Perplexity.ai im Test: 22 Studien lassen den Hype bröckeln. Das gefeierte KI-Tool verkauft Wissen und Gewissheit, liefert sie aber zu selten
Perplexity.ai wird von vielen gefeiert, weil es das liefert, was sie wollen: schnelle Antworten, sauber formuliert, mit Quellen versehen. Das wirkt wie tiefe Recherche, gesicherte Erkenntnis, großes Wissenschaftskino. Und genau darin liegt das Problem.
Es ist nicht so, dass Perplexity „Fake News“ ausspuckt. Es produziert etwas, das noch gefährlicher ist: falsche Sicherheit.
Ich habe 22 Studien zu Perplexity analysiert und auch meine eigenen Erfahrungen mit einfließen lassen.
Die zentralen Kritikpunkte
Die Kritikpunkte zeichnen sich klar ab:
- Quellen werden von Perplexity oft nicht zuverlässig zugeordnet
- Zahlen werden genannt, sind aber zu oft nicht valide
- Synthesen klingen gut, haben aber alle Widersprüche in den Daten getilgt
Die Ergebnisse von Perplexity klingen richtig gut. Aber sie sind oft nur eine Möglichkeit der Wahrheit. Gefühlte Wahrscheinlichkeiten. Oder genauer gesagt: Perplexity ersetzt strenge wissenschaftliche Logik durch wahrscheinlichkeitsbasierte, kohärent wirkende Texte. Nicht, weil es schlecht programmiert ist, sondern weil es nicht tief genug zu analysieren vermag, zu viel synthetisiert und in vielen Fällen nicht zwischen Plausibilität und Wahrheit unterscheidet.
Trotzdem (oder gerade deswegen) wirken die Antworten souverän, sachlich und wie fertige Wahrheiten. Deshalb, auch das zeigen die Studien, prüfen viele Nutzer nicht mehr nach. Die Folgen sind klar und empirisch valide: Verlust kritischer Prüfung der Ergebnisse und weniger Selbstreflektion, dafür ein übergroßes Vertrauen in die von der KI generierten Texte.
Ein wenig zugespitzt könnte man sagen: Perplexity ist kein schlechtes Werkzeug, aber es ist schlecht als Fundament für Entscheidungen.
Eine ausführliche Vorstellung der einzelnen Studien folgt später. Jetzt erstmal viel Spaß mit meiner kleinen Präsentation der Ergebnisse - gibt's hier als PDF oder als kleines "Karussell" auf LinkedIn.
