Die Maschine weiß immer mehr. Eigentlich müsste das eine gute Nachricht sein. Doch was geschieht, wenn gleichzeitig die Fähigkeit des Menschen abnimmt, ihre Antworten einzuordnen, zu hinterfragen und Fehler zu erkennen? Der französische Neurowissenschaftler Michel Desmurget formuliert daraus eine drastische Warnung: Wir bewegten uns auf eine »Diktatur der Idioten« zu. So weit muss man nicht gehen. Aber die Frage dahinter reicht weit über die übliche Debatte über Bildschirmzeit hinaus.
Wissen im Gerät – oder Wissen im Kopf?
Michel Desmurget beschäftigt sich seit Jahren mit den Auswirkungen digitaler Medien auf Kinder und Jugendliche. Der Neurowissenschaftler ist Forschungsdirektor am französischen Gesundheitsforschungsinstitut Inserm und veröffentlichte unter anderem die Bücher »Die digitale Verblödung« und »Macht sie lesen!«. Anfang 2026 schrieb er für das französische Institut Diderot erneut über den Rückgang des Lesens und dessen Bedeutung für Sprache und Denken.
In einem aktuellen Interview mit der WELT verbindet er nun zwei Entwicklungen: sinkende oder stagnierende Bildungsleistungen auf der einen Seite und immer leistungsfähigere künstliche Intelligenz auf der anderen. Wer selbst immer weniger Wissen besitze und Informationen schlechter beurteilen könne, werde zunehmend abhängig von technischen Systemen, deren Antworten er nicht mehr überprüfen könne. FOCUS griff das Interview anschließend auf.
Die provokante Formulierung von der »Diktatur der Idioten« ist Desmurgets Bewertung.
Die zugrunde liegende Frage ist wissenschaftlich interessanter: Wie viel muss ein Mensch selbst wissen, um mit einer Maschine sinnvoll arbeiten zu können, die ihm nahezu jedes Wissen auf Anfrage liefert?
Die berühmte Stanford-Studie ist fast zehn Jahre alt
Desmurget verweist unter anderem auf Untersuchungen der Stanford University zur Fähigkeit junger Menschen, Informationen aus dem Internet zu bewerten.
Hier lohnt sich bereits eine Präzisierung.
Die viel zitierte Untersuchung ist keine neue KI-Studie. Das Stanford History Education Group führte sie zwischen Januar 2015 und Juni 2016 durch – zu einer Zeit, in der ChatGPT noch nicht existierte. Die Forscher analysierten 7.804 Antworten von Schülern und Studierenden aus zwölf US-Bundesstaaten. Getestet wurde das sogenannte »Civic Online Reasoning«: Können junge Menschen erkennen, wer hinter einer Information steht, welche Belege belastbar sind und ob eine Quelle vertrauenswürdig ist?
Das Ergebnis fiel tatsächlich schlecht aus.
Viele Teilnehmer konnten Werbung nicht zuverlässig von journalistischen Inhalten unterscheiden, politische Interessen hinter Websites nicht erkennen oder die Glaubwürdigkeit von Online-Quellen angemessen beurteilen. Die Forscher beschrieben die Gesamtleistung über die Altersgruppen hinweg als ausgesprochen schwach.
Eine weitere Stanford-Untersuchung brachte allerdings einen wichtigen Zusatz ans Licht: Selbst Historiker und Studierende einer Eliteuniversität ließen sich von professionell gestalteten, aber wenig zuverlässigen Internetseiten täuschen. Professionelle Faktenchecker schnitten deutlich besser ab – nicht weil sie alles wussten, sondern weil sie eine andere Methode verwendeten.
Sie blieben nicht auf der fraglichen Website und studierten sie besonders gründlich. Sie verließen sie.
Die Forscher nennen das »lateral reading«: neue Tabs öffnen, nach dem Betreiber suchen, Aussagen mit unabhängigen Quellen vergleichen und prüfen, was andere über die Seite sagen.
Die gute Nachricht daran: Solche Fähigkeiten sind erlernbar. Spätere Unterrichtsversuche mit Neuntklässlern zeigten nach gezieltem Training signifikante Verbesserungen beim Bewerten digitaler Quellen.
PISA zeigt einen Rückgang – aber nicht dessen einfache Ursache
Auch die Sorge über sinkende Bildungsleistungen ist nicht erfunden.
Bei PISA 2022 fielen die Leistungen in den OECD-Staaten gegenüber 2018 im Durchschnitt um etwa zehn Punkte beim Lesen und fast 15 Punkte in Mathematik. Einen Einbruch dieser Größenordnung hatte es in der Geschichte der PISA-Erhebungen zuvor nicht gegeben.
Deutschland erreichte 2022 in Mathematik, Lesen und Naturwissenschaften die schlechtesten Resultate seit Beginn der jeweiligen PISA-Erhebungen. Bei Mathematik und Lesen entsprach der Rückgang gegenüber 2018 nach OECD-Einordnung ungefähr dem Lernfortschritt eines ganzen Schuljahres.
Damit ist allerdings noch nicht erklärt, warum.
Die Pandemie und die Schulschließungen spielten eine Rolle. Die OECD weist zugleich darauf hin, dass die Leistungen in einigen Bereichen bereits lange vor Covid zurückgingen. Lesen und Naturwissenschaften zeigten im OECD-Durchschnitt schon seit etwa einem Jahrzehnt einen negativen Trend.
Daraus folgt aber nicht automatisch: Smartphones sind schuld.
Soziale Herkunft, Unterrichtsqualität, Migration, Lehrkräftemangel, Pandemieeffekte, familiäre Lernbedingungen und zahlreiche weitere Faktoren beeinflussen Bildungsleistungen ebenfalls. Wer den gesamten PISA-Rückgang der Digitalisierung zuschreibt, macht aus einer komplexen Entwicklung eine monokausale Geschichte.
Bei Bildschirmzeit ist die Frage entscheidend: Wofür?
Auch die Forschung zu digitalen Geräten zeichnet kein Schwarz-Weiß-Bild.
Laut PISA 2022 berichteten rund 30 Prozent der Schüler in den OECD-Staaten, im Mathematikunterricht durch digitale Geräte abgelenkt zu werden. Drei Viertel verbrachten werktags mehr als eine Stunde in sozialen Netzwerken. Die OECD warnt deshalb ausdrücklich vor digitaler Ablenkung.
Gleichzeitig schnitten Schüler, die digitale Geräte in der Schule bis zu etwa einer Stunde täglich für Lernzwecke einsetzten, in Mathematik durchschnittlich besser ab als diejenigen, die sie überhaupt nicht verwendeten.
Digital ist also nicht automatisch schädlich.
Der Unterschied liegt zwischen einem Werkzeug und einer Dauerbeschäftigung.
Auch der große UNESCO-Bericht über Technologie in der Bildung kommt zu keinem pauschalen Urteil gegen digitale Medien. Seine zentrale Feststellung ist vielmehr unbequem für beide Seiten der Debatte: Die belastbare Forschung über den zusätzlichen Nutzen vieler Bildungstechnologien ist überraschend dünn. Technologie könne Lernen verbessern, müsse aber pädagogisch sinnvoll eingesetzt werden und solle menschliche Interaktion unterstützen statt ersetzen.
Das eigentliche Problem der KI beginnt beim Vorwissen
Mit generativer KI erhält Desmurgets Argument dennoch eine neue Qualität.
Ein Sprachmodell kann einen überzeugend formulierten Text über Quantenphysik, Geschichte, Steuerrecht oder Medizin erzeugen. Der Nutzer benötigt nicht mehr genügend Vorwissen, um überhaupt eine Antwort zu bekommen.
Er benötigt es aber weiterhin, um die Antwort zu beurteilen. Das ist ein grundlegender Unterschied.
Wer weiß, dass ein historisches Ereignis 1989 und nicht 1991 stattfand, erkennt einen Fehler unmittelbar. Wer ungefähr versteht, wie wissenschaftliche Studien aufgebaut sind, kann eine Korrelation von einem Kausalnachweis unterscheiden. Wer zentrale Begriffe eines Fachgebiets kennt, bemerkt eher, wenn eine Erklärung zwar sprachlich überzeugend klingt, fachlich aber nicht zusammenpasst.
Ohne solches Vorwissen entsteht eine Asymmetrie: Die Maschine formuliert mit hoher Sicherheit, während der Mensch immer weniger Kriterien besitzt, anhand derer er diese Sicherheit prüfen kann.
Das ist kein ausschließliches KI-Problem. Schon Suchmaschinen stellten nahezu unbegrenzt Informationen bereit. Generative KI beseitigt jedoch einen weiteren Arbeitsschritt: Der Nutzer muss häufig nicht einmal mehr unterschiedliche Quellen lesen und daraus selbst eine Antwort zusammensetzen.
Bequemlichkeit und Erkenntnis können dadurch leichter verwechselt werden.
Googeln ersetzt Wissen nicht – und KI erst recht nicht
Seit Jahren hält sich die Vorstellung, Faktenwissen werde im digitalen Zeitalter unwichtiger. Entscheidend sei nicht mehr zu wissen, sondern zu wissen, wo etwas nachgeschlagen werden könne.
Das klingt plausibel, übersieht aber, wie Denken funktioniert.
Neues Wissen lässt sich leichter verstehen und einordnen, wenn es an vorhandenes Wissen anknüpfen kann. Sprachverständnis hängt ebenfalls vom Weltwissen ab: Ein Text enthält niemals jede Information, die zum Verstehen notwendig ist. Leser ergänzen Zusammenhänge aus ihrem Gedächtnis.
Desmurgets Forderung nach mehr Lesen setzt genau dort an. Lesen liefert nicht nur Informationen über den jeweiligen Inhalt. Längere Texte trainieren Wortschatz, syntaktisches Verständnis, Konzentration und den Umgang mit komplexen Argumentationsketten. Sein Schluss, nur Lesen könne diese Fähigkeiten vermitteln, ist in dieser Ausschließlichkeit diskutierbar. Dass umfangreiches Lesen eng mit Sprach- und Wissensentwicklung verbunden ist, dagegen kaum.
Sind wir also tatsächlich dabei, dümmer zu werden?
Für eine solche pauschale Diagnose geben die Daten wenig her.
Die jüngste OECD-Erhebung zu Erwachsenenkompetenzen liefert für Deutschland beispielsweise keinen allgemeinen intellektuellen Absturz. Erwachsene zwischen 16 und 65 Jahren lagen 2022/23 bei Lesekompetenz, Mathematik und adaptivem Problemlösen über dem OECD-Durchschnitt. Die durchschnittlichen Lese- und Mathematikleistungen hatten sich gegenüber 2011/12 insgesamt kaum verändert. Gleichzeitig verfügten allerdings 22 Prozent der Erwachsenen nur über geringe Lesekompetenzen.
Auch international verlaufen Entwicklungen nicht überall gleich. Manche Bildungssysteme konnten ihre Ergebnisse stabil halten oder verbessern, während andere stark verloren.
Von einer zwangsläufigen weltweiten »Verdummung« zu sprechen, wäre deshalb wissenschaftlich nicht haltbar.
Wohl aber von einer paradoxen Entwicklung: Noch nie hatten so viele Menschen Zugang zu so viel Wissen. Gleichzeitig wird die Fähigkeit, Qualität, Herkunft und Plausibilität dieses Wissens zu beurteilen, wichtiger als jemals zuvor.
KI verändert deshalb, was Bildung leisten muss – nicht ob wir sie brauchen
Der bequemste Schluss aus leistungsfähiger KI wäre, weniger lernen zu müssen. Vermutlich gilt das Gegenteil.
Je mehr Routineaufgaben Maschinen übernehmen, desto weniger wertvoll wird das bloße Wiedergeben gespeicherter Informationen. Aber desto wichtiger werden jene Grundlagen, ohne die Menschen maschinelle Antworten nicht beurteilen können: Sprache, Allgemeinwissen, Mathematik, Logik, Quellenkritik und die Fähigkeit, längere Argumente zu verfolgen.
Dazu gehört auch der sinnvolle Umgang mit der Technik selbst.
Die Stanford-Forschung zeigt ausgerechnet, dass Medienkompetenz nicht bedeutet, besonders lange auf einen Bildschirm zu schauen. Gute Faktenchecker zweifeln früh, verlassen eine Quelle und überprüfen sie von außen.
Damit bekommt Desmurgets dramatische Warnung einen wesentlich nüchterneren Kern. Die Gefahr besteht nicht darin, dass künstliche Intelligenz zu viel weiß. Sie entsteht dort, wo wir irgendwann nicht mehr genug wissen, um zu erkennen, wann sie falschliegt.
Stefanie S. Klief
