Das Paper Beyond Disposition: AI Knowledge Predicts Anthropomorphization of a Language Model Better Than Personality Traits in Lay and Expert Populations wurde für die Präsentation und Publikation an der CHI 2026 in Barcelona angenommen. Die CHI gilt als führende internationale Konferenz im Bereich Human Computer Interaction.

Unsere Forscherin Dr. Marisa Tschopp ist Co-Autorin der Studie, die empirisch untersucht, welche Faktoren die Vermenschlichung von Sprachmodellen beeinflussen und welche Konsequenzen dies für Nutzung und moralische Bewertung hat. Auf Basis eines Vignetten Designs mit realitätsnahen Gesprächsauszügen analysierte das Forschungsteam zwei Gruppen, Laien und KI Expertinnen und Experten. Untersucht wurde, welche Rolle Persönlichkeitsmerkmale und KI Wissen für Anthropomorphisierung spielen und wie diese mit Nutzungsabsichten sowie moralischer Fürsorge zusammenhängen.

Zentrale Ergebnisse:

• Höheres KI Wissen sagte geringere Anthropomorphisierung voraus, sowohl bei Laien als auch bei Expertinnen und Experten
• Bei Laien ging stärkere Anthropomorphisierung mit höheren Nutzungsintentionen einher
• Bei Expertinnen und Experten war Anthropomorphisierung mit Unbehagen verbunden

Die Ergebnisse leisten einen Beitrag zur theoretischen Weiterentwicklung der Anthropomorphismusforschung und unterstreichen die Bedeutung von KI Kompetenz für informierte Entscheidungsprozesse.

Die Studie zeigt, dass Wissen ein zentraler Hebel für den reflektierten Umgang mit KI Systemen ist und liefert Implikationen für Gestaltung, Regulierung und Bildungsinitiativen im Bereich Künstliche Intelligenz.

Marisa Tschopp stellte diese Studie ausserdem am 10. Februar 2026 am Swiss CHI Event in Lausanne vor.

Referenz: Mara, M., Bauer, L., Tschopp, M., Grosswieser, H., & Kraus, J. 2026. Beyond Disposition: AI Knowledge Predicts Anthropomorphization of a Language Model Better Than Personality Traits in Lay and Expert Populations. In Proceedings of the 2026 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Barcelona, Spain. ACM.

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Links

• https://chi2026.acm.org/
• https://doi.org/10.1145/3772318.3791005
• https://swisschi.acm.org/news/
• https://www.scip.ch/?artificial_intelligence
• https://www.scip.ch/?team.mats

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