Künstliche Intelligenz behindert den Erwerb von Fähigkeiten
Von Frank Landimore Veröffentlicht am
2026/08/12 15:56
Es ist längst kein Geheimnis mehr, dass Ärzte weltweit bei unterschiedlichsten Aufgaben auf Technologien der künstlichen Intelligenz zurückgreifen – von der Dokumentation von Notizen bis hin zur klinischen Recherche. Doch die zunehmende Verbreitung dieser Technologien unter Ärzten in der Ausbildung bereitet Fachleuten große Sorgen.
Simar Bajaj, Journalist und Medizinstudent an der Stanford University, und Dr. Joseph Sakran, Unfallchirurg und stellvertretender Vorsitzender der Chirurgieabteilung an der Johns Hopkins University, warnen davor, dass die Gefahr der künstlichen Intelligenz für Medizinstudenten nicht nur im „Verlust bereits erworbener Fähigkeiten“ besteht. Noch gravierender sei die Gefahr, dass bestimmte Fähigkeiten gar nicht erst erlernt werden.
Die beiden Autoren bringen es auf den Punkt: „Ein Arzt, der vergessen hat, wie man schlussfolgert, kann es wieder lernen. Wer es jedoch nie gelernt hat, könnte dazu möglicherweise nicht in der Lage sein.“
Beunruhigende Indikatoren und alarmierende Ergebnisse
Bajaj und Sakran stützen ihre Warnungen auf zwei besonders auffällige Entwicklungen:
Dominanz klinischer Chatbots: Interne Daten zeigen, dass rund zwei Drittel der Ärzte in den USA regelmäßig OpenEvidence nutzen – einen ausschließlich für den medizinischen Bereich entwickelten Chatbot, der tief in den beruflichen Alltag integriert ist.
Technische Leistungsschwächen: Eine kürzlich in der Fachzeitschrift Nature Medicine veröffentlichte Studie zeigte, dass speziell für die Medizin entwickelte Large Language Models bei der Beantwortung klinischer Anfragen schlechter abschnitten als allgemeine Chatbots wie ChatGPT und Claude. Ihre Leistungsfähigkeit lag zudem in etwa auf dem Niveau von Googles AI Overviews, einem System, dessen Genauigkeit nach wie vor erheblich schwanken kann.
Der Kern der Krise: „Kampf ist die Grundlage des Lernens“
Selbst wenn man – rein hypothetisch – von der Nützlichkeit dieser Werkzeuge für die wissenschaftliche Recherche ausgeht, verdrängt ihr Einsatz einen entscheidenden menschlichen Faktor. Die Schwierigkeit und die geistige Anstrengung während des Lernprozesses bilden die Grundlage für den Aufbau von Kompetenz.
Früher waren Mediziner in der Ausbildung beispielsweise darauf angewiesen, selbst eine Liste möglicher Diagnosen zu erstellen. Dabei machten sie Fehler und entdeckten diese später selbst – ein Prozess, der ihr Verständnis und ihre Fähigkeiten nachhaltig vertiefte.
Heute genügt dagegen eine Frage an einen Chatbot, um eine fertige und nahezu perfekte Antwort zu erhalten – ohne die notwendige geistige Anstrengung und ohne das Gefühl, einen Fehler selbst erkannt und korrigiert zu haben.
Der entscheidende Unterschied zwischen künstlicher Intelligenz und früheren medizinischen Technologien besteht darin, dass KI nicht lediglich die menschlichen Wahrnehmungs- und Informationsmöglichkeiten erweitert. Sie dringt vielmehr in die kognitive Struktur selbst ein, die durch die medizinische Ausbildung eigentlich erst aufgebaut werden soll.
Forschungen zum sogenannten „Cognitive Offloading“, also zur Auslagerung kognitiver Prozesse an technische Hilfsmittel, bestätigen, dass eine übermäßige Abhängigkeit von solchen Systemen das kritische Denken beeinträchtigen und die Gehirnaktivität während der Bewältigung komplexer Aufgaben reduzieren kann.
Vorgeschlagene Lösungen und gesellschaftliche Bedenken
Um dieses Dilemma einzudämmen, haben Ärzte renommierter medizinischer Fakultäten strenge regulatorische Rahmenbedingungen vorgeschlagen. Dazu gehören unter anderem:
Vorübergehendes KI-Verbot: Auszubildende sollen verpflichtet werden, bestimmte klinische Fälle ausschließlich mit ihrem eigenen Denken und ohne digitale Unterstützung zu bearbeiten. Als Vorbild dienen die Richtlinien der US-Luftfahrtbehörde Federal Aviation Administration (FAA), die Piloten dazu anhalten, den Autopiloten regelmäßig auszuschalten und manuell zu fliegen.
Sozialer Abschreckungseffekt: Eine an der Johns Hopkins University durchgeführte Studie deutet zudem darauf hin, dass sich unter Ärzten zunehmend Skepsis und Geringschätzung gegenüber Kollegen entwickeln, die in ihrer beruflichen Tätigkeit übermäßig auf KI-Werkzeuge zurückgreifen.
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