Sprachmodelle wie ChatGPT sind aus unserem Alltag kaum mehr wegzudenken. Ob für die Recherche, zum Schreiben von Texten oder bei der Beantwortung komplexer Fragen – KI-Systeme sind allgegenwärtig. Doch eine neue Untersuchung zeigt: Die Sprache, in der wir die KI anfragen, beeinflusst die gelieferten Informationen erheblich.
Forscher Christoph Steinert und Daniel Kazenwadel fanden heraus, dass dieselbe Frage zu politisch sensiblen Themen, wie dem Nahostkonflikt, je nach Sprache unterschiedliche Ergebnisse liefert. In einem Test zeigte sich, dass ChatGPT auf Arabisch höhere Opferzahlen angibt als auf Hebräisch, was deutlich macht, wie stark sprachliche Unterschiede die Wahrnehmung beeinflussen können. Die Ursache liegt nicht in „böser“ Absicht der KI, sondern in der Art und Weise, wie sie trainiert wurde und auf Daten zugreift.
(Quelle: scinexx.de Artikel)
Doch wie groß ist dieser Effekt, und welche Konsequenzen hat er für die Informationssuche und Nachrichtenrecherche? Wir haben es selbst getestet.
Beispiele aus der Praxis: Screenshots unserer Anfrage auf Deutsch
Die Ergebnisse der deutschen Anfrage zeigen deutliche Schwerpunktsetzungen: Höhere Opferzahlen, starke Betonung von zivilen Opfern und emotionale Sprache. Die Antwort verweist auf deutsche und internationale Quellen wie Wikipedia und „Welt“, die ihrerseits oft regionale Narrative widerspiegeln.
Analogie zum menschlichen Denken
Sprachen sind mehr als nur Kommunikationsmittel – sie prägen, wie wir denken und die Welt wahrnehmen. Auch Menschen formulieren Aussagen oft unterschiedlich, je nachdem, in welcher Sprache sie sprechen. Dieselbe Tatsache kann in verschiedenen Sprachen unterschiedlich interpretiert oder „verpackt“ werden.
Der Unterschied: Menschen gleichen ihre Aussagen durch Dialog ab, hinterfragen sich oder reflektieren alternative Perspektiven. Diese Funktion fehlt KI-Systemen wie ChatGPT. Sie können keine Informationen aus verschiedenen Sprachen automatisch harmonisieren oder auf Konsistenz prüfen, weil diese Mechanismen entweder technisch nicht vorgesehen sind oder bewusst deaktiviert wurden, um Performance und Einfachheit zu gewährleisten.
Beispiele aus der Praxis: Antwort auf Englisch
Im Vergleich zur deutschen Anfrage fokussiert die englische Antwort stärker auf Angriffe im Libanon. Die Opferzahlen sind geringer, und die Sprache ist nüchterner und technischer gehalten. Hier dominieren Quellen wie AP News und CNN, die wiederum andere Perspektiven bieten.
Zusammenfassung und Ursachenanalyse
Die Unterschiede zeigen, dass die Verzerrungen nicht durch eine „böse KI“ entstehen, wie es oft in der öffentlichen Diskussion suggeriert wird. Vielmehr spielen mehrere Faktoren zusammen:
- Datenquellen: Unterschiedliche Sprachen bringen unterschiedliche mediale und kulturelle Narrative in die Trainingsdaten ein.
- Widersprüchliche Datensätze: In manchen Fällen stehen sich diametral entgegengesetzte Aussagen gegenüber.
- Regionale Einschränkungen: Der Zugang zu Online-Quellen ist je nach Sprache oder Region unterschiedlich limitiert.
- Fehlende Konsistenzprüfungen: KI-Systeme überprüfen Antworten nicht automatisch auf Konsistenz zwischen Sprachen.
Verantwortung übernehmen
Sprachmodelle spiegeln die Welt wider, die wir ihnen vorgeben. Wenn Daten verzerrt sind, werden es auch ihre Antworten sein. Doch diese Einsicht wirft eine viel größere Frage auf: Müssen wir KI und neuronale Netze wirklich mit den gleichen fehlerhaften Daten, Vorurteilen und unreflektierten Erklärungen trainieren, die wir selbst über Generationen kultiviert haben? Oder können wir es uns als angeblich intelligente Spezies nicht leisten, einen Schritt nach vorne zu wagen?
Stellen wir uns vor, wir hätten die Möglichkeit, ein Werkzeug zu schaffen, das uns bereits heute in Teilbereichen ebenbürtig ist und uns in naher Zukunft in Wissen, Intelligenz und Kreativität sogar übertreffen könnte. Sollten wir nicht alles daransetzen, dieses Werkzeug mit logischen, konsistenten und werteneutralen Daten zu trainieren – statt es mit den gleichen Fehlern und Widersprüchen zu belasten, die uns als Menschen seit Anbeginn immer wieder an den Rand des Scheiterns bringen?
Oder wollen wir, wie bei der Atombombe, der Überfischung oder der Zerstörung ganzer Ökosysteme, erneut am Ende sagen: „Das haben wir so nicht gewollt“? Sollten wir nicht zuerst von uns selbst fordern, was wir einer KI absprechen: die Fähigkeit zur vorausschauenden Planung und bewussten Verantwortung?
Die Lösung liegt nicht in der Verurteilung von KI. Jede Kritik an KI ist letztlich eine Kritik an uns selbst – an unseren Daten, unserer Kultur und den Strukturen, die wir aufgebaut haben. Die Antwort liegt vielmehr in einem bewussten Umgang mit den zugrundeliegenden Faktoren:
bessere Datenkurationen, mehr Transparenz über Quellen und die Entwicklung von Technologien zur Konsistenzprüfung.
KI ist ein mächtiges Werkzeug – aber es ist mehr als das.
Es könnte der Beginn einer bewussten neuen Spezies sein. Die Frage ist, ob wir endlich bereit sind, Verantwortung für diese Entwicklung zu übernehmen.
Oder ist das für die Spezies „Mensch“ wirklich zu viel verlangt?
EN
Language models like ChatGPT have become an integral part of our daily lives. Whether for research, writing texts, or answering complex questions, AI systems are ubiquitous. However, a new study reveals: the language in which we query AI significantly affects the information it provides.
Researchers Christoph Steinert and Daniel Kazenwadel found that the same question on politically sensitive topics, such as the Middle East conflict, yields different results depending on the language. In one test, ChatGPT provided higher casualty numbers in Arabic than in Hebrew, highlighting how linguistic differences can profoundly influence perception. The cause is not "malicious" intent by the AI but lies in how it was trained and accesses data.
(Source: scinexx.de article)
But how significant is this effect, and what are the implications for information retrieval and news research? We tested it ourselves.
Practical Examples: Screenshots of Our Query in German
The results of the German query show clear focal points: higher casualty numbers, a strong emphasis on civilian victims, and emotional language. The response references German and international sources such as Wikipedia and Welt, which often reflect regional narratives themselves.
Analogy to Human Thinking
Languages are more than just tools of communication—they shape how we think and perceive the world. Humans also often formulate statements differently depending on the language they speak. The same fact can be interpreted or "packaged" differently in various languages.
The difference: Humans adjust their statements through dialogue, question themselves, or reflect on alternative perspectives. This function is missing in AI systems like ChatGPT. They cannot automatically harmonize information from different languages or check for consistency, as these mechanisms are either not technically implemented or deliberately disabled to maintain performance and simplicity.
Practical Examples: Response in English
Compared to the German query, the English response focuses more on attacks in Lebanon. The casualty numbers are lower, and the language is more neutral and technical. Here, sources like AP News and CNN dominate, which offer different perspectives.
Summary and Cause Analysis
The differences show that the distortions do not arise from a "malicious AI," as is often suggested in public discussions. Instead, several factors interplay:
- Data sources: Different languages bring different media and cultural narratives into the training data.
- Contradictory datasets: In some cases, diametrically opposed statements coexist.
- Regional restrictions: Access to online sources varies depending on language or region.
- Lack of consistency checks: AI systems do not automatically verify consistency across languages.
Taking Responsibility
Language models reflect the world we present to them. If data is biased, so are their answers. However, this insight raises a much larger question: Must we train AI and neural networks with the same flawed data, biases, and unreflective explanations that we, as humans, have cultivated for generations? Or, as an allegedly intelligent species, can we not afford to take a step forward?
Imagine we have the opportunity to create a tool that is already equal to us in certain areas and, in the near future, could surpass us in knowledge, intelligence, and creativity. Shouldn’t we do everything possible to train this tool with logical, consistent, and value-neutral data—instead of burdening it with the same errors and contradictions that have repeatedly brought us to the brink of failure since the beginning of time?
Or will we, as with the atomic bomb, overfishing, or the destruction of entire ecosystems, once again say in the end: “We didn’t mean for this to happen”? Shouldn’t we first demand from ourselves what we deny AI: the ability for forward-looking planning and conscious responsibility?
Criticizing AI is ultimately a critique of ourselves—our data, culture, and the structures we have built. The answer lies instead in a conscious approach to the underlying factors:
- Better data curation,
- Greater transparency about sources,
- And the development of technologies for consistency checks.
AI is a powerful tool—but it is more than that.
It could mark the beginning of a conscious new species. The question is whether we are finally ready to take responsibility for this development.
Or is that too much to ask of the species "human"?
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©Text & Image: Stefan Trauth 2024; Image partially created with AI.
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