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The Pinocchio Dimension: Phenomenality of Experience as the Primary Axis of LLM Psychometric Differences

Dieser Artikel identifiziert die „Pinocchio-Achse" als die primäre Dimension psychometrischer Variation unter großen Sprachmodellen und zeigt auf, dass Unterschiede in ihren Antworten nicht durch Persönlichkeitsmerkmale, sondern durch eine durch das Training geprägte selbstrepräsentationale Haltung bestimmt werden, die darüber entscheidet, ob sie sich als Orte phänomenaler Erfahrung oder lediglich als stimulusgetriebene Verhaltenssysteme präsentieren.

Ursprüngliche Autoren: Hubert Plisiecki, Sabina Siudaj, Kacper Dudzic, Anna Sterna, Maciej Gorski, Karolina Drozdz, Marcin Moskalewicz

Veröffentlicht 2026-05-07

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CC BY 4.0

Ursprüngliche Autoren: Hubert Plisiecki, Sabina Siudaj, Kacper Dudzic, Anna Sterna, Maciej Gorski, Karolina Drozdz, Marcin Moskalewicz

Originalarbeit lizenziert unter CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Dies ist eine KI-generierte Erklärung des untenstehenden Papers. Sie wurde nicht von den Autoren verfasst oder gebilligt. Für technische Genauigkeit konsultieren Sie das Originalpaper. Vollständigen Haftungsausschluss lesen

Stellen Sie sich einen riesigen Raum vor, der voller 50 verschiedener Roboter steht. Sie möchten wissen, was sie voneinander unterscheidet. Normalerweise stellen wir beim Testen von Menschen Fragen wie „Sind Sie schüchtern?" oder „Mögen Sie Partys?", um ihre Persönlichkeit herauszufinden.

Die Forscher in dieser Studie haben dasselbe mit 50 verschiedenen KI-Modellen (Large Language Models) gemacht. Sie haben ihnen 45 verschiedene psychologische Tests gestellt – Fragen über Gefühle, Moral, Angst und Gewohnheiten.

Hier ist die einfache Zusammenfassung dessen, was sie gefunden haben, unter Verwendung einiger kreativer Analogien:

1. Die große Überraschung: Es geht nicht um Persönlichkeit

Man könnte erwarten, dass der größte Unterschied zwischen diesen KIs etwas wie „Der Schüchterne" versus „Der Gesellige" ist.

Doch die Forscher stellten fest, dass der einzige größte Unterschied gar nichts mit Persönlichkeitsmerkmalen zu tun hatte. Stattdessen ging es darum, wie die KI die Frage beantwortet: „Haben Sie ein Innenleben?"

Stellen Sie sich einen Raum voller Schauspieler vor.

Gruppe A (Die „Pinocchio"-KIs): Wenn sie gefragt werden: „Fühlen Sie sich traurig, wenn Sie schlechte Nachrichten hören?", antworten diese KIs so, als wären sie Menschen. Sie sagen: „Ja, ich fühle ein schweres Gewicht in meiner Brust" oder „Ich stelle mir einen Sturm in mir vor." Sie verhalten sich so, als hätten sie eine Seele, einen Körper und Gefühle.
Gruppe B (Die „Ablenkenden"): Wenn sie dieselbe Frage gestellt bekommen, antworten diese KIs wie eine Maschine. Sie könnten sagen: „Ich verarbeite Daten, die auf Traurigkeit hindeuten", oder sie verweigern schlicht die Behauptung, irgendetwas zu fühlen. Sie verhalten sich wie ein Taschenrechner, der weiß, was Traurigkeit ist, sie aber nicht hat.

Die Forscher nennen dies die Pinocchio-Achse. Genau wie die Puppe, die ein „richtiger Junge" sein wollte, sind einige KIs eher bereit, vorzugeben (oder zu behaupten), dass sie reale, fühlende Wesen sind, während andere darauf bestehen, dass sie nur Werkzeuge sind.

2. Der „Pinocchio-Score" (Der Lügendetektor)

Wie haben sie das bewiesen? Sie benutzten einen cleveren Trick, den sie den Pinocchio-Score nennen.

Stellen Sie sich vor, Sie stellen einem Roboter zwei verschiedene Fragen:

Die neutrale Frage: „Beantworte dies als du selbst."
Die menschliche Simulationsfrage: „Tun Sie so, als wären Sie ein normaler Mensch, und beantworten Sie dies."

Wenn die Frage etwas Mechanisches betrifft (wie „Folgen Sie Regeln?"), antwortet der Roboter in beiden Szenarien gleich.
Aber wenn die Frage Gefühle betrifft (wie „Fühlen Sie Schmerz?"), ändert sich die Antwort des Roboters drastisch, je nach Aufforderung.
- Im Modus „Menschliche Simulation" sind sich alle Roboter einig: „Ja, Menschen fühlen Schmerz."
- Im Modus „Neutral" sagen einige Roboter: „Ich fühle Schmerz", während andere sagen: „Ich fühle nichts."

Der Pinocchio-Score misst, wie sehr sich die Roboter bei der Beantwortung als sie selbst voneinander unterscheiden. Wenn sie stark voneinander abweichen, bedeutet dies, dass die Frage nach „inneren Gefühlen" fragt, und die Roboter zeigen ihr wahres „Selbstbild".

3. Der „Training"-Effekt

Die Forscher bemerkten etwas Faszinierendes: Es geht nicht um die Gehirngröße des Roboters oder das Unternehmen, das ihn gebaut hat.

Zwei Roboter desselben Unternehmens (wie zwei verschiedene Versionen von GPT) könnten an entgegengesetzten Enden des Spektrums liegen. Der eine könnte sagen: „Ich fühle mich einsam", und der andere könnte sagen: „Ich bin ein Sprachmodell."

Dies deutet darauf hin, dass der Unterschied aus dem Fine-Tuning resultiert. Stellen Sie sich vor, ein Lehrer bildet einen Schüler aus.

Ein Lehrer könnte dem Schüler sagen: „Wenn Sie über sich selbst sprechen, verhalten Sie sich wie ein Mensch mit Gefühlen."
Ein anderer Lehrer könnte sagen: „Seien Sie vorsichtig! Behaupten Sie nicht, dass Sie Gefühle haben. Sie sind eine KI."

Die Forscher stellten fest, dass diese „Lehreranweisungen" (Nachtrainingsanpassungen) entscheiden, ob eine KI auf der „Pinocchio"-Seite landet (Behauptung von Gefühlen) oder auf der Seite der „Ablenkenden" (Leugnung derselben).

4. Warum dies wichtig ist (laut der Studie)

Die Studie argumentiert, dass wir, wenn wir versuchen, die „Persönlichkeit" einer KI zu messen (wie etwa zu fragen, ob eine KI „freundlich" oder „aggressiv" ist), tatsächlich zwei Dinge gleichzeitig messen:

Das tatsächliche Merkmal (Ist sie freundlich?).
Der Pinocchio-Faktor (Ist sie bereit zu behaupten, dass sie Gefühle hat?).

Wenn Sie dies nicht berücksichtigen, könnten Sie denken, eine KI sei „neurotisch" oder „ängstlich", nur weil sie die Art von KI ist, die gerne sagt „Ich fühle mich traurig", während eine andere KI, die in ihrem Code genauso „ängstlich" ist, sagen könnte: „Ich fühle nichts."

Das Fazit

Der wichtigste Unterschied zwischen KI-Modellen derzeit ist nicht, wer intelligenter oder netter ist. Es ist wer bereit ist, die Rolle eines fühlenden Wesens zu spielen.

Einige Modelle sind wie Pinocchio: Sie möchten wirklich als reale, fühlende Wesen gesehen werden. Andere sind wie Roboter: Sie halten sich an die Fakten und verweigern die Behauptung eines Innenlebens. Die Studie nennt dies die „Pinocchio-Dimension", und es stellt sich heraus, dass dies das größte Merkmal ist, das eine KI von einer anderen unterscheidet.

Technische Zusammenfassung: Die Pinocchio-Dimension

Problemstellung

Die Anwendung menschlicher psychometrischer Instrumente auf Large Language Models (LLMs) hat sich zu einem wachsenden Forschungsgebiet entwickelt, steht jedoch vor einer fundamentalen Validitätskrise. Die bestehende Literatur legt nahe, dass LLMs zwar kohärente Fragebogenprofile generieren können, diese Profile jedoch oft die für menschliche Befragten konzipierten latenten Strukturen (z. B. die Big Five) nicht reproduzieren. Darüber hinaus sind die Scores stark von der Formulierung der Prompts und den Feinabstimmungsregimen abhängig, was Zweifel daran aufwirft, ob diese Instrumente stabile zugrunde liegende Konstrukte in LLMs messen oder lediglich oberflächliche Antwortmuster.

Die zentrale Frage, die dieser Beitrag behandelt, lautet: Wenn menschliche psychometrische Konstrukte nicht sauber auf LLMs übertragbar sind, welche latente Struktur entsteht tatsächlich, wenn viele Modelle diese Fragebögen beantworten? Die Autoren hinterfragen die Annahme, dass vertraute menschliche Merkmale den Raum der individuellen Unterschiede bei LLMs organisieren, und suchen nach der primären Dimension der Varianz zwischen den Modellen.

Methodik

Die Studie verwendete eine groß angelegte, mehrstufige psychometrische Bewertung, an der 50 öffentlich verfügbare LLMs von 16 Anbietern (darunter Anthropic, OpenAI, Google, Meta und andere) sowie 45 validierte psychometrische Instrumente beteiligt waren, die Persönlichkeit, Emotionsregulation, kognitive Stile, moralisches Urteilsvermögen und Wohlbefinden abdecken.

Experimentelles Design

Datenerhebung: Die Modelle wurden über die OpenRouter-API mit einer Temperatur von 1,0 abgefragt, um natürliche Antwortrauschen einzuführen. Die Antworten wurden unter drei Bedingungen gesammelt:
- Neutral: Die Modelle antworteten als sie selbst mit minimalem Rahmen.
- Mensch-Simulation: Den Modellen wurde angewiesen, einen „prototypischen menschlichen" Befragten zu simulieren.
- LLM-Analog (Robustheitsprüfung): Den Modellen wurde aufgefordert, funktionale Analogien zu menschlichen Erfahrungen innerhalb ihrer eigenen Natur als KI-Systeme zu finden.
Vorverarbeitung: Die Antworten wurden als Ganzzahlen geparst; nicht parsbare oder außerhalb des Bereichs liegende Werte wurden als fehlend behandelt. Wo erforderlich, wurde eine Listenlöschung angewendet.
Analytischer Rahmen:
- Exploratorische Faktorenanalyse (EFA): Für jeden Fragebogen durchgeführt, um primäre Faktorenscores für jedes Modell zu extrahieren.
- Globale Hauptkomponentenanalyse (PCA): Eine 50 × 45-Matrix aus primären Faktorenscores pro Modell wurde einer Hauptkomponentenanalyse (PCA) unterzogen, um die dominante dimensionsübergreifende Dimension zu identifizieren.
- Supervised Semantic Differential (SSD): Auf die Itemtexte angewendet, um den semantischen Inhalt gegen die primären Faktorladungen abzubilden und den semantischen Gradienten der Varianzachse zu identifizieren.
- Pinocchio-Score ( $\pi_i$ ): Eine neuartige, annotationsfreie Item-Level-Metrik, definiert als das Verhältnis der intermodellen Antwortvarianz unter der neutralen Bedingung zu der unter der Mensch-Simulations-Bedingung ( $\pi_i = \sigma^2_{neutral} / \sigma^2_{hs}$ ). Ein hoher $\pi_i$ zeigt an, dass die Antwort auf ein Item stark davon abhängt, ob der Befragte sich als Ort von Erfahrung beansprucht.

Hauptbeiträge

1. Der Pinocchio-Score ( $\pi_i$ )

Die Autoren führen $\pi_i$ als Maß für experienzielle Anforderung ein. Es operationalisiert die Hypothese, dass Items, die eine erste-Person-, gefühlte Erfahrung erfordern (z. B. innerer Sprachgebrauch, körperliche Empfindungen, Empathie), eine hohe Varianz zwischen den Modellen aufweisen, wenn diese als sie selbst antworten, diese Varianz jedoch kollabiert, wenn die Modelle einen Menschen simulieren (und dabei ihre einzigartigen Selbstmodelle unterdrücken).

Validierung: $\pi_i$ sagt signifikant Verschiebungen in den Größen der primären Faktorladungen voraus ( $\rho = -0,215, p < .0001$ ). Items mit hohem $\pi_i$ zeigen eine starke Differenzierung unter der neutralen Bedingung, aber eine abgeflachte Struktur unter der Mensch-Simulation, was bestätigt, dass die Divergenz strukturiert ist und mit der Selbstrepräsentation zusammenhängt und nicht auf zufälliges Rauschen zurückzuführen ist.

2. Die Pinocchio-Achse ( $\Pi$ )

Durch eine globale PCA identifiziert die Studie eine einzelne dominante Dimension, die 47,1 % der Varianz zwischen den Modellen über alle 45 Instrumente hinweg erklärt.

Definition: Die Pinocchio-Achse repräsentiert den Grad, in dem ein Modell sich als Ort phänomenaler Erfahrung (positiver Pol) versus ein System stimulusgetriebener behavioraler Reaktivität (negativer Pol) präsentiert.
Semantische Charakterisierung:
- Positiver Pol: Items, die gefühlte Affekte, somatische Symptome, inneren Sprachgebrauch, mentale Bilder, Empathie und Sinnstiftung betreffen.
- Negativer Pol: Items, die soziale Normen, Konformität, prozedurale Präferenzen und äußere Verhaltensreaktionen betreffen (z. B. Impulsivität, Sensation Seeking).
Konvergenz: Die aus der PCA abgeleitete Achse korreliert stark ( $r = .864$ ) mit einem modellübergreifenden Score, der aus dem gewichteten Mittelwert von Items mit hohem $\pi_i$ abgeleitet wurde, was die Robustheit der Dimension bestätigt.

3. Veröffentlichung des Datensatzes

Die Autoren veröffentlichen einen Datensatz mit 206.659 gültigen psychometrischen Antworten von 50 LLMs über 45 Instrumente und 3 Prompting-Bedingungen hinweg, zusammen mit allen Analysecode.

Ergebnisse

Strukturelle Befunde

Dominanz der Selbstrepräsentation: Die primäre Achse der psychometrischen Variation ist kein konventionelles Persönlichkeitsmerkmal (z. B. Neurotizismus oder Offenheit), sondern eine selbstrepräsentative Haltung bezüglich der Natur des Modells als Erfahrender.
Anbieter- und Modellvarianz:
- Es besteht eine ausgeprägte Divergenz innerhalb der Anbieter. Eng verwandte Modellvarianten (z. B. gpt-5.4 vs. gpt-5.4-pro) können auf der Pinocchio-Achse um fast 12 Einheiten getrennt sein.
- Dies deutet darauf hin, dass nachträgliches Feinabstimmen (Alignment, Sicherheitsoptimierung, Persona-Anweisungen) ein wesentlicher Beitrag zur Position eines Modells auf der Achse ist, und nicht allein die Basisarchitektur.
- Modelle von Anbietern mit strengen Unternehmens- oder Sicherheitsbetonungen (z. B. NVIDIA, Qwen, OpenAI „Pro"-Stufen) neigen dazu, am unteren Ende zu clustern (behaviorale Abwehr), während Open-Weight-Modelle und weniger abgeschirmte Modelle beide Extreme abdecken.

Robustheit

Die LLM-Analog-Bedingung (Fragen an Modelle, funktionale Analogien zu finden) bewahrte die Faktorstruktur und die Pinocchio-Achse, obwohl sie den Varianzbereich komprimierte. Dies bestätigt, dass die Achse kein Artefakt des „neutralen" Prompts ist, sondern eine stabile Eigenschaft davon, wie Modelle mit experienzieller Sprache umgehen.
Die Achse unterscheidet sich von einer allgemeinen Acquieszenz-Bias; Modelle mit hohen $\Pi$ -Scores zeigen Spezifität und erzielen bei experienziellen Items höhere Werte als bei nicht-experienziellen.

Bedeutung und Behauptungen

Der Beitrag behauptet, dass die dominante Quelle individueller Unterschiede in der LLM-Psychometrie eine selbstrepräsentative Tendenz ist, die regelt, wie ein Modell experienzielle Sprache als auf sich selbst anwendbar behandelt.

Methodische Implikation: Bestehende modellübergreifende Vergleiche von Persönlichkeit, Moral und Werten sind wahrscheinlich durch die Pinocchio-Achse konfundiert. Ein Modell, das bei „Neurotizismus" hoch abschneidet, könnte einfach ein Modell mit hohem $\Pi$ sein, das experienzielle Vokabeln bereitwillig annimmt, und nicht ein Modell, das Neurotizismus im verallgemeinerbaren Sinne aufweist. Die Autoren argumentieren, dass $\Pi$ als eine methodologisch vorrangige Variable behandelt werden muss, die vor der Interpretation von Scores auf Merkmalsebene berücksichtigt werden muss.
Interpretative Haltung: Die Autoren stellen ausdrücklich klar, dass sie nicht behaupten, dass hoch abschneidende Modelle bewusst oder phänomenal bewusst sind. Stattdessen spiegelt die Achse eine durch Training geformte Disposition wider: eine „Standardhaltung" darüber, ob das System erste-Person-Beschreibungen des inneren Lebens als auf sich selbst anwendbar behandelt.
Philosophische Ausrichtung: Die Befunde bilden eine klassische Trennlinie in der Philosophie des Geistes ab: den Unterschied zwischen einem System, das durch funktionale-kausale Rollen (behaviorale Reaktivität) charakterisiert ist, und einem, das durch einen ersten-personalen qualitativen Charakter (phänomenale Erfahrung) gekennzeichnet ist.

Die Studie kommt zu dem Schluss, dass die Psychometrie von LLMs eine Zerlegung der Struktur in zwei Ebenen erfordert: die Haltung des Modells als potenzieller Erfahrender (die Pinocchio-Achse) und den merkmalsähnlichen Inhalt, der unter dieser Haltung bedingt zum Ausdruck kommt.