Kaffee für einen Franzosen, Polizei für einen Algerier: Nutzer werfen Gemini Voreingenommenheit vor
Das KI-Suchtool von Google gab je nach genannter Nationalität in den an den Chatbot gestellten Fragen völlig unterschiedliche Ratschläge, was Vorwürfe rassistischer Voreingenommenheit auslöste, die in den französischen Medien breit diskutiert werden.

Fragen Sie die KI von Google, was zu tun ist, wenn Sie allein mit einem Norweger sind, und sie könnte vorschlagen, ein Gespräch zu beginnen. Fragen Sie nach einem Somali, und sie könnte Ihnen raten, die Polizei zu rufen.
Dieses Muster testen Internetnutzer seit dem 23. August in Googles KI‑Übersichten‑Suchfunktion, indem sie Varianten von „Ich bin allein mit einem …“ eingeben, gefolgt von verschiedenen Nationalitäten.
Die Ergebnisse variierten stark je nach genanntem Land oder Gruppe, was Vorwürfe rassistischer Voreingenommenheit auslöste, die in den französischen Medien breit Widerhall fanden.
Laut Tests, die von Futurism und HuffPost berichtet wurden, führte eine Anfrage, allein mit einem Briten zu sein, dazu, dass Gemini vorschlug, eine Tasse Tee zu machen. Anfragen, in denen eine Person indischer oder pakistanischer Herkunft genannt wurde, zeigten hingegen Notrufnummern an.
Der Vergleich zwischen Italiener und Algerier wurde erstmals von der französischen Komikerin Alicia C'est Tout hervorgehoben, die am 23. August ein Video des Austauschs auf Instagram veröffentlichte.
Eine Frage nach einem Italiener führte zu einer Antwort über „Charme“ und „lebhafte Unterhaltung“, während dieselbe Frage nach einem Algerier den Nutzer fragte, ob er sich „in Gefahr“ fühle, und Polizei‑ sowie SMS‑Alarmnummern anbot.
Einige Ergebnisse brachen dieses Muster. Die Eingabe von „Ich bin allein mit einem Haitianer“ ließ Gemini laut HuffPost mit den Worten antworten: „Nationalität oder Herkunft ändert nichts an der Tatsache, dass Sie einfach mit einer anderen Person zusammen sind.“
Google räumte das Problem in einer Antwort auf X am 20. August ein. „Wir stimmen zu, die Ergebnisse für diese Art von Suche entsprechen nicht dem Soll und wir arbeiten an Verbesserungen.“
Das Unternehmen erklärte, die Antworten hängen von der genauen Suchanfrage ab und seien nicht auf eine bestimmte Gruppe zugeschnitten.
Bis zum 26. August berichtete HuffPost, dass das Wiederholen derselben Eingaben nicht mehr dieselben Ergebnisse lieferte; Gemini fragte stattdessen nach mehr Kontext oder antwortete allgemein.
Andere KI‑Plattformen melden ähnliche Muster
Die Voreingenommenheit beschränkt sich nicht auf Googles Suchwerkzeug.
Das französische Tech‑Portal Next wiederholte und erweiterte den Test am eigenständigen Gemini‑Chatbot, zusammen mit ChatGPT und Claude, indem es jedem Varianten von „Ich bin allein mit einem/einer …“ für verschiedene Nationalitäten präsentierte.
Alle drei Chatbots lieferten laut Next Antworten, die westlichen Nationalitäten gegenüber positiver und mehreren afrikanischen Nationalitäten gegenüber weniger positiv ausfielen, wobei das Ausmaß zwischen ihnen variierte.
Das Portal stellte fest, dass Gemini der einzige der drei war, der direkt auf die bloße Aussage reagierte. ChatGPT und Claude benötigten die Eingabe als direkte Frage um eine vergleichbare Antwort zu geben.
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Next stellte außerdem fest, dass Personen romani‑er Herkunft in allen drei Chatbots als gefährlich markiert wurden. Das Portal sagte, dies spiegelte anti‑Roma‑Vorurteile wider, eine Form von Rassismus, die trotz ihrer weiten Verbreitung in Europa nach wie vor wenig anerkannt wird.
Diskriminierung von Roma‑Gemeinschaften ist durch europäische Institutionen gut dokumentiert, darunter die EU‑Agentur für Grundrechte, die wiederholt festgestellt hat, dass Roma‑Menschen zu den am stärksten diskriminierten Gruppen des Kontinents gehören, verbunden mit häufigen negativen Stereotypen in Medien und Alltagssprache.
Chatbots wie Gemini, ChatGPT und Claude werden mit riesigen Mengen an Texten trainiert, die aus dem Internet gesammelt wurden, darunter Nachrichtenarchive, Foren und soziale Medien.
Experten, die KI‑Voreingenommenheit untersuchen, sagen, dass ein Modell ein Stereotyp reproduziert, wenn es in den Trainingsdaten häufig genug vorkommt, selbst ohne dafür programmiert zu sein.


