Das klingt schlau – ist aber falsch: Warum KI dich täuschen kann (und was du daraus lernst) | UNCH145

Du fragst dich, ob ChatGPT dir im Alltag wirklich hilft oder ob du am Ende nur mehr Arbeit hast, weil du alles nachprüfen musst? Genau dieses Gefühl haben gerade viele: Faszination auf der einen Seite, Unsicherheit auf der anderen – und überall Menschen, die so tun, als hätten sie die endgültige Antwort. Der kritische Punkt ist nicht, ob KI „gut formulieren“ kann. Der kritische Punkt ist, dass gute Formulierungen extrem glaubwürdig wirken – selbst dann, wenn Details schlicht nicht stimmen. Diese Mischung aus überzeugender Sprache, fehlender Transparenz und gelegentlichen Halluzinationen macht KI gleichzeitig mächtig und gefährlich, vor allem dort, wo Inhalte, Entscheidungen oder Verantwortung dranhängen. Wenn du wissen willst, wie du das Thema realistisch einordnest, welche Denkfehler dir (und ganzen Branchen) dabei passieren und warum die entscheidenden Effekte oft viel „trivialer“ anfangen als alle erwarten, dann hör unbedingt rein – damit du KI als Werkzeug nutzt, statt von ihr benutzt zu werden. In dieser Folge spricht Oliver im Praxistalk mit Prof. Dr. Gunter Dueck über den aktuellen ChatGPT-Hype und ordnet ein, warum die Debatte oft zwischen Missverständnissen und echten Möglichkeiten pendelt. Es geht um die Beobachtung, dass generative KI beeindruckend gut „durchschnittliche“ Textqualität liefern kann, gleichzeitig aber falsche Fakten erfindet und dadurch eine neue Art von Risiko entsteht, weil Überzeugungskraft nicht gleich Wahrheit ist. Dueck erklärt das Problem anschaulich über das Bild von „Kompression“: Wie bei einem zu stark komprimierten Abbild können Details verloren gehen oder verzerrt werden – was bei Zahlen, Namen und Fakten besonders heikel ist. Außerdem wird diskutiert, wie KI in Redaktionen, Marketing und Wissensarbeit als „Trivial-Innovation“ enorme Wirkung entfalten kann, etwa beim Überarbeiten, Glätten und Zusammenfassen von Texten, und warum genau das Kultur und Qualität weiter in Richtung Standardisierung schieben könnte. Ein weiterer Schwerpunkt ist die gesellschaftliche Dimension: Wenn Systeme schon heute „gut genug“ für viele Alltagszwecke sind, trifft das besonders Menschen und Jobs im unteren Qualifikationsbereich – während öffentliche Debatten oft in reflexhaftem Dagegen/ Dafür stecken bleiben. Dazu kommen Beispiele aus Digitalisierung und Verwaltung, die zeigen, wie häufig „digital“ nur als neue Oberfläche verstanden wird, ohne Prozesse wirklich besser zu machen. Wenn du die Denkmodelle, Warnsignale und die entscheidenden Implikationen für Content, Arbeit und gesellschaftliche Orientierung wirklich verstehen willst, hör dir die Folge an – für die Nuancen, die man nicht aus einer Schlagzeile bekommt.