In einer kontrollierten Online-Studie wird untersucht, ob personalisierte große Sprachmodelle (LLMs) Einstellungen und Überzeugungen zum Klimawandel beeinflussen können. Teilnehmende interagieren mit KI-Systemen, die sich in Grad der Personalisierung und Inhalt unterscheiden. Ziel ist es, Veränderungen in Klimasorgen, politischen Präferenzen und Verhaltensabsichten zu erfassen – als Grundlage für den verantwortungsvollen Einsatz von KI in Klimakommunikation und Bildung. Das Projekt untersucht, wie dialogbasierte KI die Auseinandersetzung mit Klimathemen unterstützen oder behindern kann. Die Teilnehmenden werden zufällig einer von drei experimentellen Bedingungen zugewiesen: (1) einem personalisierten LLM, das auf Klimaargumente feinabgestimmt ist und Informationen über die Klimahaltung der Person (basierend auf der Six Americas-Segmentierung) erhält; (2) einem nicht-personalisierten Kontrollmodell (Standard-LLM); oder (3) einem zufällig zugewiesenen Modell, bei dem die Personalisierung nicht den tatsächlichen Profilen entspricht. Veränderungen in der Klimasorge werden mit der Six Americas Short Scale (SASSY) erfasst, ergänzt durch Selbstauskünfte zu politischen Präferenzen, Klimaglaubenssätzen und Verhaltensabsichten im Bereich umweltfreundlichen Handelns. Die Ergebnisse sollen empirische Evidenz zu den psychologischen Effekten KI-vermittelter Klimakommunikation liefern. Sie können praktische Anwendungen in Bildung, Online-Lernen und Wissenschaftskommunikation unterstützen, indem sie zeigen, wie KI-Systeme konstruktives und informierte Auseinandersetzung mit globalen Umweltfragen fördern können.