KI-Einsatz kritisch hinterfragen

In einer aktuellen Studie des Massachusetts Institute of Technology (MIT) wurde untersucht, welche Auswirkungen der Einsatz von KI-Schreibassistenten wie ChatGPT auf das Lernen und die Denkfähigkeit von Studierenden hat. Dazu wurden 54 Studierende über mehrere Monate begleitet. Sie nutzten beim Schreiben von Essays unterschiedliche Hilfsmittel. Eine Gruppe setzte ChatGPT ein, eine zweite nutzte herkömmliche Suchmaschinen und die dritte verzichtete auf digitale Unterstützung. Die Untersuchung zeigte, dass die Studierenden, die regelmäßig KI-Hilfe nutzten, bei der Texterstellung weniger aktive Gehirnareale zeigten. Zudem fiel es ihnen schwerer, sich später an die Inhalte ihrer eigenen Texte zu erinnern und sich damit zu identifizieren. Die Forschenden sprechen in diesem Zusammenhang von „kognitiver Schuld“. Das ständige Auslagern von Denkaufgaben an eine KI kann die eigenen Fähigkeiten zum Nachdenken und Lernen schwächen. Kurz gesagt: KI kann das Schreiben zwar erleichtern, doch wer sich zu sehr darauf verlässt, läuft Gefahr, wichtige geistige Fähigkeiten zu verlieren. Die Forschenden empfehlen deshalb, KI als Hilfsmittel bewusst und mit Bedacht einzusetzen, um Lernen und kritisches Denken zu erhalten (Kosmyna et al., 2025).

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) steht aufgrund seiner ökologischen Auswirkungen immer wieder in der Kritik. Insbesondere das Training und der Betrieb großer KI-Modelle sind sehr energieintensiv und verursachen erhebliche CO₂-Emissionen, da dafür riesige Datenmengen verarbeitet und leistungsstarke Rechenzentren genutzt werden. Forschende und Umweltschützende beanstanden zudem, dass auch die Produktion und Entsorgung der Hardware (wie Server und Chips) zu zusätzlichen Umweltbelastungen führt. Zwar kann KI dabei helfen, Ressourcen effizienter zu nutzen, doch ohne klare Leitlinien und hohe Umweltstandards drohen Effekte wie vermehrter Stromverbrauch, erhöhter Bedarf an seltenen Rohstoffen sowie verstärkter Elektronikschrott. Deshalb raten zahlreiche Expert*innen zu mehr Transparenz bei der Ökobilanz von KI-Anwendungen, zum Einsatz erneuerbarer Energien und zu umweltschonenderen Trainingsverfahren (Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A., 2019).

Literaturangaben

^{Kosmyna, N., Hauptmann, E., Yuan, Y. T., Situ, J., Liao, X.-H., Beresnitzky, A. V., Braunstein, I., & Maes, P. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. arXiv.}

^{Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and policy considerations for deep learning in NLP. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (pp. 3645–3650). Association for Computational Linguistics.}