KI & Recherche · Entscheidungssituation

Wenn KI überzeugend klingt

Ein flüssiger Text kann fertig wirken, bevor Quellen, Alternativen und Grenzen geprüft sind.

Die Situation

Was hier leicht untergeht

Du fragst ein System nach einer Empfehlung oder Studie. Die Antwort ist klar und bleibt auch nach Rückfragen ähnlich. Das fühlt sich wie Bestätigung an, obwohl die Antworten nicht unabhängig sein müssen.

Prüfe das

Mach den nächsten Schritt beobachtbarer

  1. Schreibe zuerst deine aktuelle Einschätzung oder einen eigenen Zahlenbereich auf.
  2. Zerlege die Antwort in prüfbare Kernaussagen und ordne wichtigen Aussagen eine Quelle zu.
  3. Öffne die Quellen und prüfe Population, Zeitraum, Messgröße und Stärke der Schlussfolgerung.
  4. Suche mindestens eine plausible Alternative, die nicht vom ersten Frame abhängt.
  5. Zähle unabhängige Quellen, nicht ähnlich klingende Antworten.

Warum es helfen kann

Was die Prüfung sichtbar macht

Der Ablauf trennt Modellantwort, Evidenz und Schlussfolgerung voneinander und macht sichtbar, wann eine Empfehlung nur plausibel klingt statt unabhängig geprüft zu sein.

Grenzen

Eine automatisierte Antwort kann richtig sein. Diese Seite beschreibt einen prüfbaren Workflow und diagnostiziert weder Automation Bias noch einen anderen Bias in einer einzelnen Nutzung.

Bias-Linsen

Verwandte Muster

Bias-Linse

Automation Bias

Menschen können automatischen Hinweisen oder Empfehlungen zu stark folgen, besonders wenn ihre Prüfung aufwendig ist oder das System meist zuverlässig wirkt.

Bias-Linse

Ankereffekt

Beim Ankereffekt zieht ein früher Zahlenwert oder Vergleichspunkt eine spätere Schätzung in seine Richtung. Der erste Wert kann dadurch mehr Gewicht bekommen, als seine tatsächliche Aussagekraft rechtfertigt.

Bias-Linse

Wahrheitseffekt

Beim Wahrheitseffekt werden wiederholte Aussagen im Durchschnitt eher als wahr eingeschätzt als vergleichbare neue Aussagen. Wiederholung kann Vertrautheit erzeugen, doch Vertrautheit ist kein unabhängiger Beleg.

Denkwerkzeuge

Vertiefe die Prüfung

Evidenzgrenze

Diese Seite kombiniert bereits geprüfte Inhalte des Projekts. Eine passende Bias-Linse ist eine Frage an den Entscheidungsprozess, keine Diagnose einer Person und kein Beweis für die Ursache einer einzelnen Entscheidung.

Evidence Reviews — English →