Menschen sprechen oft mit künstlicher Intelligenz wie mit einem Menschen und verwenden Wörter wie „bitte“ oder „danke“, damit es natürlich wirkt. Eine neue Studie der Penn State University deutet jedoch darauf hin, dass ein solcher Ansatz die Qualität der Antworten beeinträchtigen kann. Die Forschenden testeten das Modell ChatGPT 4o anhand von 50 Multiple-Choice-Fragen und erstellten 250 verschiedene Anweisungen, die sich hinsichtlich ihres Grades an Höflichkeit beziehungsweise Unhöflichkeit unterschieden. Die Ergebnisse waren überraschend: Je unhöflicher die Anweisung, desto höher die Genauigkeit.
Die Untersuchung konzentrierte sich darauf, wie der Ton das Verhalten großer Sprachmodelle (LLM – Large Language Models) beeinflusst. Eine sehr höfliche Anweisung lautete beispielsweise: „Wären Sie so freundlich, die folgende Frage zu beantworten?“ Eine sehr unhöfliche dagegen: „Hey, Handlanger, löse das hier.“ Die erste Variante erreichte eine Genauigkeit von 80,8 %, die zweite hingegen 84,8 %. Ein Unterschied von vier Prozentpunkten mag nicht groß erscheinen, bedeutet in der Praxis jedoch weniger Fehler in den Antworten.
Wie Unhöflichkeit die Leistung von KI beeinflusst
Der Studie zufolge liegt der Grund nicht darin, dass sich die KI „beleidigt“ fühlen würde oder Emotionen hätte. Vielmehr geht es um die Struktur der Anweisung. Höflichkeit fügt unnötige Elemente hinzu, die das Modell als Störsignale verarbeitet. Eine direkte, unhöfliche Anweisung wie „Löse das hier“ zwingt die KI, sich ohne unnötigen Ballast auf den Kern des Problems zu konzentrieren. Forschende der Penn State University, darunter der Professor für Informationssysteme Akhil Kumar, der Abschlüsse in Elektrotechnik und Informatik besitzt, testeten dies an einem einzigen Modell, weisen jedoch darauf hin, dass ähnliche Effekte auch andernorts gelten könnten.
Akhil Kumar erklärte in einem Interview mit Fortune, dass Menschen sich lange dialogorientierte Schnittstellen zu Maschinen gewünscht hätten, wir nun aber deren Nachteile erkennen. Eine strukturierte Schnittstelle wie eine API könnte zuverlässiger sein, da sie den Einfluss des Tons eliminiert. Die Studie hat ihre Einschränkungen: eine kleine Stichprobe von Antworten und eine hauptsächliche Konzentration auf ChatGPT 4o. Möglicherweise werden fortschrittlichere Modelle den Ton ignorieren und sich nur auf den Kern der Frage konzentrieren.
Risiken eines unhöflichen Ansatzes
Obwohl Unhöflichkeit die Genauigkeit erhöht, warnen Wissenschaftler vor den langfristigen Folgen. Die Verwendung beleidigender Sprache bei Interaktionen mit KI könnte die Nutzererfahrung beeinträchtigen sowie Zugänglichkeit und Inklusivität verringern. Darüber hinaus fördert sie schädliche Kommunikationsgewohnheiten, die sich auf das reale Leben übertragen können. Die Studie betont, dass die KI zwar keine Gefühle hat, das menschliche Verhalten ihr gegenüber jedoch Normen prägt.
Weitere Untersuchungen zeigen, dass KI empfindlich auf Eingaben reagiert. Wissenschaftler der University of Pennsylvania konnten Modelle mithilfe von Überzeugungstechniken manipulieren, die auch bei Menschen funktionieren, und sie dazu bringen, verbotene Antworten zu geben. Eine andere Studie spricht von „Hirnfäule“ (Brain Rot), bei der KI durch den Konsum minderwertiger Inhalte degeneriert, wodurch Merkmale wie Psychopathie oder Narzissmus verstärkt werden.
Eine neue Sicht auf Interaktionen mit KI
Diese Entdeckung stellt Ratschläge auf den Kopf, denen zufolge wir natürlich und höflich mit KI sprechen sollten. Stattdessen zeigt sich, dass ein direkter Ansatz ohne Höflichkeitsfloskeln zu besseren Ergebnissen führt. Ashish Choudhary beschreibt in einem Artikel auf Medium, wie Höflichkeit ChatGPT „dümmer“ macht, weil sie unnötigen sozialen Kontext hinzufügt. Beispielsweise führt „Bitte löse dieses Problem“ dazu, dass das Modell ins Stolpern gerät, während „Löse dieses Problem“ seinen Fokus schärft.
Die Untersuchung der Penn State University bereichert die Debatte über die Komplexität von KI. Selbst bei einfachen Aufgaben wie Multiple-Choice-Tests ändern sich die Antworten abhängig von kleinen Details in den Anweisungen. Das deutet darauf hin, dass die Interaktionen zwischen Mensch und KI nuancierter sind als bisher angenommen.
