{"id":5857,"date":"2025-10-27T06:30:00","date_gmt":"2025-10-27T05:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/?p=5857"},"modified":"2026-02-24T11:33:54","modified_gmt":"2026-02-24T10:33:54","slug":"informationsbeschaffung-mit-ki-plausibel-zu-sein-reicht-nicht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hub.hslu.ch\/economiccrime\/informationsbeschaffung-mit-ki-plausibel-zu-sein-reicht-nicht\/","title":{"rendered":"Informationsbeschaffung mit KI: Plausibel zu sein reicht nicht"},"content":{"rendered":"\n

Von Sven Millischer<\/a><\/p>\n\n\n\n

<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n

Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser. Was einst als F\u00fchrungsprinzip galt, muss heute im Kontext der K\u00fcnstlichen Intelligenz fast schon mantraartig wiederholt werden. Denn Menschen vertrauen per se leicht. Und manchmal leider zu Unrecht. So zeigt eine Studie von Microsoft Research<\/a> unter mehreren hundert erfahrenen Wissensarbeitern eine bedenkliche Beziehung. Ein h\u00f6heres Vertrauen in generative K\u00fcnstliche Intelligenz korreliert mit weniger kritischem Denken. Die KI-gl\u00e4ubigen Wissensarbeiter bildeten weniger Hypothesen, \u00fcberpr\u00fcften weniger Quellen oder ber\u00fccksichtigten seltener unterschiedliche Perspektiven, so das Fazit der Studie. Mit anderen Worten: Die geschwinden und geschliffenen Antworten der KI-Sprachmodelle best\u00e4tigten sie scheinbar in ihren \u00dcberzeugungen.<\/p>\n\n\n\n

Nun k\u00f6nnte man dieses Forschungsergebnis als zuf\u00e4llig und wenig stichhaltig abtun, da die Zahl der Teilnehmenden mit gut 300 Personen kaum repr\u00e4sentativ ist und es sich um selbstberichtete Angaben der Wissensarbeiter handelte. Dennoch verdeutlicht das Resultat das inh\u00e4rente Dilemma in der Nutzung eines jeden grossen KI-Sprachmodells (LLM): Ob ChatGPT, Gemini oder Claude – es handelt sich bei allen \u00f6ffentlichen LLM am Ende um enorm komplexe, vielschichtige Statistikmodelle, die Sprache auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten berechnen.<\/p>\n\n\n\n

Unzutreffende Zusammenh\u00e4nge<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Daraus folgt: Large Language Models liefern zwar Antworten, die plausibel und \u00fcberzeugend klingen, aber nicht unbedingt zwingend solche, die faktisch korrekt sind. Gerade wenn Aufgaben zu komplex oder mehrdeutig werden, neigen LLM in der Tendenz dazu, Inhalte zu \u201ehalluzinieren\u201c statt ein kategorisches Scheitern einzur\u00e4umen. Die Konsequenzen f\u00fcr faktengetreue und gerichtsfeste Recherchen nach den Methoden der Open Source Intelligence (OSINT) sind folgenschwer: Der Benutzer muss damit rechnen, dass das LLM vielleicht geschliffene Plausibilit\u00e4t liefert statt harter Fakten, und dies auch noch mit grosser Autorit\u00e4t und \u00dcberzeugungskraft. Bei spezifischen Personen- oder Unternehmensrecherchen, wie sie in der professionellen OSINT-Arbeit h\u00e4ufig vorkommen, besteht bei LLM die Gefahr, dass biografische oder Unternehmensdetails verwechselt oder falsch kombiniert werden. Was einem als Analyst bleibt, ist der konsequente R\u00fcckgriff auf zugrundeliegende Prim\u00e4rquellen, wodurch jedoch die Effizienzgewinne der KI rasch wieder schwinden.<\/p>\n\n\n\n

Hinzu kommt, dass gerade die Quellenlage im Bereich der K\u00fcnstlichen Intelligenz bis heute mehr als undurchsichtig ist. Mit welcher universalen \u201eWissensbibliothek\u201c die heutigen grossen Sprachmodelle tats\u00e4chlich trainiert wurden und werden, ist nicht sauber gekl\u00e4rt. Und welche Quellen dabei wie gewichtet und bewertet wurden, entzieht sich ebenfalls der Kontrolle durch die \u00d6ffentlichkeit. Dieser Umstand wiegt umso schwerer, da staatliche Akteure wie Russland die LLM inzwischen m\u00f6glicherweise als Abnehmer f\u00fcr gezielte Propaganda entdeckt haben, und Inhalte im Netz erzeugen, die f\u00fcr LLM als Agit-Prop-Material gedacht sind. Noch ist unklar, ob die LLM tats\u00e4chlich aktiv auf Desinformation verweisen, oder ob sie auf solche Desinformations-Quellen verweisen, weil sie aus Mangel an Alternative vorhandene L\u00fccken zu f\u00fcllen suchen.<\/p>\n\n\n\n

Erfahrung und st\u00e4ndige Selbstpr\u00fcfung<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Im Umkehrschluss bedeutet dies: Die meistgenutzten LLM sind in ihrem antrainierten Wissensbestand eine Black Box, und so zusagen die Antithese zur professionellen Open-Source-Intelligence-Analyse. Bei der OSINT-Analyse werden \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Informationen aus unterschiedlichen Quellen systematisch ausgewertet, um daraus verl\u00e4ssliche Erkenntnisse \u00fcber Ereignisse, Personen oder Strukturen zu gewinnen. Zum OSINT-Handwerk geh\u00f6rt, Daten zu archivieren, Quellen zu verifizieren und logische Verbindungen herzustellen \u2013 von Personen \u00fcber Orte bis hin zu Mustern. Nur wer mit einer pr\u00fcfbaren Frage, einer Hypothese, die widerlegt werden kann, und einer sauberen Methodik arbeitet, erzielt faktentreue und gerichtsfeste Rechercheergebnisse. Intelligent genutzt, kann eine KI dabei helfen, gerade bei der Analyse, Aufbereitung und Strukturierung von Daten. Entscheidend bleiben aber Erfahrung, kritisches Denken und st\u00e4ndige Selbstpr\u00fcfung.<\/p>\n\n\n

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Verwendete Quellen:<\/strong><\/h3>\n

https:\/\/www.dutchosintguy.com\/post\/stop-calling-it-osint<\/a><\/p>\n

https:\/\/www.recordedfuture.com\/research\/russia-linked-copycop-uses-llms-to-weaponize-influence-content-at-scale<\/a><\/p>\n

https:\/\/misinforeview.hks.harvard.edu\/article\/llms-grooming-or-data-voids-llm-powered-chatbot-references-to-kremlin<\/a><\/p>\n

 <\/p>\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

<\/a><\/p>\n\n\n\t\t

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Autor: Sven Millischer<\/h1>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\"\"\n\t\t<\/figure>\n\t\t
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\n\t\t\t\tSven Millischer<\/a> ist Gr\u00fcnder und Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer der Diraya Intelligence GmbH. Die Firma bietet Recherchen und Informationsgewinnung im Abonnement f\u00fcr Legal Professionals, Private Clients und Corporates an. Millischer gilt als f\u00fchrender Experte f\u00fcr Open Source Intelligence (OSINT) und KI-Anwendungen f\u00fcr investigative Zwecke. Er verf\u00fcgt in verschiedenen F\u00fchrungsfunktionen \u00fcber 20 Jahren Erfahrung in der Recherche und Aufdeckung von Wirtschaftskriminalit\u00e4t.\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\n\n\n

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In der professionellen Informationsgewinnung ist bei KI-Sprachmodellen kritische Zur\u00fcckhaltung geboten. Denn nicht Faktizit\u00e4t, sondern Wahrscheinlichkeiten bestimmen deren Output. 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