Grok und GPT widersprechen sich bei Wahlempfehlungen
Zwei KI-Modelle, zwei politische Lager: Einigkeit gibt es kaum.
Gegenprüfung dieser Ausgabe: 2 Karten vor der Veröffentlichung korrigiert. Wie die Gegenprüfung arbeitet
Symbolbild, KI-generiert.
Laut TechCrunch AI zeigt eine Studie, dass sich die KI-Modelle Grok und GPT bei fast fünfhundert US-Wahlrennen in mehr als neunzig Prozent der Fälle widersprechen. Grok empfiehlt dabei überwiegend republikanische, GPT überwiegend demokratische Kandidat:innen.
Die Belege
- Untersucht: knapp fünfhundert US-Wahlrennen
- Übereinstimmung der beiden Modelle in weniger als zehn Prozent der Fälle
- Grok favorisiert laut Studie überwiegend republikanische Kandidat:innen
- GPT favorisiert laut Studie überwiegend demokratische Kandidat:innen
Der Zusammenhang
Die Studie vergleicht die Empfehlungen von Grok und GPT für dieselben rund fünfhundert US-Wahlrennen und ermittelt, bei welcher Partei die Modelle jeweils überwiegend landen.
Warum das zählt
Kommunikations- und PR-Abteilungen, die KI-Modelle für Textentwürfe zu politischen Themen nutzen, sollten die politische Schlagseite der eingesetzten Modelle kennen. Das betrifft auch interne Entscheidungsunterstützung mit öffentlicher Wirkung.
Eine Abweichung in über neunzig Prozent der Fälle ist deutlich und spricht gegen die Annahme neutraler Modelle. Reputationsrisiken bei politisch sensiblen Einsatzfeldern werden dadurch konkreter.
Bias-Tests zu politischen und gesellschaftlichen Themen als festen Bestandteil der Modellauswahl für Kommunikations-KI einführen.
Was diese Meldung nicht belegt: Methodik der Studie, genaue Fragestellung an die Modelle und Herausgeber sind nicht genannt.
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