KI-Kluft: Warum Zugang noch keine Teilhabe schafft

Andrej Karpathy beschreibt eine wachsende Kluft zwischen Menschen ohne KI-Erfahrung, gelegentlichen Chatbot-Nutzenden und einer kleinen Gruppe mit Zugang zu leistungsfähigen Agentensystemen. Seine Zahlen sind grobe Schätzungen, machen aber erhebliche Unterschiede bei Zugang, Nutzung und Verständnis sichtbar.

Rund 75 Prozent der Weltbevölkerung hätten bislang kaum Kontakt mit großen Sprachmodellen gehabt. Weitere ein bis zwei Milliarden Menschen nutzten kostenlose Angebote wie ChatGPT nur gelegentlich – vor allem als bessere Suchmaschine oder Schreibhilfe. Lediglich ein sehr kleiner Teil arbeite bereits mit leistungsfähigen Modellen und KI-Agenten an komplexen Aufgaben.

Diese Einschätzung stammt vom KI-Forscher Andrej Karpathy, einem Mitgründer von OpenAI und früheren Leiter der KI-Entwicklung bei Tesla. Er beschreibt die Verteilung der KI-Nutzung als immer enger werdenden Trichter: Unten stehen Milliarden Menschen ohne nennenswerte Erfahrung, darüber gelegentliche Nutzerinnen und Nutzer, dann eine kleine Gruppe professioneller Anwender und ganz oben wenige Tausend Menschen mit Zugang zu den leistungsfähigsten internen Systemen der großen KI-Unternehmen.

Die Zahlen beruhen ausdrücklich auf einer groben Überschlagsrechnung und nicht auf einer repräsentativen Untersuchung. Trotzdem verweist Karpathy auf ein reales Problem: Während öffentlich noch darüber diskutiert wird, ob Chatbots brauchbare Texte schreiben können, arbeiten andere bereits mit Systemen, die selbstständig programmieren, recherchieren, Werkzeuge bedienen und umfangreiche Arbeitsprozesse übernehmen.

Es entsteht damit nicht nur eine digitale Kluft zwischen Menschen mit und ohne Zugang zu KI. Auch zwischen verschiedenen Formen der Nutzung liegen inzwischen Welten.

Eine geöffnete Chatoberfläche schafft noch keine Teilhabe

Die verbreitete Vorstellung, KI sei inzwischen für alle zugänglich, greift zu kurz. Zwar lassen sich viele Chatbots kostenlos über einen Browser oder ein Smartphone aufrufen. Daraus folgt aber noch keine gleichberechtigte Nutzung.

Schon der technische Zugang ist ungleich verteilt. Nicht alle Menschen verfügen über ein aktuelles Gerät, eine stabile Internetverbindung oder ausreichend mobile Daten. Hinzu kommen sprachliche Barrieren, unterschiedliche digitale Erfahrungen und die Frage, ob ein System in der eigenen Sprache ähnlich leistungsfähig ist wie auf Englisch.

Auch innerhalb der Angebote bestehen deutliche Unterschiede. Aktuelle Modelle, größere Nutzungskontingente, Recherchefunktionen oder eigenständig arbeitende KI-Agenten sind häufig kostenpflichtig. Wer beruflich über entsprechende Zugänge verfügt und Zeit zum Experimentieren erhält, sammelt andere Erfahrungen als jemand, der gelegentlich ein begrenztes Gratisangebot nutzt.

Entscheidend ist außerdem, ob Menschen wissen, welche Aufgaben sie sinnvoll an ein KI-System übertragen können. Wer einen Chatbot ausschließlich nach dem Wetter fragt oder einen Geburtstagsgruß formulieren lässt, nutzt zwar KI. Diese Erfahrung vermittelt aber kaum eine Vorstellung davon, wie sich damit Dokumente vergleichen, Daten auswerten oder mehrstufige Arbeitsabläufe unterstützen lassen.

Der Besitz eines Bibliotheksausweises macht schließlich auch noch niemanden automatisch informationskompetent. Bei KI scheint diese Erkenntnis gelegentlich verloren zu gehen, sobald sich eine Texteingabe erfolgreich öffnen lässt.

Der Unterschied liegt nicht allein im Prompt

Die Debatte über KI-Kompetenz konzentriert sich häufig auf die richtige Formulierung von Eingaben. Gute Prompts können hilfreich sein. Sie sind aber nur ein Teil der notwendigen Fähigkeiten.

Fortgeschrittene Nutzung setzt voraus, dass Menschen Aufgaben strukturieren, geeignete Werkzeuge auswählen und Zwischenergebnisse kontrollieren können. Sie müssen erkennen, wann ein Sprachmodell ausreicht, wann eine verlässliche Recherche notwendig ist und wann sensible Informationen keinesfalls eingegeben werden sollten. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, Quellen zu prüfen, Fehler zu erkennen und die Verantwortung für das Ergebnis nicht an das System abzugeben.

Mit KI-Agenten kommen weitere Anforderungen hinzu. Diese Systeme erzeugen nicht nur Texte, sondern können je nach Berechtigung Webseiten aufrufen, Dateien verändern, Programme ausführen oder Nachrichten versenden. Die entscheidende Frage lautet dann nicht mehr nur: „Ist die Antwort richtig?“ Ebenso wichtig wird: „Was darf das System selbstständig tun?“

Die eigentliche Kluft verläuft deshalb nicht einfach zwischen Menschen, die KI verwenden, und solchen, die es nicht tun. Sie verläuft zwischen den unterschiedlichen Möglichkeiten, die Technik zu verstehen, zu beurteilen und wirksam einzusetzen.

Wenn nur wenige die leistungsfähigsten Systeme kennen

Karpathys Trichter beschreibt noch ein weiteres Problem: Nur eine sehr kleine Gruppe kann aus eigener Erfahrung beurteilen, wozu die leistungsfähigsten internen KI-Systeme bereits in der Lage sind. Die Mehrheit kennt dagegen ältere, eingeschränkte oder kostenlose Modelle.

Damit fehlt eine gemeinsame Erfahrungsgrundlage für die gesellschaftliche Debatte. Manche erleben einen Chatbot, der schon an einer einfachen Quellenangabe scheitert. Andere sehen Agentensysteme, die innerhalb kurzer Zeit komplexe Softwareprojekte bearbeiten. Beide sprechen über „KI“, meinen aber technisch und praktisch sehr unterschiedliche Dinge.

Das erschwert demokratische Entscheidungen. Wie sollen Gesellschaften über Regulierung, Bildung, Arbeitsmarkt oder Sicherheitsrisiken beraten, wenn nur wenige Unternehmen einen vollständigen Einblick in die leistungsfähigsten Systeme besitzen?

Die öffentliche Diskussion ist dadurch stark von den Darstellungen der Anbieter abhängig. Sie entscheiden, welche Fähigkeiten demonstriert, welche Zwischenfälle veröffentlicht und welche Grenzen eingeräumt werden. Unabhängige Forschung, transparente Prüfverfahren und ein breiter Zugang zu Wissen über KI werden deshalb umso wichtiger.

KI-Verständnis bedeutet in diesem Zusammenhang nicht, jede neue Funktion selbst ausprobiert zu haben. Es bedeutet auch, Machtverhältnisse zu erkennen: Wer entwickelt die Systeme? Wer kontrolliert den Zugang? Wer kann ihre Aussagen überprüfen? Und wer trägt die Folgen?

Mehr Nutzung ist nicht automatisch mehr Kompetenz

Aus Karpathys Beobachtung könnte leicht die Forderung entstehen, möglichst viele Menschen müssten KI einfach häufiger verwenden. Das wäre zu kurz gedacht.

Eine intensive Nutzung kann Erfahrungen vermitteln. Sie kann aber ebenso zu falschem Vertrauen oder einer unkritischen Übernahme von Ergebnissen führen. Wer täglich mit einem Chatbot arbeitet, kann dessen Antworten deshalb noch lange nicht zuverlässig beurteilen.

KI-Kompetenz umfasst mehr als Anwendungssicherheit. Menschen sollten verstehen, dass Sprachmodelle keine verlässlichen Wissensspeicher sind, weshalb überzeugende Formulierungen falsch sein können und welche Interessen hinter den Angeboten stehen. Kenntnisse über Datenschutz, Urheberrecht und mögliche Verzerrungen gehören ebenfalls dazu.

Genauso wichtig ist die Fähigkeit, auf KI verzichten zu können. Nicht jede Aufgabe wird durch ein Sprachmodell besser. Manchmal ist eine Suchmaschine geeigneter, manchmal eine Fachdatenbank und gelegentlich sogar ein Gespräch mit einem Menschen. Diese überraschend traditionelle Lösung funktioniert weiterhin ohne monatliches Nutzungskontingent.

Was Bibliotheken beitragen können

Öffentliche Bibliotheken können dazu beitragen, den Zugang zu KI nicht allein vom Einkommen, Bildungsstand oder beruflichen Umfeld abhängig zu machen. Dafür reicht es allerdings nicht, lediglich einen Chatbot auf einem öffentlichen Computer bereitzustellen.

Benötigt werden niedrigschwellige Angebote, in denen Menschen die Systeme praktisch erproben und zugleich kritisch einordnen können. Dazu gehören offene KI-Sprechstunden, Einführungsveranstaltungen, gemeinsame Experimente oder kurze Lernangebote. Besonders wichtig sind Formate, die nicht voraussetzen, dass Teilnehmende bereits wissen, was ein Sprachmodell, ein Prompt oder ein KI-Agent ist.

Wissenschaftliche Bibliotheken stehen vor einer zusätzlichen Herausforderung. KI-Systeme werden zunehmend in Recherche, Literaturauswertung, Datenanalyse und wissenschaftliches Schreiben eingebunden. Gleichzeitig hängt der Zugang zu leistungsfähigen Werkzeugen häufig von institutionellen Lizenzen und den finanziellen Möglichkeiten einer Hochschule ab.

Bibliotheken können beraten, Zugänge bündeln und Standards für einen transparenten Einsatz vermitteln. Dazu gehören dokumentierte Arbeitsschritte, nachvollziehbare Quellen und ein sorgfältiger Umgang mit Forschungsdaten. Ebenso müssen sie darauf achten, dass wissenschaftliche Arbeit nicht vollständig von wenigen proprietären Systemen abhängig wird.

Damit Bibliotheken diese Rolle übernehmen können, benötigen ihre Mitarbeitenden selbst Zeit zum Lernen und Experimentieren. Eine einmalige Einführung ins Prompten reicht nicht. Die Systeme verändern sich schnell, Funktionen greifen zunehmend ineinander und aus Chatbots werden Werkzeuge, die recherchieren, programmieren und handeln können.

Bibliotheken müssen nicht jede neue KI-Anwendung sofort anbieten. Sie sollten aber in der Lage sein, deren Bedeutung einzuordnen und begründet zu entscheiden, welche Angebote sie unterstützen, kritisch begleiten oder bewusst nicht einsetzen.

Fazit

Karpathys Zahlen sind keine belastbare Weltstatistik. Seine Beschreibung eines immer enger werdenden KI-Trichters trifft dennoch einen wichtigen Punkt: Zwischen Nichtnutzung, gelegentlichem Chatten und dem professionellen Einsatz leistungsfähiger KI-Agenten liegen erhebliche Unterschiede.

Die daraus entstehende Kluft betrifft Bildung, Einkommen, gesellschaftliche Teilhabe und demokratische Mitbestimmung. Wer leistungsfähige KI-Systeme kennt und kontrolliert, erhält neue Möglichkeiten, Informationen zu verarbeiten, Arbeit zu organisieren und Entscheidungen vorzubereiten. Wer keinen Zugang oder keine Unterstützung hat, kann zunehmend schwerer beurteilen, was technisch möglich ist und welche Folgen daraus entstehen.

Bibliotheken können diese Kluft nicht allein schließen. Sie können aber dazu beitragen, dass KI-Verständnis nicht ausschließlich in Unternehmen, kostenpflichtigen Abonnements oder besonders techniknahen Milieus entsteht.

Entscheidend ist nicht, möglichst viele Menschen möglichst schnell zu KI-Powerusern zu machen. Es geht darum, ihnen einen informierten, selbstbestimmten und kritischen Umgang zu ermöglichen. Denn gesellschaftliche Teilhabe beginnt nicht mit dem ersten Prompt, sondern mit der Möglichkeit, die Technik und ihre Machtverhältnisse zu verstehen.