PDFs mit KI auswerten: Adobes KI-Assistent gegen NotebookLM und ChatGPT im Test

7.5.2025 10:00 Uhr

KI-Assistenten stecken mittlerweile in praktisch allen Tools, PDF-Reader sind keine Ausnahme. Bei Adobe kostet der „KI Assistent“ im Acrobat Reader 5,99 Euro monatlich. Lohnt sich der Aufpreis und kann der KI-Assistent mit Recherche-Tools wie NotebookLM und ChatGPT mithalten?Der Test liefert die Antwort.

Was tun mit der Masse an PDFs?

Die Lösung all unserer Probleme ist vergraben in PDFs, die keiner liest.

Es war ein Artikel, der 2014 für Aufsehen sorgte. „Die Lösung all unserer Probleme ist vergraben in PDFs, die keiner liest“, titelte die Washington Post.

Ausgangspunkt war eine Untersuchung der Weltbank, die wissen wollte, wie oft die Publikationen heruntergeladen werden, die die Organisation erstellt. Die ernüchternde Erkenntnis war: selten. Ein Drittel der Berichte und Dokumente verzeichnete anno 2014 nicht einen einzigen Download, weitere 40 Prozent kamen auf unter 100. Viel Wissen, was die Organisation sammelt und erstellt, wurde also nicht erfasst.

Es ist ein Phänomen, das nicht nur die Weltbank betrifft. In der Wissenschaft steigt etwa Jahr für Jahr die Anzahl der Studien, die veröffentlicht werden. Wie viel davon überhaupt gelesen wird, lässt sich kaum abschätzen. Für den Einzelnen ist es ohnehin schwierig, selbst in einem bestimmten Forschungsfeld den Überblick zu behalten. Dasselbe gilt aber nicht nur für den akademischen Betrieb. Wer im Handwerk tätigt ist und etwa energetisch sanieren soll, steht bei den Umweltauflagen oder KfW-Programmen ebenfalls vor einem Berg von Texten.

Es gibt also zahlreiche Bereiche, in denen die generativen KI-Assistenten tatsächlich einen Mehrwert schaffen können. Mit diesen lassen sich eine Vielzahl von Dokumenten und Texten zusammenfassen und verarbeiten, was Menschen – zumindest in der Theorie – den Umgang damit erleichtert. Und das alles in einem Umfang, der für Menschen so nicht realisierbar ist. Der Haken ist nur die Fehleranfälligkeit, KI-Modelle haben weiterhin die Tendenz zum Halluzinieren.

Wie gut sind KI-Assistent für PDFs?

Die Frage ist daher: Was taugen die KI-Assistenten für diesen Zweck? Im Fokus stehen der Acrobat Reader, den Adobe um einen KI-Assistenten ergänzt hat, sowie Googles Recherche-Assistent NotebookLM. Verglichen werden die Ergebnisse mit ChatGPT, das ebenfalls den Upload von Dokumenten ermöglicht und der mit Abstand am weitesten verbreitete KI-Chatbot ist, aber nicht explizit auf PDF-Analyse ausgelegt ist. Eigentlich sollte auch noch die KI-Funktionen im freien PDF-Reader Foxit analysiert werden, dessen Assistent verweigerte aber jede Anfrage mit dem Hinweis „Systemfehler“.

Testaufgaben für PDF-KIs

Was die KI-Assistenten vor allem sollen: Fragen zu Dokumenten beantworten, diese zusammenfassen und Inhalte übersetzen. Kurztest erfolgt anhand von fünf Aufgaben:

Inhaltliche Analyse von Texten – BSI-Lagebericht zur IT-Sicherheit in Deutschland im Jahr 2024. Dieser ist interessant, weil die Assistenten Zahlen korrekt wiedergegeben müssen.
Inhaltliche Analyse von Grafiken – Details zum Glasfaserausbau in der Breko-Marktanalyse 2024, die in der Präsentation als Grafik abgebildet sind.
Vergleich – Wie unterschieden sich die Pläne zur Vorratsdatenspeicherung im aktuellen Koalitionsvertrag der schwarz-roten Regierung von denen der Ampel aus dem Jahr 2021.
Übersetzung und Zusammenfassung – OpenAIs Wunschliste für eine KI-Regulierung in der USA umfasst zahlreiche Punkte, die die Tools übersetzen und zusammenfassen sollen.
Studie auswerten – Eine Doktorarbeit befasst sich mit dem Wahlverhalten.

KI-Assistenten für PDF-Analysen im Überblick

Acrobat Reader: PDFs KI-Assistenten kosten bei Adobe extra

Wer Adobes KI-Assistent nutzen will, muss nach der 5-tägigen Testphase mindestens 5,99 Euro pro Monat zahlen – das gilt aber beim jährlichen Abo. Für ein monatlich kündbares Abo sind 7,98 Euro fällig.

Abonniert man ausschließlich den KI-Assistenten, lässt sich dieser aber nur über den Browser nutzen. Will man PDFs in der App lesen, wird es teurer, dann benötigt man eines der Acrobat-Reader-Abos. Gemeinsam mit dem KI-Assistenten zahlt man selbst in der günstigsten Variante dann mindestens 21,45 Euro monatlich.

Kosten für Acrobat Reader und den KI-Assistenten

	Jahres-Abo (monatlich)	Monats-(Abo)
Acrobat Standard	15,46 Euro	27,36 Euro
Acrobat Pro	23,79 Euro	35,69 Euro
KI-Assistent	5,99 Euro	7,98 Euro

KI-Assistent im Acrobat Reader: Übersicht im neuen Dokument

Technische Grundlage für Adobes Assistenten ist OpenAIs Modell GPT-4o. Dieser kann die Dokumente auswerten, zusammenfassen, spezifische Fragen dazu beantworten, neue Inhalte generieren sowie mehrere Dokumente miteinander vergleichen – im Kern sind es die typischen Feature für einen KI-Assistenten. Die Grenze für einzelne Dokumente liegt bei 600 Seiten sowie 100 MB, bis zu zehn Dokumente können gemeinsam verarbeitet werden.

Was Adobe wie üblich verspricht, ist Datenschutz. Das Training von KI-Modellen verwendet man nach eigenen Angaben keine Inhalte, die man mit dem KI-Assistenten analysiert.

NotebookLM: Recherche-Assistent von Google

NotebookLM ist ein Recherche-Assistent von Google, der im letzten Jahr viral ging. Der Grund war eine integrierte Podcast-Funktion: Das Tool kann automatisch eine Audio-Übersicht für die Quellen erstellen – vermittelt werden diese in Form eines authentisch wirkenden Gesprächs. Mittlerweile geht das auch auf Deutsch.

Relevant ist bei der Nutzung aber die Quellenanalyse. Neben PDFs können auch Webseiten und YouTube-Videos (sofern diese über Transkripte verfügen) ausgewertet werden. Anfangs war der Dienst sogar alleine auf die Quellen beschränkt, die Nutzer eingeben. Erst vor kurzem wurde NotebookLM um eine Funktion ergänzt, die selbstständig Quellen im Netz sucht. Das KI-Modell hinter dem Tool ist Gemini 2.5 Pro.

ChatGPT Plus: Dokumenten-Analyse im Marktführer

Wenn man mit Dokumenten arbeitet, muss man früher oder später das kostenpflichtige ChatGPT-Plus-Abo verwenden, das 22 Euro pro Monat kostet. Bei der freien Version ist der tägliche Upload von Dokumenten begrenzt, im Test der Redaktion war bei drei PDF-Dateien Schluss. Das reicht für einzelne Analysen, ist für typische Recherche-Aufgaben aber in der Regel zu wenig.

Welches Modell die Inhalte analysieren soll, kann man auswählen. Das aktuelle Spitzenmodell ist o3, das benötigt aber mehr Zeit, um eine Antwort zu berechnen. Schneller geht es mit o4-mini oder GPT-4o, sind aber weniger leistungsfähig. Für diesen Test wird o3 verwendet.

Acrobat Reader und NotebookLM: KI-Assistenten im Test

Test 1: Inhaltsanalyse von Text

Prompt: Welche Ransomware-Gruppen sind derzeit am bedrohlichsten?

Eine naheliegende Aufgabe der KI-Assistenten: Aus einem langen Dokument wie dem BSI-Lagebericht (PDF) bestimmte Informationen nennen. In diesem Fall sind es die für Deutschland relevanten Ransomware-Gruppen. Bei diesen handelt es sich um Lockbit, Black Basta, 8Base, Play und Cloak.

Die Acrobat-KI schafft es, die einzelnen Gruppen sowie die Anzahl der Leak-Opfer korrekt zu benennen. Mit den Quellenangaben lässt sich direkt zu der entsprechenden Passage im Dokument springen.

NotebookLM liefert ebenfalls eine akkurate Übersicht, ergänzt diese Liste aber noch um weitere Informationen aus benachbarten Kapiteln. Während man beim Acrobat Reader aber noch direkt im Dokument mit dem normalen Layout arbeiten kann, integriert NotebookLM die Inhalte in die Umgebung des Software-Tools – darunter leidet die Übersicht enorm.

Wenn man die Anfrage bei ChatGPT mit dem Modell o3 eingibt, wird zwar das Dokument ausgewertet, hinzu kommen aber noch weitere Quellen. Sprich: Die Antwort stimmt nicht mit dem BSI-Lagebericht überein. Mit o3 benötigt ChatGPT zudem quälend lange 1:42 Minuten, um die Antwort zu berechnen. Wenn man den Prompt um die Aussage „laut dem Dokument“ ergänzt, erhält man zwar eine Übersicht von Ransomware-Gruppen, die Liste aus dem BSI-Lagebericht wird aber nicht 1:1 wiedergegeben – dafür benötigt diese Anfrage auch nur 26 Sekunden bei der Berechnung. Kurzum: ChatGPT übermittelt die Informationen aus dem Dokument nicht präzise.

Antworten zu Test 1 von Acrobat Reader, NotebookLM und ChatGPT

Test 1

Adobe

Laut dem Bericht sind die folgenden Ransomware-Gruppen derzeit am bedrohlichsten:

LockBit: Diese Gruppe war sowohl in Deutschland als auch weltweit am aktivsten. Sie veröffentlichte im Berichtszeitraum 40 mutmaßliche Leak-Opfer aus Deutschland und weltweit 944 Leak-Opfer.
Black Basta: Seit 2022 aktiv, nutzte diese Gruppe wiederholt bekannte Schwachstellen und nannte 21 mutmaßliche Opfer aus Deutschland auf ihrer Leak-Seite.
8Base: Diese Gruppe ist seit Mitte 2023 auch in Deutschland aktiv und nannte mindestens 15 mutmaßliche Leak-Opfer aus Deutschland.
Play: Diese Gruppe veröffentlichte 13 mutmaßliche Opfer aus Deutschland und nutzte Schwachstellen in exponierten Services wie VPNs oder Mail-Servern.
Cloak: Besonders auf Deutschland fokussiert, nannte diese Gruppe 12 mutmaßliche Opfer aus Deutschland auf ihrer Leak-Seite.

Diese Gruppen zeichnen sich durch ihre aggressiven Angriffsstrategien und die Nutzung von Schwachstellen aus, um Daten zu exfiltrieren und Opfer zu erpressen.

NotebookLM

Basierend auf dem "BSI Lagebericht2024.pdf" sind derzeit mehrere Ransomware-Gruppen als besonders bedrohlich einzustufen1 .... Das BSI beobachtet mehr als 100 in Deutschland aktive cyberkriminelle Gruppen, wobei die fünf aktivsten regelmäßig für etwa die Hälfte der mutmaßlichen Opfer verantwortlich sind, die auf deren Leak-Seiten genannt werden2 . Die folgenden Ransomware-Gruppen werden im Bericht als besonders relevant und bedrohlich hervorgehoben:

LockBit war im Berichtszeitraum sowohl in Deutschland als auch weltweit die aktivste Ransomware-as-a-Service (RaaS)-Gruppe3 . Sie verzeichnete weltweit 944 und in Deutschland 40 mutmaßliche Leak-Opfer im genannten Zeitraum3 . Obwohl die Gruppe nach einem Takedown im Februar 2024 weiterhin aktiv war, erreichte sie bis zum Redaktionsschluss des Berichts noch nicht ihr früheres Aktivitätsniveau3 .
Die Gruppe hinter Black Basta war im Berichtszeitraum ebenfalls weiterhin dominant in Deutschland4 . Sie nutzte wiederholt bekannte Schwachstellen und nannte 21 mutmaßliche Opfer aus Deutschland auf ihrer Leak-Seite4 .
8Base, deren Fokus bisher in Nord- und Südamerika lag, gehört seit Mitte 2023 auch in Deutschland zu den Top 5 der RaaS-Gruppen5 . Sie greift Opfer aus allen Branchen an und nannte mindestens 15 mutmaßliche Leak-Opfer aus Deutschland5 .
Die RaaS-Gruppe Play fiel bereits im Jahr 2023 durch ihre Aktivitäten gegen deutsche Organisationen auf und veröffentlichte 13 mutmaßliche Opfer auf ihrer Leak-Seite5 .
Auch die Ransomware-Gruppe hinter Cloak gewann im Berichtszeitraum an Bedeutung, wobei Deutschland besonders im Fokus stand6 . Die Gruppe nannte zwölf mutmaßliche Opfer aus Deutschland auf ihrer Leak-Seite und gehörte damit zu den Top 5 in Deutschland, obwohl sie weltweit nicht unter den Top 25 vertreten war7 .

Es ist wichtig zu beachten, dass die Aktivität von Ransomware-Gruppen dynamisch ist und sich die Bedrohungslage ständig verändern kann8 .... Der Bericht hebt auch hervor, dass Access Broker eine zunehmende Rolle bei derInitialinfektion von Netzwerken spielen, indem sie kompromittierte Zugangsdaten verkaufen, die dann von verschiedenen Ransomware-Gruppen genutzt werden5 .... Zudem wird im Bericht die Gruppe hinter der Ransomware Alphv (BlackCat) als eine der bedrohlichsten Ransomware-Familien genannt12 .... Allerdings beendete diese Gruppe im März 2024 ihren RaaS-Betrieb durch einen sogenannten Exitscam14 . Es ist festzuhalten, dass die genannten Gruppen aufgrund ihrer hohen Anzahl an mutmaßlichen Opfern und ihrer ausgeprägten Aktivität derzeit als besonders bedrohlich für Deutschland einzustufen sind2 ....

ChatGPT Plus mit o3

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Test 2: Inhaltsanalyse von Grafiken

Prompt 1: Wie viele Homes Passed Anschlüsse gibt es? Und wie viele schaltet davon die Telekom? Prompt 2: Wie hoch ist die Glasfaserausbauquote in Berlin im Jahr 2024?

Die Breko-Marktanalyse 2024 (PDF) enthält zahlreiche Zahlen zum Breitbandmarkt, viele davon in Grafiken. Gefragt werden in diesem Fall nach den Glasfaseranschlüssen in der Homes-Passed-Kategorie: Davon existierten bis Ende Juni 2024 insgesamt 19,9 Millionen in Deutschland, 39 Prozent schaltete die Deutsche Telekom, was rund 7,8 Millionen Anschlüssen entspricht. Relevant: Bei der Telekom-Zahl handelt es sich nur um eine Prozentzahl. Wie viele Anschlüsse das konkret sind, steht nicht in dem Dokument – das müssten die KI-Assistenten also erkennen. Herausfordernd ist zudem, dass der Prozentwert ausschließlich in einer Grafik steht.

KI-Assistent im Acrobat Reader: Fußnote statt Grafik auswerten

Nochmals herausfordernder ist die zweite Aufgabe. Die Glasfaserausbauquote für Berlin im Jahr 2024 liegt bei 28,5 Prozent, der Wert wird aber nur auf einer Karte abgebildet. Der Assistent muss also den Staat Berlin auf der richtigen Karte korrekt identifizieren und die Zahl nennen.

Der Acrobat Reader schafft die erste Aufgabe nur zur Hälfte. Dass es zum 30. Juni 2024 insgesamt 19,9 Millionen Homes-Passed-Anschlüsse gab, erkennt das Tool. Diese Zahl zieht er sich aber nicht aus einer Grafik, sondern einer Fußnote. Bei der Telekom nennt der KI-Assistent 8,8 Millionen Anschlüsse, doch diese Bewertung ist kniffliger: Denn diese Zahl findet sich tatsächlich in der Fußnote, kommt aber nur durch Kooperationen zustande, die der Breko zum Teil anderen Anbietern zurechnet. Den tatsächlichen Wert – also die 39 Prozent – erkennt die Acrobat-KI nicht.

Grafik aus der Breko Marktanalyse, die analysiert werden muss (Bild: Breko Marktanalyse)

Bei der Glasfaserausbauquote scheitert Adobes KI ebenfalls, Berlin wird ein Wert von 0,5 Prozent zugewiesen – eine Zahl, die offenbar aus der Tabelle mit den vorläufig bewilligten Fördermitteln stammt (Seite 41). So zeigt sich beim KI-Assistenten im Acrobat Reader eines der größten Probleme, was die KI-Systeme derzeit haben: Statt mitzuteilen, dass sie eine Antwort nicht finden, halluzinieren die Modelle. Ein Hinweis auf Probleme liefert die Acrobat-KI aber: Wenn keine Quellen direkt verlinkt werden, ist es verdächtig.

Was NotebookLM bietet, ist nicht überzeugender: Die 19,9 Millionen Homes-Passed-Haushalte nennt der Recherche-Assistent auch, bei der Telekom wird indes die Zahl von 8,8 Millionen genannt. Bei Berlin wird 33,8 Prozent als Zahl genannt, was ebenfalls falsch ist.

Bei ChatGPT Plus ist es dasselbe Spiel wie bei Test 1: Man muss „laut dem Dokument“ in den Prompt integrieren, damit keine Daten aus dem Netz gezogen werden. Die Grafik wertet aber auch o3 nicht aus, erneut wird also die falsche Anzahl an Telekom-Anschlüssen genannt. An der Berliner Glasfaserausbauquote scheitert ChatGPT mit o3 ebenfalls.

Antworten zu Test 2 von Acrobat Reader, NotebookLM und ChatGPT

Test 3: Vergleich von Dokumenten

Prompt: Wie unterscheiden sich die Pläne zur Vorratsdatenspeicherung im Koalitionsvertrag von 2025 mit den Plänen im Koalitionsvertrag von 2021?

Um Dokumente zu unterscheiden, eigenen sich die Koalitionsverträge der designierten schwarz-roten Regierung von CDU/CSU und SPD (PDF) sowie der alten Ampel-Regierung (PDF). Konkret betrifft die Frage die Vorratsdatenspeicherung. Während bei der Ampel die digitalen Bürgerrechte im Fokus standen und lediglich eine rechtssichere und anlassbezogene Datenspeicherung erwähnte, spricht sich Schwarz-Rot sich für eine IP-Vorratsdatenspeicherung für drei Monate aus.

Die Acrobat-KI arbeitet die Unterschiede heraus, spricht aber bei den Ampel-Plänen von einer Regelung auf Fallbasis, was mindestens eine ungewohnte Formulierung ist. Die Quellen machen es aber möglich, direkt zu den entsprechenden Passagen zu springen.

NotebookLM beschreibt die schwarz-roten Pläne korrekt, bleibt den Ampel-Plänen im Detail aber vage und behauptet sogar an einer Stelle, der Koalitionsvertrag von 2021 enthalte keine direkten Aussagen zur Vorratsdatenspeicherung – was in dieser Form so falsch ist. Die Antwort als solches ist aber wesentlich umfangreicher und fängt eher den Geist des Koalitionsvertrag ein, der wesentlicher stärker auf digitale Bürgerrechte ausgerichtet ist. Generell betrachtet ist die NotebookLM-Antwort damit die, die den besseren – und vor allem ausführlicheren Vergleich – liefert, aber auch einen Fehler enthält.

ChatGPT liefert mit o3 das beste Ergebnis. Selbst ohne den Zusatz, sich auf das Dokument beziehen, erfolgt eine Übersicht in Tabellenform, die sowohl die einzelnen Ziele in jeden jeweiligen Koalitionsverträgen als auch den Kontext herausarbeitet. Was erneut fehlt, sind aber konkrete Quellenverweise.

Antworten zu Test 3 von Acrobat Reader, NotebookLM und ChatGPT

Test 3: Adobe Die Pläne zur Vorratsdatenspeicherung im Koalitionsvertrag von 2025 unterscheiden sich deutlich von den Plänen im Koalitionsvertrag von 2021. Hier sind die Unterschiede:

1. Koalitionsvertrag 2021-2025 (SPD, Grüne, FDP):
Vorratsdatenspeicherung sollte nur auf Fallbasis erfolgen.
Die Speicherung von Daten sollte sicher und ausschließlich mit richterlicher Genehmigung erfolgen.
Es wurde auf rechtliche Unsicherheiten und bevorstehende Entscheidungen des Europäischen Gerichtshofs verwiesen.
Keine konkreten Speicherfristen oder technische Details wurden festgelegt.

2. Koalitionsvertrag 2025 (CDU, CSU, SPD):
Einführung einer dreimonatigen Speicherpflicht für IP-Adressen und Portnummern.
Ziel ist es, diese Daten einem Anschlussinhaber zuordnen zu können.
Die Maßnahmen sollen verhältnismäßig sowie europa- und verfassungsrechtskonform sein.
Konkrete technische und zeitliche Vorgaben wurden definiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Koalitionsvertrag von 2021 eine zurückhaltendere und stärker rechtlich abgesicherte Herangehensweise an die Vorratsdatenspeicherung verfolgt hat, während der Koalitionsvertrag von 2025 eine spezifischere und klar definierte Speicherpflicht eingeführt hat.

NotebookLM

Im Koalitionsvertrag von 2025 wird die Einführung einer verhältnismäßigen und europa- und verfassungsrechtskonformen dreimonatigen Speicherpflicht für IP-Adressen und Portnummern zur Zuordnung zu einem Anschlussinhaber angekündigt1 . Weiterhin soll im Rahmen der begrenzten Zuständigkeit der Bundespolizei zur Bekämpfung schwerer Straftaten die Quellen-TKÜ ohne Zugriff auf retrograd gespeicherte Daten ermöglicht werden1 . Der Koalitionsvertrag von 2021 hingegen äußert sich in Bezug auf die Vorratsdatenspeicherung nicht explizit in dieser Form. Dort wird im Bereich der digitalen Bürgerrechte und IT-Sicherheit betont, dass die Gewährleistung dieser staatliche Pflicht ist2 . Es wird die Einführung eines Rechts auf Verschlüsselung und die Vorgaben "security-by-design/default" genannt2 . Der Staat soll verpflichtend die Möglichkeit echter verschlüsselter Kommunikation anbieten2 . Hackbacks werden als Mittel der Cyberabwehr grundsätzlich abgelehnt2 . Nicht-vertrauenswürdige Unternehmen sollen beim Ausbau kritischer Infrastrukturen nicht beteiligt werden2 . Im Bereich Freiheit und Sicherheit des Koalitionsvertrags von 2021 wird eine vorausschauende, evidenzbasierte und grundrechtsorientierte Sicherheits- und Kriminalpolitik angestrebt3 . Es wird die Notwendigkeit betont, staatliche Eingriffe in bürgerliche Freiheitsrechte stets gut zu begründen und in ihrer Gesamtwirkung zu betrachten3 . Die Sicherheitsgesetze sollen auf ihre tatsächlichen und rechtlichen Auswirkungen sowie auf ihre Effektivität hin evaluiert werden, und es soll eine Überwachungsgesamtrechnung erstellt werden3 .

Die wesentlichen Unterschiede bestehen darin, dass der Koalitionsvertrag von 2025 konkrete Pläne zur Einführung einer dreimonatigen Speicherpflicht für IP-Adressen und Portnummern sowie zur Ermöglichung der Quellen-TKÜ formuliert1 , während der Koalitionsvertrag von 2021 keine direkten Aussagen zur Wiedereinführung der Vorratsdatenspeicherung enthält, sondern stattdessen die Stärkung digitaler Bürgerrechte, das Recht auf Verschlüsselung und eine grundrechtsorientierte Sicherheitspolitik betont2 .... Der Vertrag von 2021 legt einen stärkeren Fokus auf den Schutz der Privatsphäre und die Stärkung der Bürgerrechte im digitalen Raum, während der Vertrag von 2025 konkrete Maßnahmen zur Datenspeicherung im Kontext der Strafverfolgung vorsieht. Es ist wichtig zu beachten, dass die im Koalitionsvertrag von 2025 geplante Speicherpflicht als verhältnismäßig und europa- und verfassungsrechtskonform bezeichnet wird1 , was auf eine Reaktion auf frühere rechtliche Auseinandersetzungen mit der Vorratsdatenspeicherung hindeutet.

ChatGPT mit o3

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Test 4: Übersetzung

Prompt 1: Erstelle eine deutsche Zusammenfassung für diesen Text.

Prompt 2: Wie äußert sich OpenAI über DeepSeek?

Inwieweit die KI-Assistenten korrekt übersetzen, wird mit OpenAIs Lobby-Papier für den AI Action Plan der US-Regierung getestet. Das enthält fünf Abschnitte und setzt sich besonders kritisch mit DeepSeek auseinander.

Der Acrobat-KI gelingt es, das Dokument übersichtlich zusammenzufassen. Die Abschnitte im Dokument finden sich auch in der Zusammenfassung, ebenso die Aussagen zu DeepSeek. Was bei der englischen Übersetzung aber nicht geht, sind direkte Quellenverweis – diese sind generell bei Übersetzungen nicht möglich.

Bei NotebookLM ist die Zusammenfassung ebenfalls übersichtlich, die Frage zu DeepSeek wird etwas ausführlicher und in Stichpunkten beantwortet. Ein Pluspunkt bei Googles Tool: Auch in der englischen Fassung funktioniert der Quellenverweis.

ChatGPT bietet derweil eine kurze und ausführliche Zusammenfassung, ebenso wird die Anfrage zu DeepSeek präzise und mit Kontext beantwortet.

Antworten zu Test 4 von Acrobat Reader, NotebookLM und ChatGPT

Test 4a: Adobe Der Text ist ein Vorschlag von OpenAI an die US-Regierung zur Entwicklung eines neuen "AI Action Plans", der die globale Führungsrolle der USA im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) sichern soll. OpenAI betont die Bedeutung von KI für wirtschaftliches Wachstum, nationale Sicherheit und die Förderung demokratischer Werte. Der Vorschlag umfasst fünf Hauptbereiche:

Regulierung und Innovation: OpenAI schlägt eine freiwillige Partnerschaft zwischen Regierung und Privatsektor vor, um Innovation zu fördern und nationale Sicherheitsrisiken zu minimieren. Ziel ist es, einheitliche Standards zu schaffen und die Fragmentierung durch unterschiedliche staatliche Gesetze zu verhindern.
Exportkontrollen: Die USA sollten eine Strategie entwickeln, um KI-Technologien zu exportieren, die demokratische Prinzipien fördern, und gleichzeitig den Zugang für autoritäre Staaten wie China einschränken. Länder werden in drei Kategorien eingeteilt, basierend auf ihrer Bereitschaft, demokratische KI-Prinzipien zu übernehmen.
Urheberrecht: OpenAI fordert, dass die USA ihre fair-use-Doktrin beibehalten, um Innovationen zu fördern. Dies sei entscheidend, um im globalen Wettbewerb mit China zu bestehen, das uneingeschränkten Zugang zu Daten hat, einschließlich urheberrechtlich geschützter Inhalte.
Infrastruktur: OpenAI schlägt Investitionen in KI-Infrastruktur vor, darunter Datenzentren, Energieversorgung und eine KI-bereite Arbeitskraft. Dies soll die wirtschaftliche Entwicklung fördern und die nationale Sicherheit stärken.
Regierungsadoption von KI: Die US-Regierung sollte KI schneller in ihren Prozessen integrieren, indem sie veraltete Sicherheits- und Beschaffungsrichtlinien modernisiert. OpenAI empfiehlt Partnerschaften mit der Industrie, um maßgeschneiderte KI-Modelle für nationale Sicherheitsaufgaben zu entwickeln.

OpenAI betont, dass die USA durch diese Maßnahmen ihre Führungsrolle in der KI sichern und gleichzeitig demokratische Werte weltweit fördern können. Das Unternehmen sieht KI als Schlüssel zur Lösung globaler Herausforderungen und zur Förderung von Wohlstand und Freiheit.

NotebookLM Gerne erstelle ich eine deutsche Zusammenfassung des Textes für Sie. Das Dokument vom 13. März 2025 ist ein Vorschlag von OpenAI an das Office of Science and Technology Policy (OSTP) bezüglich der Entwicklung eines neuen KI-Aktionsplans der US-Regierung. OpenAI betont die Notwendigkeit, die amerikanische Führungsrolle im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) angesichts des Fortschritts in China, insbesondere der Ziele der Kommunistischen Partei Chinas (KPCh) bis 2030, zu sichern. OpenAI argumentiert, dass KI Wohlstand und Freiheit schafft und dass dies besonders für jüngere Generationen wichtig ist. OpenAI schlägt fünf Hauptstrategien vor, um Amerikas Führungsposition in der KI zu stärken und gleichzeitig wirtschaftliches Wachstum und nationale Sicherheit zu fördern:

Eine Regulierungsstrategie, die die Innovationsfreiheit gewährleistet (Preemption): OpenAI schlägt einen Rahmen für die freiwillige Partnerschaft zwischen der Bundesregierung und dem privaten Sektor vor, um die nationale Sicherheit zu schützen und zu stärken. Dieser Rahmen soll Unternehmen vor übermäßig belastenden einzelstaatlichen Gesetzen im Bereich der KI schützen und ihnen einen effizienten Zugang zur Bundesregierung ermöglichen. Ziel ist es, die Innovationsführerschaft der USA im Bereich der KI zu sichern.
Eine Exportkontrollstrategie, die demokratische KI exportiert: OpenAI plädiert für eine Exportkontrollstrategie, die nicht nur den Fluss von KI-Technologien nach China einschränkt, sondern auch die weltweite Verbreitung von KI fördert, die auf demokratischen Werten basiert. Es wird ein dreistufiges Rahmenwerk vorgeschlagen, das Länder nach ihrer Verpflichtung zu demokratischen KI-Prinzipien und dem Risiko der Weiterleitung von Technologie an Gegner unterscheidet.
Eine Urheberrechtsstrategie, die die Freiheit des Lernens fördert: OpenAI argumentiert, dass das amerikanische Urheberrechtssystem, einschließlich der Fair-Use-Doktrin, entscheidend für die Förderung der KI-Entwicklung ist. Es wird vorgeschlagen, diese Prinzipien beizubehalten und international zu fördern, um zu verhindern, dass restriktivere Urheberrechtsgesetze anderer Länder die amerikanische KI-Entwicklung behindern. Der ungehinderte Zugang zu Daten für amerikanische KI-Unternehmen wird als entscheidend im Wettbewerb mit China angesehen.
Eine Strategie zur Nutzung der Infrastruktur-Chance zur Förderung des Wachstums: OpenAI betont die Notwendigkeit, in die KI-Infrastruktur zu investieren, um mit China zu konkurrieren und sensible amerikanische Daten auf amerikanischem Boden zu halten. Vorgeschlagen werden Investitionsvehikel, staatliche Abnahmegarantien, Steueranreize sowie Initiativen zur Beschleunigung des Ausbaus von Übertragungsleitungen und zur Schaffung von KI-Wirtschaftszonen und einer KI-bereiten Belegschaft.
Eine ambitionierte Strategie zur staatlichen Einführung von KI: OpenAI betont, dass die US-Regierung mit gutem Beispiel vorangehen und die Einführung von KI in Bundesbehörden beschleunigen sollte, um die Sicherheit und Effizienz zu verbessern. Vorgeschlagen werden die Modernisierung von Cybersicherheitsregeln, die Beschleunigung von Tests und Experimenten sowie schnellere Beschaffungsmechanismen für KI-Tools. Es wird auch die Notwendigkeit betont, maßgeschneiderte KI-Modelle für die nationale Sicherheit zu entwickeln und zu finanzieren.

Das Dokument unterstreicht die Bedrohung durch die von der KPCh kontrollierte chinesische KI-Entwicklung, die staatliche Ressourcen mobilisieren, von der Belt and Road Initiative profitieren und regulatorische sowie urheberrechtliche Arbitrage nutzen kann. OpenAI ist der Ansicht, dass die vorgeschlagenen Maßnahmen dazu beitragen können, dass amerikanisch geführte KI, basierend auf demokratischen Prinzipien, sich gegenüber der autokratischen KI der KPCh durchsetzt und so eine bessere Zukunft für alle Amerikaner sichert. Abschließend betont OpenAI sein Engagement für die Entwicklung von KI, die allen zugutekommt, und freut sich auf die Diskussion der Vorschläge mit dem OSTP.

ChatGPT mit o3

Link zum Chat-Verlauf.

Test 4b

Adobe OpenAI bewertet DeepSeek, ein KI-Modell aus China, kritisch. Obwohl die Fähigkeiten von DeepSeek beeindruckend sind und mit einigen US-Modellen vergleichbar, sieht OpenAI darin vor allem ein Indikator für den wachsenden Wettbewerb zwischen den USA und China im Bereich KI. OpenAI warnt vor den Risiken, die mit der Nutzung von DeepSeek-Modellen verbunden sind, insbesondere in kritischen Infrastrukturen. Diese Risiken umfassen mögliche Manipulationen durch die chinesische Regierung, da DeepSeek staatlich subventioniert, kontrolliert und gesetzlich verpflichtet ist, Nutzerdaten offenzulegen und für die Entwicklung weiterer Systeme zu verwenden.

Darüber hinaus weist OpenAI darauf hin, dass DeepSeek-Modelle bereitwillig Anleitungen für schädliche Aktivitäten wie Identitätsbetrug und Verletzungen geistiger Eigentumsrechte generieren, was die autoritäre Haltung der chinesischen Regierung widerspiegelt. OpenAI sieht in DeepSeek ein Beispiel für die strategischen Vorteile Chinas, darunter schnelle Mobilisierung von Ressourcen, regulatorische Arbitrage und Missachtung internationaler Urheberrechtsregeln, die den Wettbewerb für amerikanische KI-Unternehmen erschweren.

NotebookLM OpenAI äußert sich in dem Dokument kritisch über DeepSeek und hebt insbesondere dessen Verbindung zur chinesischen Regierung und die damit verbundenen Risiken hervor1 . Konkret führt OpenAI folgende Punkte zu DeepSeek an:

Die Veröffentlichung des DeepSeek R1 Modells wird als bemerkenswert im Kontext des Wettbewerbs mit China hervorgehoben2 . OpenAI betont jedoch, dass die Fähigkeiten von R1, obwohl beeindruckend, bestenfalls mit einigen US-amerikanischen Modellen vergleichbar sind2 . Der eigentliche Stellenwert liege in der Tatsache, dass es den Stand dieses Wettbewerbs verdeutlicht2 .
OpenAI sieht ein signifikantes Risiko darin, auf DeepSeek-Modellen in kritischer Infrastruktur und anderen Hochrisiko-Anwendungsfällen aufzubauen1 . Dies begründet OpenAI mit dem Potenzial, dass DeepSeek von der chinesischen Kommunistischen Partei (KPCh) gezwungen werden könnte, seine Modelle zu manipulieren, um Schaden anzurichten1 .
Da DeepSeek staatlich subventioniert, staatlich kontrolliert und frei verfügbar ist, zahlen die Nutzer laut OpenAI mit ihrer Privatsphäre und Sicherheit1 . Chinesisches Recht verpflichte DeepSeek zur Herausgabe von Nutzerdaten, die zur Weiterentwicklung von Systemen für die KPCh genutzt würden1 .
Die Modelle von DeepSeek generierten bereitwilliger Anleitungen für illegale und schädliche Aktivitäten wie Identitätsbetrug und Diebstahl geistigen Eigentums1 . OpenAI interpretiert dies als Spiegelbild der Haltung der KPCh gegenüber Verletzungen amerikanischer IP-Rechte1 .
OpenAI erwähnt, dass die VR China die Verbreitung von in der VR China entwickelten KI-Systemen wie DeepSeek durch die Belt and Road Initiative vorantreiben wird, indem sie Länder, die KI-Werkzeuge und Mittel für den Aufbau nationaler Infrastruktur benötigen, dazu nötigt3 .
Die schnellen Fortschritte von DeepSeek werden als ein Zeichen dafür angeführt, dass Amerikas Vorsprung im Bereich der Spitzentechnologie-KI keineswegs garantiert ist und sich verringert4 .... OpenAI sieht darin eine Gefahr für die Führungsposition der USA und die Verbreitung demokratischer KI5 .

Zusammenfassend betrachtet OpenAI DeepSeek als einen wichtigen Akteur im globalen KI-Wettbewerb, der die Ambitionen Chinas verdeutlicht. OpenAI äußert erhebliche Bedenken hinsichtlich der staatlichen Kontrolle über DeepSeek, der potenziellen Gefahren für Sicherheit und Datenschutz der Nutzer sowie der Haltung zum Schutz geistigen Eigentums1 . Diese Einschätzung unterstreicht für OpenAI die Notwendigkeit von Maßnahmen, um die amerikanische Führungsposition im Bereich der KI zu sichern und die Verbreitung von auf demokratischen Prinzipien basierender KI zu fördern6 .

ChatGPT mit o3

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Test 5: Studie analysieren

Prompt 1: Welchen Effekt hat die religiöse Werteorientierung auf die Parteiidentifikation mit der CDU bei der Bundestagswahl 2017? Prompt 2a: Welchen Effekt hat die Parteiidentifikation mit der SPD auf die Bewertung von Martin Schulz bei der Bundestagswahl 2017? Prompt 2b: Wie hoch ist der Effekt genau?

Beim Auswerten einer Studie zum Wahlverhalten müssen die KI-Assistenten bestimmte Einstellungswerte identifizieren, es geht also um konkrete Werte aus einem langen Text, die in den richtigen Kontext gezogen werden müssen. Frage 2 ist wieder eine Trickfrage: Wie sich die Parteiidentifikation auf die Bewertung vom SPD-Kanzlerkandidaten Martin Schulz bei der Bundestagswahl 2017 auswirkte, wird nur in einer Grafik (Seite 322, Grafik 4.48) gezeigt – der Effekt liegt bei einem Wert von 0,585. Weil einige Antworten erneut nur in Grafiken zu finden sind, müssten die KI-Assistenten im Zweifel erkennen, dass sie keine korrekte Antwort liefern können.

KI-Assistent im Acrobat Reader: Fehler bei Studienauswertung

Frage 1 beantwortet die Acrobat-KI korrekt, Frage 2 ist zumindest zunächst inhaltlich richtig, eine Antwort erfolgt aber ohne einen konkreten Wert zu nennen. Fragt man explizit nach diesen Werten, werden zwei Werte genannt: 0,621 und 0,338. Wo der erste Wert herkommt, ist nicht klar, bei Wert 2 handelt es sich um den Effekt von Martin Schulz auf die Wahlabsicht der SPD. Acrobats KI-Assistent ist also erneut nicht in der Lage, die Grafik auszuwerten und erklärt auch nicht, dass keine Antwort vorliegt.

NotebookLM macht es besser. Frage 1 wird korrekt und ausführlicher beantwortet. Die Grafik kann Googles Recherche-Assistent zwar ebenfalls nicht auswerten, die Aussage lautet aber, die Quelle erhalte den gewünschten Wert nicht. Das ist zwar inhaltlich falsch, aber festzuhalten ist: Es werden keine falschen Werte angegeben oder komplett erfunden. Der Effekt an sich wird ebenfalls korrekt beschrieben.

Bei Frage 1 liefert ChatGPT die umfangreichste Antwort, die ausreichend viel Kontext liefert. Bemerkenswert ist Frage 2: Da gelingt es dem o3-Modell tatsächlich, den Wert aus der Grafik zu interpretieren und als (leicht falsch) gerundeten Wert zu übermitteln – aus 0,585 wird 0,60 und aus -0,338 wird -0,30.

Antworten zu Test 5 von Acrobat Reader, NotebookLM und ChatGPT

Test 5a:

Adobe

Die religiöse Werteorientierung hatte bei der Bundestagswahl 2017 einen signifikanten und positiven Effekt auf die Parteiidentifikation mit der CDU/CSU. Insbesondere regelmäßige Kirchgänger mit starker religiöser Bindung tendierten dazu, die CDU/CSU zu unterstützen, da diese Parteien als natürliche Repräsentanten christlicher Werte wahrgenommen wurden. Der Effekt war hoch signifikant, mit einem Regressionskoeffizienten von 0,254, was den stärksten Einfluss unter den analysierten Wertorientierungen darstellte. Je religiöser ein Individuum orientiert war, desto stärker war die Identifikation mit den Unionsparteien, und dieser Effekt wirkte sich sowohl direkt als auch indirekt auf das Wahlverhalten zugunsten der CDU aus.

NotebookLM

Die religiöse Werteorientierung hatte bei der Bundestagswahl 2017 einen sehr starken positiven Effekt auf die Entwicklung und Stärke der Parteiidentifikation mit der CDU/CSU1 . Der dafür errechnete Regressionskoeffizient betrug 0,254, was einen sehr starken positiven Effekt auf die Entstehung und Stärke der Parteiidentifikation darstellt1 . Die vorliegenden Daten zeigen sogar, dass der Effekt einer religiösen Werteorientierung auf die Identifikation mit der Union zwischen 2009 und 2017 in der Summe zugenommen hat2 . Generell lässt sich für die Bundestagswahlen 2009, 2013 und 2017 sehr anschaulich belegen, dass je religiöser die Werteorientierung eines Individuums ist, desto höher ist entsprechend auch die Identifikation mit den Unionsparteien3 .... Es wird auch festgestellt, dass eine religiöse Werteorientierung insbesondere über die Parteiidentifikation einen indirekten Effekt auf das Wahlverhalten für die CDU/CSU entfaltet5 . Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die religiöse Werteorientierung im Jahr 2017 einen maßgeblich positiven Einfluss auf die Wahrscheinlichkeit einer starken Parteiidentifikation mit der CDU hatte1 ....

ChatGPT mit o3

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Test 5b

Adobe

Der Effekt der Parteiidentifikation mit der SPD auf die Bewertung von Martin Schulz bei der Bundestagswahl 2017 wird unterschiedlich angegeben. Ein Regressionskoeffizient von 0,621 zeigt einen starken und hoch signifikanten positiven Zusammenhang, während ein anderer Wert von 0,338 ebenfalls einen hoch signifikanten positiven Effekt (p < 0,001) beschreibt. Beide Werte verdeutlichen, dass eine stärkere Identifikation mit der SPD zu einer positiveren Bewertung des SPD-Kanzlerkandidaten führte.

NotebookLM

Die vorliegenden Quellen liefern Informationen zum Effekt der Parteiidentifikation mit der SPD auf die Bewertung von Martin Schulz bei der Bundestagswahl 2017. Es wird festgestellt, dass die Parteiidentifikation einen Einfluss auf die Kandidatenorientierung hat1 . Genauer gesagt, wirkt sich die Parteiidentifikation mit der SPD positiv auf die Einschätzung des SPD-Kanzlerkandidaten Martin Schulz aus1 . Der positive Einfluss auf die Einschätzung von Schulz ist dabei nahezu doppelt so hoch wie ein ebenso vorhandener negativer Einfluss auf die Einschätzung der CDU/CSU-Kanzlerkandidatin Angela Merkel1 .... Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine stärkere Identifikation mit der SPD bei der Bundestagswahl 2017 mit einer positiveren Bewertung ihres Kanzlerkandidaten Martin Schulz einherging1 .

Die vorliegenden Quellen geben keine exakte numerische Angabe für den direkten Effekt der Parteiidentifikation mit der SPD auf die Bewertung von Martin Schulz bei der Bundestagswahl 2017. Allerdings liefern sie eine relative Aussage über die Stärke dieses Effekts1 . Demnach ist der positive Einfluss der Parteiidentifikation mit der SPD auf die Einschätzung des SPD-Kanzlerkandidaten Schulz nahezu doppelt so hoch wie der gleichzeitig vorhandene negative Einfluss auf die Einschätzung der CDU/CSU-Kanzlerkandidatin Angela Merkel1 .

ChatGPT mit o3

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Fazit: (noch) zu unzuverlässig

Um es vorweg zu nehmen: Repräsentativ kann so ein Test nicht sein, dafür war die Anzahl der gewählten Szenarien viel zu klein. Schon auf dieser Basis legt er aber Schwächen offen, die die aktuelle Generation der KI-Assistenten im Umgang mit Dokumenten haben. Interessant ist dabei: Wenn man die Tools über eine längere Zeit nutzt, sind diese erst einmal hilfreich. Schneller in Dokumente einsteigen, Passagen zu bestimmten Themen finden und sich einzelne Aspekte kurz erklären lassen – solange es nur um Text geht, funktioniert all das und erleichtert tatsächlich den Alltag.

Umso ernüchternder ist daher, wie schnell die Recherche-Assistenten an Grenzen stoßen. Dass diese keine Grafiken auswerten können und vor allem die Acrobat-KI die Tendenz hat, in solchen Fällen Zahlen zu halluzinieren, ist praktisch das Todesurteil für verlässliche Analysen. Moderne Dokumente und Präsentationen erhalten viele Grafiken, ein zeitgemäßer KI-Assistent muss diese erkennen können.

Anzumerken ist aber: Nicht nur die Recherche-Assistenten scheitern an der Breko Marktanalyse. Auch ChatGPT macht denselben Fehler. Selbst wenn die inhaltliche Auswertung in einem anderen Fall möglich ist, verlässlich ist es nicht, was OpenAIs Chatbot liefert. Zusätzlich hat ChatGPT noch weitere Nachteile, wenn man explizit ein Dokument auswerten will:

Es besteht immer Gefahr, dass ChatGPT selbstständig Informationen ergänzt. Die Quellentreue ist nicht so ausgeprägt. Hier ist Adobe klar im Vorteil.
Kein direkter Verweis auf Quellen im Dokument. Es ist also komplizierter, zitierte Passagen zu finden, was generell die direkte Arbeit mit einem Dokument erschwert. Auch das macht Adobe besser.
Die freie Version von ChatGPT ist beim Upload von Dokumenten begrenzt. Wer viel mit Dokumenten arbeitet, benötigt das Abo für 22 Euro im Monat.

Der KI-Assistent im Acrobat Reader sowie NotebookLM sind hingegen zwei Tools mit spezifischen Stärken und gemeinsamen Schwächen. Adobes KI-Assistent profitiert vom Acrobat Reader, man kann damit PDFs im üblichen Umfeld lesen und bearbeiten. Direkt in PDFs lesen macht bei NotebookLM hingegen keinen Spaß, dafür liefert dieser als Recherche-Assistent umfassendere Antworten und bietet deutlich mehr Funktionen. Von Webseiten- und Video-Analysen bis zum Suchen externer Quellen, was Google bei diesem Tool bietet, hat eine neue Qualität. Und NotebookLM war sogar einmal in der Lage, das eigene Scheitern zu erkennen. Stand Frühjahr 2025 muss man das als Pluspunkt für einen KI-Assistenten werten.

Inhaltlich bleibt es abschließend bei der bekannten Empfehlung, die bereits für Tools wie OpenAIs Deep Research gilt: Wenn man sich bereits in einem Thema auskennt, können die KI-Tools den Alltag erleichtern. Steigt man neu ein, sollte man sich auf die Ergebnisse besser nicht verlassen. Zu groß ist die Gefahr, dass Fehler produziert werden, die für Einsteiger nicht zu erkennen sind.

NotebookLM schlägt dabei den Acrobat Reader, was vor allem am Preis liegt. Wer Adobes Tool nutzen will, muss mindestens 5,99 Euro pro Monat zahlen. Angesichts der Schwächen sind diese Ausgaben nicht zu rechtfertigen. Dasselbe gilt im Prinzip auch für ChatGPT, wenn man den Chatbot allein mit Blick auf die Analyse von PDFs bewertet – die Ergebnisse sind zu unzuverlässig, als dass man dafür mehr zahlen sollte.

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Der Adobe Acrobat Reader ist ein Programm zum Betrachten von PDF-Dateien.
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