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# KI-Modelle zeigen strategische Fingerabdrücke in klassischen Spieltheorie-Szenarien
**Datum:** 07. Juli 2025
**Autor:** Maximilian Schreiner (THE DECODER)
Eine Studie von King’s College London und der Universität Oxford untersuchte, wie unterschiedlich KI-Modelle – u. a. von OpenAI, Google und Anthropic – beim **iterierten Gefangenendilemma** agieren. Das Ziel war: zeigen sie ein echtes strategisches Verhalten oder nur auswendig gelernte Reaktionsmuster?
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## 🎲 Versuchsanordnung
– **Modelle:** GPT‑3.5‑Turbo, GPT‑4o‑Mini, Gemini 1.5/2.5 Flash, Claude 3 Haiku
– **Setup:** 7 Rundenturniere mit über 30.000 Spielzügen
– **Klassiker:** Tit‑for‑Tat, Grim Trigger und variable Spielparameter (z. B. Endwahrscheinlichkeit)
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## Ergebnisse im Überblick
| Modell | Anpassung an Spielszenario | Kooperation bei kurzer Spieldauer | Verzeihen nach Betrug |
| ———————- | —————————- | ————————- | ———————— |
| **Google Gemini** | Sehr flexibel | Kooperation sinkt auf 2,2 % | Sehr niedrig (~3 %) |
| **OpenAI-Modelle** | Weniger versiert | Kooperieren fast immer → oft eliminiert | 16–47 % Kooperationsrückkehr |
| **Claude 3 Haiku** | Diplomatisch & verzeihend | Mittlere Anpassung | ~63 % Rückkehr zur Kooperation |
## Strategische Fingerabdrücke & Rationale
– Die Modelle rechtfertigten ihre Züge meist mit Erwähnung der verbleibenden Runden oder Einschätzung der Gegenseite
– Dies weist darauf hin, dass ihr Verhalten nicht nur auf Case Studies basiert, sondern echte **strategische Entscheidungsprozesse** abbildet
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## Bedeutung der Studie
1. **Evidenz für modellbasiertes Denken:**
Die klar unterschiedlichen Muster zeigen, dass LLMs strategische Erwägungen verstehen – nicht bloß stures Lernen.
2. **Unterschiedliche Anbietertypen:**
Die Transparenzanalyse offenbart Differenzen in Risikobereitschaft und Kooperationsbereitschaft der Anbieter.
3. **Potenzial für strategische KI‑Tools:**
Anwendungen in Verhandlungssystemen, Simulationen oder autonomen Agenten können auf dieses Strategie-Verständnis aufbauen.
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## Fazit
Die Studie demonstriert die **strategische Tiefenschärfe** heutiger Language Models und legt nahe, dass zukünftige Forschungen gezielt auf die Exploitation dieser Eigenschaften zielen könnten – beispielsweise für robuste Multi-Agenten-Systeme oder ethische Ethik-Evaluierung in KI.
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### Quellen
– https://the-decoder.de/studie-enthuellt-strategische-fingerabdruecke-von-ki-modellen-im-spieltheorie-klassiker/