KI-Mythos: Macht KI uns wirklich dümmer?

Macht generative KI uns wirklich dümmer? Im zweiten Teil unserer Reihe zu KI-Mythen schauen wir darauf, wie ChatGPT und andere KI-Tools unser Denken, Lernen und Programmieren verändern und warum es vor allem darauf ankommt, wie wir sie nutzen.

01.10.2026 I Von Mara Ströbel I AI Solution Architect

Themen: Technologien & Trends

Im Blogbeitrag geht's mit einem Mythos weiter, den viele von uns vermutlich selbst schon mal gedacht oder gehört haben:

„Ach, KI macht uns alle nur dümmer.“

Ich habe mich selbst auch schon dabei ertappt, Sätze zu sagen wie: „Zum Glück habe ich Programmieren noch vor ChatGPT gelernt." Und im selben Moment dachte ich mir: Okay, Mara, klingt das jetzt nicht schon nach „früher war alles besser“? Aber ist da vielleicht doch was dran? Bedeutet der Aufschwung von GenAI, dass wir kritisches Denken verlernen?

Genau mit solchen Fragen beschäftigen sich aktuell viele Forscher:innen.

Was Kritiker befürchten

Der Soziologe Marko Kovic formuliert in seinem Blog drei überspitzte Thesen: Menschen lesen weniger, recherchieren weniger und analysieren weniger.

Lesen ist eine unserer kognitiv anstrengendsten Fähigkeiten, die wir uns mühsam aneignen müssen. Lesen erlaubt uns, Inhalte präzise aufzunehmen und zu verarbeiten, kostet aber Zeit und Energie. Und genau deshalb ist es verlockend, lange Texte einfach von einem Chatbot zusammenfassen zu lassen. Das Problem dabei: Eine Zusammenfassung bleibt eine Zusammenfassung. Wenn man 50 Seiten auf eine halbe Seite reduziert, gehen zwangsläufig Kontext, Details und Zwischentöne verloren. Genau diese werden aber gebraucht, um Inhalte wirklich zu verstehen und kritisch einzuordnen.

Ähnlich sieht Kovic es beim Recherchieren. Das Internet hat Recherche enorm vereinfacht, aber gute Recherche ist trotzdem Arbeit: Quellen vergleichen, Informationen bewerten, Widersprüche erkennen. Früher wurde dies noch in Schulen erlernt. Heute reicht oft ein Satz in der Google Suche und Gemini liefert direkt eine Antwort. Das ist praktisch – keine Frage. Aber wenn wir uns dauerhaft auf fertige Antworten verlassen, verlieren wir schnell den Anreiz, selbst zu prüfen und zu hinterfragen. Außerdem bleibt der Beigeschmack: Da draußen gibt sich jemand Mühe, Inhalte zu recherchieren, aufzubereiten und zu veröffentlichen und wir lesen am Ende nur noch eine zusammengefasste Version davon.

Lesen und Recherchieren sind letztlich die Grundlage für Analyse. Um Probleme zu lösen oder Entscheidungen zu treffen, müssen wir Informationen einordnen, Zusammenhänge erkennen und verschiedene Perspektiven durchdenken. Analytisches Denken kostet Energie – also eigentlich kein Wunder, dass wir auch das auslagern wollen. Das Problem ist nur: Generative KI analysiert nicht wirklich. Sie reproduziert Muster aus Trainingsdaten. Sie kann bestehende Denkweisen sehr überzeugend wiedergeben, aber sie entwickelt keine neuen Lösungswege.

Das Programmier-Beispiel

An dieser Stelle drängt sich erneut der Gedanke auf, dass es durchaus Vorteile haben kann, das Programmieren zunächst ohne Chatbot zu erlernen. Namanyay Goel beschreibt, dass heute nahezu alle Junior-Entwickler:innen mit einem laufenden GenAI-Tool arbeiten. Code entsteht innerhalb von Sekunden und funktioniert erstaunlich oft. Die entscheidende Frage bleibt jedoch: Wird auch verstanden, wie dieser Code funktioniert?

Früher sah der Lernprozess häufig anders aus: stundenlanges Debugging, das Durcharbeiten von Fehlermeldungen, das Ausprobieren verschiedener Lösungswege und schließlich die Erkenntnis, dass an irgendeiner Stelle lediglich ein Semikolon fehlte. Und wenn gar nichts mehr weiterhalf, gab es Stack Overflow. Eine Plattform, auf der Menschen mit Leidenschaft die Fragen Fremder beantworteten.

Doch wie verändert sich eine solche Plattform im Zeitalter von KI? Die unten aufgeführte Statistik verdeutlicht, wie stark die Aktivität dort inzwischen zurückgegangen ist.

Entwicklung der monatlichen Fragen auf Stack Overflow

Technisch betrachtet steckt ein Teil dieses Wissens heute in GenAI-Modellen. Gleichzeitig geht jedoch etwas verloren: der Austausch mit echten Expert:innen, die nicht nur erklären, was funktioniert, sondern auch warum. Ein Chatbot liefert eine Lösung direkt im passenden Kontext, fordert jedoch nicht zwangsläufig dazu auf, den Weg dorthin nachzuvollziehen und zu verstehen.

Schluss mit Schwarz‑Weiß‑Denken

Okay, bis hierhin haben wir vor allem die kritische Seite beleuchtet. Aber wie Sina Metz von Die Zeit so treffend schreibt: Schwarz‑Weiß‑Denken ist keine Lösung.

Das Auslagern geistiger Arbeit, auch Cognitive Offloading genannt, gibt es schließlich nicht erst seit KI. Telefonnummern werden nicht mehr im Telefonbuch gesucht, Geburtstage stehen im digitalen Kalender und zur Navigation nutzt kaum noch jemand eine Straßenkarte.

Genauso kann KI dabei helfen, schnell einen Überblick zu bekommen oder in komplexe Themen einzusteigen. Wer sich von einem Chatbot erklären lässt, wie ein Raumschiff gebaut wird, weiß danach zwar noch lange nicht alles darüber, aber immerhin etwas mehr als vorher. Dazu kommt die enorme Zeitersparnis.

Entscheidend bleibt die Abwägung: Wann hilft KI dabei, effizienter zu arbeiten und zu lernen und wann nimmt sie uns die Chance, Zusammenhänge wirklich zu verstehen?

Rechenzentren voller Einsteins?

Der letzte Artikel, der hier aufgegriffen werden soll, stammt von Thomas Wolf. Er setzt sich kritisch mit der Annahme auseinander, dass KI schon bald für bahnbrechende wissenschaftliche Durchbrüche sorgen wird, weil dann angeblich „ein Haufen Einsteins in Rechenzentren sitzt“.

Sein Vergleich ist einprägsam: Gute Schüler:innen sind nicht automatisch großartige Wissenschaftler:innen. Wissenschaftlicher Fortschritt entsteht nicht dadurch, alle bestehenden Antworten zu kennen, sondern dadurch, Fragen zu stellen, die bestehendes Wissen infrage stellen. Nach Wolfs Sicht sind Large Language Models derzeit wie sehr gute Schüler:innen: leistungsfähig, schnell und häufig korrekt, aber noch keine Revolutionäre.

Und damit führt die Diskussion wieder zurück zum Menschen. Für neue Durchbrüche braucht es weiterhin Menschen, die neue Fragen stellen, Annahmen hinterfragen und neue Perspektiven entwickeln können.

Ja, wie verbleiben wir denn jetzt?

"Macht KI uns dümmer?" - Nein, zumindest nicht, wenn ihr Einsatz bewusst und reflektiert erfolgt.

Die Herausforderungen sind real. Dennoch erscheint es wenig sinnvoll, daraus automatisch eine negative Zukunftsprognose abzuleiten oder gar das Potenzial der jüngeren Generation infrage zu stellen. Wahrscheinlicher ist, dass sich die Art und Weise verändert, wie Menschen denken und lernen – so wie es bereits bei vielen technologischen Entwicklungen zuvor der Fall war.

Problematisch wird es erst dann, wenn Denken vollständig ausgelagert wird und Ergebnisse nicht mehr hinterfragt werden. Genau mit dieser Herausforderung beschäftigt sich der Bildungssektor bereits heute und entwickelt fortlaufend neue Methoden und Strategien für einen verantwortungsvollen Umgang mit KI.

Damit dieses Fazit nicht abstrakt bleibt, lohnt sich ein konkreter Denkanstoß aus der Podcastfolge „Macht KI uns dümmer?“ des ARD KI-Podcasts, die bereits zu Beginn erwähnt wurde: bewusstes Prompting. Ganz nach dem Motto:

„Frag nicht die KI nach Antworten – lass sie dir Fragen stellen und deinen eigenen Denkprozess ankurbeln.“

Ein möglicher Prompt könnte so aussehen:

Egal, was wir besprechen: Formuliere deine Antworten so, dass sie mich zum Denken anregen. Stelle mir gezielte Fragen, die mir helfen, meine Aufgabe oder mein Ziel besser zu verstehen. Gehe meine Antworten gemeinsam mit mir durch, bis ich zufrieden bin.

Fazit: Macht KI uns dümmer?

Kurz gesagt: Nein. KI macht Menschen nicht automatisch dümmer.

Sie verändert jedoch die Art, wie Wissen gefunden, verarbeitet und angewendet wird. Die eigentliche Herausforderung besteht nicht darin, ob KI genutzt wird, sondern wie sie genutzt wird. Wer KI als Denk-Ersatz verwendet, läuft Gefahr, wichtige Fähigkeiten zu vernachlässigen. Wer sie hingegen als Werkzeug zur Unterstützung des eigenen Denkens einsetzt, kann davon profitieren. Kritisches Hinterfragen, Kreativität und die Fähigkeit, neue Fragen zu stellen, bleiben auch im Zeitalter von KI zentrale menschliche Kompetenzen.

Ist KI doch nur ein Hype?

Im ersten Teil unserer Reihe schauen wir uns an, was hinter dem aktuellen KI-Boom steckt und ob künstliche Intelligenz unsere Zukunft langfristig verändern wird.

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Was Kritiker befürchten

Das Programmier-Beispiel

Schluss mit Schwarz‑Weiß‑Denken

Rechenzentren voller Einsteins?

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