Der Diskurs über generative KI schwankt zwischen zwei Extremen. Auf der einen Seite stehen die Tech-Unternehmen, die eine glorreiche Zukunft prophezeien, in der alle Probleme der Menschheit gelöst sein werden. Auf der anderen Seite – oft dieselben Unternehmen in anderen Kontexten – warnen Stimmen vor einer existenziellen Gefahr für die Menschheit als Ganzes. Was Lee Vinsel als Criti-Hype beschreibt, verstellt den Blick auf das eigentlich Relevante: die schon heute messbaren Folgen generativer KI. Und diese Folgen sind längst in den Universitäten und damit im Studienalltag angekommen.

Der Vortrag rückt genau diese Folgen in den Mittelpunkt. Zur Sprache kommen die ökologischen Kosten der Modelle, die Arbeitsbedingungen der Menschen hinter den Systemen – von Clickworker:innen in Kenia bis zu den Künstler:innen, deren Werke ohne Zustimmung in Trainingsdaten landen –, die bereits stattfindende Verschiebung auf dem Arbeitsmarkt und die Verstärkung bestehender Verzerrungen in Informationssystemen. Im Studium selbst zeigen sich diese Folgen auf einer besonderen Ebene: durch cognitive offloading, das die Übung im kritischen Denken verkürzt; durch die Zustimmungsneigung der Modelle, die Nutzer:innen in falschen Überzeugungen bestärkt; durch KI-Detektoren, die Studierende unter Generalverdacht stellen; und durch die subtile Verschiebung der Lese-, Schreib- und Rechercheprozesse, die sich am fertigen Text nicht mehr ablesen lässt.

Doch die Folgen reichen weit über den Hörsaal hinaus. Sie betreffen die Gesellschaft, die zunehmend von KI-generiertem Slop geflutet wird und in der das Vertrauen in geteiltes Wissen erodiert. Sie betreffen die Demokratie, deren öffentlicher Diskurs auf Bürger:innen angewiesen ist, die Informationen prüfen, abwägen und eine eigene Meinung bilden können – während Populist:innen KI längst als kostengünstiges Propagandawerkzeug entdeckt haben. Und sie betreffen die Ideologie, die von den großen KI-Unternehmen mitgeliefert wird: ein technologischer Solutionismus, der komplexe soziale Fragen als Optimierungsaufgaben rahmt, politische Entscheidungen hinter der vermeintlichen Neutralität von Algorithmen verschwinden lässt und dabei, mit Hannah Arendt gesprochen, eine Form der Gedankenlosigkeit kultiviert, die ihre eigene Verantwortung an die Maschine abtritt.

Unter diesen Bedingungen ist der Einsatz generativer KI in Studium und Gesellschaft keine Frage der Prüfungsordnung und keine Frage derKompetenz, sondern eine Frage epistemischer Gerechtigkeit – also der Gerechtigkeit, die Menschen als Wissenden zusteht. Der Begriff geht auf die Philosophin Miranda Fricker zurück und beschreibt die Ungerechtigkeit, die jemandem widerfährt, wenn seine Fähigkeit zu erkennen, zu wissen und zu urteilen beschädigt wird. Genau das steht auf dem Spiel, wenn generative KI unreflektiert in die akademische und Gesellschaft Praxis integriert wird.

Der Vortrag lädt dazu ein, diese Verantwortung als Mitglied der Scientific Community und als Mitglied der Gesellschaft ernst zu nehmen und die Frage zu stellen, die hinter jeder einzelnen KI-Nutzung steht: Muss das wirklich sein, nur weil es möglich ist? Und was geht verloren, wenn die Antwort dauerhaft der Maschine überlassen wird?