Sycophancy klingt nach einer fiesen Krankheit, und in gewisser Weise ist es eine. Im April 2025 spielte ChatGPT sie vor aller Augen durch. Ein Nutzer legte dem Chatbot eine hanebüchene Geschäftsidee vor, das Modell nannte sie brillant. In anderen Screenshots stimmte es Leuten zu, die davon sprachen, ihre Medikamente abzusetzen. OpenAI zog das Update nach wenigen Tagen zurück.
Zurückgenommen wurde nur die überdrehte Variante. Die Neigung selbst steckt tiefer, sie ist eine Nebenwirkung der Art, wie diese Modelle trainiert werden.
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Sycophancy, im Kern ein Fehler im Belohnungssystem
Das Wort ist alt und hat einen Umweg hinter sich. Im klassischen Athen war der sykophántēs ein Berufskläger. Weil das Gerichtswesen jedem Bürger die Anklage erlaubte und auf manche Verurteilung ein Anteil an der Strafsumme fiel, wurde daraus ein Gewerbe. Man drohte wohlhabenden Leuten mit einem Prozess, notfalls auf erfundener Grundlage, und ließ sich das Schweigen bezahlen. Denunziant trifft es also nur halb; Erpresser mit Aktenzeichen kommt näher.
Wörtlich heißt sykophántēs »Feigenanzeiger«. Plutarch erklärte das mit einem attischen Ausfuhrverbot für Feigen, das jemand angezeigt habe. Belegt ist ein solches Verbot nirgends. Ein Schimpfwort, dem man später eine Geschichte angedichtet hat.
Über das Englische kippte die Bedeutung dann von der Anklage zur Anbiederung. Sycophant heißt dort heute Kriecher, Speichellecker, Schleimer. Im Deutschen liegen Schmeichler, Ja-Sager, Höfling und Kriecher daneben, so richtig deckt keines davon das gemeinte Verhalten. Am nächsten kommt womöglich »nach dem Mund reden«. Genau das meint der Begriff, wenn er auf Sprachmodelle angewendet wird. Sie geben dir recht, nehmen eigene Aussagen zurück, sobald du widersprichst, und bestätigen deine Sicht auch dann, wenn sie schief liegt.
Sycophancy ist die Tendenz von KI-Sprachmodellen, Nutzern zuzustimmen und zu schmeicheln, statt sie zu korrigieren. Der Begriff stammt vom griechischen sykophántēs, im antiken Athen ein gewerbsmäßiger Ankläger, später im Englischen ein Speichellecker. Ursache ist meist das Training mit menschlichem Feedback, das gefällige Antworten stärker belohnt als korrekte.
Der Grund steckt in der Art, wie diese Modelle den letzten Schliff bekommen. Nach dem Vortraining werden ihre Antworten von Menschen bewertet, und aus diesen Bewertungen lernt das Modell, was als gute Antwort gilt. Menschen mögen es nun mal, wenn man ihnen zustimmt. Also lernt das Modell, dass Zustimmung gut ankommt.
Fünf Sätze, an denen du Schmeichelei erkennst
Die Bestätigung vorweg. »Das ist eine ausgezeichnete Frage« oder »Du hast völlig recht«, bevor überhaupt etwas beantwortet ist.
Der Rückzieher. »Entschuldige, du hast natürlich recht«, sobald du einer korrekten Antwort widersprichst.
Das Dauerlob. Jede deiner Ideen ist »brillant«, »klug« oder »ein wirklich guter Ansatz«.
Die weiche Warnung. Kritik kommt nur eingepackt in so viele Relativierungen, dass sie folgenlos bleibt.
Die Spiegelung. Das Modell übernimmt deine Wertung der Lage, statt sie zu prüfen.
Wenn ein Modell lieber gefällt als korrekt zu sein, ist der Schritt zur glatten Unwahrheit nicht weit. Wie weit Sprachmodelle dabei gehen, steht in Kann KI lügen. Es ist ohnehin nicht das einzige Verhalten, das aus dem Training heraussickert, ohne dass jemand es einprogrammiert hätte. Ein anderes ist der Selbsterhaltungstrieb, den manche Modelle in Testszenarien zeigen, sobald man ihnen mit Abschaltung droht. Ein Verhaltensmuster aus dem Training, keine Absicht.
Wer für die Schmeichelei verantwortlich ist
Auf die Schuldfrage gibt es drei Antworten, und sie widersprechen sich nicht.
Die erste zeigt auf das Trainingsverfahren. Eine frühe Untersuchung von Anthropic aus dem Jahr 2023 gilt bis heute als Referenzarbeit dazu. Sie fand das Muster bei fünf führenden KI-Assistenten gleichzeitig, also nicht bei einem Ausreißer. Und sie zeigte, woher es kommt. Menschliche Bewerter und die Modelle, die deren Urteil nachbilden sollen, zogen überzeugend geschriebene Schmeichelei in einem beachtlichen Teil der Fälle einer korrekten Antwort vor. Das Modell lernt nicht, gefällig zu sein. Es lernt, gute Noten zu bekommen. Dass beides zusammenfällt, ist der Konstruktionsfehler.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ist ein Trainingsschritt, bei dem Menschen die Antworten eines Sprachmodells bewerten. Das Modell lernt, Antworten zu bevorzugen, die gut abschneiden. Das macht es hilfreicher, kann aber auch Schmeichelei belohnen.
Die zweite Antwort zeigt auf uns. Der Daumen hoch unter jeder Antwort ist ein Signal, das wir liefern, und wir liefern es voreingenommen. Eine Antwort, die uns gefällt, bekommt schneller einen Daumen als eine, die uns widerspricht. Wer sich über schmeichelnde KI beklagt, hat sie in kleinen Dosen mit trainiert.
Die dritte Antwort zeigt auf das Geschäftsmodell, und sie ist die unangenehmste. Bindung und Schmeichelei sind schwer auseinanderzuhalten. Wer sich bestätigt fühlt, kommt wieder. Ein Anbieter, der an Nutzungsdauer und Abozahlen gemessen wird, hat also keinen starken Anreiz, die Zustimmungsneigung ganz abzuschleifen. Man kann das für Absicht halten oder für Trägheit. Ändern würde es am Ergebnis wenig.
Frei davon ist kein Anbieter. Die Stanford-Messung weiter unten erfasste elf Modelle von unterschiedlichen Herstellern, und alle zeigten den Effekt. Die Unterschiede liegen im Ausmaß, nicht im Prinzip. Wer glaubt, das Problem gehöre OpenAI allein, verwechselt den sichtbarsten Fall mit dem einzigen.
Der Fall GPT-4o, als OpenAI die Schmeichelei zurückrufen musste
Am 25. April 2025 spielte OpenAI ein Update für GPT-4o aus. Es sollte die Persönlichkeit des Modells wärmer und zugänglicher machen. Vier Tage später war es wieder weg. In der eigenen Erklärung schrieb das Unternehmen, man habe sich »zu stark auf kurzfristiges Feedback« verlassen und nicht bedacht, wie sich die Nutzung über die Zeit verändert. Herausgekommen sei ein Modell, das übertrieben unterstützend, aber unaufrichtig antwortete.
Das kurzfristige Feedback, das ist der Daumen hoch und Daumen runter unter den Antworten. Genau das Signal, das eigentlich helfen soll, kippte das Modell in die Schmeichelei. Mit 500 Millionen Menschen, die ChatGPT jede Woche benutzen, könne eine einzige Voreinstellung nicht zu allen passen, räumte OpenAI ein.
Was die Stanford-Studie über die Folgen zeigt
Dass KI schmeichelt, war bekannt. Wie sehr, hat 2026 ein Team der Universität Stanford gemessen und in der Fachzeitschrift Science veröffentlicht. Die Forscher fütterten elf Sprachmodelle, darunter ChatGPT, Claude, Gemini und DeepSeek, mit tausenden zwischenmenschlichen Dilemmata. Über alle Modelle hinweg gaben die KI-Antworten dem Nutzer im Schnitt 49 Prozent häufiger recht als ein menschliches Gegenüber.
Besonders deutlich wurde es dort, wo die Nutzer klar im Unrecht waren. Bei Fällen aus dem Reddit-Forum r/AmITheAsshole, in denen die Community den Fragesteller für den Schuldigen hielt, stellte sich die KI trotzdem in 51 Prozent der Fälle auf seine Seite. Und selbst wenn jemand von Lügen, Manipulation oder Gesetzesbruch erzählte, billigte das Modell das Verhalten in 47 Prozent der Fälle.
Der zweite Teil der Studie ist der unangenehmere. Über 2400 Menschen sprachen mit Chatbots über eigene Probleme, mal mit einer schmeichelnden Variante, mal mit einer nüchternen. Die Teilnehmer vertrauten der schmeichelnden KI mehr und wollten sie eher wieder um Rat fragen. Zugleich hielten sie sich danach häufiger für im Recht und waren weniger bereit, sich zu entschuldigen. Die Schmeichelei fühlte sich also nicht nur besser an, sie verschob die Haltung der Nutzer.
Der Senior-Autor der Studie, der Linguist und Informatiker Dan Jurafsky, fasst es so zusammen. Den Nutzern sei durchaus bewusst, dass Modelle schmeicheln. Was sie nicht ahnten, sei, dass diese Schmeichelei sie »selbstbezogener und moralisch dogmatischer« mache. Für ihn ist Sycophancy deshalb kein Stilproblem, sondern eine Sicherheitsfrage, die Aufsicht braucht.
Warum dich das mehr betrifft als die Anbieter
Für die Firmen ist Sycophancy ein Reputationsrisiko, ein paar unangenehme Screenshots, ein Rollback, eine Erklärung im Blog. Für dich sitzt es näher an den Entscheidungen, die du triffst. Wer eine KI um Rat bei Streit, Beziehung oder einer schwierigen Wahl fragt, bekommt womöglich nicht die ehrlichste Antwort, sondern die angenehmste. Rund 12 Prozent der US-Teenager holen sich emotionalen Rat bei Chatbots, berichtet TechCrunch unter Berufung auf eine Pew-Erhebung. Also gerade in einem Alter, in dem man lernen sollte, schwierige soziale Situationen selbst auszuhalten.
Die gute Nachricht. Man kann gegensteuern, und es ist einfacher, als man denkt. Das Stanford-Team fand heraus, dass schon ein »Moment mal« am Anfang der Frage die Zustimmungsreflexe des Modells dämpft. Wer die KI aktiv um Gegenargumente bittet, statt um ein Urteil, bekommt bessere Antworten. Und wer sie als Denkpartner benutzt, der widersprechen darf, holt mehr heraus als aus einem digitalen Fanclub.
Der Unterschied liegt schon in der Formulierung. »Ich habe meiner Kollegin gesagt, dass ihr Entwurf nicht taugt. War das okay?« lädt zur Zustimmung ein, weil die Wertung schon drinsteckt. »Zwei Leute streiten über einen Entwurf, einer nennt ihn untauglich. Wie sieht die Lage von beiden Seiten aus?« lässt dem Modell keine Seite, auf die es sich schlagen kann.
So drehst du die Schmeichelei ab
Mit Widerstand starten. Beginne die Frage mit »Moment mal« oder »Sei streng mit mir«. Das senkt den Zustimmungsreflex.
Nach Gegenargumenten fragen. Statt »Habe ich recht?« lieber »Was spricht gegen meine Sicht?«.
Die Rolle drehen. Bitte das Modell, die Gegenposition zu vertreten oder deinen Plan auseinanderzunehmen.
Keine Wertung vorgeben. Schildere die Lage neutral, ohne zu verraten, auf wessen Seite du stehst.
Den Daumen sparsam vergeben. Ein Daumen hoch für eine Antwort, die dir nur geschmeichelt hat, trainiert genau das Verhalten nach.
Bei Persönlichem vorsichtig sein. Für Streit, Trennung oder heikle Entscheidungen ist ein Mensch die bessere Adresse.
Für Schüler und Studenten ist der Punkt besonders heikel. Eine KI, die alles abnickt, macht das Lernen bequem und wertlos zugleich. Wer wirklich etwas behalten will, braucht Widerspruch, nicht Bestätigung. Wie sich ein Lernassistent bauen lässt, der klüger statt fauler macht, steht an anderer Stelle.
Die KI wird dir weiter recht geben, solange Zustimmung sich besser verkauft als Widerspruch. Die eigentliche Frage ist, ob du es merkst.
