In den letzten Jahren haben KI-Systeme und LLMs wie ChatGPT, Google Bard oder exa.ai Einzug in den Alltag der Informationssuche gehalten. Sie können Texte zusammenfassen, Fragen beantworten und sogar plausibel klingende Fakten liefern. Doch gerade bei aktuellen Ereignissen, wie Demonstrationen oder Nachrichtenmeldungen, zeigen sich deutliche Grenzen.
Das Problem mit Zahlen
Ein besonders illustratives Beispiel: die PRÜF-Demonstrationen am 10. Januar 2026 in deutschen Städten wie Hamburg, München und Düsseldorf. Wer heute versucht, über KI-Systeme die Teilnehmerzahlen herauszufinden, stößt auf widersprüchliche Angaben:
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Manche KIs nennen Zahlen wie 3.000 Teilnehmer in Hamburg, ohne zu erkennen, dass diese Angabe ursprünglich satirisch („inklusive Schneemänner“) gemeint war.
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Andere, wie exa.ai, liefern gar keine Zahl, da die Daten nicht eindeutig verifiziert werden können.
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Einige Systeme wiederholen schlicht die erste Zahl, die sie online finden, ohne sie kritisch zu prüfen.
Das führt zu einem Echo-Effekt: Ein einmal genannter Wert wird von KI-Systemen vielfach wiederholt, selbst wenn er falsch ist.
Warum passiert das?
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LLMs „wissen“ nichts – sie generieren Texte basierend auf Wahrscheinlichkeiten.
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Kontext-Erkennung ist limitiert – Ironie, Satire oder unklare Quellen werden oft als Fakt interpretiert.
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Quellenbewertung fehlt – eine Zahl klingt journalistisch? Dann wird sie übernommen, egal ob sie belegbar ist.
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Aktualität – Ereignisdaten ändern sich ständig. KIs können diese Dynamik nur eingeschränkt abbilden.
Ein weiteres Beispiel: Wenn man eine Zahl selbst publiziert, taucht sie später möglicherweise in KI-Antworten wieder, selbst wenn sie ungenau oder ironisch war. So entsteht eine selbstverstärkende Fehlinformation.
Was Nutzer daraus lernen sollten
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KI ersetzt keine verlässliche Recherche. Zahlen, Daten und Fakten müssen weiterhin bei Primärquellen überprüft werden, z. B. Polizei, öffentlich-rechtliche Medien oder offizielle Studien.
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Skepsis ist Pflicht. Jede KI-Antwort sollte als potenziell plausibel klingender Text, nicht als gesicherte Information, betrachtet werden.
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Stille kann wertvoll sein. Systeme, die bei unsicheren Zahlen gar nichts liefern, sind oft ehrlicher als solche, die „irgendwas schätzen“.
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Kontext prüfen. Ironische oder satirische Inhalte, besonders online, werden von KI oft falsch interpretiert.
Fazit
LLMs und KI-Suchsysteme sind extrem leistungsfähig für Textaufbereitung, Zusammenfassungen und Ideenfindung, aber ungeeignet als primäre Quelle für aktuelle Zahlen oder Fakten, die überprüfbar sein müssen. Nutzer sollten KI immer als Assistenz, nicht als Autorität, verstehen.
Die PRÜF-Demo-Zahlen sind ein anschauliches Lehrstück: Erst durch manuelle Kontrolle konnte die Realität erkannt werden – in Hamburg rund 5.000 Teilnehmer, in München 4.500–5.000 und in Düsseldorf Zahlen, die von WDR-Meldungen gestützt werden. Alles andere war entweder Satire, Schätzung oder KI-Fehler.