Das KI-Produktivitätsparadoxon

Steigert KI wirklich die Produktivität? Foto: LinkedIn .

Angesichts wachsender Bedenken hinsichtlich Arbeitsplatzverlusten durch KI behaupten Optimisten, es handele sich lediglich um ein Produktivitätstool, das sowohl den Arbeitnehmern als auch der Wirtschaft zugutekomme. Microsoft-CEO Satya Nadella erklärte, die Nutzer würden lediglich ihre Ziele angeben, während automatisierte KI-Agenten systemübergreifend planen, ausführen und lernen würden.

KI schafft jedoch eine „Produktivitätsfalle“, da immer mehr Menschen sie nutzen und sich sogar von ihr abhängig machen. Dies führt zu einem Rückgang der Fähigkeit zur Selbstreflexion und Problemlösung und, was noch schwerwiegender ist, zu Einschränkungen der Kreativität und des Durchbruchs im Leben.

Quantität vor Qualität

Das ideale KI-Tool , so die FT, wäre eines, bei dem allein Effizienz ausreicht, um das Produktivitätsproblem zu lösen. Die Zeitung weist darauf hin, dass im letzten halben Jahrhundert zwar immer schnellere Computer gebaut wurden, das Wachstum der Arbeitsproduktivität in den Industrieländern jedoch von rund 2 Prozent pro Jahr in den 1990er Jahren auf heute rund 0,8 Prozent gesunken ist.

Als Computer durch das Internet ergänzt und globale Talente vernetzt wurden, hätten bahnbrechende Durchbrüche explodieren müssen. Stattdessen ist die Forschungsproduktivität gesunken. Ein Wissenschaftler erzielt heute pro investiertem Dollar weniger Durchbrüche als seine Vorgänger in den 1960er Jahren.

Der Ökonom Gary Becker weist darauf hin, dass Eltern vor der Wahl zwischen „Qualität und Quantität“ stehen. Je mehr Kinder sie beispielsweise haben, desto weniger können sie sich leisten, in jedes einzelne Kind zu investieren. Dasselbe könnte auch bei Innovationen passieren.

Zu viele Projekte gleichzeitig können die Kreativität beeinträchtigen. Foto: Adobe Stock.

Umfangreiche Studien zur Patentproduktion bestätigen, dass die Anzahl der durchgeführten Projekte umgekehrt proportional zur Wahrscheinlichkeit eines Durchbruchs ist. In den letzten Jahrzehnten haben sich wissenschaftliche Arbeiten und Patente eher zu einer Trickle-down-Affäre als zu einem Durchbruch entwickelt.

Die großen Geister der Geschichte haben das verstanden. Isaac Newton sagte einmal, er würde „ein Problem so lange im Auge behalten, bis die ersten Lichtstrahlen nach und nach erscheinen und dann in vollem und klarem Licht hervorbrechen.“ „Innovation bedeutet, zu tausend Dingen Nein zu sagen“, stimmte Steve Jobs zu.

„Die Fähigkeitsfalle der KI für die Mittelschicht“

Herr Ho Quoc Tuan, Leiter des Masterstudiengangs für Finanzen und Rechnungswesen an der Universität Bristol, erwähnte die „Durchschnittsfalle der KI“. Regelmäßige Arbeit, die die Fähigkeiten von Menschen mit durchschnittlichen Fähigkeiten erfordert, umfasst oft viele sich wiederholende Aufgaben, die klaren und quantifizierbaren Prozessen folgen. Er ist jedoch davon überzeugt, dass dies die herausragende Stärke der KI ist.

Große Sprachmodelle (LLMs) neigen dazu, sich an das zu halten, was uns Statistiken als allgemeinen Konsens liefern. Füttert man einen Chatbot mit einem Text aus dem 19. Jahrhundert, wird er „beweisen“, dass Menschen erst fliegen können, als die Gebrüder Wright es taten.

Eine im März 2025 in Nature veröffentlichte Studie ergab, dass LLMs zwar dazu beitragen können, repetitive wissenschaftliche Arbeit zu reduzieren, die wirklichen Denksprünge jedoch immer noch vom Menschen ausgehen. Tuan ist außerdem der Ansicht, dass das Festhalten am Bekannten, die mangelnde Risikobereitschaft und kritisches Denken im KI-Zeitalter fatale Schwächen darstellen.

Demis Hassabis, Leiter des Teams bei Google DeepMind, das AlphaFold entwickelt hat, ein Modell zur Vorhersage von Proteinformen, das als eine der bedeutendsten wissenschaftlichen Errungenschaften im Bereich der künstlichen Intelligenz gilt, räumt ein, dass es für die Entwicklung echter allgemeiner künstlicher Intelligenz noch „vieler weiterer Innovationen“ bedarf.

Auch AlphaFold, die mit dem Nobelpreis ausgezeichnete wissenschaftliche Arbeit, braucht „mehr Innovation“. Foto: Google Deepmind.

Kurzfristig wird es bei KI eher um Effizienz als um Kreativität gehen. Eine auf Arxiv veröffentlichte Umfrage unter mehr als 7.000 Wissensarbeitern ergab, dass diejenigen, die generative KI intensiv nutzten, durchschnittlich 3,6 Stunden weniger pro Woche mit E-Mails verbrachten (31 Prozent), während die Anzahl kollaborativer Aufgaben weitgehend unverändert blieb.

Wenn jedoch jeder die E-Mail-Beantwortung an ChatGPT auslagert, könnte die Anzahl der E-Mails in den Posteingängen steigen und die ursprüngliche Produktivität sinken. Laut FT zeigt die Erfahrung mit der Produktivitätserholung in den USA in den 1990er Jahren, dass die Vorteile neuer Tools schnell nachlassen, wenn sie nicht mit echten kreativen Durchbrüchen einhergehen.

Quelle: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html