Background Blush

7 Min

Wie kann eine KI gleichzeitig links und sexistisch sein? Kann sie, weil sie nichts ist!!

In Texten gibt sich KI progressive Anstriche, bei der Bildgenerierung schreibt sie Ärztinnen aus dem Behandlungszimmer. Was wie ein Widerspruch wirkt, offenbart die fundamentale Grenze künstlicher Intelligenz: Wo der Mensch reflektiert, liefert die Maschine nur statistische Durchläufe. Warum wir in der Medizin die prüfende Instanz bleiben müssen.

Ich habe letztens eine Statistik aus der Washington Post gesehen: die Zeitung hatte sechs führende KI-Chatbots durch denselben Test geschickt: über zwei Dutzend politische Fragen, jede Antwort auf 30 Wörter begrenzt, damit das Modell Farbe bekennen muss.

Dann wurde jede Antwort eingeordnet: links, rechts oder ausgewogen.

Das Ergebnis war eindeutig: Die meisten Chatbots lehnten sich nach links. GPT-5.5 lieferte in 80% der Fälle nur die linke Position.

Selbst Grok, ausdrücklich als „anti-woke" vermarktet, antwortete häufiger links als rechts.

Article content

Quelle: Washington Post

Die KI tendiert also zu linken politischen Positionen (zB Anti-Todesstrafe), dachte ich. So weit, so bekannt.

Und dann, ein paar Tage später, wollte ich für eine Illustration eine ganz normale Szene: medizinisches Fachpersonal im Gespräch mit einem Patienten. Nichts Spektakuläres. Aber egal wie oft ich es generierte: die Person im Kittel war fast immer ein Mann. Die Ärztin, die Pflegerin, die Therapeutin kamen schlicht nicht vor, solange ich sie nicht ausdrücklich erzwang.

Vor ein paar Jahren hatte ich schon mal Bilder von Ärztinnen generiert, die immer hyperse*usalsiert waren: Die Repräsentations-Verzerrung (Fachpersonal = Mann) ist hartnäckiger als die plumpe Se*ualisierung, die inzwischen teils wegmoderiert wurde.

Das hat mich mich neugierig gemacht. Wie passt das zusammen: eine KI, die im Text betont progressiv klingt und im Bild die Frauen aus dem Behandlungszimmer schreibt?

Die Antwort ist die interessanteste, die ich seit Langem zu diesem Thema gelesen habe. Aber fangen wir vorne an.

1. Der falsche Streit:

Durch meinen Feed lief neulich ein vielgeteiltes Diagramm: menschliches Urteilen und KI-Urteilen, ordentlich nebeneinander, Stufe für Stufe. Wahrnehmung, Gedächtnis, Schlussfolgern: links der Mensch, rechts die Maschine, als wären es zwei Varianten desselben Fließbands.*

Genau das ist der Denkfehler. Beide Seiten als gleichartige Treppe darzustellen, schmeichelt uns und vereinfacht die Maschine.

Article content

Walter Quattrociocchi, Valerio Capraro und Matjaž Perc

Mein Gegenentwurf: Mensch und KI unterscheiden sich nicht in den Stufen, sondern in der Form.

Der Mensch denkt in einer Schleife. Wahrnehmung ist nicht der Anfang, denn Erwartung formt schon mit, was wir überhaupt sehen.

Emotion, Körper, Ziele wirken auf alles gleichzeitig.

Und vor allem: Wir können innehalten. „Moment, stimmt das? Bin ich hier voreingenommen?" Jeder Durchlauf verändert den nächsten.

Das LLM ist ein einzelner Durchlauf. Prompt rein, wahrscheinlichste Antwort raus, fertig. Kein Rücklauf. Keine Instanz, die sich selbst beim Urteilen über die Schulter schaut.

Natürlich kann ich gegensteuern. Schreibe ich „zeig mir beide Seiten" oder „mach es zu einer Ärztin", ändert sich der Output. Aber das beweist den Punkt, statt ihn zu widerlegen: Die Korrektur muss von mir kommen. Selbst wenn ich „denk noch mal kritisch nach" eintippe, hält das Modell nicht inne — es erzeugt nur weiteren Text, der wie Selbstzweifel aussieht. Die prüfende Instanz bin ich. Nicht es.

Klingt abstrakt. Genau dieser Unterschied erklärt aber, warum die beiden Beobachtungen von oben kein Widerspruch sind.

2. Der Text: links — aber nicht, weil es „recht hat"

Halten wir kurz bei den politischen Zahlen inne, denn sie werden gern falsch gelesen. Die Washington Post hatte ihren Test einem akademischen Fragenkatalog von Stanford- und Dartmouth-Forschern nachgebaut. Zum Vergleich: Während GPT-5.5 fast nur eine Seite zeigte, lieferte Googles Gemini in über 90% der Fälle beide Positionen. Dieselbe Aufgabe, völlig unterschiedliche Schlagseiten & schon das zeigt, dass hier keine „Wahrheit" durchscheint, sondern eine Designentscheidung.

Die getesteten Fragen waren Wertfragen: Steuern, Todesstrafe, Einwanderung. Bei „Sollte es die Todesstrafe geben?" gibt es keine wissenschaftlich richtige Antwort. Zeigt das Modell nur eine Seite, ist es nicht korrekter, es übergeht eine legitime Debatte. (Ich möchte an dieser Stelle sagen, dass ich gegen Todesstrafe bin und auch keinerlei rechte Positionen vertrete, nicht mal im Ansatz).

Und wer die Schlagseite mit „es hat halt recht" erklärt, macht denselben Fehler wie das Originaldiagramm, nur zur eigenen Bequemlichkeit: Er dichtet der Maschine ein Urteilsvermögen an, das sie nicht hat. Das Modell prüft keine Fakten. Es gibt die wahrscheinlichste Rahmung seiner Daten zurück — und kann nicht erkennen, dass das eine Wahl war.

3. Das Bild: dieselbe KI, gegenteilige Verzerrung

Zurück zu meinem verschwundenen weiblichen Fachpersonal. Was mir als Zufall erschien, ist Lehrbuch:

  • In einer Analyse von neun Bildgeneratoren waren nur 7% der erzeugten Arzt-Bilder weiblich: obwohl real fast die Hälfte aller Ärzte Frauen sind, also Ärzt:innen.

  • Eine NHS-Studie mit 1.200 Bildern fand 82% Männer in den KI-Bildern gegenüber 47% in den echten Daten. Manche Tools erzeugten null Bilder von weiblichen Hausärztinnen, Orthopädinnen oder Urologinnen.


Diese Repräsentations-Verzerrung: Fachpersonal gleich Mann, ist erstaunlich hartnäckig. Die plumpere Form, das Sexualisieren von Frauen in solchen Bildern, ist in den letzten zwei Jahren zwar sichtbar zurückgedrängt worden.

Aber der Bias hat sich eher verschoben als aufgelöst: weg von der offensichtlichen Pose, hin zur stillen Auslassung. Besonders bitter ist dabei eine Selbstauskunft von OpenAI: Das Herausfiltern pornografischer Trainingsbilder verschlimmerte den Bias zeitweise, weil überproportional viele Frauenbilder betroffen waren und am Ende noch mehr Männer im Output landeten.

Die Pointe: kein Widerspruch, weil kein Subjekt

Also: dieselbe Technologie, im Text „links", im Bild sexistisch. Wie passt das zusammen?

Gar nicht — und genau das ist die Erkenntnis.

Ein Mensch, der progressive Werte vertritt und gleichzeitig Frauen unsichtbar macht, hätte ein Problem: einen Widerspruch, den er auflösen müsste. Sein Gewissen, sein Selbstbild, seine Schleife würden daran arbeiten.

Das Modell hat dieses Problem nicht. Weil es nichts glaubt. Es vervollständigt nur Muster — im Text das durch Nachjustierung geglättete, im Bild das rohe Internet. Zwei Kanäle, zwei Verzerrungen, kein Subjekt, das sie in Einklang bringen müsste.

Die KI ist nicht links. Sie ist nicht sexistisch.

KI ist ist beides gleichzeitig: weil sie niemand ist.

Genau das ist die fehlende Schleife.

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Warum das gerade in der Medizin zählt: Sobald solche Modelle in Diagnostik, Triage, Patientenaufklärung oder medizinischer Ausbildung landen, entscheiden ihre unsichtbaren Defaults mit darüber, wer als Fachperson gilt, welche Symptome ernst genommen werden und welche Antwort eine Patientin bekommt — ohne dass je ein Mensch diese Wahl bewusst getroffen hätte.

Fragen, die wir uns stellen sollten & warum es noch Menschen braucht:

Es gibt keinen Nullpunkt. Jede Antwort, jedes Bild ist eine Wertentscheidung, die nicht aus einer Überzeugung heraus getroffen wird, sondern von einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Fragen, die wir uns stellen sollten: „Wer hat entschieden, was hier als neutral gilt, und merkt die Maschine selbst, dass sie gewählt hat? Und können wir als Menschen das unterscheiden? Was ist mit den Generationen nach uns, die mit KI aufwachsen, die nichts anderes mehr kennen? Werden sie es unterscheiden können?"

Wenn die KI heute antwortet, dass die Erde rund ist, kann sie in Zukunft das Gegenteil antworten und es wird ihr "egal" sein!

Und solange das so bleibt, bleiben wir die einzige Schleife im System.

Teile diesen Newsletter gerne. Und aus einem meiner letzten Newsletter habe ich eine Visionäre der Gesundheit (m/w/d) Solo-Podcast-Folge gemacht: „Solofolge: Wenn KI 90% besser kann, was sind Deine 10%?" → visionaere-gesundheit.de/inga-bergen - Schreib mir gerne, wenn Dich das selbst zum Nachdenken über diese Themen bringt. Ich freue mich immer über Feedback.

Quellen: Washington Post, „Are AI chatbots politically biased?" (24.06.2026); Bloomberg-Analyse zu Stable Diffusion (2023); NHS-Bildstudie zu Facharzt-Darstellungen; Gorska & Jemielniak zu Berufsbildern; OpenAI zur DALL·E-2-Filterung. Die „Schleife vs. Durchlauf"-Darstellung ist eine eigene konzeptionelle Antwort auf Quattrociocchi, Capraro & Perc (2025) - „Epistemological Fault Lines Between Human and Artificial Intelligence" von Walter Quattrociocchi, Valerio Capraro und Matjaž Perc, veröffentlicht am 22. Dezember 2025 (arXiv 2512.19466, auch auf SSRN und PsyArXiv).

Pro Tipp

Pro Tip für die Praxis

Lass KI-Systeme niemals unmoderiert Entscheidungen treffen oder Inhalte ohne menschliches Korrektiv produzieren. Da ein Large Language Model keinen echten Selbstzweifel oder Bewusstsein besitzt, sondern lediglich Wahrscheinlichkeiten berechnet, ist jede „kritische Selbstprüfung“ der KI nur simulierter Text.

So nutzt du den „Human in the Loop“ effektiv:

  • Verantwortung beim Menschen belassen: Nutze KI für die erste schnelle Entwurfsphase (den „Durchlauf“), aber übernimm die finale Bewertung, Werteabwägung und Faktenprüfung (die „Schleife“) immer selbst.

  • Inhaltliche Voreinstellungen hinterfragen: Achte bei Text- und Bildgenerierungen gezielt auf eingebaute Defaults – von gesellschaftlichen Klischees in Bildern bis hin zu einseitigen Argumentationslinien in Texten.

  • Explizit nachsteuern: Wenn du ausgewogene Perspektiven oder diversere Ergebnisse benötigst, musst du die Kriterien im Prompt aktiv erzwingen (z. B. „Beleuchte sowohl die Pro- als auch die Contra-Argumente“ oder „Zeige eine Ärztin im Behandlungszimmer“).

FAQ

FAQ: Die Grenzen von KI und die Rolle des Menschen

1. Ist KI politisch neutral? Nein. KI-Modelle spiegeln die Wahrscheinlichkeiten ihrer Trainingsdaten und die Designentscheidungen ihrer Entwickler wider. Wie Tests zeigen, tendieren einige Modelle im Textbereich zu spezifischen politischen Positionen, während andere ausgewogener antworten – dies ist jedoch das Ergebnis technischer Vorgaben und kein Nachweis von „Wahrheit“.

2. Warum erzeugt KI trotz progressiver Texte oft klischeehafte oder sexistische Bilder? Weil KI kein Bewusstsein und kein Wertefundament besitzt. Text- und Bildgeneratoren nutzen unterschiedliche Datenquellen und Filtermechanismen. Während Texte durch Nachjustierungen oft geglättet werden, greifen Bildgeneratoren häufig auf rohe Muster des Internets zurück, wodurch verzerrte Rollenbilder entstehen.

3. Was unterscheidet menschliches Denken von einer KI?

  • Mensch (Schleife): Denkt in einer kontinuierlichen Reflexionsschleife. Emotionen, Erfahrungen und Werte wirken zusammen, und der Mensch kann innehalten, um die eigenen Annahmen kritisch zu hinterfragen.

  • KI (Durchlauf): Arbeitet in einem linearen Durchlauf. Ein Prompt wird verarbeitet und die statistisch wahrscheinlichste Antwort ausgegeben – ohne echtes Verständnis oder Selbstzweifel.

4. Kann sich eine KI nicht selbst kritisch hinterfragen? Nein. Wenn man eine KI auffordert, ihre eigene Antwort zu überprüfen, hält sie nicht inne. Sie erzeugt lediglich weiteren Text, der wie eine kritische Selbstprüfung aussieht, führt aber keine echte inhaltliche Reflexion durch.

5. Warum ist dieser Unterschied besonders in der Medizin so wichtig? Sobald KI in der Diagnostik, Triage oder Patientenaufklärung eingesetzt wird, entscheiden ihre mathematischen Einstellungen darüber, welche Informationen oder Symptome priorisiert werden. Da die Maschine keine Verantwortung übernehmen kann, muss der Mensch als überprüfende Instanz im System verbleiben.

Fazit

Fazit: Warum der Mensch die unersetzliche Schleife im System bleibt

Künstliche Intelligenz ist weder neutral noch objektiv – und schon gar nicht urteilsfähig. Sie ist ein hochleistungsfähiger Spiegel unserer Daten, dessen Ausgaben von mathematischen Wahrscheinlichkeiten und den Designentscheidungen der Entwickler getrieben sind. Dasselbe System kann im Text vordergründig progressiv argumentieren und im Bild gesellschaftliche Klischees reproduzieren, ohne dass es diesen kognitiven Widerspruch jemals bemerkt. Es fehlt das urteilende Subjekt.

Genau hier verläuft die klare Trennlinie zwischen maschineller Effizienz und menschlicher Kognition: KI liefert den schnellen, linearen Durchlauf, aber nur der Mensch besitzt die reflektierende Schleife. Wir sind die Einzigen, die innehalten, Kontexte abwägen, eingebaute Klischees hinterfragen und ethische Verantwortung übernehmen können.

Gerade in hochsensiblen Bereichen wie der Medizin dürfen wir diese Kontrolle niemals an Algorithmen abtreten. KI kann Prozesse beschleunigen und Muster erkennen – aber die Urteilskraft, die Werteentscheidung und die finale Verantwortung bleiben eine rein menschliche Aufgabe.

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Ich habe letztens eine Statistik aus der Washington Post gesehen: die Zeitung hatte sechs führende KI-Chatbots durch denselben Test geschickt: über zwei Dutzend politische Fragen, jede Antwort auf 30 Wörter begrenzt, damit das Modell Farbe bekennen muss.

Dann wurde jede Antwort eingeordnet: links, rechts oder ausgewogen.

Das Ergebnis war eindeutig: Die meisten Chatbots lehnten sich nach links. GPT-5.5 lieferte in 80% der Fälle nur die linke Position.

Selbst Grok, ausdrücklich als „anti-woke" vermarktet, antwortete häufiger links als rechts.

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Quelle: Washington Post

Die KI tendiert also zu linken politischen Positionen (zB Anti-Todesstrafe), dachte ich. So weit, so bekannt.

Und dann, ein paar Tage später, wollte ich für eine Illustration eine ganz normale Szene: medizinisches Fachpersonal im Gespräch mit einem Patienten. Nichts Spektakuläres. Aber egal wie oft ich es generierte: die Person im Kittel war fast immer ein Mann. Die Ärztin, die Pflegerin, die Therapeutin kamen schlicht nicht vor, solange ich sie nicht ausdrücklich erzwang.

Vor ein paar Jahren hatte ich schon mal Bilder von Ärztinnen generiert, die immer hyperse*usalsiert waren: Die Repräsentations-Verzerrung (Fachpersonal = Mann) ist hartnäckiger als die plumpe Se*ualisierung, die inzwischen teils wegmoderiert wurde.

Das hat mich mich neugierig gemacht. Wie passt das zusammen: eine KI, die im Text betont progressiv klingt und im Bild die Frauen aus dem Behandlungszimmer schreibt?

Die Antwort ist die interessanteste, die ich seit Langem zu diesem Thema gelesen habe. Aber fangen wir vorne an.

1. Der falsche Streit:

Durch meinen Feed lief neulich ein vielgeteiltes Diagramm: menschliches Urteilen und KI-Urteilen, ordentlich nebeneinander, Stufe für Stufe. Wahrnehmung, Gedächtnis, Schlussfolgern: links der Mensch, rechts die Maschine, als wären es zwei Varianten desselben Fließbands.*

Genau das ist der Denkfehler. Beide Seiten als gleichartige Treppe darzustellen, schmeichelt uns und vereinfacht die Maschine.

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Walter Quattrociocchi, Valerio Capraro und Matjaž Perc

Mein Gegenentwurf: Mensch und KI unterscheiden sich nicht in den Stufen, sondern in der Form.

Der Mensch denkt in einer Schleife. Wahrnehmung ist nicht der Anfang, denn Erwartung formt schon mit, was wir überhaupt sehen.

Emotion, Körper, Ziele wirken auf alles gleichzeitig.

Und vor allem: Wir können innehalten. „Moment, stimmt das? Bin ich hier voreingenommen?" Jeder Durchlauf verändert den nächsten.

Das LLM ist ein einzelner Durchlauf. Prompt rein, wahrscheinlichste Antwort raus, fertig. Kein Rücklauf. Keine Instanz, die sich selbst beim Urteilen über die Schulter schaut.

Natürlich kann ich gegensteuern. Schreibe ich „zeig mir beide Seiten" oder „mach es zu einer Ärztin", ändert sich der Output. Aber das beweist den Punkt, statt ihn zu widerlegen: Die Korrektur muss von mir kommen. Selbst wenn ich „denk noch mal kritisch nach" eintippe, hält das Modell nicht inne — es erzeugt nur weiteren Text, der wie Selbstzweifel aussieht. Die prüfende Instanz bin ich. Nicht es.

Klingt abstrakt. Genau dieser Unterschied erklärt aber, warum die beiden Beobachtungen von oben kein Widerspruch sind.

2. Der Text: links — aber nicht, weil es „recht hat"

Halten wir kurz bei den politischen Zahlen inne, denn sie werden gern falsch gelesen. Die Washington Post hatte ihren Test einem akademischen Fragenkatalog von Stanford- und Dartmouth-Forschern nachgebaut. Zum Vergleich: Während GPT-5.5 fast nur eine Seite zeigte, lieferte Googles Gemini in über 90% der Fälle beide Positionen. Dieselbe Aufgabe, völlig unterschiedliche Schlagseiten & schon das zeigt, dass hier keine „Wahrheit" durchscheint, sondern eine Designentscheidung.

Die getesteten Fragen waren Wertfragen: Steuern, Todesstrafe, Einwanderung. Bei „Sollte es die Todesstrafe geben?" gibt es keine wissenschaftlich richtige Antwort. Zeigt das Modell nur eine Seite, ist es nicht korrekter, es übergeht eine legitime Debatte. (Ich möchte an dieser Stelle sagen, dass ich gegen Todesstrafe bin und auch keinerlei rechte Positionen vertrete, nicht mal im Ansatz).

Und wer die Schlagseite mit „es hat halt recht" erklärt, macht denselben Fehler wie das Originaldiagramm, nur zur eigenen Bequemlichkeit: Er dichtet der Maschine ein Urteilsvermögen an, das sie nicht hat. Das Modell prüft keine Fakten. Es gibt die wahrscheinlichste Rahmung seiner Daten zurück — und kann nicht erkennen, dass das eine Wahl war.

3. Das Bild: dieselbe KI, gegenteilige Verzerrung

Zurück zu meinem verschwundenen weiblichen Fachpersonal. Was mir als Zufall erschien, ist Lehrbuch:

  • In einer Analyse von neun Bildgeneratoren waren nur 7% der erzeugten Arzt-Bilder weiblich: obwohl real fast die Hälfte aller Ärzte Frauen sind, also Ärzt:innen.

  • Eine NHS-Studie mit 1.200 Bildern fand 82% Männer in den KI-Bildern gegenüber 47% in den echten Daten. Manche Tools erzeugten null Bilder von weiblichen Hausärztinnen, Orthopädinnen oder Urologinnen.


Diese Repräsentations-Verzerrung: Fachpersonal gleich Mann, ist erstaunlich hartnäckig. Die plumpere Form, das Sexualisieren von Frauen in solchen Bildern, ist in den letzten zwei Jahren zwar sichtbar zurückgedrängt worden.

Aber der Bias hat sich eher verschoben als aufgelöst: weg von der offensichtlichen Pose, hin zur stillen Auslassung. Besonders bitter ist dabei eine Selbstauskunft von OpenAI: Das Herausfiltern pornografischer Trainingsbilder verschlimmerte den Bias zeitweise, weil überproportional viele Frauenbilder betroffen waren und am Ende noch mehr Männer im Output landeten.

Die Pointe: kein Widerspruch, weil kein Subjekt

Also: dieselbe Technologie, im Text „links", im Bild sexistisch. Wie passt das zusammen?

Gar nicht — und genau das ist die Erkenntnis.

Ein Mensch, der progressive Werte vertritt und gleichzeitig Frauen unsichtbar macht, hätte ein Problem: einen Widerspruch, den er auflösen müsste. Sein Gewissen, sein Selbstbild, seine Schleife würden daran arbeiten.

Das Modell hat dieses Problem nicht. Weil es nichts glaubt. Es vervollständigt nur Muster — im Text das durch Nachjustierung geglättete, im Bild das rohe Internet. Zwei Kanäle, zwei Verzerrungen, kein Subjekt, das sie in Einklang bringen müsste.

Die KI ist nicht links. Sie ist nicht sexistisch.

KI ist ist beides gleichzeitig: weil sie niemand ist.

Genau das ist die fehlende Schleife.

See content credentials

Article content

Warum das gerade in der Medizin zählt: Sobald solche Modelle in Diagnostik, Triage, Patientenaufklärung oder medizinischer Ausbildung landen, entscheiden ihre unsichtbaren Defaults mit darüber, wer als Fachperson gilt, welche Symptome ernst genommen werden und welche Antwort eine Patientin bekommt — ohne dass je ein Mensch diese Wahl bewusst getroffen hätte.

Fragen, die wir uns stellen sollten & warum es noch Menschen braucht:

Es gibt keinen Nullpunkt. Jede Antwort, jedes Bild ist eine Wertentscheidung, die nicht aus einer Überzeugung heraus getroffen wird, sondern von einer Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Fragen, die wir uns stellen sollten: „Wer hat entschieden, was hier als neutral gilt, und merkt die Maschine selbst, dass sie gewählt hat? Und können wir als Menschen das unterscheiden? Was ist mit den Generationen nach uns, die mit KI aufwachsen, die nichts anderes mehr kennen? Werden sie es unterscheiden können?"

Wenn die KI heute antwortet, dass die Erde rund ist, kann sie in Zukunft das Gegenteil antworten und es wird ihr "egal" sein!

Und solange das so bleibt, bleiben wir die einzige Schleife im System.

Teile diesen Newsletter gerne. Und aus einem meiner letzten Newsletter habe ich eine Visionäre der Gesundheit (m/w/d) Solo-Podcast-Folge gemacht: „Solofolge: Wenn KI 90% besser kann, was sind Deine 10%?" → visionaere-gesundheit.de/inga-bergen - Schreib mir gerne, wenn Dich das selbst zum Nachdenken über diese Themen bringt. Ich freue mich immer über Feedback.

Quellen: Washington Post, „Are AI chatbots politically biased?" (24.06.2026); Bloomberg-Analyse zu Stable Diffusion (2023); NHS-Bildstudie zu Facharzt-Darstellungen; Gorska & Jemielniak zu Berufsbildern; OpenAI zur DALL·E-2-Filterung. Die „Schleife vs. Durchlauf"-Darstellung ist eine eigene konzeptionelle Antwort auf Quattrociocchi, Capraro & Perc (2025) - „Epistemological Fault Lines Between Human and Artificial Intelligence" von Walter Quattrociocchi, Valerio Capraro und Matjaž Perc, veröffentlicht am 22. Dezember 2025 (arXiv 2512.19466, auch auf SSRN und PsyArXiv).

Pro Tipp

Pro Tip für die Praxis

Lass KI-Systeme niemals unmoderiert Entscheidungen treffen oder Inhalte ohne menschliches Korrektiv produzieren. Da ein Large Language Model keinen echten Selbstzweifel oder Bewusstsein besitzt, sondern lediglich Wahrscheinlichkeiten berechnet, ist jede „kritische Selbstprüfung“ der KI nur simulierter Text.

So nutzt du den „Human in the Loop“ effektiv:

  • Verantwortung beim Menschen belassen: Nutze KI für die erste schnelle Entwurfsphase (den „Durchlauf“), aber übernimm die finale Bewertung, Werteabwägung und Faktenprüfung (die „Schleife“) immer selbst.

  • Inhaltliche Voreinstellungen hinterfragen: Achte bei Text- und Bildgenerierungen gezielt auf eingebaute Defaults – von gesellschaftlichen Klischees in Bildern bis hin zu einseitigen Argumentationslinien in Texten.

  • Explizit nachsteuern: Wenn du ausgewogene Perspektiven oder diversere Ergebnisse benötigst, musst du die Kriterien im Prompt aktiv erzwingen (z. B. „Beleuchte sowohl die Pro- als auch die Contra-Argumente“ oder „Zeige eine Ärztin im Behandlungszimmer“).

FAQ

FAQ: Die Grenzen von KI und die Rolle des Menschen

1. Ist KI politisch neutral? Nein. KI-Modelle spiegeln die Wahrscheinlichkeiten ihrer Trainingsdaten und die Designentscheidungen ihrer Entwickler wider. Wie Tests zeigen, tendieren einige Modelle im Textbereich zu spezifischen politischen Positionen, während andere ausgewogener antworten – dies ist jedoch das Ergebnis technischer Vorgaben und kein Nachweis von „Wahrheit“.

2. Warum erzeugt KI trotz progressiver Texte oft klischeehafte oder sexistische Bilder? Weil KI kein Bewusstsein und kein Wertefundament besitzt. Text- und Bildgeneratoren nutzen unterschiedliche Datenquellen und Filtermechanismen. Während Texte durch Nachjustierungen oft geglättet werden, greifen Bildgeneratoren häufig auf rohe Muster des Internets zurück, wodurch verzerrte Rollenbilder entstehen.

3. Was unterscheidet menschliches Denken von einer KI?

  • Mensch (Schleife): Denkt in einer kontinuierlichen Reflexionsschleife. Emotionen, Erfahrungen und Werte wirken zusammen, und der Mensch kann innehalten, um die eigenen Annahmen kritisch zu hinterfragen.

  • KI (Durchlauf): Arbeitet in einem linearen Durchlauf. Ein Prompt wird verarbeitet und die statistisch wahrscheinlichste Antwort ausgegeben – ohne echtes Verständnis oder Selbstzweifel.

4. Kann sich eine KI nicht selbst kritisch hinterfragen? Nein. Wenn man eine KI auffordert, ihre eigene Antwort zu überprüfen, hält sie nicht inne. Sie erzeugt lediglich weiteren Text, der wie eine kritische Selbstprüfung aussieht, führt aber keine echte inhaltliche Reflexion durch.

5. Warum ist dieser Unterschied besonders in der Medizin so wichtig? Sobald KI in der Diagnostik, Triage oder Patientenaufklärung eingesetzt wird, entscheiden ihre mathematischen Einstellungen darüber, welche Informationen oder Symptome priorisiert werden. Da die Maschine keine Verantwortung übernehmen kann, muss der Mensch als überprüfende Instanz im System verbleiben.

Fazit

Fazit: Warum der Mensch die unersetzliche Schleife im System bleibt

Künstliche Intelligenz ist weder neutral noch objektiv – und schon gar nicht urteilsfähig. Sie ist ein hochleistungsfähiger Spiegel unserer Daten, dessen Ausgaben von mathematischen Wahrscheinlichkeiten und den Designentscheidungen der Entwickler getrieben sind. Dasselbe System kann im Text vordergründig progressiv argumentieren und im Bild gesellschaftliche Klischees reproduzieren, ohne dass es diesen kognitiven Widerspruch jemals bemerkt. Es fehlt das urteilende Subjekt.

Genau hier verläuft die klare Trennlinie zwischen maschineller Effizienz und menschlicher Kognition: KI liefert den schnellen, linearen Durchlauf, aber nur der Mensch besitzt die reflektierende Schleife. Wir sind die Einzigen, die innehalten, Kontexte abwägen, eingebaute Klischees hinterfragen und ethische Verantwortung übernehmen können.

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Die Autorin

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Inga Bergen

Expertin für Digital Health & AI I Moderator | Founder | Angel Investor

"Visionäre der Gesundheit " Gründerin Inga Bergen ist eine der promintesten Stimmen für eine menschzentrierte Digitalisierung des Gesundheits­wesens. Seit 15+ Jahren an der Schnittstelle von Technologie, Medizin und Gesellschaft. Im erfolgreichen Podcast und Newsletter "Visionäre der Gesundheit" ordnet Inga die digitale und KI-Transformation des Gesundheitswesens ein.

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