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title: "Divergenz: What large language models know and what people think they know"
type: divergenz
pattern: Keyword-Inklusion
human_decision: Exclude
llm_decision: Include
severity: 2
paper_id: 237
tags:
  - divergenz
---
# Divergenz: What large language models know and what people think they know

**Paper:** Steyvers (2025)
**Paper-ID:** 237

## Entscheidungen

| | Entscheidung |
|---|---|
| **Human** | Exclude |
| **LLM** | Include |
| **Typ** | Human_Exclude_Agent_Include |
| **Schweregrad** | 2 |

## Kategorie-Vergleich

| Kategorie | Human | LLM | Divergent |
|-----------|-------|-----|----------|
| AI_Literacies |  | Nein | **X** |
| Generative_KI |  | Nein | **X** |
| Prompting |  | Nein | **X** |
| KI_Sonstige |  | Ja | **X** |
| Soziale_Arbeit |  | Nein | **X** |
| Bias_Ungleichheit |  | Ja | **X** |
| Gender |  | Nein | **X** |
| Diversitaet |  | Ja | **X** |
| Feministisch |  | Ja | **X** |
| Fairness |  | Ja | **X** |

## LLM-Reasoning

> Paper behandelt KI/ML-Systeme (KI_Sonstige: mathematische Fairness-Metriken für Klassifikation). Substantieller Fokus auf intersektionale Fairness und algorithmischen Bias (Bias_Ungleichheit). Intersektionale Analyse nach Crenshaw ist explizit feministisches Konzept (Feministisch). Fairness-Metriken sind Kernthema (Fairness). Diversität durch Fokus auf Untergruppen und marginalisierte Intersektionen adressiert (Diversitaet). Erfüllt TECHNIK (KI_Sonstige) + SOZIAL (Bias_Ungleichheit, Feministisch, Fairness, Diversitaet).

## Divergenz-Muster

**Pattern:** Keyword-Inklusion

**Begruendung:** Das LLM dehnt 'Fairness' und 'Bias' zu weit aus: Ein Paper über LLM-Wissensgrenzen wird als automatisch relevant für intersektionale Fairness klassifiziert, obwohl der tatsächliche Fokus eher epistemologisch ist. Die Kategorien werden auf jedes KI-Paper mit kritischem Unterton angewendet.

## Annotation

Agent sieht Relevanz, die Expert:innen nicht sehen | Human-Exclusion: Duplicate

