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Beats Biblionetz - Texte

Sieben Mythen der KI-Nutzung

Sandra Schön, Benedikt Brünner, Martin Ebner, Sarah Diesenreither, Barbara Hanfstingl, Georg Krammer
Publikationsdatum:
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iconZusammenfassungen

Sandra SchönMartin Ebner

Wer das Internet nutzt, kommt im Frühjahr 2026 nicht um Anwendungen generativer Künstlicher Intelligenz (kurz KI) herum. Suchmaschinen bieten neben Links standardmäßig KI-generierte Antworten an, Chatbots unterstützen bei der Buchung von Websites, Schüler:innen lassen sich Tests passend zu den Arbeitsblättern der Lehrer:innen generieren usw. – Doch nicht alles, was uns die KI-Anwendungen liefern, wie wir sie nutzen und ihre Ergebnisse verstehen, ist zutreffend und unproblematisch. Das liegt auch an Missverständnissen darüber, wie KIAnwendungen funktionieren. Aus unserer Sicht – es gibt dazu noch keine empirische Evidenz – verdienen folgende sieben Aussagen besondere Aufmerksamkeit, insbesondere auch im Kontext von Bildung, Schule und Hochschule:

  1. 1. KI-Anwendungen sind neutral, objektiv und vorurteilsfrei
  2. KI-Anwendungen arbeiten logisch
  3. KI-Anwendungen denken und lernen wie Menschen
  4. KI-Anwendungen sind empathisch
  5. KI-Anwendungen sind ökologisch und sozial problemlos
  6. KI-Nutzung ist rechtlich einwandfrei
  7. KI-Anwendungen machen Wissen und Kompetenzentwicklung überflüssig

In diesem Beitrag möchten wir diese als „Mythen“ bezeichneten Aussagen beschreiben und aufzeigen, dass und warum sie nichtzutreffend sind. Damit möchten wir einen zukünftig fundierten Umgang und durch die Beschreibung von KI-Mythen Forschung dazu initiieren und unterstützen.

Von Sandra Schön, Benedikt Brünner, Martin Ebner, Sarah Diesenreither, Barbara Hanfstingl, Georg Krammer im Text Sieben Mythen der KI-Nutzung (2026)

iconDieser Text erwähnt ...


Personen
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Keivan Alizadeh , Samy Bengio , Sophia Chen , Samuel Kai Wah Chu , Mehrdad Farajtabar , Marte Henningsen , Maxwell Horton , Marc-Uwe Kling , Jac Ka Lok Leung , Iman Mirzadeh , Rainer Mühlhoff , Davy Tsz Kit Ng , Maggie Shen Qiao , Parshin Shojaee

Aussagen
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Generative Machine-Learning-Systeme benötigen viel Energie

Begriffe
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Denkenthinking , Generative Machine-Learning-Systeme (GMLS)computer-generated text , Maschinemachine , Mensch , Schreibenwriting , Suchmaschinesearch engine
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2017 local  QualityLand (Marc-Uwe Kling) 3, 5, 4, 2, 5, 6, 2, 6, 15, 28, 16, 18 6 21 18 247
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2021 local web  Conceptualizing AI literacy (Davy Tsz Kit Ng, Jac Ka Lok Leung, Samuel Kai Wah Chu, Maggie Shen Qiao) 20, 4, 6, 7, 3, 14, 25, 16, 16, 16 13 14 16 127
2024 local web  Chatbots im Schulunterricht (Rainer Mühlhoff, Marte Henningsen) 30, 6, 10, 8, 12, 12 4 21 12 78
2025 local web  How much energy will AI really consume? (Sophia Chen) 40, 4 1 4 4 44
2025 local web  The Illusion of Thinking (Parshin Shojaee, Iman Mirzadeh, Keivan Alizadeh, Maxwell Horton, Samy Bengio, Mehrdad Farajtabar) 8 4 9 8 8

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Nicht erwähnte Begriffe
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