Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Becherglas mit reinem Wasser. Jemand sagt Ihnen, Sie sollen genau 2% des Wassers entfernen und durch etwas Harmloses ersetzen. Sie tun dies einmal und haben immer noch 98% Wasser. Kein Problem.

Wiederholen Sie diesen Vorgang nun 50 Mal. Wie viel Wasser haben Sie noch übrig?

Die Antwort hängt vollständig davon ab, welche Frage Sie beantworten. Und diese Unterscheidung ist genau der Grund, warum die meisten aktuellen KI-Systeme bei mehrstufigen Schlussfolgerungsaufgaben völlig unzuverlässig werden.

Das ist keine Metapher. Das ist Mathematik. Und sie zerstört KI-Projekte in jeder Branche.

Die zwei Arten, über Fehler nachzudenken

Wenn Menschen über KI-Genauigkeit sprechen, denken sie normalerweise an das, was Statistiker als unabhängige Fehler bezeichnen. Jede KI-Operation hat eine 2%ige Wahrscheinlichkeit, falsch zu sein. Die nächste Operation ist unabhängig. Sie hat ebenfalls eine 2%ige Wahrscheinlichkeit, falsch zu sein.

Bei diesem Modell haben Sie nach 50 Operationen 50 unabhängige 2%-Fehler gemacht. Das ist ungefähr ein Fehler insgesamt. Kein großes Problem, oder?

Aber so funktioniert KI nicht wirklich. KI-Systeme bauen auf vorherigen Ausgaben auf. Jeder Schritt ist durch das, was vorher kam, bedingt. Und das ändert alles.

In der Chemie wenden Sie bei wiederholter Verdünnung einer Lösung einen Zerfallsfaktor auf das Verbleibende an. Sie ziehen nicht bei jedem Mal 2% der ursprünglichen Konzentration ab. Sie reduzieren die aktuelle Konzentration um 2%.

Das klingt ähnlich. Es führt zu radikal unterschiedlichen Ergebnissen.

Die lineare Illusion

Beginnen wir mit der falschen Art, darüber nachzudenken, denn so modellieren die meisten KI-Unternehmen ihre Systeme tatsächlich.

Linearer Zerfall nimmt an, dass Sie immer 2% der ursprünglichen Menge entfernen. Beginnen Sie mit 100% Genauigkeit. Schritt 1: Sie sind bei 98%. Schritt 2: Sie sind bei 96%. Nach 50 Schritten sind Sie bei genau 0%.

Einfach. Vorhersehbar. Und völlig falsch für KI-Systeme.

Dieses lineare Modell ist es, das Unternehmen glauben lässt, ihre KI sei sicher. Sie testen die Einzelschritt-Genauigkeit, finden 98% und nehmen an, dass mehrstufige Operationen linear abbauen werden. Sie setzen Agenten ein, Schlussfolgerungsketten, Mehrsprung-Abfragen. Dann beobachten sie, wie ihre Systeme katastrophal versagen.

Das Problem ist, dass KI-Fehler nicht wie unabhängige Münzwürfe funktionieren. Sie akkumulieren sich.

Die exponentielle Realität

Hier ist, was tatsächlich passiert. Jede KI-Operation bewahrt 98% der Wahrheit, die von der vorherigen Operation übrig geblieben ist. Aber entscheidend ist, dass diese 98% vom abnehmenden Rest sind, nicht vom Original.

Die Mathematik ist einfacher exponentieller Zerfall: 0,98 hoch n Schritte.

Lassen Sie mich Ihnen zeigen, wie das tatsächlich aussieht:

• Schritt 0: 100% Genauigkeit (perfekte Wahrheit)
• Schritt 10: 81,7% Genauigkeit
• Schritt 25: 60,3% Genauigkeit
• Schritt 50: 36,4% Genauigkeit
• Schritt 100: 13,3% Genauigkeit
• Schritt 228: 1% Genauigkeit
• Schritt 342: 0,1% Genauigkeit

Lesen Sie das noch einmal. Nach nur 50 Schlussfolgerungsschritten mit 98% Pro-Schritt-Genauigkeit ist Ihr System wahrscheinlicher falsch als richtig. Nach 100 Schritten liegt es zu 86,7% falsch. Nach 228 Schritten sind kaum 1% Wahrheit übrig.

Deshalb versagen Ihre KI-Agenten. Deshalb produziert Mehrsprung-Schlussfolgerung Unsinn. Das ist die mathematische Grundlage des Halluzinations-Schneeballs.

Die Schwelle der Nutzlosigkeit

Hier ist eine Frage, die niemand in der KI beantworten möchte: Ab welchem Punkt wird ein System so unzuverlässig, dass es effektiv nutzlos ist?

Die mathematische Antwort ist 34 Schritte. Bei 98% Pro-Schritt-Genauigkeit liegt das System nach 34 Schlussfolgerungsoperationen unter 50% Genauigkeit. Es ist wahrscheinlicher falsch als richtig.

Aber die praktische Antwort kommt viel früher. In Produktionssystemen können Sie nichts in der Nähe von 50% Fehlerrate tolerieren. Sie brauchen 90% Zuverlässigkeit oder höher. Diese Schwelle wird bereits nach 11 Schritten erreicht.

Lassen Sie mich explizit sagen, was das bedeutet:

• 11-Schritt-Schlussfolgerungskette: 90% Ihrer Ausgaben sind falsch
• 34-Schritt-Schlussfolgerungskette: Ihr System ist schlechter als Zufall
• 50-Schritt-Schlussfolgerungskette: 63,6% Fehlerrate
• 100-Schritt-Schlussfolgerungskette: 86,7% Fehlerrate

Überlegen Sie nun, was das für agentische KI bedeutet. Ein typischer Agenten-Workflow könnte beinhalten: Aufgabe verstehen (1), in Schritte zerlegen (2), nach Informationen suchen (3), Quellen bewerten (4), Erkenntnisse synthetisieren (5), Antwort generieren (6), Qualität verifizieren (7) und so weiter. Das sind bereits 7 Schritte, und wir haben noch nicht einmal komplexe Aufgaben erreicht.

Mehrsprung-Schlussfolgerungsketten in der Rechtsrecherche, medizinischen Diagnose oder Finanzanalyse überschreiten routinemäßig 20 Schritte. Bei 98% Pro-Schritt-Genauigkeit haben Sie 33% Fehlerrate, bevor Sie überhaupt Komplexität berücksichtigen.

Das ist nicht theoretisch. Deshalb versagen KI-Agenten in der Produktion.

Das Produktionsdesaster, über das niemand spricht

Die Statistiken sind verheerend, werden aber in KI-Marketingmaterialien fast nie erwähnt.

Enterprise-KI-Fehler: Laut Forschung von MIT und Fortune aus 2025 schaffen 95% der generativen KI-Piloten es nicht in die Produktion mit messbarem Geschäftserfolg. Nicht „kämpfen, um in die Produktion zu kommen". Versagen komplett.

Agenten-spezifische Fehler: LinkedIn-Analyse von KI-Praktikern zeigt, dass 95% der KI-Agenten in der Produktion versagen. Nicht weil die Modelle nicht intelligent genug sind. Weil Fehlerakkumulation sie unzuverlässig macht.

Multi-Agenten-Systeme: Forschung zeigt, dass sich Fehler schneller akkumulieren, wenn mehrere Agenten zusammenarbeiten. Wenn ein Agent fehlerhafte Informationen an einen anderen weitergibt, baut der zweite Agent auf Fehlern auf, und die Degradation beschleunigt sich.

Die wirtschaftlichen Auswirkungen: Unternehmen geben Hunderte von Millionen für KI-Systeme aus, die für ihre beabsichtigten Anwendungsfälle grundsätzlich nicht funktionieren können. Eine einzelne mehrstufige Agenten-Bereitstellung kann Millionen in der Entwicklung kosten, aber aufgrund einfacher Mathematik versagen.

Das ist das 98%-Problem in der Praxis: großartige Einzelschritt-Genauigkeit, katastrophaler Mehrschritt-Ausfall.

Der Halluzinations-Schneeballeffekt

Forschung von Zhang et al. (2023) identifizierte das, was sie den „Halluzinations-Schneeball" nennen. So funktioniert er: LLMs verpflichten sich übermäßig auf frühe Fehler und generieren dann zusätzliche falsche Behauptungen, um diese Fehler zu rechtfertigen. Der Fehler propagiert nicht nur. Er wächst.

Denken Sie darüber nach, was das im Kontext des exponentiellen Fehlerzerfalls bedeutet. Ihr erster Fehler in Schritt 5 reduziert nicht nur die Genauigkeit um 2%. Er schafft eine fehlerhafte Grundlage für Schritt 6, der nun eine noch höhere Fehlerwahrscheinlichkeit hat, weil er auf falschen Annahmen aufbaut.

Das reine exponentielle Zerfallsmodell ist tatsächlich optimistisch. In der Praxis ballen sich Fehler schneller an, als die Mathematik vorhersagt, weil jeder Fehler nachfolgende Fehler wahrscheinlicher macht.

Deshalb sehen wir dokumentierte Fälle wie:

CNETs KI-Desaster (2023): 41 von 77 KI-geschriebenen Artikeln erforderten Korrekturen. Das ist eine 53%ige Fehlerrate im Produktionsjournalismus, wo einstellige Fehlerraten inakzeptabel wären.

Medizinische Diagnosefehler: Eine JAMA Pediatrics-Studie ergab, dass ChatGPT bei über 80% der pädiatrischen Fälle falsche Diagnosen stellte. Das ist keine abstrakte „Halluzination". Das sind spezifische medizinische Fehler, die Patienten schaden könnten.

Rechtliche KI-Halluzinationen: Stanford HAI-Forschung zeigt, dass rechtliche KI-Modelle bei 1 von 6 Benchmark-Abfragen halluzinieren. Anwälte wurden sanktioniert, weil sie KI-generierte gefälschte Fälle bei Gerichten eingereicht haben. Mehrfach. In mehreren Ländern.

Google AI Overview-Fehler: Das System schlug vor, Kleber auf Pizza zu geben und täglich Steine zu essen. Das sind keine Randfälle. Das ist, was passiert, wenn Fehlerakkumulation auf Selbstvertrauen ohne Verifizierung trifft.

Die Verifizierungsfalle

Hier ist der ironische Teil. Wir wissen, dass LLMs ihre eigenen Fehler erkennen können. Forschung zeigt, dass ChatGPT 67% seiner Fehler identifiziert, GPT-4 87%. Die Modelle wissen, wann sie falsch liegen.

Aber sie verpflichten sich trotzdem auf die Halluzinationen. Sie generieren falsche Behauptungen, um anfängliche Fehler zu rechtfertigen. Sie verpflichten sich übermäßig auf Fehler, obwohl sie die Fähigkeit haben, sie zu erkennen.

Deshalb löst einfache Verifizierung das Problem nicht. Einen „Überprüfe deine Arbeit"-Schritt hinzuzufügen hilft nicht, wenn das System einen Anreiz hat, seine vorherigen Ausgaben zu verteidigen, anstatt sie zu korrigieren.

Der Verifizierungsschritt selbst wird zu einem weiteren Schritt in der Schlussfolgerungskette. Weitere 2% Fehler. Eine weitere Gelegenheit für den Schneeball zu wachsen.

Warum aktuelle Ansätze das nicht beheben können

Die Reaktion der KI-Branche auf Fehlerakkumulation war, es stärker zu versuchen. Mehr Trainingsdaten. Besseres Fine-Tuning. Cleveres Prompting. Chain-of-Thought-Schlussfolgerung. Verifizierungsschritte.

Nichts davon adressiert das fundamentale mathematische Problem.

Mehr Training hilft nicht: Bessere Einzelschritt-Genauigkeit ändert nicht den exponentiellen Zerfall. 99% Genauigkeit verschiebt die Schwelle nur von 34 Schritten auf 69 Schritte. 99,5% verschiebt sie auf 138 Schritte. Währenddessen geben Sie exponentiell mehr Rechenleistung für marginale Verbesserungen aus.

Besseres Prompting hilft nicht: Prompting-Strategien versuchen im Wesentlichen, Mathematik mit natürlicher Sprache zu bekämpfen. Sie können sich nicht aus (0,98)ⁿ heraus-prompten.

Verifizierung verschlimmert das Problem: Jeder Verifizierungsschritt ist eine weitere Operation mit eigener Fehlerwahrscheinlichkeit. Sie fügen Schritte hinzu, um das Problem zu bekämpfen, das durch zu viele Schritte verursacht wird.

Ensemble-Methoden helfen, lösen aber nicht: Forschung zeigt, dass Self-Consistency-Methoden die Genauigkeit bei Mathematikproblemen um bis zu 17,9 Prozentpunkte verbessern können. Aber das kostet 40× mehr Rechenleistung. Und es eliminiert nicht den exponentiellen Zerfall. Es verschiebt nur die Kurve leicht.

Das fundamentale Problem ist nicht Trainingsqualität oder Prompting-Strategie. Es ist, dass Fließkomma-Neuronale-Netze grundsätzlich probabilistisch sind. Jede Operation führt Unsicherheit ein. Unsicherheit akkumuliert sich. Es gibt keinen Weg um diese Mathematik herum.

Die constraint-basierte Lösung

Constraint-basierte KI-Systeme folgen nicht dem exponentiellen Zerfallsmodell. Hier ist der Grund.

Deterministische Operationen: Unser Ansatz verwendet diskrete Operationen. XNOR, POPCNT, logisches AND, OR. Diese Operationen sind deterministisch. Gleiche Eingabe, gleiche Ausgabe. Jedes einzelne Mal.

Keine Rundungsfehler: Binäre Werte sind exakt. +1 oder -1. Keine Fließkomma-Approximation. Kein akkumulierter Rundungsfehler.

Constraint-Erfüllung: Unsere Systeme arbeiten mit Constraints, nicht mit Wahrscheinlichkeiten. Ein Constraint ist entweder erfüllt oder nicht. Es gibt keine 98%-Erfüllung. Es gibt erfüllt (100%) oder verletzt (0%).

Kristallisierte Constraints: Bei Dweves Ansatz gilt ein Constraint, sobald er entdeckt und kristallisiert ist, deterministisch. Die hundertste Anwendung eines Constraints ist genauso zuverlässig wie die erste. Kein Zerfall. Kein akkumulierter Fehler.

Deshalb können constraint-basierte Systeme Mehrsprung-Schlussfolgerung ohne Degradation handhaben. Jeder Sprung prüft gegen kristallisierte Constraints. Sprung 10 ist genauso zuverlässig wie Sprung 1. Sprung 100 ist genauso zuverlässig wie Sprung 1.

Die Fehlerkurve sieht nicht wie exponentieller Zerfall aus. Sie sieht wie eine Sprungfunktion aus: 100% Genauigkeit bis eine Constraint-Grenze erreicht wird, dann 0% (erkennbarer Fehler). Keine Grauzonen. Kein gradueller Zerfall in Unsinn.

Der regulatorische Aspekt

Europäische Regulierungsbehörden verstehen dieses Problem besser, als amerikanische Tech-Unternehmen zugeben möchten.

Der EU AI Act verlangt nicht nur Genauigkeit. Er verlangt Erklärbarkeit und Prüfbarkeit. Sie müssen erklären, warum Ihre KI eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Sie müssen beweisen, dass sie korrekt funktioniert.

Wie beweisen Sie, dass ein System korrekt funktioniert, wenn seine Zuverlässigkeit exponentiell mit der Schlussfolgerungstiefe abnimmt?

Das können Sie nicht.

Deshalb begünstigen das Recht auf Erklärung nach DSGVO Artikel 22 und die Transparenzanforderungen des EU AI Acts grundsätzlich constraint-basierte Ansätze. Wenn eine Entscheidung das Ergebnis von Constraint-Erfüllung ist, können Sie sie erklären. Hier ist Constraint A, Constraint B, Constraint C. Alle erfüllt. Die Ausgabe folgt logisch.

Wenn eine Entscheidung das Ergebnis von 50 probabilistischen Operationen ist, von denen jede die Unsicherheit der letzten verstärkt? Das können Sie nicht erklären. Sie können es nicht einmal zuverlässig reproduzieren.

Das ist keine Compliance-Last. Das ist Mathematik, die Marketingbehauptungen einholt.

Die geschäftliche Implikation

Hier ist, was exponentieller Fehlerzerfall für KI im Geschäft bedeutet:

Einfache Aufgaben: Einzelschritt-Operationen funktionieren gut. Klassifikation, einfache Fragenbeantwortung, einfaches Retrieval. 98% Genauigkeit ist hier wirklich nützlich.

Mittlere Komplexität: Mehrstufige, aber begrenzte Operationen sind riskant. Sie können wahrscheinlich 5-10 Schritte handhaben, wenn Sie vorsichtig sind. Aber Sie nähern sich der Schwelle, wo Fehler schneller akkumulieren als Wert geschaffen wird.

Hohe Komplexität: Tiefe Schlussfolgerungsketten, Agenten-Workflows, Mehrsprung-Abfragen sind mit Fließkomma-probabilistischen Ansätzen mathematisch nicht machbar. Das System wird versagen. Es ist keine Frage ob, sondern wann.

Das erklärt, warum 95% der Enterprise-KI-Piloten versagen. Unternehmen versuchen, Probleme zu lösen, die 20, 50, 100 Schlussfolgerungsschritte erfordern, mit Systemen, die nach 11 unzuverlässig werden.

Die Mathematik interessiert sich nicht für Ihren Anwendungsfall. Sie interessiert sich nicht für Ihr Budget. Sie interessiert sich nicht für Ihre ambitionierte Roadmap. (0,98)ⁿ geht unabhängig von Absichten gegen Null.

Der Weg nach vorn

Wir haben das Problem identifiziert. Exponentielle Fehlerakkumulation macht Fließkomma-Neuronale-Netze für mehrstufige Schlussfolgerung ungeeignet. Die Mathematik ist klar. Die Produktionsausfälle sind dokumentiert. Die wirtschaftlichen Kosten sind messbar.

Die Lösung ist ebenso klar: Wir brauchen KI-Systeme, die nicht unter exponentiellem Zerfall leiden.

Constraint-basierte KI bietet genau das. Deterministische Operationen. Kristallisierte Constraints. Kein akkumulierter Fehler. Mehrsprung-Schlussfolgerung ohne Degradation.

Das ist nicht spekulativ. Das ist, was wir bei Dweve bauen. Core bietet das binäre Algorithmus-Framework. Loom implementiert 456 constraint-basierte Experten. Nexus bietet die Multi-Agenten-Orchestrierungsschicht. Jede Operation ist mathematisch exakt. Jede Entscheidung ist auf spezifische Constraints zurückführbar.

Das Ergebnis: KI-Systeme, die über Hunderte von Schlussfolgerungsschritten zuverlässig bleiben. Nicht 98% genau in Schritt 1 und 36% genau in Schritt 50. 100% genau in Schritt 1 und Schritt 50 und Schritt 500.

Bis die Constraint-Grenze erreicht wird, ist die Zuverlässigkeit absolut. An der Grenze ist der Fehler erkennbar. Das System weiß, wenn es nicht weiß. Das ist kein Bug. Das ist Sicherheit.

Was Sie sich merken sollten

• Fehlerakkumulation ist exponentiell, nicht linear. Jede mehrstufige KI-Operation verstärkt vorherige Fehler. 98% Pro-Schritt-Genauigkeit wird nach 100 Schritten zu 13% Erfolg.
• Die Schwelle der Nutzlosigkeit kommt schnell. Bei 98% Pro-Schritt-Genauigkeit fällt das System nach nur 34 Schritten unter 50% Zuverlässigkeit. Für praktische Zwecke liegt die Schwelle bei etwa 11 Schritten für 90% Zuverlässigkeit.
• Halluzinationen ballen sich zusammen, sie propagieren nicht nur. LLMs verpflichten sich übermäßig auf frühe Fehler und generieren zusätzliche falsche Behauptungen, um sie zu rechtfertigen. Fehlerakkumulation beschleunigt sich über reinen exponentiellen Zerfall hinaus.
• Produktionsversagensraten sind katastrophal. 95% der generativen KI-Piloten schaffen es nicht in die Produktion. 95% der KI-Agenten versagen bei der Bereitstellung. Das ist kein schlechtes Engineering. Das ist schlechte Mathematik.
• Verifizierung löst das Problem nicht. Verifizierungsschritte hinzuzufügen fügt mehr Operationen mit eigenen Fehlerwahrscheinlichkeiten hinzu. Sie bekämpfen exponentiellen Zerfall mit mehr exponentiellem Zerfall.
• Constraint-basierte Systeme leiden nicht unter exponentiellem Zerfall. Deterministische Operationen und kristallisierte Constraints bedeuten, dass Schritt 100 genauso zuverlässig ist wie Schritt 1. Kein akkumulierter Fehler. Keine Grauzonen.
• Europäische Vorschriften begünstigen mathematische Gewissheit. Die Erklärbarkeits- und Prüfbarkeitsanforderungen des EU AI Acts stimmen mit constraint-basierten Ansätzen überein und stehen im Konflikt mit probabilistischen Blackboxes.

Das Fazit

Das 98%-Problem ist real, messbar und zerstört KI-Projekte in jeder Branche. Wenn jede Operation 2% der Wahrheit verliert und sich Fehler über Schlussfolgerungsschritte akkumulieren, ist das Versagen von Systemen mathematisch garantiert.

Es geht nicht um bessere Trainingsdaten oder klügere Prompts. Es geht um die fundamentale Mathematik von Fließkomma-Neuronalen-Netzen versus constraint-basierter Schlussfolgerung.

Traditionelle Ansätze folgen exponentiellem Zerfall: (0,98)ⁿ nähert sich Null, wenn n steigt. Es gibt keinen Weg darum herum. Es ist in die Mathematik eingebaut.

Constraint-basierte Ansätze funktionieren anders. Deterministische Operationen. Kristallisierte Constraints. Schritt 500 ist genauso zuverlässig wie Schritt 1. Die Fehlerkurve ist eine Sprungfunktion, kein exponentieller Zerfall.

Die Branche wacht langsam zu dieser Realität auf. Unternehmen geben Hunderte von Millionen für Systeme aus, deren Versagen mathematisch garantiert ist. Die 95%-Produktionsversagensrate ist nicht mysteriös. Sie ist vorhersehbar.

Europäische KI-Unternehmen, die auf constraint-basierten Grundlagen aufbauen, sind nicht im Nachteil. Sie lösen das eigentliche Problem, während amerikanische Unternehmen auf fehlerhafte Mathematik verdoppeln.

Die Zukunft zuverlässiger KI liegt nicht in mehr Rechenleistung, größeren Modellen oder clevereren Prompts. Es sind constraint-basierte Systeme mit kristallisierten Constraints. Mathematische Gewissheit statt statistischer Konfidenz. Beweisbare Zuverlässigkeit statt exponentiellem Zerfall.

Wollen Sie KI, die nicht in Unsinn zerfällt? Dweve Cores constraint-basiertes Framework bietet deterministische mehrstufige Schlussfolgerung. Keine exponentielle Fehlerakkumulation. Keine Halluzinations-Schneebälle. Nur Mathematik, die funktioniert. Tragen Sie sich in unsere Warteliste ein.