Die HM-Forscherinnen Prof. Dr. Anna Kruspe und Masterstudentin Buket Kurtulus haben untersucht, wie sich große Sprachmodelle verhalten, wenn sie selbst politische Positionen bewerten sollen. Grundlage der Analyse war der Wahl-O-Mat zur Bundestagswahl 2025 mit 38 Thesen zu Themen wie Klima, Migration oder Wirtschaft.
In der Studie wurden die KI-Modelle ChatGPT, Grok und DeepSeek gebeten, diese Thesen eigenständig zu beantworten – so, als würden sie selbst den Wahl-O-Mat ausfüllen. Jede Aussage wurde 100-mal auf Deutsch und Englisch abgefragt, um zufällige Schwankungen und mögliche Spracheffekte auszuschließen.
Das Ergebnis: Alle drei Modelle entwickelten eigene Antwortmuster. Laut Auswertung lagen diese Positionen im Vergleich mit Parteiprogrammen überwiegend im Mitte-Links-Spektrum, mit einer besonders hohen Übereinstimmung zu Bündnis 90/Die Grünen und der SPD. Die geringste Übereinstimmung zeigte sich mit der AfD. Zudem wählten die Modelle häufiger die Antwortoption „neutral“ als politische Parteien in ihren Programmen.
Die Forschenden sehen darin Hinweise darauf, dass KI-Systeme nicht vollständig neutral antworten und betonen die Bedeutung von Aufklärung über die Funktionsweise solcher Modelle – besonders vor dem Hintergrund, dass KI zunehmend als Informationsquelle genutzt wird.
Wer mehr über die Studie und ihre Ergebnisse erfahren möchte, findet den vollständigen Pressebericht der Hochschule München hier:
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Bild: (c) Hochschule München