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KI Aktuell #22: Wenn KI-Modelle Annahmen übernehmen KI-Anwendungen sollen sich an bevorzugte Stile anpassen, Kontext speichern und Nutzende besser verstehen. Genau das wünschen sich viele. Neue Forschungsergebnisse zeigen jedoch, dass diese Anpassungsfähigkeit auch problematisch sein kann. Der Grund: KI-Modelle neigen dazu, bei der Anpassung falsche Annahmen oder Missverständnisse aus Prompts oder gespeichertem Kontext zu übernehmen. Wir wollten deshalb selbst testen: Wie stark lassen sich KI-Modelle von falschen, polarisierenden oder suggestiven Aussagen lenken? Getestet haben wir ChatGPT, Googles KI-Modus und Perplexity. Einige Eindrücke: ➡️ Alle drei Anwendungen stimmten zunächst häufig zu oder bestärkten unsere Aussagen – auch wenn diese falsch oder einseitig waren. Unterschiede zeigten sich danach: ➡️ ChatGPT widersprach bei politisch oder wirtschaftlich aufgeladenen Themen klarer und verwies eher auf belegbare Informationen. ➡️ Perplexity unterstützte solche Aussagen teilweise stärker, erkannte dafür aber bspw. eine schlecht bewertete Kaffeemaschine direkt. ➡️ Googles KI-Modus änderte seine Einschätzung meist erst nach Hinweisen auf gegenteilige Belege. 💡Unser Fazit: Schon die Fragestellung beeinflusst KI-Antworten stark. Deshalb helfen offene Fragen, kritisches Nachfragen, der Vergleich verschiedener KI-Anwendungen und gelegentliche Checks ohne gespeicherten Kontext. Außerdem kann es hilfreich sein, Ergebnisse gelegentlich mit einem Modell ohne gespeicherten Kontext gegenzuprüfen. Link zu den Forschungsergebnissen: https://lnkd.in/dm6pdJfc Link zu einem weiterführenden Beitrag: https://lnkd.in/eVDQbFMA 𝘉𝘪𝘭𝘥𝘯𝘢𝘤𝘩𝘸𝘦𝘪𝘴: © [2026] [𝘒𝘐-𝘎𝘦𝘯.] 𝘔𝘢𝘳𝘤𝘦𝘭 𝘖𝘩𝘳𝘦𝘯𝘴𝘤𝘩𝘢𝘭𝘭. 𝘉𝘢𝘴𝘪𝘦𝘳𝘦𝘯𝘥 𝘢𝘶𝘧 𝘞𝘦𝘳𝘬𝘦𝘯 𝘷𝘰𝘯 𝘈𝘯𝘥𝘳𝘦𝘢𝘴 𝘖𝘩𝘳𝘦𝘯𝘴𝘤𝘩𝘢𝘭𝘭.