KI im Studium – Krücke oder Kompass?

Als ChatGPT Ende 2022 veröffentlicht wurde, war ich begeistert – es fühlte sich an, als sei die Zukunft plötzlich da. Doch zwischen der anfänglichen Euphorie und einem sinnvollen Einsatz im Philosophiestudium liegen Welten. Erst nach und nach habe ich gelernt, was KI wirklich leisten kann – und wo ihre Grenzen liegen. Seit meinem Auslandssemester in Wien sehe ich klarer denn je, wie sie mein Denken, Schreiben und Forschen beeinflussen kann, aber nicht ersetzen darf.

Wie ich in meiner Seminararbeit meine Nutzung von KI deklariert habe, seht ihr als Teaser schonmal hier:

KI als vielseitiges Werkzeug

Ich sehe KI vor allem als Werkzeug. Werkzeuge verändern unsere Fähigkeiten und unser Verhalten. So wie man mit dem Aufkommen der Computer im Studium irgendwann nicht mehr in die Bibliotheken gehen musste, um Bücher zu finden, und eine Onlinesuche gereicht hat, so sehe ich KI als Werkzeug, mit dem sich mein Denk-, Schreib- und Forschungsverhalten ändern wird.

KI als Denkwerkzeug: „KI hilft mir beim Denken.“ Je mehr ich KI benutzt habe und je erfolgreicher ich den Output bewertet hatte, desto fauler wurde ich. Ich habe weniger hinterfragt und einfach akzeptiert, was da steht. Bei kleinsten intellektuellen Hürden habe ich ChatGPT gefragt. Und wenn ich es für Aufgaben im Studium benutzt hatte, musste ich beim finalen Überprüfen der Ergebnisse feststellen, dass ich 90 % neu schreiben, ja neu denken kann. Über die letzten Semester bin ich dazu übergegangen, immer mehr die eigene Denkarbeit zu schätzen, und in diesem Auslandssemester stehe ich der Idee der KI als Denkwerkzeug kritischer denn je gegenüber.

Klar, wenn ich gar keine Ahnung von einem Thema habe, starte ich oft mit KI. Das ist schneller als Google und hilft mir, erste Zusammenhänge zu erkennen, einen Überblick zu bekommen und mich nicht im Detail eines einzigen Textes zu verlieren. Demnach hilft es mir hier schon, schneller ins Denken zu kommen. Dabei ist es aber entscheidend, dass ich mich von der KI auch wieder abwende und eigene Notizen und Zusammenhänge notiere. Meistens auf einer DIN-A4-Seite in Stichpunkten, manchmal auch laut gedacht oder in Gesprächen mit Freunden. Schreiben und Sprechen ist Denken für mich. Den ChatGPT-Output zu lesen hingegen, ist kein Denken. Den Prompt zu schreiben? Oh ja, das ist wiederum Denken.

KI als Schreibwerkzeug: Zum Schreiben nutzte ich KI in meinem Auslandssemester hier – wenn überhaupt – hauptsächlich wie ein Korrekturtool für Rechtschreibung und Grammatik. Ich brachte selbst Ideen, Argumente und Struktur in den Text – und ließ dann KI drüberschauen. Ich achtete dabei darauf, dass sie mir nicht den Stil oder die Bedeutung verändert. In Philosophie ist das extrem wichtig. Sprachmodelle ergänzen oft Wörter, die man gar nicht wollte – einfach, weil sie statistisch passen. Und weil es in meinem Studium auf Nuancen ankommt, gilt bei mir: alles manuell prüfen. Ich entscheide am Ende, was bleibt und was gehen muss. Die Gedanken kommen von mir, die KI hilft nur beim Feinschliff.

KI als Forschungswerkzeug: Die Frage der Verantwortung wird in realen Forschungsfragen noch viel relevanter. Hier stoße ich schnell an die Grenzen der verfügbaren KI. Für wissenschaftliches Arbeiten brauche ich exakte Quellen, Kontext und die Fähigkeit, Aussagen selbst einzuordnen. Der KI die Forschungsfrage zuzuwerfen und zu glauben, ich würde eine gute wissenschaftliche Arbeit oder eine spannende Recherche bekommen, ist aktuell nicht möglich. Die kann da oft nicht mithalten – vor allem nicht, wenn es in die Tiefe geht. Wenn ich die Vorteile der KI verwenden möchte, muss ich kleinteiliger arbeiten – und hier wird die KI wieder Werkzeug (Stichwort: Krücke).

Wenn die Krücke zum Hindernis wird

Die Gefahr, die bei der Nutzung von KI – sei es fürs Brainstorming (Denken) oder fürs Schreiben – ist, dass ich mich abhängig mache, faul werde und die Ergebnisse irgendwann blind übernehme. Ich würde so Verantwortung abgeben. Das führt nicht nur dazu, dass ich ersetzt werden kann, sondern auch dazu, dass ich mich freiwillig entmündige.

Daher ist die Synthese von all dem: Ich sehe KI wie eine Krücke. Man braucht sie, wenn man noch nicht allein gehen kann (z. B. Thema ist mir fremd). Aber sobald ich die ersten Schritte alleine gehen kann, sollte ich die Krücke zur Seite legen. Wer zu lange mit Krücken läuft, verlernt das Gehen – und wer zu lange mit KI denkt, verlernt das Denken.

KI-Outputs sind oft generisch. Forschung aber lebt vom Neuen, vom Unerwarteten. Als ich etwa Argumente zur Klimadebatte um Bitcoin Mining suchte, bekam ich nur stereotype Pro- oder Contra-Positionen, nie eine echte Synthese zwischen Ethik und empirischer Realität. Diese Arbeit musste ich selbst leisten – und genau darin liegt auch der Wert: KI zeigt ihre Grenzen. Tools wie notebookLM oder Anara können zwar beim Suchen helfen, doch Lesen, Filtern und Einordnen bleiben meine Aufgabe. Manchmal ist ein gezieltes Strg+F im PDF effizienter als zehn Prompts. Wer sich blind auf KI verlässt, riskiert Plagiate, schwache Argumente und Texte, die künstlich und beliebig wirken. Mein Ziel bleibt daher: mit Unterstützung lernen, aber eigenständig denken. Oder wie im Sport: Use it or lose it.

Deswegen ist die Einordnung von KI als Werkzeug so entscheidend. Ich selbst bleibe in der Verantwortung für den Output, denn ich möchte ja auch nicht einem Hammer die Schuld geben, dass das Haus nicht stabil gebaut wurde. Diese Erkenntnisse kamen in meinem Auslandssemester, da ich einen Kurs zu wissenschaftlichem Arbeiten besucht hatte, habe ich mich mit diesen Fragen wie man KI an der Uni benutzen kann und sollte nochmal genauer beschäftigt.

KI-Nutzung an der Uni – LMU München vs. Uni Wien

Dabei habe ich auch die Guidelines der LMU in München und der Uni Wien verglichen und auch ganz praktische Erfahrung gesammelt wie ich KI wirklich benutzen kann ohne die Prinzipien des wissenschaftlichen Arbeitens zu gefährden.

Offiziell unterscheiden sich die beiden Universitäten weniger, als ich anfangs dachte. Sowohl die LMU München als auch die Uni Wien erlauben die Nutzung von KI nur unter der Bedingung, dass sie transparent angegeben wird. In beiden Fällen gilt: Ungekennzeichnete Nutzung ist akademisches Fehlverhalten.

Die Tonlage aber ist abschreckend. An der LMU heißt es, KI sei grundsätzlich „unzuverlässig“ und solle, wenn überhaupt, nur „mit äußerster Vorsicht“ genutzt werden. Die Uni Wien wiederum warnt deutlich: Wer KI einsetzt, ohne es offenzulegen, begeht Schummeln – mit entsprechenden Konsequenzen im Sammelzeugnis.

Und doch habe ich in Wien einen anderen Zugang erlebt. Mein Professor für wissenschaftliches Arbeiten formulierte die Regeln differenzierter: Er ermutigte uns, KI auszuprobieren, solange wir reflektieren, wie erfolgreich sie im Schreibprozess wirklich war. Entscheidend sei, dass die argumentative Auseinandersetzung von uns selbst kommt – und dass wir im Zweifel jeden Satz auch mündlich verteidigen können.

Für mich machte genau dieser Unterschied das Semester in Wien so spannend: Die offiziellen Regeln waren streng, fast wie in München. Aber die Lehre vor Ort ließ mehr Raum zum Experimentieren und zur Reflexion. Ich habe meine Nutzung daher offen gekennzeichnet – etwa wenn ich KI für Korrekturen in Rechtschreibung oder bessere Formulierungen verwendet habe, sofern sie nicht die Nuancen in meinen Gedanken und Argumenten verändert haben. Entscheidend war für mich, dass ich bewusst die eigentliche Denkarbeit selbst übernommen habe.

Wie ich KI-Nutzung in meiner Seminararbeit transparent gemacht habe: Meine Deklarierung zur KI-Nutzung wurde auch sehr positiv von meinem Professor aufgenommen. Er hat mir sogar notiert, dass mein Ansatz eben ein sehr konservativer sei, da ich mich fast nur auf Rechtschreibung bezogen habe. Zu meiner Überraschung gab er mir den Impuls auch in Lesbarkeit und Stil die KI zu meinem Vorteil zu nutzen – natürlich unter dem Vorbehalt, dass die eigentliche Denkarbeit und Forschungs von mir kommt, und ich jederzeit die Inhalte meiner Arbeit eigenständig verteidigen kann. Demnach war ich hier wirklich positiv überrascht davon wie wir als Studiengemeinschaft (Studenten und Professoren) lernen mit dieser neue Technologie in bestehenden Institutionen umzugehen.