Huang hält vergessene Mathe-Grundlagen für verkraftbar – und setzt auf neue Fähigkeiten

Nvidia-Chef Jensen Huang hat im Gespräch mit dem US-Journalisten Ezra Klein einen möglichen Zielkonflikt beim Einsatz künstlicher Intelligenz in der Schule eingeräumt: KI könne Schülerinnen und Schüler bei Hausaufgaben schneller machen, zugleich aber Fähigkeiten schwächen, die sie später ohne solche Hilfsmittel brauchen. Für Huang ist das nicht zwangsläufig ein Grund zur Sorge. Kritiker sehen darin eine zu beiläufige Abwägung, wenn es um grundlegende Fertigkeiten von Kindern geht.248

Schnellere Hausaufgaben, schwächere Prüfungsleistungen

Klein verwies in der Sendung auf eine Untersuchung mit mehr als 26.000 Schülerinnen und Schülern der Klassenstufen 7 bis 12 in China. Demnach stiegen die Hausaufgabenwerte nach der Einführung von KI um 18 Prozent, während die Bearbeitungszeit um 30 Prozent sank. Gleichzeitig gingen die monatlichen Prüfungsergebnisse zurück; auch bei wichtigen Aufnahmeprüfungen zeigten sich Einbußen, die sich laut der Darstellung der Studie erst über einen längeren Zeitraum voll ausprägten.238

Huang stellte diese Befunde nicht einfach infrage. Im Gespräch ging es vielmehr darum, was der Verlust von Wissen wie dem Einmaleins, dem Ziehen von Quadratwurzeln oder dem schriftlichen Dividieren bedeutet, wenn technische Hilfsmittel solche Aufgaben erledigen können. Auf Kleins Frage, ob es wichtig sei, dass grundlegende Mathematikkenntnisse verloren gehen, antwortete Huang sinngemäß, er glaube nicht, dass das entscheidend sei.48

Die Wette auf neue Fähigkeiten

Huang räumte ein, dass Menschen womöglich einen Teil ihrer „feineren geistigen Beweglichkeit“ einbüßen. Dafür könnten sie sich zu besseren „Systemdenkern“ entwickeln: Menschen, die Werkzeuge gezielt einsetzen und komplexe Aufgaben als Ganzes koordinieren. Als Beispiel verwies er auf Ingenieurinnen und Ingenieure, die seiner Einschätzung nach heute stärker in solchen Zusammenhängen denken als seine eigene Generation.413

Auch eine persönliche Anekdote machte seine Haltung deutlich: Huang sagte, dass er sich auf Technik verlasse, um sich an Alltägliches zu erinnern, etwa an seine Adresse. Für ihn zeigt das, dass nicht jedes Detail, das Menschen aus dem Gedächtnis auslagern, einen echten Verlust darstellen muss. Kritiker sehen in solchen Beispielen dagegen eine mögliche Distanz zu den Folgen, die fehlende Grundlagen bei Kindern haben können.412

Skepsis gegenüber Warnungen – aber nicht ohne Grenzen

Huang wies auch Warnungen vor besonders schweren gesellschaftlichen Folgen von KI zurück. Die Einschätzung des KI-Forschers Geoffrey Hinton, eine zehnprozentige Wahrscheinlichkeit einer gesellschaftlichen Katastrophe sei nicht unplausibel, nannte er unverantwortlich und nicht wissenschaftlich fundiert. Huang plädiert stattdessen für eine evidenzbasierte Bewertung und technische Schutzmaßnahmen.717

Das heißt allerdings nicht, dass er jede Grenze ablehnt: Huang sagte, Unternehmen sollten Produkte nicht veröffentlichen, wenn sie diese nicht kontrollieren können. Zugleich sprach er sich dagegen aus, KI-Firmen von den üblichen Regeln zu Haftung und Wettbewerbsrecht auszunehmen.19

Der Streit um die Kosten des Fortschritts

Ähnliche Kritik richtet sich gegen Huangs Sicht auf Energie und Klimaschutz. Er stellt KI als mögliche langfristige Lösung dar, räumt aber zugleich schwierige kurzfristige Kosten ein. Kritiker wenden ein, dass solche Kosten Menschen schon jetzt treffen können – während ein möglicher Nutzen erst später eintritt. Auf die Schule übertragen, beruht Huangs Zuversicht auf der Annahme, dass neue, KI-gestützte Fähigkeiten den Verlust heutiger Grundlagen ausgleichen könnten. Die besseren Hausaufgabenwerte allein belegen das nicht.1228

Die Kritik richtet sich damit auf Huangs Einschätzung des Zielkonflikts – nicht auf den Beweis, dass er Kindern schaden wolle. Und die angeführte Untersuchung zeigt für sich genommen nicht, dass jede Form des KI-Einsatzes im Unterricht dieselben Folgen hat.24