Wie gehen wir verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist?
Wie oft staunen wir über die scheinbare Intelligenz von KI-Systemen und vergessen dabei, dass hinter den beeindruckenden Antworten kein echtes Verständnis steckt?
Gerade weil Künstliche Intelligenz immer mehr Entscheidungen beeinflusst, ist es so wichtig, genau hinzuschauen: Wo liegen die Grenzen und Schwächen von KI, und was macht den Menschen einzigartig?
1. Fehlentscheidungen und Vertrauensverlust
Wenn KI-Systemen menschliche Fähigkeiten wie Verständnis, Intuition oder moralisches Urteilsvermögen zugeschrieben werden, besteht die Gefahr, dass Entscheidungen ungeprüft übernommen werden. Dies kann zu schwerwiegenden Fehlentscheidungen führen, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Medizin, Justiz oder Personalmanagement. Wiederholte Fehler oder Diskriminierungen durch KI können zudem das Vertrauen in die Technologie und ihre Akzeptanz in der Gesellschaft nachhaltig schädigen.
2. Diskriminierung und ethische Probleme
KI-Systeme treffen Entscheidungen auf Basis von Daten und Algorithmen, ohne echte Kontextkenntnis oder ethische Reflexion. Werden diese Systeme überschätzt oder falsch eingesetzt, können sie bestehende Vorurteile und Diskriminierungen verstärken – etwa durch voreingenommene Trainingsdaten. Das beeinträchtigt Fairness und Gleichbehandlung und kann rechtliche sowie gesellschaftliche Konflikte auslösen.
3. Verlust menschlicher Autonomie und Verantwortung
Eine zu starke Delegation von Entscheidungsbefugnissen an KI kann dazu führen, dass menschliche Handlungsspielräume und Verantwortlichkeiten verwässert werden. Der Deutsche Ethikrat warnt ausdrücklich davor, die menschliche Autorschaft und Verantwortung an Maschinen zu übertragen. Dies kann zu einer gefährlichen Diffusion von Verantwortung führen, bei der im Schadensfall niemand mehr eindeutig haftbar gemacht werden kann.
5. Manipulation, Sicherheit und Missbrauch
KI kann für böswillige Zwecke missbraucht werden, etwa zur gezielten Manipulation von Menschen und zur Verbreitung von Desinformation. Werden die Fähigkeiten von KI überschätzt, können Sicherheitslücken und Missbrauchspotenziale übersehen werden, was erhebliche gesellschaftliche und individuelle Risiken nach sich zieht.
❓Wie gehen wir also verantwortungsvoll mit einer Technologie um, die klüger wirkt, als sie ist und wo ziehen wir die Grenze zwischen Unterstützung und Überforderung?
❓Was passiert, wenn wir Systemen Verantwortung übertragen, die gar nicht verstehen, was auf dem Spiel steht?
Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: Wenn wir die Fähigkeiten von KI und Menschen verwechseln
Wer bringt unseren Kindern bei, KI nicht nur zu nutzen, sondern dabei den Kopf einzuschalten – und nicht abzuschalten?
KI ist Top Thema überall. Aber im Lehrerzimmer prallen Schweigen, Engagement und Überforderung aufeinander, dazwischen der reflexhafte Ruf nach Verboten.
Man kann es den Lehrern nicht verdenken: Die Verantwortung, mit dieser Technologie umzugehen, wurde ihnen vielerorts nicht ausreichend übertragen geschweige denn solide erklärt. Während ChatGPT längst Aufsätze schreibt und Mathe erklärt, diskutieren Bildungseinrichtungen, ob man das „zulassen darf“.
Die Technik ist da. Was fehlt, ist das WIE: generative KI wirklich zu verstehen und sinnvoll einzusetzen.
Was derzeit an vielen Schulen passiert, ist der Reflex, neue Technologien mit alten Kategorien zu bewerten. Als Bedrohung und als etwas, das man „kontrollieren“ muss. Statt KI als Werkzeug zu begreifen, das entlastet und begleitet, wird sie zum Schreckgespenst stilisiert: Die Schüler könnten schummeln, die Prüfungen könnten ihren Sinn verlieren.
Die eigentliche Frage lautet:
Warum schaffen wir es nicht, ein Bildungssystem zu entwickeln, das die Zukunft gestaltet statt ihr hinterherzulaufen?
Die Kids sind längst weiter. Sie nutzen Chatbots für Vokabeltraining und Hausaufgaben.
Und das System dokumentiert Verdachtsmomente und bastelt an Anti-KI-Regelwerken. Es klammert sich an Bewertungsraster, die aus der Zeit gefallen sind.
Was wir stattdessen brauchen? Einen Shift im Denken und im Curriculum.
💡Prompt Engineering als Schulfach und fächerübergreifende Integration von KI im Unterricht
💡 Prüfungsformate, die den Umgang mit KI voraussetzen nicht verbieten
💡 Lehrerfortbildungen, die mehr leisten als ein „Was ist eigentlich ChatGPT“-Crashkurs
💡 Einbindung externer Fachkompetenz um Wissen zu vermitteln, das unsere Lehrer so schnell gar nicht aufbauen können
Engagierte Lehrkräfte werden allein gelassen
Ich erlebe viele Lehrerinnen und Lehrer, die längst eigene KI-AGs starten, Prompts austüfteln, Lernvideos produzieren. Ihr Einfallsreichtum ist groß aber er hängt vom persönlichen Einsatz ab, nicht von systemischer Unterstützung. Wer so viel Eigeninitiative zeigt, verdient Verstärkung, keine regulatorischen Fußfesseln.
Dabei könnte die Schule der beste Ort sein, um den klugen, reflektierten Umgang mit KI zu lernen. Um Fragen zu stellen wie:
? Was bedeutet Urheberschaft in einer Welt der Textgeneratoren?
? Was ist ein gutes Argument, wenn es auch synthetisch erzeugt sein kann?
? Wie erkenne ich Bias im System, aber auch in mir selbst?
Dafür müsste sich das System bewegen und zwar sehr schnell.
Orientierung entsteht nicht aus der Theorie sondern aus dem Tun. Kinder lernen durchs Ausprobieren.
Wie geht ihr das an?
Welche KI-Tools zeigt ihr euren Kindern und welche Erfahrungen macht ihr dabei?
Hier geht´s zum Beitrag auf LinkedIn: KI in der Schule – Die Frage ist nicht: darf man das. Sondern: Was passiert, wenn wir es nicht tun?
Gleicht erlernte Empathie bei Autisten der „Empathie“ einer KI?
Hilft uns dieser Vergleich, die Definition von Empathie in Bezug auf KI zu differenzieren?
Immer wieder wird über Empathie im Zusammenhang mit KI diskutiert. Und immer wieder denke ich an die erlernte Empathie vieler Menschen im Autismus-Spektrum, eine bewusst aufgebaute, erlernte Fähigkeit.
Ein Vergleich, der meine Definition von Empathie herausfordert:
Kann man auch bei KI von erlernter (bzw. trainierter) Empathie sprechen?
Dazu folgende abgrenzende Überlegungen:
𝟏 | 𝐔𝐫𝐬𝐩𝐫𝐮𝐧𝐠 & 𝐌𝐨𝐭𝐢𝐯𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧
👤 Menschen im Autismus-Spektrum starten oft mit einer sensorischen Reizflut und fehlender intuitiver Gefühlszuordnung.
Ihr Antrieb: der Wunsch nach Teilhabe.
🤖 KI beginnt mit einem Datenstrom ohne Innenleben.
Ihr Antrieb: Zielvorgaben von Entwicklern und Geschäftsmodelle.
Beide konstruieren also Empathie, doch nur eine Seite sehnt sich nach menschlicher Resonanz.
𝟐 | 𝐖𝐢𝐞 𝐞𝐧𝐭𝐬𝐭𝐞𝐡𝐭 𝐌𝐢𝐭𝐠𝐞𝐟ü𝐡𝐥?
👤 Autistische Strategie
Beobachten: Mimik, Gestik, Stimme.
Analysieren: „Stirn in Falten → wahrscheinlich Sorge.“
Reagieren: bewusst gewählte, oft sehr passende Antwort.
🤖 KI-Routine
Text, Bild, Ton in Vektoren übersetzen.
Wahrscheinlichkeit für „Sadness“, „Joy“ & Co. berechnen.
Response ausspielen.
Präzision beiderseits, aber doch mit deutlichen Unterschieden: nur das menschliche Gegenüber spürt Verantwortung für die Wirkung.
𝐀𝐥𝐬𝐨 𝐳𝐰𝐞𝐢 𝐤𝐨𝐧𝐬𝐭𝐫𝐮𝐤𝐭𝐢𝐯𝐞, 𝐚𝐛𝐞𝐫 𝐝𝐨𝐜𝐡 𝐮𝐧𝐠𝐥𝐞𝐢𝐜𝐡𝐞 𝐏𝐟𝐚𝐝𝐞:
-> Erlernte Empathie ist mühsam, doch zutiefst menschlich. Sie entsteht aus Bedürfnis und Verletzbarkeit und der Mensch empfindet Verantwortung für seine Reaktion.
-> KI-Empathie ist Statistik ohne Innenwelt. Nützlich, solange wir sie klar als Simulation kennzeichnen.
Suche ich Kontakt, brauche ich Gegenseitigkeit und Offenheit.
Suche ich Effizienz, genügt mir die KI-Maske. Die Kunst liegt darin, die beiden Konzepte nicht zu verwechseln.
Sofern ich Empathie erwarte im Sinne von verantwortlicher Reaktion und Resonanz kann die KI nicht als empathisch bezeichnet werden.
𝐅ü𝐫 𝐦𝐢𝐜𝐡 𝐛𝐥𝐞𝐢𝐛𝐭 𝐞𝐬 𝐞𝐢𝐧𝐝𝐞𝐮𝐭𝐢𝐠:
Solange wir der KI „Empathie“ zuschreiben, ohne die Begriffe zu differenzieren, drehen wir uns im Kreis.
Was wir brauchen, ist eine differenzierte Begrifflichkeit, nicht die Wiederholung derselben Diskussion mit immer denselben Missverständnissen weil wir versuchen, menschliche Konzepte auf Maschinen zu übertragen.
❓ Ich freue mich auf deine Sicht dazu.
Disclaimer
Die Beschreibungen zur erlernten Empathie von Menschen im Autismus-Spektrum in diesem Beitrag sind bewusst stark vereinfacht und können das breite Spektrum autistischer Erfahrungen nicht vollständig abbilden. Sie dienen nur als Gedankenanstöße für den Vergleich mit KI-Systemen.
Ermittlungen im Zusammenhang mit LinkedIn Posts zum Thema generative KI:
Die selbsternannte KI Polizei patrouilliert mit feinem Sensorium für generische Phrasen, verdächtig klingenden Satzkonstruktionen und einer womöglich unnatürlich anmutenden Dichte an Gedankenstrichen durch Kommentarspalten, scannt Inhalte nach verdächtigen Formulierungen und …
,,, schlägt zu. Öffentlich. Mit schwacher Rhetorik und viel moralischer Überlegenheit.
📢 Was genau bringt diese kollektive Entrüstung?
𝐍𝐢𝐜𝐡𝐭𝐬.
Denn die Ironie dieser Reaktion: Je mehr wir diese substanzarmen Beiträge kritisieren, desto sichtbarer werden sie. Jedes vermeintlich aufklärerische Kommentarfeuerwerk ist eine Einladung an den Algorithmus: „Bitte mehr davon. Das bringt Interaktion.“
Während gleichzeitig die leisen, klugen, differenzierten Inhalte durchs Raster fallen, weil sie niemanden aufregen, sondern einfach nur gut, aber keine Einladung zum Kommentieren sind und still konsumiert werden.
Der Algorithmus lernt nicht durch Entrüstung, sondern durch Engagement. Jeder „entlarvende“ Kommentar ist ein Premium-Signal.
Wenn Beiträge und Kommentare, die offensichtlich keinem menschlichen Denken entspringen, noch von menschlichem Intellekt überarbeitet wurden einfach ignoriert würden, würde auch der Algorithmus die Konsequenzen ziehen und solche „Content Creators“ weniger ausspielen.
𝐕𝐨𝐫𝐬𝐜𝐡𝐥𝐚𝐠 𝐟ü𝐫 𝐞𝐢𝐧𝐞𝐧 𝐰𝐢𝐫𝐤𝐮𝐧𝐠𝐬𝐯𝐨𝐥𝐥𝐞𝐧 𝐒𝐭𝐫𝐚𝐟𝐞𝐧𝐤𝐚𝐭𝐚𝐥𝐨𝐠:
🚫 Ignorieren (weiterscrollen)
🚫 Muten (beim Beitrag oben die drei Pünktchen klicken und „nicht interessiert“ wählen)
🚫 Nicht mehr folgen (oben die drei Pünktchen klicken und „… nicht mehr folgen“ wählen)
💎 Oder (crazy idea?) mal wieder was richtig Gutes 𝐭𝐞𝐢𝐥𝐞𝐧.
Also: gute Inhalte liken, kommentieren und teilen, denn so lernt der Algorithmus, was du in deinem Feed sehen möchtest und spielt mehr ähnliche Beiträge aus.
Ich wünsche mir jedenfalls mehr Inhalte, die mitdenken statt performen, die irritieren, ohne zu provozieren und die sich nicht durch Bindestriche verdächtig, sondern durch ihren Gehalt bemerkbar machen.
Wenn du Content kennst, der dem nährstoffarmen Algorithmusbrei etwas entgegensetzt, dann teile ihn in den Kommentaren, damit unser Feed wieder ein Ort der Anregung wird und nicht nur ein All-you-can-eat-Buffet synthetischer Reize.
Warum KI-Ethik, generative KI und synthetische Inhalte das vertrauen Herausfordern
Content galt einmal als Königsdisziplin. Wer etwas zu sagen hatte (und nicht nur zu wiederholen) dem wurde zugehört. Authentizität war keine Worthülse, sondern Voraussetzung: Aufmerksamkeit bekam nur, wer ein Mindestmaß an Relevanz und Originalität mitbrachte. Fragen nach Content-Governance oder Corporate Digital Responsibility stellte kaum jemand, weil sich die Grenzen zwischen eigenem Erleben und öffentlicher Darstellung selten verschoben.
Vertrauen entstand aus Erfahrung, nicht aus synthetischen Inhalten oder cleverem Packaging.
Heute reicht ein halbgarer Prompt, eine solide Mischung aus Worthülse und Schlagwort, ein bisschen psychologisches Nudging und schon strömt das vermeintlich Wertvolle in die Feeds.
Was früher als Ausdruck von Persönlichkeit galt – ein Standpunkt, ein Erfahrungswert, eine echte Auseinandersetzung – gerät im Strom der generierten Formulierungen zur austauschbaren Simulation. Nichts davon kratzt an der Oberfläche. Und noch weniger dringt darunter.
Das ist ein stiller Rückzug von der Idee, dass Worte einen Ursprung haben sollten. Oder wenigstens einen Zusammenhang zur gelebten Wirklichkeit.
𝐃𝐢𝐞 𝐧𝐞𝐮𝐞 𝐖ä𝐡𝐫𝐮𝐧𝐠 𝐡𝐞𝐢ß𝐭 𝐏𝐥𝐚𝐮𝐬𝐢𝐛𝐢𝐥𝐢𝐭ä𝐭.
Wer überzeugend formulieren kann, oder besser: generieren lässt, braucht kein Erlebnis mehr, auch kein Wissen und keine Geschichte. Es genügt, dass es sich „echt anfühlt“. Der Rest ist Packaging.
So entstehen Testimonials von Menschen, die nie Kunde waren und Thought Leadership von Avataren, deren Gedanken eine Datenbank ist. Was in diesem Spiel zählt, ist nicht Authentizität, sondern Glaubwürdigkeit. Und Glaubwürdigkeit lässt sich mittlerweile hervorragend simulieren.
Natürlich kann man jetzt einwenden, dass es im Marketing noch nie um Wahrheit ging, sondern um Wirkung. Im Kontext von KI verschärft sich dieser Widerspruch. Denn je müheloser Inhalte erzeugt werden können, desto mehr stellt sich die Frage: Was ist eigentlich noch „gemeint“? Wer trägt Verantwortung für das Gesagte, wenn es technisch korrekt, aber inhaltlich leer ist?
Die ethische Bruchlinie verläuft nicht entlang der Frage „KI – ja oder nein“, sondern: Welche Gedanken sind uns wichtig genug, um sie selbst zu durchdringen, statt sie generieren zu lassen?
Und was sagt es über unsere Kommunikationskultur aus, wenn wir Wahrheit gegen Effizienz eintauschen?
𝐕𝐞𝐫𝐭𝐫𝐚𝐮𝐞𝐧 𝐢𝐬𝐭 𝐧𝐢𝐜𝐡𝐭 𝐬𝐤𝐚𝐥𝐢𝐞𝐫𝐛𝐚𝐫
Ich nutze generative KI täglich mit Begeisterung. Aber ich plädiere für eine Rückbesinnung auf das, was durch Technologie nicht ersetzt werden kann: Erfahrung und reflektierte Haltung.
Vertrauen lässt sich nicht automatisieren. Es entsteht im Zwischenraum zwischen Worten und Wirklichkeit.
Und genau dieser Raum ist es, den wir schützen sollten, bevor er uns verloren geht.
Zwischen Wahrheit und Wirkung – wo positionierst du dich?
Das Netz ist voll von diesen Informationen. Aber bitte schaltet wieder euer Denken ein!
Neueste Episode der Hacks: Eine absurde Flut von „Selbsterkenntnis-Prompts“. Ausgelöst durch die neue Memory-Funktion von Chat GPT:
🤖 „Basierend auf all unseren Chats, was sind meine Werte, Motive und Bedürfnisse?“
oder noch abenteuerlicher:
🤖 „…, was sind meine äußeren Probleme, meine inneren Probleme und meine philosophischen Probleme?“
Oder auch einfach
🤖 „…, wie hoch ist mein IQ?“
Ich frage mich, was jemand geraucht hat, der so einen Blödsinn verbreitet.
Wollt ihr euch wirklich von ChatGPT sagen lassen, welche Werte ihr habt, was euch antreibt oder welche tiefliegenden Probleme euch beschäftigen? Auf Basis von ein paar Chats zu verschiedenen geschäftlichen Themen?
KI als eine Art allwissendes Orakel für Selbsterkenntnis zu betrachten, ist ein wenig so, als würdet ihr euren Toaster fragen, wie ihr euren Morgen gestalten sollt: Er mag wissen, wie ihr euren Toast mögt, aber eure Werte und Lebensfragen sind ihm egal.
Du fragst ja auch nicht deinen Kühlschrank, ob du satt bist, nur weil er deine Lebensmittel aufbewahrt.
Ich beobachte, wie leichtfertig die neue Memory-Funktion von ChatGPT missverstanden und überschätzt wird. Denken wird ausgelagert und KI zur Quelle der Selbstfindung gemacht. Aber echte Werte entstehen nicht aus einer statistischen Analyse eurer Chatverläufe. Werte, Motive und Bedürfnisse sind etwas, das ihr bewusst selbst definieren müsst, bevor ihr überhaupt anfangen könnt, KI sinnvoll einzusetzen.
Versteht mich nicht falsch: KI ist ein unglaublich nützliches Werkzeug und es gibt sehr gute und sinnvolle Einsatzbereiche für die Memory Funktion. Aber Chat GPT ist ein Werkzeug, kein Spiegel deiner Seele, kein Messinstrument für Intelligenz oder Persönlichkeit.
Wenn ihr Klarheit wollt, müsst ihr zuerst euren eigenen Kopf bemühen. Nutzt KI zur Unterstützung eurer Gedankenprozesse, aber ersetzt niemals euer eigenes kritisches Denken und eure Selbstreflexion durch maschinengenerierte Erkenntnisse.
Denn letztlich entscheidet das, was zwischen euren Ohren passiert, darüber, ob ihr KI sinnvoll nutzt oder einfach nur Zeit verschwendet.
❓Wie siehst du das? Vertraust du darauf, dass KI dir tiefere Einblicke in deine Persönlichkeit geben kann, oder hältst du das auch für einen bedenklichen Trend?
Ob Europa‑, Kommunal‑ oder Bundestagswahl – ich beobachte, wie Kampagnen zunehmend in Social‑Media‑Feeds wandern. Ein einziger Prompt erzeugt tausend Videos, Bots streuen sie blitzschnell in WhatsApp‑Gruppen, TikTok‑Challenges oder Insta‑Reels. Die EU‑Kommission ermittelt bereits gegen Plattformen, die ihre „Rapid‑Response“‑Pflichten bei Wahlinterferenzen vernachlässigen.
Die neue Gleichung lautet
Kosten ↓ × Tempo ↑ = Desinfo on Demand.
Das Risiko ist nicht nur ein Deepfake, sondern die schlichte Kapazität, Zielgruppen in Endlosschleifen emotional zu bombardieren. Wenn reißerische Clips schneller viral gehen, als Faktenchecks verfügbar sind, wird der Wahlzettel zum Reflex‑Button.
Deshalb bin ich überzeugt: Wir brauchen mehr als Bildung – wir brauchen Technik und klare Regeln.
[1] AI Literacy braucht Begleitmaßnahmen
KI‑Kompetenz ist the long game: Flächendeckende Schulungsprogramme greifen oft erst nach Jahren. Deshalb müssen wir begleitend auf schnelle Hebel setzen: Plattform‑Regeln, klare Sanktionen für Vergehen und verpflichtende Watermark‑Standards helfen, Fakes frühzeitig einzudämmen.
[2] Technische Detektoren stärken und nicht allein auf Userskills bauen
Moderne Erkennungssysteme haben eine sehr hohe Erkennungsrate in Pilotprojekten bewiesen. Gemeinsam mit geschulten Nutzern und automatischen Labels können sie wirkungsvoller greifen als pure Manual‑Checks.
[3] Realistische Hürden für Schulen & Redaktionen anerkennen
Fact‑Checking‑Tools existieren, doch fehlen oft Budget, Personal und IT‑Infrastruktur, gerade in kleineren Redaktionen und an Schulen. Deshalb müssen Förderprogramme gezielt technische Ausstattung bereitstellen, schnelle Schulungen finanzieren und Open‑Source‑Werkzeuge zentral hosten, damit jede Lehrkraft und jeder Journalist prüfen kann.
Mein 30‑Sekunden‑Krisenplan
-> Clip/Bild genau anschauen
-> Quelle checken
-> Zweiten, unabhängigen Bericht lesen
-> Erst dann teilen
Hausaufgabe für Politik & Bildung
Curriculum 2.0: AI Literacy als dauerhafter Kompetenzstrang in allen Schulstufen und in der Erwachsenenbildung – flankiert von Förderung für Hardware und Tools.
Fakten‑Radar in Echtzeit: Unkomplizierter Zugang zu geprüften Tools für Schulen, Parteien und Redaktionen, plus verpflichtende EU‑Weck‑Triggers bei Desinfo‑Alarm.
EU Rechts‑ und Technik‑Agenda: Strengere Bußgelder für Plattformen, verbindliche Watermarks, automatisierte Blockchainsiegel und klare Vorgaben.
Generative KI demokratisiert Kommunikation – und Propaganda.
Nur wenn ich Quellen prüfe, Emotionen kontextualisiere und Algorithmen verstehe, kann ich mich der Desinformation entziehen.
Demokratie braucht beides: informierte Bürger und starke Systeme.
Hier geht´s zu meinem Beitrag auf Linkedin: Wahlkampf aus dem KI‑Text‑Generator
Wenn ein „Bitte“ Millionen kostet
Die Höflichkeitsfloskeln „Bitte“ und „Danke“ in ChatGPT-Konversationen kosten jährlich „Zehn Millionen Dollar – gut investiertes Geld“ (Sam Altman, CEO von Open AI). Was irgendwie charmant klingt, offenbart die immense Ressourcennutzung generativer KI für scheinbar banale Interaktionen.
Höflichkeit als Sündenbock
Sollen wir also ab sofort die Höflichkeit außen vor lassen?
Bitte nicht! Denn der wahre Energiehunger versteckt sich nicht im „Bitte“ oder „Danke“, sondern in der Art, wie wir generative KI im Großen denken und nutzen.
Es geht nicht um Verzicht. Es geht darum, nicht alles zu machen, nur weil es geht
Ich liebe generative KI.
Aber ich will sie nicht für einen endlosen Strom an „ästhetischem Content“ ver(sch)wenden, der inhaltlich oft auf dem Stand eines Glückskekses bleibt.
Mich interessiert, was passiert, wenn wir KI einsetzen, um komplexe Gedanken zu ordnen. Um Ideen sichtbar zu machen. Um Kommunikation zu ermöglichen, die nicht nur schnell ist, sondern relevant.
Denn KI ist kein kostenloser Süßigkeiten-Spender für digitales Zuckerwerk. Sie ist ein Werkzeug: Es zählt nicht, wie viele Nägel du einschlägst, wenn du überhaupt nicht weißt, was du bauen willst.
Der ökologische Fußabdruck generativer KI
Eine einzelne Anfrage an ChatGPT-4o verbraucht das Zehnfache einer herkömmlichen Google-Suche. Das summiert sich zu einem erheblichen Energiebedarf, der nicht nur finanzielle, sondern auch ökologische Kosten verursacht.
Trend-Style-Bildchen: Kreativität oder Ressourcenverschwendung?
Die Beliebtheit von KI-generierten Bildern in sozialen Medien hat zu einem Boom geführt. Doch dieser Trend hat einen Preis: Ein globaler Ressourcenfresser. Nicht aus einem künstlerischen Impuls heraus, sondern aus dem Bedürfnis der digitalen Selbstinszenierung im „Look of the Moment“.
Ist es angemessen, an der Sinnhaftigkeit dieser Bildproduktion zu zweifeln?
Ich denke: ja – und zwar dringend.
Aber wie dann?
Was wir brauchen, ist ein bewusster Umgang, der die Qualität unserer Interaktionen mit KI erhält, ohne dabei blindlings Ressourcen zu verfeuern.
Denn Effizienz und Nachhaltigkeit bedeutet nicht, dass alles nur noch funktional sein darf.
Es geht darum, generative KI wie ein gutes Menü zu behandeln:
Mit Liebe zubereitet und bitte nicht mit der Gießkanne auf den Tisch gekippt. Ein kreatives Gericht verliert nicht an Wirkung, nur weil es mit Maß und Verstand portioniert ist.
Oder anders gesagt:
KI muss kein All-you-can-eat-Buffet sein, bei dem die Hälfte im Müll landet.
Es darf auch ein sorgfältig komponiertes Drei-Gänge-Menü sein: mit Substanz, Überraschung und einem Nachgeschmack, der zum Nachdenken anregt.
Am Ende zählt nicht, wie viel wir generieren.
Sondern was davon wirklich nährt – unsere Ideen, unsere Zusammenarbeit, unsere strategischen Ziele.
Während Tools wie ChatGPT längst im Klassenzimmer angekommen sind, wirkt das deutsche Bildungssystem wie ein Zuschauer, der hofft, dass der Hype wieder verschwindet oder sich von alleine regelt.
Die Realität ist: Schüler nutzen KI.
Aber es fehlt ein Konzept mit verbindlichen Kompetenzzielen. KI wird als Tool behandelt, nicht als Teil einer digitalen Lernstrategie. Lehrkräfte sind häufig weitgehend auf sich gestellt.
Erwarten wir, dass Lehrkräfte trotzdem Verantwortung übernehmen? Oder ist es vielmehr verständlich, dass viele die Nutzung lieber gleich ganz untersagen?
Leider ist die Gefahr hoch, dass durch unreflektierte weil führungslose Nutzung von KI das eigene Denken ersetzt wird, statt es zu fördern. Und große Chancen bleiben dabei weitgehend ungenutzt:
• Individualisiertes Lernen – im eigenen Tempo, mit passenden Inhalten
• Barrierefreiheit für Schüler mit Förderbedarf
• Entlastung von Routinetätigkeiten – mehr Raum fürs Lehren
• Sprachliche & kulturelle Teilhabe durch KI-gestützte Kommunikation
Es geht um die Frage nach Bildungsteilhabe und -gerechtigkeit. Denn:
𝐊𝐈 𝐯𝐞𝐫𝐬𝐭ä𝐫𝐤𝐭, 𝐰𝐚𝐬 𝐯𝐨𝐫𝐡𝐞𝐫 𝐬𝐜𝐡𝐨𝐧 𝐮𝐧𝐟𝐚𝐢𝐫 𝐰𝐚𝐫:
Kinder, deren Eltern den Umgang mit KI beherrschen, haben Vorteile: Sie wissen, wie man KI sinnvoll nutzt, verstehen, wie man Ergebnisse bewertet. Sie reflektieren, was richtig, falsch oder verzerrt ist. Und sie haben oft auch den besseren Zugang zur Technik.
Aber was passiert mit Kindern, deren Eltern kein technisches Know-how mitbringen? Die keine akademische Ausbildung haben oder KI schlicht nicht erklären können? Diese Kinder verlieren doppelt.
Der Bildungsauftrag wird zur Glückssache – abhängig vom Elternhaus. Und das ist leider keine Zukunftsvision es passiert längst.
Wenn wir bildungspolitische Chancengleichheit wirklich wollen, müssen wir handeln:
· KI- und Medienkompetenz als Pflichtfach – nicht als Wahlmöglichkeit
· Fortbildungsoffensive für Lehrkräfte – didaktisch, technisch, ethisch
· DSGVO-konforme Tools mit Bildungsfokus
· Klare Regeln für sinnvollen KI-Einsatz
· Eine digitale Infrastruktur, die den Namen verdient
KI darf nicht das kritische Denken ersetzen. Sie muss es ermöglichen.
Während wir noch diskutieren, ob KI in die Schule gehört, schreiben Schüler längst ihre Hausaufgaben damit.
In meinem Studium habe ich eine Seminararbeit verfasst, in der ich mich mit den Auswirkungen des Internets auf die Bildung beschäftigt habe. Schon in Bezug auf Internetnutzung war klar, es wird eine negative Auswirkung auf die Bildungsgleichheit haben. Mit KI erleben wir nun diesen Effekt wieder, nur um ein Vielfaches schneller und stärker ausgeprägt.
𝐖𝐞𝐧𝐧 𝐰𝐢𝐫 𝐝𝐢𝐞 𝐃𝐲𝐧𝐚𝐦𝐢𝐤 𝐧𝐢𝐜𝐡𝐭 𝐠𝐞𝐬𝐭𝐚𝐥𝐭𝐞𝐧, 𝐰𝐞𝐫𝐝𝐞𝐧 𝐰𝐢𝐫 𝐯𝐨𝐧 𝐢𝐡𝐫 𝐠𝐞𝐬𝐭𝐚𝐥𝐭𝐞𝐭.