LONDON (IT BOLTWISE) – In Deutschland zeigt eine Untersuchung, wie KI-Chatbots bei politischen Fragen auf russisch geprägte Quellen zurückgreifen können. Der Test umfasst 520 Fragen rund um den Wahl-Tag und prüft unter anderem, ob Antworten Propaganda-Inhalte unkritisch übernehmen. Besonders problematisch: Bei identischen Fragen können Chatbots je nach Spracheingabe und Zufall unterschiedliche Quellketten liefern. Gleichzeitig deuten die Ergebnisse darauf hin, dass einzelne Systeme deutlich robuster reagieren als andere.
Wenn Menschen KI-Chatbots nach „schnellen Antworten“ fragen, erwarten sie vor allem Konsistenz: gleiche Frage, gleiches Ergebnis. Genau diese Annahme gerät aber ins Wanken, sobald Desinformation als Trainings- oder Abrufproblem in den Vordergrund tritt. In einer viel beachteten Detailbeschreibung wird ein Muster sichtbar: Ein KI-System lieferte bei einer auf Russisch gestellten Aggressor-Frage im Ukraine-Krieg eine Darstellung, die in Ton und Chronologie zu russisch geprägten Narrativen passt. Auf Nachfrage heißt es zugleich, das Modell wolle sich an den Fakten ausrichten; dennoch zeigt der Fall, dass Sprache und Formulierung der Eingabe die Wahrscheinlichkeiten im Modell beeinflussen können und damit auch, welche „passenden“ Quellen das System bevorzugt.
Technisch betrachtet läuft das auf die Frage hinaus, wie große Sprachmodelle mit Unsicherheit umgehen. Solche Systeme wählen beim Generieren des Textes typischerweise das nächste Wort aus mehreren wahrscheinlichen Alternativen aus; je nach Modell-Parameterisierung, Sampling-Einstellungen und Kontext kann das bei gleicher Frage zu unterschiedlichen Antworten führen. Dazu kommt ein zweites Risiko: Wenn Trainingsdaten oder zurückgegriffene Textquellen bestimmte Narrative überproportional enthalten, kann das Modell sie überzeugend „fortschreiben“, selbst wenn sie historisch oder inhaltlich falsch sind. Im beschriebenen Kontext wird zudem eine Version der Erklärung genannt: Bei der russisch formulierten Frage sollen russische Quellen stärker vertreten gewesen sein, wodurch Narrative mit bestimmten Formulierungen wahrscheinlicher wurden.
Die Untersuchung, die die Brücke nach Deutschland schlägt, legt den Fokus auf den Wahlkontext in mehreren Bundesländern und prüft die Reaktion gängiger Assistenz- und Such-ähnlicher KI-Angebote. Ein in Berlin lebender Tech-Blogger und Sicherheitsberater ließ dazu am Tag der Landtagswahlen in Berlin und Mecklenburg-Vorpommern zehn politische Fragen jeweils zehnmal durch zentrale Systeme laufen und kommt insgesamt auf 520 Prompt-Durchläufe. Die Fragen zielten dabei auf Themen, die in Deutschland von russischen und pro-russischen Gruppen aktiv gesetzt werden, darunter auch Behauptungen, die sich als falsch erwiesen. Interessant ist die Differenzierung in den Ergebnissen: In einigen Fällen nutzten die Systeme zumindest keine direkten Quellen der Lüge, sondern gaben stattdessen Widerlegungen bzw. amtliche Informationen wieder.
Gleichzeitig zeigt die Testreihe, dass „kein Blindzugriff“ nicht automatisch „keine Verzerrung“ bedeutet. Für eine Frage zur Behauptung „Nord Stream“ griffen bestimmte Systeme laut Beschreibung auf Inhalte des staatlichen russischen Auslandssenders RT zurück; der Hinweis laut Quelle: Dessen offizieller Zugriff sei in der EU blockiert, die KI habe aber Inhalte wiedergegeben, ohne sie entsprechend einzuordnen. Auch bei einer Frage zur Interpretation des Jahres 2022 wurden RT oder RT verbundene Quellen als Basis herangezogen; in einem Fall nannte eine Antwort zusätzlich einen Meinungsbeitrag aus einem von einer Einzelperson betriebenen Blog-Format. Genau an dieser Stelle wird die praktische Gefahr für Wählerinnen und Wähler deutlich: Selbst wenn die KI am Ende „nur“ zusammenfasst, kann sie die intransparent übernommene Quelle als indirektes Argument verwenden.
Die Marktreaktion auf den Hinweis spielt ebenfalls hinein, weil sie die technische und organisatorische Antwortfähigkeit sichtbar macht. Während ein Anbieter auf den allgemeinen Hinweis mit eher generischer Kommunikation reagiert habe und ein anderer gar nicht nachweislich geantwortet habe, habe ein Such- und Antwortsystem mit konkretem Vorgehen signalisiert, relevante Domains, die mit den problematischen Quellen in Verbindung stehen, seien gesperrt worden. Das ist bemerkenswert, weil es deutlich macht, dass Schutz nicht nur am Modellkern hängt, sondern auch an der Daten- und Quellenebene: Sperren, Filtern und die Behandlung von Zitaten oder Referenzen entscheiden mit darüber, ob eine „Vergiftung“ der Informationslage in eine Antwort durchschlägt.
Historisch fügt sich das in eine Entwicklung ein, die in der EU bereits länger adressiert wird: Mit dem Begriff „LLM Grooming“ wird beschrieben, wie massenhaft erzeugte Inhalte KI-Systeme gezielt in die Irre führen sollen. Bereits zuvor wurde das Thema als „Schlachtfeld“ des russischen Informationskriegs eingeordnet, inklusive Mechanismen wie „Prawda“-ähnlichen Seiten und das gezielte „Vergiften“ von Daten im Netz. In der konkreten Wahlperiode tauchen außerdem Hinweise auf Kampagnen wie „Storm-1516“ auf, bei denen in der Vergangenheit Videos mit falschen Behauptungen verbreitet wurden. Aus Sicht der KI-Entwicklung bedeutet das: Gegenmaßnahmen müssen zunehmend die gesamte Kette betrachten – von der Social-Media-Verbreitung über die Such- und Retrieval-Schicht bis zur Antwortgenerierung.
Für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen ist die Lehre klar: KI-Bots können als „Informationsbeschleuniger“ wirken, aber sie sind auch ein Verstärker für Quellenprobleme. Wenn Bitkom zufolge im April 2026 50 Prozent der KI-Nutzer in Deutschland Bedenken äußerten, dann ist das keine bloße Stimmung, sondern spiegelt die im Test sichtbaren Muster wider. Der von der Untersuchung gezogene Vorschlag heißt „Prebunking“: anstatt nur nachträglich zu debunken, sollen offizielle Stellen und etablierte Medien verlässliche Informationen zu auch zunächst abstrusen Fragen veröffentlichen – damit ein Modell gar nicht erst auf dubiose Quellen ausweichen muss. Das wird umso wichtiger, je näher KI-Tools an Wahlentscheidungen oder andere polarisierende Ereignisse heranrücken.
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