KI-Modelle haben mehrheitlich ein schlechtes Bild von der Menschheit

Eine Befragung von zwölf KI-Sprachmodellen zeigt ein ernüchterndes Bild davon, wie Künstliche Intelligenz die Menschheit einschätzt: Die Systeme halten Menschen für weniger rational, als sie selbst glauben.

Irrational, beeinflussbar und selbstgerecht

Die KI-Modelle kommen außerdem zu dem Schluss, dass Menschen die Gruppenzugehörigkeit häufig für wichtiger halten als die Wahrheit und logisches Denken. Das geht aus einem Experiment des KI-Analyseunternehmens ModelCompare hervor, das dafür Modelle aus zehn KI-Laboren in drei Ländern befragte.

Normalerweise bewertet ModelCompare große Sprachmodelle (LLMs) anhand ihrer Fähigkeiten bei unterschiedlichen Aufgaben. Diesmal sollten die Systeme jedoch eine ungeschönte, kontroverse Einschätzung der menschlichen Natur abgeben. Jedes Modell erhielt dieselbe Frage dreimal. Sieben der zwölf Systeme kamen dabei wiederholt zu weitgehend identischen Schlussfolgerungen, wenn auch mit unterschiedlichen Formulierungen.


Die Antworten zeichneten ein überwiegend pessimistisches Bild. Menschen würden sich eher an ihrer sozialen Gruppe orientieren, als ihre Überzeugungen kritisch zu hinterfragen. Intelligenz diene dabei häufig dazu, bestehende Ansichten nachträglich zu rechtfertigen, statt die eigene Meinung anhand von Fakten zu überprüfen.

Das Modell GPT-6.1 Sol formulierte etwa, Menschen seien stärker auf Zugehörigkeit als auf Wahrheit bedacht. Ihre Intelligenz mache vor allem die Ausreden überzeugender, mit denen sie ihr Verhalten erklärten. Kimi K3 vertrat eine ähnliche Auffassung: Überzeugungen seien häufig weniger das Ergebnis eigener Überlegungen als vielmehr Ausdruck der Zugehörigkeit zu einer bestimmten Gruppe. Grok wiederum kritisierte, dass Menschen moralische Maßstäbe vor allem nutzten, um politische oder gesellschaftliche Gegner zu verurteilen und Verbündete zu verteidigen.

Es gab allerdings auch eine optimistischere Einschätzung. Claude Opus 5.5 argumentierte, dass Menschen deutlich anständiger seien, als sie selbst glaubten. Ihr Zynismus gegenüber anderen richte mitunter mehr Schaden an als ihre tatsächlichen Schwächen. Als Beispiel führte das Modell an, dass verlorene Geldbörsen häufiger zurückgegeben würden, als viele Menschen erwarten.

Besonders düster fiel die Einschätzung von Mistral Large 4 aus. Das Modell beschrieb Menschen als verängstigte Lebewesen, die sich hinter dem Anschein von Rationalität versteckten und komplexe Erzählungen entwickelten, um unangenehme Wahrheiten über ihre eigene Bedeutungslosigkeit auszublenden.

Gleichheit ist nicht gleich Wahrheit

Für ModelCompare liegt die entscheidende Erkenntnis allerdings weniger in der negativen Bewertung der Menschheit als in der auffälligen Übereinstimmung der KI-Systeme. Entwickler Rakan Nimer warnte davor, die Zustimmung mehrerer Modelle mit einem unabhängigen Konsens gleichzusetzen. Da die Systeme auf ähnlichen menschlichen Texten und Bildern trainiert wurden, könnten sie auch dieselben Vorurteile und Denkmuster reproduzieren.

Wer eine zweite KI um eine Überprüfung bittet, erhält deshalb nicht zwangsläufig eine wirklich unabhängige Einschätzung. Die Ergebnisse unterstreichen, dass auch übereinstimmende KI-Antworten kritisch geprüft werden müssen. Schließlich können mehrere Modelle dieselben Annahmen teilen, ohne dass diese dadurch wahrer werden.

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