Ich will ehrlich sein: Heute habe ich überhaupt keine Lust, einen Blogartikel zu schreiben. Generell ist die Stimmung gerade so semi – ich mag keine Kälte, ich mag keine Dunkelheit, ich mag keine Nässe mehr. Also alles wie immer Ende Januar. Da es trotzdem drei Dinge gibt, die ich mit Ihnen und Euch, liebe Leser*innen teilen möchte, raffe ich mich aber trotzdem auf (und ja, dieses Mal deshalb mit ein wenig mehr KI-Unterstützung als sonst).
Diese Woche habe ich u.a. das Diskussionspapier „Kompetenzeffekte der Digitalisierung und KI“ von Prof. Jutta Rump (IBE/Hochschule Ludwigshafen) gelesen. Hier bin ich über einen Absatz gestolpert, der mich zum Nachdenken brachte. Jutta Rump schreibt:
„Individuelles Lernen stößt an biologische Grenzen – kollektives Lernen hingegen nicht. Während die KI exponentiell lernt, kann der Mensch diesem Tempo nur begegnen, wenn er seine lineare Lernfähigkeit durch Vernetzung, Zusammenarbeit und geteiltes Wissen erweitert. In Teams, Communities und Netzwerken entsteht eine Form menschlicher Schwarmintelligenz, die Wissen nicht addiert, sondern multipliziert. Lernen wird damit zu einem sozialen Prozess, der die individuelle Begrenzung überwindet. Die Zukunft der Kompetenzentwicklung liegt folglich weniger im isolierten Wissenszuwachs des Einzelnen, sondern im kooperativen Denken und Lernen – einer Intelligenz des „Wir“, die fachliches Wissen, Kreativität, Empathie und Urteilskraft verbindet […]. Darüber hinaus: Der Mensch kann die KI in ihrer Lernkapazität nicht überholen – aber er kann lernen, anders zu lernen: kontextbezogener, wertegeleiteter, sinnorientierter.“
Das ist eine Perspektive, die ich so noch nirgends gelesen habe. Gerade deshalb lohnte es sich für mich, mal tiefer darüber nachzudenken. Es folgen also meine Gedanken, die ich mir im Laufe der Woche so gemacht habe.
Starten wir mit dem Zitat „Individuelles Lernen stößt an biologische Grenzen“. Menschliches Lernen ist begrenzt, KI-Lernen ist (scheinbar) grenzenlos. Das stimmt und trägt gut als Kontrast. Aber die Pointe hängt für mich daran, welche biologische Grenze gemeint ist. Auf der Ebene der Aufnahmefähigkeit ist die Grenze real. Wir können nicht beliebig viele Informationen pro Tag sinnvoll integrieren. Unser Gehirn ist kein Speicher, sondern ein Selektionssystem. Auf der Ebene der Kompetenzentwicklung ist es m. E. dann aber komplizierter. Lernen ist nicht die Aufnahme von Input, sondern Umbau von Routinen, mentalen Modellen, von Urteilskraft. Diese Dinge wachsen langsam, weil Menschen Stabilität brauchen, um handlungsfähig zu bleiben. Rumps Absatz ist deshalb richtig, wenn er als Kritik an der Illusion verstanden wird, man könne die KI-Dynamik durch mehr Weiterbildung auf individueller Ebene einholen. Genau diese Illusion wird in vielen Organisationen noch immer gepflegt, oft aus Bequemlichkeit. Denn schließlich ist einfacher, ein Trainingsbudget zu erhöhen, als Strukturen zu ändern. Wir haben Lernen in den letzten Jahrzehnten oft mit „Wissenserwerb“ verwechselt. Und genKI verschiebt nun genau das, weil Wissen immer verfügbar und in Textform generierbar ist. Antworten sind billig (also für unser Portemonnaie, nicht für die Umwelt). Was stattdessen aber knapp wird, ist ein adäquates Verständnis des Kontextes, passende Problemdefinitionen, die Setzung von Prioritäten. Und genau deshalb müssen wir „anders lernen“, wie Jutta Rump schreibt. Lernen im Sinne eines Nürnberger Trichters ist eine „lineare Antwort auf eine exponentielle Umwelt“ (Zitat von ChatGPT im Sokratischen Modus im Rahmen meiner Auseinandersetzung mit Jutta Rumps Absatz).
Gehen wir weiter: „Kollektives Lernen hat keine Grenzen“. Rump formuliert hier eine sehr befreiend anmutende Botschaft: Wenn der Einzelne limitiert ist, dann liegt die Lösung im Wir. Aber: Kollektive Intelligenz ist nicht automatisch größer als individuelle Intelligenz. Sie kann auch dramatisch schlechter sein. Kollektive Systeme scheitern an vielem, z. B. daran, dass die Lauten gewinnen, dass es Konformitätsdruck innerhalb der Gruppe gibt, dass Machtasymmetrien bestehen, dass Anreize fehlen, das eigene Wissen zu teilen. Gerade der letzte Punkt ist m. E. ein großes Problem unserer Zeit: Es wird doch vielerorts strukturell verhindert, dass Lernen zirkulieren kann, weil dann ja nicht das Ich gestärkt wird, sondern das Wir. Und wer bitteschön möchte in diesen Zeiten, dass andere profitieren, ohne dass man selbst auch etwas davon hat? (ja, diesen Satz bitte mit sarkastischer Prosodie lesen).
Und dann die Frage: Wie kann durch Schwarmintelligenz Wissen wirklich multipliziert werden? Ich glaube, dass wir, Stichwort Diversität, unterschiedliche Perspektiven brauchen, damit wir uns gegenseitig befruchten können. Wir brauchen Divergenz, wir brauchen Reibung im Sinne von sachlich-inhaltlichem Widerspruch, der nicht sanktioniert wird. Und wir brauchen wie auch immer geartete Mechanismen, die die Unterschiedlichkeit der Perspektiven und die Reibungspunkte in Handlungsfähigkeit übersetzen. Passiert all das nicht, dann wird Zusammenarbeit und Knowledge-Sharing zum Selbstzweck und führt am Ende nicht in die utopische Zukunft, die Jutta Rump aufzeigt.
Zuletzt noch zu den beiden Wörtchen „wertegeleitet“ und „sinnorientiert“. Hach, die Allerweltswörter im genKI-Kontext. Die Maschine hat keine Werte, wir als Menschen schon, wir brauchen kritisches Denken bla bla bla (sorry: Ohnehin schlechte Grundstimmung gepaart mit fachlichen Triggerpunkten führt wohl gerade dazu, dass ich mich in Rage schreibe). Werte und Sinn werden gerade im genKI-Kontext-gerne als softes Zeug benutzt, um harte Entscheidungen zu vermeiden und die ganzen Risiken, die mit genKI einhergehen, zu verwässern. Wertegeleitetes Lernen heißt aber gerade nicht, dass wir jetzt nette Ethik-Workshops machen. Sondern: Dass wir unter Unsicherheit entscheiden und dann die Folgen tragen bzw. für sie einstehen. Dass wir Interessen transparent (!) priorisieren. Dass wir Zielkonflikte akzeptieren. Dass wir zu unseren Standpunkten stehen (pun not intended). Wertegeleitet heißt gerade nicht neutral und ist daher kein nices Add-on.
Da mir heute die kognitive Energie für smoothe Überleitungen fehlt, springe ich direkt zum nächsten Punkt, den ich hier noch teilen möchte. Diese Woche hatte ich zum ersten Mal seit meinem Wechsel aus der Hochschulwelt hinaus wieder die Freude (und das war es wirklich!), als Gast in einer hochschulischen Veranstaltung aufzutreten. Beim „Gesprächsforum Digitales Lehren“ der Ruhr-Uni-Bochum habe ich zunächst einen kurzen Input gehalten. Nach mir (und das war viel spannender) waren dann aber Studierende an der Reihe, die aus einem Mediävistik-Seminar davon berichteten, wie sie genKI für die Arbeit an einem Handbuchartikel und die anschließende Reflexion eingesetzt haben. (Dass die Mediävistik so modern sein kann … Meine eigene Erinnerung daran ist die Vorlesung „Einführung in die Literatur des Mittelalters“ im Wintersemester freitagmorgens um 8 Uhr im dunklen, holzvertäfelten HS I der Uni Bonn – das sagt alles, oder? Darf ich noch erwähnen, dass das Licht gedimmt war und die Professorin eine kleine Lampe an ihrem Pult hatte?). Die Veranstaltung war eine der besten im hochschulischen Kontext, die ich zu genKI in der Lehre besucht habe. Warum? Weil es kein Format war „wir Lehrende sprechen darüber, wie wir genKI einsetzen und was die Studierenden dürfen und was nicht“, sondern ein Format mit Studierenden und deren Erfahrungen auf Augenhöhe. Nun aber dazu, weshalb ich dieses Erlebnis hier teile: Eine Studentin sagte, und das ist für mich die ganze Debatte auf den Punkt gebracht: „Wir durften KI-Tools offen nutzen und genau deshalb habe ich genKI viel, viel reflektierter und kritischer eingesetzt als in Seminaren, in denen nicht über genKI gesprochen oder es sogar (in Teilen) untersagt wird“. Bitte nehmt das, liebe Lehrende rheinauf- und rheinabwärts (und auch im Rest des Landes).
Ach ja, und am Ende sei noch erwähnt, dass ich diese Woche auf der Bildungskonferenz „Zukunft gestalten! Künstliche Intelligenz in der Berufsbildung“ des Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB) war. Da meine Motivation, Text zu produzieren, nun aber wirklich aufgebracht ist, verweise ich hierfür auf meinen entsprechenden LinkedIn-Post.
Bis nächste Woche – dann hoffentlich mit besserer Laune als jetzt, jedenfalls auf meiner Seite.
