Google DeepMind-Forscher haben Ergebnisse veröffentlicht, die ein systematisches Anti-KI-Vorurteil bei der Bewertung ethischer Argumentation enthüllen. In der in PLOS One veröffentlichten Studie wurden Teilnehmer gebeten, zu beurteilen, ob Begründungen für moralische und unmoralische Entscheidungen von Menschen oder von großen Sprachmodellen geschrieben wurden und ob sie diesen Urteilen zustimmten.
Die Ergebnisse waren bemerkenswert: Während Teilnehmer KI-generierten Text über dem Zufallsniveau erkennen konnten, blieb ihre Genauigkeit unter 75 %. Noch bedeutsamer war, dass Menschen eine konsequente Tendenz zeigten, Urteilen nicht zuzustimmen, von denen sie glaubten, sie seien KI-generiert — unabhängig davon, ob der Text tatsächlich von einem Menschen oder einer Maschine geschrieben worden war.
Sprachliche Hinweise wie Antwortlänge, Tippfehler, Pronomen der ersten Person und Kosten-Nutzen-Sprachmarker beeinflussten sowohl die Erkennungsgenauigkeit als auch die Zustimmung. Teilnehmer neigten dazu, Kosten-Nutzen-Berechnungen zu misstrauen, möglicherweise weil sie eine solche Argumentation mit KI und nicht mit menschlicher moralischer Intuition assoziierten.
Die Ergebnisse legen nahe, dass die öffentliche Akzeptanz von KI-Systemen in Entscheidungskontexten — von autonomen Fahrzeugen bis hin zu medizinischen Geräten — möglicherweise nicht durch die Qualität der KI-Argumentation, sondern durch eine psychologische Vor gegen maschinell generierte Ethik untergraben wird.
