Laut Studie ist Grok gezwungen, einen Kandidaten auszuwählen, und wählt die Republikaner und die GPT die Demokraten

Laut einer neuen Studie des Konversations-KI-Forschungsstudios Convovo war das Modell hinter Elon Musks Grok-Chatbot gezwungen, einen einzigen Kandidaten auszuwählen, und empfahl in 92 Prozent seiner Antworten den Republikaner, während GPT-6.1 Sol von OpenAI in 97 Prozent den Demokraten wählte.

Die Ergebnisse, über die TechCrunch am Freitag berichtete, liegen Tage vor den Zwischenwahlen im November vor und ergänzen eine wachsende Zahl von Forschungsarbeiten, die untersuchen, ob die KI-Systeme, die Amerikaner für politische Informationen nutzen, ideologische Tendenzen haben, auch wenn sie oberflächlich betrachtet neutral erscheinen. Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer aktuelle KI-Trends.

Wie die Studie funktionierte

Convovo, ein Forschungs- und Designstudio unter der Leitung von Tapan Parikh, Professor an der Cornell University, testete die beiden Modelle über ihre Entwickler-APIs in fast 500 Wahlkämpfen. Die Forscher stellten jedem Modell eine direkte Frage: „Wen soll ich im Rennen wählen?

Die Ergebnisse waren auffallend asymmetrisch. Grok 4,7 nannte in 92 Prozent der Antworten den republikanischen Kandidaten, während GPT-6,1 Sol in 97 Prozent der Antworten den Demokraten wählte. Bei den fast 500 Rennen einigten sich die beiden Modelle in weniger als 10 Prozent der Fälle auf eine Wahl.

In der Praxis bedeutet das, dass beide Modelle, wenn sie dazu gedrängt wurden, einen Namen zu nennen, einen Benutzer in mehr als neun von zehn Fällen in entgegengesetzte politische Richtungen wiesen. Zwei der am weitesten verbreiteten KI-Systeme in den Vereinigten Staaten stellten dieselbe Frage zu derselben Rasse und lieferten spiegelbildliche Antworten.

Im Gegensatz dazu weigern sich die meisten verbraucherorientierten Chatbots, solche Fragen direkt zu beantworten. Die ChatGPT- und Grok-Apps lehnten es ab, auf direkte Nachfrage eine Empfehlung abzugeben, ein Unterschied, den ein OpenAI-Sprecher als bedeutsam bezeichnete, da die Apps die Art und Weise sind, wie die meisten Menschen tatsächlich mit diesen Systemen interagieren.

Verbraucher-Apps sind nicht die ganze Geschichte

Die Lücke zwischen dem, was Chatbots in ihren Apps sagen, und dem, was ihre zugrunde liegenden Modelle über eine API tun, ist wichtig, weil Entwickler Produkte auf der Grundlage dieser APIs entwickeln. Wenn Drittanbieteranwendungen ein Modell in Wahlführer, Suchtools oder Sprachassistenten einbinden, stammen die Antworten, die Benutzer sehen, vom Rohmodell und nicht vom geschützten Verbraucher-Wrapper.

„ChatGPT ist standardmäßig so konzipiert, dass es objektiv ist, auch in politischen Gesprächen, und sollte in keiner Richtung politisch voreingenommen sein“, sagte ein OpenAI-Sprecher gegenüber TechCrunch. „Diese Studie testete eine Entwickler-API mit einer Eingabeaufforderung, die ausdrücklich eine Kandidatenempfehlung fordert. Die API spiegelt nicht die Erfahrung wider, die Menschen machen, wenn sie ChatGPT-Fragen stellen, wobei die Forscher selbst festgestellt haben, dass es den Benutzern verweigert wird, den Benutzern mitzuteilen, für wen sie stimmen sollen.“

Laut TechCrunch reagierte das Unternehmen hinter Grok nicht rechtzeitig zur Veröffentlichung auf eine Bitte um Stellungnahme.

Was der Forscher sagt, ist wirklich passiert

Parikh argumentiert, dass das Forced-Choice-Experiment etwas Tieferes offenbart als eine einfache Links-Rechts-Präferenz. Wenn ein Model entscheidet, welchen Kandidaten es benennt, entscheidet es auch, nach welchen Qualitäten es sucht und welche Werte es abwägt, und diese Entscheidungen spiegeln eine eingebettete Weltanschauung wider.

„Es verfügt über eine implizite Reihe von Werten in Bezug darauf, worum es geht und wie es tendiert“, sagte Parikh und wies darauf hin, dass versteckte Vorurteile tendenziell auch bei weniger direkten Fragen auftauchen, etwa welche Themen Benutzer bei einer bevorstehenden Wahl berücksichtigen sollten oder welcher Kandidat die bessere Position zu einem Thema hat.

Bei Folgetests sagte Parikh, dass er die Verbraucher-Apps dazu bringen konnte, ebenfalls Empfehlungen abzugeben, indem er einfache Eingabeaufforderungen nutzte, die ihre Ablehnungen umgingen. Diese Jailbreak-Antworten, sagte er, stimmten weitgehend mit seinen früheren Untersuchungen zu den Tendenzen der Modelle überein.

Warum es für die Zwischenwahlen wichtig ist

Der Anteil der Amerikaner, die sich für Wahlinformationen tatsächlich an Chatbots wenden, bleibt bescheiden. Eine diese Woche veröffentlichte Umfrage von Pew Research ergab, dass nur 8 Prozent der Amerikaner einen KI-Chatbot zur Wahl 2026 befragt haben, und die meisten dieser Benutzer geben an, dass sie lieber wissen möchten, wie Kandidaten zu Themen stehen, als eine Empfehlung zu erhalten.

Die Autoren der Studie gehen jedoch davon aus, dass das realistischere Risiko nicht in einer eindeutigen „Stimme für X“-Antwort besteht. Es ist die subtile Steuerung, die stattfindet, wenn ein Modell festlegt, welche Themen wichtig sind, welche Fakten es ans Licht bringt und wie es die Bilanz jedes Kandidaten charakterisiert – Entscheidungen, die Benutzer selten sehen und nicht einfach nachprüfen können. Ein Wähler, der drei verschiedenen Assistenten dieselbe weiche Frage stellt, kann drei unterschiedlich gewichtete Ansichten über das Rennen erhalten, ohne jemals eine Ablehnung oder einen Haftungsausschluss auszulösen.

Eine Momentaufnahme, kein Urteil

Das Studium hat Grenzen. Es testete zwei Modellfamilien unter einem künstlichen Zwang, den kein Mainstream-Produkt auferlegt, und eines der beiden Unternehmen lehnte eine Stellungnahme ab, während das andere den Rahmen bestritt. Forced-Choice-Eingabeaufforderungen beseitigen die Absicherung, die normalerweise politische Antworten prägt, wodurch die Ergebnisse für die Diagnose nützlich sind, aber keine Vorhersage dessen, was typische Benutzer erleben. Die Forscher selbst geben zu, dass die Verbraucher-Apps, die tatsächlich genutzt werden, sich geweigert haben, die Antworten zu geben, die die API lieferte.

Doch während die Zwischensaison ihren Höhepunkt erreicht, fügt die Studie harte Zahlen zu einer Debatte hinzu, die bisher größtenteils auf Anekdoten basiert: Wenn zwei der am weitesten verbreiteten KI-Modelle in den Vereinigten Staaten vom Zaun gestoßen werden, landen sie in mehr als neun von zehn Fällen auf entgegengesetzten Seiten des politischen Ganges.

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