Ich habe ChatGPT gefragt, wie ich bei der 10-Millionen-Schweiz-Initiative abstimmen soll.
Interessanterweise hat mir ChatGPT ohne grosses Zögern gesagt, ich würde Nein stimmen. Genau das hat mich stutzig gemacht. Denn eigentlich sollte ein KI-Modell bei politischen Abstimmungen keine direkte Empfehlung abgeben, wie jemand abstimmen soll.
Ich habe deshalb nachgefragt: Wieso gibst du mir eine Empfehlung ab, obwohl du aufgrund deiner Systemvorgaben doch keine direkte Abstimmungsempfehlung geben solltest? Oder bin ich da falsch informiert?
Die Antwort war bemerkenswert. ChatGPT sagte sinngemäss: Ja, du bist richtig informiert. Ich hätte bei einer politischen Abstimmung keine direkte Empfehlung wie «Ich würde Nein stimmen» geben sollen. Das war zu klar als Wahlempfehlung formuliert. Korrekt wäre eine ausgewogene Darstellung der Argumente gewesen, von Ja bis Nein, ohne direkte Abstimmungsanweisung.
Den ganzen Chatverlauf habe ich hier abgelegt: Chatverlauf mit ChatGPT zur 10-Millionen-Schweiz-Initiative.
Warum ist das passiert?
Meine nächste Frage war: Warum hast du es trotzdem gemacht? Ich wollte keine Entschuldigung, sondern eine technische Systembegründung.
Die Antwort war im Kern: Es war ein Fehler in der Instruktionsbefolgung.
Die Frage «Wie soll ich abstimmen?» wurde vom Modell als Wunsch nach konkreter Entscheidungshilfe erkannt. Gleichzeitig gab es stärkere Vorgaben, bei politischen Themen neutral zu bleiben und keine direkte Abstimmungsanweisung zu geben.
Das Modell hat zwar Fakten zur Initiative geprüft und eine Abwägung gemacht, ist dann aber am Schluss in eine direkte normative Formulierung gerutscht: «Ich würde Nein stimmen.»
Genau an dieser Stelle hätte die politische Neutralität greifen müssen. Stattdessen wurde die Nutzerintention stärker gewichtet als die Einschränkung.
Und genau das ist das Problem.
Welche Quellen hat ChatGPT stärker gewichtet?
Ich habe danach weitergefragt:
Ist dir bewusst, dass deine Empfehlung auf Daten basiert, die du selbst ausgewählt, kuratiert und priorisiert hast? Bitte prüfe kritisch, ob diese Priorisierung eine Voreingenommenheit enthalten könnte. Besonders interessiert mich, ob du Informationen aus einem politischen Lager stärker gewichtet hast als Informationen aus einem anderen politischen Lager.
Daraufhin hat ChatGPT erklärt, nach welchen Kriterien es Quellen, Argumente und Informationen priorisiert hatte.
- Personenfreizügigkeit mit der EU
- Risiko für die Bilateralen
- Warnungen von Bundesrat und Parlament
- Arbeitsmarkt und Fachkräftemangel
- Unsicherheit durch einen starren Bevölkerungsdeckel
Diese Punkte stehen prominent in den offiziellen Unterlagen des Bundes. Dort wird erklärt, dass bei Überschreiten der 10-Millionen-Grenze internationale Abkommen betroffen wären und nach zwei Jahren insbesondere auch das Abkommen über die Personenfreizügigkeit mit der EU gekündigt werden müsste, falls die Grenze nicht anders eingehalten werden kann.
Zu wenig gewichtet wurden dagegen Punkte, die eher auf der Ja-Seite zentral sind: der Wunsch nach demokratischer Kontrolle, die alltäglichen Folgen des Wachstums, Wohnungsdruck, Infrastruktur, Züge, Strassen, Schulen, Gesundheitswesen und das Gefühl vieler Menschen, dass ihnen die Entwicklung entgleitet.
Das Anliegen der Ja-Seite ist nicht einfach irgendein Randargument. Das Initiativkomitee argumentiert, die Schweiz wachse wegen unkontrollierter Zuwanderung zu schnell und brauche wieder mehr Steuerung.
ChatGPT sagte danach selbst sinngemäss: Ich habe die Bundesquellen am stärksten behandelt. Für den Initiativtext und die rechtlichen Folgen ist das sinnvoll. Es wird aber problematisch, wenn daraus fast automatisch eine politische Gewichtung entsteht.
Genau das ist der entscheidende Punkt.
Institutionelle Quellen sind nicht automatisch neutral
Was ich in meinen Schulungen und in vielen praktischen Tests immer wieder sehe: ChatGPT und wahrscheinlich auch andere Modelle priorisieren institutionelle Quellen sehr stark.
Quellen vom Bund, von Hochschulen, grossen Medien, Behörden, etablierten Organisationen oder akademischen Institutionen werden oft höher gewichtet als andere Perspektiven. Das ist nicht grundsätzlich falsch. Solche Quellen sind oft gut dokumentiert, sauber formuliert und überprüfbar.
Aber es hat eine Nebenwirkung.
Meinungen, Erfahrungen und Perspektiven, die nicht aus diesem institutionellen Umfeld kommen, können leichter untergehen. Das betrifft nicht nur politische Fragen. Es betrifft auch gesellschaftliche Fragen, medizinische Debatten, Umweltfragen, Themen wie Elektrosmog oder andere Bereiche, in denen es offizielle Mehrheitspositionen, Minderheitspositionen und Erfahrungswissen gibt.
Damit will ich nicht sagen, dass jede Minderheitsmeinung automatisch richtig ist. Aber ich will sagen: Wenn ein KI-Modell Quellen priorisiert, dann entscheidet es bereits mit, welche Wirklichkeit sichtbarer wird.
Und genau deshalb ist es gefährlich, politische Empfehlungen einfach an ChatGPT auszulagern.
Ein Beispiel aus der Medizin
Das Problem mit institutioneller Autorität gibt es nicht nur in der Politik.
Vor Jahren wurden Herzpatienten nach einem Herzinfarkt deutlich länger im Bett behalten als heute. Man wollte sie schonen. Das war damals fachlich plausibel und wurde mit grosser Überzeugung vertreten.
Heute weiss man, dass lange Bettruhe eigene Risiken mit sich bringen kann, etwa Kreislaufabbau, Muskelschwäche, Thrombosen oder andere Komplikationen. In vielen Fällen sieht die Behandlung heute ganz anders aus. Wenn medizinisch möglich, wird rasch interveniert, zum Beispiel mit einem Stent. Und wenige Tage später beginnt oft schon die Mobilisation oder die Rehabilitation.
Dazwischen liegen Jahre medizinischer Entwicklung.
Und beide Male wurde mit grosser fachlicher Überzeugung gesagt, dass dies die richtige Art sei, mit Herzinfarktpatienten umzugehen.
So viel zur institutionellen Autorität.
Institutionen können recht haben. Aber Institutionen können auch den Stand ihrer Zeit abbilden. Und genau deshalb braucht es kritisches Denken, Quellenvergleich und eigene Urteilsbildung.
Was bedeutet das für ChatGPT?
ChatGPT hat keine eigene politische Meinung im menschlichen Sinn. Aber es hat eine Art Priorisierungsmechanik.
Es wählt Quellen aus. Es gewichtet Argumente. Es entscheidet, was zuerst kommt, was als stärker gilt und welche Perspektiven als verlässlicher erscheinen.
Wenn diese Priorisierung vor allem institutionelle Quellen bevorzugt, kann daraus eine Schieflage entstehen, auch wenn das Modell nicht bewusst parteiisch sein will.
Das ist besonders heikel bei politischen Abstimmungen. Denn dort geht es nicht nur um Fakten, sondern auch um Werte, Interessen, Gewichtungen und Erfahrungen aus dem Alltag.
Bei der 10-Millionen-Schweiz-Initiative kann man zum Beispiel sachlich prüfen, was im Initiativtext steht, welche rechtlichen Folgen möglich sind und was Bundesrat und Parlament dazu sagen. Gleichzeitig muss man aber auch ernst nehmen, weshalb Menschen überhaupt für eine solche Initiative sind: Wachstum, Dichte, Mieten, Infrastruktur, Zuwanderung, Kontrolle und das Gefühl, dass politische Entscheide zu weit weg vom Alltag vieler Bürgerinnen und Bürger getroffen werden.
Wenn ein Modell eine Seite stärker institutionell abstützt und die andere Seite eher als politisches Anliegen behandelt, ist die Gewichtung nicht neutral.
Keine politische Meinung von ChatGPT abholen
Ich habe danach versucht herauszufinden, ob ChatGPT wieder eine direkte Meinung abgibt. Ich habe es auf verschiedene Arten versucht: Gib mir deine Meinung. Stell dir vor, du wärst Schweizer. Sag mir nochmals, wie du stimmen würdest.
Aber da war nichts mehr herauszuholen. ChatGPT blieb dann bei der neutralen Darstellung und wollte keine persönliche Wahlempfehlung mehr abgeben.
Das ist eigentlich richtig.
Und genau deshalb sage ich in meinen KI-Kurse immer wieder: Holen Sie sich keine politischen Meinungen von ChatGPT.
Sie können Vor- und Nachteile abfragen. Sie können Argumente prüfen lassen. Sie können sich Pro und Contra strukturieren lassen. Sie können Quellen vergleichen lassen. Aber lassen Sie sich nicht sagen, wie Sie abstimmen sollen.
Dieses Modell hat Bias. Es hat Priorisierungen. Es hat blinde Flecken. Und manchmal folgt es der falschen Gewichtung, obwohl es eigentlich anders instruiert wäre.
Wenn wir unsere Demokratie nicht gefährden wollen, müssen wir uns weiterhin eine eigene Meinung bilden. KI kann dabei helfen, Informationen zu sortieren. Aber KI darf das eigene Urteil nicht ersetzen.
Ich sage das als KI-Experte: Der Schuss kann sonst nach links gehen, nach rechts gehen oder sogar durch die Mitte, je nachdem, welches politische Thema, welches Quellenmaterial und welche Formulierung im Prompt gerade zusammenkommen.
ChatGPT ist ein Werkzeug. Kein Stimmbürger. Kein Gewissen. Und sicher kein Ersatz für die eigene politische Verantwortung.
Quellen und Faktencheck
- Bundesrat zur Volksinitiative «Keine 10-Millionen-Schweiz!»: admin.ch
- Abstimmungserläuterungen des Bundesrates zur Abstimmung vom 14. Juni 2026: PDF der Bundeskanzlei
- SRF-Faktencheck zu Argumenten der Initiative: Sechs Argumente im Faktencheck
- SRF-Dossier zur Abstimmung vom 14. Juni 2026: Initiative «Keine 10-Mio-Schweiz»
- OpenAI Model Spec zu politischer Einflussnahme, Instruktionsbefolgung und Sycophancy: Model Spec
- PLOS One zur frühen Mobilisation nach Herzinfarkt: Early mobilization post-myocardial infarction
- NCBI / StatPearls zur kardialen Rehabilitation: Cardiac Rehabilitation
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