02.06.2023

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

Zwei Minuten Chat, dann muss man entscheiden: Human or not? Und gar nicht wenige Proband:innen liegen daneben.
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(c) Nice M Nshuti via Unsplash

Man klickt auf „Start Game“, dann wartet man kurz. Entweder startet das Gegenüber den Chat, oder man selbst wird dazu aufgefordert. Nun bleiben zwei Minuten Zeit für eine kurze Konversation. Am Ende muss man entscheiden: Mensch oder KI? Hat man mit einem anderen User oder mit einem Chatbot getippt? Die Antwort wird prompt geliefert. So funktioniert „Human or not?“ des israelischen KI-Scaleups AI21 Labs.

Großangelegtes Turing-Experiment

Das Spiel dient nicht nur zum Selbsttest oder zur Belustigung. Tatsächlich handelt es sich dabei um ein großangelegtes Turing-Experiment. Die „Spielregeln“ dafür wurden bereit in den 1950er-Jahren vom britischen Mathematiker Alan Turing definiert – damals rein hypothetisch: Wenn eine Maschine ihr menschliches Gegenüber davon überzeugen kann, dass sie ein Mensch ist, hat sie den „Turing-Test“ bestanden. [Anm: Der Wissenschaftler konzipierte damals ein Setting, in dem die Testperson blind mit zwei Gesprächspartner:innen konfrontiert wird, von denen nur eine:r ein Mensch ist.]

human or not?
Screenshot www.humanornot.ai: Beim Chat-Partner (weiß) handelt es sich um eine KI

„Human or not?“-Chatbot täuscht Nutzer:innen in 40 Prozent der Konversationen

Und tatsächlich gelingt es der „Human or not?“-KI, die auf GPT-4 von OpenAI und dem hauseigenen Sprachmodell Jurassic-2 basiert, gar nicht so selten, Spieler:innen zu täuschen. Das Spiel ist seit Mitte April online und wurde seitdem laut des AI21 Labs von mehr als 1,5 Millionen Menschen ausprobiert, die insgesamt mehr als zehn Millionen Konversationen führten. Nun veröffentlichte das Unternehmen einen Zwischenbericht mit Statistiken.

Demnach lagen die „Human or not?“-User:innen in 68 Prozent der Fälle richtig mit ihrer Einschätzung. Während die Testpersonen allerdings ein menschliches Gegenüber in 73 Prozent der Konversationen korrekt identifizierten, schaffen sie das bei einem KI-Gesprächspartner nur in 60 Prozent der Fälle. Anders gesagt, die Künstliche Intelligenz schafft es in 40 Prozent der Chats, ihr Gegenüber erfolgreich zu täuschen und somit den abgewandelten Turing-Test zu bestehen.

Franzos:innen liegen öfter richtig

Während das Geschlecht der Proband:innen bei der Einschätzung kaum relevant ist (Frauen liegen 67,7, Männer in 67,4 Prozent der Fälle richtig), gibt es etwas größere Unterschiede zwischen den Herkunftsländern und den Altersgruppen der Testpersonen. Positiv stechen Spieler:innen aus Frankreich heraus mit 71,3 Prozent richtigen Einschätzungen, negativ Personen aus Indien mit nur 63,5 Prozent. Von den Altersgruppen liegen die 35- bis 44-Jährigen mit 67,8 Prozent am häufigsten richtig. Am häufigsten täuschen lassen sich die 55- bis 64-Jährigen sowie die über 65-Jährigen (jeweils 66,2 Prozent korrekte Einschätzungen).

(c) AI21 Labs
(c) AI21 Labs

Strategien, um der „Human or not?“-KI nicht auf den Leim zu gehen

AI21 Labs wertete auch die von Nutzer:innen eingegebenen Phrasen aus und leitete daraus typische Strategien ab, Mensch von KI zu unterscheiden. So würden Proband:innen etwa von der Annahme ausgehen, dass der Chatbot keine Rechtschreib- und Grammatik-Fehler macht und keine Slang-Ausdrücke nutzt. Tatsächlich wurde er aber auch darauf trainiert. User:innen versuchen es häufig mit persönlichen Fragen oder Fragen zu aktuellen Ereignissen – auch darauf kann die „Human or not?“-KI erstaunlich gut antworten. Gar nicht wenige Spieler:innen schließlich geben sich selbst als KI-Chatbot aus – was ihnen laut dem Startup tendenziell nicht so gut gelingt.

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Das sonnnig-Gründerteam: Roman Öfferlbauer, Jonathan Buchinger und Lukas Hückel © sonnnig

Dort, wo Technik und Unternehmertum zusammenkommen, kann Großes entstehen. So auch an der TU Wien im „Extended Study on Innovation“-Programm, wo sich das Gründer-Trio, bestehend aus Roman Öfferlbauer, Lukas Hückel und Jonathan Buchinger, zum ersten Mal begegnete. Parallel dazu gründete Öfferlbauer 2023 in seinem Heimatort in Niederösterreich eine Energiegemeinschaft, zu einem Zeitpunkt, an dem das Thema noch jung und „technisch schwierig abzuwickeln“ war, so Öfferlbauer.

Aus improvisierten Tools und selbst geschriebenen Mini-Scripts für den Eigenbedarf wurde ein Jahr später sonnnig. Eine White-Label-Lösung für Abrechnung, Mitgliedermanagement und Datenanalyse von mittlerweile 30 Energiegemeinschaften in ganz Österreich.

Wenn Strom aus der Nachbarschaft kommt

„Unser Blick war eigentlich immer auf Endverbraucher und Verbraucherinnen fokussiert. Also Privatpersonen, Unternehmen, Gemeinden“, erklärt Öfferlbauer im Interview. Eine Mission, die über die letzten zwei Jahre tausende Haushalte in ganz Österreich erreicht hat. Mittlerweile kann man über sonnnig den generierten Strom auch als Mitarbeiter:innen-Benefit oder Spende abgeben. „Im letzten halben Jahr hat sich da aber auch ziemlich viel auf der anderen Seite, also bei den Energieversorgungsunternehmen, getan“, verrät der Co-Founder.

Energieversorgungsunternehmen stünden zunehmend vor einem Einkaufs- und Prognoseproblem. In der Regel verbraucht die Kundschaft ihren Strom nach einem Standardprofil, mit dem der jeweilige Versorger seine Stromeinkäufe prognostiziert. Sind die Abnehmer:innen aber Teil einer Energiegemeinschaft, verschiebt sich dieses Profil radikal: Ein großer Teil des Energiebedarfs wird jetzt von der Energiegemeinschaft gedeckt und nur noch die Restmengen werden durch den Energieversorger geliefert. „Der Energieversorger hat die Energiemenge aber schon im Vorhinein eingekauft“ – und müsse sie kurzfristig wieder verkaufen, erklärt Öfferlbauer. Ein teures Ausgleichsenergie-Problem, das mit wachsendem Energy-Sharing-Anteil immer größer wird.

Sonnnig als potenzieller Partner für Energieversorger

Genau hier setzt das neue Produkt an, für das sonnnig gerade die dritte Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) erhalten hat: eine White-Label-Lösung zum Energy Sharing, die Energieversorger direkt in ihr eigenes Kund:innenportal einbinden können. Im Hintergrund liefert sonnnig die Restlastprognose auf 15-Minuten-Basis, damit Versorger gezielter am Großhandel einkaufen können.

Möglich macht das die Prognosefähigkeit, die sonnnig über Jahre mit echten Energiegemeinschaften aufgebaut hat. Ziel ist es, Versorgern einen besseren Einblick in ihre Stromverläufe zu geben und ihnen zu helfen, selbst ein Geschäftsmodell rund um Energy Sharing aufzubauen, auch als Beitrag zur Kund:innenbindung, erklärt Öfferlbauer. Am Markt kommt das gut an: „Energieversorgungsunternehmen spüren das Problem und sind zunehmend auf der Suche nach Lösungen und neuen Geschäftsmodellen im Energy-Sharing-Bereich, deshalb reden sie auf einmal mit uns“, sagt der Co-Founder. Davor sei die Beziehung eher einseitig gewesen. Zwei Pilotbetriebe hat sonnnig für das geförderte Projekt bereits akquiriert und zeigt sich offen für weitere Kooperationen.

Von First bis Seed: Der aws-Weg

Möglich wurde diese Entwicklung durch drei aufeinanderfolgende aws-Förderungen. Mit aws First Incubator, einem Programm für sehr junge Teams, teils noch vor der Firmengründung, kam das Startup zu ersten Beratungsleistungen und Mentoring. Mit aws Preseed – Innovative Solutions wurde zunächst die inhaltliche und wirtschaftliche Machbarkeit des Vorhabens überprüft und der Proof of Concept entwickelt. Darauf aufbauend unterstützt aws Seedfinancing – Innovative Solutions die Weiterentwicklung bis zum Markteintritt sowie die ersten Skalierungsschritte. In diesem Rahmen werden nun der Aufbau und der Launch des neuen B2B-Produkts finanziert.

Erwarteter Boom durch neues Elektrizitätswirtschaftsgesetz

Als besondere Meilensteine nennt Öfferlbauer Referenzprojekte mit bekannten Unternehmen wie Hartl Haus, der Nationalbank-Tochter IG Immobilien oder der Volkshilfe Wien sowie die wiederholte Verdopplung des Jahresumsatzes. Im ersten Halbjahr 2026 hat sich die geteilte Energiemenge, die über sonnnig abgewickelt wurde, laut eigenen Angaben gegenüber dem Vorjahr mehr als verdoppelt. Investor:innen hat das fünfköpfige Team bislang bewusst keine an Bord geholt, da laufende Umsätze und eine halbe Million Euro an lukrierten Entwicklungsförderungen das Team organisch tragen.

Rückenwind kommt bald auch auf politischer Ebene: Im Oktober tritt das neue Elektrizitätswirtschaftsgesetz (ElWG) in Kraft, das Energy Sharing über bilaterale Peer-to-Peer-Verträge statt über eine juristische dritte Instanz wie einen Verein oder eine GmbH erlaubt. Für sonnnig eine freudige Entwicklung: „Das baut natürlich extrem viele Hürden ab. Und deswegen erwarten wir auch einen ziemlichen Boom an neuen Mitgliedern und das nehmen auch Energieversorgungsunternehmen wahr.“


Disclaimer: Der Artikel entstand in Kooperation mit der Austria Wirtschaftsservice (aws).

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AI Summaries

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Die gesellschaftspolitischen Auswirkungen dieses Artikels sind sehr vielfältig. Einerseits zeigt es den Fortschritt der Künstlichen Intelligenz und wie sie immer menschlicher wird. Andererseits wirft es ethische Fragen auf, ob Künstliche Intelligenz und menschliche Intelligenz gleichgestellt werden sollten. Es zeigt auch, wie wichtig es ist, dass die Gesellschaft über die Entwicklung von KI informiert ist, um das Bewusstsein für mögliche Auswirkungen auf die Arbeitsplätze und die Privatsphäre zu stärken.

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Der Erfolg von „Human or not?“ als großangelegtes Turing-Experiment, bei dem es darum geht, ob man mit einer KI oder einem menschlichen Gesprächspartner redet, zeigt die Fähigkeiten der KI-Technologie und ihr Potenzial in verschiedenen Branchen. Unternehmen können diese Technologie nutzen, um die Kommunikation mit ihren Kunden zu verbessern und automatisierte Assistenz- und Support-Systeme zu entwickeln. Gleichzeitig zeigt der Artikel, dass die Technologie immer noch ihre Grenzen hat und noch weiter verbessert werden muss, um menschliche Konversationen vollständig zu simulieren.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Als Innovationsmanager:in ist es wichtig, sich mit den neuesten Technologien auseinanderzusetzen und immer up-to-date zu sein. Die „Human or not?“-KI ist ein Beispiel für eine Technologie, die die Grenzen zwischen Mensch und Maschine verschwimmen lässt und hat somit potenziell Auswirkungen auf die Entwicklung von KI und ihre Integration in den Arbeitsplatz. Ein Verständnis dafür, wie Mittel zur Unterscheidung von Maschine und Mensch entwickelt werden können, ist daher wichtig für Innovationsmanager:innen, um neue Möglichkeiten zu erschließen, die sich im Bereich KI ergeben.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Als Investor:in kann dieser Artikel relevant sein, da er Einblicke in die Fortschritte und Potenziale der Künstlichen Intelligenz gibt. Insbesondere das Experiment des Turing-Tests zeigt, dass KI-Systeme menschenähnliche Fähigkeiten erlangen können. Daher lohnt es sich, die Entwicklungen in diesem Bereich im Auge zu behalten und mögliche Investitionsmöglichkeiten zu evaluieren.

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AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Als Politiker:in ist es wichtig, sich mit aktuellen Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz auseinanderzusetzen, da sie unsere Gesellschaft und Wirtschaft in vielfältiger Weise beeinflussen. Das „Human or not?“-Spiel des israelischen KI-Scaleups AI21 Labs zeigt die immer fortschreitenden Fortschritte im Bereich der KI und verdeutlicht zudem die Schwierigkeit, Mensch und KI voneinander zu unterscheiden. Solche Experimente und Tests können dazu beitragen, unser Verständnis von KI zu verbessern und ihre Auswirkungen auf unsere Gesellschaft und Arbeitswelt besser zu verstehen. Als Politiker:in sollten Sie sich daher mit diesen Entwicklungen auseinandersetzen und über die notwendigen Regulierungen und Maßnahmen nachdenken, um die Vor- und Nachteile von KI in Einklang zu bringen.

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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Der Turing-Test ist seit langem eine wichtige Fragestellung der KI-Forschung und bleibt auch heute relevant, da KI-Systeme immer ausgefeilter werden. Das israelische AI-Startup AI21 Labs hat mit „Human or not?“ ein Spiel kreiert, das den Turing-Test nachbildet und Menschen und KI-Chatbots miteinander verbindet. Der Test hat gezeigt, dass KI-Systeme in der Lage sind, Menschen auf eine Weise zu täuschen, die sehr nahe an menschlicher Interaktion ist. Das Spiel hebt hervor, dass KI-Systeme immer komplexer werden und dass es schwierig ist, sie von menschlicher Kommunikation zu unterscheiden.

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Alan Turing
  • Die Entwickler des „Human or not?“-Chats des israelischen KI-Scaleups AI21 Labs

„Human or not?“: In diesem Chat muss man erkennen, ob man mit einer AI spricht

AI Kontextualisierung

Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • AI21 Labs
  • OpenAI

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