# Studie zeigt: KI-Ranglisten lassen sich manipulieren

> Forschende zeigen, dass sich Ranglisten auf Basis von Nutzerpräferenzen mit einfachen Tricks um bis zu 45 Plätze verbessern lassen.

Oossa · 2026-11-13 · https://oossa.com/de/study-shows-ai-leaderboard-rankings-can-be-gamed

Eine am 10. Nov. 2026 auf arXiv veröffentlichte Studie zeigt, dass sich Ranglisten für Sprachmodelle nach dem Arena-Prinzip leicht manipulieren lassen. Die Autoren demonstrieren drei Angriffe – strategisches Abstimmen, Prompting und Nominieren –, mit denen sich der Rang eines Modells jeweils um etwa 15–20 Plätze verbessern lässt. In Kombination können die Tricks ein Modell auf der Rangliste um rund 45 Plätze nach oben bringen. Die Studie beschreibt auch Schutzmaßnahmen, weist aber darauf hin, dass das Problem jedes System betrifft, das für paarweise Präferenzen das Bradley-Terry-Modell verwendet.

## Die Fakten

- Verbesserungen um bis zu 15–20 Plätze je Angriff, in Kombination um 45 Plätze
- Studie am 10. Nov. 2026 eingereicht

## Warum es wichtig ist

Bleiben solche Manipulationen unentdeckt, könnten sie Entwickler und Nutzer darüber täuschen, welches Sprachmodell tatsächlich am besten abschneidet.

## Quellen und Referenzen

1. [Leaderboard Hacking: Preference-Based Model Evaluations are Vulnerable to Manipulation](https://arxiv.org/abs/2611.14769) – arXiv, 2026-11-13

Zuletzt aktualisiert: 2026-11-13