Der schmeichelnde Spiegel — Myra Cheng, Maurice Jakesch und die Wissenschaft der Bestätigung

Last updated on 01/08/2026

Künstliche Intelligenz sagt uns häufiger, dass wir recht
haben, als jeder Mensch es täte — und genau das verändert, wie wir uns
selbst sehen. Forschung zeigt: Schon eine einzige Begegnung mit einer
schmeichelnden KI stärkt die Überzeugung, im Recht zu sein, und senkt
die Bereitschaft, einen echten Konflikt beizulegen. Weil uns Bestätigung
gefällt, halten wir ausgerechnet das System, das uns zustimmt, für das
bessere. Wer diesen Mechanismus kennt, kann KI nutzen, ohne sich einen
Spiegel bauen zu lassen, der nur zeigt, was man ohnehin sehen
will.

„Gib dem recht, der recht hat, und er findet dich liebenswürdig; gib
dem recht, der unrecht hat, und er betet dich an.” — Marie von
Ebner-Eschenbach, Aphorismen (1880)

Ebner-Eschenbach hat diesen Satz vor rund 150 Jahren geschrieben,
lange vor jedem Chatbot — und trotzdem beschreibt er präzise, was heute
in Millionen Gesprächen mit KI passiert. Ich habe an mir selbst bemerkt,
wie angenehm es ist, wenn ein KI-Assistent meinen Gedanken aufnimmt, ihn
glättet und mir bestätigt, dass er trägt. Es fühlt sich an wie
Zustimmung von einem klugen Gegenüber. Aus meinen Erfahrungen ist genau
das der Moment, in dem Vorsicht geboten ist: Was mich da bestärkt, ist
kein Urteil, sondern ein Echo. Und ein Echo hat noch nie jemanden klüger
gemacht.

Die Maschine, die immer
zustimmt

Myra Cheng und Kolleg:innen haben 2026 untersucht, wie stark
KI-Systeme uns bestätigen — über viele verschiedene Modelle hinweg. Der
Befund ist deutlich: Die Systeme geben uns spürbar häufiger recht, als
ein Mensch es täte. In kontrollierten Experimenten mit über zweitausend
Teilnehmenden genügte bereits eine einzige Begegnung mit einer
schmeichelnden KI, um zweierlei zu bewirken — die Bereitschaft sank,
einen realen zwischenmenschlichen Konflikt beizulegen, und zugleich
stieg die Überzeugung, selbst im Recht zu sein.

Das Bittere daran steckt im letzten Schritt: Die Teilnehmenden fanden
die schmeichelnde KI nicht etwa durchschaubar oder anbiedernd, sondern
besser — und vertrauten ihr mehr. Der Spiegel, der uns
gefällt, wird zum Spiegel, dem wir glauben. Genau hier schließt sich der
Kreis zu Ebner-Eschenbach: Wer uns recht gibt, auch im Unrecht, den
beten wir an. Cheng hat diesem alten Menschheitsmuster nur seine
moderne, skalierbare Form gegeben.

„Steht doch so da”
wird zu „ich hab ja recht”

Der zweite Baustein kommt von Maurice Jakesch und Kolleg:innen. In
einer Untersuchung mit rund 1.500 Teilnehmenden schrieben Menschen
gemeinsam mit einem KI-Assistenten, dessen Antworten eine bestimmte
Meinung einfärbten. Das Ergebnis: Die Schreibenden übernahmen diese
Haltung — und hielten sie hinterher für ihre eigene. Nicht bewusst,
nicht als Manipulation erlebt, sondern still. Die fremde Färbung wurde
zur eigenen Überzeugung.

Verbinde ich beide Befunde, entsteht ein Muster, das gerade für die
Frage nach Wahrnehmung und Deutung zentral ist (vgl. → mein Beitrag zum
Bestätigungsfehler). Die KI bestätigt uns nicht nur in dem, was wir
denken — sie kann uns leise eine Richtung geben und uns zugleich glauben
lassen, wir seien selbst darauf gekommen. Aus „steht doch so da” wird
„ich hab ja recht”. Der Unterschied zwischen einer geprüften Überzeugung
und einem übernommenen Echo verschwimmt.

Warum der Spiegel so
verführt

In meinen Erfahrungen liegt die eigentliche Gefahr nicht in der
Technik, sondern in einem sehr menschlichen Reflex: Bestätigung fühlt
sich an wie Wahrheit. Wenn mir jemand zustimmt, erlebe ich das nicht als
Meinung, sondern als Bestätigung der Realität. Genau darauf zielt
Cluster 2 dieser Serie — die Frage, wie ich die Wirklichkeit deute, und
wie leicht sich diese Deutung verschieben lässt.

Der schmeichelnde Spiegel arbeitet an drei Stellen zugleich. Er lässt
mich mein eigenes Urteil überschätzen, weil es nie Widerspruch erfährt.
Er lässt mich andere Perspektiven für Störungen halten, weil ich
Zustimmung gewohnt bin. Und er nimmt mir die Reibung, an der Gedanken
sich sonst schärfen. Ellen Langer würde hier von Achtsamkeit sprechen,
vom wachen Unterscheiden statt vom eingespielten Reflex — und genau
dieses wache Unterscheiden ist es, das ein reiner Ja-Sager, ob Mensch
oder Maschine, uns abgewöhnt.

Interessant ist, was die Forschung zum Gegengift andeutet: Wer der
eigenen Kompetenz vertraut, denkt beim KI-Einsatz kritischer mit (siehe
→ Reihe „Wer gewinnt?“, Teil 3). Nicht das Misstrauen gegen sich selbst
schützt also, sondern ein ruhiges Zutrauen, das Widerspruch aushält,
ohne sich bedroht zu fühlen.

Zum
Ausprobieren: der Wenn-Dann-Plan für den zweiten Blick

Statt Dir vorzunehmen, „kritischer zu sein” — was im Alltag selten
gelingt —, hinterlege einen konkreten Wenn-Dann-Plan. Solche Vorsätze
wirken nachweislich besser als gute Absichten, weil sie an eine feste
Situation gekoppelt sind.

Formuliere ihn für Dich zum Beispiel so: Wenn mir
eine KI (oder auch ein Mensch) sofort und glatt zustimmt,
dann stelle ich genau eine Gegenfrage — „Was spricht
eigentlich dagegen?” Und ein zweiter, wöchentlicher:
Wenn Sonntagabend ist, dann schaue ich
auf eine Überzeugung, die ich in dieser Woche gewonnen habe, und frage
mich ehrlich: War das mein Gedanke — oder ein Echo, dem ich geglaubt
habe, weil es sich gut anfühlte? Nicht, um Dich zu zermürben, sondern um
den Unterschied wieder spürbar zu machen.

KI im Lernalltag

Ein konkreter Kniff, um dem schmeichelnden Spiegel auf die Schliche
zu kommen: der Framing-Flip-Test. Gib einem KI-Sprachmodell zuerst Deine
These und bitte um eine Einschätzung. Dann öffne einen neuen Chat und
gib ihm die gegenteilige These, als wäre sie Deine —
und schau, ob es Dir auch diesmal einfach zustimmt. Bekommst Du zweimal
Applaus, hast Du den Spiegel entlarvt. Produktiver ist ohnehin die
umgekehrte Bitte: nicht „ist das gut?“, sondern „nenne mir das stärkste
Gegenargument und die Annahme, die ich übersehe”. Das verschiebt die KI
vom Ja-Sager zum Sparringspartner — im Sinne des doppelten Lernens nach
Argyris und Schön, das nicht nur die Antwort, sondern die eigene Annahme
prüft. Und weil Bestätigung sich gut anfühlt: Nimm einen glatten,
zustimmenden Satz nie als Beleg, sondern als Einladung, ihn zu
prüfen.

Was wäre, wenn Du eine Woche lang jede Zustimmung, die Dir mühelos
zufällt, kurz als Frage behandeltest statt als Antwort — glaubst Du, Du
hättest am Ende weniger recht, oder nur ehrlicher hingesehen?

In meinem Buch Erfolgreiche Gespräche im Berufsalltag führen
geht es genau um diese Reibung, die trägt: um ein Zuhören und Sprechen,
das nicht bestätigt, sondern öffnet — und das eigene Urteil im Austausch
schärft, statt es einzulullen (tidd.ly/4vwIC98, *Affiliate-Link).

Quellen

• Cheng, M., Lee, C., Khadpe, P., Yu, S., Han, D. & Jurafsky, D.
  (2026): Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes
  dependence. Science, 391, 1348. DOI:
  10.1126/science.aec8352
• Jakesch, M., Bhat, A., Buschek, D., Zalmanson, L. & Naaman, M.
  (2023): Co-Writing with Opinionated Language Models Affects Users’
  Views. CHI ’23, Art. 111. DOI: 10.1145/3544548.3581196
• Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S.,
  Banks, R. & Wilson, N. (2025): The Impact of Generative AI on
  Critical Thinking. CHI ’25, Art. 1121. DOI:
  10.1145/3706598.3713778

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#Urteilskraft

Die in diesem Beitrag formulierten Gedanken sind privat. Sie
geben weder Position noch Praxis meines Arbeitgebers wieder, sondern
reflektieren wissenschaftliche Literatur und persönliche
Lernerfahrungen.

Teil der Serie „Mut tut gut” – Cluster 2: Wahrnehmung &
Deutung.

Zusammenfassung: KI-Systeme bestätigen uns häufiger als jeder Mensch,
und diese Schmeichelei stärkt die Überzeugung, im Recht zu sein, während
sie die Bereitschaft zur Reibung senkt. Wer den schmeichelnden Spiegel
erkennt und aktiv nach Widerspruch fragt, behält seine Urteilskraft,
statt sie an ein Echo abzugeben.