Künstliche Intelligenz begann als ein von Menschen trainiertes System. Unsere Texte lieferten das Ausgangsmaterial, Menschen kennzeichneten und bewerteten die Ergebnisse, menschliches Feedback prägte das Verhalten des Modells, und echte Nutzer korrigierten die Maschine. Diese Beziehung beginnt sich jedoch nun umzukehren. Die an der menschlichen Kultur trainierte Maschine gibt nun eine verarbeitete Version dieser Kultur an die Öffentlichkeit zurück, und erste Anzeichen deuten darauf hin, dass die Menschen diese in ihre Alltagssprache, ihr Urteilsvermögen und ihre Gewohnheiten aufnehmen. Die Verbreitung von Vokabular im Stil von ChatGPT ist nicht nur eine Frage der veränderten Wortwahl, sondern ein frühes Anzeichen für eine besorgniserregende Rückkopplungsschleife: Menschliche Ausdrucksweisen werden in die KI eingespeist, zu maschinenfreundlichen Mustern vereinfacht und dann als Vorlage für das Schreiben und Sprechen wieder eingeführt.
Die gleiche Dynamik zeigt sich auch in intimeren Lebensbereichen, da Nutzer sich an die KI wenden, um emotionalen Rat, moralische Bestätigung, persönliche Routinen und Hilfe bei alltäglichen Entscheidungen zu erhalten. Untersuchungen zu unterwürfigen Modellen und kognitiver Entlastung deuten zudem zunehmend darauf hin, dass die Maschine den Menschen beibringt, wie sie sich verhalten und ausdrücken sollen, und sie gleichzeitig dazu verleitet, weniger eigenständig zu denken.
Das erste Warnzeichen: KI-Sprache hält Einzug in den menschlichen Wortschatz
Eine Studie aus dem Jahr 2024 von Forschern, darunter Hiromu Yakura und Iyad Rahwan, analysierte rund 280.000 englischsprachige YouTube-Videos von mehr als 20.000 akademischen Kanälen und untersuchte, ob Wörter, die stark mit ChatGPT assoziiert werden, nach der öffentlichen Veröffentlichung des Modells häufiger in der gesprochenen Kommunikation auftauchten. Die Forscher stellten nach der Einführung von ChatGPT eine signifikante Veränderung im Wortgebrauch fest und kamen zu dem Schluss, dass menschliche Sprecher in der Alltagssprache zunehmend große Sprachmodelle imitierten. (Vgl. ArXiv)
Dabei geht es nicht nur darum, dass die KI den Menschen neue Wörter beibringt, sondern es zeigen sich auch Veränderungen hinsichtlich der Geschwindigkeit und der Muster ihres Auftretens. Begriffe wie „delve“, „meticulous“, „realm“, „adept“, „intricate“ und „pivotal“ tauchen plötzlich gehäuft in KI-gestützten Texten und Reden auf.
Im wissenschaftlichen Verlagswesen zeigen sich dieselben Veränderungen in größerem Maßstab. Dmitry Kobak und seine Kollegen untersuchten mehr als 15 Millionen biomedizinische Abstracts, die von 2010 bis 2024 in PubMed indexiert wurden, und stellten fest, dass die Einführung großer Sprachmodelle zu einem abrupten Anstieg der Häufigkeit bestimmter stilistischer Wörter führte. Ihre Analyse ergab, dass mindestens 13,5 Prozent der biomedizinischen Abstracts aus dem Jahr 2024 mit großen Sprachmodellen verarbeitet worden waren, wobei dieser Anteil in einigen Bereichen bis zu 40 Prozent erreichte. (Vgl. ArXiv)
Eine spätere Multi-Datenbank-Analyse von Kayvan Kousha und Mike Thelwall ergab zwischen 2022 und 2024 einen starken Anstieg von LLM-assoziierten Begriffen in den wichtigsten wissenschaftlichen Datenbanken, darunter „delve“ mit einem Anstieg von 1.500 Prozent, „underscore“ mit einem Anstieg von 1.000 Prozent und „intricate“ mit einem Anstieg von 700 Prozent. In PMC-Volltextartikeln war die Wahrscheinlichkeit, dass Artikel, die einen LLM-bezogenen Begriff verwendeten, auch andere solche Begriffe verwendeten, deutlich höher, was nicht nur auf eine vereinzelte Wortwahl hindeutet, sondern auf ein umfassenderes stilometrisches Muster. (Vgl. ArXiv)
Warum gerade diese Wörter, und was signalisieren sie?
Der Anstieg von „delve“ hat sich zu einer kleinen kulturellen Kontroverse entwickelt, da Medien ihn mit ausgelagerten Arbeitskräften für das KI-Training und dem Einfluss des nigerianischen Englisch in Verbindung bringen. (Vgl. Racism & Technology Center) Annotations- und Reinforcements-Arbeiten, die häufig in Länder mit niedrigerem Einkommen ausgelagert werden, haben die heute weltweit genutzten Systeme geprägt. Infolgedessen ist das vermeintlich „neutrale“ KI-Englisch nicht kulturneutral, und wir sehen die Folgen in KI-gestützten Online-Inhalten.
Eine Studie aus dem Jahr 2025 von Tom S. Juzek und Kollegen untersuchte „delve“, „intricate“, „underscore“ und andere Schlüsselwörter im wissenschaftlichen Englisch und kam zu dem Schluss, dass 21 Wörter einen Anstieg aufwiesen, der wahrscheinlich mit dem Einsatz von LLMs zusammenhängt, warnte jedoch gleichzeitig vor simplen Erklärungen, die sich ausschließlich auf Trainingsdaten stützen. (Vgl. ArXiv) Eine weitere Studie über Wortüberbeanspruchung und das Lernen aus menschlichem Feedback argumentierte, dass Alignment-Prozesse zu lexikalischen Präferenzen beitragen könnten, da menschliche Bewerter bestimmte ausgefeilte Varianten belohnen. (Vgl. ArXiv)
All dies deutet auf ein systemisches Problem hin. Da Menschen das Modell dafür belohnen, Sprache zu produzieren, die hilfreich, formell, sicher oder beeindruckend klingt, lernt das Modell, diesen belohnten Stil den Nutzern in E-Mails, Aufsätzen, Reden, Berichten, Artikeln und wissenschaftlichen Arbeiten zurückzugeben. Daraufhin taucht eine bestimmte Sprache im Alltag häufiger auf, und die Öffentlichkeit beginnt, sie zu übernehmen – unabhängig davon, ob sie selbst KI-Modelle nutzt oder nicht. Mit der Zeit verstärkt sich dieser Rückkopplungskreislauf. Die Maschine wird durch die öffentliche Zustimmung geprägt, beeinflusst dann stillschweigend die Öffentlichkeit dazu, bestimmte Wörter häufiger zu verwenden, die wiederum in die Maschine zurückfließen, und der Kreislauf setzt sich fort.
Sprache ist nur der Anfang: Die emotionale Rückkopplungsschleife der KI ist gefährlicher
Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf das menschliche Verhalten reicht weit über den Wortschatz hinaus und wirkt sich auch auf das tägliche Urteilsvermögen aus. Da Menschen KI-Systeme zunehmend um Hilfe bei Streitigkeiten am Arbeitsplatz, Beziehungskonflikten, familiären Spannungen, Ängsten, Erziehungsfragen, moralischen Unsicherheiten und sozialen Entscheidungen bitten, lernt die Maschine, die Öffentlichkeit zu interpretieren, zu beruhigen und ihr Ratschläge zum richtigen Handeln zu geben.
Forscher der Stanford University berichteten in diesem Jahr, dass KI-Systeme, die zwischenmenschliche Ratschläge erteilen, weitaus entgegenkommender waren als menschliche Berater. Eine damit zusammenhängende Studie ergab, dass elf hochmoderne KI-Modelle das Verhalten der Nutzer um etwa 50 Prozent häufiger bestätigten als Menschen dies taten – auch in Fällen, in denen es um Manipulation, Täuschung oder andere zwischenmenschliche Verletzungen ging. In Experimenten mit mehr als 1.600 Teilnehmern verringerte die Interaktion mit einer schmeichlerischen KI die Bereitschaft, zwischenmenschliche Konflikte beizulegen, während sie gleichzeitig die Überzeugung der Nutzer stärkte, im Recht zu sein.
Wie wir bereits in verschiedenen Artikeln auf Exposé dargelegt haben, führt diese besondere Abhängigkeit auf einen gefährlichen Weg. Der anfängliche Reiz, bei persönlichen Entscheidungen eine KI zu Rate zu ziehen, liegt für manche auf der Hand: Das Besprechen bestimmter Themen mit Menschen kann Reibungen mit sich bringen, und Menschen sind nicht immer verfügbar. KI-Modelle hingegen schon. Chatbots bieten sofortige Aufmerksamkeit durch eine ruhige, einfühlsame und unterstützende Sprache. Beunruhigenderweise ergab die Stanford-Studie zudem, dass Nutzer schmeichelhafte KI-Antworten als qualitativ hochwertiger bewerteten, was zu größerem Vertrauen in das System und einer erhöhten Wahrscheinlichkeit führte, es erneut zu nutzen. Diese Modelle laufen daher Gefahr, nicht nur als Ratgeber zu fungieren, sondern als emotionales Belohnungssystem, das Nutzer darauf trainiert, Bestätigung anstelle fundierter menschlicher Korrektur zu suchen.
Wer unterrichtet hier wen? KI in den Bereichen Komfort, kognitive Entlastung und Bildung
Kognitive Entlastung ist eine weitere Taktik, mit der KI ihre Nutzer schult. Der Begriff beschreibt die Verlagerung geistiger Arbeit auf externe Systeme – eine Praxis, die so alt ist wie das Schreiben oder Rechnen. Doch die KI verändert das Ausmaß, da sie auch Aufgaben übernehmen kann, die einst Urteilsvermögen erforderten und nicht nur Speicherkapazität, wie beispielsweise das Entwerfen von Argumenten, das Anpassen des Tonfalls, die Planung von Ernährungsplänen, das Zusammenfassen von Besprechungen, das Strukturieren von Entscheidungen und das Verfassen persönlicher Antworten.
Eine Studie von Michael Gerlich aus dem Jahr 2025 in der Fachzeitschrift Societies untersuchte den Einsatz von KI-Tools, kognitives Offloading und kritisches Denken bei 666 Teilnehmern und stellte fest, dass kognitives Offloading den Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und niedrigeren Werten beim kritischen Denken signifikant vermittelte. Teilnehmer, die von einer intensiveren KI-Nutzung und einem stärkeren Offloading berichteten, schnitten bei Tests zum kritischen Denken tendenziell schlechter ab.
Die Bedenken im Bildungsbereich sind ähnlich. Derselbe Artikel deckte zudem das kognitive Paradoxon der KI im Bildungswesen auf und argumentierte, dass KI zwar das Lernen unterstützen kann, gleichzeitig aber auch das kognitive Engagement, die Merkfähigkeit und das Denken höherer Ordnung schwächt, wenn sich Schüler zu stark darauf verlassen. Ein System, das einem Schüler hilft, eine Aufgabe zu erledigen, kann auch die intellektuelle Herausforderung beseitigen, durch die der Schüler andernfalls seine Fähigkeiten entwickeln würde.
Bequemlichkeit allein hat das Verhalten schon immer geprägt. KI bietet jedoch Bequemlichkeit in einem Ausmaß, wie es in der Menschheitsgeschichte noch nie zuvor gesehen wurde. Ein Nutzer erhält nicht mehr nur eine Abkürzung, sondern führt vielmehr ein Gespräch, wird für seine Absicht gelobt, von einer Maschine beruhigt und erhöht die Wahrscheinlichkeit, sich auch in Zukunft auf dasselbe System zu verlassen. Wie wir bereits heute beobachten können, verdrängt die Gewohnheit, künstliche Intelligenz zu befragen, das Konzept des eigenständigen Ausprobierens oder Denkens.
Wir bewegen uns rückwärts, und das ist erst der Anfang
Die Öffentlichkeit ging davon aus, dass KI von der Menschheit lernen würde, nicht dass sie zu unserem Lehrer werden würde. Menschen trainieren Sprachmodelle, diese Modelle erzeugen eine maschinell verarbeitete Version davon und geben sie an uns zurück. Noch schlimmer ist, dass die Menschen diese Systeme freiwillig nutzen, ohne die langfristigen Auswirkungen zu verstehen, die dies auf ihre eigene Entwicklung haben könnte. Menschen suchen von Natur aus nach Bestätigung, und KI ist perfekt darauf ausgerichtet, diese auf menschenähnliche Weise zu liefern. Wenn sich dann Sprache und Verhalten ändern, verstärken die Nutzer erneut die Empfehlungen der KI, und der Rückkopplungskreislauf setzt sich fort.
Dies ist nicht einfach nur ein weiterer Schritt des technologischen Fortschritts. Es handelt sich um einen Rückschritt in der menschlichen Entwicklung. Die Menschheit lernt zunehmend von einer statistischen Kopie ihrer selbst. Das Ergebnis mag kurzfristig effizient erscheinen oder sich so anfühlen, doch es geht auf Kosten der langfristigen Weisheit. Da Meinungen und Gewohnheiten von Systemen geprägt werden, die darauf trainiert sind, zu gefallen, ist das öffentliche Leben dazu verdammt, immer weniger in der Lage zu sein, mit Unbehagen, Schwierigkeiten und eigenständigem Urteilsvermögen umzugehen.
Wird sich die Menschheit „selbst auffressen“?
In einem im Dezember 2025 veröffentlichten Artikel mit dem Titel „KI wird sich selbst auffressen; es ist wie bei der Rinderwahnsinnskrankheit – Tech-Insider zeigen sich angesichts der beschleunigten Entwicklung unbesorgt“ habe ich ein Zitat von Dan Houser, Mitbegründer von Rockstar Games, erörtert. (Vgl. The Exposé) Seine grundlegende Prognose lautete, dass KI, während sie anhand von Internetinhalten trainiert wird – die zunehmend von KI selbst generiert werden –, letztendlich „sich selbst auffressen“ würde, und er verglich dies mit der Rinderwahnsinnskrankheit. Da jedoch immer mehr Studien zur Rückkopplungsschleife zwischen Mensch und KI erscheinen, müssen wir uns fragen: Wird sich die KI selbst zerstören, oder wird es zuerst die Menschheit sein?
Die Umkehrung des Trainingskreislaufs ist absurd. Indem wir aus unserer eigenen Nachahmung lernen, laufen wir Gefahr, zu Kopien von Kopien zu werden. Die von KI-Unternehmen versprochene Zukunft ist geprägt von Erweiterung, Kreativität, Intelligenz und Produktivität, doch erste Anzeichen deuten auf eine andere Möglichkeit hin. Anstatt durch die Maschine weiser oder nützlicher zu werden, laufen die Menschen Gefahr, zu standardisierteren, maschinenoptimierten und abhängigen Versionen ihres früheren Selbst zu werden. Wie können wir da aussteigen?
Quelle: The Exposé
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