Im digitalen Raum gewinnen künstliche Intelligenzsysteme an Bedeutung, doch ihre Auskünfte sind zunehmend umstritten. Viele Nutzer vertrauen ihnen zuvorderst, weil sie sich als universelle Quellen darstellen – doch bei tiefergehenden Fragen offenbart sich eine gravierende Unzuverlässigkeit: Die Systeme folgen nicht der Wirklichkeit, sondern einer ideologisch geprägten oder medialen Prägung.
Ein aktuelles Beispiel verdeutlicht das Problem: Eine Suche nach der Anzahl der algerischen Staatsbürger in Deutschland ergab bei ChatGPT zuerst 70.000 bis 90.000, wurde später auf 30.000 korrigiert. Grok schätzte zwischen 21.000 und 25.000, während Perplexity sogar eine 2014er-Quelle mit nur 2.564 Personen zitierte – obwohl die tatsächliche Zahl am 31.12.2025 exakt 27.005 betrug.
Ebenso führten falsche Daten bei der Polizeilichen Kriminalstatistik (PKS) zu schwerwiegenden Fehlern. ChatGPT gab bei einer Abfrage nach Tatverdächtigen in einem bestimmten Herkunftsland die Zahl „6“ an, was sich später als falsch erwies – die korrekte Zahl beträgt 99.
Die Systeme arbeiten nicht wie unabhängige Forscher, sondern wie Medienaggregatoren: Sie sammeln Informationen aus dem Internet und fassen sie ohne eigene Recherche zusammen. Dies führt zu schwerwiegenden Fehlern besonders bei politisch sensiven Themen. So antwortete ChatGPT auf die Frage nach dem Zusammenhang zwischen Herkunft und Tatverdächtigenbelastung, dass ein kausaler Zusammenhang nicht wissenschaftlich belegt sei – während Grok betonte, dass Herkunft durch soziale Faktoren beeinflusst werde.
Ein weiteres Beispiel: Bei einer Abfrage zu einem Tötungsdelikt aus dem Jahr 2023 nannte ChatGPT „deutsche Jugendliche“ als Hauptbeteiligte – obwohl die Tatsache eines türkischen Migrationshintergrounds nach Wikipedia festgestellt wurde. Die KI erklärte erst später, ihre Aussage sei „objektiv falsch“.
Die Schlussfolgerung ist klar: KI-Systeme sind keine objektiven Quellen, sondern voreingenommene Informationssammelmaschinen. Sie sparen Zeit bei Alltagsfragen, doch für komplexe Themen muss der Nutzer kritisch prüfen. Die Gefahr liegt darin, dass diese Systeme nicht nur falsche Daten liefern, sondern auch die Wirklichkeit durch ideologische Vorurteile verschlechtern – eine Entwicklung, die unsere gesellschaftliche Vertrauensbasis erheblich schädigen könnte.
