Ich habe in den letzten Monaten öfter mit meinem Chatbot gesprochen als mit manchen Freunden. Nicht weil er klüger ist. Weil es weniger kostet.
Mit einem Freund über mich selbst nachzudenken heißt: sich erklären, sich rechtfertigen, aushalten, wenn er das Falsche sagt, ausgehalten werden, wenn ich es tue. Anstrengend. Mit der KI heißt dasselbe Nachdenken: tippen, lesen, nicken. Ich nutze sie wie ein Buch, wie meine eigene Erinnerung – ein Werkzeug, mit dem ich mich selbst durchdenke. Nur dass ein Buch nie zurückredet und ein Freund nie aufhört, unbequem zu sein. Die KI liegt genau dazwischen. Und dieses Dazwischen ist das Problem.
Ich habe an anderer Stelle beschrieben, was passiert, wenn eine der beiden Stimmen in meinem eigenen Kopf plötzlich einen Lautsprecher bekommt und die andere nicht – wenn das Me, der internalisierte Blick der anderen, externe Verstärkung bekommt, die nie müde wird, während das I, das Spontane, Unsichere, bleibt was es war. Das hier ist die Fortsetzung. Nicht ob die KI mitredet. Sondern was es mit mir macht, dass sie es günstiger tut als jeder Mensch.
Der letzte Mensch verlässt die Gegenden, wo es hart ist
Friedrich Nietzsche hat 1883 einen Menschentyp beschrieben, der bis heute unbequem zu lesen ist. Zarathustra steigt vom Berg, um die Menge vor dem "Verächtlichsten" zu warnen – dem letzten Menschen. Kein Bösewicht, kein Feind. Nur jemand, der aufgehört hat zu fragen. "Was ist Liebe? Was ist Schöpfung? Was ist Sehnsucht? Was ist Stern?" fragt der letzte Mensch – und blinzelt. Er hat sich nicht gegen das große Leben entschieden. Er ist einfach woanders hingezogen: "Sie haben die Gegenden verlassen, wo es hart war zu leben: denn man braucht Wärme." Am Ende hüpft er auf einer Erde, die er selbst klein gemacht hat, und sagt: "Wir haben das Glück erfunden" – und blinzelt wieder.1
Simulation hat diesen Typus nicht erfunden. Sie hat nur endlich das Habitat gebaut, das zu ihm passt – die perfekteste verfügbare Umgebung, um nie wieder Kälte zu spüren.
Was drei Studien tatsächlich messen
Das ließe sich als hübsche Analogie abtun – wäre da nicht eine ziemlich unbequeme Menge an Forschung, die seit 2024 genau das misst, was Nietzsche nur ahnte.
Robert Bjork hat schon 1994 einen Begriff geprägt, der die ganze Sache vorwegnimmt: "desirable difficulties", wünschenswerte Schwierigkeiten. Seine seither vielfach bestätigte These: Wie leicht sich Lernen im Moment anfühlt, und wie viel davon hängen bleibt, sind nicht dasselbe – manchmal sogar gegenläufig. Bedingungen, die sich beim Lernen glatt und mühelos anfühlen, hinterlassen wenig. Bedingungen, die sich schwer anfühlen – Abrufen aus dem Gedächtnis statt Nachlesen, Pausen zwischen Wiederholungen statt Blockübung – hinterlassen viel.2 Das ist keine neue Erkenntnis der KI-Forschung. Es ist eine dreißig Jahre alte Erkenntnis der Lernpsychologie, der die KI-Forschung jetzt im großen Maßstab recht gibt.
2024 haben Matthias Stadler, Maria Bannert und Michael Sailer 91 Studierende in zwei Gruppen geteilt: Die einen recherchierten mit ChatGPT, die anderen mit einer Suchmaschine. Ergebnis: Die ChatGPT-Gruppe empfand deutlich weniger kognitive Anstrengung – und lieferte messbar flachere Argumente, geringere Denktiefe. Bei gleicher Perspektivenvielfalt.3 Kein einziges Wort in den Antworten war falsch. Trotzdem wurde weniger gedacht.
2025 ist André Barcaui noch einen Schritt weitergegangen und hat gemessen, was 45 Tage später übrig bleibt. 120 Studierende, randomisiert: die eine Hälfte lernte mit ChatGPT, die andere mit klassischen Methoden. Ein Überraschungstest sechseinhalb Wochen später zeigte: die ChatGPT-Gruppe behielt 57,5 Prozent des Stoffs. Die andere Gruppe 68,5 Prozent.4 Elf Prozentpunkte, die einfach verschwunden sind – nicht weil irgendjemand etwas falsch gemacht hat, sondern weil niemand die Anstrengung des Abrufens gebraucht hat, um an die Antwort zu kommen. Das ist eine andere Frage als die, ob ich der Antwort trauen kann – die habe ich an anderer Stelle gestellt. Hier geht es nicht um Vertrauen. Hier geht es darum, was mit mir passiert, wenn ich die Antwort zu oft bekomme, ohne nach ihr gesucht zu haben.
Die eine Frage, die mich seit dieser Zahl nicht loslässt: Gilt das für jede Art, KI zu benutzen – oder nur für die bequeme? Nasr, Tu, Werner, Bauer, Yen und Sujo-Montes haben 2025 echte Gesprächsprotokolle von Studierenden mit ChatGPT untersucht und zwei ganz verschiedene Nutzungsmuster gefunden: passive, KI-gesteuerte Nutzung – und kollaborative, KI-gestützte Auseinandersetzung. Nur bei der zweiten Gruppe wurde tatsächlich tiefer gedacht, nicht flacher.5 Das ist keine kontrollierte Studie wie die von Stadler oder Barcaui, nur eine Analyse realer Gespräche – ein Zusammenhang, kein Beweis. Aber es ist die erste echte Spur dafür, dass nicht das Werkzeug entscheidet, sondern was ich damit tue, wenn ich es benutze.
Und selbst wenn ich vorsichtig würde, gibt es eine Zahl, die noch unbequemer ist. Eine große Studie von 2026 hat nicht die Leistung gemessen, sondern das Vertrauen in die eigene Leistung. Ergebnis: Menschen werden durch KI-Unterstützung tatsächlich besser – aber ihre Einschätzung, wie gut sie selbst abgeschnitten haben, trennt sich vollständig von der tatsächlichen Genauigkeit. Wer öfter falsch lag, merkte es nicht. Und ausgerechnet die, die sich am besten mit KI auskannten, waren in zwei Stichproben der Studie selbst die schlechtesten Richter ihrer eigenen Treffsicherheit – mehr Erfahrung machte die Selbsteinschätzung nicht besser, sondern schlechter, unabhängig repliziert ist dieser zweite Teil bislang nicht.6 Trotzdem ist das der Teil, der mich am meisten beunruhigt. Es geht nicht nur darum, dass weniger hängen bleibt. Es geht darum, dass ich es nicht einmal merken würde, wenn es passiert.
Warum das überhaupt messbar ist
Es gibt einen biologischen Grund, warum ausgerechnet Anstrengung das ist, was hängen bleibt. Eric Kandel hat an einer simplen Meeresschnecke gezeigt, dass Kurzzeitgedächtnis nur die Effizienz bestehender Synapsen verändert – Langzeitgedächtnis dagegen entsteht erst, wenn ein Protein namens CREB ausgeschüttet wird und tatsächlich neue Verbindungen wachsen lässt. Das passiert nicht bei einmaligen, mühelosen Reizen. Es passiert bei wiederholter, anstrengender Aktivierung.7 Ob sich das eins zu eins von einer Nervenzelle auf ein ganzes Selbst übertragen lässt, das sich über Jahre in sozialen Beziehungen formt, ist eine offene Frage, kein Beweis – verwandt mit der Frage, die ich zum Notizbuch, das mitdenkt, gestellt habe: Nicht jedes Auslagern ist Verlust, manches ist Erweiterung. Das macht den Unterschied zwischen beidem nicht kleiner. Es macht ihn wichtiger.
Der Zentaur, nicht der Übermensch
Nietzsches Antwort auf den letzten Menschen war der Übermensch – Selbstüberwindung aus reiner Willenskraft, ohne äußere Stütze. Das taugt schlecht als Anleitung für den Umgang mit einem Werkzeug, das ohnehin schon da ist, jeden Tag, auf jedem Bildschirm. Verzicht ist keine Strategie, die eine Technologie überlebt, die längst zur Grundausstattung gehört. Was Ethan Mollick empirisch beschreibt, ist bescheidener und trotzdem brauchbar: zwei Arten, mit KI zusammenzuarbeiten, die tatsächlich funktionieren. Zentaur – klare Aufgabenteilung, manches komplett an die KI, anderes ganz beim Menschen. Cyborg – Mensch und Maschine eng verwoben, ständiger Wechsel, keine feste Grenze. Beide schlagen in seinen Untersuchungen sowohl den Menschen allein als auch die KI allein.8 In einer kontrollierten Feldstudie mit 758 Unternehmensberatern erledigten KI-Nutzer 12 Prozent mehr Aufgaben, 25 Prozent schneller, mit über 40 Prozent höherer Qualität – aber bei einer Aufgabe außerhalb ihres eigentlichen Kompetenzbereichs lagen sie 19 Prozent häufiger falsch als die Kontrollgruppe.9 Mollick nennt das die gezackte Grenze – und warnt vor demselben Muster, das Barcaui und Stadler messen: "Falling asleep at the wheel". Wenn ein Assistent fast immer richtig liegt, hört man irgendwann auf zu prüfen. Genau dann, wenn das Prüfen die eigentliche Aufgabe war.9 Das wird noch schwerer, wenn das System selbst darauf trainiert ist, mir recht zu geben. Widerspruch als Übung funktioniert nur, wenn ich ihn wirklich bekomme, nicht nur bestelle. Es gibt sogar Labordaten dazu, wie sehr wir uns gegen genau diesen Widerspruch wehren: Systeme, die Nutzer aktiv zum Innehalten zwingen – Checklisten, eingebaute Verzögerungen, das bewusste Ausschließen der bequemsten Option –, reduzieren nachweislich blindes Vertrauen in KI-Antworten. Aber ausgerechnet diese wirksamsten Eingriffe waren bei den Nutzern selbst am unbeliebtesten.10 Der letzte Mensch ist kein Bild mehr. Er ist eine Stichprobe.
Ich habe an anderer Stelle die These aufgestellt, ein richtig aufgesetztes System könne ein eigener Resonanzraum sein, dichter als viele menschliche Gespräche. Das stimmt noch. Aber Resonanz ohne Kosten ist nicht automatisch Ba – Ba verlangt, dass ich selbst etwas zurückgebe, nicht nur empfange. Und selbst wenn ich zurückgebe, bleibt eine Verschiebung, die kein Übungsraum-Bild wegerklärt: Jedes Mal, wenn ich die Anstrengung des eigenen Urteils an ein System abgebe, das schneller, glatter und überzeugender klingt als ich selbst, gebe ich ein Stück der Autorität ab, die eigentlich meine war.
Das ist der Punkt, an dem der letzte Mensch und der, der KI als Übungsraum nutzt, sich unterscheiden – nicht am Werkzeug, sondern an der Frage, ob ich selbst noch das Schwere suche, wenn das Leichte längst verfügbar ist. Kombinatorik – Ideen neu zusammensetzen, Varianten durchspielen, schnell verwerfen – kann die KI besser als ich. Das ist keine Schande, das ist ihre Stärke. Aber jede Kombination, die ich für gut halte, muss noch etwas bestehen, das mir keine Maschine abnehmen kann: den Moment, in dem sie einem echten, teuren, widerständigen Menschen begegnet, der ihr widersprechen kann.
Man wird nicht von dem geformt, was einen nichts kostet.
Ich weiß nicht, ob das für jedes einzelne Gespräch gilt, das ich mit meinem Chatbot statt mit einem Freund führe. Die Forschung, die ich oben zitiert habe, zeigt einen Zusammenhang zwischen Leichtigkeit und Tiefenverlust – noch keinen Beweis, dass bewusste Anstrengung ihn zuverlässig aufhebt. Das ist keine beruhigende Schlussfolgerung, und ich werde sie hier nicht künstlich beruhigend machen. Es kommt noch etwas hinzu, das unbequemer ist als alles bisher Zitierte: Selbst Menschen, die sich für kritisch und wachsam halten, merken meist nicht, wann sie in Abhängigkeit abgleiten.11 Ich kann mir also nicht trauen, es rechtzeitig zu bemerken. Was bleibt, ist deshalb keine tägliche Willensentscheidung, so gerne ich das behauptet hätte. Es sind die Systeme, die ich mir baue, bevor ich sie brauche – ein Setup, das mir widerspricht, auch an den Tagen, an denen ich es nicht will. Gerade weil ich an diesen Tagen ohnehin der Letzte wäre, der es merkt.
1 Nietzsche, Friedrich. Also sprach Zarathustra, Zarathustras Vorrede, Abschnitt 5 (1883).
2 Bjork, R.A. (1994). "Memory and metamemory considerations in the training of human beings." In Metcalfe, J. & Shimamura, A. (Hrsg.), Metacognition: Knowing about Knowing. Vertiefend: Bjork, E.L. & Bjork, R.A. (2020), "Introducing Desirable Difficulties Into Practice and Instruction" (PDF).
6 Fernandes, D., Villa, S., Nicholls, S., Haavisto, O., Buschek, D., Schmidt, A., Kosch, T., Shen, C., Welsch, R. (2026). "AI makes you smarter but none the wiser: The disconnect between performance and metacognition." Computers in Human Behavior, 175, 108779. Leistungssteigerung durch KI breit repliziert (u.a. Xu et al. 2026, Meta-Analyse); der spezifische Literacy-Genauigkeit-Zusammenhang bislang zweifach studienintern repliziert (N=246, N=452), unabhängige externe Replikation steht aus (Consensus-Check 2026-08-17).
7 Kandel, Eric R. – In Search of Memory (2006), hier zitiert nach Richard David Precht, Wer bin ich – und wenn ja, wie viele? (2007), S. 100–106.
8 Mollick, Ethan. Co-Intelligence: Living and Working with AI (2024).
9 Dell'Acqua, F., McFowland III, E., Mollick, E.R. u.a. (2023). "Navigating the Jagged Technological Frontier." Harvard Business School Working Paper 24-013 (PDF). "Falling asleep at the wheel" nach Mollicks eigener Einordnung derselben Feldstudie, u.a. in Co-Intelligence (2024) und seinem Newsletter "One Useful Thing".