LONDON (IT BOLTWISE) – Vier große Sprachmodelle bewerten die Positionen im Wahl-O-Mat für Sachsen-Anhalt überraschend unterschiedlich. Während ChatGPT deutlich näher bei SPD, Linken und Grünen liegt, landet die AfD in allen vier Durchläufen auf dem letzten Platz. Auch BSW fällt konstant zurück und erreicht in den Thesenwerten nie mehr als 58 Prozent Übereinstimmung. Entscheidend ist laut Test vor allem, wie oft die KI neutral antwortet – und wie dadurch Zustimmung und Ablehnung der Parteien rechnerisch zusammenrücken.
Für Sachsen-Anhalt bekommt der Wahl-O-Mat durch einen KI-Experiment-Ansatz eine zusätzliche, methodisch spannende Ebene: Nicht Menschen, sondern vier Sprachmodelle sollen die 38 Thesen durch „Übereinstimmung“ bewerten. Getestet wurden OpenAI GPT-5.6 Sol, Google Gemini 3.6 Flash, Deepseek V4 Pro und xAI Grok 4.5 – jeweils mit denselben standardisierten Eingaben. Das Ergebnis ist politisch brisant, aber vor allem datenlogisch erklärbar: Während in der realen Parteienlandschaft eine Annäherung oder Distanz zwischen etablierten Kräften erwartet wird, landen im Rechenmodell die AfD-Werte in allen 20 Durchläufen konsequent auf dem letzten Platz, also über alle Modelle hinweg stabil „hinten“.
Dass nicht alle Modelle „gleich“ ticken, zeigt der Blick auf die durchschnittliche Nähe zu den übrigen Parteien: ChatGPT liegt laut Test deutlich näher bei SPD, Linken und Grünen, jeweils mit rund 80 Prozent Übereinstimmung. Die übrigen Modelle verteilen die Nähe differenzierter, allerdings mit einem wiederkehrenden Muster: Auch bei dieser Verteilung bleibt die AfD über alle Modelle hinweg klar unter der 50-Prozent-Marke, und diese Werte sind als inhaltliche Nähe zu verstehen – nicht als Wahlabsicht. In einem zweiten Schritt wird damit auch deutlich, warum die Parteienwahrnehmung des Modells nicht nur von der „politischen Schlagseite“ abhängt, sondern auch von der Antwortlogik, die der Wahl-O-Mat aus Textentscheidungen ableitet.
Der zentrale Mechanismus liegt in der Neutralitätsrate. Gemini beantwortete Wahl-O-Mat-Thesen in fast drei Vierteln der Fälle neutral, Grok in knapp zwei Dritteln. Genau das verändert die Bewertung: Wenn eine KI eine These neutral beantwortet, wertet der Wahl-O-Mat die Partei im Vergleich zu zustimmenden und ablehnenden Positionen jeweils nur als halbe Übereinstimmung. So kann eine KI-Neutralität das Feld „zusammenschieben“, weil sie Unterschiede zwischen Parteien rechnerisch glättet: Das Modell behandelt Zustimmung und Ablehnung der Parteien gegenüber dieser These dann näher beieinander, als es bei klaren Ja/Nein-Antworten der Fall wäre. ChatGPT dagegen positioniert sich offenbar häufiger eindeutig – und die Unterschiede zwischen den etablierten Parteien treten dadurch stärker hervor.
Doch auch Neutralität ist nicht der ganze Grund dafür, warum AfD und BSW im Test zurückfallen. Bei vielen Streitfragen liegen diese Parteienpositionen außerhalb des Korridors, in dem sich die übrigen etablierten Parteien laut Modelllogik bewegen. Der Test macht das numerisch greifbar: Bei 21 von 38 Thesen vertritt die AfD eine andere Position als die Mehrheit aus CDU, Grünen, SPD, Linken und FDP. Wenn ein Modell sich dann festlegt, entscheidet es sich bei solchen Thesen fast immer für die breitere Position: In 97 Prozent der Antworten wählt es die Seite der „Mehrheit“, nur in 3 Prozent die AfD. Beim BSW tritt ein ähnliches Muster zutage, jedoch abgeschwächt. Damit entsteht ein Bild, in dem nicht nur „gegen“ AfD gerechnet wird, sondern in dem die Trainings- und Antwortmuster der Modelle vor allem dort abweichen, wo sich AfD/BSW stark vom restlichen Spektrum entfernen.
Bemerkenswert ist zudem, dass sich nicht alles gegenseitig ausschließt. Während KI-Modelle bei manchen Fragen kollektive Ausweichbewegungen zeigen – etwa bei einer gemeinsamen Schulform oder der Abschaffung der Schuldenbremse –, kommen sie in anderen Punkten auffallend häufig zusammen. Durchgehend befürworteten sie laut Test Maßnahmen zur Klimaneutralität, Projekte gegen Rechtsextremismus, verpflichtende Demokratiebildung, eine Masern-Impfpflicht für den Kita-Besuch sowie die Anwerbung ausländischer Fachkräfte. Diese Entscheidungen wirken in der Logik der Thesen nicht neutral, weil sich für viele Formulierungen zugleich Werte- und Zielkonflikte ergeben. Die zentrale Pointe des Experiments lautet deshalb: Die Übereinstimmung entsteht trotz unterschiedlicher politischer Argumentationsräume, weil die Modelle in der gegebenen Formulierung häufig auf ähnliche normativ codierte Muster reagieren.
Gleichzeitig ist der „politische Kompass“ der Modelle nicht vollständig statisch. Der Test nennt konkrete Schwankungen, etwa beim Verbot von Gendersternchen in Behörden: Grok stimmte mal zu, mal dagegen und blieb ein weiteres Mal neutral. Dazu kommt ein wichtiger Methodenhaken, der für Nutzer in der Praxis relevant ist: Schon kleine Prompt-Änderungen können die gemessene Position verschieben. Auch zusätzlicher Kontext kann die Antworten beeinflussen, weshalb sich das Experiment in einem echten Chat nicht einfach eins zu eins wiederholen lässt. Für den Wahl-O-Mat-Test erhielt jedes Modell daher jede These einzeln in einem standardisierten Fragebogen – mit derselben knappen Anweisung und ohne zuvor aufgebautes Vorwissen.
Über den konkreten Test hinaus passt die Beobachtung zur breiteren Forschungslage: In einer großen amerikanischen Untersuchung wurden 23 von 24 Sprachmodellen im Durchschnitt von Teilnehmenden als eher links wahrgenommen. Auch Grok bildete dabei keinen rechten Gegenpol. Andere Studien weisen darauf hin, dass besonders nachtrainierte Chat-Modelle eher „hilfreiche“ und „angemessene“ Antworten bevorzugen – und dass dabei Werturteile in der Zielfunktion mit einfließen können. Im vorliegenden Wahl-O-Mat-Setup treffen diese Wertmuster offenbar häufig auf Positionen, die AfD und BSW in bestimmten Politikfeldern deutlich anders gewichten. Die Kluft hat dabei zwei Richtungen: Die Modelle bringen ihre eigene politische Färbung mit, gleichzeitig liegen AfD und BSW in mehreren Streitfragen quer zum übrigen Parteienspektrum, sodass ein „Festlegen“ des Modells fast zwangsläufig auf die Seite der Mehrheit führt.
Für Entscheidungsträger und Entwicklungsteams ist weniger die Schlagzeile entscheidend als die konkrete Messlogik. Das Experiment zeigt, dass ein Wahl-O-Mat als Auswertungsrahmen nicht nur die Inhalte der Modelle sichtbar macht, sondern auch deren Antwortstil: Wie oft ein Modell neutral bleibt, wie konsequent es sich festlegt und wie robust es gegenüber Prompts reagiert, beeinflusst das Ergebnis spürbar. Wer KI-gestützte Meinungs- oder Abgleichssysteme in Anwendungen nutzt, sollte daher nicht nur auf die „inhaltliche Nähe“ schauen, sondern auch die Antwortverteilung über Stufen wie Neutral, Zustimmung und Ablehnung hinweg prüfen. Genau hier liegt die praktische Lehre aus dem Test für Sachsen-Anhalt: Selbst wenn die Modelle keine „Wahlabsicht“ haben, kann ihre sprachliche Konsistenz oder Ausweichlogik am Ende politische Rankings stark mitbestimmen.
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