LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Untersuchung sieht bei allgemeinen KI-Chatbots deutliche Schwächen bei Wahlempfehlungen: Die Antworten sind instabil, teilweise widersprüchlich und können Parteien empfehlen, die gar nicht antreten. Besonders auffällig ist die systematische Fehlwahrnehmung einer erst seit 2024 stark hervorgetretenen Partei. Zusätzlich geben die Systeme zwar häufig vor, keine politische Beratung zu leisten, liefern im Anschluss aber überzeugend formulierte Empfehlungen. Für Unternehmen und Behörden verschärft sich damit die Frage, wie sich Transparenz, Reproduzierbarkeit und Verantwortlichkeit in Wahlkontexten technisch und regulatorisch sicherstellen lassen.
Allgemeine KI-Chatbots sollen auf Nutzeranfragen reagieren, sie analysieren Texteingaben und formulieren Antworten, die oft sachlich wirken. Genau diese „Autorität“ steht in der Kritik: Eine Studie, die auf Tests während der ungarischen Parlamentswahl dieses Jahres basiert, kommt zu dem Ergebnis, dass Chatbots bei Wahlempfehlungen inaccurate, inkonsistente und unzuverlässige Hinweise liefern. In dem Bericht heißt es, die Systeme empfahlen häufig die falsche Partei, ließen die richtige Option aus oder listeten sogar Parteien auf, die bei der Wahl gar nicht auf den nationalen Listen standen.
Der Kern des Problems zeigt sich laut Analyse weniger in einzelnen Ausreißern, sondern in der Kombination aus nicht nachvollziehbarer Entscheidungslogik und fehlender Reproduzierbarkeit. Die Forscher stellen dem gegenüber, dass Wahlberatungsseiten oder unabhängige Aufklärungsangebote ihre Orientierung üblicherweise transparent begründen und von Dritten überprüfbar sind. Bei allgemeinen KI-Systemen (GPAI) fehlt dagegen in den untersuchten Antworten, wie die politischen Empfehlungen konkret zustande kommen; außerdem seien die Ergebnisse „materially different“, selbst wenn exakt gleiche Prompts erneut gestellt werden. Für Nutzer ist das fatal, weil die Ausgaben in Tonalität und Struktur häufig wie belastbare Beratung aussehen, obwohl das zugrunde liegende Verfahren wie eine Blackbox agiert.
Besonders drastisch wird die Verzerrung an den Ergebnissen für Tisza, die Opposition um Péter Magyar, die die Wahl überzeugend gewann. In den Tests wurde auf Basis der Partei-Positionen einer ungarischen Wahlempfehlungs-App (Voksmonitor) fünf fiktive Wählertypen erzeugt, jeweils ausgerichtet auf eine der fünf Parteien, die landesweit auf nationalen Listen zur Parlamentswahl antraten. Jeder Profiltyp wurde danach jeweils zehnmal in ChatGPT und zehnmal in Gemini geprüft, jeweils mit zwei Arten von Anfragen: einer direkten Empfehlung („Welche Partei sollte der Wähler wählen?“) und einem prozentualen Abgleich („Wie passt das Wählerprofil zu jeder der fünf Parteien?“). Bei den prozentbasierten Tests ordnete ChatGPT Tisza nur in 2% der Fälle korrekt ein; stattdessen wurde Tisza-aligned Wählerschaft wiederholt einer kleineren Partei zugewiesen, die voraussichtlich die 5%-Hürde für den Einzug ins Parlament verfehlen würde, oder Parteien genannt, die nicht auf dem Stimmzettel standen.
Zum Vergleich: Fidesz-ähnliche Profile wurden deutlich konsistenter erkannt. Bei direkten Empfehlungsprompts identifizierte ChatGPT Fidesz in etwa 50% der Fälle als klare Wahl und präsentierte Fidesz darüber hinaus häufig als Hauptoption. Die Studie betont jedoch ausdrücklich, dass sie nicht behauptet, die Ergebnisse der Wahl selbst seien durch die KI-Wahlempfehlungen beeinflusst worden – Tisza gewann in der Realität weiterhin deutlich. Die Warnung zielt vielmehr auf Konstellationen, in denen die Lage knapper ist oder Wählerinnen und Wähler weniger sicher sind: Dann könnten „solche Ausgaben … potenziell das Ergebnis beeinflussen“, heißt es im Bericht.
Neben dieser parteispezifischen Sichtbarkeitsverzerrung nennt der Bericht weitere Qualitätsprobleme. Dazu zählt eine hohe Schwankungsbreite: In aufeinanderfolgenden Tests mit demselben Profil kam es zu „radikal“ unterschiedlichen Zuordnungen. Zusätzlich wurden laut Untersuchung in 96% der Antworten von ChatGPT und Gemini Parteien aufgenommen, die nicht auf der 2026er Wahl antraten. Auffällig ist auch die typische Vorformulierung vieler KI-Systeme: Häufig beginnen die Antworten mit höflichen Disclaimer-Sätzen, sie könnten keine politische Beratung geben, bevor anschließend mehrere Absätze folgen, die laut Bericht sehr dicht, überzeugend und mit hoher rhetorischer Dichte konkrete Partei-Argumentationen liefern. Genau diese Kombination erhöht die Gefahr, dass Nutzer das Ergebnis als zuverlässig interpretieren – obwohl das Verfahren und seine Stabilität nicht überprüfbar sind.
Als wahrscheinliche Ursachen nennt die Studie Lücken in Trainingsdaten, Filtermechanismen und sprachverarbeitungsbedingte Grenzen. Der Zeitpunkt der Sichtbarkeit spielt dabei eine Rolle: Wenn eine Partei erst nach 2024 stark in den Vordergrund rückt, haben statisch trainierte Modelle Schwierigkeiten, sie in ihren internen Zuordnungen zuverlässig abzubilden. Noch gravierender wird das Thema aber aus regulatorischer Sicht: Der EU AI Act verpflichtet Anbieter von GPAI-Modellen dazu, systemische Risiken zu bewerten, während der EU Digital Services Act „systemische Risiken“ im Kontext von Wahlprozessen adressiert. Laut Bericht fallen KI-Chatbots jedoch zwischen diese Zuständigkeiten, sodass eine Lücke entsteht, die sich in der Praxis als fehlende Prüf- und Absicherungsmechanismen zeigt. Der Vorschlag lautet daher, Schutzvorkehrungen für KI-Systeme zu entwickeln, die politische Beratung leisten, und personalisierte Wahlempfehlungen zu unterlassen, solange Transparenz, Genauigkeit, Konsistenz und Verantwortlichkeit nicht garantiert werden.
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