Orientierung statt Effizienz
Ich greife einen Gedanken auf, der mir seit einiger Zeit nicht mehr aus dem Kopf geht. Er stammt von Robert Spaemann, einem katholischen Philosophen, und ist ebenso schlicht wie unbequem: Bildung ist nicht Ausbildung. Ein gebildeter Mensch ist nicht einfach jemand mit viel Wissen oder mit einer gut verwertbaren Qualifikation, sondern jemand, der Zusammenhänge versteht, urteilen kann und sein Wissen in ein umfassenderes Verständnis von Welt und Mensch einordnet. Bildung, so Spaemann, ist Orientierung. Je länger ich diesen Satz mit mir herumtrage, desto deutlicher wird mir, wie sehr er quer zu vielen gegenwärtigen Debatten steht.
Wer heute über Defizite in Wissenschaft, Politik oder Medien klagt, spricht meist von fehlender Expertise, von mangelnder Professionalität oder von ungenügender Kompetenz. Das klingt zunächst plausibel. Doch bei genauerem Hinsehen beschleicht mich der Verdacht, dass diese Diagnose zu kurz greift. Fachwissen ist so verfügbar wie nie zuvor. Funktionale Fähigkeiten lassen sich erwerben, zertifizieren und laufend aktualisieren. Und dennoch bleibt ein Unbehagen. Was oft fehlt, ist nicht Information, sondern Einordnung. Nicht Können, sondern Urteilskraft. Nicht Eloquenz, sondern #Bildung.
Diese begriffliche Unschärfe ist mehr als ein akademisches Detail. Wenn Bildung und Ausbildung, Kompetenz und Orientierung, Wissen und Verstehen in Eins fallen, verändert sich stillschweigend, was wir von Menschen in verantwortungsvollen Rollen erwarten. Dann genügt es, etwas effizient zu beherrschen, ohne es in einen grösseren Zusammenhang stellen zu können. Genau an diesem Punkt gewinnt Spaemanns Unterscheidung ihre Schärfe. Sie ist ein Massstab für die Gegenwart.
Die Verwechslung
Gerade an der Debatte über generative künstliche Intelligenz zeigt sich, wie sehr wir Bildung und Ausbildung verwechseln. Vor diesem Hintergrund erscheint mir auch diese Debatte in einem anderen Licht. Meist wird die #KI als Bedrohung oder als Effizienzwerkzeug verhandelt. Entweder fürchten wir den Verlust menschlicher Fähigkeiten, oder wir feiern Produktivitätsgewinne. Beides bleibt an der Oberfläche. Denn KI adressiert zunächst Ausbildung, nicht Bildung. Sie liefert Informationen, strukturiert Texte, schlägt Lösungen vor. Was sie nicht kann, ist verstehen, urteilen oder Verantwortung tragen. Bildung lässt sich nicht automatisieren.
Und doch wäre es zu einfach, daraus eine kulturkritische Abwehrhaltung abzuleiten. Gerade in Bildungszusammenhängen kann KI, klug eingesetzt, Räume eröffnen. Nicht als Antwortmaschine, sondern als Gesprächspartnerin. Nicht als Ersatz für Erfahrung, sondern als Anlass zur Reflexion. Wenn sie dazu beiträgt, Fragen zu vertiefen, Perspektiven zu wechseln oder Denkbewegungen sichtbar zu machen, kann sie Breitenbildung unterstützen. Vorausgesetzt, wir verwechseln das Werkzeug nicht mit dem Ziel.
Zwei Stimmen
An dieser Stelle drängt sich mir eine andere Stimme auf, die in der medialen Berichterstattung und in den sozialen Medien der letzten Monate kaum zu überhören ist. Sie klingt ganz anders. Drängend, appellativ und leistungsorientiert. Ihr Kern lautet: Wer jetzt früh versteht, früh nutzt und früh adaptiert, verschafft sich einen entscheidenden Vorteil. KI wird hier nicht als Bildungsfrage, sondern als Karrierethema verhandelt. #Lernen bedeutet vor allem, schneller zu sein als andere. Wer eine Stunde pro Tag experimentiert, sich keine Scheu vor grossen Aufgaben leistet und bereit ist, Teile seiner Arbeit zu automatisieren, wird vorne mitspielen.
Ich halte diese Perspektive nicht für falsch. Sie ist realistisch, wirksam und für viele Menschen attraktiv. Sie trifft einen Nerv unserer Arbeitswelt. Und doch irritiert sie mich. Denn implizit transportiert sie ein bestimmtes Verständnis von Lernen und Bildung. Lernen wird zur Anpassungsleistung, Wissen zur Ressource und die KI zum Beschleuniger. Orientierung spielt dabei kaum eine Rolle. Entscheidend ist, ob etwas funktioniert.
Hier liegt für mich eine zentrale Spannung. Auf der einen Seite steht ein funktionales Bildungsverständnis, das auf Effizienz, Nutzen und individuelle Positionierung ausgerichtet ist. Auf der anderen Seite ein bildungstheoretisches Verständnis, das Lernen als Verhältnis zu sich selbst und zur Welt begreift. Beide Perspektiven schliessen sich nicht aus. Aber sie lassen sich auch nicht nahtlos ineinander überführen. Was verlieren wir aus dem Blick, wenn Bildung auf „Frühsein“ reduziert wird?
Was bleibt
Gerade deshalb scheint mir die Frage nach KI weniger eine technische als eine bildungstheoretische zu sein. Sie zwingt uns, unsere Begriffe zu klären. In Elternhaus, Schule und Erwachsenenbildung entscheidet sich nicht, wie leistungsfähig KI ist, sondern wie wir sie rahmen. Ob schnelle Antworten zählen oder gute Fragen. Ob Output oder Orientierung im Vordergrund steht. Ein Beispiel: Wenn Schülerinnen und Schüler mit KI einen Text schreiben, können sie entweder lernen, wie man ein Werkzeug bedient – oder wie man mit diesem Werkzeug denkt, zweifelt und urteilt. Der Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern in der pädagogischen Haltung.
Eine gewisse Gelassenheit hilft dabei. Technologische Umbrüche verlaufen selten gleichmässig. Sie sind fragmentarisch, widersprüchlich und oft langsamer, als es der öffentliche Diskurs vermuten lässt. Nicht alles verändert sich gleichzeitig, nicht alles sofort. Der Himmel fällt uns nicht auf den Kopf. Aber Übergangszeiten haben es in sich. Sie verlangen nach Menschen, die Zusammenhänge sehen, Unsicherheiten aushalten und Verantwortung übernehmen können. Mit anderen Worten: nach gebildeten Persönlichkeiten.
Vielleicht liegt hier der eigentliche Prüfstein der KI-Debatte. Nicht darin, wie schnell Modelle besser werden, sondern darin, ob wir unsere Unterscheidungen schärfen. Spaemanns Satz wirkt auf mich dabei wie eine Zumutung – aber vielleicht ist gerade diese Zumutung heilsam in einer Zeit, die nach schnellen Antworten verlangt. Bildung ist Orientierung. Wenn das stimmt, dann verschärft KI nicht primär ein Technikproblem, sondern ein Bildungsproblem. Und die Antwort darauf lässt sich nicht automatisieren. Sie beginnt dort, wo wir uns die Zeit nehmen, über unsere Begriffe nachzudenken.
💬 Kommentieren (nur für write.as-Accounts)
Bildquelle Pieter Bruegel d. Ä. (1525/30–1569): Grosser Turmbau zu Babel, Kunsthistorisches Museum, Wien, Public Domain.
Disclaimer Teile dieses Texts wurden mit Deepl Write (Korrektorat und Lektorat) überarbeitet. Für die Recherche in den erwähnten Werken/Quellen und in meinen Notizen wurde NotebookLM von Google verwendet.
Topic #Selbstbetrachtungen | #Maschinenwelten
_-_Google_Art_Project_-_edited.jpg){kind=link}