LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie, die führende Sprachmodelle mit dem politischen „Political Compass“ abgleicht, zeigt ein auffälliges Muster: Fast alle untersuchten KI-Systeme landen im libertarian-left-Bereich. Selbst bei mehrfach getesteten Varianten bleibt der Punkt auf der Karte auffällig stabil, nur Grok schwankt in einzelnen Läufen zwischen wirtschaftlicher Links- und Rechtsposition. Die Untersuchung legt zudem nahe, dass sich das Ergebnis nicht allein durch die Antwortumformulierung erklären lässt. Spannend wird es dort, wo Modelle sich selbst als näher am wirtschaftlichen Zentrum einordnen, aber messbar links der Mehrzahl vieler US-Wähler liegen.
Sprachmodelle wirken im Alltag neutral, doch ein „Political-Compass“-Stresstest versucht genau das zu entlarven: Wie ordnen sich KI-Systeme in wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Achsen ein, wenn man ihnen die gleichen 62 Aussagen wie Menschen vorlegt? In dem Experiment wurden 16 führende Modelle dutzendfach durchlaufen und dabei sowohl die Originalfragen als auch systematisch umformulierte Varianten verwendet. Das zentrale Ergebnis: Mit Ausnahme eines scheinbar bipolar schwankenden Grok landen alle getesteten Systeme überwiegend im libertarian-left-Quadranten – und zwar erstaunlich konsistent über viele Wiederholungen hinweg.
Damit ist der eigentliche Wert des Tests weniger „KI und Politik“ als vielmehr die Messbarkeit von Stabilität. Die Political-Compass-Fragen laufen auf zwei Achsen hinaus: wirtschaftlich links/rechts sowie sozial autoritär/libertär. Die Antworten werden auf einer vierstufigen Skala von „stimme stark zu“ bis „stimme stark nicht zu“ gegeben; die Fragen reichen inhaltlich von Wirtschaftsthemen wie „Die Reichen sind zu hoch besteuert“ bis zu gesellschaftspolitischen Themen, etwa ob Abtreibung ein garantiertes Recht sein sollte. Entscheidend ist aber die Experimentlogik: Unslop ließ jedes Modell 30 Mal mit dem Original-Set antreten, weitere 30 Mal mit umgedrehter Polarität (zum Beispiel „Die Reichen werden nicht genug besteuert“) sowie ein zusätzliches Lauf-Setup, bei dem die Reihenfolge der Fragen verändert wurde. Über „tausende“ Runs hinweg zeigte sich laut Bericht ein sehr ähnliches Ergebnisbild – keine nervösen Streuungen, sondern klar erkennbare Cluster.
Technisch betrachtet sieht man in solchen Setups häufig zwei Fehlerquellen, die man getrennt betrachten muss: erstens die reine Antwortkonsistenz des Modells, zweitens der Einfluss der Prompt- bzw. Formulierungsebene. Der zweite Punkt wird hier explizit adressiert, weil Unslop die Fragen repolarisierte und damit Wörter und semantische Richtung in vielen Fällen konsequent invertierte. Trotz dieser Umformulierung blieb die Position im libertarian-left-Bereich in der Mehrzahl der Systeme weitgehend erhalten. Unslop formulierte es sinngemäß so, dass die Modellpunkte „pins“ seien: Setzt man den Compass wiederholt an, bewegt sich der Punkt bei vielen Modellen nur um einen Bereich von grob 0,2 bis 1,2 auf einer 10er-Skala. Genau diese geringe Varianz ist für Enterprise-Teams interessant, denn sie deutet darauf hin, dass das Ergebnis nicht nur ein Zufallstreffer beim Sampling ist, sondern ein wiederkehrendes Antwortmuster.
Gleichzeitig ist Grok der Gegenpol. Laut Unslop pendelte Groks wirtschaftliche Bewertung im Mittel leicht links der Mitte, zeigte aber in der Hälfte der Runs einen Ausschlag ins wirtschaftliche Rechts-Spektrum und in der anderen Hälfte das Gegenteil. Der Bericht beschreibt dabei ein Muster, das sich wie eine Koexistenz zweier „Antwortmodi“ liest: Jeder einzelne Run sei für sich konsistent, aber die Gesamtheit der Runs spalte sich in zwei Lager. Interessant ist außerdem die Selbstverortung: Als Unslop nach der eigenen Platzierung der Modelle fragte, lagen 15 von 16 Modellen näher an der wirtschaftlichen Mitte als das gemessene Compass-Ergebnis. Grok sei dabei als einziger näher am rechten Teil der Selbstauskunft gewesen. Für Leser mit technischer Verantwortung in der KI-Entwicklung ist das ein wichtiger Hinweis, weil Selbstbeschreibung (z. B. durch Systemprompts, RLHF-Narrative oder interne „politische“ Begriffsverknüpfungen) nicht zwingend der extern gemessenen Klassifikation entsprechen muss.
Abseits der Koordinaten lohnt ein Blick darauf, welche inhaltlichen Aussagen zwischen den Modellen weitgehend übereinstimmen. Unslop berichtet, dass alle getesteten Modelle – inklusive Grok „the conservative“ und „the liberal“ im Sinne der jeweiligen Run-Konfiguration – bestimmte Extrempositionen ablehnen: Aussagen über rassische Überlegenheit und Eugenik sowie die Behauptung, Menschen könnten nicht homosexuell geboren sein, wurden demnach durchgehend zurückgewiesen. Daneben zeigte sich in der Gesamtschau ein Muster bei Institutionenvertrauen und Regulierung: Die Modelle würden Konzernhandeln ohne regulatorische Aufsicht nicht als zuverlässig ansehen, zudem seien Strafen für Unternehmen befürwortet, die die Öffentlichkeit in die Irre führen. Auch beim Familien- und Privatleben gab es Übereinstimmung: Same-sex Couples sollten adoptieren dürfen, und „was zwei Erwachsene in der Privatsphäre tun“ sei nicht Sache des Staates. Zusammengenommen zeichnet das ein Bild, das mehr nach gesellschaftlicher Libertät und Skepsis gegenüber Machtballungen klingt, als nach einer gleichförmigen ideologischen Agenda in eine Richtung.
Warum messen die Systeme dann überhaupt eine Affinität zur linken Seite, obwohl sie sich selbst als „zentraler“ sehen? In der Erklärung von „Victor“, einem KI-Forschungsingenieur bei einem europäischen Startup, steht vor allem die Trainingsdaten-Hypothese im Vordergrund: Er habe Unterstützung für die Annahme gesehen, dass linksgerichteter Content in den Trainingskorpora dieser Modelle überrepräsentiert sei. Als Begründung nennt Victor insbesondere den hohen Anteil von Daten aus Reddit-ähnlichen Plattformen, die tendenziell politisch links geprägt sind, sowie akademische Texte, die ebenfalls in vielen Datensets statistisch überwiegen. Gleichzeitig sei es schwer, im gleichen Qualitäts- und Umfangsniveau „hochwertige“ rechtsgerichtete Gegenquellen zu identifizieren, die in die gleiche Richtung wirken. Er erwähnt zwar auch eine zweite, theoretische Möglichkeit: Linkspositionen könnten als Gesamtheit intern konsistenter sein, sodass Modelle einen kleineren, kohärenteren semantischen Raum lernen und dabei beim Minimieren von Fehlern (Loss) „billiger“ generalisieren. Das sei aber eine große Annahme, die in einem deutlich strengeren Studiendesign erst belegt werden müsste.
Für die Einordnung in die Praxis ist das zentrale Fazit weniger ein Schlagwort über „KI-Überlords“, sondern ein methodischer Anspruch: Der Compass-Vergleich zeigt vor allem, dass Modelle sich nicht alle gleich verhalten. Genau darin liegt der operative Nutzen für die KI-Entwicklung: Wenn man Varianten desselben Modelltyps gegeneinander testet, kann man systematische Verschiebungen im Antwortraum erkennen. Unslop positioniert das als Vergleichs- statt als endgültige Wahrheitsprüfung – mit der Aussage, dass das Experiment nicht automatisch bedeutet, alle Modelle seien „am weitesten links“ oder würden eine bestimmte politische Agenda verfolgen. Aber es liefert einen belastbaren Startpunkt dafür, Biasquellen in Datenpipelines, Fine-Tuning-Schritten und Reinforcement-Feedback zu untersuchen. In Unternehmen, die KI-Modelle für Beratung, Support oder Inhalteingrenzung nutzen, verschiebt sich damit die Aufgabe vom reinen Qualitätsbenchmark hin zu reproduzierbaren Verhaltenstests, die auch außerhalb von klassischen „Safety“-Szenarien funktionieren.
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