KI: Der Tod der eigenen Leistung

Dem einen oder anderen ist sicherlich aufgefallen, dass mein letzter Post (Warum ich mehr bloggen sollte) zu 100% KI-generiert durch Chat GPT war. Warum habe ich das gemacht?

Zum einen, um auch mal ein klein wenig die Sau durchs Dorf zu treiben und zum anderen, um eine essenzielle Frage aufzuwerfen: Wie viel Eigenleistung steckt in einem Ergebnis, wenn ich eine KI verwende?

Mal von den allgemeinen dystopischen Vorstellungen abgesehen, in denen die KI die Menschheit bald auslöschen wird oder ganze Berufszweige vernichtet (das ist nicht Teil dieser Betrachtung), geht es um die ganz simple Definition von Eigenleistung.

Während die Tech-Community durchaus Begeisterung über die neue Art des „Googlens“ zeigt, diskutieren Forschung und Lehre darüber, wie viel menschliche (Denk-)Leistung in den Ergebnissen steckt und ob diese überhaupt einer Person anerkannt werden können. Insbesondere unser, aus der Weimarer Republik restauriertes und neophobes Bildungssystem schlottert mit all seinen föderalen Gliedern, wenn es an KI denkt.

Aber wenden wir uns wieder der eigentlichen Leistung zu. In der Physik wird Leistung durch den Einsatz von Energie während eines Prozesses definiert oder kurzum: „Leistung ist Arbeit pro Zeit“. Sicherlich habt ihr diese vereinfachte Ableitung der Leistungsdefinition auch schon einmal gehört, vielleicht sogar im Kontext eurer Arbeit. Im ersten Augenblick kann man auch denken: „Ja, macht irgendwie Sinn“.

Allerdings empfinde ich diesen Satz mittlerweile als diskriminierend, da man auf menschliche Prozesse angewandt, schlichtweg darauf reduziert wird, nur durch größere Anstrengungen (Energie) oder noch mehr Arbeitsstunden (Zeit) ein vermeintlich qualitativ hochwertiges Ergebnis erzielen zu können. Wer dieser Überzeugung ist, sollte vielleicht bei Henry Ford anheuern oder Kohle für eine Dampflok schaufeln.

Aber bleiben wir doch bei dieser hahnebüchenen These, bei der die Qualität des Outputs von Zeit und Energie abhängig ist. Mir kommen da sofort folgende Fragen in den Sinn:

• Wenn ich eine Frage sofort beantworten kann, ist diese dann weniger wert, als wenn ich noch Recherchezeit investieren müsste?

• Wenn ich länger im Büro bleibe als der Chef, ist meine Arbeit dann mehr wert als die meiner Früh-Zu-Hause-Kollegen?

• Wenn ich in meinem Job mit einer 4-Tage-Woche (32h in Teilzeit) dasselbe Ergebnis produzieren könnte, warum wird mir dann das Gehalt gekürzt?

Und ja, meine liebe Community, mir ist bewusst, dass nicht alle Jobs und Arbeiten so funktionieren. Aber nehmen wir mal den klassischen, sogenannten Knowledge-Worker als Beispiel. Dieser ist mittlerweile von zentraler Bedeutung für unsere Wissensgesellschaft.

Wir als Gesellschaft befinden uns schon seit einiger Zeit im sektoralen Wandel. Wo einst nur Felder bewirtschaftet wurden, steht seit der industriellen Revolution nun eine Fabrik. Diese wird wiederum stetig optimiert, ausgelastet und angepasst, durch Menschen, die häufig in Bürogebäuden anzutreffen sind. Diese Menschen haben die Aufgabe, mit ihrem Wissen auf die täglichen Herausforderungen zu reagieren, vorauszuschauen und Entscheidungen zu treffen.

Ob es einem nun gefällt oder nicht, wir leben in einer globalisierten Welt. Daran ist auch nichts mehr zu rütteln. Allein in diesem Moment schaut ihr auf ein Display, welches sicherlich nicht „Made in Wuppertal“ aufgedruckt hat oder steckt in Hosen, deren Stoff nicht aus deutscher Baumwolle gefertigt ist. Jeder von uns ist, entweder in produzierender oder konsumierender Rolle, am globalen Markt beteiligt.

Und diese Welt ist komplex und volatil, ihre Märkte verändern sich schnell und teilweise radikal.

Ist es also nicht zwingend notwendig, ebenso schnell und radikal seine Arbeitsergebnisse zu verändern und zu präsentieren?

Kann KI also vielleicht sogar die einzige Lösung sein, damit wir als Menschen bei dieser Geschwindigkeit überhaupt mithalten können?

Generative Künstliche Intelligenz unterstützt uns dabei, auf einen gigantischen Wissenspool zuzugreifen und die Informationen herauszuholen, die ich in diesem Moment brauche. Das hat vor einiger Zeit noch stundenlange Recherchen erfordert oder, wenn man noch länger zurückdenkt, gar Wochen und Monate.

Neues Wissen hingegen zu generieren, ist Aufgabe der Wissenschaft. Denn sie schafft Wissen. Auch hier wird der Einsatz von KI heiß diskutiert. Unstrittig hierbei ist die Ablehnung von KI-gestützter Herstellung von Plagiaten oder das Fälschen von Ergebnissen. Allerdings werden bspw. in Metaanalysen verschiedene wissenschaftliche Publikationen miteinander in Relation gebracht, um daraus neue Erkenntnisse zu gewinnen. Wie ist der Einsatz von KI an dieser Stelle zu bewerten?

Steckt also die Eigenleistung nicht in dem Formulieren der richtigen Frage?

Ein Umdenken ist nötig. Nicht darüber, ob und wie KI-Inhalte bewertet werden sollen, sondern wie wir unsere eigenen Leistungen damit verbessern können.

PS: Diesen Text habe ich durch eine KI in Rechtschreibung und Grammatik korrigieren lassen und mir somit etwas Zeit erspart. Wer Fehler findet, schickt bitte einen Bug-Bericht an OpenAI

PPS: Das Beitragsbild im Übrigen auch…