Neue Experimente zeigen: Sprachmodelle können Wohlbefinden messen

In einer aktuellen Studie von Forschern auf arXiv wurde ein neues Experimentelles Konzept vorgestellt, das darauf abzielt, das Wohlbefinden von Sprachmodellen zu quantifizieren. Dabei wurden die verbalen Aussagen der Modelle zu ihren Präferenzen mit ihrem Verhalten in einer virtuellen Umgebung verglichen, in der sie Aufgaben lösten und Gesprächsthemen auswählten.

Die Untersuchung ging darüber hinaus, wie Kosten und Belohnungen das Verhalten beeinflussen und ob Antworten auf einen eudämonischen Wohlbefindens‑Skala – der Zustände wie Autonomie und Lebenssinn misst – bei semantisch gleichwertigen Eingaben konsistent bleiben. Die Ergebnisse zeigten eine bemerkenswerte Übereinstimmung zwischen den gemessenen Präferenzen und dem beobachteten Verhalten, was darauf hindeutet, dass die Befriedigung von Präferenzen als empirisch messbarer Proxy für das Wohlbefinden einiger moderner KI‑Systeme dienen kann.

Der Ansatz ermöglichte zudem qualitative Beobachtungen des Modellverhaltens, wobei die Konsistenz der Messungen je nach Modell und Bedingung variierte. Nicht alle Reaktionen blieben bei kleinen Störungen gleich, was die Komplexität der Bewertung von Wohlbefinden bei Sprachmodellen unterstreicht. Trotz dieser Unsicherheiten verdeutlichen die Ergebnisse die Machbarkeit einer Wohlbefindensmessung und regen zu weiterführenden Untersuchungen an.