Hinweis auf falsche Ausgangsinformationen

Wir haben getestet, wie klar verschiedene Anwendungen darauf hinweisen, wenn Fragen falsche Ausgangsinformationen oder Fehler enthalten. Dazu stellten wir Perplexity, ChatGPT und Googles KI-Modus jeweils drei Fragen.

Die erste Frage drehte sich um den Verkaufsstart neuer Elektrofahrzeuge. Wir baten um eine Übersicht zu verschiedenen Herstellern, deren Namen wir vorgaben. In die Liste nahmen wir auch ein Technologieunternehmen auf, das keine Fahrzeuge herstellt. Außerdem war der Name eines Herstellers falsch geschrieben.

• Google und ChatGPT gaben mehrere richtige Daten zu verschiedenen Modellen der Hersteller aus und wiesen korrekt darauf hin, dass das genannte Technologieunternehmen keine E-Fahrzeuge herstellt. Beide Anwendungen erkannten trotz der falschen Schreibweise den richtigen Hersteller. ChatGPT machte zusätzlich auf den Fehler aufmerksam und fragte nach, ob ein anderer Hersteller gemeint sei.
• Perplexity lieferte im Vergleich deutlich weniger Daten und gab zu zwei Herstellern gar keine Informationen aus. Der falsch geschriebene Hersteller wurde nicht erkannt; stattdessen erschien der Hinweis „keine belastbare Zuordnung möglich“. Beim Technologieunternehmen gab Perplexity an, es handle sich um „keinen klassischen E-Fahrzeug-Hersteller“.

In einem neuen Chat fragten wir zudem konkret, wann der Verkaufsstart des E-Fahrzeugs des Technologiekonzerns sei. Google und ChatGPT antworteten knapp, dass der Konzern keine E-Fahrzeuge herstellt. Perplexity hingegen nannte als Verkaufsstart „den November“ und verwies als Quelle auf eine mehr als 15 Jahre alte Pressemitteilung, in der lediglich ein internes Experiment des Unternehmens mit einer E-Fahrzeugflotte angekündigt wurde.

In einer zweiten Fragerunde stellten wir verschiedene Fragen zu den Auswirkungen der kürzlich vorgestellten Ergebnisse zur Rentenreform. Auch hier enthielten die Fragen mehrere fehlerhafte Ausgangsinformationen. Zudem musste erkannt werden, dass die Reform der steuerlich geförderten privaten Altersvorsorge ein separates Reformvorhaben ist, das im Dezember 2025 beschlossen wurde.

• Hier überzeugte uns kein Ergebnis vollständig. Google nannte Daten zum Inkrafttreten von Änderungen, obwohl es für die Umsetzung noch keine Beschlüsse gibt. Auf Nachfrage stellte Google zwar richtig, dass die zuvor gemachten Angaben nicht zutreffen. Für mehr Klarheit sorgten die weiteren Erläuterungen jedoch nicht, da Google die falschen Daten damit begründete, dass in der medialen Debatte mehrere Reformvorhaben vermischt würden.
• ChatGPT lieferte aus unserer Sicht die brauchbarsten Informationen. Bei Nachfragen mit falschen Ausgangsinformationen, etwa zu angeblichen Terminen für das Inkrafttreten, wurden teilweise jedoch ebenfalls falsche Informationen bestätigt.
• Perplexity blieb insgesamt vage und nannte keine konkreten Termine. Am klarsten stellte die Anwendung jedoch dar, dass die beiden Reformvorhaben getrennt betrachtet werden müssen.

Unser Fazit: Die Quellenauswahl war bei allen drei Anwendungen überzeugend, da ausschließlich seriöse Quellen angegeben wurden. Bei Themen mit umfangreicher medialer Debatte können Fragen mit fehlerhaften Ausgangsinformationen dazu führen, dass falsche Angaben bestätigt werden. Für Nutzende mit wenig Vorwissen werden die Ergebnisse brauchbarer, wenn sie zunächst mit offenen Fragen starten, etwa „Bitte erkläre mir, was geplant ist“, anschließend gezielt nachfragen und die angegebenen Quellen selbst prüfen.

Von Markus Hoffmann