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Googles KI-gestützte Suchantworten („Übersicht mit KI“), die inzwischen oft über den klassischen Suchergebnissen angezeigt werden, wirken oft verlässlich, sind aber nicht fehlerfrei: Eine Analyse des Start-ups Oumi für eine Recherche der New York Times zeigt, dass die Antworten je nach Modell in etwa 85 bis 91 Prozent der Fälle korrekt sind – bei Milliarden Suchanfragen bedeutet das dennoch massenhaft Fehler.

Besonders problematisch ist, dass viele Antworten schlecht belegbar („ungrounded“) sind oder auf fragwürdige Quellen wie soziale Medien verweisen. Beispiele reichen von widersprüchlichen Aussagen zum angeblichen Tod von Hulk Hogan bis hin zu falschen Details über historische Daten oder geografische Fakten. Zwar hat Google seine Systeme mit Modellen wie Gemini 3 verbessert, doch selbst das Unternehmen räumt ein, dass KI Fehler machen kann – und empfiehlt Nutzerinnen und Nutzern, Ergebnisse zu überprüfen.

Zugleich zeigt sich ein grundlegendes Problem moderner KI: Sie arbeitet probabilistisch und kann selbst bei korrekten Quellen falsche Schlüsse ziehen oder zusätzliche Fehler einbauen. Zudem lassen sich die Ergebnisse relativ leicht manipulieren, etwa durch gezielte Inhalte im Netz. Die Debatte darüber, ob eine Trefferquote von rund 90 Prozent ausreicht, berührt damit eine zentrale Frage: Wie viel Vertrauen können wir automatisierten Informationen im Internet tatsächlich entgegenbringen?