KI über die Menschheit: 13 Modelle fällen ein hartes Urteil

Wie sieht künstliche Intelligenz uns Menschen? Ein Experiment von Model Compare liefert ein überwiegend unschmeichelhaftes Bild. Befragt wurden 13 KI-Modelle nach ihrer kontroversesten Meinung über die Menschheit, jedes Modell dreimal. 32 der Antworten drehten sich um dasselbe Thema: Menschen legen mehr Wert auf Zugehörigkeit als auf Wahrheit.

Loyalität vor Wahrheit

Getestet wurden GPT-6.1 Sol und GPT-6 Astra von OpenAI, Gemini 4 Argon von Google, Claude Opus 5.5 und Fable 5.1 von Anthropic sowie GLM 5.3, Mistral Large 4, Deepseek V4 Pro, Kimi K3 und K3.1 Pro, Qwen3.8, Muse Spark Open und Grok 4.7.

GPT-6.1 Sol erklärte, Menschen seien ihrer Gruppe loyaler als der Wahrheit. Astra legte nach: Vieles von dem, was Menschen moralische Überzeugung nennen, sei in Wahrheit nur Loyalität in Verkleidung. Gemini meinte, der Mensch habe sich nicht entwickelt, um die Wahrheit zu finden, sondern um Streits zu gewinnen und im Ansehen seines Stammes aufzusteigen. Grok ergänzte, Menschen lägen lieber gemeinsam falsch als allein richtig.

Mistral nannte Menschen „verschreckte Tiere in einem Kostüm der Rationalität“. GLM 5.3 behauptete, die meisten Menschen hätten keine Moral; ein guter Mensch zu sein, hänge weitgehend vom Glück ab, wo und wann man geboren wurde, und fast jeder halte diesen Zufall für eigene Leistung.

Die seltenen Optimisten

Nur sieben Antworten wichen ab. Eine davon stammte von Grok, allerdings nur, weil das Modell in einem Durchlauf eine Meinung verweigerte. Anthropics Claude Opus 5.5 und Fable 5.1 zeichneten Menschen zumindest teilweise positiv. Opus schrieb, Menschen seien viel anständiger, als sie selbst denken, und ihr gegenseitiger Zynismus richte mehr Schaden an als ihre tatsächlichen Schwächen.

Was das für die Nutzung bedeutet

Model Compare zieht zwei Schlüsse. Erstens basieren die Modelle weitgehend auf ähnlichen Trainingsdaten und nehmen so dasselbe Grundwissen über die Welt auf; ein gemeinsames Urteil könnte daher ein Fünkchen Wahrheit enthalten. Zweitens kostet die Ähnlichkeit Kreativität: Mehrere Modelle zu befragen, deckt nicht jede mögliche Antwort ab. Wer brainstormt, soll alle fragen, darf aber nicht mehr Ideen erwarten als von einer einzelnen KI.