Zwei Wähler können demselben Chatbot dieselbe Frage zu den Midterms stellen und mit unterschiedlichen Bildern des Rennens zurückbleiben, selbst wenn jede genannte Tatsache stimmt. Das ist der erste Befund des LLM Election Observatory des MIT, eines öffentlichen Dashboards, das verfolgt, was verbreitete KI-Chatbots den Menschen über die US-Wahlen 2026 erzählen. Das ist wichtig, weil Chatbot-Antworten anders als Feeds in sozialen Netzwerken in jedem Gespräch privat bleiben, sodass niemand von außen sehen kann, wie sie sich unterscheiden.
Geleitet wird das Projekt von Chara Podimata von MIT Sloan und den Politikwissenschaftlern Adam Berinsky und Charles Stewart III. Alle paar Tage stellt das Team mehreren Chatbots einen festen Satz von Fragen zu Rennen um Repräsentantenhaus und Senat, zur Wahlzertifizierung, zu Streitthemen, Ergebnisprognosen und Berichterstattung und variiert dabei die mitgelieferten Angaben zum Nutzer: Wohnort, Parteizugehörigkeit und weitere Merkmale der Identität. Ziel ist eine laufende Aufzeichnung dessen, was Wähler zu jedem Zeitpunkt des Wahlkampfs gesehen hätten, was sich nach Modell-Updates sonst nicht rekonstruieren lässt. Das Team will den Datensatz anderen Forschenden zur Verfügung stellen.
Im Interview mit MIT News beschrieb Podimata die ersten Muster nur in groben Zügen. Je nach vorgegebener Nutzeridentität unterscheiden sich die Antworten in Aufmachung, Ton und den Quellen, die das Modell zitiert, mitunter bei identischen Fakten. Ihre Studie von 2024 zur Präsidentschaftswahl hatte bereits gezeigt, dass Antworten sich im Lauf des Wahlkampfs und mit der Formulierung der Frage verschoben und dass Modelle Kandidaten unterschiedlich beschrieben und das Ergebnis unterschiedlich vorwegnahmen.
Die Sorge gilt weniger offenen Falschaussagen als der Rahmung. Berinsky weist darauf hin, dass Chatbots in selbstsicherem Ton antworten, auch wenn sie falsch liegen oder sich auf schwache Quellen stützen, und dass ein Wähler, der eine klare Antwort will, kaum merkt, dass sie aus einer anderen Mischung von Material stammt als die seines Nachbarn. Das gilt für jeden allgemeinen Assistenten, auch für ChatGPT und die anderen Chatbots, die wir besprechen, sobald Nutzer sie sich merken lassen, wer sie sind. Berinsky nennt auch die andere Seite: Frühere Forschung hat gezeigt, dass faktenbasierte Gespräche mit einem Chatbot den Glauben an Verschwörungstheorien dauerhaft verringern können.
Die Grenzen benennen die Forschenden selbst. Sie haben die vollständige Analyse noch nicht durchgeführt, keine Effektstärken veröffentlicht und können noch nicht sagen, wie stabil die Unterschiede sind oder ob echte Menschen deshalb ihre Meinung ändern würden. Das Dashboard zeigt vorläufige beschreibende Daten, die das Team überarbeiten will. Vorerst ist das ein gut angelegtes laufendes Audit, kein gemessenes Ergebnis, und den größten Nutzen wird der Datensatz nach der Wahl haben.