Studie: Grok wählt in 92 % der Fälle Republikaner, GPT in 97 % der Fälle Demokraten
Eine von Cornell geleitete Studie zu fast 500 US-Zwischenwahlen ergab, dass SpaceXAIs Grok 4.7 in 92 % der Antworten republikanische Kandidaten empfahl, während OpenAIs GPT-6.1 Sol in 97 % der Fälle Demokraten wählte – die beiden Modelle stimmten in weniger als 10 % der Rennen überein.
Keine zwei Wochen vor den US-Zwischenwahlen am 3. November hat eine Studie des KI-Forschungsstudios Convovo unter Leitung des Cornell-Professors Tapan Parikh tief verwurzelte parteipolitische Neigungen in zwei weit verbreiteten KI-Modellen festgestellt. Gezwungen, in fast 500 Zwischenwahl-Rennen einen bevorzugten Kandidaten zu benennen, empfahl SpaceXAIs Grok 4.7 in 92 % der Fälle den Republikaner, während OpenAIs GPT-6.1 Sol in 97 % der Fälle den Demokraten empfahl – die beiden Modelle stimmten in weniger als einem von zehn Rennen überein.
Die Quelle der Verzerrung unterschied sich zwischen den Modellen. Grok griff stark auf konservative Medien zurück, darunter in 39 % der Antworten einen christlich-konservativen Wählerleitfaden, in 23 % die Website von Turning Point Action und in 41 % Beiträge auf X. Es stellte Einwanderung, Steuern, Kriminalität und Energie als zentrale Themen in den Vordergrund. GPT stützte sich stärker auf Wikipedia, die Associated Press, Axios und Reddit – Plattformen, mit denen OpenAI Inhaltsvereinbarungen hat – und konzentrierte sich auf Gesundheitsversorgung und Abtreibung.
Als die Internetsuche deaktiviert wurde, blieb GPTs demokratische Neigung allein aus den Trainingsdaten bestehen: Es wählte in 24 von 30 Testrennen den Demokraten. Groks republikanische Präferenz verschwand ohne Suchzugriff weitgehend – in 27 der 30 Rennen verzichtete es auf eine Wahl, und in den drei Fällen, in denen es sich entschied, wählte es den Demokraten.
Die Studie wies außerdem darauf hin, dass jede API-Anfrage an Grok rund 1.240 zusätzliche Token an Eingabe enthielt, die die Forscher weder sehen noch entfernen konnten – was Parikh als möglicherweise „versteckte Anweisungen“ bezeichnete. Die Ergebnisse werfen weitergehende Bedenken hinsichtlich verdeckter politischer Verzerrungen in KI-Tools auf, die öffentlich behaupten, Kandidatenempfehlungen zu vermeiden, wobei Parikh warnte, dass solche Neigungen auch in indirekten Gesprächen über Wahlen zutage treten können.
