KI und Gedächtnis: Zehn Denkprozesse sollten Menschen selbst durchlaufen

Die zunehmende Verbreitung von Systemen der künstlichen Intelligenz und Suchmaschinen wirft eine grundlegende Frage für Bildung und Denkvermögen auf: Welche Informationen und Fähigkeiten müssen Menschen weiterhin selbst im Gedächtnis behalten, um die eigene kognitive Leistungsfähigkeit zu sichern?

Wissenschaftliche Arbeiten und Expertenbeiträge beleuchten gegenwärtig die Risiken einer vollständigen Auslagerung von Denkprozessen und skizzieren Wege, wie eigene Urteilskraft und Wissensstrukturen bewahrt werden können.

Risiken kognitiver Atrophie und bequemer Nutzungsmuster

MIT-Sloan-Professor Eric So warnt in seinem Buch „The Collision: What AI Does to Us“ vor den Folgen einer intensiven Nutzung der Technologie, die zu einer kognitiven Atrophie führen könne. Nach seinen Analysen erodiert durch starke Abhängigkeit die mentale Ausdauer, das Gedächtnis schwächt sich ab und zwischenmenschliche Beziehungen leiden.

So beschreibt diese Dynamik als „KI-Schwerkraft“. Um dem entgegenzuwirken, formuliert er vier Leitregeln: den produktiven mentalen Kampf anzunehmen, den eigenen Wert abseits von KI zu schätzen, kognitiven Überschuss wieder zu reinvestieren und die Technologie als Tutor statt als reine Antwortmaschine einzusetzen.

Dass die Tendenz zur Bequemlichkeit bereits weit verbreitet ist, unterstreicht eine Untersuchung von Anthropic. Demnach handelte es sich bei rund 50 Prozent der analysierten Anfragen von Studierenden um sogenannte Low-Effort-Anfragen, die lediglich auf einfache Antworten ohne eigenen Aufwand abzielten.

Vergessen, Fragmentierung und konzeptuelle Entropie

Die Herausforderung des Behaltens ist dabei kein neues Phänomen. Bereits im Jahr 1885 zeigte Hermann Ebbinghaus mit der Ebbinghaus-Vergessenskurve, dass ohne aktive Wiederholung oder Anwendung der Großteil des Gelernten über die Zeit verloren geht. Als Gegenmaßnahmen gelten bewährte Methoden wie der aktive Wissensabruf und zeitlich versetzte Wiederholungen.

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Neben dem reinen Vergessen, das die Verfügbarkeit von Inhalten betrifft, beschreibt die Forschung das Phänomen der konzeptuellen Entropie. Diese kennzeichnet die Fragmentierung von Beziehungen zwischen einzelnen Konzepten im Verständnis von Lernenden.

Als Ursachen gelten getrennte Lerneinheiten, der zeitliche Ablauf, ständige Kontextwechsel zwischen Videos, Notizen und KI-Erklärungen sowie die Belohnung isolierter Richtigkeit.

Ein Beispiel hierfür zeigt sich bei Studierenden im Bereich Digitalmarketing, die Einzelaspekte wie Suchmaschinenoptimierung, bezahlte Werbung und Konversionsraten zwar kennen, diese bei praktischen Kampagnenproblemen jedoch nicht mehr miteinander verknüpfen können.

Kognitive Autonomie im Lernprozess

Judith Ruiz-Godoy, Dekanin am Tec de Monterrey, fordert daher, zehn spezifische Denkprozesse zwingend vor einer Delegation an KI-Systeme zu durchlaufen.

Dazu zählen das Formulieren eigener Fragen, tiefes Lesen, das Auswählen und Hierarchisieren von Informationen, die Evidenzprüfung, der Aufbau eigener Argumente, das Durchlaufen und Korrigieren von Fehlern, die Kontextualisierung, eine eigene Interpretation, das Deliberieren und Entscheiden sowie das Begründen des eigenen Urteils. Diese Schritte stützen sich auf drei übergeordnete Prinzipien: kognitive Autonomie, Proportionalität und digitale Suffizienz.

Auch Daniela Oelke, Professorin für Machine Learning an der Hochschule Offenburg, betont in einem Interview, wie wichtig selbstständiges Lernen trotz des technologischen Wandels bleibt.

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In einem Podcast diskutierten zudem Markus Lanz und Richard David Precht über die Folgen der Technologie auf das Verstehen. Lanz stellte eine Verschiebung vom Informationsbehalten hin zum reinen Informationszugang fest, während Precht die Sorge vor einer schleichenden Zerstörung der Kultur äußerte.

Mensch-KI-Zusammenarbeit und Urheberrechtsfragen

Dass KI-Unterstützung nicht zwingend zu Leistungsabfällen führen muss, zeigt eine reanalyse von 74 Studien in den Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) durch Julian Berger und Stefan Herzog vom Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in Berlin. Demnach schneiden Mensch-KI-Teams besser ab als angenommen, sofern Menschen die Möglichkeit erhalten zu lernen.

Allerdings gaben nur 10 der 74 Studien den Teilnehmenden Feedback, und keine variierte dieses experimentell. Stefan Herzog warnt vor kognitivem Auslagern und betont, dass die Kombination aus Rückmeldung und KI-Erklärungen eine positive Synergie erzeuge, während Erklärungen ohne Feedback negative Effekte hätten.

Auf der Frankfurter Buchmesse thematisierten der Wikipedia-Administrator Johannes Richter und der Rechtsanwalt Lukas Mezger die Grenzen der Sprachmodelle. Diese lernen statistische Muster aus digitalen Texten, weshalb Ausgaben nicht auf eine einzelne Quelle zurückgeführt werden können; einfache Links reichen als Beleg nicht aus.

Da reines Wissen und Fakten urheberrechtlich nicht schutzfähig sind, wohl aber ihre konkrete Ausgestaltung, bleibt die korrekte Lizenzierung zentral. Wikidata steht unter CC0-Bedingungen, freie Lizenzen erfordern eine Namensnennung, und der massive automatisierte Abruf stellt eine spürbare Belastung für die Wikipedia-Server dar.

Institutionelle Leitlinien und Wissenskategorien

Im Bildungswesen reagieren Institutionen auf den Wandel. Die Kultusministerkonferenz (KMK) verabschiedete Handlungsempfehlungen zum Umgang mit künstlicher Intelligenz an Schulen. Das Gremium setzt auf einen konstruktiv-kritischen Ansatz statt pauschaler Verbote.

Künftige Prüfungsformate sollen Arbeitsprozesse und Reflexionen einbeziehen, während Datenschutz und Chancengerechtigkeit Leitplanken bilden. Zudem sollen KI-Kompetenzen in allen Phasen der Lehrkräftebildung verankert werden. Die Deutsche Telekom Stiftung merkte hierzu an, dass Lehrkräfte vor allem praxisnahe Regelungen benötigen.

In einer Studie in der Fachzeitschrift R&E-SOURCE (2026, Band 13, Ausgabe 4, Seiten 114–124) legt Marie-Christin Grobner von der Pädagogischen Hochschule Niederösterreich dar, dass sich die Herausforderung in der digitalen Wissensgesellschaft von der reinen Zugänglichkeit hin zur Bewertung, Auswahl und Einordnung von Informationen verlagert.

Unter Rückgriff auf das Modell der „Bibliothek von Babel“ von Jorge Luis Borges als Sinnbild epistemischer Überforderung hebt sie hervor, dass demokratische Bildung gezielt Urteilskraft, Medienkompetenz und Orientierungsfähigkeit stärken müsse.

Bereits ein Vortrag an der Universität Essen aus dem Jahr 2010 systematisierte das unverzichtbare Wissen in drei Bereiche: Inhalte, bei denen kein einziger Fehler passieren darf – wie das Betreten eines Lawinenhangs oder eine Überdosierung von Paracetamol –, unmittelbares Sofortwissen wie Erste Hilfe sowie Metawissen.

Trotz des Ausbaus digitaler Hilfsmittel, von denen manche Nutzer heute automatisierte Bots für das Faktentraining einsetzen, blieben bereits im Jahr 2022 Findefähigkeiten im Netz ungleich verteilt. Dies unterstreicht die anhaltende Notwendigkeit, grundlegendes Wissen und die Fähigkeit zur Verknüpfung eigenständig im Gedächtnis zu verankern.