Ein kleines Plädoyer für bessere KI-Kritik

Was ist

Man kann generative KI aus vielen Gründen kritisieren. Eine Sichtweise sollte man im Jahr 2025 aber dringend überdenken. Wir halten es für fahrlässig, Sprachmodelle als Hype abzutun oder ihr Potenzial zu unterschätzen.

Dafür ist die Technologie schlicht zu gefährlich. Damit meinen wir ausdrücklich nicht die Warnungen vor Artificial General Intelligence (AGI), Artificial Superintelligence (ASI) oder Szenarien, in denen KI ein Bewusstsein entwickelt. Der Großteil davon fällt für uns eher unter Criti-Hype (tante).

LLMs sind nicht magisch, aber mächtig. Sie verändern bereits jetzt die Arbeit und den Alltag von Hunderten Millionen Menschen. KI ist eine kulturelle, soziale und politische Technologie, die ähnlich tiefgreifende Auswirkungen haben wird wie Sprache, Schrift, Druck oder Elektrizität – im Guten wie im Schlechten. Deshalb braucht es fundierte KI-Kritik, die den Hype entlarvt, aber die potenzielle Disruption und die damit verbundenen Probleme ernst nimmt.

Warum oberflächliche KI-Kritik nervt

Leider begegnen uns auf Plattformen wie Bluesky oder in Gesprächen mit Freundïnnen und Bekannten nach wie vor Takes, die wir als Realitätsverweigerung empfinden. Wenn Menschen darauf beharren, dass Sprachmodelle zu nichts zu gebrauchen seien, dann sagt das mehr über sie selbst aus als über KI. Diese Haltung ist genauso wenig hilfreich wie die blinde Begeisterung, die Tausende KI-"Experten" mit ihren vermeintlichen Wunder-Prompts und Produktivitäts-Hacks schüren.

In den vergangenen Tagen war das etwa am Beispiel von Ethan Mollick zu sehen. Der Professor leitet das Generative AI Lab der Wharton School und schreibt mit One Useful Thing einen der besseren KI-Newsletter. Auf Bluesky teilt Mollick Studien und Anwendungsbeispiele, die das Potenzial von LLMs verdeutlichen.

Dafür wird er regelmäßig angefeindet, beleidigt und beschimpft. Am Montag schrieb Mollick deshalb (Bluesky):

Nach reiflicher Überlegung werde ich gelegentlich posten, aber im Vergleich zu anderen Seiten stark einschränken, was ich teile. Hier über KI zu sprechen, ist auf eine Art und Weise belastet, die es schwer macht, gute Diskussionen zu führen (der Sinn von Social!). (…)

Ähnliches erlebte kürzlich Casey Newton, dessen Takes einem Teil der Bluesky-Crowd offenbar zu KI-freundlich sind (Hintergründe dazu in unserem Briefing aus dem Dezember). Das mag in Einzelfällen zutreffen. Wir stimmen Newton aber tendenziell zu, wenn er schreibt (Bluesky):

Es gibt viele gute Gründe, KI zu kritisieren! Aber lasst uns die verwenden, die heute wichtig sind, und nicht die, an die ihr euch noch halb erinnert, als ChatGPT 2022 startete.

Diese Erfahrung machen wir leider auch manchmal. Die Ablehnung von generativer KI beruht bisweilen auf veralteten Eindrücken. Aktuelle Modelle wie GPT-o3, Gemini 2.5 oder Claude 4 eröffnen neue Möglichkeiten. Sie sind um ein Vielfaches effizienter, schneller und leistungsfähiger als GPT-3.5, das im November 2022 die Grundlage für ChatGPT bildete.

Natürlich bedingt die Funktionsweise von Sprachmodellen bestimmte Einschränkungen, die bislang nicht gelöst wurden. LLMs geben keine korrekten Antworten, sondern Antworten, die mit großer Wahrscheinlichkeit korrekt sind. Oft reicht das aus, manchmal geht es fürchterlich schief. Wer den Modellen also deterministische Fragen stellt, muss mit Halluzinationen rechnen.

Trotzdem haben Reasoning-Fähigkeiten und Websuche den Nutzen von generativer KI signifikant erhöht. LLMs sind kein Ersatz für Google und erst recht nicht für Kreativität, Kunst oder den eigenen Kopf. Aber wenn man die Limitationen kennt und die Technologie verantwortungsbewusst einsetzt, kann sie Arbeit erleichtern, Prozesse beschleunigen und auch dabei helfen, auf neue Ideen und Erkenntnisse zu kommen.

Was gute KI-Berichterstattung auszeichnet

Meckern nützt ja auch nichts. Statt weiter über oberflächliche KI-Kritik zu jammern, möchten wir ein paar Quellen und Texte hervorheben, die wir für hilf- und kenntnisreich halten. Die Liste ist spontan entstanden und hat keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Wir freuen uns über Ergänzungen.

Blogs und Newsletter, die wir gern lesen (nicht alle Ausgaben zum Thema KI, aber viele):