Warum erkennt KI Dinge auf Fotos falsch?

Das Problem

Sie laden ein Foto in ein KI-Programm und fragen, was darauf zu sehen ist. Die Antwort verblüfft: Aus Ihrem Heizungsventil wird ein Wasserhahn, aus einem Riss in der Wand ein «Schatten», aus dem Firmenlogo ein anderes. Oder die KI beschreibt Details, die gar nicht im Bild sind.

Solche Fehler sind nicht selten. KI-Programme wirken beeindruckend, wenn sie ein Bild treffend beschreiben, und überraschen, wenn sie bei Einfachem danebenliegen. Das irritiert und führt zu der Frage, ob man ihr überhaupt trauen kann.

Wer versteht, wie die KI Bilder verarbeitet, kann Fehler besser einordnen und vermeiden, und weiss, wann man ein Ergebnis besser nicht übernimmt.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Das Prinzip verstehen: Die KI zerlegt ein Bild in viele kleine Bildpunkte und vergleicht Muster mit dem, was sie beim Training gesehen hat. Sie «erkennt» also Ähnlichkeiten, nicht Bedeutung. Mehr in Wie erkennt KI etwas auf Bildern?.
2. Bildqualität prüfen: Ist das Foto scharf, gut belichtet und frei von Spiegelungen? Dunkle, verwackelte oder stark verkleinerte Bilder führen häufiger zu Fehlern.
3. Wichtiges ins Bild bringen: Fotografieren Sie das Objekt gross, von vorn und ohne störenden Hintergrund. Machen Sie bei Bedarf mehrere Aufnahmen aus verschiedenen Winkeln.
4. Kontext mitliefern: Schreiben Sie dazu, was Sie sehen und was Sie wissen wollen: «Das ist ein Heizungsventil in einem Keller in einem Einfamilienhaus.» Hilfe bietet Bildkontext im Prompt beschreiben.
5. Gezielt fragen: Statt «Was ist das?» fragen Sie «Welche Beschriftungen sind lesbar?» oder «Beschreibe nur, was sichtbar ist, ohne Vermutungen.»
6. Unsicherheit verlangen: Bitten Sie die KI, anzugeben, wo sie sich nicht sicher ist, und Vermutungen zu kennzeichnen.
7. Ergebnis prüfen: Vergleichen Sie die Beschreibung mit dem Bild. Achten Sie auf Zahlen, Beschriftungen, Farben und Anzahl von Dingen.
8. Bei wichtigen Entscheiden Fachperson beiziehen: Bei Schäden, Sicherheit oder Gesundheit ersetzt eine KI-Auswertung nie eine Fachperson.

Typische Fehlerquellen

Warum seltene Fälle schwierig sind, erklärt Warum hat KI mit seltenen Fällen Schwierigkeiten?.

Vorlage zum Kopieren

Ich lade ein Foto hoch. Hintergrund: [Wo und wofür wurde das Foto gemacht, z. B. Detailaufnahme eines Typenschilds an einer Maschine in einer Werkstatt].
Aufgabe: Beschreibe nur, was auf dem Bild sichtbar und lesbar ist.
Gib an, welche Teile unscharf, verdeckt oder unsicher sind, und kennzeichne Vermutungen ausdrücklich mit «vermutlich».
Lies Zahlen und Beschriftungen Zeichen für Zeichen vor und markiere, bei welchen du unsicher bist.
Triff keine Aussagen über Personen auf dem Bild.

Laden Sie ein Foto ohne erkennbare Personen und ohne vertrauliche Angaben hoch. Prüfen Sie alle abgelesenen Zahlen am Original.

Worauf Sie achten müssen

• Zahlen und Namen: Das Ablesen von Seriennummern, Daten und Beträgen ist fehleranfällig. Kontrollieren Sie jede Ziffer.
• Datenschutz: Fotos enthalten oft Personen, Gesichter, Kennzeichen und Metadaten wie den Standort. Klären Sie vorab, ob das Programm freigegeben ist, und entfernen Sie Standortangaben, siehe Metadaten einfach erklärt.
• Gesichter und Personen: Bilder von Menschen gehören nur mit Einwilligung in KI-Programme. Aussagen der KI über Personen sind besonders unzuverlässig.
• Sicherheit und Gesundheit: Beurteilen Sie Schäden, Pilze, Hautveränderungen oder Sicherheitsmängel nie allein anhand einer KI-Antwort.
• Verzerrungen: Die KI erkennt häufige Dinge besser als seltene. Das kann zu systematischen Fehlern führen.

Wo sich Bilderkennung bewährt

Trotz der Fehler gibt es Aufgaben, bei denen sie gut hilft: Texte auf Fotos abschreiben, Grafiken beschreiben, grobe Ordnung in Bildersammlungen bringen oder Ideen für Bildunterschriften liefern. Entscheidend ist, dass Sie das Ergebnis als Entwurf betrachten und selbst kontrollieren. Für alles, was Sicherheit, Gesundheit oder Geld betrifft, bleibt der Blick einer Fachperson unverzichtbar. Fangen Sie mit unkritischen Bildern an und beobachten Sie, wie zuverlässig das Programm bei Ihren Motiven arbeitet.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Ein Hauswart in Aarau fotografiert einen Verteilerkasten und bittet eine KI, die Sicherungen zu beschriften. Vorher lädt er ein dunkles Foto aus drei Metern Entfernung hoch. Die KI liefert eine vollständige Liste, bei der mehrere Bezeichnungen frei erfunden sind.

Nachher fotografiert er den Kasten in zwei scharfen Detailaufnahmen mit Licht, beschreibt den Kontext und verlangt, nur lesbare Beschriftungen zu nennen. Die KI markiert vier Felder als unlesbar. Er prüft die Liste mit der Taschenlampe vor Ort und lässt die Elektroinstallation bei Unklarheiten von einer Fachperson ansehen.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie lernen möchten, KI-Bilder und Ergebnisse kritisch zu beurteilen, bietet absofort die Kurse KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben an. Beschrieben sind unter anderem KI-Bilder, Video-Teaser, Podcast- und Voiceover-Vorbereitung sowie Phishing und Deepfakes, mit Praxisaufgaben, KI-Lerncoach und verifizierbarem Abschluss.

Bildanalyse für technische Aufgaben ist nicht ausdrücklich Teil der Beschreibung.

Häufige Fragen

Warum erkennt die KI manchmal sehr gut und manchmal sehr schlecht?

Weil sie bei häufigen, gut vertretenen Motiven viele Beispiele gesehen hat und bei ungewöhnlichen kaum. Das Ergebnis hängt stark von Motiv und Bildqualität ab.

Hilft ein besseres Foto wirklich?

Ja, oft deutlich. Scharfe, gut ausgeleuchtete Aufnahmen mit klarem Fokus verbessern die Erkennung spürbar.

Kann ich der KI das Foto erklären?

Ja, ein kurzer Hinweis zum Kontext hilft. Je klarer Sie sagen, was zu sehen sein sollte und was Sie wissen wollen, desto besser die Antwort.

Darf ich Fotos von Kunden oder Mitarbeitenden hochladen?

Nur, wenn dies erlaubt ist und die Betroffenen einverstanden sind. Klären Sie das vorab im Betrieb, siehe Welche Angaben sind personenbezogene Daten?.