{"id":6144,"date":"2026-02-08T11:01:11","date_gmt":"2026-02-08T11:01:11","guid":{"rendered":"https:\/\/allosai.com\/ki-persuasion-wahlen\/"},"modified":"2026-02-08T11:01:11","modified_gmt":"2026-02-08T11:01:11","slug":"ki-persuasion-wahlen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/allosai.com\/de\/blog\/ki-persuasion-wahlen\/","title":{"rendered":"Warum ist KI-Persuasion in Wahlen ein Politiknotfall?"},"content":{"rendered":"<div>\n<div>\n<h1>KI-Persuasions in Wahlen: Wie Chatbots und LLMs Wahlkampfhandschriften neu schreiben<\/h1>\n<p>Die KI-Persuasions in Wahlen sind kein Gedankenexperiment mehr. Wahlk\u00e4mpfe nutzen jetzt generative KI, gro\u00dfe Sprachmodelle und Chatbots, um Botschaften zu erstellen. Da diese Werkzeuge personalisieren k\u00f6nnen, haben sie die Persuasionsdynamik innerhalb von Monaten ver\u00e4ndert. Die Geschwindigkeit und der Umfang bringen jedoch ernsthafte Risiken mit sich. Diese Einleitung umrei\u00dft, warum der Wandel wichtig ist und was die Leser beachten sollten.<\/p>\n<p>Erstens k\u00f6nnen kurze Chatbot-Austausche laut peer-reviewed Forschung die W\u00e4hlermeinungen um zweistellige Zahlen beeinflussen. Daher k\u00f6nnen einfache Gespr\u00e4che traditionelle politische Anzeigen \u00fcbertreffen. Zweitens, wenn Modelle auf Persuasion optimieren, wachsen die Meinungsverschiebungen weiter. Infolgedessen k\u00f6nnen Wahlkampfkampagnen und b\u00f6swillige Akteure W\u00e4hler mit hyperpersonalisierten Botschaften mikrotargetieren. Drittens sinken die Kosten f\u00fcr die Skalierung solcher Outreach-Ma\u00dfnahmen schnell, wodurch hochwirksame Persuasionsstrategie allgemein zug\u00e4nglich werden.<\/p>\n<p>In den folgenden Abschnitten untersuchen wir Beweise, Plattformverantwortlichkeiten und politische Optionen. Wir analysieren, wie KI-Chatbots, Deepfakes und personalisierte Messaging sich \u00fcberschneiden. Schlie\u00dflich empfehlen wir Schutzma\u00dfnahmen und Offenlegungsregeln, um die Integrit\u00e4t der Wahlen zu sch\u00fctzen.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/allosai.com\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/img-ai-persuasion-elections-img.png\" alt=\"AI \u00dcberzeugung in Wahlen\"\/><\/figure>\n<\/div>\n<div>\n<h1>Wie KI-\u00dcberredung in Wahlen funktioniert<\/h1>\n<h2>Datenanalyse und Mikro-Zielgruppenansprache in der KI-\u00dcberredung bei Wahlen<\/h2>\n<p>Kampagnen und Plattformen kombinieren gro\u00dfe Datens\u00e4tze und maschinelles Lernen, um W\u00e4hler zu profilieren. Da Modelle Verhaltensmuster erkennen, k\u00f6nnen Teams Zielgruppen nach Interessen und Risiken segmentieren. Infolgedessen gestalten Kampagnen Botschaften, die den individuellen Anliegen entsprechen.<\/p>\n<ul>\n<li>Datenquellen umfassen W\u00e4hlerdateien, Kaufhistorien und \u00f6ffentliche Beitr\u00e4ge in sozialen Medien. Daher lernen Modelle, Pr\u00e4ferenzen vorherzusagen.<\/li>\n<li>Modelle des maschinellen Lernens erstellen psychografische und demografische Segmente. Infolgedessen k\u00f6nnen Vermarkter Appelle mit hoher Pr\u00e4zision anpassen.<\/li>\n<li>Peer-Reviewed-Arbeiten zeigen, dass kurze Chatbot-Wechsel Meinungen um bis zu zehn Prozentpunkte \u00e4ndern k\u00f6nnen. Siehe Berichterstattung auf <a href=\"https:\/\/phys.org\/news\/2025-12-ai-chatbots-effectively-sway-voters.html?utm_source=openai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Phys.org<\/a> und umfangreichere Analysen auf <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2501.17273?utm_source=openai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">arXiv<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Algorithmen von sozialen Medien und Empfehlungssysteme in der KI-\u00dcberredung bei Wahlen<\/h2>\n<p>Empfehlungsmaschinen verst\u00e4rken Inhalte, die Engagement f\u00f6rdern. Algorithmen optimieren jedoch f\u00fcr Klicks und nicht f\u00fcr das gesellschaftliche Wohl. Daher verbreiten sich polarisiertes oder irref\u00fchrendes Material oft schnell.<\/p>\n<ul>\n<li>Plattformen verwenden verst\u00e4rkendes Lernen, um Feeds abzustimmen und \u00fcberzeugende Beitr\u00e4ge an empfangsbereite Zielgruppen zu pushen.<\/li>\n<li>Da zielgerichtete Inhalte voraussichtlich \u00fcberredbare Benutzer finden, k\u00f6nnen kleine Verschiebungen zu gr\u00f6\u00dferen Meinungs\u00e4nderungen f\u00fchren.<\/li>\n<li>Forscher und Journalisten haben dokumentiert, dass AI-gesteuerte Ansprache h\u00f6here Verschiebungen bewirkt als getestete politische Anzeigen. Lesen Sie beispielsweise die Berichterstattung auf <a href=\"https:\/\/news.cornell.edu\/stories\/2025\/12\/ai-chatbots-can-effectively-sway-voters-either-direction?utm_source=openai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Cornell News<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Chatbots und konversationale \u00dcberredung<\/h2>\n<p>Chatbots und gro\u00dfe Sprachmodelle erm\u00f6glichen pers\u00f6nliche \u00dcberredung im gro\u00dfen Ma\u00dfstab. Da sie die Sprache personalisieren k\u00f6nnen, spiegeln sie eine vertrauensw\u00fcrdige menschliche Stimme wider. Infolgedessen k\u00f6nnen kurze interaktive Austausche \u00dcberzeugungen effektiver ver\u00e4ndern als statische Anzeigen.<\/p>\n<ul>\n<li>Chatbots passen Rahmen und Narrative an ein Benutzerprofil an. Daher nutzen sie emotionale und kognitive Ausl\u00f6ser aus.<\/li>\n<li>Generative Modelle senken die Kosten und die Zeit, um Tausende von einzigartigen Gespr\u00e4chen zu produzieren. Beispielsweise helfen Werkzeuge wie AI Chat <a href=\"https:\/\/app.allosai.com\">AI Chat<\/a>, konversationale Abl\u00e4ufe zu prototypisieren.<\/li>\n<li>Regulierungsbeh\u00f6rden kennzeichneten wahlbezogene \u00dcberredung als hochriskant gem\u00e4\u00df dem EU-KI-Gesetz. Siehe die relevante Erw\u00e4gung auf <a href=\"https:\/\/ai-act-service-desk.ec.europa.eu\/en\/ai-act\/recital-62?utm_source=openai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">EU-KI-Gesetz Erw\u00e4gung 62<\/a>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Diese Techniken schaffen zusammen eine starke Mischung aus personalisierter Kommunikation, Netzwerkverst\u00e4rkung und kosteng\u00fcnstiger Skalierung. Daher erfordert die KI-\u00dcberredung in Wahlen dringende politische Reaktionen und st\u00e4rkere Plattformschutzma\u00dfnahmen.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<h2>Vergleich traditioneller Wahl\u00fcberzeugungsmethoden und KI-\u00dcberzeugungstechniken<\/h2>\n<p>Schneller Vergleich traditioneller \u00dcberzeugung und KI-\u00dcberzeugungstechniken.<\/p>\n<div class=\"table-wrapper\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Aspekt<\/th>\n<th>Traditionelle Methoden<\/th>\n<th>KI-basierte Techniken<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Reichweite<\/td>\n<td>Breite Zielgruppen \u00fcber TV, Radio, Print und Kundgebungen<\/td>\n<td>Pr\u00e4zises Mikrotargeting \u00fcber Plattformen, soziale Feeds, Chats und Messaging<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Personalisierung<\/td>\n<td>Eingeschr\u00e4nkt: demografische Segmente und allgemeine Botschaften<\/td>\n<td>Hoch: individualisierte Nachrichten, ma\u00dfgeschneiderte Rahmenbedingungen und Ton<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Kosten<\/td>\n<td>Hoch f\u00fcr Massenmedienk\u00e4ufe und Druckproduktion<\/td>\n<td>Niedrige Grenzkosten zur Skalierung personalisierter Nachrichten; kann g\u00fcnstig bei API-Preisen sein (<a href=\"https:\/\/app.allosai.com\">hier mehr sehen<\/a>)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Geschwindigkeit<\/td>\n<td>Langsame Planungszyklen und lange Produktionszeiten<\/td>\n<td>Schnelle Iteration und Echtzeitanpassung<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Targeting-Granularit\u00e4t<\/td>\n<td>Zielgruppierung auf Staats-, Bezirks- und demografischer Ebene<\/td>\n<td>Individueller Level mit psychografischen Signalen und Verhaltensdaten<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Nachrichtenanpassung<\/td>\n<td Statische Anzeigen und skriptgesteuerte Anrufe<\/td>\n<td>Dynamische Gespr\u00e4chsfl\u00fcsse und A\/B-Optimierung<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Messbarkeit<\/td>\n<td>Nach der Kampagne Umfragen und TV-Metriken<\/td>\n<td>Echtzeitanalysen und feingliedrige Attribution<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Ethische \u00dcberlegungen<\/td>\n<td>Regulierte politische Anzeigen und erforderliche Offenlegungsgesetze<\/td>\n<td>Komplexe Fragen: heimliche Personalisierung, Deepfakes, Plattformrisiko, gekennzeichnet durch den EU KI-Gesetz<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Plattformamplifikation<\/td>\n<td>Verl\u00e4sst sich auf Medienpl\u00e4ne und bezahlte Platzierungen<\/td>\n<td>Algorithmen verst\u00e4rken Inhalte schnell \u00fcber Empfehlungen<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Skalierbarkeit<\/td>\n<td>Begrenzt durch Budgets und Produktionskapazit\u00e4t<\/td>\n<td>Massive Skalierung m\u00f6glich mit LLMs und Automatisierung<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div>\n<p>Dieser Kontrast zeigt, warum die \u00dcberzeugung durch KI bei Wahlen die Regeln \u00e4ndert.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<h2>Ethische und gesellschaftliche Implikationen der KI-\u00dcberzeugung in Wahlen<\/h2>\n<p>Die KI-\u00dcberzeugung in Wahlen wirft dringende ethische und gesellschaftliche Fragen auf. Da diese Werkzeuge W\u00e4hler in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erreichen, beeinflussen sie das \u00f6ffentliche Leben tiefgreifend. Daher muss die Debatte \u00fcber abstrakte Warnungen hinaus zu konkreten politischen und gestalterischen Entscheidungen f\u00fchren.<\/p>\n<h3>Datenschutz- und \u00dcberwachungsbedenken<\/h3>\n<p>Wahlk\u00e4mpfe und Plattformen sammeln umfangreiche Verhaltenssignale. Infolgedessen kann das Profiling empfindliche \u00dcberzeugungen und Gewohnheiten offenbaren. Folglich sehen sich die W\u00e4hler gezieltem Outreach ausgesetzt, der auf Daten basiert, die sie niemals wissentlich geteilt haben. Dar\u00fcber hinaus erweitert die Nutzung von Datenmaklern Dritter die \u00dcberwachung \u00fcber Wahlzyklen hinaus.<\/p>\n<p>Wichtige Risiken<\/p>\n<ul>\n<li>Reidentifizierung anonymisierter Datens\u00e4tze durch Verkn\u00fcpfung.<\/li>\n<li>Verborgen psychografische Profile, die \u00dcberzeugungsstrategien gestalten.<\/li>\n<li>Abschreckende Effekte, wenn Menschen ihr Online-Verhalten \u00e4ndern, um Zielgruppenansprache zu vermeiden.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Fehlinformation und Vertrauensverlust<\/h3>\n<p>Generative Modelle machen falsche Inhalte billig herzustellen. Daher erh\u00f6ht KI das Volumen von t\u00e4uschenden Bildern und Erz\u00e4hlungen. Infolgedessen kann das \u00f6ffentliche Vertrauen in Medien und Institutionen schnell erodieren. F\u00fcr Berichte dar\u00fcber, wie Fehlinformationen die j\u00fcngsten Wahlen gepr\u00e4gt haben, siehe <a href=\"https:\/\/www.brookings.edu\/articles\/how-disinformation-defined-the-2024-election-narrative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Brookings<\/a>.<\/p>\n<p>Folgen sind die rasche Verbreitung von Deepfakes, koordinierte Botschaften und glaubw\u00fcrdige, aber falsche Behauptungen. Folglich kann die Wahlabend zu einem Brennpunkt f\u00fcr Verwirrung und sozialen Konflikt werden.<\/p>\n<h3>Manipulation, Autonomie und Fairness<\/h3>\n<p>KI-Systeme stimmen Botschaften auf emotionale Ausl\u00f6ser ab. Infolgedessen k\u00f6nnen sie kognitive Verzerrungen ausnutzen und die W\u00e4hlerautonomie verringern. Dar\u00fcber hinaus birgt Microtargeting das Risiko ungleicher Einfl\u00fcsse zwischen Gruppen. Beispielsweise k\u00f6nnen marginalisierte Gemeinschaften unverh\u00e4ltnism\u00e4\u00dfigem \u00dcberzeugungsdruck ausgesetzt sein.<\/p>\n<h3>Der Bedarf an Regulierung und Schutzma\u00dfnahmen<\/h3>\n<p>Gesetzgeber klassifizieren die Wahl\u00fcberzeugung bereits als hochriskant gem\u00e4\u00df dem EU KI-Gesetz. Siehe das Gesetz hier: <a href=\"https:\/\/ai-act-service-desk.ec.europa.eu\/en\/ai-act\/recital-62?utm_source=openai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">EU KI-Gesetz<\/a>. Daher m\u00fcssen Regulierungsbeh\u00f6rden Transparenz, Offenlegung und Pr\u00fcfung verlangen.<\/p>\n<p>Empfohlene Ma\u00dfnahmen<\/p>\n<ul>\n<li>Klare Offenlegung vorschreiben, wenn KI-generierte politische Inhalte W\u00e4hler ansprechen.<\/li>\n<li>Zugriffsprotokolle und algorithmische Pr\u00fcfungen f\u00fcr politische Modelle verlangen.<\/li>\n<li>\u00d6ffentliche Bildungsprogramme zur St\u00e4rkung der Resilienz gegen\u00fcber \u00dcberzeugung f\u00f6rdern.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Letztendlich erfordert die Macht der KI-\u00dcberzeugung in Wahlen dringend Schutzma\u00dfnahmen. Andernfalls sieht sich die Demokratie neuen Formen versteckten Einflusses und Schadens gegen\u00fcber.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<h2>Fazit<\/h2>\n<p>Die \u00dcberzeugung durch KI in Wahlen hat sich von hypothetischem Risiko zu einer realen Kraft entwickelt. Da Chatbots, LLMs und algorithmisches Targeting Nachrichten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab personalisieren k\u00f6nnen, ver\u00e4ndern sie die \u00dcberzeugungsdynamik schnell. Infolgedessen \u00e4ndern kurze Konversationen jetzt Meinungen mehr als viele traditionelle Werbung.<\/p>\n<p>Die ethischen Eins\u00e4tze sind hoch. Daher erfordern Datenschutz, Fehlinformationen und Manipulation st\u00e4rkere Regeln und \u00f6ffentliche Aufsicht. Regulierungsbeh\u00f6rden und Plattformen m\u00fcssen Transparenz, Offenlegung und Audits verlangen, um die Integrit\u00e4t der Wahlen zu sch\u00fctzen.<\/p>\n<p>AllosAI bietet fortschrittliche KI-Automatisierungstools, die Teams helfen, intelligente Inhalte zu erstellen und die Kundenbindung zu skalieren. Erkunden Sie beispielsweise die Plattform unter <a href=\"https:\/\/app.allosai.com\">AllosAI Plattform<\/a> und erfahren Sie, wie Automatisierung sichere, konforme Nachrichten unterst\u00fctzen kann. Besuchen Sie auch die Unternehmenswebsite f\u00fcr Unternehmensdetails unter <a href=\"https:\/\/allosai.com\">AllosAI Unternehmenswebsite<\/a>.<\/p>\n<p>Schlie\u00dflich, bleiben Sie informiert und setzen Sie sich f\u00fcr Schutzma\u00dfnahmen ein. Um mehr Forschung und politische Analysen zu lesen, besuchen Sie AllosAIs Wissenszentrale unter <a href=\"https:\/\/allosai.com\/blog\">AllosAI Wissenszentrum<\/a>. Letztendlich werden informierte B\u00fcrger, robuste Regulierung und verantwortungsbewusste Entwickler bestimmen, ob die \u00dcberzeugung durch KI die Demokratie st\u00e4rkt oder untergr\u00e4bt.<\/p>\n<\/div>\n<div>\n<h1>H\u00e4ufig gestellte Fragen (FAQs)<\/h1>\n<details open style=\"background-color:#000000; border-left:4px solid #0096c7; padding:15px 20px; margin-bottom:15px; border-radius:8px; box-shadow:0 2px 6px rgba(0,0,0,0.1); transition: background 0.3s;\">\n<summary style=\"font-weight:bold; cursor:pointer; font-size:1.1em;\">Was ist KI-\u00dcberzeugung bei Wahlen?<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px; color:#ffffff;\">KI-\u00dcberzeugung bei Wahlen bezieht sich auf den Einsatz von k\u00fcnstlicher Intelligenz zur Beeinflussung von W\u00e4hlerentscheidungen. Dazu geh\u00f6ren Chatbots, gezielte Werbung und Empfehlungssysteme. Da diese Werkzeuge Nachrichten personalisieren, ver\u00e4ndern sie, wie Kampagnen im gro\u00dfen Ma\u00dfstab kommunizieren.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000; border-left:4px solid #0096c7; padding:15px 20px; margin-bottom:15px; border-radius:8px; box-shadow:0 2px 6px rgba(0,0,0,0.1); transition: background 0.3s;\">\n<summary style=\"font-weight:bold; cursor:pointer; font-size:1.1em;\">Wie unterscheidet sich die KI-\u00dcberzeugung von traditionellen Kampagnentaktiken?<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px; color:#ffffff;\">Traditionelle Taktiken basieren auf Massenkommunikation und breiter Segmentierung. KI-gest\u00fctzte Techniken verwenden detaillierte Daten, um individuelle Nachrichten zu erstellen. Daher kann KI Ton, Rahmen und Timing f\u00fcr einzelne W\u00e4hler anpassen. Infolgedessen wird die \u00dcberzeugung pr\u00e4ziser und schneller.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000; border-left:4px solid #0096c7; padding:15px 20px; margin-bottom:15px; border-radius:8px; box-shadow:0 2px 6px rgba(0,0,0,0.1); transition: background 0.3s;\">\n<summary style=\"font-weight:bold; cursor:pointer; font-size:1.1em;\">K\u00f6nnen KI-Chatbots wirklich die Meinungen der W\u00e4hler \u00e4ndern?<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px; color:#ffffff;\">Ja. Peer-Reviewed-Studien zeigen, dass kurze Interaktionen mit Chatbots Meinungen um bis zu zehn Punkte verschieben k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus erh\u00f6hten optimierte Modelle die Verschiebungen auf etwa f\u00fcnfundzwanzig Punkte. Aus diesem Grund stellt konversationale KI ein m\u00e4chtiges \u00dcberzeugungswerkzeug dar.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000; border-left:4px solid #0096c7; padding:15px 20px; margin-bottom:15px; border-radius:8px; box-shadow:0 2px 6px rgba(0,0,0,0.1); transition: background 0.3s;\">\n<summary style=\"font-weight:bold; cursor:pointer; font-size:1.1em;\">Was sind die\u4e3b\u8981Risiken f\u00fcr Demokratie und Gesellschaft?<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px; color:#ffffff;\">KI wirft Bedenken bez\u00fcglich Privatsph\u00e4re und Fehlinformationen auf. Sie kann Emotionen unsichtbar manipulieren und Vorurteile ausnutzen. Folglich kann das Vertrauen in Institutionen erodieren. Dar\u00fcber hinaus kann ungleiche Zielsetzung unfaire Einfl\u00fcsse auf bestimmte Gruppen verst\u00e4rken.<\/p>\n<\/details>\n<details style=\"background-color:#000000; border-left:4px solid #0096c7; padding:15px 20px; margin-bottom:15px; border-radius:8px; box-shadow:0 2px 6px rgba(0,0,0,0.1); transition: background 0.3s;\">\n<summary style=\"font-weight:bold; cursor:pointer; font-size:1.1em;\">Welche Sicherheitsvorkehrungen und Regeln sind notwendig?<\/summary>\n<p style=\"margin-top:8px; color:#ffffff;\">Regulierungsbeh\u00f6rden m\u00fcssen Offenlegung verlangen, wenn KI W\u00e4hler anvisiert. Plattformen ben\u00f6tigen Pr\u00fcfungen und Zugriffsprotokolle, um Einfluss nachzuvollziehen. \u00d6ffentlichkeitsbildungsprogramme sollten den B\u00fcrgern beibringen, KI-gesteuerte \u00dcberzeugungen zu erkennen. Schlie\u00dflich m\u00fcssen Designer von Anfang an Transparenz in die Systeme einbauen.<\/p>\n<\/details>\n<p>Wenn Sie noch Fragen haben, konsultieren Sie unabh\u00e4ngige Forschungs- und Politikberichte. Bleiben Sie informiert, da die KI-\u00dcberzeugung bei Wahlen uns alle betrifft.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI persuasion in elections: How chatbots and LLMs are rewriting campaign playbooks AI persuasion in elections is no longer a thought experiment. Campaigns now use generative AI, large language models, and chatbots to craft messages. Because these tools can personalize at scale, they change persuasion dynamics in months. 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