FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein US-Register für ausländische Lobbytätigkeit dokumentiert, dass Brad Parscale im Auftrag der israelischen Regierung Inhalte erstellt, die sich in Antworten von KI-Chatbots wiederfinden sollen. Die Seiten werden dabei offenbar nicht für große Reichweite gebaut, sondern als „Textfutter“ für KI-Systeme wie ChatGPT, Claude oder Googles Gemini. Parallel zeigt eine Analyse, dass russische Akteure mit deutlich größerer Masse verbreiten und damit Falschbehauptungen in Modellantworten wieder auftauchen lassen. Damit verschiebt sich das Thema von klassischen Social-Media-Kampagnen hin zu Manipulation direkt an der Schnittstelle von Nutzern und KI-Wissen.
Die Debatte um politische Einflussnahme rund um Künstliche Intelligenz verlagert sich spürbar: Nicht mehr nur Social-Media-Posts, bezahlte Influencer oder Webseiten mit umstrittenen Quellen sollen die öffentliche Meinung formen, sondern die Art, wie KI-Chatbots Antworten zusammensetzen. Der Kern ist dabei ein Muster, das in der aktuellen Berichterstattung als „LLM grooming“ beschrieben wird: Inhalte werden so gestaltet, dass sie von Such- und Modellpipelines bevorzugt verarbeitet werden und anschließend als scheinbar neutrale Wissensbasis in Antworten landen. Für Unternehmen und KI-Verantwortliche ist das besonders relevant, weil Nutzer bei komplexen Themen zunehmend nicht mehr zuerst nach Quellen in klassischen Suchmaschinen suchen, sondern direkt in ein Chat-Interface.
Im konkreten Fall rückt die Rolle von Brad Parscale in den Fokus. Der frühere Wahlkampfmanager von Donald Trump soll seit September 2025 im Auftrag der israelischen Regierung Webseiten und Artikel erstellen, die die offiziellen Narrative wiedergeben. Auffällig ist nicht nur der Themenzuschnitt, sondern auch die Zielsetzung: Laut den vorliegenden öffentlich zugänglichen Unterlagen soll die Arbeit darauf hinauslaufen, dass Inhalte in Antworten von KI-Systemen mit der gewünschten politischen Schlagseite wieder auftauchen. Diese Einordnung stützt sich auf Informationen aus dem US-Register für ausländische Agenten (FARA) und den dazugehörigen Dokumenten, in denen politische Lobbyarbeit im Auftrag ausländischer Regierungen in den USA nachvollziehbar gemacht wird.
Technisch betrachtet entsteht der Effekt an mehreren Stellen gleichzeitig. Erstens können solche Seiten über die normale Web-Lieferkette in Trainings- oder Abrufpfade gelangen: große Crawler und öffentliche Archive bilden einen Teil dessen ab, was Modelle später auswerten. Zweitens ändern die Gestaltungsmerkmale der Inhalte das Antwortverhalten der Systeme, weil Modelle Muster aus dem Text „lernen“ und mit hoher Wahrscheinlichkeit ähnliche Formulierungen, Zusammenhänge und Quellenstile wiederholen. Genau hier unterscheiden sich die Ansätze: Für den israelischen Projektstrang wird in der aktuellen Analyse betont, dass die Webseiten häufig sehr strukturiert auftreten, etwa mit klaren Aufbereitungen, hervorgehobenen Kernaussagen und Quellen, die das eigene Narrativ stützen. Russland setzt dagegen laut den genannten Analysen stärker auf die schiere Menge: Ein Netzwerk soll im Jahr 2024 Millionen Artikel veröffentlicht haben und mit einer internationalen Abdeckung über viele Sprachen hinweg arbeiten.
Neben der Manipulation in der Antwortphase rückt auch die Idee in den Vordergrund, dass sich schon Trainingsdaten relativ gezielt „anreichern“ lassen. Ein zentraler Punkt dabei ist: Modelle müssen nicht vollständig neu trainiert werden, um beeinflusst zu wirken. Wenn bestimmte Textsets gut genug in Trainingskorpora gelangen und hinreichend oft auftauchen, können sie Sprachstile und bevorzugte Zusammenhänge prägen. In der Berichterstattung wird dazu auf Ergebnisse eines Forschungsteams verwiesen, das gezeigt haben will, dass bereits eine vergleichsweise kleine Anzahl speziell vorbereiteter Dokumente ausreichen kann, um die Ausgaben eines Sprachmodells messbar zu beeinflussen. Das macht das Thema für KI-Sicherheitsstrategien im Unternehmen brisant, weil es den Fokus von reiner „Prompt“-Abwehr hin zu Datenhygiene, Quellenbewertung und Pipeline-Kontrolle verschiebt.
Für die Praxis zeigt sich die Problematik in konkreten Nutzer-Szenarien: Unterschiedliche KI-Systeme reagieren offenbar uneinheitlich auf Hinweise, die auf den betroffenen Webseiten selbst stehen. In der Darstellung wird beschrieben, dass einige Systeme bei Anfragen zu relevanten Inhalten keinen Kontext liefern, während andere zumindest teilweise auf den Hintergrund der Seiten hinweisen. Damit entsteht ein Angriffsfenster entlang der Produktoberfläche: Wenn KI-Modelle bestimmte Quellenstati oder Kennzeichnungen nicht zuverlässig berücksichtigen, können Nutzer das Ergebnis als „neutral“ interpretieren, obwohl der Kontext politisch gesteuert wurde. Diese Lücke wird zusätzlich dadurch verschärft, dass viele Nutzer die Antworten nicht gegen mehrere unabhängige Primärquellen prüfen, sondern im Chat-Flow bleiben.
Auch die Markt- und Governance-Seite kommt hinzu. In den öffentlich einsehbaren Registrierungen und den zugehörigen Unterlagen wird sichtbar, dass die Kampagnenarbeit in einem Netzwerk aus Dienstleistern, Zulieferern und Partnerfirmen organisiert ist. Zudem wird beschrieben, dass die Verbreitung auch über ein stärker konservativ geprägtes Publikum laufen kann, etwa über Medienkanäle, die in bestimmten Zielgruppen ohnehin eine hohe Vertrautheit besitzen. Für Entscheidungsträger bedeutet das: Wer KI-Lösungen in der Organisation nutzt, braucht nicht nur Prompt-Guidelines, sondern auch ein Informationsmodell, das Quellenqualität und Interessenlage der Informationsumgebung mitdenkt. Ein Beispiel aus der aktuellen Debatte ist die Einführung eines eigenen KI-Assistenten durch einen Fakten- und Quellenanbieter, der Quellen prüfen und Nutzern Hinweise geben soll, allerdings offenbar kostenpflichtig.
Interessant ist zum Schluss vor allem die Konsequenz: LLM-Grooming ist keine Randerscheinung mehr, sondern ein neues Schlachtfeld zwischen Content-Operations, Datenpipelines und Modellantworten. Selbst wenn bisher überwiegend Modellrechnungen, Stichproben und Analysen als Evidenz dienen, verschiebt sich das Risikoformat. Nicht „die eine falsche Story“ steht im Vordergrund, sondern ein systematischer Effekt auf das Antwortmuster von KI, wenn Nutzer-Queries und öffentlich verfügbare Textsammlungen zusammenkommen. Für Unternehmen und öffentliche Stellen heißt das, dass KI-Governance stärker an die reale Informationsbeschaffung gekoppelt werden muss – inklusive Mechanismen, die Nutzer konsequent an unabhängige Links zurückführen und nicht nur die sprachlich überzeugendste Antwort ausgeben.
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