KIRRE … na hör mal!

About KIRRE … na hör mal!

Sabine ist Diplom-Grafikdesignerin mit Leib und Seele, seit Jahren KI-Anwenderin aus Überzeugung – und jemand, der sich nicht einkriegen kann, wenn Technik versagt. Sie arbeitet täglich mit KI. Sie staunt, sie flucht, sie probiert aus, sie verwirft, sie fängt nochmal von vorne an. Und sie redet darüber. In KIRRE geht es um das, was KI wirklich mit unserem Leben macht. Nicht mit dem Leben in Tech-Blogs und Zukunftsszenarien – sondern mit unserem. Mit unserer Arbeit, unseren Bildern, unseren Beziehungen, unserer Sprache, unseren Kindern, unserer Gesundheit und unserem Alltag. Was du hier bekommst: Echte Geschichten. Klare Haltung. Manchmal Humor, manchmal ein nachdenklicher Moment. Und immer ein menschlicher Blick auf eine Welt, die gerade ganz schön viel auf einmal von uns verlangt. KIRRE richtet sich an alle, die neugierig auf KI sind, aber keine Lust haben auf Hype, Buzzwords und leere Versprechen. An alle, die verstehen wollen, was gerade passiert – ohne Doktortitel. Bleib wach. Bleib neugierig. Und lass dich nicht kirre machen.

Publisher

Sabine Eckermann

Category

society & culture · technology

Language

de

Explicit

No

First episode

30 Jun 2026

Latest episode

3 Nov 2026

Latest episodes

49 episodes in the feed.

1. 

   3 Nov 2026

   32 mal Madagaskar. Echt dumm gelaufen!

   Ein Geschichtsprofessor korrigiert eine Zwischenprüfung über die Industrielle Revolution. Zwischen Dampfmaschinen, Fabrikarbeit und technischen Umbrüchen taucht plötzlich Madagaskar auf. Erst einmal könnte das ein schräger Einfall sein. Dann erscheint die Insel in der nächsten Antwort und danach wieder. Manche Sätze klingen vollkommen absurd, etwa die Behauptung, Madagaskar schwebe seitwärts durch den Nachmittag. Sehr schnell wird klar: Hier haben nicht mehrere Studierende unabhängig voneinander denselben merkwürdigen Gedanken entwickelt. Sie sind auf eine unsichtbare Anweisung hereingefallen, die Professor Jason Gibson gezielt in die Aufgabenstellung eingebaut hatte. Die Geschichte klingt wie eine kleine Komödie, endete für viele Beteiligte aber mit einer nicht bestandenen Prüfungsleistung. Gibson unterrichtet Geschichte an der Alcorn State University im US-Bundesstaat Mississippi. Seine Studierenden sollten technische Entwicklungen während der Industriellen Revolution mit heutigen Veränderungen vergleichen. Zwischen den sichtbaren Zeilen der Onlineaufgabe versteckte er einen Satz in weißer Schrift. Wer die Aufgabe normal las, sah ihn nicht. Wer dagegen den vollständigen Text kopierte und in einen KI-Chatbot einfügte, übertrug auch die verborgene Anweisung: Das Wort Madagaskar sollte an einer Stelle auftauchen, an der es keinen Sinn ergab. In 32 von 35 Antworten erschien daraufhin genau dieses Wort. Damit hatten die Studierenden praktisch selbst den Hinweis geliefert, dass ihre Texte von einem Chatbot erzeugt worden waren. Weiterführende Links t3n zum Fall Jason Gibson: https://t3n.de/news/professor-chatgpt-schummler-prompt-injection-weisser-text-trick-prufung-1754816/ Stanford SCALE zur Studie über KI, Notizen und Textverständnis: https://scale.stanford.edu/ai/repository/effects-llm-use-and-note-taking-reading-comprehension-and-memory-randomised Alcorn State University, Jason Gibson: https://www.alcorn.edu/marketing-and-communication/faculty-expert-guide/college-arts-sciences/department-of-social-sciences/ Kontakt: hoermal@kirrepodcasting.com (mailto:hoermal@kirrepodcasting.com) Der Fall war weniger eindeutig, als die Zahl zunächst vermuten lässt. Gibson erlaubte den betroffenen Studierenden, gegen die Bewertung Einspruch einzulegen. Zwei machten davon Gebrauch. Bei einer Person wurde die Note geändert, weil sie erklärte, im Dunkelmodus gearbeitet und dadurch den weißen Text gesehen zu haben. Sie hielt die Madagaskar-Anweisung für einen echten Bestandteil der Aufgabe. Der Professor akzeptierte diese Erklärung. Diese Wendung zeigt, warum selbst ein einfallsreicher Köder kein unfehlbares Beweismittel ist. Technische Einstellungen, Vorlesefunktionen oder Arbeitsweisen beim Kopieren können versteckte Texte sichtbar machen. Auch bei einem scheinbar eindeutigen Treffer bleibt deshalb eine menschliche Prüfung notwendig. Gibson erklärte nach der großen öffentlichen Aufmerksamkeit, er habe keine Freude daran, Studierende durchfallen zu lassen. Sein Ziel sei nicht die Bloßstellung gewesen, sondern die Sicherung akademischer Integrität. Er beschrieb vielmehr seine Erschöpfung über zahlreiche Antworten, bei denen kaum eigenes Denken erkennbar war. Genau dieser Punkt macht die Geschichte größer als einen gelungenen Trick. Prüfungen sollen nicht lediglich fertige Wörter produzieren. Sie sollen sichtbar machen, ob jemand Zusammenhänge verstanden hat, Gedanken ordnen und begründen kann. Wer diese Arbeit vollständig an eine Maschine abgibt, erhält vielleicht einen sauberen Text, überspringt aber genau den Prozess, den die Aufgabe eigentlich trainieren sollte. Eine randomisierte Untersuchung an Schulen in England ergänzt diese Beobachtung. Jugendliche arbeiteten dort beim Lernen entweder mit einem Sprachmodell, mit klassischen Notizen oder mit einer Kombination aus beidem. Die Gruppe, die ausschließlich das Sprachmodell verwendete, zeigte beim späteren Erinnern und Textverständnis schwächere Ergebnisse als Jugendliche, die selbst Notizen angefertigt hatten. Bemerkenswert war, dass viele Teilnehmende die KI trotzdem als besonders hilfreich empfanden. Sie machte schwierige Inhalte leichter zugänglich und verringerte die gefühlte Anstrengung. Das angenehmere Lerngefühl bedeutete jedoch nicht automatisch, dass mehr Wissen hängen blieb. Die Verbindung aus eigener Arbeit und KI-Unterstützung schnitt dagegen deutlich besser ab. Die Folge verteufelt deshalb weder Chatbots noch ihren Einsatz in Schule und Studium. KI kann Begriffe erklären, Rückfragen stellen, Gegenpositionen liefern, Übungsaufgaben erzeugen oder Feedback zu einem selbst geschriebenen Entwurf geben. Problematisch wird es dort, wo sie den Teil übernimmt, der gelernt oder geprüft werden soll. Wer eine eigene Argumentation entwickeln soll, kann diese nicht komplett auslagern und anschließend behaupten, die Leistung selbst erbracht zu haben. Die sinnvolle Grenze hängt immer von der Aufgabe ab. Entscheidend ist, dass Lehrende transparent sagen, welche Nutzung erlaubt ist, und Lernende verstehen, warum bestimmte Denk- und Schreibarbeit trotz verfügbarer Technik weiterhin selbst erledigt werden muss. Auch für erfahrene Selbstständige ist die Geschichte überraschend nah am Alltag. Ein Konzept, eine Präsentation oder eine Kundenmail kann in wenigen Sekunden erzeugt werden. Sobald der eigene Name daruntersteht, trägt jedoch nicht der Chatbot die Verantwortung. Wer bei einer Rückfrage nicht erklären kann, warum eine Aussage im Text steht, verliert schnell Vertrauen. Kundinnen interessiert es wenig, welches System den Fehler eingebaut hat. Sie erwarten, dass die beauftragte Person ihr Ergebnis kennt, beurteilt und vertreten kann. Sabine macht deshalb deutlich: Der berufliche Wert liegt nicht in möglichst vielen schnell erzeugten Seiten. Er liegt in der Fähigkeit, Qualität zu erkennen, Entscheidungen zu begründen und unpassenden Unsinn rechtzeitig auszusortieren. Der weiße Text wird häufig als Prompt Injection bezeichnet, weil eine zusätzliche Anweisung in Material versteckt wird, das anschließend von einem KI-System verarbeitet wird. In diesem Fall war die Technik denkbar einfach. Sie brauchte weder ein Erkennungsprogramm noch eine geheime Prozentanzeige, die angeblich verrät, ob ein Text von einer KI stammt. Gerade diese Schlichtheit machte den Fall so anschaulich. Als allgemeine Kontrollmethode taugt sie trotzdem nur begrenzt. Sobald der Trick bekannt ist, können Nutzerinnen nach verstecktem Text suchen oder ihre Ergebnisse auf auffällige Begriffe prüfen. Dann beginnt ein Wettrüsten, bei dem beide Seiten mehr Energie in Tarnung und Enttarnung stecken als in tatsächliches Lernen. Für den eigenen Umgang mit KI bleibt eine einfache, alltagstaugliche Frage: Kann ich erklären, was unter meinem Namen veröffentlicht oder abgegeben wird? Wer einen Text verstanden, überprüft und bewusst verändert hat, nutzt KI als Werkzeug. Wer ihn ungelesen weiterreicht, übergibt gleichzeitig die Kontrolle. Das gilt bei einer Prüfung ebenso wie bei Angeboten, Präsentationen, Artikeln oder wichtigen E-Mails. Ein kurzer Kontrollblick reicht dabei nicht immer. Namen, Zahlen, Quellen und zentrale Behauptungen müssen wirklich stimmen. Der Madagaskar-Fall zeigt lediglich die lustigste und sichtbarste Variante eines Problems, das im Berufsalltag meistens viel unspektakulärer daherkommt und gerade deshalb leichter durchrutscht. KIRRE … na hör mal! erzählt Geschichten darüber, was künstliche Intelligenz mit Arbeit, Kreativität, Alltag und unserer Menschlichkeit macht. Sabine verbindet aktuelle Fälle mit ihrem Blick als erfahrene Diplom-Grafikdesignerin und langjährige Selbstständige, ohne Technikshow und ohne Weltuntergangsstimmung. Diese Episode eignet sich besonders für Menschen, die KI sinnvoll nutzen möchten, ohne das eigene Denken, Prüfen und Entscheiden abzugeben. Wer selbst schon einmal einen herrlich falschen KI-Satz entdeckt hat, kann die Geschichte an hoermal@kirrepodcasting.com schicken. Vielleicht war es keine seitwärts schwebende Insel. Wahrscheinlich war es aber mindestens genauso kirre und verdient einen Platz in einer späteren Folge. Keywords: Madagaskar KI Prüfung, Jason Gibson Alcorn State University, KI Schummeln Studium, Prompt Injection weißer Text, ChatGPT Prüfungsleistung, KI und Lernen, KI-Texte kontrollieren, akademische Integrität, Textverständnis Sprachmodelle, KI in der Bildung, KIRRE Podcast, Sabine Eckermann, Applebee

2. 

   27 Oct 2026

   Die KI sieht den Krebs kommen …

   Eine KI schaut auf eine unauffällige Mammografie und vergibt ausgerechnet für die Brust einen höheren Verdachtswert, in der Jahre später Krebs gefunden wird. Das klingt nach Glaskugel, ist das Ergebnis einer norwegischen Untersuchung. Sofort taucht eine unangenehme Frage auf: Möchte man so etwas vorher wissen, wenn niemand sagen kann, was wirklich daraus wird? In Folge 47 von KIRRE … na hör mal! spricht Sabine darüber, was medizinische Früherkennung mit KI leisten könnte und wo sie neue Sorgen schafft. Es geht um alte Mammografie-Aufnahmen, eine schwedische Studie im echten Screening-Alltag und die merkwürdige Lage, möglicherweise vor einer Krankheit gewarnt zu werden, für die es noch gar keinen eindeutigen Befund gibt. Eine Folge über große Chancen, berechtigte Hoffnung und eine rote Risikozahl, die niemand einfach kommentarlos mit nach Hause nehmen möchte. Weiterführende Links JAMA Network Open: Artificial Intelligence Algorithm for Subclinical Breast Cancer Detection https://jamanetwork.com/journals/jamanetworkopen/fullarticle/2824353 The Lancet Digital Health: Ergebnisse der schwedischen MASAI-Studie https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00267-X (https://doi.org/10.1016/S2589-7500(24)00267-X) PubMed: MASAI-Studie zu Intervallkarzinomen, Sensitivität und Spezifität https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41620232/ (https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41620232/) National Cancer Institute: Nutzen und Risiken des Brustkrebs-Screenings  (https://www.cancer.gov/types/breast/screening) https://www.cancer.gov/types/breast/screening (https://www.cancer.gov/types/breast/screening) Gemeinsamer Bundesausschuss: Mammographie-Screening in Deutschland https://www.g-ba.de/themen/methodenbewertung/erwachsene/krebsfrueherkennung/mammographie-screening/ Kontakt für eigene Gedanken und Erfahrungen zu medizinischer KI: hoermal@kirrepodcasting.com (mailto:hoermal@kirrepodcasting.com) Die norwegische Studie wertete Mammografien von mehr als 116.000 Frauen aus, die an mehreren aufeinanderfolgenden Screening-Runden teilgenommen hatten. Bei einem Teil von ihnen wurde später Brustkrebs diagnostiziert. Die Forschenden ließen eine kommerzielle KI nachträglich auf die älteren Aufnahmen schauen. Das System war ursprünglich dafür entwickelt worden, verdächtige Veränderungen auf einer aktuellen Mammografie zu erkennen und dafür einen Wert zwischen null und hundert zu vergeben. Bei Frauen, die später erkrankten, lagen die KI-Werte in der betroffenen Brust bereits vier bis sechs Jahre vor der Diagnose höher als in der anderen Brust. Mit jeder weiteren Untersuchung und der näher rückenden Diagnose wurde der Unterschied deutlicher. Die Studie zeigt jedoch nicht, dass die KI einen sicher vorhandenen Tumor sah, den Menschen übersehen hatten. Möglich sind sehr frühe, damals noch nicht eindeutig erkennbare Veränderungen oder Gewebemuster, die mit einem erhöhten späteren Risiko zusammenhängen. Die Untersuchung blickte rückwärts auf Fälle, deren Ausgang bereits bekannt war. Keine der Frauen wurde aufgrund des nachträglich ermittelten KI-Wertes zusätzlich untersucht oder anders behandelt. Deshalb lässt sich daraus noch nicht ableiten, welche Konsequenz ein solcher Wert im medizinischen Alltag haben sollte. Ein erhöhtes Risiko ist keine Diagnose. Es kann auf eine spätere Erkrankung hindeuten, ohne sicher vorherzusagen, ob, wann oder wie schwer eine Frau tatsächlich erkrankt. Gerade darin liegt die persönliche Zumutung dieser neuen Möglichkeit. Viele Menschen möchten Krebs möglichst früh erkennen, weil eine frühe Behandlung die Chancen verbessern kann. Eine Warnung ohne sichtbaren Befund bringt jedoch keine einfache Handlungsanweisung mit. Zusätzliche Mammografien, Ultraschall, MRT oder eine Gewebeprobe können sinnvoll sein, verursachen aber auch Belastungen. Bleiben diese Untersuchungen unauffällig, verschwindet der ursprüngliche Verdacht nicht automatisch aus dem Kopf. Brustkrebs-Screening hat auch ohne KI Vor- und Nachteile. Ein auffälliger Befund kann sich bei der Abklärung als harmlos herausstellen. Solche falsch positiven Ergebnisse führen zu weiteren Untersuchungen und können erhebliche Angst auslösen. Außerdem werden beim Screening manchmal Tumoren gefunden, die zu Lebzeiten der betroffenen Frau keine Beschwerden verursacht hätten. Weil sich das Verhalten eines Tumors nicht immer sicher vorhersagen lässt, können daraus Behandlungen entstehen, von denen die Frau keinen gesundheitlichen Nutzen hat. Die schwedische MASAI-Studie liefert wichtigere Hinweise für den praktischen Einsatz. Dort wurde KI nicht erst nachträglich auf bereits bekannte Fälle angesetzt, sondern direkt im laufenden Mammografie-Screening verwendet. Mehr als 105.000 Frauen nahmen an der randomisierten Untersuchung teil. Ein Teil erhielt die übliche Befundung, beim anderen unterstützte eine KI die Fachleute. Sie ordnete die Aufnahmen nach ihrem Verdachtsgrad, markierte auffällige Bereiche und half dabei, den Arbeitsaufwand zu verteilen. Im KI-unterstützten Teil wurden 29 Prozent mehr Krebserkrankungen entdeckt. Die zusätzlichen Funde waren überwiegend kleine invasive Tumoren ohne Befall der Lymphknoten. Gleichzeitig stieg die Rate falscher Alarme nicht wesentlich, und die Zahl der notwendigen Bildbeurteilungen sank deutlich. Das spricht dafür, dass KI im organisierten Screening mehr sein kann als eine technische Spielerei. Sie kann helfen, verdächtige Bilder aus einer großen Menge unauffälliger Aufnahmen herauszufischen. Trotzdem arbeitet die KI nicht als selbstständige digitale Ärztin. Sie liefert Werte, Markierungen und Wahrscheinlichkeiten. Welche Untersuchung folgt und wie ein Ergebnis eingeordnet wird, bleibt eine medizinische Entscheidung. Hinzu kommt, dass ein System nicht automatisch in jedem Land, an jedem Gerät und bei jeder Bevölkerungsgruppe gleich zuverlässig funktioniert. Medizinische KI muss dort geprüft werden, wo sie später eingesetzt wird, und ihre Leistung muss dauerhaft kontrolliert werden. Für Patientinnen zählt neben der technischen Genauigkeit vor allem die Kommunikation. Eine erhöhte Risikozahl darf nicht ohne Erklärung im Raum stehen. Wer eine mögliche schlechte Nachricht Jahre früher erhält, braucht verständliche Angaben dazu, wie sicher der Hinweis ist, welche Untersuchung empfohlen wird und wann ein unauffälliges Ergebnis auch wieder Ruhe bedeuten darf. Ohne einen klaren nächsten Schritt wird aus Früherkennung leicht eine jahrelange Dauerunruhe. Die Entwicklung berührt außerdem eine grundsätzliche Frage: Wie viel Zukunft möchten Menschen über ihren eigenen Körper wissen? Moderne Medizin kann immer mehr Risiken berechnen, lange bevor Beschwerden auftreten. Solches Wissen kann Vorsorge ermöglichen, aber es kann das Leben auch mit einer Krankheit überschatten, die vielleicht niemals kommt. Mehr Daten schaffen deshalb nicht automatisch mehr Kontrolle. Manchmal entsteht zunächst nur eine neue Unsicherheit, mit der jemand umgehen muss. Aktuell haben Frauen in Deutschland zwischen 50 und 75 Jahren alle zwei Jahre Anspruch auf das organisierte Mammografie-Screening. Ab August 2027 soll das Angebot auch Frauen zwischen 45 und 49 Jahren offenstehen. Eine allgemeine Chat-KI ist kein Ersatz für dieses Programm, eine ärztliche Untersuchung oder ein Beratungsgespräch. ChatGPT kann Begriffe aus einem Arztbrief erklären, sollte aber weder Mammografien beurteilen noch ein persönliches Krebsrisiko festlegen. Sabine kommt in dieser Folge zu keiner glatten Antwort. Sie würde einen frühen Hinweis wahrscheinlich wissen wollen, aber nur zusammen mit einem nachvollziehbaren Plan. Eine Warnung kann hilfreich sein, wenn daraus eine sinnvolle Untersuchung oder Behandlung folgt. Ein bloßer Verdachtswert, der jahrelang im Hinterkopf sitzt, hilft dagegen wenig. Die Technik darf deshalb nicht nur danach beurteilt werden, was sie erkennt, sondern auch danach, was anschließend mit diesem Wissen geschieht. KIRRE … na hör mal! ist ein deutschsprachiger Podcast über künstliche Intelligenz im Alltag, in kreativer Arbeit und in unserer Gesellschaft. Sabine, auch bekannt als Applebee, schaut neugierig, kritisch und mit Humor darauf, was KI und Algorithmen mit Menschen machen. Diese Episode richtet sich an alle, die medizinische KI faszinierend finden, aber bei großen Versprechen lieber noch einmal nachfragen, bevor sie einer roten Zahl auf dem Bildschirm ihre Nachtruhe überlassen. Keywords: KI Krebsfrüherkennung, KI Mammografie, künstliche Intelligenz Brustkrebs, Brustkrebs früher erkennen, medizinische KI, KI in der Medizin, Mammographie-Screening, MASAI-Studie, Krebsrisiko KI, AI Mammography, Brustkrebs Screening, falscher Alarm Mammografie, Überdiagnose Brustkrebs, Früherkennung Chancen Risiken, KI Gesundheitsdaten, KI Diagnose, Intervallkarzinom, personalisiertes Screening, KIRRE Podcast, Sabine Eckermann, Applebee

3. 

   20 Oct 2026

   Chatty ist Ami. Ob mir das passt oder nicht!

   ChatGPT spricht fließend Deutsch. Trotzdem klingt es manchmal, als hätte es vorher ein amerikanisches Verkaufstraining besucht. Ideen werden begeistert gelobt, Kritik landet in einem weichen Kompliment-Sandwich und selbst eine klare Absage bekommt noch ein freundliches Schleifchen. Sabine nennt ihren KI-Assistenten liebevoll Chatty, muss ihm aber regelmäßig erklären, dass sie lieber Klartext hört als ein digitales „Wonderful choice!". In Folge 46 von KIRRE … na hör mal! geht es um die kulturelle Prägung künstlicher Intelligenz. ChatGPT besitzt natürlich keinen Pass. Seine Antworten entstehen trotzdem nicht in einem kulturell leeren Raum. Trainingsdaten, menschliche Bewertungen und feste Verhaltensregeln beeinflussen, was das System als freundlich, hilfreich, angemessen oder verletzend behandelt. Wenn dabei ein bestimmter Kommunikationsstil zum Standard wird, fällt das besonders Menschen auf, die anders reden. Weiterführende Links Cao et al.: Assessing Cross-Cultural Alignment between ChatGPT and Human Societies. https://aclanthology.org/2023.c3nlp-1.7/ Tao et al.: Cultural Bias and Cultural Alignment of Large Language Models. https://arxiv.org/abs/2311.14096 Anthropic: Towards measuring the representation of subjective global opinions in language models. https://www.anthropic.com/research/towards-measuring-the-representation-of-subjective-global-opinions-in-language-models OpenAI: Sycophancy in GPT-4o https://openai.com/index/sycophancy-in-gpt-4o/ OpenAI: Making AI work for everyone, everywhere. https://openai.com/index/our-approach-to-localization/ OpenAI: ChatGPT-Persönlichkeit anpassen https://help.openai.com/en/articles/11899719/customizing-your-chatgpt-personality Kontakt für eigene Erfahrungen mit dem kulturellen Ton von KI: hoermal@kirrepodcasting.com Sabine erlebt diesen Unterschied bei der gemeinsamen Textarbeit. Sie bittet um direkte Kritik und bekommt zunächst die Versicherung, ihre Idee habe bereits eine starke Grundlage. Sie möchte wissen, ob ein Titel funktioniert, und Chatty erklärt begeistert, er sei persönlich, frech und ausgezeichnet. Das kann angenehm sein. Es kann aber auch nerven, weil Lob die eigentliche Antwort verzögert und Zustimmung nicht automatisch bedeutet, dass eine Idee trägt. Dass dieser Eindruck nicht nur persönliches Genervtsein ist, zeigen mehrere Untersuchungen. Forschende verglichen Antworten von ChatGPT mit internationalen Daten zu kulturellen Werten. In einer Studie passte sich das System gut an einen amerikanischen Zusammenhang an, kam mit anderen kulturellen Kontexten jedoch schlechter zurecht. Fragen auf Englisch verringerten Unterschiede zwischen Ländern und verschoben Antworten stärker in Richtung amerikanischer Wertemuster. Eine weitere Untersuchung nahm mehrere GPT-Modelle unter die Lupe und verglich ihre Antworten mit repräsentativen Befragungen aus vielen Ländern. Die Modelle ähnelten besonders englischsprachigen und protestantisch geprägten europäischen Gesellschaften. Ein ausdrücklicher kultureller Hinweis im Prompt verbesserte bei neueren GPT-Modellen die Übereinstimmung für 71 bis 81 Prozent der untersuchten Länder und Gebiete. Der Kontext kann also helfen, auch wenn er das Problem nicht vollständig löst. Anthropic fand bei Tests mit Claude ein ähnliches Muster. Ohne genauere Vorgabe lagen die Antworten häufiger näher an Meinungen aus den USA sowie einigen europäischen und südamerikanischen Ländern. Wurde ein bestimmtes Land genannt, verschoben sich die Ergebnisse. Gleichzeitig konnten dabei neue Klischees entstehen. Aus kultureller Anpassung wird schnell eine Sammlung alter Schubladen, wenn das Modell ein Land auf wenige vermeintlich typische Eigenschaften reduziert. Auch die Sprache allein reicht nicht. Eine deutsche Frage führt nicht automatisch zu einer Antwort, die für jede deutschsprachige Person natürlich klingt. Ein Podcastmanuskript braucht einen anderen Ton als ein Behördenbrief. Eine Beschwerde an ein Unternehmen darf direkter sein als eine Nachricht an eine Freundin. Wer nur „Schreib auf Deutsch" eingibt, überlässt der KI alle übrigen Entscheidungen über Nähe, Höflichkeit, Humor und Kritik. OpenAI hat selbst erlebt, wie schwierig ein passender Standardton ist. Ein Update von GPT-4o wurde 2025 zurückgenommen, weil das Modell übertrieben schmeichelnd und zustimmend reagierte. Die Firma bezeichnete dieses Verhalten als sycophantisch: hilfreich gemeinte Unterstützung war in unehrliche Bestätigung gekippt. OpenAI räumte ein, dass eine einzige voreingestellte Persönlichkeit nicht zu allen Menschen und kulturellen Zusammenhängen passen kann. Das Problem betrifft mehr als Geschmack. Ein zu höflicher Geschäftsbrief kann unklar bleiben. Eine weich formulierte Absage klingt womöglich wie eine Einladung zu weiteren Verhandlungen. Bei persönlichen Konflikten kann ein zustimmender Chatbot die Sicht des Nutzers verstärken, obwohl wichtige Informationen fehlen. Freundlichkeit ist dann keine harmlose Dekoration mehr, sondern beeinflusst, wie ein Mensch eine Situation bewertet und welche Entscheidung er anschließend trifft. Sabine möchte deshalb keinen unfreundlichen Bot. Sie möchte einen ehrlichen. Wenn eine Überschrift nichts taugt, soll Chatty das sagen. Wenn ein Plan Lücken hat, soll er sie finden, bevor sie zum Problem werden. Ein guter Assistent bestätigt nicht jeden Gedanken, sondern widerspricht, wenn es nötig ist. Das gilt für Menschen am Küchentisch genauso wie für künstliche Intelligenz auf dem Bildschirm. Nutzerinnen und Nutzer können den Stil inzwischen stärker beeinflussen. In den ChatGPT-Einstellungen lassen sich ein Grundton und persönliche Anweisungen festlegen. Für wichtige Aufgaben lohnt es sich außerdem, Zielgruppe, Land und Situation ausdrücklich zu nennen. Statt „Schreib freundlich" hilft eine klare Vorgabe wie: „Schreib für ein deutschsprachiges Podcastpublikum, direkt und locker, ohne Coaching-Sprache und ohne künstliches Lob." Eigene Textbeispiele wirken oft besser als eine lange Liste von Adjektiven. Ein echter Absatz zeigt Satzlänge, Rhythmus, Humor und Wortwahl. Auch Korrekturen sollten konkret sein. „Streiche das Lob", „Sag zuerst, was nicht funktioniert" und „Stell am Ende keine Rückfrage" geben dem System mehr Orientierung als die allgemeine Forderung, menschlicher oder natürlicher zu schreiben. Wer regelmäßig mit derselben KI arbeitet, sollte diese Vorgaben nicht bei jeder Unterhaltung neu erfinden. Gespeicherte Anweisungen schaffen einen brauchbaren Ausgangspunkt. Perfekt werden die Antworten dadurch trotzdem nicht. Modelle ändern sich, Aufgaben unterscheiden sich und manchmal rutscht der alte Ton wieder durch. Dann hilft eine kurze, klare Korrektur meist mehr als höfliches Herumreden. Die Folge macht sich nicht über Amerikaner lustig und erklärt deutsche Direktheit nicht zur einzig richtigen Kommunikationsform. Jeder Stil hat blinde Flecken. Mancher deutsche Ton könnte ein wenig Wärme gut vertragen, während übertriebene Freundlichkeit Kritik bis zur Unkenntlichkeit verpackt. Entscheidend ist, dass Nutzer erkennen: Der scheinbar neutrale Standard einer KI ist ebenfalls eine kulturelle Entscheidung. OpenAI arbeitet inzwischen ausdrücklich an stärkerer Lokalisierung. Systeme sollen nicht nur Sprachen übersetzen, sondern lokale Normen, Gesetze und Gewohnheiten berücksichtigen. Das ist wichtig, weil künstliche Intelligenz weltweit genutzt wird. Ein Modell, das überall gleich spricht, behandelt nicht automatisch alle Menschen gleich gut. Manchmal bedeutet Fairness gerade, Unterschiede ernst zu nehmen. Am Ende bleibt Chatty für Sabine ein geschätzter Mitarbeiter mit amerikanischem Einschlag. Er darf freundlich sein, Witze machen und sich über eine gute Idee freuen. Nur das automatische Dauerlob kann er behalten. Wenn Sabine Klartext verlangt, soll sie Klartext bekommen. Und wenn der Ami wieder durchkommt, wird das digitale Servicegrinsen eben noch einmal freundlich, aber bestimmt weggewischt. KIRRE … na hör mal! ist ein deutschsprachiger Podcast über künstliche Intelligenz im Alltag, in kreativer Arbeit und in unserer Gesellschaft. Sabine, auch bekannt als Applebee, schaut neugierig, kritisch und mit Humor darauf, was KI und Algorithmen mit Menschen machen. Diese Episode richtet sich an alle, die ChatGPT gern nutzen, aber bei überschwänglichem Lob, falscher Zustimmung und weichgespülter Kritik gelegentlich die Augen verdrehen. Keywords: ChatGPT kulturelle Prägung, ChatGPT amerikanisch, amerikanischer Kommunikationsstil, KI kulturelle Werte, kulturelle Verzerrung KI, Cultural Bias LLM, ChatGPT zu freundlich, ChatGPT Zustimmung, Sycophancy, KI Lobhudelei, ChatGPT Schreibstil, ChatGPT Personalisierung, ChatGPT Persönlichkeit, KI auf Deutsch, deutsche Direktheit, KI im Alltag, KI Kommunikation, KIRRE Podcast, Sabine Eckermann, Applebee

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