Manchmal müssen Recherchearbeiten unter großem Zeitdruck erfolgen. Innerhalb kurzer Frist sollte ein kompakter Recherchebericht zu öffentlichen Diskussionen um mehrere geplante Windparks verfasst werden. Die Vorhaben waren uns aus verschiedenen Presseartikeln bereits bekannt, darum konnte unser Researcher den Text auch rasch erstellen.
Zusätzlich sollte geprüft werden, ob in einem angrenzenden Gebiet ein weiteres Projekt geplant ist. Der Researcher fand weder in der Presse noch in kommunalen Dokumenten Hinweise darauf. Perplexity und ChatGPT wurden zu möglichen weiteren Projekten befragt und erhielten beide eine geographisch präzise Beschreibung des betreffenden Gebiets. Beide antworteten zunächst mit den bereits bekannten Projekten. Auf die Rückfrage, ob zu anderen Projekten etwas bekannt sei, korrigierte sich Perplexity und bestätigte, dass kein weiteres Vorhaben bekannt ist. ChatGPT hingegen verortete ein nördlicher gelegenes Projekt fälschlich im Untersuchungsgebiet und machte unzutreffende Angaben zur Lage benachbarter Gemeinden.
Anschließend wurde ChatGPT zur sprachlichen Überarbeitung des Berichts eingesetzt. Dieses Ergebnis überzeugte: Die Textlänge wurde um 20% gekürzt, indem Redundanzen entfernt wurden. Zudem wurden Schachtelsätze aufgebrochen und die Textgliederung in Absätze sorgte für eine Präzisierung.
Unser Fazit: KI-Modelle können helfen, Rechercheergebnisse zu validieren. Bestätigt wurde hier die Vermutung, dass kein weiteres Projekt existiert – wenn auch nur indirekt, nämlich indem schon bekannte Projekte genannt wurden. Die Antworten dürfen jedoch nicht ungeprüft übernommen werden.
Unsere Empfehlung bei derartigen Fragestellungen: Der Einsatz von LLMs ist sinnvoll, um die Informationslage nochmals zu validieren, wenn keine Ergebnisse im Research gefunden werden. Voraussetzung bleibt allerdings eine sorgfältige Prüfung, sonst wird das vermeintliche Wissen schnell zur Fehlerquelle. Wir machen immer wieder die Erfahrung, dass die Modelle offenbar lieber halbwegs passende (aber letztlich nicht richtige) Informationen ausgeben anstatt klar zu sagen, dass keine Informationen zur Beantwortung der Frage vorliegen.
Von Maria Kleiner