KI und die Erweiterung menschlicher Entwicklungsmöglichkeiten

Die Grenzen menschlicher Möglichkeiten

Wie viele Ideen entstehen nie, weil Menschen nicht über das Wissen, die Zeit oder die Mittel verfügen, sie weiterzuverfolgen? Wie viele Interessen bleiben unentdeckt, weil der Zugang zu einem bestimmten Fachgebiet zu aufwendig erscheint? Und wie viele Fähigkeiten könnten sich entwickeln, wenn die Voraussetzungen für ihre Entdeckung andere wären?

Die Entwicklung eines Menschen hängt nicht allein von seinen bereits erkennbaren Fähigkeiten ab. Ebenso wichtig sind die Erfahrungen, die er machen kann, die Fragen, mit denen er sich beschäftigt, und die Möglichkeiten, eigene Ideen weiterzuverfolgen. Deshalb lässt sich menschliches Potenzial nicht ausschliesslich anhand dessen beurteilen, was jemand heute bereits kann.

Ein Mensch kann über eine ausgeprägte gestalterische Vorstellungskraft verfügen, ohne die technischen Kenntnisse zu besitzen, um eine komplexe Konstruktion zu entwickeln. Ein anderer könnte ein grosses Interesse an naturwissenschaftlichen Zusammenhängen entdecken, erhält aber möglicherweise nie Zugang zu den erforderlichen Methoden. Wieder andere kommen gar nicht erst mit jenen Wissensgebieten in Berührung, in denen sich besondere Interessen oder Fähigkeiten entwickeln könnten.

Daraus folgt nicht, dass jeder Mensch über beliebig viele verborgene Begabungen verfügt. Nicht jedes Interesse führt zu einer besonderen Fähigkeit, und nicht jede neue Erfahrung verändert die persönliche Entwicklung nachhaltig. Dennoch stellt sich die Frage, wie stark unsere Möglichkeiten durch die Bedingungen beeinflusst werden, unter denen wir lernen, arbeiten und Erfahrungen sammeln.

Spezialisierung als Voraussetzung und Grenze

Mit der Ausdifferenzierung wissenschaftlicher und technischer Disziplinen sind spezialisierte Wissensbestände, Methoden und Berufsfelder entstanden. Viele anspruchsvolle Tätigkeiten erfordern jahrelange Ausbildung, praktische Erfahrung und vertiefte Fachkenntnisse. Diese Spezialisierung bildet die Grundlage zahlreicher wissenschaftlicher und technischer Leistungen. Gleichzeitig begrenzt sie die Anzahl der Gebiete, mit denen sich ein einzelner Mensch innerhalb seiner Lebenszeit intensiv beschäftigen kann.

Wer beispielsweise Architektur studiert hat, verfügt nicht automatisch über vertiefte Kenntnisse in Materialwissenschaft, Informatik oder theoretischer Physik. Wer eine musikalische Idee entwickeln möchte, beherrscht nicht zwingend die technischen Verfahren, die für ihre Untersuchung oder Umsetzung erforderlich wären.

Die Grenzen entstehen somit nicht ausschliesslich durch persönliche Fähigkeiten. Auch Zeit, Bildungszugang, finanzielle Mittel und verfügbare Werkzeuge bestimmen, welche Ideen sich verfolgen lassen. Gerade an den Übergängen zwischen verschiedenen Fachgebieten könnten deshalb Ideen und Entwicklungsmöglichkeiten unerschlossen bleiben.

Das Unbekannte innerhalb des eigenen Potenzials

Häufig betrachten wir persönliche Entwicklung ausgehend von bereits vorhandenen Interessen. Ein Mensch entdeckt eine Neigung, beschäftigt sich intensiver damit und entwickelt entsprechende Fähigkeiten.

Doch woher wissen wir eigentlich, welche weiteren Interessen wir entwickeln könnten?

Interessen müssen nicht schon vor einer Erfahrung vorhanden sein. Sie können auch entstehen, wenn Menschen mit einem unbekannten Thema, einer neuen Methode oder einer anderen Denkweise in Berührung kommen. Wer nie Gelegenheit hatte, sich mit einem bestimmten Fachgebiet auseinanderzusetzen, kann möglicherweise auch nicht erkennen, welche Fragen oder Ideen sich daraus für ihn ergeben würden.

Begrenzte Erfahrungen verhindern deshalb unter Umständen nicht nur die Entwicklung vorhandener Fähigkeiten. Sie können auch dazu führen, dass neue Interessen und Vorstellungen gar nicht erst entstehen.

Diese Einschränkungen betreffen Menschen unterschiedlich. Bildungszugang, wirtschaftliche Voraussetzungen, gesellschaftliche Erwartungen und technische Infrastruktur beeinflussen, welche Erfahrungen tatsächlich erreichbar sind. Die Frage nach unerschlossenem Potenzial besitzt daher neben einer individuellen auch eine gesellschaftliche Dimension.

Welche Fähigkeiten und Interessen ein Mensch künftig entwickelt, lässt sich nicht vollständig aus seinen heutigen Voraussetzungen ableiten. Dazu tragen auch Erfahrungen bei, die er erst im weiteren Verlauf seines Lebens macht.

Mit der Verfügbarkeit leistungsfähiger KI-Systeme verändern sich einige Voraussetzungen, unter denen Menschen Wissen erschliessen und eigene Ideen untersuchen können. KI kann dabei helfen, unbekannte Fachgebiete zu verstehen, Methoden anzuwenden und erste Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu entwickeln. Tätigkeiten, die bisher umfangreiche Vorkenntnisse oder zusätzliche Fachunterstützung erforderten, können dadurch teilweise leichter zugänglich werden.

Für unsere Betrachtung entsteht eine weiterführende Frage:

Was könnte mit der menschlichen Entwicklung geschehen, wenn Menschen nicht mehr jede erforderliche Fachmethode vollständig erlernen müssten, bevor sie beginnen können, eine anspruchsvolle Idee zu untersuchen?

Die Bedeutung künstlicher Intelligenz könnte über die effizientere Bearbeitung bestehender Aufgaben hinausreichen. Wer neue Wissensgebiete und Tätigkeiten erkunden kann, macht möglicherweise Erfahrungen, aus denen weitere Interessen, Fragen und Fähigkeiten entstehen.

Um diese Möglichkeit einzuordnen, lohnt sich zunächst ein Blick in die Geschichte. Sie zeigt anhand konkreter Entwicklungen, wie menschliche Vorstellungskraft, wissenschaftliche Erkenntnis und verfügbare Werkzeuge miteinander verbunden sein können.

Erkenntnis, Vorstellungskraft und die Grenzen ihrer Zeit

Menschliche Entwicklung findet unter den Bedingungen ihrer jeweiligen Zeit statt. Welche Fragen untersucht werden können, welche Methoden zur Verfügung stehen und welche Ideen sich verwirklichen lassen, hängt nicht allein von individuellen Fähigkeiten ab.

Die Geschichte kennt Persönlichkeiten, die bestehende Grenzen des Denkens und Handelns erweitert haben. Interessant sind dabei nicht nur ihre Leistungen, sondern auch die Voraussetzungen, unter denen diese entstanden. Was wäre möglich gewesen, wenn ihnen zusätzliche Wissensgebiete, Methoden und technische Hilfsmittel zur Verfügung gestanden hätten?

Diese Frage lässt sich im Nachhinein nicht beantworten. Sie hilft jedoch, das Verhältnis zwischen menschlicher Vorstellungskraft und den Möglichkeiten zu betrachten, eigene Ideen zu untersuchen und umzusetzen.

Sokrates: Die Bedeutung der richtigen Fragen

Sokrates steht in der philosophischen Überlieferung beispielhaft für eine Form des Denkens, deren Stärke weniger in der Anhäufung von Wissen als in der kritischen Untersuchung vermeintlicher Gewissheiten liegt.

In den vor allem durch Platon und Xenophon überlieferten Darstellungen hinterfragt er Überzeugungen, untersucht Begriffe und prüft scheinbar selbstverständliche Annahmen auf ihre Widersprüche. Seine Bedeutung liegt damit nicht allein in der Suche nach Antworten. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, Fragen zu stellen, die bestehende Vorstellungen infrage stellen und neue Überlegungen ermöglichen.

Übertragen wir diesen Ansatz gedanklich in eine Zeit, in der wesentlich umfangreichere wissenschaftliche und philosophische Erkenntnisse zugänglich sind. Welche zusätzlichen Zusammenhänge könnten untersucht werden? Welche bisherigen Gewissheiten würden einer kritischen Prüfung möglicherweise nicht standhalten?

Dabei geht es nicht darum, vorherzusagen, wie Sokrates mit heutigen Technologien gearbeitet hätte. Das Gedankenexperiment verdeutlicht vielmehr, dass der Zugang zu Wissen und die Fähigkeit, dieses kritisch zu hinterfragen, zwei unterschiedliche Voraussetzungen menschlicher Erkenntnis sind.

Ein Werkzeug kann zusätzliche Informationen und Perspektiven bereitstellen. Ob daraus neue Einsichten entstehen, hängt auch davon ab, wie Menschen diese Informationen prüfen, miteinander verbinden und eigene Schlussfolgerungen entwickeln.

Leonardo da Vinci: Wenn Vorstellungskraft auf technische Grenzen trifft

Leonardo da Vinci verbindet wie kaum eine andere historische Persönlichkeit künstlerische Gestaltung, wissenschaftliche Beobachtung und technisches Interesse. Seine Aufzeichnungen beschäftigen sich unter anderem mit Anatomie, Mechanik, Geometrie und Naturphänomenen. Sie zeigen, wie intensiv er Verbindungen zwischen unterschiedlichen Wissensgebieten suchte.

Gerade an seinen technischen Untersuchungen wird deutlich, dass eine Vorstellung weiter reichen kann als die verfügbaren Möglichkeiten ihrer Umsetzung. Eine Idee lässt sich entwickeln, auch wenn geeignete Materialien, Messverfahren oder technische Methoden fehlen, um sie praktisch zu überprüfen.

Was hätte Leonardo untersuchen können, wenn ihm zusätzliche Verfahren zur Modellierung, Simulation oder Materialanalyse zur Verfügung gestanden hätten?

Manche seiner Vorstellungen hätten sich möglicherweise früher überprüfen lassen. Andere wären durch zusätzliche Erkenntnisse widerlegt worden. Wieder andere hätten Fragen aufwerfen können, die ohne entsprechende Untersuchungsmöglichkeiten gar nicht entstanden wären. Wir können daraus keine konkreten zusätzlichen Erfindungen oder historischen Leistungen ableiten.

Interessant ist jedoch der dahinterliegende Zusammenhang: Neue Werkzeuge können nicht nur die praktische Umsetzung bestehender Vorstellungen erleichtern. Sie können auch den Prozess beeinflussen, in dem weitere Vorstellungen entstehen.

Wer eine Idee überprüft, gewinnt neue Informationen. Daraus können zusätzliche Fragen entstehen, die wiederum andere Untersuchungen erforderlich machen. Damit beeinflussen technische Möglichkeiten nicht nur, ob eine vorhandene Idee verwirklicht werden kann. Sie können auch verändern, welche Ideen ein Mensch als Nächstes entwickelt.

Albert Einstein: Vorstellungskraft und wissenschaftliche Erkenntnis

Albert Einstein veranschaulicht eine weitere Dimension menschlicher Erkenntnis: die Fähigkeit, bestehende wissenschaftliche Annahmen aus einer neuen Perspektive zu betrachten. Gedankenexperimente spielten in seiner wissenschaftlichen Arbeit eine wichtige Rolle. Sie halfen ihm, grundlegende physikalische Fragen zu untersuchen und die Konsequenzen theoretischer Annahmen zu durchdenken. Solche Leistungen beruhen nicht allein auf der verfügbaren Menge an Wissen. Entscheidend sind auch die Fragen, die ein Mensch stellt, und seine Fähigkeit, scheinbar getrennte Zusammenhänge neu zu betrachten.

Dennoch bewegte sich auch Einstein innerhalb der wissenschaftlichen und technischen Möglichkeiten seiner Zeit.

Was hätte es bedeutet, wenn sich zusätzliche wissenschaftliche Erkenntnisse, theoretische Modelle oder komplexe Berechnungen unmittelbarer hätten erschliessen und untersuchen lassen?

Mehr verfügbare Informationen hätten nicht automatisch zu neuen wissenschaftlichen Einsichten geführt. Auch umfangreichere Berechnungsmöglichkeiten ersetzen weder wissenschaftliche Originalität noch die kritische Überprüfung theoretischer Aussagen. Zusätzliche Methoden hätten jedoch weitere Untersuchungen ermöglichen können. Ob daraus neue Erkenntnisse entstanden wären, bleibt offen.

Wie Werkzeuge menschliche Möglichkeiten verändern

Die drei historischen Persönlichkeiten stehen für unterschiedliche Formen intellektueller Leistung. Sokrates veranschaulicht das kritische Hinterfragen, Leonardo die Verbindung von Beobachtung und Gestaltung, Einstein die Bedeutung theoretischer Vorstellungskraft.

Der Einfluss verfügbarer Werkzeuge betrifft jedoch nicht nur aussergewöhnliche Persönlichkeiten. Das Mikroskop machte beispielsweise Strukturen sichtbar, die mit dem menschlichen Auge nicht erkennbar sind. Dadurch wurden nicht nur bestehende Beobachtungen verbessert. Es entstanden auch neue wissenschaftliche Fragen und Untersuchungsgebiete.

Ähnliches lässt sich bei der Entwicklung musikalischer Instrumente beobachten. Neue Instrumente und technische Verfahren eröffnen zusätzliche Möglichkeiten der Klangerzeugung und des musikalischen Ausdrucks. Ein neues Werkzeug verändert dabei nicht zwangsläufig die kreative Fähigkeit eines Menschen. Zunächst verändert es, welche Ausdrucksformen ihm zur Verfügung stehen.

Die Bedeutung neuer Werkzeuge könnte deshalb nicht nur darin liegen, die Arbeit bereits hochqualifizierter Menschen zu erleichtern. Sie können auch einem grösseren Kreis von Menschen Zugang zu Tätigkeiten eröffnen, die bisher eine umfangreiche Ausbildung oder besondere technische Ressourcen voraussetzten.

Damit verändert sich die Perspektive auf ihren möglichen Wert. Wir betrachten nicht mehr ausschliesslich, was Menschen damit besser oder schneller ausführen können. Ebenso interessant ist, welche neuen Erfahrungen dadurch möglich werden.

KI fügt sich in die Geschichte menschlicher Werkzeuge ein. Gleichzeitig unterscheidet sie sich in wichtigen Eigenschaften von vielen früheren technischen Hilfsmitteln. Während zahlreiche historische Werkzeuge bestimmte Wahrnehmungs-, Berechnungs- oder Gestaltungsmöglichkeiten erweiterten, können moderne KI-Systeme bei unterschiedlichen intellektuellen Tätigkeiten eingesetzt werden. Gerade diese breite Einsetzbarkeit macht KI für unsere Überlegung interessant. Sie kann Übergänge zwischen Wissensgebieten erleichtern, ohne deshalb über universelle Fachkompetenz zu verfügen.

Wie weit Menschen durch diese Unterstützung tatsächlich neue Handlungsmöglichkeiten erschliessen können, lässt sich am besten an einer konkreten Situation untersuchen.

KI und die Erweiterung des menschlichen Handlungsspielraums

Stellen wir uns eine Person vor, die eine neuartige architektonische Konstruktion entwickeln möchte.

Sie besitzt eine gestalterische Idee und grundlegende Kenntnisse ihres Fachgebiets. Um ihre Vorstellung genauer zu untersuchen, benötigt sie jedoch zusätzliche Fähigkeiten in Programmierung, mathematischer Modellierung, Materialwissenschaft und technischen Simulationsverfahren. Unter herkömmlichen Bedingungen müsste sie sich diese Kenntnisse entweder selbst aneignen oder mit entsprechend spezialisierten Fachpersonen zusammenarbeiten. Beide Wege sind sinnvoll, erfordern aber Zeit, Ressourcen und geeignete Voraussetzungen.

Mit KI-gestützten Werkzeugen könnte der Einstieg anders aussehen. Die Person kann sich grundlegende Zusammenhänge erklären lassen, mögliche Modellierungsverfahren vergleichen und erste Programmentwürfe entwickeln. Anschliessend könnte sie geeignete Fachprogramme nutzen, um einzelne Annahmen und Varianten zu untersuchen.

Damit wäre ihre Konstruktion noch nicht technisch validiert oder praktisch umsetzbar. KI-generierte Berechnungen, Programme und fachliche Aussagen können Fehler enthalten. Für eine verlässliche Beurteilung wären weiterhin geeignete Prüfverfahren und die erforderliche Fachkompetenz notwendig.

Dennoch verändert sich eine wesentliche Voraussetzung: Die Untersuchung einer Idee kann beginnen, bevor sämtliche dafür erforderlichen Fachmethoden eigenständig beherrscht werden.

Das bedeutet nicht, dass vertiefte Expertise überflüssig wird. Menschen können jedoch früher Zugang zur praktischen Auseinandersetzung mit einer Idee erhalten.

Der Unterschied zwischen Können und Ermöglichen

Das Architekturbeispiel zeigt eine wichtige Unterscheidung. Ein Mensch kann mithilfe eines Werkzeugs eine anspruchsvolle Aufgabe bearbeiten, ohne dadurch automatisch die Fähigkeiten zu erwerben, dieselbe Aufgabe eigenständig auszuführen. Wer KI zur Programmierung einsetzt, beherrscht nicht zwangsläufig die verwendete Programmiersprache. Wer ein technisches Simulationsmodell erstellt, versteht deshalb noch nicht sämtliche mathematischen und physikalischen Zusammenhänge.

Trotzdem kann diese Unterstützung einen eigenständigen Wert besitzen. Wir müssen deshalb zwischen den Fähigkeiten unterscheiden, über die ein Mensch selbst verfügt, und den zusätzlichen Möglichkeiten, die sich durch die Zusammenarbeit mit geeigneten Werkzeugen ergeben. Letztere bezeichnen wir als instrumentelle Befähigung.

Eine wichtige Voraussetzung bleibt die Urteilskompetenz. Gerade wenn Menschen bestimmte Fachmethoden nicht vollständig beherrschen, müssen sie Ziele angemessen formulieren, Ergebnisse kritisch beurteilen und die Grenzen ihres eigenen Verständnisses erkennen können.

Die Erweiterung des Handlungsspielraums ist somit weder mit eigenständiger Fachkompetenz gleichzusetzen noch ihr grundsätzlich untergeordnet. Beide Formen menschlicher Befähigung besitzen einen Wert, erfüllen aber unterschiedliche Funktionen.

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Wenn Lernen und Handeln ineinandergreifen

Der Zugang zu Wissen hat sich bereits lange vor der Verbreitung generativer KI verändert. Digitale Bibliotheken, wissenschaftliche Datenbanken, Suchmaschinen und frei zugängliche Lernangebote ermöglichen es Menschen, sich eigenständig mit zahlreichen Fachgebieten auseinanderzusetzen.

Der mögliche Unterschied liegt deshalb nicht allein darin, dass KI Informationen bereitstellt. Geeignete Systeme können auch helfen, diese auf konkrete Fragestellungen anzuwenden und erste praktische Lösungswege zu entwickeln. Dadurch könnte sich in bestimmten Situationen die Reihenfolge zwischen Lernen und Handeln verändern.

Häufig werden zunächst grundlegende Kenntnisse erworben, bevor sie auf komplexere Aufgaben angewendet werden. Bei einer KI-gestützten Untersuchung kann dagegen eine konkrete Idee den Ausgangspunkt bilden. Die erforderlichen Methoden werden dann teilweise erst während der Bearbeitung erschlossen.

Diese Form des problemorientierten Lernens ist nicht neu. KI könnte jedoch den Einstieg in bestimmte fachliche Tätigkeiten erleichtern, sodass entsprechende Erfahrungen für mehr Menschen erreichbar werden. Ob daraus tatsächlich eigenständiges Verständnis entsteht, hängt davon ab, wie Menschen die Ergebnisse verarbeiten und ihr Wissen weiterentwickeln.

Fachliche Möglichkeiten und technische Grenzen

Die Leistungsfähigkeit künstlicher Intelligenz ist nicht in allen Aufgabenbereichen gleich. Dell’Acqua und Kollegen untersuchten in einem Experiment mit 758 Wissensarbeitenden, wie KI die Bearbeitung unterschiedlicher Aufgaben beeinflusst. Innerhalb der Leistungsgrenzen der eingesetzten Systemkonfiguration erzielten Teilnehmende bei bestimmten Aufgaben bessere Ergebnisse. Bei einer Aufgabe ausserhalb dieser Grenzen verschlechterte sich dagegen die Leistung durch die Unterstützung [1].

Diese Grenzen sind weder universell noch dauerhaft. Sie hängen von den untersuchten Aufgaben und den Eigenschaften des jeweiligen Systems ab. Dass eine Fachmethode mithilfe von KI zugänglich wird, bedeutet folglich nicht, dass sie korrekt angewendet wird. Ein überzeugend wirkendes Ergebnis ist kein ausreichender Nachweis für fachliche Richtigkeit.

Auch die Art der Zusammenarbeit kann eine Rolle spielen. Kestin und Kollegen fanden in einer randomisierten Untersuchung, dass ein gezielt entwickelter KI-Tutor im untersuchten Physikkurs höhere Lernleistungen ermöglichte als die Vergleichsbedingung mit aktivem Unterricht [2].

Bastani und Kollegen zeigten dagegen, dass weitgehend uneingeschränkte KI-Unterstützung beim Mathematiklernen die unmittelbare Aufgabenbearbeitung verbessern, die anschliessende eigenständige Prüfungsleistung jedoch beeinträchtigen konnte. Eine stärker strukturierte Tutorvariante zeigte diesen signifikanten Nachteil gegenüber der Kontrollgruppe nicht [3].

Die Studien betreffen unterschiedliche Lernkontexte. Sie verdeutlichen jedoch, dass eine bessere Aufgabenleistung und ein tatsächlicher Lerngewinn nicht gleichgesetzt werden dürfen.

Kehren wir zur architektonischen Idee zurück. Die Person wollte ursprünglich eine Konstruktion untersuchen. Während der Arbeit beschäftigt sie sich jedoch mit Methoden und Zusammenhängen, denen sie zuvor kaum begegnet ist.

Vielleicht entdeckt sie ein besonderes Interesse an Materialeigenschaften. Vielleicht erkennt sie Verbindungen zwischen biologischen Strukturen und technischen Konstruktionsprinzipien. Oder sie entwickelt aus einer ersten Simulation eine neue gestalterische Fragestellung.

Die Person beginnt mit einer bekannten Vorstellung. Durch die technische Unterstützung begegnet sie neuen Wissensgebieten und Erfahrungen, aus denen weitere Interessen entstehen könnten.

Die ursprüngliche Idee wäre dann nicht nur besser untersucht worden. Die Auseinandersetzung hätte möglicherweise verändert, welche Fragen die Person anschliessend verfolgt.

Damit gelangen wir zum eigentlichen Kern unserer Untersuchung: Welche Auswirkungen können neu zugängliche Erfahrungen auf die weitere Entwicklung eines Menschen haben?

Die wechselseitige Entwicklung von Mensch und KI-gestützter Erfahrung

Wenn Menschen bisher unbekannte Tätigkeiten erkunden, begegnen sie neuen Fragen und Zusammenhängen. Daraus können Interessen entstehen, die wiederum zu weiteren Untersuchungen und zusätzlichen Fähigkeiten führen.

Die ursprüngliche Nutzung eines Werkzeugs könnte damit einen Entwicklungsprozess anstossen, dessen späterer Verlauf zu Beginn noch nicht absehbar war.

Wir betrachten KI deshalb nicht nur als Werkzeug zur Bearbeitung bestehender Aufgaben. Uns interessiert auch, ob die dadurch zugänglichen Erfahrungen beeinflussen, welche Interessen, Fähigkeiten und Vorstellungen Menschen künftig entwickeln.

Wenn Erfahrungen neue Interessen hervorbringen

Menschen verfolgen nicht ausschliesslich Interessen, die ihnen bereits bekannt sind. Manche entstehen erst durch die Begegnung mit einem neuen Thema oder einer bisher unbekannten Tätigkeit. Die Forschung zur Interessenentwicklung liefert dafür einen geeigneten Erklärungsansatz. Hidi und Renninger beschreiben in ihrem Vier-Phasen-Modell, wie zunächst situativ gewecktes Interesse unter bestimmten Bedingungen zu einem längerfristigen individuellen Interesse werden kann [4].

Ein erster Kontakt mit einem Thema genügt dafür nicht. Entscheidend ist unter anderem, ob die anfängliche Neugier bestehen bleibt, weitere Fragen entstehen und sich die Person wiederholt mit dem Gegenstand beschäftigt.

Eine Person, die mit KI erstmals ein technisches Modell untersucht, könnte dabei Interesse an einer Methode entdecken, die ursprünglich nur als Hilfsmittel gedacht war. Bleibt es bei einer einmaligen Untersuchung, muss sich dadurch persönlich wenig verändern. Beschäftigt sie sich jedoch wiederholt mit den neuen Fragen, könnte sich daraus ein längerfristiges fachliches Interesse entwickeln.

Das wäre mehr als die erfolgreiche Bearbeitung der ursprünglichen Aufgabe. Die Erfahrung hätte möglicherweise beeinflusst, welche Ziele die Person anschliessend verfolgt.

KI erzeugt solche Interessen nicht unmittelbar. Sie könnte jedoch den Zugang zu Erfahrungen erleichtern, aus denen sie entstehen.

Wie aus Erfahrungen eigene Fähigkeiten entstehen können

Neue Interessen sind nur eine mögliche Folge. Ebenso stellt sich die Frage, ob Menschen durch zusätzliche Erfahrungen eigene Fähigkeiten und Denkweisen entwickeln. Ein Mensch kann sich bei einer KI-gestützten Tätigkeit auf das Ergebnis beschränken. Er kann aber auch Annahmen vergleichen, Abweichungen untersuchen und die verwendeten Methoden schrittweise nachvollziehen.

Einen theoretischen Bezugspunkt bietet das erfahrungsbasierte Lernen nach David Kolb. Sein Modell beschreibt Lernen als Zusammenspiel konkreter Erfahrungen, reflektierender Beobachtung, begrifflicher Verarbeitung und erneuter praktischer Erprobung [5].

Die erste KI-gestützte Untersuchung kann demnach ein Ausgangspunkt für weiteres Lernen sein. Die Person vergleicht Ergebnisse, versucht Abweichungen zu erklären und überprüft ihre Erkenntnisse in zusätzlichen Situationen. Durch diese Auseinandersetzung kann sich Verständnis entwickeln, das über die ursprüngliche Unterstützung hinausgeht.

Kolbs Theorie liefert dafür einen allgemeinen Lernmechanismus. Ob und unter welchen Bedingungen generative KI solche längerfristigen Lernprozesse tatsächlich fördert, bleibt eine eigenständige empirische Frage.

Wenn Fähigkeiten neue Möglichkeiten eröffnen

Neue Interessen können Menschen motivieren, zusätzliche Kenntnisse zu erwerben. Diese Kenntnisse ermöglichen möglicherweise weitere Tätigkeiten, aus denen wiederum neue Fragen entstehen.

Die Bedeutung dieser Wechselwirkung liegt jedoch nicht allein darin, dass neu erworbene Fähigkeiten anspruchsvollere Aufgaben ermöglichen. Mit zusätzlichen Erfahrungen kann sich auch verändern, wie ein Mensch an neue Fragestellungen herangeht. Er erkennt möglicherweise Zusammenhänge, die ihm zuvor nicht bewusst waren, entwickelt andere Interessen oder beginnt, bisher getrennte Wissensgebiete miteinander zu verbinden.

Dadurch verändert sich seine persönliche Ausgangssituation für weitere Entscheidungen. Kehren wir nochmals zur architektonischen Idee zurück. Die Person begann mit dem Wunsch, eine bestimmte Konstruktion zu untersuchen. Im Verlauf der Arbeit beschäftigte sie sich mit Materialeigenschaften und mathematischen Modellen.

Hat diese Auseinandersetzung ihr Interesse verändert, wählt sie ihr nächstes Projekt möglicherweise aus anderen Gründen als zuvor. Vielleicht untersucht sie nun nicht mehr nur die ursprüngliche Form, sondern eine neue Fragestellung aus der Materialwissenschaft.

Auch ihre Nutzung von KI könnte sich verändern. Sie stellt andere Fragen, kann Ergebnisse aufgrund zusätzlicher Kenntnisse genauer einordnen und erkennt möglicherweise weitere Methoden, die für ihre Arbeit nützlich wären.

Die nächste Idee entsteht damit nicht mehr unter denselben persönlichen Voraussetzungen wie die erste. Aus zusätzlichen Erfahrungen können veränderte Interessen hervorgehen. Diese beeinflussen weitere Entscheidungen und Tätigkeiten, aus denen erneut Erfahrungen entstehen können.

Ein solcher Verlauf muss weder geradlinig noch durchgehend förderlich sein. Manche Interessen verschwinden wieder. Andere führen in neue Bereiche, ohne dass dabei zusätzliche Fähigkeiten entstehen. Auch technische Abhängigkeiten können wachsen.

Die eigentliche Rückkopplung liegt darin, dass Erfahrungen nicht nur Ergebnisse hervorbringen, sondern auch die Voraussetzungen verändern können, unter denen Menschen ihre zukünftigen Fragen, Ziele und Handlungsmöglichkeiten entwickeln.

Über mehrere solcher Schritte könnten individuelle Entwicklungswege entstehen, die zu Beginn weder geplant noch absehbar waren.

Ob KI solche Prozesse langfristig tatsächlich begünstigt, ist damit noch nicht bewiesen. Der mögliche Mechanismus zeigt jedoch, weshalb die erfolgreiche Bearbeitung einer einzelnen Aufgabe nur einen Teil ihrer denkbaren Bedeutung erfasst.

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Die Bedeutung der Zusammenarbeit

Welche Erfahrungen aus der KI-Nutzung entstehen, hängt auch davon ab, wie Menschen mit dem System arbeiten. Eine Person kann fertige Ergebnisse übernehmen. Eine andere verwendet dieselbe Technologie, um Alternativen zu vergleichen, eigene Fragen zu entwickeln und unbekannte Methoden zu erkunden. Beide Formen können sinnvoll sein. Sie schaffen jedoch unterschiedliche Gelegenheiten zur eigenen Auseinandersetzung.

Die Forschung zu metakognitiven Strategien liefert hierzu einen Hinweis. Sun und Kollegen fanden in einem Feldexperiment positive Effekte von LLM-Unterstützung auf die Kreativität von Beschäftigten. Diese waren bei Personen mit stärker ausgeprägten metakognitiven Strategien besonders deutlich [6].

Daraus lässt sich keine allgemeine Regel zur optimalen Nutzung von KI ableiten. Es wird jedoch verständlich, weshalb neben der technischen Leistungsfähigkeit auch vorhandene Kenntnisse, individuelle Motivation und die Gestaltung der Zusammenarbeit berücksichtigt werden müssen.

Nicht jede ausgelagerte Aufgabe muss zu einem persönlichen Lerngewinn führen, damit der Einsatz von KI sinnvoll ist. Menschen verwenden Werkzeuge, um Zeit zu sparen, Aufwand zu reduzieren und Aufgaben zu erleichtern. Das ist ein eigenständiger Nutzen.

Gleichzeitig kann die wiederholte Auslagerung bestimmter Tätigkeiten dazu führen, dass entsprechende Fähigkeiten weniger geübt werden. Es sind deshalb gemischte Entwicklungen denkbar.

Eine Person könnte mithilfe von KI zunehmend komplexe Projekte bearbeiten, neue fachliche Interessen entdecken und gleichzeitig bei einzelnen technischen Verfahren stärker von Unterstützung abhängig werden.

Auch kreative Unterstützung kann unterschiedliche Wirkungen haben. Doshi und Hauser fanden in einem Experiment zur Erstellung von Kurzgeschichten, dass KI-gestützte Ideen zu besser bewerteten individuellen Ergebnissen führen konnten. Gleichzeitig ähnelten sich die unterstützten Geschichten stärker [7].

Verbesserte Einzelergebnisse und eine grössere Vielfalt von Ideen sind somit unterschiedliche Bewertungsgrössen. Menschliche Entwicklung lässt sich nicht auf eine einzige Fortschrittsskala reduzieren.

Menschen können nicht vollständig wissen, welche Interessen, Fähigkeiten und Vorstellungen sie unter anderen Bedingungen entwickeln würden. Ein unbekanntes Fachgebiet kann neue Fragen hervorrufen. Eine zunächst einfache Erfahrung kann dazu führen, dass jemand seine bisherigen Interessen erweitert oder persönliche Ziele verändert.

Diese grundsätzliche Offenheit individueller Entwicklungswege bezeichnen wir im Rahmen unserer Untersuchung als Entwicklungsoffenheit. Sie ist keine besondere Eigenschaft künstlicher Intelligenz. Menschen haben schon immer durch neue Erfahrungen Interessen entdeckt und Fähigkeiten entwickelt.

Unsere Hypothese ist spezifischer: KI könnte zusätzliche Erfahrungsgelegenheiten schaffen, indem sie den Zugang zu bisher schwer erreichbaren Wissensgebieten, Methoden und Tätigkeiten erleichtert.

Dadurch könnten sich auch die Bedingungen verändern, unter denen weitere persönliche Entwicklungsentscheidungen entstehen.

Wie weit sich solche Prozesse empirisch nachvollziehen lassen, untersucht das nächste Kapitel.

Was die Forschung zeigt und offenlässt

Für einzelne Wirkungen künstlicher Intelligenz auf menschliche Leistung, Lernen und Kreativität liegen empirische Untersuchungen vor. Allerdings messen sie unterschiedliche Dinge. Einige untersuchen die Bearbeitung konkreter Aufgaben mit KI. Andere prüfen, was Menschen anschliessend selbst können. Wieder andere erfassen Veränderungen kreativer Ergebnisse oder selbstberichteter Denkaktivitäten.

Die Aussagekraft dieser Studien hängt wesentlich davon ab, welche Fähigkeiten, Situationen und Zeiträume tatsächlich untersucht wurden.

Aufgabenleistung und persönlicher Kompetenzgewinn

Eine verbesserte Aufgabenleistung zeigt zunächst, dass technische Unterstützung unter bestimmten Bedingungen wirksam sein kann. Sie sagt noch wenig darüber aus, ob Menschen dadurch eigenständige Fähigkeiten erwerben oder ihre Interessen langfristig verändern.

Die zuvor erläuterten Untersuchungen von Kestin und Bastani verdeutlichen den Unterschied zwischen erfolgreicher KI-gestützter Aufgabenbearbeitung und eigenständigem Lernen.

Die Studien ermöglichen in ihren jeweiligen Versuchsanordnungen kausale Aussagen über bestimmte untersuchte Wirkungen der zugewiesenen Unterstützung. Sie belegen damit jedoch keine allgemeinen langfristigen Entwicklungseffekte.

Ein gutes Ergebnis während der Unterstützung kann wesentlich durch das System ermöglicht worden sein. Wird eine vergleichbare Aufgabe später ohne KI erfolgreich bewältigt, liefert dies einen direkteren Hinweis auf persönlich erworbenes Wissen.

Allerdings reicht auch eine unmittelbar anschliessende Prüfung nicht aus, um nachhaltige Kompetenzentwicklung nachzuweisen. Dazu müsste untersucht werden, ob Kenntnisse über längere Zeit verfügbar bleiben und in anderen Situationen angewendet werden können.

Besonders relevant ist der fachübergreifende Transfer. Können Menschen Erkenntnisse aus einer KI-gestützten Erfahrung später eigenständig auf andere Probleme übertragen? Entsprechende Untersuchungen würden genauer zeigen, ob die Wirkung über die ursprüngliche Tätigkeit hinausreicht.

Veränderte Denkarbeit und kreative Leistungen

Die Wirkung von KI lässt sich auch deshalb schwer beurteilen, weil sich durch ihren Einsatz die Art menschlicher Denkarbeit verändern kann. Lee und Kollegen untersuchten 319 Wissensarbeitende anhand von 936 berichteten KI-Nutzungssituationen. Sie fanden unter anderem einen Zusammenhang zwischen höherem Vertrauen in KI und geringerem selbstberichtetem kritischem Denkaufwand [8].

Gleichzeitig beschrieben die Teilnehmenden eine Verschiebung ihrer Tätigkeiten. Statt Informationen vollständig selbst zu erarbeiten, rückten deren Überprüfung, Einordnung und Integration stärker in den Vordergrund.

Einerseits könnten bestimmte Fähigkeiten weniger geübt werden, wenn entsprechende Denkschritte ausgelagert werden. Andererseits kann die Entlastung Raum für andere anspruchsvolle Tätigkeiten schaffen.

Die Untersuchung zeigt nicht, welche Veränderungen langfristig überwiegen. Da sie wesentlich auf Selbstauskünften beruht, erlaubt sie keinen unmittelbaren Nachweis eines Kompetenzverlusts oder Kompetenzgewinns.

Hier ist die Grenze zwischen beobachtetem Zusammenhang und kausaler Wirkung besonders wichtig. Aus einer Korrelation zwischen Vertrauen in KI und berichtetem Denkaufwand lässt sich nicht allein ableiten, dass KI-Vertrauen den Denkaufwand verursacht oder dass daraus langfristige Kompetenzverluste entstehen.

Die blosse Menge eigenständiger Denkarbeit ist deshalb kein ausreichender Massstab, um die Qualität der gesamten Mensch-KI-Zusammenarbeit zu beurteilen.

Ähnliche Schwierigkeiten entstehen bei der Bewertung kreativer Leistungen. Die Untersuchung von Doshi und Hauser zeigt für die untersuchte Kurzgeschichtenaufgabe Unterschiede zwischen der Qualität individueller Ergebnisse und der Vielfalt der insgesamt entstandenen Geschichten.

Das Experiment erlaubt Aussagen über die unmittelbaren Auswirkungen der bereitgestellten KI-Ideen in diesem Kontext. Die längerfristige Entwicklung der individuellen Vorstellungskraft wurde dadurch nicht nachgewiesen.

Ein Mensch kann mit KI ein überzeugenderes Ergebnis erzeugen, ohne dadurch zwangsläufig eine eigenständigere Vorstellungskraft auszubilden. Umgekehrt könnte die Beschäftigung mit einer unbekannten Methode neue kreative Interessen eröffnen, selbst wenn sich die Qualität eines einzelnen Ergebnisses nicht unmittelbar verbessert.

Solche Veränderungen lassen sich durch die Bewertung einer einzelnen Aufgabe nicht ausreichend erfassen.

Die offene Frage nach langfristigen Entwicklungswegen

Der wichtigste Punkt unserer Untersuchung betrifft die Entwicklung neuer Interessen und Fähigkeiten über einzelne Aufgaben hinaus. Wir möchten verstehen, ob Menschen durch KI Zugang zu Erfahrungen erhalten, aus denen Entwicklungswege entstehen, die ohne diese Unterstützung möglicherweise nicht verfolgt worden wären.

Die bislang herangezogenen empirischen Untersuchungen erlauben dazu noch keine umfassende Aussage. Daraus folgt nicht, dass langfristige Mensch-Technik-Wechselwirkungen grundsätzlich unerforscht wären. Unsere Literaturauswahl ist keine systematische Untersuchung sämtlicher wissenschaftlicher Veröffentlichungen.

Für die spezifische Verbindung zwischen generativer KI, neuen Erfahrungsgelegenheiten und längerfristigen individuellen Entwicklungswegen bleiben auf Grundlage der hier geprüften Studien jedoch wesentliche Fragen offen.

Besonders aufschlussreich wäre es, Menschen über längere Zeit bei selbst gewählten, fachübergreifenden Projekten zu begleiten. Dabei müsste nicht nur untersucht werden, welche Aufgaben sie mit KI bewältigen. Ebenso wichtig wäre, ob sie später andere Fragen stellen, neue Interessengebiete verfolgen und eigene Fähigkeiten entwickeln, die über ihre ursprünglichen Ziele hinausgehen.

Eine längere Beobachtungsdauer genügt dafür nicht. Wissenschaftlich wären drei Aspekte zu unterscheiden: Wie verändern sich Interessen und Fähigkeiten im Zeitverlauf? Welche Veränderungen lassen sich tatsächlich auf KI-gestützte Erfahrungen zurückführen? Und welche Bedeutung besitzen diese Veränderungen für die weitere persönliche Entwicklung?

Um die zweite Frage zu beantworten, wären geeignete Vergleichsbedingungen und eine sorgfältige Berücksichtigung anderer Einflussfaktoren notwendig.

Nicht jede langfristige Veränderung ist automatisch eine Erweiterung menschlichen Potenzials. Eine Person kann neue Interessen entwickeln, ohne zusätzliche fachliche Fähigkeiten zu erwerben. Sie kann andere Arbeitsweisen übernehmen, ohne insgesamt selbstständiger zu werden. Ebenso können sich persönliche Ziele verändern, ohne dass dies eindeutig als Verbesserung oder Verschlechterung bewertet werden kann.

Die bisherige Forschung liefert wichtige Hinweise auf einzelne Wirkungsmechanismen. Sie beantwortet jedoch noch nicht umfassend, ob und unter welchen Bedingungen KI-gestützte Erfahrungen langfristig neue menschliche Entwicklungswege eröffnen.

Diese Erkenntnisgrenze bildet die Grundlage unserer abschliessenden Betrachtung.

Die langfristige Perspektive menschlicher Entwicklung

Am Anfang stand die Frage, wie viele Ideen, Interessen und Fähigkeiten im Laufe eines menschlichen Lebens unentdeckt bleiben, weil Wissen, Zeit und Handlungsmöglichkeiten begrenzt sind.

Die historische Perspektive hat verdeutlicht, wie verfügbare Werkzeuge menschliche Erkenntnis und Gestaltung beeinflussen können. Die Betrachtung heutiger KI-Systeme zeigt, dass anspruchsvolle Tätigkeiten unter bestimmten Bedingungen zugänglich werden, bevor sämtliche dafür erforderlichen Fachmethoden eigenständig beherrscht werden.

Doch die eigentliche Bedeutung dieser Veränderung liegt möglicherweise nicht allein in den Ergebnissen, die dadurch entstehen.

Sie könnte ebenso darin bestehen, was Menschen auf dem Weg zu diesen Ergebnissen entdecken.

Den Nutzen eines Werkzeugs beurteilen wir häufig daran, wie gut es eine bestimmte Aufgabe unterstützt. Diese Betrachtung ist sinnvoll. Sie berücksichtigt jedoch hauptsächlich bereits bekannte Ziele.

Was aber geschieht, wenn Menschen während der Bearbeitung einer Aufgabe auf Fragen und Erfahrungen stossen, die sie zuvor nicht kannten?

Eine Person könnte mithilfe von KI erstmals eine unbekannte Methode anwenden und dabei ein neues Interesse entdecken. Daraus könnten weitere Ideen oder eigene Projekte entstehen.

Eine solche Entwicklung ist nicht selbstverständlich. Sie macht aber deutlich, weshalb wir intelligente Werkzeuge nicht ausschliesslich anhand ihrer unmittelbaren Leistung bewerten sollten.

Eine Erweiterung menschlicher Möglichkeiten kann unterschiedliche Formen annehmen. Menschen können eigene Fähigkeiten erwerben, mit geeigneten Werkzeugen komplexere Tätigkeiten ausführen oder neue Interessen entwickeln. Entscheidend ist, welche Möglichkeiten tatsächlich entstehen und welche Bedeutung sie für die weitere Entwicklung eines Menschen haben.

Die Bedingungen verantwortlicher Mensch-KI-Zusammenarbeit

Die Forschungsbefunde zeigen, dass KI je nach Aufgabe, Einsatzweise und individuellen Voraussetzungen unterschiedliche Wirkungen haben kann.

Daraus folgt nicht, dass Menschen möglichst viele Tätigkeiten weiterhin ohne technische Unterstützung ausführen sollten. Der Sinn solcher Werkzeuge besteht gerade darin, Aufgaben zu erleichtern und neue Möglichkeiten zu eröffnen.

Wichtig bleibt, dass Menschen Ziele bewusst verfolgen, Ergebnisse angemessen beurteilen und die Grenzen ihres Wissens sowie der eingesetzten Systeme erkennen.

Diese Verantwortung liegt nicht ausschliesslich bei einzelnen Nutzern. Auch die Gestaltung der KI-Systeme, die Qualität von Bildungsangeboten und die Bedingungen in Unternehmen und öffentlichen Institutionen beeinflussen, welche Erfahrungen und Entwicklungsmöglichkeiten tatsächlich zugänglich werden.

Dabei besitzt die Frage auch eine gesellschaftliche Dimension.

Neue Werkzeuge könnten nicht nur die Arbeit bereits hochqualifizierter Menschen erleichtern. Sie könnten weiteren Personen Gelegenheiten eröffnen, bisher unbekannte Wissens- und Tätigkeitsbereiche zu erkunden.

Ob dies tatsächlich zu breiteren Entwicklungschancen führt, hängt allerdings auch von Bildung, Infrastruktur, wirtschaftlichen Voraussetzungen und der Qualität der verfügbaren Systeme ab.

Ob künstliche Intelligenz langfristig neue menschliche Entwicklungswege eröffnet und unter welchen Bedingungen dies geschieht, bleibt wissenschaftlich zu untersuchen.

Doch bereits die Möglichkeit einer solchen Entwicklung erweitert die Perspektive, aus der wir intelligente Werkzeuge beurteilen sollten.

Entscheidend ist nicht allein, welche Aufgaben sie übernehmen oder welche Leistungen sie verbessern. Ebenso wichtig ist die Frage, welche bislang unbekannten Interessen, Fähigkeiten und Vorstellungen Menschen durch ihre Nutzung entwickeln könnten.

Die Zukunft künstlicher Intelligenz ist damit auch eine Frage danach, welche Entwicklungsmöglichkeiten Menschen durch sie erschliessen können.

[1] Dell’Acqua, F., et al. (2026). Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality. Organization Science, 37(2), 403–423. https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838

[2] Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., & Ponti, G. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, Article 17458. https://doi.org/10.1038/s41598-025-97652-6

[3] Bastani, H., et al. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122. https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122

[4] Hidi, S., & Renninger, K. A. (2006). The Four-Phase Model of Interest Development. Educational Psychologist, 41(2), 111–127. https://doi.org/10.1207/s15326985ep4102_4

[5] Kolb, D. A. (1984). Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Prentice-Hall.

[6] Sun, S., Li, Z. A., Foo, M.-D., Zhou, J., & Lu, J. G. (2025). How and for whom using generative AI affects creativity: A field experiment. Journal of Applied Psychology, 110(12), 1561–1573. https://doi.org/10.1037/apl0001296

[7] Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10(28), eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290

[8] Lee, H.-P., et al. (2025). The Impact of Generative AI on Critical Thinking: Self-Reported Reductions in Cognitive Effort and Confidence Effects From a Survey of Knowledge Workers. Proceedings of CHI 2025. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778