Immer mehr LLMs zapfen Grokipedia als Wissensbasis an

Wikipedia war gestern – immer mehr LLMs zapfen Grokipedia als Wissensquelle an. Fortschritt oder Risiko?

Grokipedia liefert hyper-aktuelle Inhalte direkt aus offenen Streams. Was effizient klingt, hat einen Haken: Jeder kann Inhalte in KI-Systeme einspeisen – richtig, halbrichtig oder gezielt irreführend.

Das funktioniert, weil diese Systeme ihre Quellen nicht wirklich verifizieren. In solchen Wissensräumen lassen sich Fehlinformationen, subtile Verzerrungen oder sogar schädliche Handlungsanweisungen platzieren – leise, aber wirksam.

Wer das für theoretisch hält, sollte unser für die CSP 2026 (Japan) akzeptiertes Paper ansehen. Darin zeigen wir, wie sich ein AI-Agent allein durch manipulierte Inhalte fehlleiten lässt – ausschließlich über das, was er konsumiert. ⚠️ Das ist kein Content-Thema. Das ist ein Sicherheitsproblem.

Die entscheidende Frage lautet: Wie schützen wir KI-Systeme vor gezielter Wissensmanipulation?

Ein erster Schritt sind AI Gateways: Sie steuern, welche Quellen Modelle nutzen, und erkennen mit Plausibilitätsprüfungen grobe Abweichungen.

Doch langfristig bleibt die Kernfrage offen: Wie überprüfen wir, ob KI-generiertes Wissen tatsächlich valide ist? 🛡️ Wir brauchen eine neue Vertrauensinfrastruktur – nicht nur Filter, sondern Nachvollziehbarkeit, Kontrolle und echte Gegenprüfung.

KI kann Wissen skalieren – oder Irrtum. Entscheidend ist, was wir kontrollieren.

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