Künstliche Intelligenz (kurz KI) hat das Potenzial, das Studium wie auch die Arbeit in der Forschung und Verwaltung an Hochschulen in vielfacher Hinsicht zu verändern. Umso wichtiger ist es, dass Hochschulen nicht abwarten, sondern sich kritisch-reflektierend mit der neuen technologischen Realität auseinandersetzen. Aber wie? An der Freien Universität Berlin haben Wissenschaftler*innen, Studierende und Mitarbeitende der Hochschulverwaltung in Gesprächsrunden und Kommissionen über den Umgang mit KI in Studium und Lehre diskutiert und beraten. Kernaspekte der Debatte sind in ein Eckpunktepapier eingeflossen, das fortlaufend weiterentwickelt wird.

Welche Herausforderungen ergeben sich durch den Einsatz von KI an Universitäten?

Ein Thema wird von der internationalen wissenschaftlichen Gemeinschaft mit Blick auf KI besonders lebhaft diskutiert: akademisches Fehlverhalten. Die Sorge war und ist groß, dass durch KI-Tools generierte Texte ohne entsprechende transparente Kennzeichnung missbräuchlich als geistiges Eigentum ausgegeben werden – ein klarer Verstoß gegen die Grundsätze wissenschaftlicher Integrität. Bei Prüfungen ist dieser Verstoß als Täuschungsversuch zu werten. Da KI-basierte Texte oft plausibel erscheinen, ist es aktuell eine Herausforderung, entsprechende Textpassagen zu identifizieren.

Für die Ausgestaltung von Prüfungen heißt das, über mögliche Anpassungen oder die Weiterentwicklung bisheriger Formate nachzudenken. Das bedeutet aber natürlich nicht, dass nur noch Klausuren mit Stift und Papier oder mündliche Prüfungen stattfinden können. 

Kritik lässt sich aber auch noch an anderer Stelle üben: Nicht alle Studierende und Lehrende wollen einen Account zur Nutzung der Tools anlegen, und nicht alle haben darüber hinaus Zugang zu den teils kostenpflichtigen Premium-Versionen der Programme – es droht quasi eine KI-Zweiklassengesellschaft. Auch Datenschutz-Bedenken und weitere rechtliche Abwägungen sind notwendig.

Und nicht zuletzt muss die Frage nach den ökologischen und ökonomischen Folgen der Technologie gestellt werden. Die eingesetzten Großrechner verbrauchen nicht nur gewaltige Mengen an Strom, ihre inhaltliche Fütterung mit großen Datenmengen – „Klickarbeit“ – sorgt auch für prekäre Beschäftigungs- und Abhängigkeitsverhältnisse, insbesondere im Globalen Süden.

„Die Community ist sich mittlerweile weitgehend einig: ein Verbot von KI-Tools in Studium und Lehre erscheint nichtumsetzbar und ist vor allem auch nicht zukunftsfähig. Vielmehr ist ein potenzialorientierter Ansatz nötig, um die aktuellen gesellschaftlichen Entwicklungen kritisch begleiten und bildungssensibel mitgestalten zu können“, erklärt Sven Chojnacki, Vizepräsident für Studium und Lehre und Professor für Politikwissenschaft an der Freien Universität Berlin.

KI als Zukunftschance für Studium, Forschung und Lehre – unter bestimmten Voraussetzungen

Klar ist, KI-basierte Tools bergen trotz aller ungeklärter Fragen für die Hochschullehre vielfältige Chancen. Angesichts der gesellschaftlichen Relevanz von KI ist es ohnehin geboten, über den universitären Bildungsauftrag und relevante Kompetenzen nachzudenken. Die technischen Neuerungen regen zudem zur Weiterentwicklung von didaktischen Ansätzen sowie von Lehr-, Lern- und Prüfungssettings an. Auch eine personalisierte Lernbegleitung durch KI erscheint möglich. Dabei fungiert die KI als ein auf Lerninhalt und Kenntnisstand des Lernenden individuell abgestimmter „Sparringspartner“. 

Es ist zudem absehbar, dass KI einzelne Schritte des wissenschaftlichen Erkenntnisgewinns oder die Aufbereitung von Erkenntnissenin der Lehre begleiten kann. Auch verspricht der Einsatz von KI neue Möglichkeiten, um mehr Chancengerechtigkeitherzustellen. Wichtig: „Die erprobende Nutzung von KI-Tools in Studium und Lehre muss mit einer umfassenden Reflexionder didaktischen, rechtlichen, ethischen und gesellschaftlichen Dimension einhergehen“, betont Sven Chojnacki.

KI in der Lehre an der Freien Universität

Um Potenziale und Risiken in Studium und Lehre auszuloten, sollen sich Lehrende und Studierende mit KI auseinandersetzen können, so das Eckpunktepapier. Wichtig ist dabei, dass Lehrende sorgsam abwägen, ob und inwiefern sie KI-basierte Tools in ihren Seminaren, Vorlesungen und Tutorien einsetzen möchten. Und, dass sie die Studierenden über die Funktionsweise und Risiken der Tools aufklären. 

Zugleich darf für die Studierenden die Nutzung der Tools nicht verpflichtend sein. Lehrende und Studierende sollen gemeinsam fach- und methodenkritisch die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Systemen eruieren. „Im Sinne einer zukunftsorientierten Hochschullehre, die Studierende zur Übernahme von Verantwortung in einer globalen, diversen und digitalen Wissensgesellschaft vorbereitet, ist es das Ziel, neue Technologien auf Basis fachlich-methodischer Reflexion zu nutzen, wie auch Risiken und ethische Fragen angemessen zu berücksichtigen“, resümiert Sven Chojnacki. Auch die Abwägung, inwiefern KI-Tools eine wirkliche Hilfe für denwissenschaftlichen Erkenntnisprozess sein können – etwa bei der Literaturrecherche oder Datenanalyse – bedürfe dieser Auseinandersetzung.

Besonders komplex und diffizil: der Umgang mit KI-basierten Tools im Prüfungskontext. Darüber sollte in den Prüfungsausschüssen gründlich beraten und je nach Fach abgewogen werden, heißt es im Eckpunktepapier der Universität. Selbstverständlich müssen die Standards guter wissenschaftlicher Praxis gewahrt werden. Auch im Zeitalter der KI in Wissenschaft, Studium und Lehre ist Transparenz von höchster Bedeutung und ein Gebot wissenschaftlicher Redlichkeit.

Noch sind KI-generierte Texte in vielen Fällen inhaltlich genauso wenig verlässlich wie ihre Quellenangaben zu wünschen übriglassen. Mit den erwartbaren technologischen Entwicklungsschüben wird es aber umso dringlicher werden, verbindliche Regeln aufzustellen. Wie können KI-Tools transparent in den wissenschaftlichen Arbeitsprozessen einbezogen werden? Es braucht Regeln, die zugleich den Anforderungen innerhalb der jeweiligen Fächerkulturen wie auch den übergreifenden Zielen einer kritischen Vermittlung und verantwortungsbewussten Aneignung digitaler Kompetenzen Rechnung tragen. 

Künstliche Intelligenz – und nun?

„So wie wir den Herausforderungen von KI-Systemen durch didaktische Sensibilisierung und kritische Kompetenzbildung begegnen müssen, so müssen zukunftsfähige Lösungen gemeinsam verhandelt werden. Hier stehen wir erst am Anfang und auch in den kommenden Semestern werden wir den Erfahrungsaustausch mit den Lehrenden und Studierenden fortsetzen“, betont Sven Chojnacki. „Die Grundsätze guter wissenschaftlicher Praxis sind jedoch unverhandelbar und werden auch in Zukunft gelten.“