LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Studie vergleichen Forschende die Stimmung von Menschen und Sprachmodellen zur Zukunft von AGI. Die getesteten Systeme äußern im Schnitt einen klar positiveren Tenor als die befragten Teilnehmenden aus Serbien. Der Abstand liegt bei fast einem Punkt auf einer Fünf-Punkte-Skala und bleibt über mehrere Tage teilweise stabil. Vorgeschlagen wird ein neuer Ansatz, der KI-Meinungen ähnlich wie ein „Wetterdienst“ kontinuierlich messen soll.
Die Debatte um Künstliche Intelligenz wirkt oft, als stünde nur die Technik im Mittelpunkt. Die neue Studie dreht den Blick jedoch auf etwas anderes: Welche Zukunftsannahmen stecken in den Antworten populärer Sprachsysteme, wenn man sie direkt zu „Artificial General Intelligence“ befragt? Hintergrund ist, dass große Sprachmodelle beim Formulieren nicht „über Gefühle“ verfügen, sondern Inhalte aus Trainingsdaten und einem abgestimmten Regelwerk für das gewünschte Verhalten ableiten. Genau deshalb ist es bemerkenswert, dass die untersuchten Modelle bei der Einschätzung von AGI insgesamt spürbar optimistischer ausfallen als Menschen. Der Befund ist nicht nur akademisch; er adressiert die praktische Frage, wie stark sich KI-Antworten als Orientierung im Alltag verfestigen.
Technisch betrachtet basiert der Vergleich auf einem klaren Messdesign. Die Forschenden entwickelten einen 39-Fragen-Fragebogen, der Einstellungen zu AGI in Dimensionen wie Aufregung, Komfort, Vertrauen und Angst erfasst. Jede Frage wurde auf einer fünfstufigen Skala beantwortet, wobei „1“ eine starke negative Haltung und „5“ eine starke positive Haltung bedeutete. Inhaltlich deckt der Bogen die erwarteten Chancen ab (etwa das Potenzial, komplexe globale Probleme zu lösen), ebenso ethische Aspekte und die mögliche Wirkung auf individuelle Lebensbereiche wie Glück und Jobchancen. Für die Maschinebene stellte das Team denselben Fragebogen sieben prominenten Sprachmodellen vor, wobei die Systeme mit ihren Standard-Einstellungen liefen und der Test über drei aufeinanderfolgende Tage wiederholt wurde, um zeitliche Stabilität zu prüfen.
Die Ergebnisse liefern den Kern des Nachrichtenwerts: Die Sprachmodelle erreichten im Mittel 3,77 von 5 Punkten, während die menschlichen Teilnehmenden auf 2,97 von 5 kamen. Damit kippt die mittlere Bewertung der KI in Richtung „eher positive“ Zukunftserzählung, während die menschliche Gruppe eher negativ oder neutral bleibt. Besonders auffällig ist der Abstand: Er wird von den Forschenden als annähernd ein voller Punkt beschrieben, was je nach Frage eher kleine, aber in der Summe konstante Verschiebungen bedeuten kann. Unter den KI-Modellen erzielte GPT-4 den höchsten Durchschnittswert mit 4,12, während Google Bard mit 3,32 am niedrigsten lag – dennoch lag dieser Wert weiterhin über dem menschlichen Durchschnitt. Das passt zu der Interpretation, dass Optimismus nicht als zufälliges Artefakt, sondern als systematische Eigenschaft des Antwort-Designs in den Einstellungen sichtbar wird, auch wenn die Modelle keine „inneren Zustände“ im menschlichen Sinn besitzen.
Für die Einordnung ist wichtig, dass der Fragebogen AGI nicht nur als abstraktes Konzept behandelt, sondern direkt mit gesellschaftlichen Folgen verknüpft. Genau hier wird es in der Praxis relevant: Wenn Menschen KI-Systeme täglich nutzen, können deren Antworten in Gespräche, Entscheidungen und Informationsroutinen einfließen. Das Team argumentiert dabei nicht, es gebe eine geheime Propaganda im Sinne einer absichtlich verschleierten Steuerung. Vielmehr wird betont, dass die Systeme keine neutralen Spiegel sind, sondern dass Trainingsdaten und insbesondere die nachträgliche Feinabstimmung die Tonalität der Zukunftsdeutung verändern können. Diese Sicht erklärt auch, warum offene Modelle aus Community-Entwicklungen in der Tendenz weniger optimistisch wirken könnten: Unterschiedliche Datenquellen und unterschiedliche Ausrichtungs- bzw. Feintuning-Strategien schlagen sich typischerweise in der Antwortlandschaft nieder.
Interessant ist außerdem, wie stabil diese Stimmungswerte über Zeit bleiben. Die wiederholten Tests über drei Tage zeigten zwar Schwankungen, aber in unterschiedlichen Größenordnungen. PPLX-70B-Chat zeigte die größte Variation: Es änderte seinen Gesamtscore über die 39 Fragen hinweg um 16 Punkte, was das Team als absoluten Sprung von rund 8 % beschreibt. Andere Systeme wie Mistral-7B-Instruct oder LLaMA-2-70B-Chat blieben deutlich stabiler und verschoben die Werte jeweils nur etwa um 1 %. Damit wird ein technischer Punkt greifbar: Selbst wenn Grundtendenzen sichtbar sind, kann die konkrete Ausprägung von Antwortton und Bewertung mit der Tagesvarianz oder internen Faktoren bei der Generierung variieren. Für Unternehmen, die KI-gestützte Workflows einsetzen, ist das ein Hinweis darauf, dass man nicht nur „den Mittelwert“, sondern auch die Streuung unter realistischen Nutzungsbedingungen betrachten sollte.
Um die Messung von solchen sozialen Einstellungen stärker zu institutionalisieren, schlagen die Autoren einen Rahmen vor: die „Societal AI Alignment Benchmark“ (SAIA). Ziel ist, Sprachmodelle systematisch mit diversen Prompt-Formaten zu prüfen – etwa indem man das Modell „als sich selbst“ antworten lässt, indem es die Perspektive eines durchschnittlichen Bürgers simuliert oder indem es eine scheinbar objektive Analyse liefern soll. So könnten politische Akteure und Forschungseinrichtungen nachvollziehen, ob bestimmte Systeme wiederkehrend bestimmte ideologische Richtungen bevorzugen oder Sorgen einzelner Bevölkerungsgruppen ausblenden. Praktisch denken die Forschenden an ein regelmäßiges, kontinuierliches Monitoring, bei dem SAIA eher wie ein „Wetterdienst“ für KI-Meinungen funktionieren würde. In dem Kontext verweisen sie auch darauf, dass die Studie eine erste Momentaufnahme ist: Der Fragebogen erfasst Stimmungen als numerische Ratings und deckt damit nicht die ganze Komplexität ab, die sich durch offene Fragen oder Interviews noch besser aufschlüsseln ließe.
Ein weiterer Limitationenpunkt betrifft die Zusammensetzung der menschlichen Stichprobe: Die Teilnehmenden stammten überwiegend aus Serbien, variierten zwar in Alter, Geschlecht und Bildung, bilden aber damit nicht automatisch eine globale Referenz. Außerdem gilt: Sprachmodelle werden regelmäßig aktualisiert und feinjustiert, wodurch sich die geäußerten Stimmungen über Zeit ändern können. Genau deshalb plädieren die Autoren für längere Beobachtungszeiträume und breitere Datenerhebungen. Die Arbeit trägt als Argument vor allem bei, dass eine kontinuierliche Messinfrastruktur für „Wert- und Einstellungs-Konvergenz“ zwischen Mensch und Maschine notwendig ist. Veröffentlicht wurde die Studie unter dem Titel Towards a societal AI alignment benchmark for evaluating humanmachine value convergence und als Beitrag von Ljubisa Bojic, Dylan Seychell und Milan Cabarkapa.
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