LLMs und Kognitive Schulden – Die neue MIT-Studie
In Zeiten, in denen Tools wie ChatGPT längst im Alltag angekommen sind, stellt sich eine zentrale Frage: Wie verändert die Nutzung von Large Language Models (LLMs) unser Denken – insbesondere beim Schreiben und Lernen? Eine aktuelle Studie des renommierten Massachusetts Institute of Technology (MIT) liefert hierzu aufschlussreiche Antworten.
Das Studiendesign im Überblick
Die MIT-Forscher untersuchten, welchen Einfluss LLMs wie ChatGPT im Vergleich zu Suchmaschinen oder reinem Nachdenken („Brain-only“) beim Schreiben eines Essays haben. Dafür wurden die Teilnehmer in drei Gruppen eingeteilt:
- LLM-Gruppe: verwendete ChatGPT o. Ä.
- Suchmaschinen-Gruppe: nutzte klassische Websuche
- Brain-only-Gruppe: schrieb ohne digitale Hilfsmittel
Über drei Sitzungen hinweg blieben die Zuweisungen konstant. In der vierten Sitzung wurden die Rollen getauscht: Die LLM-Nutzer mussten ohne Hilfsmittel schreiben („LLM-to-Brain“), während die Brain-only-Gruppe erstmals ein LLM verwenden durfte („Brain-to-LLM“).
Was dabei gemessen wurde
Neben qualitativen Textanalysen und Bewertungen durch Lehrer und eine eigens entwickelte KI wurden die Gehirnaktivitäten der Teilnehmenden via EEG (Elektroenzephalografie) erfasst. Ziel war es, kognitive Belastung, Engagement und neuronale Aktivitätsmuster während des Schreibprozesses besser zu verstehen.
Die wichtigsten Ergebnisse
- LLMs reduzieren kognitive Aktivität
Je mehr Unterstützung durch Technologie, desto geringer war die beobachtete Gehirnaktivität. Die Brain-only-Gruppe zeigte die höchste neuronale Konnektivität, gefolgt von der Suchmaschinen-Gruppe. Die LLM-Nutzer hingegen wiesen die schwächste kognitive Beteiligung auf. - Langfristiger Lerneffekt fraglich
In der vierten Sitzung wurde deutlich: Wer zuvor regelmäßig ein LLM genutzt hatte, schnitt ohne dieses Tool schlechter ab – sowohl inhaltlich als auch kognitiv. Gleichzeitig zeigten vorherige „Brain-only“-Teilnehmer eine stärkere Aktivierung beim Wechsel zum LLM, was auf eine fundiertere kognitive Basis hinweist. - Geringes Gefühl von Eigenleistung
Die LLM-Nutzer gaben in Interviews an, weniger „Besitzgefühl“ für ihre Texte zu haben. Auch konnten sie sich schlechter an Inhalte erinnern oder diese zitieren – im Gegensatz zur Brain-only- oder Suchmaschinen-Gruppe. - Sprachliche Homogenität bei LLMs
Auf Textebene zeigte sich: Essays der LLM-Gruppe ähnelten sich stark – hinsichtlich Themen, Begriffen und Formulierungen. Ein Zeichen dafür, dass KI-gestützte Texte oft in ähnliche Bahnen gelenkt werden.
Was bedeutet das für die Bildung?
Die Studie wirft ein kritisches Licht auf die unreflektierte Nutzung von LLMs im Bildungsbereich. Während solche Tools kurzfristig das Schreiben erleichtern können, scheinen sie langfristig die kognitive Entwicklung und die Lernleistung zu schwächen. Wer regelmäßig auf LLMs zurückgreift, trainiert seine eigenen Denkprozesse weniger – mit messbaren Folgen.
Fazit: KI als Werkzeug, nicht als Krücke
Die Ergebnisse des MIT zeigen deutlich: Der Einsatz von KI im Bildungsbereich muss bewusst und reflektiert erfolgen. LLMs können ein nützliches Werkzeug sein – aber nur dann, wenn sie die eigene Denkleistung unterstützen und nicht ersetzen. Wer hingegen dauerhaft auf automatisierte Textproduktion setzt, riskiert, das eigene kognitive Potenzial zu untergraben.
Künstliche Intelligenz kann vieles – aber Denken muss der Mensch immer noch selbst lernen.
