Stellen wir uns vor, es hätte ChatGPT schon in den sechziger Jahren gegeben. Und wir hätten gefragt: Sollen wir in Deutschland alle Flüsse begradigen? Die Antwort wäre eindeutig ausgefallen:

"Ja, natürlich. Das ist gut für den Hochwasserschutz, die Landgewinnung und die Kontrolle der Natur. Das ist der aktuelle Stand der Technik, machen gerade alle."

Und genau das haben wir getan. Überall in Deutschland haben wir die Flüsse begradigt, Flussauen trockengelegt, Nebenarme abgeschnitten und dem Fluss sein Mäandern genommen. 
  
Es hat Jahrzehnte gedauert, bis wir akzeptiert haben, dass dies eine schlechte Idee war. Der Hochwasserschutz kehrte sich ins Gegenteil um, weil das Wasser durch die geraden Läufe schneller floss und lokal zu heftigeren Überschwemmungen führte. Die Biodiversität brach ein. Weniger Fische, weniger Pflanzen, kein Leben im Fluss. Heute wissen wir es besser und renaturieren die Flüsse überall in Deutschland. Mit Erfolg: Die Diversität kehrt zurück.

Durch Frankfurt am Main fließt ein kleiner Fluss – die Nidda. Erst begradigt und jetzt an vielen Stellen renaturiert. Ich habe im Sommer 2025 an diesem Fluss gesessen und mir eine Frage gestellt, die mich seitdem nicht mehr losgelassen hat: Machen wir gerade etwas Ähnliches? Aber diesmal nicht mit unserer äußeren Infrastruktur, sondern mit unserer mentalen Infrastruktur? Begradigt KI unser Denken?

Das Paradox

Die meisten von uns nutzen KI längst selbstverständlich. ChatGPT, Claude, Perplexity – die Abos laufen. Und auf individueller Ebene kommt es zu einer Optimierung. Wer KI sinnvoll und reflektiert einsetzt und sich nicht im Cognitive Offloading verliert, gewinnt an Produktivität. Bessere Texte, schnellere Mails, schnellerer Code, sogar neue kreative Ideen.

Das Paradox zeigt sich erst, wenn man von oben auf uns alle schaut, denn kollektiv werden wir dabei gleicher. Wir optimieren uns in dieselbe Richtung. Wir haben die gleichen Ideen, gleich klingenden Texte. Wer bei LinkedIn unterwegs ist, kennt das Gefühl: Alles klingt irgendwie ähnlich. Begradigt.

Eine aktuelle Studie von Moon und Kollegen hat diesen "Homogenisierungseffekt" durch die Analyse von über zweitausend College-Bewerbungen nachgewiesen. Der einzelne Text ist heute formal besser als früher. Aber auch homogener. Für Zulassungsausschüsse ist das ein echtes Problem, weil sich aus den Texten kaum noch Individualität herauslesen lässt.

Individueller Produktivitätsgewinn, kollektive Homogenisierung. Das ist keine steile These mehr, diese Tendenz wird durch aktuelle Forschung bestätigt.

Warum das an der Technik selbst liegt

Die naheliegende Frage: Lässt sich das nicht einfach wegprompten? Ein guter Prompting-Kurs, und das Problem ist gelöst? Die Antwort ist Nein. Die Begradigung liegt nicht an unserem Umgang mit dem Werkzeug, sondern am Werkzeug selbst.

Drei Gründe dafür.

Erstens die Datenbasis. Große Sprachmodelle sind mit dem Internet trainiert, und das Internet ist zu einem großen Teil englischsprachig und westlich geprägt. Der Westen macht aber nur rund zwölf Prozent der Weltbevölkerung aus. Die Trainingsdaten spiegeln also von vornherein nur einen schmalen Ausschnitt menschlicher Perspektiven.

Zweitens die Next-Token-Prediction. Zur Vereinfachung ersetzen wir Token durch Wort. Das Sprachmodell berechnet nun auf Basis der Daten, welche Worte am wahrscheinlichsten sind. Wenn wir mit "I Like" beginnen, kommt z.B. danach zu 38% das Wort "you" und zu 25% das Wort "being". Wenn das Sprachmodell "I Like you" ausgewählt hat, berechnet es weiter. Zu 55% kommt ein Punkt oder zu 17% geht es mit "I Like you always" weiter. 

Drittens die Temperatur: Warum bekommen wir alle unterschiedliche Antworten auf die gleiche Frage? Es liegt an der Temperatur. Bei einer Temperatur von null würden wir alle exakt dieselbe, die statistisch wahrscheinlichste Antwort erhalten. Erst das Hochregeln der Temperatur, üblicherweise auf einen Wert um 0,7, erlaubt Variation und erzeugt das Gefühl eines echten Gesprächs. Diesen Hebel bedienen in der Regel die Konzerne, nicht wir als Endnutzende. Variation ist möglich, wird aber meistens fremdgesteuert.

Selbst wenn wir verschiedene Modelle nutzen oder Parameter wie die Temperatur variieren, bleibt der Effekt derselbe: Eine weitere Studie von Wenger & Kenett (2026) zeigt, dass Antworten verschiedenster LLMs – über 22 getestete Modelle hinweg – sich untereinander deutlich ähnlicher sind als menschliche Antworten einander. Selbst höhere Temperaturwerte oder explizit "kreativ" formulierte System-Prompts verringern diese Homogenität nur geringfügig. Unser Output wird ähnlicher – unsere kognitive Diversität wird kollektiv beeinträchtigt.

Warum das ein Problem ist

Man könnte einwenden: Ist doch nicht so schlimm, wenn wir alle etwas gleicher werden. Erspart uns die anstrengenden Grundsatzdiskussionen mit den Kolleginnen und Kollegen, die immer alles verändern wollen.

Ich sehe das anders, und mit mir die Innovationsforscher Lu Hong und Scott E. Page. Ihre Arbeit hat gezeigt: Bei der Lösung komplexer Probleme schlagen kognitiv diverse Teams homogene Spezialistenteams. Also Menschen mit unterschiedlichen Erfahrungen, Perspektiven und Denkweisen kommen bei komplexen Problemen zu besseren Lösungen als ein Team von Experten. Ich denke, komplexe Probleme haben wir derzeit genug: Klimawende, Mobilitätswende, Energiewende. 

Für die Lösung unserer komplexen Probleme brauchen wir Zehntausende junge Menschen. Aber nicht zehntausend Gleiche, sondern zehntausend Verschiedene. 

Das Flussdelta im Bildungssystem

Ein natürlicher Fluss mündet nicht als gerade Linie ins Meer. Er verzweigt sich vorher zu einem Delta mit hunderten Flussarmen, in denen sich das Süßwasser mit dem Salzwasser verbindet und ein unglaublicher Artenreichtum entsteht. Ein solches Delta gibt es auch im deutschen Bildungssystem – eine Stelle, an der sich der begradigte Lernfluss verzweigen darf, bevor junge Menschen ins offene Meer der Realität entlassen werden: Die duale Ausbildung.

Über dreihundert anerkannte Ausbildungsberufe stehen jungen Menschen offen. Genau hier, glaube ich, kann sich die kognitive Diversität wieder entfalten, die sich nach Jahren der Begradigung durch Schule, Social-Media-Algorithmen und nun zusätzlich durch KI kaum entwickeln konnte. Hier dürfen sie entscheiden: Ich will mit Menschen arbeiten. Oder mit Tieren. Oder Dinge bauen. Oder Dinge zerlegen. Alles ist möglich. Die kognitive Diversität junger Menschen kommt zum Tragen.

Die duale Ausbildung bietet aber noch etwas anderes, was mir in den Debatten über Future Skills und die Zukunft der Bildung viel zu oft fehlt: der Körper. Unsere Körperlichkeit. Wir sprechen viel über Cognitive Offloading und digitale Kompetenzen, dabei haben wir den Körper aus der Bildung schon längst ausgelagert – dabei ist unser Körper unser USP gegenüber der KI.

Der Körper ist unser USP gegenüber der KI

Denn wenn ich ChatGPT heute frage, ob wir alle Flüsse begradigen sollen, wäre die Antwort: Auf keinen Fall, das ist schlecht für den Hochwasserschutz, schlecht für die Biodiversität, schlecht für die Wasserqualität. Doch woher weiß ChatGPT das? Von uns. Denn Menschen sind an den Fluss gegangen, haben hineingeschaut und gesehen, dass die Fische fehlen. Menschen haben Wasserproben genommen und gemerkt: Die Wasserqualität ist schlecht.

Wir haben einen Körper. Wir können hinausgehen und überprüfen, ob das, was die KI uns statistisch wahrscheinlich vorschlägt, in der Realität tatsächlich funktioniert.

Genau diese Erfahrung macht die duale Ausbildung möglich. In der Regelschule reichen siebzig Prozent für eine Drei. Wer aber ein Rohr verlegt, braucht hundert Prozent. Ein reparierter Motor muss laufen, ganz gleich, wie viel Mühe investiert wurde. Hier kommen junge Menschen in Kontakt mit der Reibung und dem Widerstand der Realität. Und um diesen anstrengenden Weg des Lernens zu gehen, können wir den jungen Menschen ein gutes Angebot machen:

Du willst etwas für die Klimawende tun? Werde Anlagenmechanikerin.

Du willst etwas für die Mobilitätswende tun? Werde Kfz-Mechatroniker.

Du willst etwas für die Energiewende tun? Werde Elektronikerin.

Und das lohnt sich nicht nur für den Einzelnen. Unternehmen, die jetzt in duale Ausbildung investieren, sichern sich nicht nur Fachkräfte – sie sichern sich kognitive Diversität, die keine KI liefern kann. Wer heute Ausbildungsplätze streicht, spart am eigenen Innovationsschutzgebiet.

Die Zukunft ist nicht rein analog und nicht rein digital.

Die Zukunft ist dual. ✌️

Nico Häger
Frankfurt am Main | 02.07.2026



Quellen:

Moon und Kollegen (2025): https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294988212500091X

Lu Hong und Scott E. Page (2004): https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.0403723101

Wenger und Kenett (2026): https://academic.oup.com/pnasnexus/article/5/3/pgag042/8529001?l

Bildnachweis: https://science.nasa.gov/earth/earth-observatory/lena-river-delta-2704/