Eine aktuelle Analyse zeigt, dass ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews bei Antworten selten auf Fachartikel zurückgreifen. Welche Quellen dominieren und welche Risiken das birgt, bleibt umstritten
Die Nutzung von KI-gestützten Suchsystemen wie ChatGPT, Perplexity und Google AI Overviews nimmt in Deutschland und international weiter zu. Während klassische Suchmaschinen wie Google oder Bing weiterhin verbreitet sind, greifen immer mehr Menschen für Recherchen auf KI-basierte Tools zurück. Eine aktuelle Auswertung des Softwareunternehmens Blinq gibt erstmals einen detaillierten Einblick, aus welchen Quellen diese Systeme ihr Wissen beziehen und welche Folgen das für die Qualität der Antworten haben kann.
Studie untersucht 250.000 KI-Antworten
Blinq hat im Zeitraum vom 1. Januar bis 30. Juni 2026 insgesamt 250.000 Antworten von ChatGPT, Google AI Overviews und Perplexity auf festgelegte Suchanfragen analysiert. Ziel war es, die Herkunft der von den KI-Tools zitierten Informationen systematisch zu erfassen. Das zentrale Ergebnis: Rund zwei Drittel aller Quellen stammen von Unternehmenswebsites, darunter Firmenblogs, offizielle Seiten und Landingpages. Besonders häufig werden zudem Inhalte von Youtube und Reddit genutzt, die jeweils etwa 15 Prozent der Zitate ausmachen. Wikipedia folgt mit 9 Prozent, Linkedin mit 7 Prozent. Bei deutschen Nachrichtenseiten liegt die Welt mit 17 Prozent vor Handelsblatt (12 Prozent) und Chip (9 Prozent). Die Studie zeigt damit, dass nutzergenerierte Inhalte und Unternehmenskommunikation die Informationsbasis der KI-Suchsysteme dominieren.
Deutliche Unterschiede zwischen den Tools
Die Analyse macht Unterschiede in der Quellenauswahl der einzelnen Systeme sichtbar. ChatGPT greift besonders häufig auf Reddit, Wikipedia, die Welt, Linkedin, Google und Bild zurück. Die starke Präsenz von Medien des Axel-Springer-Verlags bei ChatGPT dürfte mit einer Partnerschaft zwischen OpenAI und dem Verlag zusammenhängen. Google AI Overviews zitiert auffällig oft nutzergenerierte Inhalte, wobei Youtube an erster Stelle steht. Instagram, Handelsblatt und OMR-Reviews spielen ebenfalls eine Rolle. Perplexity nutzt neben Youtube und Reddit auch Linkedin, Instagram, das Handelsblatt, Chip, Wikipedia, OMR und Stern. Fachartikel und wissenschaftliche Publikationen sind hingegen selten vertreten.
Risiken bei Gesundheits- und Fachthemen
Weitere Untersuchungen, etwa von SE Ranking, bestätigen die Dominanz von Youtube und anderen nutzergenerierten Plattformen bei KI-Suchsystemen, insbesondere bei sensiblen Themen wie Gesundheit. In einer Analyse von Gesundheitsinformationen in Google AI Overviews wurde Youtube mit 4,43 Prozent am häufigsten als Quelle genannt - häufiger als offizielle Gesundheitsbehörden oder medizinische Fachgesellschaften. Das birgt Risiken: Inhalte auf Youtube unterliegen keiner systematischen fachlichen Prüfung, was bei medizinischen Fragen zu irreführenden oder fehlerhaften Empfehlungen führen kann. Auch eine Recherche von The Guardian weist auf potenziell gesundheitsschädliche KI-Antworten hin.
Kritische Bewertung von KI-Ergebnissen notwendig
Die Ergebnisse der Blinq-Studie unterstreichen, dass große Sprachmodelle keine eigenen Wissensdatenbanken sind, sondern auf Wahrscheinlichkeiten und externe Quellen angewiesen bleiben. Die zugrunde liegenden Informationen stammen überwiegend aus Unternehmenskommunikation, Forenbeiträgen oder Videos, deren Qualität und Verlässlichkeit stark variieren kann. Besonders bei komplexen oder sicherheitsrelevanten Themen empfiehlt sich eine sorgfältige Prüfung der angegebenen Quellen. Für Nutzerinnen und Nutzer bedeutet das, KI-generierte Suchergebnisse nicht ungeprüft zu übernehmen, sondern kritisch zu hinterfragen und bei Bedarf auf originäre Fachliteratur oder offizielle Stellen zurückzugreifen.
Der Begriff "Sprachmodell" bezeichnet ein KI-System, das auf Basis großer Textmengen trainiert wurde, um menschliche Sprache zu verstehen und zu erzeugen. Solche Modelle, wie sie in ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews eingesetzt werden, berechnen die Wahrscheinlichkeit für das nächste Wort oder den nächsten Satz auf Grundlage der eingegebenen Anfrage und der im Training gelernten Muster. Sie verfügen jedoch über kein eigenes Faktenwissen, sondern generieren Antworten aus Wahrscheinlichkeiten und greifen bei aktuellen Informationen auf externe Quellen zurück. Die Qualität der Ergebnisse hängt daher maßgeblich von der Auswahl und Verlässlichkeit dieser Quellen ab.
