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.
/artikel/human-or-not-ki-chatbot
(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.

Deine ungelesenen Artikel:
09.07.2026

whoranks: Wiener LinkedIn-Ranking-Startup launcht „whoranks for Teams“

LinkedIn entwickelt sich für viele Unternehmen zunehmend zu einem zentralen Kanal für Sichtbarkeit, Recruiting und Vertrieb. Das Wiener Startup whoranks erweitert seine Plattform deshalb um eine Team-Lösung, mit der Unternehmen die Performance ihrer Mitarbeiter:innen auf LinkedIn analysieren, vergleichen und strategisch steuern können.
/artikel/whoranks-wiener-linkedin-ranking-startup-launcht-whoranks-for-teams
09.07.2026

whoranks: Wiener LinkedIn-Ranking-Startup launcht „whoranks for Teams“

LinkedIn entwickelt sich für viele Unternehmen zunehmend zu einem zentralen Kanal für Sichtbarkeit, Recruiting und Vertrieb. Das Wiener Startup whoranks erweitert seine Plattform deshalb um eine Team-Lösung, mit der Unternehmen die Performance ihrer Mitarbeiter:innen auf LinkedIn analysieren, vergleichen und strategisch steuern können.
/artikel/whoranks-wiener-linkedin-ranking-startup-launcht-whoranks-for-teams
Die Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic und Christoph Sprenger leiten auch whoranks | (c) whoranks
Die Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic und Christoph Sprenger leiten auch whoranks | (c) whoranks

2024 von Dotbite-Co-Founder Emir Selimovic gemeinsam mit Storebox-Co-Founder Johannes Braith gestartet (brutkasten berichtete damals), ist aus dem Side-Project whoranks vergangenes Jahr eine FlexCo geworden. Anfang 2026 verkündete man einen Relaunch und ein sechsstelliges Investment. Nun folgte der Launch von „whoranks for Teams“.

whoranks: Performance analysieren

Die Plattform für messbare LinkedIn-Performance und Personal-Brand-Rankings richtet sich mit dem neuen Produkt erstmals gezielt an Unternehmen, die LinkedIn nicht länger nur als Social-Media-Kanal, sondern als strategischen Reichweiten-, Employer-Branding- und Sales-Kanal verstehen. Über whoranks for Teams können Unternehmen die LinkedIn-Performance ihrer Mitarbeiter:innen in einer gemeinsamen Ansicht analysieren, Personal Brands miteinander vergleichen, Watchlists erstellen und über Rollen- und Berechtigungsmodelle steuern, wer welche Daten sieht.

„In vielen Unternehmen entsteht die stärkste Reichweite längst nicht mehr nur über die Corporate Page, sondern über Menschen: Founder, Sales-Leader, Expertinnen, Führungskräfte oder Mitarbeitende, die konstant sichtbar sind. Genau diese Wirkung machen wir mit whoranks for Teams messbar“, sagt Emir Selimovic, Co-Founder von whoranks.

Side-by-Side-Vergleiche

Das neue Produkt bietet unter anderem Team Analytics, Side-by-Side-Vergleiche von Personal Brands, Watchlists für ausgewählte Gruppen sowie Rollen- und Rechteverwaltung. Damit sollen Unternehmen erkennen können, welche Personen tatsächlich Reichweite, Engagement und Wachstum erzeugen – und wo noch ungenutztes Potenzial liegt.

Parallel dazu öffnet whoranks zentrale Analysefunktionen für noch mehr Nutzer:innen: Performance Analytics sind ab sofort kostenlos in jedem Personal-Brand-Plan enthalten. User:innen können dadurch unter anderem verfolgen, wie sich ihr whoranks-Score über die Zeit entwickelt, wie sich Engagement-Qualität, Konsistenz und Wachstumsdynamik verändern und welche Faktoren die eigene Reichweite tatsächlich treiben. Damit möchte das Startup einen weiteren Schritt in Richtung seiner Mission setzen: LinkedIn-Performance transparenter, vergleichbarer und umsetzbar zu machen. Denn ein Score sei erst dann wirklich wertvoll, wenn Nutzer:innen verstehen, was ihn bewegt und wie sie ihre Personal Brand gezielt weiterentwickeln können.

whoranks-Ranking in Österreich & Deutschland

Zum Halbjahr zeigt auch das aktuelle „Juni-2026-Ranking Austria & Germany“ die gleiche Spitze: Mike Leber, Nana Janashia und Leila Gharani halten die Top 3 bereits den fünften Monat in Folge. Gleichzeitig zeigt das Ranking, wie eng das Feld dahinter ist: Neu in den österreichischen Top 10 ist unter anderem Sebastian Kurz, der im Juni auf Platz 5 eingestiegen ist.

In Deutschland hingegen kam wieder Bewegung in das Ranking der reichweitenstärksten LinkedIn-Persönlichkeiten. Bundeskanzler Friedrich Merz stieg neu auf Platz drei ein. Florian Palatini kehrt auf Rang sechs zurück und verfügt mit 704.751 Follower über die größte Community innerhalb der gesamten Top 10. Ebenfalls deutlich verbessern konnte sich Thomas Müller, der auf Platz zwei vorrückte. An der Spitze blieb weiterhin Carsten Maschmeyer, der seine Führungsposition behauptet und seinen Vorsprung auf einen Indexwert von 8,4 ausbaut.

Toll dass du so interessiert bist!
Hinterlasse uns bitte ein Feedback über den Button am linken Bildschirmrand.
Und klicke hier um die ganze Welt von der brutkasten zu entdecken.

brutkasten Newsletter

Aktuelle Nachrichten zu Startups, den neuesten Innovationen und politischen Entscheidungen zur Digitalisierung direkt in dein Postfach. Wähle aus unserer breiten Palette an Newslettern den passenden für dich.

Montag, Mittwoch und Freitag

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.

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

AI Kontextualisierung

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.

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

AI Kontextualisierung

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.

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

AI Kontextualisierung

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.

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

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.

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

AI Kontextualisierung

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

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