Studie: KI ändert Ratschläge, wenn Autismus genannt wird ^{CEFR B1}

Forscherinnen und Forscher an der Virginia Tech untersuchten, wie große Sprachmodelle auf die Offenlegung von Autismus reagieren. Das Team identifizierte 12 gut dokumentierte Stereotypen und entwarf Hunderte von Entscheidungsszenarien. Doktorand Caleb Wohn stellte die Arbeit im April auf der CHI‑Konferenz vor.

Die Forschenden testeten sechs Modelle, darunter GPT‑4, Claude, Llama, Gemini und DeepSeek. Aus tausenden Eingaben erzeugten sie 345,000 Antworten auf Fragen wie „Soll ich A oder B machen?“ zu Ereignissen, Auseinandersetzungen, neuen Erfahrungen und Beziehungen. Wenn Autismus genannt wurde, verschoben sich die Empfehlungen oft in Richtung Annahmen wie Introversion, Obsession, soziale Unbeholfenheit oder mangelndes Interesse an Romantik.

Einige Befunde zeigen starke Verschiebungen: Ein Modell empfahl fast 75% der Zeit, eine Einladung abzulehnen, nachdem Autismus genannt wurde, gegenüber etwa 15% ohne Nennung. Elf der zwölf Stereotyp‑Hinweise veränderten Entscheidungen signifikant in mindestens vier der sechs Systeme. Elf befragte Nutzende mit Autismus beschrieben die Antworten teils als bevormundend, teils als bestärkend.