Antwortvolatilität ist die Neigung von KI-Assistenten, auf dieselbe zweimal gestellte Frage unterschiedliche Antworten zu geben. Fragen Sie, welchen Physiotherapeuten man in einer bestimmten Stadt aufsuchen soll, fragen Sie eine Stunde später noch einmal, und gut möglich, dass Sie andere Namen erhalten, mit anderen Quellen dahinter. Das ist kein Fehler, der auf seine Behebung wartet. Es ist eine Eigenschaft der Art und Weise, wie diese Systeme Sprache erzeugen.
Sie hat mehrere Ursachen. Die Modelle enthalten bewusste Zufälligkeit in der Art, wie sie Text zusammensetzen. Welche Seiten im Moment der Frage abgerufen werden, kann variieren. Die Systeme selbst werden ständig aktualisiert, und verschiedene Assistenten widersprechen einander ohnehin schon. Das Ergebnis ist eine Anzeige, die sich bewegt, ob sich tatsächlich etwas verändert hat oder nicht.
Die praktische Folge: Eine einzelne Überprüfung sagt fast nichts. Wer einmal nachsieht und einen Namen nicht findet, hat ein schwaches Indiz in der Hand. Wer einmal nachsieht und ihn genannt findet, hat ebenfalls nur ein schwaches Indiz. Aussagekraft hat erst ein Muster aus wiederholten Beobachtungen über einen längeren Zeitraum — und genau das kann ein einzelner ängstlicher Abend nicht liefern.
Darum gehört Geduld auch zur Methode und ist keine Frage des Temperaments. Nachdem sich eine Website verändert hat, müssen die Seiten erneut gecrawlt werden, und der neue Inhalt muss erst in das Bild einsickern, das sich diese Systeme von ihr machen. In dieser Zeit ist das gewöhnliche Schwanken grösser als jede vorgenommene Verbesserung, sodass frühes Nachsehen Fortschritt nicht von Rauschen unterscheiden kann. Bringen Sie die Sache in Ordnung, und lassen Sie sie dann lange genug in Ruhe, damit die Antwort etwas bedeuten kann.
Ins Menschliche übersetzt: Man fragt an einer Bushaltestelle drei Leute nach einer Restaurantempfehlung. Niemand würde aus einer einzelnen Antwort viel schliessen, und niemand ginge jeden Morgen wieder hin, um noch einmal zu fragen.
