Können Sprachmodelle menschliche Befragungsteilnehmer ersetzen? Eine internationale Studie in Nature Human Behaviour kommt zu einem ernüchternden Ergebnis: Künstliche Intelligenz kann zwar manche statistischen Zusammenhänge menschlicher Eigenschaften nachbilden, unterschätzt jedoch die tatsächliche Vielfalt menschlicher Einstellungen und Präferenzen. Die Forschenden um Fadong Chen verwendeten Befragungsdaten von 67.201 Menschen aus 74 Ländern. Anschließend ließen sie verschiedene Sprachmodelle Antworten dieser Personen simulieren. Untersucht wurden sechs wirtschaftlich relevante Eigenschaften: Risikobereitschaft, Geduld, Vertrauen, Altruismus sowie positive und negative Reziprozität. Dabei zeigte sich ein systematisches Problem. Die simulierten Antworten waren häufig homogener als die tatsächlichen menschlichen Antworten. Individuelle Unterschiede wurden eingeebnet, extreme Ausprägungen unzureichend abgebildet.