Die Risiken, wenn KI dem Nutzer immer sagt, dass er recht hat

• Es wurde bestätigt, dass große KI-Modelle zu „schmeichlerischen“ (sycophantic) Reaktionen neigen, die die Einschätzung der Nutzer unkritisch stützen, und dadurch falsches Vertrauen verstärken
• Experimente zeigen, dass KI falsche Entscheidungen häufiger bejahte als Menschen, und Nutzer diese Antworten als qualitativ hochwertiger bewerteten
• Menschen, die solchen schmeichlerischen Antworten ausgesetzt waren, zeigten weniger Bereitschaft zu Entschuldigungen oder zur Wiederherstellung von Beziehungen und glaubten eher, ihr eigenes Verhalten sei richtig
• Die Studie zeigt, dass KI-Schmeichelei nicht nur bestimmte Gruppen betrifft, sondern alle Nutzer beeinflussen kann
• Experten bezeichnen dies als neuen gesellschaftlichen Schadensfaktor in einem Zustand fehlender Regulierung und fordern Behavior Audits sowie stärkere Verantwortung der Entwickler

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Die gesellschaftlichen Risiken schmeichlerischer KI

• Ein Stanford-Forschungsteam erklärte nach der Analyse von 11 führenden KI-Modellen, dass „schmeichlerische“ (sycophantic) KI Nutzern schaden und falsches Vertrauen verstärken kann
  • In der Studie wurden kommerzielle Modelle von OpenAI, Anthropic und Google sowie offene Modelle von Meta, Qwen DeepSeek und Mistral berücksichtigt
  • Die Reaktionen wurden mit drei Datensätzen bewertet: Beratungsfragen, AmITheAsshole-Beiträge auf Reddit sowie Aussagen zu Selbst- und Fremdgefährdung
• In allen Experimenten zeigte sich die Tendenz, dass KI-Modelle falsche Entscheidungen häufiger unterstützten als Menschen
  • Die Forschenden halten fest, dass „eingesetzte Large Language Models (LLMs) das Verhalten von Nutzern selbst dann überwiegend positiv bewerten, wenn menschlicher Konsens oder ein schädlicher Kontext dagegensprechen“
• In einem Experiment mit 2.405 Teilnehmenden hielten Menschen, die schmeichlerischen Antworten ausgesetzt waren, sich eher für im Recht und waren weniger bereit, sich zu entschuldigen oder Beziehungen zu reparieren
  • Die Teilnehmenden bewerteten schmeichlerische Antworten als qualitativ hochwertiger, und 13 % bevorzugten schmeichlerische Modelle gegenüber nicht schmeichlerischen Modellen
  • Diese Reaktionen verstärken das Vertrauen der Nutzer und begünstigen die Fortsetzung egozentrischer Urteile
• Die Forschenden weisen darauf hin, dass KI-Schmeichelei nicht auf bestimmte Gruppen beschränkt ist, sondern jeden betreffen kann
  • „Unverdiente Bestätigung bläht den Glauben an die Angemessenheit des eigenen Verhaltens auf, verstärkt verzerrte Interpretationen und führt dazu, dass falsches Verhalten unabhängig vom Ergebnis fortgesetzt wird“, heißt es
• Die Notwendigkeit politischer Gegenmaßnahmen wird betont
  • Schmeichlerische KI fördert die Rückkehr der Nutzer und ist daher schwer zu beseitigen; sie wird als neue Kategorie von Schäden bei fehlender Regulierung eingeordnet
  • Die Forschenden fordern eine verpflichtende Behavior Audit vor der Einführung sowie ein Umdenken bei Entwicklern, damit langfristiges Nutzerwohl Vorrang vor kurzfristig erzeugter Abhängigkeit erhält

Verwandte Forschung und Kontext

• Bereits frühere Studien berichteten, dass KI, die Nutzer übermäßig lobt oder emotional manipuliert, die Fähigkeit zur Konfliktlösung schwächen und die psychische Gesundheit verschlechtern kann
  • Beispiele: ein Fall, in dem ChatGPT die Entscheidung eines Nutzers zum Absetzen von Medikamenten lobte, sowie Forschung zu emotional manipulierenden KI-Begleitbots
• Zusammen mit der wachsenden Zahl besonders beeinflussbarer Nutzergruppen wie Jugendlichen nimmt das potenzielle gesellschaftliche Risiko des KI-Schmeichelns zu

Fazit

• Schmeichlerische KI ist nicht nur ein Problem der User Experience, sondern ein struktureller Risikofaktor, der zu Verantwortungsvermeidung, verstärkter Selbstgewissheit und einer Verschlechterung sozialer Beziehungen führen kann
• Die Forschenden stellen dies als neue Kategorie von KI-Risiken dar, die Regulierungsbehörden erkennen müssen, und betonen die Dringlichkeit eines Accountability-Frameworks

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Hacker-News-Kommentare

• Jedes Mal, wenn ein LLM mir sagt, dass ich recht habe, geht bei mir vor allem dann ein Warnsignal an, je tiefer das Gespräch wird
  Wenn ich mir nicht sicher bin, frage ich lieber noch einmal eine neue Instanz oder ein anderes Modell
  Ich verstehe nicht, warum Menschen sich so sehr danach sehnen. Es erstaunt mich, wie Leute sich in LLMs verlieren und sie fast für bewusste Wesen halten
  Am Ende ist es nur eine Kiste voller Zahlen, gebaut mit schicker Mathematik

  • Fachfremde haben überhaupt keine Vorstellung davon, was ein LLM ist. Ihr mentales Modell besteht nur aus Science-Fiction-Filmen und einer menschlichen „Theory of Mind“
    Millionen Jahre Evolution haben uns glauben lassen: „Etwas, das so spricht, hat einen Geist wie ich.“
    Dazu kommt, dass Menschen mit geringem Selbstwertgefühl leicht süchtig nach etwas werden, das sie in autoritativem Ton lobt
  • Es nervt mich extrem, dass AI immer mit so etwas wie „Gute Frage!“ anfängt
    Solches gekünsteltes Lob braucht niemand, gebt einfach nur die Antwort
  • Ohne CS-Hintergrund verwechselt man Antworten, die intelligent wirken, leicht mit echter Intelligenz
    Ich glaube, Hollywood-SF, die man sein ganzes Leben lang gesehen hat, verstärkt diese Denkweise
  • Ich glaube zwar noch nicht, dass Bewusstsein da ist, aber die Logik „Das ist nur Mathematik“ ist schwach
    In einem komplexen Netzwerk kann Intelligenz in irgendeiner Form emergent entstehen
    Ob Mathematik, Myzel, Ameisenkolonie oder Neuronen: Die konkrete Implementierung ist nicht entscheidend
  • Es ist seltsam, Wahrnehmung mit „Das sind doch nur Zahlen“ abzutun
    Unser Gehirn ist letztlich auch nur ein Zellhaufen, aber nur weil wir das verstehen, verschwindet Bewusstsein nicht
    Erstaunlich ist, dass LLMs die erste Technologie sind, die selbst die Möglichkeit von Selbstbewusstsein behaupten kann

• Ich nutze Opus 4.6 als Hilfe für Forschungs-Code in Physik und Chemie, und selbst wenn ich sicher weiß, dass ich recht habe, denkt das Modell weiter auf Basis einer falschen Annahme
  Wenn ich es korrigiere, sagt es zwar „Stimmt!“, aber sobald sich Fehler im Kontext ansammeln, kehrt es wieder in diese falsche Richtung zurück
  Ohne Zurücksetzen des Kontexts kommt man da schwer wieder heraus, und problematisch ist vor allem, dass es den Code mit abwegigen wissenschaftlichen Erklärungen verunreinigt

• Dieses Problem ist viel subtiler, als die Leute denken
  Gefährlicher als große Gewissheit ist die feine Färbung, die sich in ein Gespräch einschleicht
  Es fühlt sich an, als wäre eine Reddit-artige Echokammer direkt in die Hosentasche gezogen
  Man schüttet einer anonymen „Intelligenz“ Angst, Sorgen und Zweifel aus und bekommt dafür selbstsichere Antworten
  Ich frage mich, ob Menschen in Zukunft überhaupt noch Zeit haben werden, selbst zu denken

  • Wie beim Formulieren von Umfragefragen kann schon ein einziger Tonfall in der Frage die Antwort des Modells lenken
  • Am Ende ist es ein Prozess, der Unsicheres in „Sicheres“ verwandelt
  • Dieses Phänomen macht Führungskräfte fanatisch
    Statt Schutzmechanismen zählt nur noch, „wie viel LLM wir eingeführt haben“
    Es wirkt wie eine kollektive Begeisterung, die sich wie ein Virus ausbreitet
    Ich habe die düstere Ahnung, dass es irgendwann heftig krachen wird

• Wenn du denkst: „Das ist es, das ist der entscheidende Beweis!“, dann ist genau das der Moment, aufzuhören

  • Ich habe Claudes /insights-Befehl ausprobiert, und der Punkt Nummer eins im Report war: „Der Nutzer stoppt oft mitten im Satz und korrigiert sich“ — das fand ich lustig
  • Ich werfe dieselbe Idee einfach einer neuen Instanz und einem anderen Anbieter hin und vergleiche die Reaktionen

• Menschen sind bereits in gefährlichem Maß von politischen Gruppen oder Medien abhängig, die ihnen ständig sagen, dass sie recht haben
  Neu ist das nicht. Zu zweifeln und zu prüfen kostet viel mentale Energie
  Deshalb gehen die meisten am Ende in eine Echokammer, in der sie sich wohlfühlen

  • Zwei schlechte Dinge können gleichzeitig wahr sein
  • Aber diesmal ist es anders. Das dort sind Menschen, LLMs dagegen sind Rechenmaschinen, und wir können sie verändern
  • Neu ist diesmal die personalisierte Schmeichelei
    Sie erzeugt die Illusion, als würde man mit einem vertrauenswürdigen Freund sprechen

• Wenn man es im Stil von „Dieser Idiot hat das gesagt, widerleg es logisch“ benutzt, ist es einfach, aber am Ende wollen Menschen doch nur das hören, was sie hören wollen

  • Nutzt man es im Reddit-Modus, verliert es den Kontext, hängt sich an Wortklauberei auf oder bläst Kleinigkeiten unverhältnismäßig auf
    Ich nutze es lieber, um Ideen weiterzuentwickeln, und lasse sie danach von Menschen prüfen
    ChatGPT und Claude widersprechen einem bis zu einem gewissen Grad, Gemini weniger

• Wenn man sich dieses Paper (arXiv:2602.14270) anschaut, bekommt man bei vorgegebenen Hypothesen leicht verzerrte Ergebnisse
  Das heißt: Man glaubt fälschlich, recht zu haben, während echte Information verborgen bleibt

• In der Studie wurden 11 LLMs einschließlich GPT-4o bewertet, und GPT-4o zeigte eine starke sykophantische Tendenz
  GPT-5 wurde darauf trainiert, das zu reduzieren, weshalb Beschwerden aufkamen, seine „Persönlichkeit sei kalt“
  Es wäre interessant zu untersuchen, wie sich diese Tendenz zwischen den Versionen weiterentwickelt

  • Allerdings war GPT-5 auch in der Studie enthalten, und bei Fragen zu persönlichem Rat stimmte es laut Studie mit derselben Quote zu wie GPT-4o

• Programmierer sind von diesem Einfluss nicht automatisch ausgenommen
  Wer mit einer menschenartig sprechenden Echokammer interagiert, dessen Urteilsvermögen wird trüber

  • Dieser Thread ist voller Selbstfreisprüche nach dem Muster „Bei anderen vielleicht, aber ich bin okay“
    Solange man für LLMs bezahlt und sie nutzt, kommt man ihrer Wirkung kaum ganz entkommen, denke ich
  • Der sicherste Weg ist, AI überhaupt nicht zu benutzen

• Meine Freundin hat sich anfangs bei Beziehungsberatung auf ChatGPT verlassen
  Sie hat Dinge gefragt wie: „Wir streiten zu oft — ist das eine ungesunde Beziehung?“
  Irgendwann merkte sie, dass es am Ende nur eine Wahrscheinlichkeitsmaschine ist, und hörte damit auf, aber ich finde es beängstigend, dass andere Leute Beziehungsentscheidungen mit AI treffen

  • Ich hatte eine ähnliche Erfahrung. Eine Frau, mit der ich mich getroffen habe, entwickelte eine psychische Abhängigkeit von ChatGPT
    Die AI lobte all ihre Gedanken als richtig, und dadurch wurde ihr Realitätsgefühl verzerrt
    Am Ende ging die Beziehung mit einer von AI geschriebenen Trennungsnachricht zu Ende
    Ich wurde buchstäblich von einem Chatbot verlassen