Vergleich wichtiger Artikel 31.10.2025, 16:00 Uhr

Grokipedia: Was Elon Musks Wikipedia-Klon verschweigt

Unser Vergleich von Wikipedia- und Grokipedia-Artikeln zeigt systematische Auslassungen zugunsten von Musks Unternehmen. Was bedeutet das für die Zukunft des Internets?

Grokipedia wurde am 27. Oktober 2025 gelauncht. Es enthielt von Beginn an fast 900.000 Artikel - viele davon beruhen auf Wikipedia-Pendants. Foto: mauritius images / Alamy Stock Photos / SOPA Images, SOPA Images Limited

Grokipedia wurde am 27. Oktober 2025 gelauncht. Es enthielt von Beginn an fast 900.000 Artikel - viele davon beruhen auf Wikipedia-Pendants.

Foto: mauritius images / Alamy Stock Photos / SOPA Images, SOPA Images Limited

Am 27. Oktober hat Tech-Milliardär Elon Musk Grokipedia gestartet, eine KI-generierte Alternative zu Wikipedia. Auf seiner Social Media Plattform X schrieb er, das Ziel des Wikipedia-Klons sei „truth, the whole truth and nothing but the truth“.

Doch die Realität sieht anders aus. Der Vergleich zweier Artikel über Musks eigene Unternehmen auf Grokipedia mit ihren Wikipedia-Pendants offenbart ein System der Informationsselektion, das Skandale ausblendet und kritische Fakten abschwächt.

Zwei Welten: Der Vergleich der Elon Musk-Artikel

Ein Vergleich, der in den sozialen Netzwerken mittlerweile gerne zitiert wird, trifft den Kern des Problems. Auf Wikipedia heißt es über Elon Musk, dieser sei ein „business magnate and investor“. Zudem erwähnt der Artikel im ersten Absatz, dass Musk „criticized for spreading misinformation, erratic behavior, and conflicts with regulators“ wurde. „Several controversies arose regarding his management of X (formerly Twitter)“, heißt es weiter.

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Grokipedia hingegen präsentiert Musk als „entrepreneur, engineer, and business magnate“ der „recognized for founding and leading companies advancing electric vehicles, reusable spaceflight, artificial intelligence, and digital payments“ ist. Informationen über Fake News, erratisches Verhalten oder juristische Konflikte fehlen. Stattdessen betont der Artikel Musks Erfolge.

Diese Schönfärberei ist jedoch nur die Spitze des Eisbergs. Der Vergleich der Artikel über Musks Unternehmen Tesla und SolarCity zeigt: Die Verzerrung geht über den eigenen Personenkult hinaus.

SolarCity

Der augenfälligste Unterschied findet sich im Artikel über SolarCity, dem 2016 von Tesla übernommenen Solarunternehmen. Wikipedia berichtet ausführlich über einen massiven Sicherheitsskandal: Im August 2019 verklagte Walmart Tesla wegen „systematischer Fahrlässigkeit“ nach sieben Dachbränden in Walmart-Filialen seit 2012. Die Vorwürfe: ungelernte Arbeiter, Profit über Sicherheit, ein geheimes Austauschprogramm namens „Project Titan“ für feuergefährliche Teile.

In Grokipedia gibt es dazu keine einzige Erwähnung. Der Artikel nennt die US-Supermarktkette Walmart nur einmal – als Beispiel für einen Kunden. Der Skandal, der Tesla Millionen Dollar kostete und Sicherheitsmängel der SolarCity Paneele offenbarte, wird ausgeblendet.

Doch das ist kein Einzelfall. Auf Grokipedia werden auch andere Sicherheitsprobleme nicht genannt, etwa Funkinterferenzen durch SolarCity-Wechselrichter. Dasselbe gilt für illegale Solarinstallationen in Vermont. Wikipedia listet die Vorfälle auf – Grokipedia nicht.

Tesla

Beim Tesla-Artikel zeigt sich eine andere Strategie: Statt kompletter Auslassung kombiniert Grokipedia selektives Weglassen bestimmter Skandale mit sprachlicher Abschwächung bei anderen.

Selektives Auslassen:

Der Skandal um Musks Hitlergruß bei Trumps Inauguration im Januar 2025 existiert bei Grokipedia nicht. Ebenso wenig die Verkaufseinbrüche: Wikipedia berichtet von 76 % Rückgang in Deutschland im Februar 2025. Gleiches gilt für den Spitznamen „Swasticars“ für Tesla-Fahrzeuge sowie Tesla-Boykotte in ganz Europa.

Auch die verlorene Klage gegen die BBC-Sendung Top Gear, bei der Tesla wegen falscher Behauptungen unterlag, wird ausgelassen. Dasselbe ist bei der Kritik an der mangelnden Unabhängigkeit des Tesla-Boards zu beobachten: Fünf von sechs Direktoren haben persönliche oder geschäftliche Verbindungen zu Musk.

Was abgeschwächt wird:

Der „Funding secured“-Skandal von 2018 zeigt exemplarisch, wie der Grokipedia Artikel verfährt. Musk hatte damals auf Twitter verkündet, er habe die Finanzierung gesichert, um Tesla für 420 Dollar pro Aktie von der Börse zu nehmen – was sich als unwahr herausstellte. Wikipedia schreibt dazu: Musks Tweet war „false“ (falsch), er wurde wegen „fraud charges“ (Betrugsvorwürfe) verurteilt. Grokipedia formuliert, der Tweet sei „potentially misleading“ (möglicherweise irreführend) gewesen und habe „lacked a reasonable basis“ (es fehlte an vernünftiger Grundlage). Aus einem Betrug wird ein Verfahrensfehler.

Scheinbare Objektivität

Grokipedia simple Propaganda vorzuwerfen, wäre zu einfach. Der Tesla-Artikel erwähnt durchaus viele Probleme: 13 tödliche Autopilot-Unfälle, über 50 Rückrufe, Qualitätsprobleme (252 Probleme pro 100 Fahrzeuge), Arbeitsunfälle, Klagen über Rassismus und Sexismus. Die Liste ist lang und scheint kritisch.

Die Manipulation liegt im Detail: Während Wikipedia problematische Fakten benennt, rahmt Grokipedia sie anders. Sicherheitsprobleme werden als „trade-offs“ innovativer Entwicklung bezeichnet. Musks Sichtweise erhält das gleiche Gewicht wie juristische Erkenntnisse. „Regulatory findings contrast with Tesla’s quarterly safety reports“ – so beginnt ein typischer Absatz, der Musks eigene Sicherheitszahlen prominent platziert, bevor Kritik folgt.

Der Eröffnungsabsatz zeigt die Strategie deutlich: Wikipedia führt mit „lawsuits, boycotts, government scrutiny, and journalistic criticism.“ Grokipedia schreibt von „breakthroughs in lithium-ion battery efficiency“ und erwähnt Probleme nur nebenbei als „production delays“ und „regulatory scrutiny over safety claims“ – Teil des normalen Innovationsprozesses.

KI-Generierung und Kopie

Die kleinen Widersprüche sind besonders aufschlussreich. Der SolarCity-Artikel in Grokipedia nennt zwei verschiedene Gründungsdaten: 4. Juli und 6. Juli 2006. Wikipedia nennt nur den 4. Juli. Solche Ungenauigkeiten sind bei KI-generierten Inhalten nicht ungewöhnlich: Sie sind Beispiele für sogenannte „Halluzinationen“, bei denen KI-Systeme plausible, aber falsche Informationen erfinden.

Dabei bedient sich Grokipedia massiv bei der Quelle, die sie als „biased“ angreift: Wie die Deutsche Presse-Agentur (dpa) berichtet, steht unter manchen Grokipedia-Artikeln explizit, dass sie von Wikipedia „adaptiert“ wurden. Das Technologie-Blog „The Verge“ verwies etwa auf den Artikel zu Apples MacBook Air, unter dem diese Herkunft vermerkt ist. Grokipedia kopiert also Wikipedia-Inhalte und verändert sie selektiv. Gleichzeitig behauptet Musk, Grokipedia sei  „besser als Wikipedia“.

Die Wikimedia Foundation, die hinter Wikipedia steht, hat sich dazu bereits geäußert: „Wir sind immer noch dabei, zu verstehen, wie Grokipedia funktioniert“, erklärte die Stiftung gegenüber dem US-Technikportal „The Verge“.

Warum das wichtig ist

Grokipedia ist ein Präzedenzfall für KI-gestützte Informationskontrolle durch selektive Auslassung. Beim Start hatte die Enzyklopädie 885.000 Artikel. Seitdem wächst sie im Rekordtempo – denn KI kann in Stunden erstellen, wofür Menschen Tage brauchen. Andere Medien haben dabei schon weitere Mängel identifiziert: fehlende Literaturverzeichnisse, fehlende interne Verlinkungen und ein Fokus auf undatierten URLs als Quellen.

Wie sich Grokipedia entwickelt – ob die Artikel korrigiert oder das System in der bisherigen Weise ausgebaut wird – wird ein Signal dafür sein, welche Rolle KI-generierte Inhalte im Internet spielen werden. Klar ist: Sie können beides sein – ein Werkzeug der Aufklärung, oder eines der gezielten Informationskontrolle.

Hinweis: Dieser Bericht basiert auf einer Lektüre der oben als Beispiel genannten Artikel am 28. Oktober 2025.

Ein Beitrag von:

  • Magnus Schwarz

    Magnus Schwarz schreibt zu den Themen Wasserstoff, Energie und Industrie. Nach dem Studium in Aachen absolvierte er ein Volontariat und war mehrere Jahre als Fachredakteur in der Energiebranche tätig. Seit Oktober 2025 ist er beim VDI Verlag.

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