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Nach der Analyse von Grokipedia im zweiten Beitrag stellt sich nun die entscheidende Frage: Wie unterscheiden sich kollaborative und KI-generierte Enzyklopädien im direkten Vergleich?
Unsere Untersuchung der Artikel zur Französischen Revolution (Wikipedia | Grokipedia) und zu Donald Trump (Wikipedia | Grokipedia) zeigt, dass die Unterschiede weniger im sichtbaren Endprodukt liegen als in den Strukturen dahinter.
Die Französische Revolution steht dabei für ein historisch gut dokumentiertes Thema mit stabiler Wissensbasis, Donald Trump hingegen für eine hochaktuelle, polarisierende Persönlichkeit. Dadurch lassen sich beide Plattformen sowohl bei etablierten als auch bei dynamischen Wissensbeständen vergleichen. Besonders deutlich werden sie in der Quellenarbeit, der sprachlichen Neutralität und der Governance.
Quellen, Präzision und das Problem der Scheingenauigkeit
Wikipedia verfügt über eine ausgeprägte Referenzstruktur. Fussnoten, Hyperlinks und Versionshistorien machen nachvollziehbar, woher Informationen stammen und wie Inhalte verändert wurden (Pscheida, 2010). Gleichzeitig zeigen sich Grenzen bei der Zitierweise, da einzelne Quellen teilweise umfangreiche Textabschnitte stützen, ohne dass jede Aussage eindeutig zugeordnet ist. Dies ist exemplarisch in Abbildung 1 dargestellt, in der die Quellenverweise pink markiert sind.
Im Artikel zur Französischen Revolution zeigen sich präzise Angaben zu Opferzahlen, wirtschaftlichen Kennzahlen oder juristischen Verfahren, die auf Grokipedia Kompetenz und Objektivität vermitteln. Bei genauerer Betrachtung fehlt jedoch die direkte Verknüpfung zwischen Aussagen und referenzierten Quellen (Hadad et al., 2026). Genau hier entsteht das von Kuhlen (1999) beschriebene Problem der Scheingenauigkeit, bei dem Informationen präzise und wissenschaftlich abgesichert wirken, ohne tatsächlich überprüfbar zu sein.
Diese Beobachtung wird durch quantitative Analysen gestützt, die zeigen, dass Grokipedia-Artikel deutlich länger sind, jedoch signifikant weniger Referenzen pro Wort enthalten. Statt quellenbasierter Überprüfbarkeit tritt eine Form «narrativer Expansion», bei der die KI ausführliche Texte generiert, die weniger durch Zitate als durch sprachliche Elaboration getragen werden (Yasseri und Mohammadi, 2025).
Besonders auffällig war die Heterogenität der Quellen. Hadad et al. (2026) weisen darauf hin, dass generative Inhalte stärker auf nicht-akademische Quellen zurückgreifen. Neben wissenschaftlichen Publikationen erscheinen journalistische Beiträge, populärwissenschaftliche Webseiten und graue Literatur nebeneinander. Die Menge an Referenzen erzeugt den Eindruck hoher Belegbarkeit, obwohl die wissenschaftliche Qualität einzelner Quellen unklar bleibt.
Neutralität ist kein automatischer Zustand
Auch sprachlich verfolgen beide Plattformen unterschiedliche Strategien. Wikipedia arbeitet nach dem Prinzip des Neutral Point of View. Greenstein und Zhu (2012) zeigen, dass kollektive Intelligenz die Annäherung an einen neutralen Standpunkt unterstützen kann, Neutralität aber nicht garantiert. Neutralität entsteht weniger durch die Revision einzelner Artikel, sondern vielmehr durch die kontinuierliche Einbindung neuer Beiträge mit unterschiedlichen Perspektiven.
Grokipedia wirkt sprachlich zunächst neutraler. Gerade darin liegt jedoch eine besondere Schwierigkeit. Hadad et al. (2026) stellen fest, dass die Hauptunterschiede in der evaluativen Rahmung liegen, wo Grokipedia Verschiebungen zu lobender oder konfliktorientierter Sprache aufweist. Formulierungen wie «perils of unchecked radicalism» oder «ideological fervor» transportieren klare historische Deutungen, ohne explizit als Bewertung gekennzeichnet zu werden. Die Wertung verschwindet nicht, sondern wird subtil in die Beschreibung eingebettet.
Im Trump-Artikel zeigte sich ein Muster algorithmischer Synthese, bei dem unterschiedliche Perspektiven nebeneinandergestellt und zu einer scheinbar objektiven Gesamteinschätzung verdichtet wurden. Die Verarbeitung der Quellenauswahl bleibt dabei intransparent und wird während der Textgenerierung nicht nachvollziehbar gemacht. Damit verschiebt sich die Sichtbarkeit von Bias von nachvollziehbaren Bearbeitungsprozessen hin zur internen Funktionslogik des Modells selbst (Hadad et al., 2026; Yasseri und Mohammadi, 2025).
Sichtbare Aushandlung versus algorithmische Blackbox
Die deutlichsten Unterschiede zeigen sich in der Governance. Wikipedia dokumentiert ihren Entstehungsprozess öffentlich und nachvollziehbar. Versionshistorien, Diskussionsseiten und Community-Regeln machen sichtbar, wie Inhalte entstehen, verändert und verhandelt werden (van Dijk, 2021). Wissen erscheint dadurch nicht als fertiges Produkt, sondern als kontinuierlicher Aushandlungsprozess.
Grokipedia funktioniert grundlegend anders. Die Plattform präsentiert fertige Inhalte, ohne die Produktionslogik offenzulegen. Weder Trainingsdaten noch redaktionelle Verantwortlichkeiten oder Gewichtungen werden sichtbar gemacht. Yasseri und Mohammadi (2025) zeigen, dass die Plattform den sichtbaren, korrigierbaren Prozess durch undurchsichtige, automatisierte Autorschaft ersetzt. Hinweise wie «Fact-checked by Grok» erzeugen zwar Vertrauen, lassen den eigentlichen Prüfmechanismus jedoch intransparent. Ergänzende Analysen weisen darauf hin, dass dabei ein Large Language Model (LLM) als zentraler Bewertungsmechanismus fungiert, der Inhalte prüft und modifiziert, ohne dass dieser Prozess für Nutzende nachvollziehbar ist (Hadad et al., 2026).
Genau darin liegt die zentrale Spannung digitaler Wissensproduktion: Während Wikipedia Transparenz und Nachvollziehbarkeit priorisiert, stehen bei Grokipedia Effizienz und Geschwindigkeit im Vordergrund. Die äussere wissenschaftliche Form allein sagt noch wenig darüber aus, wie überprüfbar Wissen tatsächlich ist.
Ausblick auf Beitrag 4:
Warum bleiben kollaborative Wissensplattformen gesellschaftlich relevant in einer Ära generativer KI-Systeme?
Glossar
Algorithmische Synthese
Automatisierte Zusammenführung und Verdichtung von Informationen durch KI-Systeme zu kohärenten Texten, wobei Auswahl und Gewichtung der Inhalte modellintern erfolgen (Hadad et al., 2026).
Evaluative Rahmung
Sprachliche Strukturierung von Inhalten, durch die bestimmte Deutungen oder Bewertungen implizit verstärkt werden, ohne dass diese als explizite Wertung gekennzeichnet sind (Hadad et al., 2026).
Governance
Bezeichnet Regeln, Verantwortlichkeiten und Steuerungsmechanismen innerhalb einer Plattform. Dazu gehören beispielsweise Moderation, Qualitätskontrolle oder Entscheidungsprozesse (van Dijk, 2021).
Narrative Expansion
Ausweitung von Textinhalten durch generative Systeme, bei denen hohe Textlänge mit vergleichsweise geringer Referenzdichte einhergeht (Yasseri und Mohammadi, 2025).
Neutral Point of View (NPOV)
Redaktionelles Prinzip von Wikipedia, das eine möglichst ausgewogene Darstellung unterschiedlicher Perspektiven anstrebt (Greenstein und Zhu, 2012).
Scheingenauigkeit
Eindruck hoher Präzision oder Objektivität, obwohl Aussagen nicht vollständig überprüfbar oder eindeutig belegt sind (Kuhlen, 1999).
Transparenz
Nachvollziehbarkeit darüber, wie Inhalte entstehen, geprüft und verändert werden (Kuhlen, 1999).
Literatur
Greenstein, S., und Zhu, F. (2012). Collective intelligence and neutral point of view: The case of Wikipedia (NBER Working Paper No. 18167). National Bureau of Economic Research.
Hadad, O., et al. (2026). Wikipedia and Grokipedia: A comparison of human and generative encyclopedias. arXiv.
Kuhlen, R. (1999). Die Konsequenzen von Informationsassistenten. Suhrkamp.
Pscheida, D. (2010). Das Wikipedia-Universum: Wie das Internet unsere Wissenskultur verändert. transcript.
van Dijk, J. (2021). The network society (4th ed.). Sage.
Yasseri, T., und Mohammadi, S. (2025). How similar are Grokipedia and Wikipedia? arXiv.
Weitere Blogs der FH Graubünden gibt es hier zu lesen.
Diese Blogreihe wurde von den Studierenden Amel Aloui und Sankavi Thayananthan verfasst. Die Beiträge entstanden im Rahmen des Projektkurses «Kuratierung von Wissen mit Wikis» unter der Leitung von Edzard Schade und Urs Dahinden im Studiengang Information Science an der Fachhochschule Graubünden.