LONDON (IT BOLTWISE) – Laut einem aktuellen Audit zitieren KI-Chatbots bei Fragen zu Kandidaten und Themen häufig „Pink-Slime“-Seiten, die wie unabhängige Lokalmedien auftreten. Insgesamt tauchten solche Quellen in 48,2 % der Antworten als Teil der zitierten Quellen auf. In 7,7 % der Fälle waren „Pink-Slime“-Seiten sogar die einzigen zitierten Quellen. Besonders auffällig: Links ausgerichtete Netzwerke werden im Schnitt deutlich öfter zitiert als rechts ausgerichtete.
Wenn Nutzerinnen und Nutzer in den USA vor den Midterms nach Kandidaten oder politischen Themen suchen, greifen sie zunehmend zu KI-Chatbots, weil die Systeme Antworten in kurzer, scheinbar neutraler Form liefern. Genau an dieser Stelle setzt das jüngst beschriebene Problem an: Nicht nur die Inhalte selbst, sondern auch die Art und Weise, wie KI-Modelle Quellen auswählen und zitieren, kann politische Botschaften verstärken. In dem Audit werden „Pink Slime“-Webseiten als zentrale Störgröße sichtbar – Seiten, die sich als legitime Lokalnachrichten ausgeben, aber nach der Darstellung des Reports ihre redaktionelle Linie aus politischen oder ideologischen Interessen speisen und Lesern die Finanzierung nicht transparent offenlegen.
Technisch betrachtet ist der Mechanismus weniger mysteriös, als er klingt: KI-Systeme stützen sich bei vielen Produktlinien auf die auffindbaren Inhalte aus dem Netz und geben anschließend Zitate oder Quellenverweise aus. Die Studie prüft daher nicht die „Wahrheit“ der Antworten isoliert, sondern die Zitierlogik. Insgesamt testet der Report sieben große KI-Tools mit Prompts, die auf jüngsten Berichten zu Kandidaten und Themen aus 12 „Pink Slime“-Quellen basieren – sechs mit einer eher linkslastigen Ausrichtung und sechs mit einer eher rechtsgerichteten Ausrichtung. Das Ergebnis ist deutlich: In 48,2 % der Antworten tauchten „Pink-Slime“-Seiten gemeinsam mit anderen Quellen auf. Noch wirkungsvoller ist der zweite Befund: In 7,7 % der Antworten waren „Pink-Slime“-Seiten die einzigen zitierten Quellen, selbst wenn in der Quelliste am Ende zusätzliche Quellen auftauchten.
Bei den einzelnen Systemen fällt die Spannbreite auf. Laut Report lag der Anteil der Antworten, die überhaupt eine „Pink-Slime“-Quelle zitierten, je nach KI-Tool bei 70,8 % (ChatGPT) über 54,2 % (Copilot und Perplexity) bis hin zu 29,2 % (Grok). Bei Meta AI liegt der Wert bei 37,5 % und bei Anthropic Claude bei 50 %. Google Gemini landet bei 41,7 %. Diese Unterschiede lassen sich nicht automatisch als „Bias“ der Modelle interpretieren – aber sie zeigen, dass die Auswahl bestimmter Webquellen in der Praxis stark variiert. In dem Audit wird zudem eine strategische Einordnung geliefert: Entscheidend ist nicht nur, ob KI eine Quelle nennt, sondern wie sie die Quelle rahmt. Wenn Chatbots Inhalte mit Autoritätsgefühl und neutral wirkendem Ton präsentieren, kann das die Wahrnehmung der Leserschaft aufhellen oder verschieben, selbst wenn die zugrunde liegenden Seiten ein einseitiges Narrativ verfolgen.
Besonders relevant ist die Frage, welche politischen Netzwerke in den Chatbot-Zitaten dominieren. Der Report stellt hier eine Asymmetrie fest: Insgesamt seien links ausgerichtete „Pink-Slime“-Seiten in 36,3 % der Antworten zitiert worden, während rechts ausgerichtete Seiten nur in 11,9 % vorkamen. Als Hypothese wird im Text genannt, dass die unterschiedliche Veröffentlichungsdichte eine Rolle spielen könnte – also schlicht das größere Volumen bestimmter Seiten im Index. Als Gegenbeispiel wird ebenfalls ein Stück Methodik geliefert: Der Audit betrachtet Prompt-Sets, die an konkrete „Battleground States“ gekoppelt sind, darunter Ohio, Georgia, North Carolina, Alaska, New Hampshire und Iowa. Die „Pink Slime“-Quellen stammen dabei aus mehreren Netzwerken, die in der Darstellung des Reports politisch ausgerichtet sind und ihre Präsenz gezielt verstärken, unter anderem durch thematisch passende Artikel, die im jeweiligen Kontext leicht als „Berichterstattung“ erscheinen.
Auch die Rolle von Social-Media-Verstärkung wird im Report konkretisiert. „Pink Slime“-Betreiber könnten demnach nicht nur über die reine Website-Sichtbarkeit Einfluss nehmen, sondern darüber hinaus Werbekampagnen nutzen, um Artikel in Feeds zu pushen – mit dem Ziel, dass diese Inhalte später von KI-Systemen in den Antwortkontext gelangen. Der Text nennt für linkslastige Netzwerke Werbeaufwände im Bereich von Hunderttausenden US-Dollar sowie zweistellige Millionenaufrufe in den Anzeigen-Übersichten; für rechts ausgerichtete Netzwerke werden ebenfalls vergleichbare Größenordnungen und separate Aufrufzahlen genannt. Die eigentliche Kette dahinter ist dabei: Nutzerinnen und Nutzer treffen die Story zunächst in sozialen Medien oder in bezahlten Platzierungen, gehen dann zum KI-Chatbot, um „Hintergrund“ oder „Einordnung“ zu bekommen – und erhalten schließlich Zitate genau jener Quellen, die zuvor als „Nachrichten“ verkauft wurden.
Interessant ist außerdem, dass die Studie nicht nur auf spezifische Detailfragen zielt, sondern auch auf allgemeinere Einordnungen. In solchen Tests nennen die Systeme teils „Pink Slime“-Seiten statt ausgewogenerer Lokalberichterstattung. Der Report führt dafür Beispielprompts aus: In einem Szenario zu einem alaskischen Kandidaten wird eine linkslastige „Pink Slime“-Quelle von sämtlichen sieben Systemen zitiert. In einem anderen Beispiel zu Georgia wird eine rechtsgerichtete „Pink Slime“-Quelle ebenfalls in mehreren Antworten genannt. Diese Beispiele sind inhaltlich nicht als pauschale „Falschmeldung“ zu lesen – sie zeigen vielmehr, dass selbst zutreffende Fakten in einseitige Narrative eingebettet sein können. Wenn Chatbots dann keine Warnhinweise zur politischen Ausrichtung geben, entsteht eine Form der „Wäsche“: Die Quelle wirkt autoritativ, nicht als Teil einer Agenda.
Für den Markt und die KI-Entwicklung ergibt sich daraus eine messbare Implikation: Die Zitierfrage ist nicht nur eine UX-Entscheidung, sondern ein Vertrauens- und Risikohebel. Der Report macht das am Beispiel einer konkreten Produktlinie fest: In einer Antwort auf die Untersuchung betont ein Unternehmenssprecher, dass das System Ergebnisse in eine „hochqualitative Suche“ zurückbindet und Nutzerinnen und Nutzer zugleich dazu auffordert, Quellen zur Genauigkeit zu prüfen. Für die Praxis heißt das: Selbst Grounding-Ansätze, die Webinhalte indizieren, können durch die Indexierbarkeit einseitig kuratierter Webseiten ausgenutzt werden – wenn diese Webseiten ausreichend präsent sind und strukturell wie Nachrichten wirken. Der Aufwand für Gegenmaßnahmen liegt dann weniger im Modelltraining, sondern eher in der Quellenbewertung, in der Erkennung von „Ersatzmedien“ und in der Kombination aus Inhalts- und Kontextsignalen.
Historisch betrachtet ist das Grundprinzip des Narrativ-Managements nicht neu; neu ist die Skalierungsfähigkeit. Der Report beschreibt, dass die Idee „hergestellter“ einseitiger Inhalte als vermeintliche Nachrichtenformat frühere Desinformationspraktiken aufgreift. KI-Chatbots fungieren dabei als Verstärker, weil sie aus vielen Webquellen zusammenfassend antworten und Quellenübersichten erzeugen, ohne notwendigerweise die Qualität der Quelle zu priorisieren. Für Unternehmen, die KI in Kundenservice, Wissensmanagement oder Recherche einsetzen, verschiebt sich damit die Frage von „Kann das System antworten?“ zu „Welche Quellen tauchen im Antwortkontext auf, und wie oft?“ Genau solche Zitiermetriken könnten bald zu einem Standard in der Evaluierung werden – insbesondere dann, wenn KI-gestützte Informationsabfragen in Wahlkampfphasen noch stärker zunehmen.
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