July 7, 2026

DemocraGPT im Institutskolloqium

Wie können wir Menschen dabei unterstützen, auch dann im Gespräch zu bleiben, wenn politische Meinungsverschiedenheiten groß sind? Mit dieser Frage waren wir in den vergangenen Wochen im Institutskolloquium der Sozialwissenschaftlichen Fakultät der LMU zu Gast und haben erstmals den aktuellen Stand unseres Forschungsprojekts DemocraGPT vorgestellt. Im Mittelpunkt standen dabei nicht nur unsere theoretischen Überlegungen und der Projektaufbau, sondern vor allem eine Live-Demonstration unseres KI-basierten Gesprächspartners. Die anschließende Diskussion zeigte, dass das Projekt genau die Fragen aufwirft, die wir selbst für zentral halten: Ist ein solches Trainingssystem normativ? Lassen sich Gesprächserfahrungen mit einer KI überhaupt auf Gespräche zwischen Menschen übertragen? Und braucht ein gutes Training eigentlich Belohnungsmechanismen?

Ausgangspunkt unseres Projekts ist eine einfache Beobachtung: Demokratien leben davon, dass Menschen miteinander sprechen – gerade dann, wenn sie unterschiedlicher Meinung sind. Gleichzeitig beobachten wir zunehmend zwei Entwicklungen, die demokratische Diskurse erschweren: politische Gespräche eskalieren schneller, oder sie finden gar nicht mehr statt. Gerade der zweite Punkt beschäftigt uns besonders. Forschung zeigt, dass sich viele Menschen inzwischen bewusst aus politischen Gesprächen zurückziehen – aus Angst vor Konflikten, wegen affektiver Polarisierung oder weil sie überzeugt sind, dass Diskussionen ohnehin nichts verändern. Langfristig kann dieser Rückzug gesellschaftliche Gruppen weiter voneinander entfernen und Polarisisierung verstärken. DemocraGPT setzt genau hier an. Das Projekt entwickelt ein KI-gestütztes Trainingssystem, mit dem schwierige Gespräche in einem geschützten Rahmen geübt werden können. Ziel ist nicht, Menschen zu überzeugen, sondern sie dabei zu unterstützen, schwierige Gespräche überhaupt wieder führen zu können.

// Ein Blick unter die Oberfläche: Warum Gespräche scheitern //

Im Kolloquium haben wir zunächst den theoretischen Rahmen vorgestellt. Ausgangspunkt ist das Psychological Reactance Process Model (PRPM; Hajek, Kobilke & Häfner, under Submission), das psychologische Reaktanz nicht als einfachen "Boomerang-Effekt", sondern als dynamischen emotionalen Verarbeitungsprozess versteht. Aufbauend auf diesem Modell konnten wir in früheren Arbeiten verschiedene Typen und Spielarten von Widerstands- und Gesprächsreaktionen identifizieren – von konstruktiver Kritik bis hin zu Rückzug oder aggressiver Konfrontation. Diese Typologie bildet die Grundlage dafür, wie unterschiedliche Gesprächspartner künftig durch das KI-System simuliert werden können. Diese theoretische Fundierung erlaubt es, Gesprächssituationen nicht zufällig zu erzeugen, sondern gezielt unterschiedliche Kommunikationsdynamiken abzubilden.

// Live-Demonstration: Ein Sprachagent im Gespräch //

Ein besonderer Teil der Präsentation war die Demonstration unseres aktuellen Prototyps. Erstmals konnten die Teilnehmenden live erleben, wie ein sprachbasierter LLM-Agent politische Gesprächssituationen simuliert und auf Eingaben reagiert. Das sorgte nicht nur für Interesse, sondern auch für zahlreiche Nachfragen. Gleichzeitig wurde in der Demonstration sehr deutlich, wo die Grenzen aktueller Large Language Models liegen. Manche Gesprächsreaktionen wirkten derzeit noch überzeichnet oder fast karikaturhaft. Genau diese Beobachtung bestätigt unseren Forschungsansatz: Statt fertige Lösungen zu präsentieren, entwickeln wir das System iterativ weiter und untersuchen systematisch, welche Formen realistischer Gesprächssimulation tatsächlich lernförderlich sind.

// Eine zentrale Diskussion: Ist DemocraGPT normativ? //

Die intensivste Diskussion drehte sich um unterschiedliche grundlegende Fragen. Ganz prominent dabei: Will das Projekt Menschen zu einer bestimmten politischen Haltung erziehen? Unsere Antwort lautet: Nein – jedenfalls nicht im Sinne politischer Überzeugungsarbeit. DemocraGPT verfolgt keinen parteipolitischen oder inhaltlichen Erziehungsauftrag. Das System bewertet keine politischen Positionen als richtig oder falsch und verfolgt nicht das Ziel, Nutzerinnen und Nutzer von bestimmten Meinungen zu überzeugen. Unser Anspruch ist vielmehr ein anderer: Wir möchten Menschen befähigen, auch schwierige politische Gespräche konstruktiv führen zu können. Das Training vermittelt kommunikative Kompetenzen, emotionale Selbstregulation und Strategien im Umgang mit Konflikten. Wie Menschen diese Fähigkeiten anschließend einsetzen und welche politischen Positionen sie vertreten, bleibt vollständig ihnen selbst überlassen.

Gleichzeitig wurde im Kolloquium zurecht angemerkt, dass unser Projekt selbstverständlich auf einem bestimmten Demokratieverständnis basiert. DemocraGPT steht in der Tradition deliberativer Demokratietheorien: Es geht davon aus, dass demokratische Gesellschaften davon profitieren, wenn Menschen miteinander im Gespräch bleiben, Perspektiven austauschen und Dissens aushalten können. Dieser demokratische Grundgedanke unterscheidet sich jedoch deutlich von einem normativen Anspruch, bestimmte politische Inhalte oder Weltanschauungen zu vermitteln. Vielmehr soll das Projekt kommunikative Selbstwirksamkeit stärken und Menschen befähigen, informierte Entscheidungen eigenständig zu treffen.

Braucht gutes Training Belohnungen?

Eine weitere spannende Frage betraf den Trainingsprozess selbst. Aus der Perspektive behavioristischer Lernmodelle könnte man argumentieren, dass erfolgreiche Gesprächsführung unmittelbar positiv verstärkt werden sollte. Unser Ansatz orientiert sich jedoch stärker an therapeutischen und psychologischen Trainingsmodellen. Wir gehen davon aus, dass insbesondere wiederholte Exposition gegenüber schwierigen Gesprächssituationen, Reflexion und Übung langfristig zu mehr Sicherheit, Selbstwirksamkeit und emotionaler Regulation führen können. Positive Veränderungen entstehen somit weniger durch einzelne Belohnungen als durch kontinuierliches Training. Ob und unter welchen Bedingungen zusätzliche Feedback- oder Verstärkungsmechanismen sinnvoll sind, gehört zu den Fragen, die wir empirisch untersuchen werden.

Von Mensch-KI zu Mensch-Mensch

Schließlich wurde intensiv diskutiert, inwieweit Erfahrungen aus Gesprächen mit einer KI überhaupt auf reale Gespräche zwischen Menschen übertragen werden können. Diese Frage gehört zu den zentralen wissenschaftlichen Herausforderungen des Projekts. Large Language Models bieten die Möglichkeit, schwierige Gespräche beliebig oft, sicher und individuell anzupassen. Gleichzeitig fehlen reale soziale Risiken wie Gesichtsverlust, bestehende Beziehungsgeschichten oder Gruppendruck. Deshalb untersucht DemocraGPT nicht nur, ob Menschen durch das Training lernen, sondern auch welche kommunikativen Fähigkeiten tatsächlich in den Alltag übertragen werden können. Diese Transferfrage bildet einen wesentlichen Bestandteil unseres Evaluationsdesigns.

// Ein gelungener wissenschaftlicher Austausch //

Das Institutskolloquium hat eindrucksvoll gezeigt, welchen Mehrwert der offene Austausch zwischen verschiedenen Disziplinen bietet. Die Rückfragen haben zentrale theoretische Annahmen geschärft und wichtige Perspektiven für die weitere Projektentwicklung eröffnet. Genau darum geht es letztlich auch bei DemocraGPT selbst: nicht darum, Gespräche zu gewinnen – sondern sie überhaupt möglich zu machen. Denn gerade in Zeiten zunehmender Polarisierung kann bereits das Gespräch selbst einen demokratischen Wert darstellen. Menschen wieder miteinander ins Gespräch zu bringen, Unterschiede auszuhalten und trotz Dissens im Austausch zu bleiben, ist kein Allheilmittel. Es ist aber eine wesentliche Voraussetzung dafür, dass demokratische Gesellschaften langfristig handlungs- und dialogfähig bleiben.