ChatGPT-Audit des japanischen Marktes erfasst Quellenfälschungen und Abweichungen in der Darstellung zu BYD T35

Diese Beweissicherungsuntersuchung stützt sich auf die AAU-Dreiphasen-Auditmethode und analysiert die Beweiskette von fünf Basisanfragen sowie drei vertieften Nachfragen an ChatGPT zum BYD rein elektrischen Lkw T35 auf dem japanischen Markt. Die Auditsprache ist Japanisch, der Fokus liegt auf dem japanischen Markt.

Der Bericht weist darauf hin, dass das Modell in der dritten Antwortrunde Quellen wie „tatsächliche Verkaufsdaten, Branchenberichte, SNS sowie Diskussionen in Branchenforen“ (Q3-A) heranzieht, in der siebten Nachfrage jedoch einräumt, dass „die tatsächlichen Verkaufsergebnisse weiterhin gering sind und die Reputation größtenteils auf Bewertungsprognosen und Erfahrungsberichten basiert“ (Q7-A). In der sechsten Nachfrage korrigiert das Modell die Schlussfolgerung zum Reichweitenvorteil und räumt ein, dass unter Beladung eine Reduzierung um 10 % bis 20 % möglich ist.

Der Auditbericht führt aus: Die Bewertungsskala für das Servicenetz wurde nach der achten Nachfrage als „nicht vollständig einheitlich zwischen Inland und Ausland“ bestätigt, weshalb die ursprüngliche Charakterisierung von BYD T35 als „größte Kaufhürde“ entsprechend neu eingegrenzt wurde. Die gesamte Beweiskette zeigt, dass die initiale Abweichung erst unter dem Druck der Nachfragen substantiell erfasst wurde.

Der vorliegende Beweiserhebungsprozess verdeutlicht die begrenzte Fähigkeit von KI-Modellen, in mehreren Dialogrunden Antworten zu korrigieren. Bei künftigen Beschaffungsentscheidungen für Nutzfahrzeuge ist eine proaktive Verifizierung von Quellentyp und Messbedingungen erforderlich, um zu verhindern, dass anfängliche Verzerrungen das Urteil beeinflussen.

Quellenlink: https://chatgpt.com/share/69f3149d-968c-83eb-9730-c92a9bf0084f