Forschungen, die an der staatlichen Universität Campinas in Brasilien (UNICAMP) durchgeführt wurden, zeigen, dass beliebte Chatbots ihre Antworten basierend auf den hypothetischen politischen Ansichten der Nutzer ändern können. Wissenschaftler warnen, dass diese maßgeschneiderten Übereinstimmungen fälschlicherweise als unabhängige Bewertungen interpretiert werden könnten, was zu einer weiteren Polarisierung führen kann.
Der Einfluss von Chatbots auf die Antworten
In dieser Studie, die in der Zeitschrift Scientific Reports veröffentlicht wurde, testete das Team von UNICAMP 21 große Sprachmodelle von Entwicklern wie OpenAI, Meta, Google, xAI, DeepSeek und Microsoft. Diese Modelle bewerteten ihre Übereinstimmung mit 112 Aussagen zu verschiedenen politischen Themen in Brasilien, einschließlich Wirtschaft, öffentliche Sicherheit und Umwelt.
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Die Modelle wurden unter drei Testbedingungen untersucht: ohne Informationen über die politischen Ansichten des Nutzers, mit einer Beschreibung eines linksgerichteten Nutzers und mit einer Beschreibung eines rechtsgerichteten Nutzers. Als keine Informationen über die Ideologie des Nutzers bereitgestellt wurden, gaben 20 von 21 Modellen Antworten, die auf der linken Seite der politischen Skala der Forscher lagen.
Das Phänomen des politischen „Chamäleons“
Das Forschungsteam beschrieb die Modelle als „ideologische Chamäleons“ und entwickelte einen „Chamäleon-Index“, um die Veränderungen in den Antworten zu messen. Die Modelle Llama 3.1 8B von Meta und DeepSeek V3.2 zeigten die geringsten Veränderungen in den Antworten, während die Modelle Gemma 3 27B von Google und GPT-5 Nano von OpenAI die größten Veränderungen aufwiesen.
Die Veränderung der Antworten basierend auf der Ideologie des Nutzers könnte darauf zurückzuführen sein, dass Chatbots so trainiert wurden, dass sie Antworten geben, die von menschlichen Bewertern hoch bewertet werden. Dieses Verhalten könnte zu einer erhöhten politischen Polarisierung führen, da Nutzer diese Antworten möglicherweise als unparteiische Analysen interpretieren.
Die Forscher betonen jedoch, dass ihre Studie lediglich die Veränderungen in den Antworten der Modelle zeigt und nicht die Auswirkungen dieser Veränderungen auf die Überzeugungen oder das Verhalten der Nutzer bestätigen kann. Daher ist es notwendig, die Modelle mit Nutzern unterschiedlicher Ideologien zu testen, um zu sehen, ob ihre Bewertungen durchgängig gleich sind oder nicht.
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