Von Barry Smith
Menschliche kognitive Fähigkeiten werden nicht nur durch unsere Gene bestimmt, sondern auch durch die verschiedenen und aufeinander folgenden Umgebungen (Nischen), in denen wir mit anderen Menschen leben. Diese Fähigkeiten werden in dem erworben, was wir „Gemeinschaftsnischen" nennen könnten, wobei die betreffende Gemeinschaft aus nur zwei Mitgliedern (Mutter und Kinder) oder aus vielen, vielen Mitgliedern bestehen kann, wie etwa einer Fußballmannschaft oder dem Produktionsteam für ein Taylor-Swift-Video.
Wenn man Teil einer solchen Gemeinschaft wird, bringt dies vielfältige Vorteile mit sich. Es kann Spezialisierung ermöglichen, Coaching, Mentorschaft, Wettbewerb mit Gleichgesinnten (manchmal, wie in der Welt des Schachs oder der Leichtathletik, Meisterschaften auf vielen Ebenen). Vor allem kann es einen in eine Position bringen, in der die eigene Arbeit Kritik ausgesetzt ist. Und wenn man schlechte Arbeit leistet, kann dies Scham und Peinlichkeit mit sich bringen; möglicherweise auch die Demütigung, entlassen zu werden.
Wie sieht es nun aber mit der Arbeit der sogenannten „generativen KI" aus? Man betrachte den neuen (25. September 2025) Bericht der Harvard Business Review mit dem Titel „AI-Generated 'Workslop' Is Destroying Productivity" [1]. Hier wird „Workslop" definiert als „KI-generierte Arbeitsinhalte, die sich als gute Arbeit ausgeben, denen aber die Substanz fehlt, um eine gegebene Aufgabe sinnvoll voranzubringen." Dieselbe Studie berichtet, dass „95 % der Organisationen keine messbare Rendite ihrer Investition in diese Technologien sehen", und dass von 1.150 in den USA ansässigen Vollzeitbeschäftigten aus verschiedenen Branchen „40 % berichten, im letzten Monat Workslop erhalten zu haben".
Und warum ist das so? Weil Large Language Models (LLMs) und andere KI-Werkzeuge keine Fähigkeit haben, Scham und Peinlichkeit zu empfinden, die Workslop menschlichen Teams stark reduziert.
LLMs werden tatsächlich oft nützliche Antworten auf unsere Eingaben generieren; und dies ist eine Fähigkeit der Maschine. Aber ist es die Fähigkeit, die wir Menschen „Intelligenz" nennen? Man betrachte in diesem Zusammenhang den Klugen Hans, ein Pferd, das zu seiner Zeit eine Zirkussensation war aufgrund seiner Fähigkeit, arithmetische Probleme zu lösen. Es stellte sich jedoch heraus, dass seine scheinbare arithmetische Fähigkeit tatsächlich ein Schwindel war. Das Pferd war lediglich darauf trainiert worden, als Reaktion auf diskrete Signale seines Herrn mit dem Huf auf den Boden zu klopfen und dann wieder damit aufzuhören. Das aus Pferd und Herr gebildete Team konnte tatsächlich die Fähigkeit arithmetischer Intelligenz zeigen. Aber das Pferd selbst zeigte die viel schwächere Fähigkeit, für die es trainiert worden war, nämlich auf Eingaben seines Herrn zu reagieren.
Wir können unproblematisch bestätigen, dass welche Fähigkeit auch immer von LLMs gezeigt wird, es eine Fähigkeit ist, die aus den Beziehungen zwischen menschlichen Akteuren und algorithmischen Geräten entsteht – somit ist es in gewissem Sinne eine Teamfähigkeit – etwas, das auch für die Intelligenz menschlicher Wesen gilt, wie Newton („auf den Schultern von Giganten stehend") es erkannte.
Aber LLMs verfügen über keine Intelligenz [2]. Vielmehr haben sie eine Fähigkeit, bestimmte Arten menschlicher Intelligenz zu simulieren. Können sie dann das erreichen, was „Artificial General Intelligence (AGI)" genannt wird, von IBM definiert als eine Stufe, „auf der ein KI-System die menschlichen kognitiven Fähigkeiten bei jeder Aufgabe erreichen oder übertreffen kann" [3] ?
Man betrachte zum Beispiel die Aufgabe, eine Baugenehmigung für die Errichtung einer neuen Wohnsiedlung in Budapest zu erhalten. Man sollte dies nicht allein versuchen. Vielmehr wird man Teams bilden oder sich ihnen anschließen müssen, mit Anwälten, Banken, Architekten, Politikern und so weiter, um mit anderen Teams im Építési és Közlekedési Minisztérium und im Fővárosi Önkormányzat Polgármesteri Hivatala und in der zuständigen Lakásgazdálkodási Osztály zu verhandeln.
Eines Tages, da sind sie sich sicher, werden wir eine KI haben, die ihre kognitiven Fähigkeiten auch bei diesen Aufgaben zeigen kann. Und Pferde werden Flügel bekommen.
[1] https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroyingproductivity
[2] Jobst Landgrebe und Barry Smith, Why Machines Will Never Rule the World (2. Auflage), Abingdon, UK: Routledge (2025).
[3] https://www.ibm.com/think/topics/artificial-general-intelligence (Hervorhebung hinzugefügt).