KI zeigt Neanderthaler in ChatGPT und DALL-E 3 oft überholt – Studie an UMaine

Selbst wenn man sie ausdrücklich auffordert, sich auf Fachwissen zu stützen, erzeugen verbreitete KI-Programme weiterhin Bilder und Erzählungen über Neanderthaler – einen ausgestorbenen menschlichen Verwandten, der vor Zehntausenden von Jahren in Europa und Teilen Asiens lebte –, die wirken wie aus veralteten Museumsinszenierungen.

Diese Neigung wirft Fragen auf: Wenn Menschen solche Werkzeuge für schnelle, bequeme Antworten nutzen, beeinflussen sie damit auch, wie wir frühe Menschen überhaupt verstehen.

Neanderthalerleben durch die KI-Brille

Vier kurze Anweisungen standen im Mittelpunkt einer neuen Studie, in der mithilfe von ChatGPT und DALL-E 3 – weit verbreiteten Systemen, die aus knappen Texteingaben Geschichten sowie digitale Bilder erzeugen – Hunderte Neanderthaler-Szenen erstellt wurden.

In diesen Ergebnissen erkannte Dr. Matthew Magnani, außerordentlicher Professor für Anthropologie, Spuren älterer Forschung an der Universität von Maine (UMaine). Magnani ließ jede Anweisung 100-mal ausführen und verlangte dabei sowohl alltagssprachliche als auch ausdrücklich „fachkundige“ Antworten.

Über Bild- und Textausgaben hinweg zeigte sich ein Muster: Selbst dort, wo wissenschaftliche Korrektheit gefordert war, rutschten die Systeme immer wieder in überholte Vorstellungen ab.

Wenn Genauigkeit scheitert

Eine Anweisungsgruppe verlangte wissenschaftliche Genauigkeit; eine andere ließ die Programme ohne jede Verpflichtung zur Richtigkeit reagieren.

Doch selbst bei klaren Anforderungen arbeitete die generative KI – oft schlicht „KI“ genannt – weiter mit dem, was ihr aus Trainingsmaterial und Mustern vertraut war.

Anstatt zu prüfen, ob Aussagen dem aktuellen Forschungsstand entsprechen, passte die Software vor allem Tonfall und zusätzliche Details an, sobald sie „expertisch“ klingen sollte.

Wer sich von dieser selbstsicheren Sprache leiten lässt, kann die alten Annahmen unbemerkt in Hausarbeiten, Beiträge in sozialen Medien und Gespräche in der Familie tragen.

Wer unsichtbar wird

Viele Darstellungen rückten stark bemuskelte Männer in den Mittelpunkt und blendeten Frauen sowie Kinder aus – ein Echo früherer Vorstellungen von Urgeschichte.

Solche geschlechtsspezifischen Verzerrungen können entstehen, wenn Trainingsdaten Männer überbetonen und das Modell dieses Ungleichgewicht anschliessend als Normalfall behandelt.

Die moderne Archäologie hat viel Aufwand betrieben, um Familienleben, Fürsorge und Kindheit zu rekonstruieren; die Bots fielen jedoch wiederholt in das Bild des allein jagenden Mannes zurück.

Sobald sich solche Ergebnisse verbreiten, wird es für Museen und Schulbücher schwieriger, das öffentliche Bild zu korrigieren.

Werkzeuge aus der falschen Zeit

In mehreren KI-Szenen tauchten in Neanderthalerlagern überraschend fortgeschrittene Gegenstände auf – darunter Leitern, strohgedeckte Dächer und sauber geflochtene Körbe.

Solche Einschübe sind Anachronismen, also Dinge, die in die falsche Zeit gesetzt werden, und sie können in die Irre führen, ohne auf den ersten Blick seltsam zu wirken.

Auch Glasgefässe und Metallwerkzeuge erschienen, obwohl Neanderthaler-Fundplätze keinerlei Hinweise auf eine entsprechende Herstellung liefern.

Wenn moderne Materialien mit „primitiv“ dargestellten Körpern kombiniert werden, entsteht eine verzerrte Zeitleiste, die für Menschen, die nur kurz darüber hinwegsehen, dennoch plausibel wirkt.

Geschichten verfehlen die Komplexität

In den Textausgaben beschrieben die Systeme häufig stark vereinfachte Abläufe aus Jagen, Schlafen und Überleben und liessen dabei viele Fragen und Spannbreiten aus, die Forschende heute diskutieren.

Indem die Autorinnen und Autoren die Sprache der Chatbot-Texte mit Jahrzehnten archäologischer Fachprosa verglichen, stellten sie fest, dass der Ton am ehesten an den frühen Zeitraum der 1960er Jahre erinnerte.

In derselben Auswertung passten die Bilder von DALL-E 3 besser zu den späten 1980er und frühen 1990er Jahren. Diese Differenz bedeutet: Die Optik kann moderner wirken, während die zugrunde liegende Erzählung in Alltagsanfragen noch immer Jahrzehnte zurückliegt.

Was die Bots zu lesen bekommen

Urheberrechtsregeln und Bezahlschranken machten grosse Teile der Archäologie des 20. Jahrhunderts online schwer zugänglich; dadurch bleiben ältere Texte oft länger sichtbar. Lernt ein Modell vor allem aus dem, was es überhaupt erfassen kann, kann es Verfügbarkeit mit Wahrheit verwechseln – statt Aktualität zu berücksichtigen.

Später sorgte frei zugängliche Forschung, die online für alle lesbar ist, für eine breitere Basis und machte neuere Arbeiten leichter auffindbar.

Solange der Zugang zu Forschung ungleich verteilt bleibt, werden KI-Darstellungen der Vergangenheit weiterhin das bevorzugen, was am einfachsten zu greifen ist.

Ein wissenschaftliches Ziel in Bewegung

Zur Einordnung: Neanderthaler lebten in Europa und Teilen Asiens bis vor rund 40.000 Jahren und verschwanden dann.

Bereits 1864 zeichneten frühe Beschreibungen ein Bild von ihnen als grob und primitiv – und Museumsszenen trugen dazu bei, dass sich diese Vorstellung verbreitete.

Eine Analyse aus dem Jahr 1985 zeigte, wie eine alte Rekonstruktion, die später korrigiert wurde, das Klischee des vornübergebeugten Neanderthalers dennoch lange am Leben hielt.

Da sich Wissenschaft mit neuen Fossilien und Methoden fortlaufend verändert, braucht KI eine Möglichkeit, solche Aktualisierungen in Echtzeit nachzuvollziehen.

Vertrauensprobleme im Klassenzimmer

Lehrkräfte beobachten inzwischen, dass Schülerinnen und Schüler KI-Antworten in Referate und Berichte kopieren – selbst wenn diese Antworten stillschweigend auf Denkweisen von vor Jahrzehnten beruhen.

Schnelle Werkzeuge belohnen Tempo; Quellen zu überprüfen wirkt dadurch optional, sofern niemand innehält und fragt, woher etwa ein Bild eigentlich stammt.

„Es ist wichtig, die unterschiedlichen Verzerrungen zu untersuchen, die in unserer alltäglichen Nutzung dieser Technologien stecken“, sagt Magnani.

Ohne diese Gewohnheit kann eine glatt wirkende Neanderthaler-Szene schneller die falsche Lehre vermitteln, als es eine sorgfältige Unterrichtsstunde ausgleichen kann.

Wie KI besser werden kann

Um das Problem anzugehen, muss man Modelle mit besserem Material versorgen – und Forschende an der UMaine haben bereits einen praktikablen Weg gezeigt, um veraltete Ausgaben zu erkennen.

Engere Verknüpfungen zwischen Chatbots und durchsuchbaren Datenbanken könnten den Systemen ermöglichen, konkrete Studien abzurufen, statt aus dem „Gedächtnis“ zu raten.

„Unsere Studie liefert eine Vorlage für andere Forschende, um die Lücke zwischen wissenschaftlicher Forschung und KI-generierten Inhalten zu untersuchen“, sagte Magnani.

Wenn man den Test an der UMaine mit Modell-Updates wiederholt, liesse sich beobachten, ob sich diese Lücke schliesst – oder ob an die Stelle alter Verzerrungen neue treten.

Ein Test, den man wiederholen sollte

Am Beispiel der Neanderthaler wird die Kluft zwischen wissenschaftlicher Arbeit und maschinell erzeugten Antworten besonders deutlich.

Besserer Zugang zu Forschung und klügere Prüfmechanismen können die Lage verbessern – dennoch brauchen Leserinnen und Leser weiterhin die Gewohnheit, skeptisch nachzufragen.