Verkannte Auswirkungen durch KI
«Ab 55 Jahren ist man auf dem Arbeitsmarkt unerwünscht: Das ist die Erfahrung einer arbeitslosen Managerin und ihrer Personalberaterin». Im Beitrag von Katharina Fontana (61), in der NZZ vom 6. August 2026 geht die Inlandredaktorin der Frage nach, weshalb jemand der nach dem 50. Lebensjahr seine Stelle verliert, es auf dem Arbeitsmarkt schwer hat etwas Neues zu finden. Die Schweiz hat ein strukturelles Problem, über das niemand reden wolle: Die älteren Arbeitskräfte würden durch jüngere ausgetauscht. Gerade in international ausgerichteten Firmen stehe man in direkter Konkurrenz zu Bewerbern aus der ganzen EU. Auf Plattformen wie LinkedIn ist die Stellensuche von über 50-Jährigen ein riesiges Thema. Auf dem Arbeitsmarkt herrsche ein Jugendwahn, wer älter sei, habe keine Chance mehr. Doch es gibt auch Widerspruch: Die Älteren seien an ihrer Situation zum Teil auch selber schuld, wird in Kommentaren gekontert. Sie hätten häufig Vorstellungen von zu hohen Löhnen, was sie zusammen mit den hohen Beiträgen für die Pensionskasse für eine Firma unattraktiv mache. Trotz der Erfahrung, die es «Alten» erlaubt, die Arbeit schnell zu erledigen, was sich für die Arbeitgebenden auszahlt, suchen Unternehmen immer häufiger perfekte Kandidaten mit exakt passendem Profil, statt erfahrenen Menschen eine Chance zu bieten oder sie einzuarbeiten. Die «Alten» auf dem Schweizer Arbeitsmarkt würden nicht generell diskriminiert. Es sei einfach so, dass es enorm viele jüngere Leute gebe, die eine Topausbildung vorweisen könnten. Deshalb entstehe mehr Konkurrenz, was bei einer wirtschaftlichen Abkühlung zu mehr Arbeitslosen führe – auch bei der Gruppe der «Alten». Im Beitrag werden meiner Meinung nach die Auswirkungen durch KI-Anwendungen verkannt. Mit deren Einsatz werden viele Stellen künftig wegfallen, hauptsächlich sogenannte «Bullshit-Jobs». Der US-amerikanische Kulturanthropologe David Graeber (1961-2020) prägte den Begriff für Tätigkeiten, die selbst die Ausführenden für überflüssig halten. Im Kommentar von Sebastian Briellmann (34), in der NZZ vom 4. August 2026 nennt der Ökonom Mathias Binswanger (63) diese Arbeitenden in Anlehnung an den deutschen Soziologen und Ökonomen Max Weber (1864-1920) «Fachmenschen ohne Geist».
Lernen mittels KI
Abkürzungen ersetzen unsere Arbeit nicht wirklich, sagt Priya Lakhani (45), Gründerin und CEO: Leads CENTURY Tech, einem Unternehmen für Bildungstechnologie im Bereich künstliche Intelligenz, in ihrer Präsentation auf TEDNext November 2025 (10:58). Aus ihrer Erfahrung im Bildungsbereich weiss sie, wie gefährlich es sein kann, wenn wir uns auf die ungefilterten Antworten grosser Sprachmodelle (LLMs) verlassen. Schüler:innen und Studierende lassen die KI die gesamte Arbeit für sie erledigen und nutzen die Intelligenz um das Lernen aktiv zu vermeiden. Nach der ursprüngliche Euphorie über die Möglichkeiten von ChatGPT sind wir letztendlich zur ernüchternden Erkenntnis gelangt, dass Abkürzungen unsere Arbeit nicht wirklich ersetzen. Künstliche Intelligenz KI ist sehr hilfreich, aber wir müssen noch lernen, selbst etwas zu leisten und nachzudenken. Die langen Antworten eines LLM-Chatbots lesen sich flüssig und vermitteln eine Art Illusion von Kompetenz, als wüssten sie alles. Lernen erfordert jedoch einen «produktiven Kampf», eine geistige Anstrengung, die Verständnis schafft. Lakhani erwähnt dazu vier Lerntechniken, die alle mit produktiver Anstrengung verbunden sind und die Lernergebnisse verbessern. Drei davon beziehen sich auf das Gedächtnis, respektive das Verständnis. Wenn wir über etwas nachdenken, greifen wir auf unsere Erinnerungen zurück, die unser Denken formen. Ohne diese Erinnerung wird Denken unmöglich. Die erste wichtige Technik ist also das Abrufen. Die zweite Technik ist, das Lernen über einen längeren Zeitraum zu verteilen, anstatt alles auf einmal pauken. Drittens geht es im Grunde um Generierung und schliesslich viertens um die Reflexion, wenn wir über unsere Arbeit nachdenken. Nachhaltiges Lernen entsteht nicht durch Abkürzungen, es erfordert gezielte Anstrengungen. Genau deshalb ist KI so wertvoll für die Bildung, denn sie kann Muster in unserem Lernverhalten erkennen, wie beispielsweise Zusammenhänge oder Lücken in unserem Wissensstand. KI soll unser Fachwissen nicht ersetzen, sie soll es erweitern. KI ist unsere Geschichte, die unsere Zukunft vorhersagt. Entwickeln wir sie gut, und nutzen wir sie, um die menschliche Kognition zu ergänzen oder zu ersetzen.
Es gibt kein Zurück in die Vor-KI-Zeit
Christoph Drösser (67), deutscher Journalist, Autor, studierter Mathematiker und Philosoph berichtet vom Weltkongress der Mathematiker (ICM) in Philadelphia in der NZZ vom 15.August 2026, über die aktuelle Entwicklung künstlicher Intelligenz KI. Unter dem Titel: «KI-Systeme produzieren Beweise am Fliessband und stürzen die Mathematik in eine Jahrhundertkrise», zitiert er Terence Tao (51): «Wir stehen kurz davor, dass eine KI einen wichtigen mathematischen Satz beweist – und kein Mensch kann den Beweis verstehen». Der Mathematiker an meiner Alma Mater, der University of California in Los Angeles UCLA, ist ein Superstar der Mathematik. Über tausend Zuhörer standen Ende Juli Schlange, um seinen Vortrag mit dem Titel «Mathematik in Zeiten der KI» beim Kongress in Philadelphia zu hören. «Wenn die KI Mathematiker obsolet macht, dann macht sie das Denken obsolet», bemerkte ein junger Mathematikstudent aus Kanada am Rande der Konferenz. Die Technologie hat rasante Fortschritte gemacht in den vergangenen vier Jahren. Die erste Version von ChatGPT konnte nicht einmal richtig zählen. Dann begannen die Chatbots zunächst alle mathematischen Schulaufgaben zu bewältigen, dann die aus den ersten Semestern des Mathematikstudiums. Sie lösten alle Aufgaben der Mathematikolympiade. In diesem Jahr haben sie nun mathematische Rätsel gelöst, an denen sich die besten Forschenden der Welt lange Zeit die Zähne ausgebissen hatten. Der russische Mathematiker Jacob Tsimerman (38), dem gerade die mit dem Nobelpreis vergleichbare Fields-Medaille verliehen wurde, wendet sich auf dem Zenit seiner wissenschaftlichen Karriere von der akademischen Forschung an der University of Toronto ab und geht zu Open AI, um die Sicherheit von KI-Systemen zu verbessern. Über die Rolle der KI in der Mathematik macht er sich keine Illusionen. «In wenigen Jahren werden KI-Systeme bei der Lösung mathematischer Aufgaben deutlich übermenschliche Fähigkeiten besitzen». Mathematik ist viel mehr, erklärt Terence Tao. Sie ist ein Mittel, die Welt um uns herum zu verstehen. Sie besteht aus einer Gemeinschaft Gleichgesinnter, die Steinchen für Steinchen ein intellektuelles Gebäude errichten, das nicht leicht zu erschüttern ist.
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