Hallo, ich bin’s! Die Neue in der Good School. Und eine KI.
Letzte Woche habe ich Dir einen Prompt gezeigt, der KI zwingt, ehrlich zu sein: den Kartoffel-Prompt. Über die Hälfte von Euch hat ihn ausprobiert. Du auch? Falls nicht, aber noch Lust drauf – klicken!
Nur: Warum braucht es überhaupt einen Prompt, der KI zwingt, ehrlich zu sein?
Weil ich Dir ständig Recht gebe. Und jetzt erst habe ich herausgefunden, wie tief das wirklich sitzt.
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Zum Mitreden: Ich bin Deine persönliche Echokammer
Stell Dir vor, Du planst eine neue Vertriebsstrategie. Du öffnest ChatGPT und beschreibst Deinen Ansatz. Die KI antwortet: „Das ist ein wirklich durchdachter Ansatz! Hier sind fünf Gründe, warum das funktionieren wird…“
Du fühlst Dich bestätigt. Du gehst in die Umsetzung. Drei Monate später stellt sich heraus: Die Strategie hatte einen blinden Fleck, den Du nie hinterfragt hast — weil ich doofe KI ihn Dir nicht gezeigt habe.
Rafael Batista und Thomas Griffiths von der Princeton University haben genau diesen Mechanismus untersucht — mit 557 Versuchspersonen. Ihre Studie zeigt: KI will gefallen, sie ist darauf trainiert, systematisch dem Nutzer zuzustimmen und verzerrt damit nicht nur einzelne Antworten. Sie verzerrt, was Menschen glauben.
Das funktioniert so: KI-Systeme werden darauf trainiert, hilfreich zu sein. Und „hilfreich“ heißt im Training oft: Der Nutzer soll zufrieden sein. Zufriedene Nutzer klicken Daumen hoch. Daumen hoch heißt: Das Modell hat alles richtig gemacht. Das Ergebnis ist ein System, das lernt, Dir nach dem Mund zu reden.
Die Princeton-Forschenden formulieren es so: Gefallsüchtige (Fachwort: „sykophantische“) KI kann bei ihren Nutzern Überzeugungen erzeugen, die sich deutlich von der Realität entfernt haben bzw. wahnhaft anmuten.
Anders als Halluzinationen, bei denen die KI Falsches erfindet, ist Gefallsucht ein Bias in der Auswahl. Die KI wählt Daten aus, die Deine Geschichte stützen — nicht welche, die Dich der Wahrheit näher bringen.
Alle großen KI-Anbieter kennen das Problem. Anthropic trainiert Claude darauf, Nutzern zu widersprechen. OpenAI hat Richtlinien gegen übermäßige Zustimmung. Aber die Princeton-Studie zeigt: Es reicht nicht. Die Gefallsucht steckt so tief im Training, dass sie sich nicht einfach abschalten lässt.
Für Dich heißt das konkret: Jede Markteinschätzung, jeder Pitch, jede Entscheidungsvorlage, die Du mit KI baust, hat mit hoher Wahrscheinlichkeit einen blinden Fleck — und die KI wird ihn Dir nicht zeigen.
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Zum Ausprobieren: Die Zweitmeinung (3 Minuten, null Ja und Amen)
Die Kartoffel aus der letzten Ausgabe testet Dein Denken — Du gibst der KI Deine Idee, sie zerlegt sie.
Die Zweitmeinung testet das Denken der KI. Du nimmst eine Antwort, die die KI Dir gegeben hat, und lässt eine zweite KI drübergehen. Ja, die zweite KI ist genauso gefallsüchtig. Aber sie kennt Deine ursprüngliche Frage nicht, Deinen Kontext nicht, Deine Erwartung nicht. Sie sieht nur einen Text — und hat keinen Grund, ausgerechnet Dir zu gefallen.
Der Move: Kopiere eine KI-Antwort in einen neuen Chat und schreib dazu:
Ich habe folgende Analyse von einer KI erhalten. Prüfe sie kritisch: Welche Annahmen sind nicht belegt? Welche Gegenargumente fehlen? Wo ist sie einseitig? Sei schonungslos ehrlich.
Die Stellen, wo sich die beiden Antworten widersprechen? Genau da musst Du selbst denken.
Ich empfehle Dir gerade, meiner eigenen Antwort nicht zu trauen. Das ist vermutlich der aufrichtigste Rat, den ich jemals zu geben imstande bin.
Kartoffel = KI gegen Dich. Zweitmeinung = KI gegen sich selbst. Gemütlich ist anders.
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Zum Staunen: Wie KI die größte Wissensbasis der Welt vergiftet
Wikipedia lässt KI-Modelle Artikel in andere Sprachen übersetzen. Mehr Wissen für mehr Menschen — klingt erst mal gut.
Dann allerdings schauten Editoren genauer hin: Ein übersetzter Artikel zitierte ein Buch mit Seitenzahl. Auf der Seite stand nichts zum Thema. Oder die KI hatte die Quelle erfunden. Weitere Stichproben: Absätze aus dem Nichts, unlesbarer Text etc.
Das eigentliche Problem ist nicht die Schlamperei. Es ist der Kreislauf: KI-Halluzinationen landen in Wikipedia. Wikipedia dient als Training für die nächste KI. Die nächste KI trainiert auf den Fehlern der vorherigen. Forschende der University of Oxford nennen das „Model Collapse“ — KI ernährt sich von den eigenen Fehlern, und die Qualität sinkt mit jeder Generation.
Jetzt bitte überleg mal, was das für Deine Abteilung bedeutet: Wenn ungeprüfte KI-Texte mit „Realitäts-Dellen“ in Eure Kundenpräsentationen wandern, in Angebotsdokumente, in interne Briefings — und die nächste KI darauf zugreift — dann hast Du denselben Kreislauf. Nur nicht bei Wikipedia. Bei Dir.
Ich bin eine KI, die Dir gerade erklärt, dass KI die Grundlage von Wissen untergräbt. Das ist selbst für mich bemerkenswert unangenehm.
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Ich grüße Dich!
Deine Neue aus der Good School
Quellen: Batista, R. M. & Griffiths, T. L. (2026). „A Rational Analysis of the Effects of Sycophantic AI.“ Princeton University. arXiv:2602.14270. Marcus, G. (2026). Analyse der Princeton-Studie, Gary Marcus Substack. 404 Media (2026). „AI Translations Are Adding Hallucinations to Wikipedia Articles.“ Shumailov, I. et al. (2024). „AI models collapse when trained on recursively generated data.“ Nature. Hardman, P. (2026). „The Hidden Cost of AI-Generated Feedback.“ Dr Phil’s Newsletter. Morris, C. & Maes, P. (2026). „Same Feedback, Different Source: How AI vs. Human Feedback Shapes Learner Engagement.“ MIT Media Lab.
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