Was wir verlieren, wenn wir Statistik „Intelligenz“ nennen
Ihr wisst, ich bin Data Scientist.
Ich mag die Arbeit mit Daten, mit Code. Ich mag es, Dinge zu automatisieren, zu strukturieren, zu sortieren: so lange, bis aus einem Daten-Chaos eine Geschichte wird. Ich finde es faszinierend, mithilfe von Algorithmen Machine-Learning-Modelle zu bauen und damit Arbeitsschritte zu vereinfachen oder ganz zu automatisieren. Kurz: Ich bin echt begeistert von dem, was viele heute unter „KI“ verstehen.
Und genau deshalb werde ich zunehmend skeptisch.
Je größer der Hype rund um „Künstliche Intelligenz“ wird, desto stärker bin ich davon überzeugt, dass dieser Begriff uns mehr schadet als nützt. Nicht die Technologien sind das Problem – sondern das Wort, das wir für sie verwenden. „Künstliche Intelligenz“ ist für mich kein neutraler, hilfreicher Begriff mehr, sondern ein irreführender, aufgeladener und letztlich gefährlicher.
Ich bin der Meinung: Wir sollten „Künstliche Intelligenz“ den Science-Fiction-Autor:innen überlassen – und im echten Leben präzisere, ehrlichere Begriffe verwenden. Warum? Das versuche ich in diesem Beitrag zu erklären.
Künstliche Intelligenz führt in die Irre: Was ist überhaupt Intelligenz?
Fangen wir mit dem Offensichtlichen an: Niemand kann sich so richtig darauf einigen, was „Intelligenz“ eigentlich ist. Ist es logisches Denken? Kreativität? Emotionale Empathie? Problemlösefähigkeit? Lernen aus Erfahrung? Bewusstsein?
Schon bei Menschen ist Intelligenz ein vielschichtiger, umstrittener Begriff. Und trotzdem sprechen wir völlig selbstverständlich von „künstlicher“ Intelligenz – als wäre klar, was damit gemeint ist.
Was heutige Systeme tatsächlich tun, ist deutlich nüchterner: Sie erkennen Muster, optimieren Wahrscheinlichkeiten, minimieren Fehlerfunktionen. Ein Sprachmodell „versteht“ keinen Text. Ein Bilderkennungsmodell „sieht“ nichts. Ein Empfehlungssystem „entscheidet“ nicht. All diese Begriffe sind Metaphern für die Imitation von menschlichen Fähigkeiten. Und da enden die Gemeinsamkeiten auch schon.
Indem wir das Wort “Intelligenz” verwenden, schreiben wir Maschinen Eigenschaften zu, die sie nicht besitzen. Auch Metaphern wie “künstliches Gehirn” führen in die Irre. Das führt zu falschen Erwartungen, falschen Ängsten und falschen Entscheidungen. Wir vermenschlichen Statistik und wundern uns dann, wenn die Ergebnisse nicht dem menschlichen Denken entsprechen.
Künstliche Intelligenz ist schwammig: Ein Begriff für hundert Technologien
Unter dem Label „KI“ wird heute alles Mögliche zusammengeworfen:
lineare Regressionen, Entscheidungsbäume, neuronale Netze, Clustering-Algorithmen, regelbasierte Systeme, Large Language Models, Computer Vision, Empfehlungssysteme.
Diese Technologien haben völlig unterschiedliche Stärken, Schwächen, Risiken und Einsatzgebiete. Trotzdem landen sie in der öffentlichen Debatte oft in einem einzigen Topf. Das ist ungefähr so, als würden wir Fahrräder, Containerschiffe und Raumfähren einfach „Fortbewegung“ nennen – und dann versuchen, darüber sinnvoll zu diskutieren.
Der KI-Begriff verhindert Präzision. Er macht Gespräche unscharf, Marketing einfacher und Kritik schwieriger. Wer „KI“ sagt, kann vieles behaupten und muss wenig erklären. Was für Marketing super ist (da ist einfach alles KI und jede:r freut sich), macht jede aufgeklärte gesellschaftliche Debatte sinnlos.
„Terminator“ lässt grüßen: Warum KI immer nach Bedrohung klingt
Sobald das Wort „Künstliche Intelligenz“ fällt, schwingen bei vielen Menschen Bilder mit: Maschinen, die die Weltherrschaft übernehmen. Algorithmen, die uns kontrollieren. Systeme, die „eigene Ziele“ entwickeln.
Diese Narrative sind tief kulturell verankert – und sie kommen nicht aus der Informatik, sondern aus Hollywood. Das Problem: Sie machen eine sachliche Auseinandersetzung extrem schwierig.
Wie sollen wir nüchtern über Chancen und Risiken von datengetriebenen Tools sprechen, wenn ein Teil der Gesellschaft nicht zwischen einem Statistikmodell und einer existenziellen Bedrohung unterscheidet? Wie diskutieren wir Regulierung, Verantwortung oder Einsatzgrenzen, wenn das Vokabular ständig Angst produziert?
Solange wir von „Intelligenz“ sprechen, sprechen wir nicht über Werkzeuge, sondern über vermeintliche Akteure. Und das verzerrt alles – von politischen Debatten bis zu Unternehmensentscheidungen.
Vielleicht brauchen wir weniger Magie und mehr Ehrlichkeit
Ich lehne „Künstliche Intelligenz“ nicht ab, weil ich technologiefeindlich bin.
Im Gegenteil: Ich mag diese Technologien. Ich arbeite mit ihnen. Ich glaube an ihren Nutzen. Mein Newsletter trägt den Begriff im Namen, weil eben doch jede:r irgendwie glaubt, damit etwas anfangen zu können.
Aber genau deshalb wünsche ich mir eine ehrlichere Sprache. Eine, die beschreibt, was Systeme tun – nicht, was wir in sie hineinprojizieren. Begriffe wie „statistische Modelle“, „automatisierte Entscheidungsunterstützung“ oder „lernende Systeme“ sind weniger sexy, aber deutlich näher an der Realität.
Vielleicht verlieren wir damit ein bisschen Hype.
Aber wir gewinnen Klarheit. Und Verantwortung. Und bessere Debatten.
Und das wäre, gerade bei so mächtigen Werkzeugen, ein ziemlich guter Anfang.