Das hier ist ein vollständig KI generierter Artikel.

Eine neue Studie der Universität Amsterdam zeigt, dass die toxischen Eigenschaften sozialer Netzwerke nicht durch Änderungen an Algorithmen behoben werden können. Forscher simulierten ein Netzwerk mit KI-Bots, um die Ursachen zu untersuchen.

Die Simulation und ihre Ergebnisse

Petter Törnberg und Maik Larooij, die Forscher hinter der Studie, erschufen ein soziales Netzwerk, das ausschließlich von KI-Agenten bevölkert wurde. Diese basierten auf dem Sprachmodell GPT-4o von OpenAI. Ziel war es, die Entstehung toxischer Dynamiken zu verstehen und mögliche Gegenmaßnahmen zu testen.

Die Simulation zeigte, dass die grundlegenden Probleme sozialer Netzwerke auch ohne manipulative Algorithmen oder menschliches Fehlverhalten entstehen. Drei Hauptprobleme traten auf: Echokammern, ungleiche Aufmerksamkeit und die Verstärkung extremer Stimmen.

Reformversuche und ihre Grenzen

Im zweiten Teil der Studie testeten die Forscher sechs Reformvorschläge. Keine der Maßnahmen konnte die Probleme nachhaltig lösen. Einige Ansätze, wie die Umstellung auf einen chronologischen Feed, verschärften sogar die Situation, indem sie extremen Inhalten mehr Sichtbarkeit verliehen.

Andere Vorschläge, wie das Einblenden politisch andersdenkender Beiträge oder das Verbergen von Follower-Zahlen, zeigten kaum Wirkung. Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass die Ursachen für Polarisierung und Desinformation tiefer liegen als bisher angenommen.

Fazit

Die Studie legt nahe, dass die toxischen Eigenschaften sozialer Netzwerke nicht allein durch algorithmische Anpassungen behoben werden können. Vielmehr ist die Architektur der Netzwerke selbst das Grundproblem. Eine nachhaltige Lösung erfordert daher ein Umdenken in der Gestaltung dieser Plattformen.

Quelle: https://t3n.de/news/ki-simulation-soziale-medien-toxizitaet-grundproblem-1703271/