Christian: Schönen guten Tag. In diesem Podcast dreht sich mal wieder alles um das spannende Thema AI und ich habe zwei richtige Experten als Gäste da, nämlich Sven und Robin von Mimir Mentor, die waren vor anderthalb Jahren schon mal da und wir hatten über das Thema KI und wissenschaftliches Schreiben geredet. Diesen Podcast wollen wir ein bisschen weiter ausholen, nämlich darüber reden, was bringt uns KI eigentlich überhaupt im Studium. Wir wollen natürlich erstmal schauen, was eigentlich so die ganz großen Ängste sind, die sowohl Studierende haben als auch Lehrkräfte. Angst vor Plagiaten beispielsweise, die große Frage, darf ich das überhaupt benutzen und anwenden, aber auch die große Neugier, die unter Studierenden herrscht, was dieses Thema angeht. Dann gucken wir mal, wie man eigentlich heute schon KI wirklich sinnvoll und produktiv im Studium anwenden kann. Wo sind die Grenzen? Dann reden wir auch über Ethik. Darf ich das eigentlich machen? Was ist eigentlich erlaubt? Wo sind die großen ethischen Probleme, wenn es um KI geht, auch um KI im Zusammenhang mit wissenschaftlichem Arbeiten? Dann gehen wir auf einen Haufen Praxistipps. Zum Beispiel, wie kann ich wirklich einen optimalen Prompt erstellen? Wie nutze ich Tools wirklich optimal, ohne dass ich mich stressen lasse von dieser Flut an Tools, die zum Thema KI auf den Markt kommen? Und zum Schluss wollen wir natürlich noch einen kleinen Ausblick in die Zukunft wagen.

Christian: Sven und Robin, dann herzlich willkommen hier in Podcast Nummer 2, den wir zusammen aufnehmen. Ich habe gerade noch mal geschaut, der erste Podcast, der war vor ungefähr anderthalb Jahren. Das war Folge 31 von fernstudi.fm und da haben wir über KI und wissenschaftliches Arbeiten geredet. Heute wollen wir das Ganze mal ein bisschen allgemeiner fassen und generell über KI im Studium reden. Mir ist so ein bisschen aufgefallen, dass das Thema irgendwie gemischt ankommt bei vielen Studierenden. Das Interesse ist eigentlich ganz groß, vor allem in der Wirtschaft, aber unter Studierenden habe ich so den Eindruck, geht man noch so ein bisschen verhalten ran. Man weiß vielleicht auch hier und da nicht so richtig, wie man sich verhalten soll. Und vielleicht ist es auch so wie bei mir, dass ganz viele KI-Themen irgendwie auch so einen gewissen Stress und gewisse Ängste auslösen. Da können wir dann gleich mal drüber reden. Aber ganz zum Anfang, zum Einstieg: Wie läuft's bei euch?

Sven: Ja, bei uns läuft soweit gut. Wir sind immer noch fleißig am Entwickeln mit Mimir Mentor und haben jetzt auch vor Kurzem erst unser neues Release rausgebracht, was den Dokumentenscan betrifft. Man kann dann ganze Dokumente prüfen, auf Plagiate prüfen, auch KI-Texterkennung und so weiter. Das ist jetzt gerade in der Betaphase und da sind wir fleißig am Schauen, dass das auch so ankommt, wie es soll.

Christian: Okay, kann ich da meine Abschlussarbeit in PDF konvertieren und dann da komplett hochladen? Gibt's irgendeine Begrenzung mit Seitenanzahl oder so?

Sven: Genau, es geht halt PDF oder Word-Dokumente, also Doc oder Docx, und die werden dann quasi von uns analysiert. Da gibt es aktuell zwar Begrenzungen, da das jetzt in der Betaphase ist, sind die aber noch nicht so strikt. Also das ist eine Wortbegrenzung und auch eine Dokumentengrößenbegrenzung, aber ich sag mal, für die normale Arbeit reicht das auf jeden Fall. Also gerne ausprobieren, wenn jemand das testen will. Einfach hochladen und dann gucken, was wir so finden.

Christian: Okay. Ich habe gesehen, ihr seid ganz gut gewachsen, ne? Ihr habt schon jede Menge Nutzer mittlerweile auf eurer Plattform.

Sven: Ja, es geht voran. Wir geben unser Bestes auf jeden Fall. Zu anderthalb Jahren hat sich natürlich auch viel getan. Auch das Produkt wächst und entwickelt sich ständig weiter und natürlich auch drumherum schläft ja die KI-Entwicklung nicht.

Christian: Das merke ich auch. Das ist für mich super stressig, jeden Tag irgendwie neue Dinge, neue Tools, neue Gegebenheiten, auf die man sich einstellen muss. Als Studierender kann man da wahrscheinlich auch ein bisschen entspannter rangehen, da gibt's halt die Vorgaben der Hochschule. Und du hast erstmal primär Möglichkeiten, aber eigentlich musst du immer noch deine Abschlussarbeit schreiben, wie bisher, kannst dir natürlich von vielen Tools helfen lassen. Wir hatten im Vorgespräch auch gesagt, dass viele eurer Nutzer eher weiblich sind. Mein Eindruck ist irgendwie so, dass Frauen, zumindest bei uns, sich für das Thema KI nicht ganz so stark interessieren wie Männer. Ist nur mein Eindruck. Habt ihr da irgendwie eine Vermutung, woran es liegt?

Robin: Hi erstmal, ich bin der Robin, der Zweite. Und verrückt, dass das eineinhalb Jahre schon her ist, wo wir den ersten Podcast aufgenommen haben. Ich vermute, das ist tatsächlich gar nicht so ein Unterschied. Das ist wahrscheinlich nur der Unterschied, dass es vielleicht manche interessanter finden, da drüber was anzuhören, anstatt es zu benutzen, aber im Endeffekt wird es, glaube ich, von allen gleich viel benutzt. Und tatsächlich habe ich mir auch extra noch mal ein, zwei Zahlen angeguckt im Vorgang, bevor wir jetzt hier einen Podcast aufnehmen, und die KI-Nutzung generell im Bereich von wissenschaftlichen Arbeiten ist auch extrem angestiegen. Da gibt's nämlich eine recht breite Umfrage in der UK, nicht in Deutschland, und tatsächlich nutzen 92 %, wenn ich es richtig im Kopf habe, KI fürs Studium, was gegen 2024 auf jeden Fall fast eine Verdoppelung ist. Also ich würde sagen, langsam ist es richtig angekommen bei fast jedem im Studium. Da zählt aber natürlich nicht nur ChatGPT rein, sondern auch andere Sachen, die unterstützen können.

Christian: Ich glaube, nach aktuellen Zahlen ist es sogar so, dass bis zu 10 % sich wirklich ganz massiv beim Schreiben auch helfen lassen, also auch in Richtung Ghostwriting, in so einer Zone, wo das wirklich schon problematisch ist. Und die Hochschulen müssen da jetzt irgendwie darauf reagieren, teilweise wahrscheinlich neue Prüfungsformate finden, gucken, wie man anders das Wissen abprüft. Aber euer Tool ist ja jetzt nicht dafür da, um sich eine Arbeit schreiben zu lassen, sondern das zu machen, was man schon immer gemacht hat, sich den Text einfach korrigieren zu lassen beispielsweise oder eben ganz neu jetzt auch Plagiatsprüfung zu versuchen. Ja, ganz viele haben ja irgendwie auch Angst davor, ein Plagiat zu machen. Kriegt ihr das irgendwie mit in der Community?

Sven: Ja, auf jeden Fall. Ich denke, das ist so die Hauptangst, dass man letztendlich ein Plagiat erzeugt und da dann durchfällt. Was wir ganz häufig begegnen, ist dieses Missverständnis KI-Plagiat. Also das ist sozusagen, wenn ich KI benutze, dann habe ich ja ein Plagiat begangen, und das ist nicht so ganz richtig aus meiner Sicht. Weil ein Plagiat ist ja was anderes. Also ein Plagiat ist ja grundsätzlich, wenn ich fremdes Gedankengut oder fremde Ideen in meiner Arbeit ausgebe und diese nicht als solches fremdes Eigentum kennzeichne. Deswegen gibt es ja letztendlich Zitationen, Quellenangaben, um diese fremden Ideen zu kennzeichnen.

Eine KI in dem Sinne ist jetzt kein KI-Plagiat, aber sie kann natürlich solche erzeugen, indem sie zum Beispiel einfach eine Aussage tätigt und diese nicht belegt. Und das ist natürlich dann ein Problem. In ChatGPT und auch in den neueren Modellen wird immer mehr drauf geachtet, dass so eine Quelle mit angegeben wird, aber die kann erstens natürlich auch falsch sein oder falsch zitiert sein oder halt auch einfach fehlen. Und da ist dann zum Beispiel auch unsere Plagiatsprüfung relevant. Da versuchen wir halt einen anderen Ansatz zu gehen, dass man halt eine Aussage inhaltlich überprüft und sagt, okay, das ist eine Aussage, die muss belegt werden, weil da ist ein Statement gemacht. Und solche Stellen markieren wir dann und geben dann halt auch entsprechende Quellenempfehlungen dazu. Aber das ist halt wirklich, was uns häufig begegnet, dieses Missverständnis, was ist eigentlich ein Plagiat und welche Rolle spielt KI in dem Zusammenhang.

Robin: Also man kann beides zusammen haben, will es mal so sagen, man kann KI-Text haben plus ein Plagiat in derselben Textstelle.

Aber tatsächlich ist es auch von unserer Seite, das sind so die Hauptängste, weil die meisten wissen ja, dass es heutzutage viele Möglichkeiten gibt, unterstützt zu werden bei wissenschaftlichen Arbeiten, und es ist halt auch sinnvoll, das zu machen, weil man halt viel Zeit einsparen kann. Und viele haben auch das Gefühl und was man auch als Feedback bekommt, dass die Qualität halt auch steigen kann dadurch, weil man ja wie so einen eigenen Tutor bei sich an der Seite hat. Die Modelle sind heutzutage so gut, es ist ja mehr oder weniger der wissenschaftliche Mitarbeiter, der sich nur um einen kümmert, wenn man richtig damit umgeht, was natürlich extrem viel wert ist.

Und ja, in dem Zusammenhang gibt's natürlich diese Ängste: Wie geht die Uni damit um? Es gibt keine klaren Regeln dafür, wie man das benutzen darf oder nicht benutzen darf. Und wird das als AI-Text erkannt, wo ist die Grenze hierzu? Dazu erstmal ganz kurz: AI-Detektoren funktionieren nicht wirklich gut. Also wenn man wirklich die ganze Arbeit mit KI schreiben will, dann wird das schon erkannt, aber sonst ist es normalerweise kein Problem. Die werden zukünftig mal gucken, ob sie besser werden, aber die Wahrscheinlichkeit ist, dass sie mittelmäßig bleiben. Wir haben natürlich auch AI-Detection drin und das ist natürlich immer ein Hinweis in die Richtung. Funktioniert meines Erachtens auch besser als die bekannte Turnitin Plagiat-AI-Textprüfung, die ja von den Unis immer benutzt wird.

Ich glaube, das ist so einer dieser Hauptangstpunkte. Und da könnte man natürlich gegenarbeiten, indem die deutschen Unis einheitlichere Regeln dafür rausbringen und das auch klar damit umgehen. Leider ist das wie so ein Flickenteppich bei uns in Deutschland, dass halt bei manchen Unis wirklich gute Regeln gibt. Ich glaube in Berlin und Freiburg und Mannheim gibt's recht klare Regeln, wie es benutzt werden kann, und andere haben noch gar kein Statement dazu draußen oder es ist so halb angedacht.

Aber was ich dazu auch sagen will, gerade vom Nutzen her: Es ist ja auch absolut sinnvoll für Unis, das richtig zu implementieren, dass es ordentlich genutzt wird, weil die Qualität wie gesagt steigen kann. Wenn man klare Richtlinien hat, kann es auch gut benutzt werden. Die Studierenden haben keine Angst, dass sie was falsch benutzen oder zu viel benutzen, weil es klar geregelt ist. Und ich weiß, dass damals auch gesagt wurde, dass Abschlussarbeiten schon viel weniger Sinn haben, weil es ja das Internet gibt, man Quellen ganz schnell finden kann.

Im Endeffekt ist das ja nur ein neues Tool, was auch unterstützen kann, und vor allen Dingen nicht in der eigentlichen Forschungsfrage, sondern wirklich alles so drumherum mit erledigen kann wie so ein eigener Tutor. Und ich glaube, da ist immer diese Differenzierung zwischen Autorenschaft wichtig. Die Person, die selbst schreibt, die sollte auch immer die Verantwortung für die Texte übernehmen. Das ist ja gerade dieses zweite Großproblem mit Halluzinationen, also mit Fakten, die keine Fakten sind, sondern ausgedacht von KI. Das kann man natürlich dadurch vermeiden, indem man halt der Hauptautor ist und es als Tool benutzt und als Assistent. So ist übrigens Mimir Mentor auch ausgelegt, als Assistent, nicht als Autor, und dann ist man auch nie in dieser Ghostwriting-Richtung unterwegs.

Sven: Gut, ich habe ja schon mein Statement dazu gemacht, aber worauf ich auf jeden Fall ergänzen kann, ist bei dieser KI-Texterkennung. Was uns da auch häufig begegnet, ist dieses Missverständnis, dass dann zum Beispiel gesagt wird, jetzt habe ich einen Teil von KI benutzt oder habe ich mir umformulieren lassen und jetzt wird das sofort erkannt. Das ist, wie Robin gesagt hat, nicht so einfach. Und es ist halt auch nicht so, dass, was halt vielleicht auch manche denken, die KI durch irgendwelche Wasserzeichen oder durch irgendwelche Symbole, die man so nicht sieht im Text, sozusagen das verifizierbar macht für eine Prüfungssoftware, die dann erkennt, da hat ja aber KI was gemacht, also unter der Decke sozusagen. So funktioniert das nicht. Also wenn du KI-Texterkennung implementieren willst, der muss tatsächlich das so hinkriegen, dass es aus dem Text, der da letztendlich steht, erkennbar ist. Und das ist natürlich sehr schwer, weil die KI-Texte sind sehr gut geschrieben, sind teilweise wissenschaftlich geschrieben und für einen normalen Menschen, wenn man sich nicht sehr intensiv damit beschäftigt, teilweise auch einfach nicht wirklich zu differenzieren, ist es jetzt KI, ist es ein Mensch, der das geschrieben hat. Und da sind die Lösungen, wie Robin auch gesagt hat, die Konkurrenzlösungen auch nicht unfehlbar und auch nicht besonders gut, und wir versuchen da halt auch so gut wie möglich das zu lösen.

Christian: Okay, also um das noch mal so ein bisschen aufzudröseln. Die Frage, die mich jetzt so interessiert, ist ja, warum löst es eigentlich bei Studierenden und auch bei Lehrkräften so gemischte Gefühle aus? Ihr habt jetzt schon mehrere Sachen genannt: Die Angst zum Beispiel vor Plagiaten, eine gewisse Unsicherheit, was kann ich, soll ich, wie nutzen, die sich auch häufig daraus ergibt, dass Hochschulen einfach keine richtig guten Regelungen haben, dass die Regelungen auch sehr uneinheitlich sind. Aber auf der anderen Seite auch eine große Neugier und so ein Interesse daran, auszuprobieren, vielleicht auch sich einfach Arbeit zu ersparen. Was mir aber auch auffällt und was ich auch aus meinem Alltag kenne, ist wirklich die schiere Masse an Tools. Und die Tools verändern sich auch ständig. ChatGPT beispielsweise, da muss man ja irgendwie mal wieder neu anpassen. Habt ihr irgendwie einen Tipp, wie man damit umgehen kann mit dieser großen Menge an neuen Tools?

Sven: Ich überlege gerade, weil du gesagt hast, als Student hat man da teilweise nicht so das Problem. Ich glaube schon. Also es gibt auch da immer mehr Tools und viele Tools sind ja auch universell nutzbar. Es ist halt immer die Frage, allein schon die Frage, welches Modell soll ich nutzen? Soll ich jetzt ChatGPT benutzen? Soll ich Gemini benutzen? Oder soll ich noch irgendwas anderes? Da gibt's jetzt glaube ich kein Patentrezept. Man muss auch immer so ein bisschen für sich selber entscheiden: Hey, bringt mir das Tool jetzt einen Produktivitätsgewinn oder einen Qualitätsgewinn?

Und wenn man das für sich bejahen kann, dann macht es, denke ich, schon Sinn, das zu nutzen. Aber ich glaube, es besteht keine sozusagen Toolpflicht. Oh, ich muss jetzt auf jeden Fall das alles nutzen, sonst mache ich was falsch.

Und was wir halt bei Mimir Mentor wirklich versuchen, ist das immer mehr zusammenzubringen, dass du letztendlich alles, was du fürs wissenschaftliche Arbeiten brauchst, in einem Tool zusammen hast, dass du eben nicht mehr diese Toolflut hast und dann überlegen musst, hier nutze ich das, hier nutze ich dies. Sondern dass du halt von der Themensuche über Literaturrecherche zum Schreiben, Korrektur, Plagiatsprüfung, halt alles innerhalb eines Tools hast und dich da durchhangeln kannst. Das ist so ein bisschen das Ziel bei Mimir Mentor, um genau diese Angst auch so ein bisschen zu adressieren.

Christian: Okay, also wichtig, man muss sich einfach nicht alles anschauen. Es reicht, sich wirklich erstmal auf wenige Tools zu fokussieren, damit einfach auszuprobieren. Wenn man merkt, das bringt was, bringt einen selber voran, vielleicht ein Produktivitätsgewinn, dann bleibt man da einfach dabei. Also man muss jetzt nicht jeden Tag irgendwie das Tool wechseln.

Okay, lass uns mal im nächsten Abschnitt darüber reden, wie man ganz konkret im Studium sinnvoll heutzutage KI anwenden kann. Was sind so für euch die ganz großen praktischen Nutzen von KI im Studienalltag? Robin, hast du vielleicht erstmal so eine ganz grobe Übersicht, wie man das jetzt alles ganz konkret nutzen kann, vielleicht auch aus deiner Beobachtung und Erfahrung heraus?

Robin: Ich muss davor natürlich als Disclaimer sagen, leicht subjektiv, dadurch, dass wir natürlich nicht mehr Studierende sind und schon vor Längerem unseren Abschluss gemacht haben.

Aber was klare Möglichkeiten sind, ist, dass man so ein bisschen wie seinen Mentor an der Seite hat, und dafür auch gerade diese Standardmodelle wie ChatGPT oder sonstige, die gerade die neueren, benutzen kann. Und ich glaube, was viel benutzt wird, ist gerade Konzepte zu erklären, die teilweise komplexer sind, in die man sich erstmal reinarbeiten muss. Was auch ganz gut funktioniert, wenn man zumindest die Grundlage dafür gibt: Teilweise macht es auch Sinn, wenn man direkt die Folien oder das PDF, worum es geht, halt direkt mit in den Chat reinlädt. Da kann man sich gut was erklären lassen und meistens auch in einfachen Worten, teilweise auch direkt als Audio, was dann noch mal angenehmer ist. Also Reinarbeitung auf jeden Fall sehr empfehlenswert.

Und dann wird KI natürlich viel in dem Bereich benutzt, wenn man was formulieren muss, ob es im Arbeitsalltag ist oder im Studium, da gibt sich das nicht viel. Da ist immer nur wichtig, dass man halt die klaren Grenzen setzt, auch wenn man es benutzt, dass man sagt, was will ich haben, was ist der Input, was ist der Kontext, und halt alles zur Verfügung stellt, dann kriegt man auch gute Ergebnisse raus. Ob es jetzt von der E-Mail zum Professor oder zu einem kurzen Essay geht, es geht immer ein bisschen darum, dass man selbst halt weiß, wie man es benutzt und was man am Ende haben will. Und somit sind sie eigentlich sehr universell einsetzbar. Ich würde sagen, die haben wirklich schon diesen Mentorstatus, dass man immer, wenn man nicht weiter weiß, mal kurz nachfragen kann. Und ich glaube, das ist auch der extreme Mehrwert an den ganzen KI-Modellen im Allgemeinen.

Christian: Ja, zumal man auch schneller fragt, ne? Du hast ja in der Regel nicht mal Lust, gleich eine Lehrkraft zu fragen, wenn du mal ein kleines Problem hast. Aber so in einem Chat, da ist die Hemmschwelle einfach sehr niedrig, direkt eine Frage zu stellen. Das Gute ist ja auch, dass ganz viele Hochschulen mittlerweile mit ihren eigenen Chatbots an den Start kommen, wo man direkt wirklich Fragen auch an die Skripte stellen kann, sich abfragen lassen kann, Klausurfragen erstellen lassen kann und solche Dinge. Zumindest bei den privaten Hochschulen, da sind ganz viele mittlerweile schon dabei. Bei den staatlichen dauert das alles noch so ein bisschen, ist ja auch alles so irgendwie ein Datenschutzproblem. Aber dafür kann man auch ChatGPT nutzen, wenn die Hochschule jetzt nicht so einen Chatbot am Start hat. Man sollte eben nur vorher abklären, ob es erlaubt ist, die Studienskripte da irgendwo hochzuladen. Sven, hast du vielleicht noch ein paar Tipps für den Alltag?

Sven: Für den Alltag? Ja, auch da bei mir als Disclaimer, mein Alltag sieht mittlerweile etwas anders aus als damals im Studium. Aber ich glaube trotzdem, dass die Tools, die ich heute benutze, hätte ich wahrscheinlich auch damals benutzt, wie jetzt zum Beispiel ChatGPT, was ja mittlerweile eigentlich ein Alltagsding ist.

Aber ich glaube, das hängt so ein bisschen davon ab, wo die Hauptalltagsaufgaben sind. Also diese integrierten KI-Geschichten finde ich sehr interessant. Zum Beispiel dann tatsächlich Gemini in Google Workspace, dass man da in allen seinen Bereichen schon direkt diese KI-Unterstützung am Start hat. Oder es gibt's ja auch quasi für Microsoft oder für Apple, das ist noch nicht so ganz hinterher gefühlt, aber die sind auf jeden Fall dran, das immer mehr in diesen kompletten Arbeitsprozess zu integrieren. Und das finde ich halt sehr interessant, weil man dann eben nicht mehr diese Toolflut hat, sondern man kann halt versuchen, gewisse Dinge direkt in dem Programm, wo man gerade hängt, mit zu benutzen.

Christian: Ja, irgendwann wird's auch kein Label mehr geben. Das ist jetzt irgendwie KI-Tool oder KI-Button oder irgendwas, sondern das ist einfach ganz normal irgendwann. Aktuell ist es halt immer noch so, da muss jedes Ding irgendwie gleich als KI-basiert gelabelt werden. Ist bei uns auch so auf der Webseite. Aber eigentlich ist es mittlerweile in ganz vielen Bereichen schon Standard und die Nutzer erwarten das auch. Wo sind denn so die Grenzen? Also wo macht's jetzt eigentlich aktuell zumindest noch gar keinen Sinn, KI zu verwenden im Studium? Robin, hast du da vielleicht ein paar Ideen?

Robin: Grenzen, das ist immer schwer zu sagen, weil gerade entwickelt sich ja auch alles sehr schnell weiter und es wird ja auch immer mächtiger. Was wir alle wissen, ist, dass es trotzdem fehlerbehaftet ist und dass man selbst halt auch schauen muss, wie man vorgeht und was man machen will. Ich würde sagen, wenn wir jetzt beim wissenschaftlichen Arbeiten erstmal bleiben und dann aufs breite Studium selbst gucken: Gerade man kann sich Ideen geben lassen für eine Diskussion und für das Fazit, so diese Kernelemente von der wissenschaftlichen Arbeit. Aber im Endeffekt sollte man sich gerade diese Gedanken selbst machen und auch gerade da überlegen, ob wirklich alles abgedeckt ist, weil manchmal werden Aspekte nicht berücksichtigt oder das Fazit wird falsch gezogen. Also gerade da ist es noch begrenzt einsetzbar und da würde ich es auch tatsächlich nur für Formulierung nutzen, weil das ist ja wirklich der Kerninhalt und wo dann auch Wissen weitergegeben wird. Ich glaube, genau deswegen entwickelt sich das auch mehr in so eine Richtung, dass die mündlichen Teile wichtiger sind und später halt auch das Kolloquium am Ende der Arbeit immer wichtiger wird.

Und was ich auch glaube, was begrenzt nutzbar ist, ist, wenn sehr viele Informationen miteinander verbunden werden müssen. Da gibt's manchmal Probleme, dass das nicht so ganz funktioniert. Aber ich denke, das wird im nächsten Jahr auch gelöst sein. Und damit würde ich sagen, eigentlich macht es in fast allen Bereichen Sinn, zumindest generelle Chatbots zur Unterstützung dazuzuholen, wenn man sie braucht. Man sollte halt immer selbst drauf achten, wie viel Zeit brauche ich, um hier irgendwas zu benutzen, und wie lange würde ich selbst brauchen, und man sollte auch in der Lage sein, es danach selbst zu verstehen und zu nutzen.

Mit Zeitplänen ist es noch kritisch. Die sind meistens unrealistisch, da werden Sachen nicht beachtet. Zum Beispiel: Ich schreibe meine Klausur am Ende des Semesters, wir haben die und die Topics. Erstmal weiß die KI nicht, wie umfangreich die Topics sind und wo der Fokus in der Arbeit ist. Und meistens machen so Zeitpläne, die die KI einem vorschlägt, nicht viel Sinn, die sollte man schon selbst machen.

Christian: Sven, Halluzination fällt mir irgendwie auch noch ein, eigentlich hat Robin jetzt auch schon so ein bisschen erwähnt. Hast du irgendwie Tipps, wie man mit diesem eigentlich ganz großen Problem umgeht? Auf der einen Seite ist das ja auch irgendwie der KI immanent, das ist jetzt nicht so, dass die dir Fakten in dem Sinne liefert, sondern eher Wahrscheinlichkeiten. Wie gehe ich damit als Studierender um?

Sven: Also ich denke generell als Studierender macht es Sinn, dass man zumindest die Ergebnisse der KI, die dann rauskommen, verifizieren kann. Also dass man keine blinde Übernahme macht, so okay, ich lasse mir jetzt mal dieses Ergebnis hier ausschreiben, dann packe ich das in meine Arbeit. Das ist ja auch das, was Robin angesprochen hat, und das glaube ich wird auch immer mehr kommen: Dieser Teil der Eigenleistung, der eigene Experte seiner Arbeit noch zu sein. Dass man die halt wirklich noch in Anführungszeichen selbst geschrieben hat, zumindest vom Kopf her, das sollte, glaube ich, immer noch der Anspruch sein. Und so muss man dann letztendlich auch an die Ergebnisse rangehen und sie entweder verifizieren können oder halt schon so gut in dem Thema drin sein, dass man halt direkt sieht, okay, was gibt er mir denn hier aus, und das ist doch Quatsch.

So benutze ich es halt immer, im Hinterkopf als weiteres Tool, als ein Werkzeug. Es ist halt keine Ersetzung, sondern es ist halt für mich einfach nur eine Möglichkeit, meine Produktivität zu beschleunigen und das, was ich jetzt eigentlich selber tippen müsste oder selber überlegen müsste, was halt einfach länger gedauert hätte, in kurzer Phase zu erledigen. Also kurz zusammengefasst: Eigener Experte der Arbeit sein und so halt dann auch die Ergebnisse verifizieren zu können. Und wenn dich ein Prüfer fragt, was hast du da geschrieben und warum hast du das geschrieben, dann sollte man auch eine Antwort haben.

Christian: Kann man auch mal die KI fragen, warum hast du das und das geschrieben? Ist manchmal auch ein ganz hilfreicher Zusatzprompt, sich auch das erklären zu lassen.

Robin: Ja, das ist auch mit Hinterfrage-deine-Antwort oder die Anfrage eher unsicher stellen, dann gibt's auch mehr Aspekte, die meistens abgedeckt werden. Trotzdem will ich noch mal ganz kurz in dem Zusammenhang erwähnen, wir haben ja auch sowas wie eine Google-Suche und die ist auch sehr gut. Wir nehmen trotzdem nicht die erste Quelle und lesen sie nicht und packen sie hinten in den Text rein. Das ist halt ein Schritt, den man manuell machen muss, aber es ist das Gleiche mit ChatGPT und Co. Dass man da schon Herr der eigenen Quellen sein sollte und auch gerade gucken sollte, ob man die Breite abgedeckt hat. Weil im Endeffekt wird im Hintergrund auch nur gesucht und man weiß selbst am besten, was sein Fokus ist und was vielleicht noch Lücken sind, und da sollte man auf jeden Fall nachhaken. Also gerade Richtung Quellen sollte man immer wissen, was da zitiert wird und auch was da drinsteht, sich zumindest wissen, was in den Abstracts steht und wissen, dass diese Aussage damit begründet werden kann.

Christian: Ich denke, was viele nicht so richtig verstehen, ist, dass ChatGPT erstmal als Chatoberfläche nicht primär ein Rechercheassistent ist. Da gibt's mittlerweile auch so diese Deep-Research-Funktionen. Da werden dann Quellen gesucht, die vermutlich auf ganz normalen Google- oder Bing-Suchergebnissen basieren. Aber jetzt nicht auf spezialisierten Wissenschaftsdatenbanken, auch wenn man die da irgendwie mit einbinden oder anbinden kann, aber das ist jetzt nicht Standard. Was ChatGPT hingegen sehr gut kann, ist Texte zum Beispiel zusammenfassen oder eine Quelle zusammenfassen. Aber die Recherche würde ich persönlich eher an einem anderen Ort machen. Da kann man auch KI-basiert mittlerweile recherchieren, bei euch auch, indem man auch einfach Text eingibt und nicht mehr einfach nur Suchwörter, sondern wirklich so mit natürlicher Sprache sucht. Das funktioniert mittlerweile ganz gut. Aber ich würde es jetzt nicht mit ChatGPT machen, mir da irgendwelches Wissen zusammensuchen lassen, denn ganz häufig ist wirklich noch ausgedachtes Wissen und ausgedachte Quellen dabei.

Lass uns eigentlich schon mal so ein bisschen in den ethischen Bereich gehen, das war für euch auch ein wichtiges Thema. Vielleicht können wir erstmal ganz kurz überlegen, was mit Ethik jetzt eigentlich ganz genau gemeint ist. Robin, hast du da eine Idee, was wir ganz konkret meinen, wenn wir über Ethik reden?

Robin: Ja, also ich fand den Bereich einfach super interessant im Vorgespräch, deswegen fand ich es ganz cool, wenn wir uns darüber mal austauschen. Ich würde sagen, Ethik hat verschiedene Schichten. Und zwar einmal die Verwendung selbst: Ist es ethisch, KI zu benutzen für wissenschaftliche Arbeiten? Da sind wir ja konkret in dem Bereich unterwegs. Und hinten dran, wie du ergänzt hattest, ist es überhaupt ethisch, dass wir so viel Ressourcen verbrauchen für KI und das zur Zeit so ausgebaut wird? Es gibt noch mehr ethische Ebenen, aber ich würde es glaube ich bei den beiden belassen, weil das so die Hauptpunkte sind.

Erstmal in Richtung wissenschaftliches Schreiben: Da bin ich ein Verfechter davon, dass es einfach sinnvoll ist, Tools, die gut funktionieren, auch zu nutzen. Und gerade da geht's um Assistent und Autorenschaft. Übernimm die Verantwortung für deine Texte, kontrolliere sie. Aber natürlich macht das Sinn, moderne Technologie zu benutzen, wenn wir dadurch effizienter werden. Gleiches Beispiel wieder für die Google-Suche, die passt einfach gut dazu. Die gab's halt ganz früher auch nicht. Da musste man in die Bücherei gehen. Und jetzt macht man beides, weil man es halt genauso im Alltag nutzt, und es macht Sinn, es zu benutzen, weil es einfach so viel Wissen viel schneller zugänglich macht. Also bin ich ein starker Verfechter dafür: Wenn man weiß, was man schreibt, sollte man auch KI-Tools nutzen. Ich sehe es eher unethisch, Sachen nicht zu benutzen, nur aus Aspekten wie „das haben wir schon immer so gemacht und mein Schreibstil ist der beste". Man kann ja auch nach wie vor selbst schreiben, aber man sollte das anderen dadurch nicht verbieten. Und man kann damit Wissen schneller weitergeben, was auch gerade, wenn man aus dem Studium rausgeht und in die Forschung geht, relevant ist. Es wird halt auch kein Paper geschrieben, wenn das Ergebnis zum Beispiel nicht signifikant ist, weil es nicht so viel Presse bringt oder man nicht so veröffentlicht wird, weil der Aufwand extrem hoch ist, die Texte gut zu formulieren am Ende. Und dabei unterstützt KI überall. Es ist auf jeden Fall ein Fortschritt und auch ein Fortschritt für die Forschung.

Und dann Punkt zwei, Stromverbrauch und Ressourcenschonung. Ich glaube, das ist ein Thema, wo sich immer mehr drüber gestritten wird. Ich bin mir jetzt ehrlich gesagt nicht ganz sicher, aber ich glaube, zurzeit ist der Stromverbrauch von KI-Training und insgesamt bei circa 1 bis 2 % in den USA. Und es geht wahrscheinlich, so wie wir jetzt voranschreiten, eher in Richtung 5 bis 10 %. Da ist immer so die Frage, ist die Produktivität es fair genug dafür. Ich glaube, das ist nach wie vor wirtschaftlich zurzeit noch sinnvoll, auch wenn viele sagen, es ist eine KI-Blase. Aber auch das wird sich weiter runterreduzieren. Es wird große Player am Ende geben, es wird immer effizienter gemacht, weil es auch immer teurer wird sonst für die Anbieter. Und somit wird es langfristig auch eine gute Balance geben, weil das tatsächlich der Markt so leicht regelt. Ethisch sehe ich tatsächlich für mich persönlich dann eher das Problem bei Bitcoin und in der Richtung, weil da wird auch extrem viel Strom verbraucht, ohne dann im Verhältnis den Mehrwert zu liefern wie KI. Aber das nur als kurzer Take aus meiner Richtung.

Christian: Ja, Ethik beschäftigt sich ja mit Normen und Werten eigentlich, wie man es so in der Schule gelernt hat, und so ein bisschen mit den Prinzipien auch, die bestimmen, wie wir handeln. Oder im Sinne von Kant mit der Frage: Was soll ich tun? Und das ist halt ein bisschen schwer aus meiner Sicht im Bezug auf KI auf der einen Seite, weil es gibt halt an den Hochschulen immer noch zu wenig Regelung, die dir einfach sagen, so sollst du das tun, so kannst du das tun. Und dann hast du halt ganz oft ein schlechtes Gewissen, wenn du Sachen wahrscheinlich selber tust. Und auf der anderen Seite sind wir aber vernünftige Menschen. Wir können es wirklich auch selber überlegen, ist das jetzt sinnvoll, das zu tun? Will ich das so machen? Will ich zum Beispiel diesen Strom mitverbrauchen oder möchte ich meine Arbeit mithilfe von ChatGPT texten lassen? Das müssen dann ganz viele einfach selber entscheiden. Da kommt eben auch die Vernunft ins Spiel.

Robin: Ja, ich glaube, das Wichtigste ist tatsächlich auch im Zusammenhang mit wissenschaftlichem Arbeiten, dass die Hochschulen wirklich eine allgemeine Regelung dafür haben und vielleicht auch nicht von Hochschule zu Hochschule oder halt teilweise gar keine, sondern dass es halt allgemein geregelt wird. Weil es ist einfach relevant, wie wir gerade am Anfang gesagt haben, 92 % nutzen in irgendeiner Art KI für wissenschaftliches Schreiben. Wie kann es sein, dass man da noch keine ordentliche Regelung für hat, es immer anders ist und man es teilweise auch gar nicht richtig findet auf den Uni-Webseiten? Natürlich ist man da unsicher. Wenn da ganz klar steht, das ist nicht erlaubt, was es teilweise auch gibt, dann weiß man selbst, dass man was macht, was man nicht machen soll. Aber wenn es halt jeder anders handhabt, ist halt schon schwer. Gerade wenn Lehrstuhl zu Lehrstuhl einfach nur eine implizite Meinung hat, die man eigentlich auch nicht erfragen will, wenn man dann schon in die Ecke geschoben wird. Es ist ja an sich auch nichts Verwerfliches. Ich glaube, da müssen tatsächlich die Hochschulen ein bisschen nachziehen und auch mal ein einheitliches Statement dazu rausbringen. Und ich sehe es als wertbringend. Also ich bin auf jeden Fall pro KI-Nutzung.

Christian: Sven, bekommt ihr da viele Fragen von Studierenden, ob das erlaubt ist oder nicht?

Sven: Ja, definitiv. Diese Verunsicherung merken wir auf jeden Fall auch in den Anfragen. Und was ich meistens dann auch antworte oder wir auch generell als Empfehlung ausgeben, ist: Es gibt mehr oder weniger zwei Schritte. Das erste ist natürlich wegen diesen unterschiedlichen Regeln, zunächst nachzugucken bei der jeweiligen Uni, bei dem jeweiligen Lehrstuhl oder Fachgebiet. Da gibt's meistens mittlerweile schon einen ganz klaren Trend, die müssen nachziehen. Da kommen immer mehr Erklärungen von den jeweiligen Lehrstühlen oder Universitäten online und auch Richtlinien dazu und dann auch entsprechende Dokumentationshinweise. Also: So gibst du es in der Arbeit an und so weiter, dass du es verwendet hast.

Das ist immer die Empfehlung: Guck erstmal da. Wenn du da nichts findest, guck vielleicht beim Fachgebiet eine Ebene höher bei der Uni, und im Zweifelsfall ist dann eigentlich immer die Empfehlung, frag den Betreuer, weil der kontrolliert deine Arbeit letztendlich. Diese Angst entsteht ja eigentlich immer nur deswegen, weil man Angst hat, man könnte deswegen durchfallen oder die Note wird schlechter. Und da der Betreuer deine Arbeit kontrolliert, ist das letztendlich die beste Referenz, die du dir holen kannst. Wenn du damit transparent umgehst mit dem, der halt deine Arbeit kontrolliert, dann braucht man sich nicht mehr so viel Angst zu haben.

Christian: Also ich kann aus meiner Sicht dazu sagen, ich wollte ganz lange mal Autor werden, habe auch tatsächlich irgendwann mal einen Roman geschrieben und einen Bildband mit mehr so lyrischen Texten veröffentlicht. Und Schreiben war für mich immer was ganz Besonderes. Ich habe das auch vor allem früher geliebt zu lesen und auch wirklich richtig Texte zu schreiben, wollte da auch mal besser werden und habe lange davon geträumt, Autor zu werden. Und ich muss sagen, ich bin heutzutage total glücklich darüber, dass es da ein Tool gibt, ein System, das mir hilft, Texte zu schreiben. Ich bin froh, dass ich nicht mehr dasitzen muss und Wort für Wort tippen muss, meine Hände nicht mehr verkrampfen vom Schreiben. Und sicherlich sind die Texte vielleicht hier und da nicht so gut wie ich das mache. Teilweise sind sie vielleicht auch besser, vor allem was Rechtschreibung und sowas angeht. Aber ich sehe da für mich überhaupt kein Problem damit, dass ich ein Tool habe, das mir auf meine Anweisung hin Text generiert. Und das ist finde ich auch für die Wissenschaft super praktisch, weil die Texte aus meiner Sicht dadurch nur besser und verständlicher werden können. Ist ja auch mal ein großes Problem im wissenschaftlichen Schreiben, dass Texte nicht wirklich verständlich und dadurch weniger zugänglich für eine breitere Masse an Menschen sind. Und das können wir super einfach mit KI und auch mit Tools wie ihr es anbietet lösen.

Sven: Absolut. Da vielleicht nur kurz als Ergänzung. Das ist auch unsere Grundüberzeugung. Du hast das sehr schön zusammengefasst, also dass man dadurch im Prinzip allen hilft. Es ist ja eigentlich nur ein Benefit für alle. Erstens, der Student kriegt Unterstützung. Zweitens, der Betreuer liest was Vernünftiges, also der kriegt schon einfach eine bessere Formulierung, eine bessere Arbeitsqualität.

Und der ganze gesamte Forschungsprozess wird dadurch ja auch effizienter und beschleunigt, weil es halt schneller geht, diese ganzen Paper zu schreiben. Vielleicht hört das ja auch mancher zu, der vielleicht sogar promoviert oder so, was das für ein Aufwand ist, wie viele Paper-Veröffentlichungen man da machen muss und wie mühselig es ist, da in die entsprechenden Journals zu kommen. Das heißt, da ist es eine super Unterstützung und auch qualitativ und das beschleunigt natürlich den Gesamtforschungsprozess. Und das ist auf jeden Fall unsere Grundüberzeugung, dass man damit generell eigentlich allen hilft.

Christian: Okay, dann lasst uns mal im nächsten Abschnitt noch so ein paar ganz praktische Tipps geben. Wie kann ich beispielsweise mein Schreiben verbessern? Wie kann ich wirklich ganz praktisch KI auch im Alltag anwenden? So ein wirklich Standardthema ist eigentlich Prompting. Mittlerweile sagen ganz viele, ich muss nicht mehr wirklich wissen, wie man gut promptet. Ich sehe das teilweise so. Aber das ist bei Studierenden noch ein bisschen unbeholfen hier und da, weil da einfach so ein gewisses Verständnis dafür fehlt, wie KI funktioniert und auch diese Textgenerierung funktioniert. Deswegen sind die Prompts häufig wirklich noch so ein bisschen durcheinander und liefern nicht wirklich so gute Ergebnisse, wie sie eigentlich sein könnten. Habt ihr erstmal so ein paar ganz grundlegende Tipps, wie man einen einigermaßen guten Prompt schreibt fürs Studium? Vielleicht habt ihr irgendwie ein Beispiel.

Robin: Also für einen Lernplan würde ich es erstmal nicht benutzen, hatten wir vorhin schon, weil das meistens ziemlich chaotisch wird und man das nicht so einhalten kann. Aber wenn man generell ChatGPT oder Gemini oder Anthropic benutzt, ich will nur alle mal zitieren hier, gerade die Großen: Ich glaube, es ist immer wichtig, dass man vorher weiß, was man am Ende haben will. Und das sollte man auch mit reinschreiben. Genauso wie Kontext, wenn man den schon hat, mit reingeben sollte. Wenn du weißt, die Quelle ist relevant, die will ich haben, dann sollte die auch mit drin sein in deinem Prompt.

Mehr oder weniger heutzutage, du hast gerade schon gesagt, ist es nicht mehr so wichtig, wie perfekt man promptet. Früher war das ja eine halbe Kunst für ein Jahr lang, dass man Prompt-Engineering gemacht hat. Aber heutzutage werden die Modelle so trainiert, dass auch der härteste Text, also wenn ich mich mal vertippe und mal drei Wörter auf einmal fehlen im Satz, wird es trotzdem verstanden, es funktioniert.

Aber was immer wichtig ist, wie auch in jeder wissenschaftlichen Arbeit, einfach ein bisschen strukturiert und logisch vorgehen: Was ist meine Frage, was ist mein Input, was kann ich an Input geben und was ist mein Ziel? Und das auch klar eingrenzen. Und auch wenn es klare No-Gos gibt, die dazuschreiben. Genauso wie wenn es klare Dos gibt, zum Beispiel ungefähr 200 Wörter. Mit Zahlen sind KI-Modelle so ein bisschen relativ, aber es funktioniert zumindest schon mal, dass das Modell weiß, das soll kürzer sein.

Und was glaube ich sehr wichtig ist und was heutzutage immer wichtiger wird: Es ist sehr unterschiedlich, ob man ein Thinking-Modell nimmt. Es gibt die, wo Denken steht, also GPT-5 Thinking, oder die direkte Antwort, GPT-5 Instant, und die haben auch sehr verschiedene Use Cases. Zum Beispiel, wenn man eine Rechtschreibkorrektur von der E-Mail will, benutzt man Instant. Es geht schnell, ist alles gut. Wenn man wirklich eine Recherche oder irgendwas logisch Komplexeres haben will, sollte man immer Thinking benutzen und am besten noch mal unten Quellen aktivieren, dass er noch mal mehr sucht. Dann kriegt man auch schon ganz gute Antworten raus.

Also zusammengefasst heißt es: klar, was du am Ende haben willst, und nicht komplett offen lassen. Wenn du eine differenzierte Meinung haben willst, schreib es als unsichere Frage oder als Diskussion darüber. Kontext mit dazugeben, und wenn es komplexe Sachen sind, Thinking benutzen und nicht automatisch entscheiden lassen, weil das funktioniert nicht so gut, dass er automatisch sagt, ich benutze das Nachdenkmodell oder nicht. Und tatsächlich so ein leichtes Gefühl dafür bekommen, einfach mal zwei, drei Sachen testen, gerade die verschiedenen Modelle testen, und dann merkt man sehr schnell, was gut funktioniert und was nicht. Am besten mit derselben Aufgabe, dann sieht man auch den Unterschied.

Christian: Okay, also Prompting ist wichtig und das richtige Sprachmodell zu wählen. Das kann man ja bei ChatGPT sich dann Modell auswählen. Viele Hochschulen bieten auch Oberflächen an, wo man wirklich alle möglichen Modelle nutzen kann. Da empfehle ich auch mal wirklich rumzuexperimentieren. Es gibt Modelle, die sind besser für den Output von Texten zum Beispiel, und andere sind besser zum Programmieren. Müsste man einfach mal ausprobieren.

Was ich zum Prompting noch empfehlen kann, ist vielleicht noch eine Rolle zu vergeben, zu sagen, du bist mein Assistent für wissenschaftliches Schreiben, oder du bist Professor für so und so, und da irgendwie den Fachbereich vielleicht noch mit zu inkludieren. Kontext hattest du gesagt, den Output auch immer mit anzugeben. Also ich hätte gerne eine Tabelle oder ich hätte gerne einen Text mit in ungefähr dem und dem Umfang.

Was ich auch gemerkt habe, was sehr hilfreich ist: Wenn man wirklich sehr konsistenten Output möchte, dann sollte man auch Beispiele mit angeben. Die Beispiele kann man sich auch suchen, man sucht sich irgendwo ein Paper, wo man der Meinung ist, das ist wirklich gut geschrieben, und nimmt da Ausschnitte, packt die mit als Beispiel rein.

Und was erstaunlicherweise auch ganz gut funktioniert, ist, ganz zum Schluss noch mal zu sagen: Diese Aufgabe ist wirklich super wichtig für mich und mein Bestehen für meine Abschlussprüfung. Bitte streng dich richtig an, konzentriere dich und gib wirklich dein Allerbestes. Dann bekommt man, das ist auch so ein bisschen erforscht, auch ein besseres Ergebnis, als wenn man das nicht sagt. Und wenn man dann diesen Prompt abgefeuert hat und sein Ergebnis bekommen hat, dann lohnt es sich definitiv, immer noch mal hinterherzufassen, zu fragen: Guck dir noch mal genau deinen Output an, analysiere den bitte noch mal, sag mir noch mal Vor- und Nachteile. Ist es wirklich gut so? Würdest du das wirklich so abgeben?

Robin: Ja, das ist tatsächlich vieles, die meisten Punkte davon machen wir bei Mimir Mentor automatisch, damit man das nicht mehr selbst machen muss.

Und natürlich ist es immer so eine Effizienzfrage. Wenn du es weißt und benutzt es ganz oft, dann lohnt sich das Beispiel rauszusuchen und so weiter. Wenn das nicht so ist, dann ist es halt immer so der leichte Trade-off. Und was halt auch passieren kann, wenn man zu oft nachfragt: Am Ende weiß man gar nicht mehr, was man eigentlich am Anfang haben wollte. Also das mal differenziert, glaube ich, Nachfragen. Und wenn man selbst merkt, dass da Lücken sind, das auch direkt explizit erwähnen: Warum ist der Aspekt nicht mit drin? Aber ja, sonst würde ich dem auch auf jeden Fall zustimmen. Sehr gute Tipps noch von dir.

Christian: Okay, noch eine praktische Frage. Agenten, also vielleicht zur Erklärung für unsere Zuhörerinnen und Zuhörer: ChatGPT ist ja eigentlich erstmal ein Chat, du kannst ja deine Frage stellen. Aber du kannst dir dort auch sogenannte Custom GPTs bauen, die bestimmte Aktionen auslösen können, zum Beispiel eine E-Mail schicken oder so. Die Webrecherche ist ja eigentlich auch eine Aktion, die der Chat dann auf eigenes Ermessen mehr oder weniger ausführt. Seht ihr da irgendein Nutzen für Studierende, dass man so Agenten hat, zum Beispiel so ein Custom GPT, das eine E-Mail an mich verschicken kann, Erinnerung oder irgendwas?

Robin: Tatsächlich noch mal ganz kurz, um es aufzudifferenzieren mit Agenten, weil da gibt's auch verschiedene Arten, wie man das sehen kann. Es gibt einmal die Custom GPTs, die du gerade genannt hast, die jetzt schon langsam wieder auf dem Abstellgleis sind, nämlich jetzt gibt's wieder Plugins, die neu dazukommen. Dann gibt's dazu noch wirklich agentische Workflows, also dass man sich wirklich mehrere Tasks hintereinander zieht, zum Beispiel stell die erste Frage, stell die zweite Frage, nimm dann das davon und geh damit weiter.

Das sind eigentlich so die Hauptnutzen von Agenten. Also das sind mehr oder weniger die Chatbots, die mehr Funktionen zur Verfügung bekommen und teilweise halt mehrere Schritte gehen. Das sieht man so ein bisschen als die Zukunft in der Arbeitswelt, dass da sehr viele Aufgaben durchautomatisiert werden können. Gerade Microsoft ist da auch sehr bullisch, also sehr befürwortend dafür, und ganz viele Firmen haben agentische Workflows, die sie jetzt rausbringen.

Im Studium selbst ist es, glaube ich, noch gar nicht angekommen, auch aus dem Grund heraus, dass es einfach oft viel Aufwand ist, die richtig aufzusetzen. Was man allerdings leicht benutzen kann, sind die Custom GPTs, die man sich in ChatGPT selbst auswählen kann, und da gibt's tatsächlich auch ein paar, die extra auf wissenschaftliches Schreiben oder wissenschaftliches Arbeiten getrimmt sind. Da kann man sich natürlich ein bisschen Prompting sparen, weil da vieles schon sozusagen vorher gemacht wurde und so geprimed ist. Und ich glaube, wenn man da ein, zwei gute findet, kann das auf jeden Fall unterstützen. Ich würde allerdings empfehlen, nicht zu viel Zeit drauf zu verschwenden, ganz viele durchzuklicken, weil im Endeffekt nimmt das ein bisschen Prompting ab, macht es ein bisschen besser. Manchmal haben die noch Zugang zu extra Suchen, zum Beispiel Consensus fällt mir jetzt ein, dass man einfach besondere Suchen noch mal hat. Also die können einfach noch mal was mehr machen und mehr anfragen als GPT selbst. Aber ich würde das im Rahmen halten, weil es endet auch sehr oft in einem Chaosgefühl, dass man denkt, jetzt muss ich doch noch mal das benutzen oder das ausprobieren. Guck, was die besten sind, nutz eins davon, guck, ob es besser für dich ist, sonst benutze den Standardweg.

Christian: Sven, hast du vielleicht einen Tipp? Kann ich mir ein Custom GPT einfach für mein Studium erstellen? In der kostenlosen Version von ChatGPT kann man sich glaube ich keine GPTs selber erstellen, aber wenn man die 20 Euro oder was es ist im Monat zahlt, kann man sich auch selber GPTs erstellen. Lohnt sich das fürs Studium, dass ich mir da so ein GPT mit so einem Standardprompt erstelle, da gleich so ein paar Dokumente aus meinem Studium vielleicht hochlade und dann das zum Chat nutze?

Sven: Also ich glaube, dass das schon eher in dem Advanced- oder Fortgeschrittenen-KI-Bereich ist. Also für die Nutzer, die das halt sowieso gerne ausprobieren wollen und die sich vielleicht auch schon die kostenpflichtige Version holen, weil sie halt so in dem Thema drin sind. Für die kann man das, also würde ich es allein aus Ausprobierungszwecken und selber damit mal rumzuspielen, da kann das natürlich allein schon sinnvoll sein.

Ob ich das jetzt generell empfehlen würde, glaube ich für normale Studierende eher weniger. Also das ist dann eher schon so eine Advanced-Geschichte. Und was wir zum Beispiel, wie Robin schon angesprochen hat, bei Mimir Mentor im Prinzip machen, ist ja versuchen, das so ein bisschen rauszunehmen, also dass man sagen kann, okay, für den Studierenden, der jetzt dafür vielleicht gar nicht so vertraut ist, kann aber trotzdem dadurch, dass wir das Prompting und entsprechende Funktionen genau darauf münzen, halt mit KI trotzdem effektiv und auch produktiv arbeiten. Deswegen kann ich da jetzt keine Pauschalempfehlung geben, aber ich denke, wenn man sich dafür interessiert und wenn man das ein bisschen ausprobieren will, klar, warum nicht? Allein die KI-Schulung an sich selbst bringt was. Aber als generelle Empfehlung fürs Studium wäre es ein bisschen overengineered.

Christian: Aber ansonsten ein ganz wichtiger Punkt aus meiner Sicht für den praktischen Alltag ist so Textverbesserung einfach, also sich jetzt nicht Texte schreiben zu lassen, sondern Texte analysieren zu lassen, vielleicht die Rechtschreibung überprüfen zu lassen. Kann man ja auch mit eurem Tool machen.

Robin: Ja, bei uns hat das ein bisschen das Ziel, dass wir immer noch erklären, was für Probleme da sind und dass man das nachvollziehen kann und auch bestimmte wissenschaftliche Probleme markieren, die man sonst nicht finden würde. Aber ja, das geht sowohl mit unserem Tool, was natürlich für wissenschaftliche Texte ausgelegt ist und auch noch mal ein bisschen besser funktioniert. Es geht aber auch mit ChatGPT, gerade mit dem Instant, was wir vorhin schon hatten, wo man einfach drüberschreibt „korrigiere". Da ist natürlich meistens nicht in die Richtung ausgelegt und man kriegt wissenschaftliche Sachen nicht wirklich markiert, was teilweise auch nicht verstanden wird vom KI-Modell in deutscher Sprache.

Aber ja, das ist auf jeden Fall glaube ich einer der größten Use Cases von den ganzen Tools. Wobei ich da gerade, für eine E-Mail oder so für den Alltag finde ich das super praktisch. Bei wissenschaftlichen Texten, da sind wir wieder beim Thema vorher, diese eigene Verifizierung, der eigene Experte sein. Da würde ich trotzdem immer sagen, und das war auch unser Anspruch bei der Korrektur, dieses Momentum des Aufzeigens des Problems, dann eine Analyse zu geben: Hey, warum ist denn das falsch? Warum markiere ich das jetzt im wissenschaftlichen Text? Warum schreibt man das nicht im wissenschaftlichen Text? Und dann aber auch die Lösung anzubieten. Nur dieser Problem- und Analyseschritt, wenn man sagt, das sind drei Schritte, die fehlen bei GPT. Natürlich, bei so einem Chatmodell geht es ja sofort zur Lösung. Und dann sagst du ja, das klingt ja gut, übernehme ich. Dann hat man aber nicht verstanden, warum das jetzt so anders klingt oder welche Worte da rausgenommen wurden und warum genau korrigiert wurde.

Christian: Ja, finde ich großartig, dass es dafür jetzt auch Tools gibt. Also ich weiß noch aus meiner Arbeit als Lektor, ich habe ganz viele Dissertationen korrigiert. Ich hatte auch mal so den Anspruch, nicht einfach nur eine Korrektur, weil das konnte auch damals schon die Rechtschreibkorrektur von Word ausreichend gut, sondern wirklich mal zu schreiben, warum ist das jetzt nicht so gut? Warum ist das nicht sinnvoll, so einen Beamtenstil zum Beispiel zu verwenden? Was sind eigentlich die Merkmale für diesen Beamtenstil? Aber wenn es da jetzt heutzutage Tools dafür gibt, braucht man doch nicht unbedingt mehr ein Lektorat für so eine Arbeit, oder?

Robin: Das Ziel ist so ein bisschen, dem Lektorat viele Teile abzunehmen. Natürlich gibt's noch Sachen wie Rotfadencheck und so weiter, was auch bedingt geht, aber was noch mal anders ist, wenn es ein Mensch macht. Aber so Grundrechtschreibung, Formulierung, genauso wie Ausdrucksweise: Ich meine, das klassische Beispiel sind immer diese Man-Formulierungen, die man im Wissenschaftlichen einfach nicht macht, weil es halt passiv ist, ungenau und deswegen wird es nicht benutzt. Was aber nicht ganz klar ist, wenn es einem davor keiner gesagt hat. Genauso schreibt man nicht „ich habe das und das gemacht", das macht man auch nicht. Und für solche Sachen braucht man, glaube ich, heutzutage keinen eigenen Tutor oder Lektor mehr, dass man das mitbekommt. Das kriegt man dann normalerweise direkt mit angeboten und gesagt: Hier, guck mal, vielleicht ist das die richtige Formulierung.

Ich glaube, was jetzt aber immer mehr kommen wird, sind auch tatsächlich diese hinteren Teile, wo wir dann komplett das Lektorat übernehmen können in der Art: Ist der rote Faden drin, sind die Quellen vollständig? Das wird glaube ich immer mehr abgedeckt. Es ist keine perfekte finale Prüfung, aber ein Lektorat ist das auch nicht, muss man dazu sagen. Es ist nur eine deutliche Vergewisserung.

Und es gibt ja ganz verschiedene Lektoratstypen und die meisten sind auch einfach zu teuer. Also richtig gute Lektorate, die man zum Beispiel für Paper benutzt, die gehen ja schon in die Tausende an Euro. Und ich glaube, da ist KI eine sehr faire Art, eine Chancengleichheit aufzubauen, dass man da einfach auch mit wenig Geld die gleiche Qualität abliefern kann und einen ähnlichen Service bekommt. Also ja, Grundaufgaben werden glaube ich jetzt schon komplett durch KI abgenommen und ganz tiefe Aufgaben, die wurden damals auch normalerweise im Lektorat nicht übernommen, zum Beispiel Ergebniskontrolle und so weiter. Das ist zu weitreichend.

Christian: Ja, damit kommen wir eigentlich schon so ein bisschen zu einem Blick nach vorn. Du hast jetzt die Lektoren erwähnt und ich auch. Und das ist dann aus meiner Sicht auch irgendwie ein Job, der sich extremst verändern wird. Der wird jetzt wahrscheinlich nicht unbedingt aussterben, aber ganz viele haben jetzt wahrscheinlich auch Angst davor, dass sie ihren Job verlieren. Oder irgendjemand, der studiert und sich überlegt hatte, okay, ich habe jetzt Germanistik oder irgendwas studiert und würde gerne Lektor werden. Lohnt sich das überhaupt noch?

Die Frage, die ich mir jetzt häufig stelle und die sich auch viele Studierende stellen, ist: Was soll ich jetzt eigentlich noch so richtig für Kompetenzen im Studium erwerben? Ganz viele Dinge, die ich jetzt vielleicht noch lerne im Studium, die sind in den nächsten 10, 15 Jahren vielleicht nicht mehr ganz so wichtig. Möglicherweise bekomme ich mit dem, was ich jetzt im Studium lerne, nicht mehr ganz so einfach einen Einstiegsjob. Worauf sollte ich mich denn konzentrieren als Studierender? Welche Kompetenzen sind jetzt besonders wichtig zu erwerben? Sven, hast du ein paar Ideen?

Sven: Ja, ich muss gerade nur ein bisschen lachen, weil du es so geschildert hast. Wenn ich so überlege, was ich im Studium gelernt habe, davon brauche ich gar nichts mehr.

Christian: Ja, absolut. Fast nichts mehr.

Sven: Auf jeden Fall. Und ich denke aber eigentlich, wie man es so schön sagt, dieses „Lernen lernen". Ich meine, das ist ja letztendlich diese Kompetenz, die man erwirbt. Wenn man jetzt KI anwendet, wenn man jetzt in diese Situation kommt, ich muss jetzt einen Text schreiben, ich muss ein bestimmtes Problem lösen und nutze jetzt dafür die Tools, die mir zur Verfügung stehen, um das möglichst effizient und möglichst gut zu lösen, dann ist das ja im Prinzip eine Grundkompetenz, die einem in egal welchem Job und egal welcher Karrierelaufbahn einfach enorm viel bringen wird. Und deswegen ist diese KI-Kompetenz, wenn man es mal so nennen will, allein deswegen glaube ich schon einfach unheimlich viel wert.

Christian: Also KI-Verständnis ist ganz wichtig, sich damit auch im Studium auseinanderzusetzen. Nicht nur Verständnis, wie KI funktioniert, vielleicht muss man das gar nicht so sehr im Detail wissen, sondern auch so eine gewisse Anwendungskompetenz. Wie kann ich das jetzt anwenden, um Probleme zu lösen? Kritisches Denken, auch so eine Sache, auf die man sich mehr fokussieren sollte, oder war das eigentlich schon immer so, Robin?

Robin: Sollte man eigentlich schon immer machen. Das ist ja auch diese ganz große ethische Frage, die wir vorhin extra noch ein bisschen ausgeschlossen haben: Werden generell Jobs durch KI ersetzt? Es geht ja auch so ein bisschen in die Richtung gerade. Aber ich glaube, sie ändern sich einfach nur. Manche Jobs werden auch teilweise nicht mehr so viel nötig sein. Dafür gibt's dann wieder andere Bereiche.

Logisches Denken war glaube ich schon immer wichtig. Es gibt natürlich auch Studiengänge, wo man durchkommt, wenn man einfach wirklich Sachen komplett auswendig lernt und einmal wiedergeben kann in der Klausur. Das kennen wir alle. Aber ich glaube, es wird jetzt immer wichtiger, zusätzlich logisches Denken zu erlernen, weil das einer der Hauptskills ist. Das ist ja auch Lernen lernen als auch logisches Denken lernen.

Und wie Sven schon gesagt hat, das würde ich auch voll unterstützen, ist der richtige Umgang mit KI. Und deswegen auch, was du gesagt hast, Sachen mal ausprobieren, wenn man Interesse dran hat. Das ist glaube ich wirklich wichtig, weil das wird in viele Bereiche immer stärker reingehen, in manche natürlich später, in andere früher oder in anderen ist es ja schon stark drin.

Es gab ja auch viel Diskussion, braucht man Programmierer noch, jetzt wo KI so krass ist? Und es gab schon mehrere Vorhersagen, zum Beispiel von Anthropic, dass 2025 eigentlich kaum noch Programmierer gebraucht werden. Das hat nicht so ganz funktioniert. Also für die Leute, die wirklich in ihrem Feld sind, die Sachen verstehen und gut machen, gibt's glaube ich immer einen Platz. Deswegen sehe ich da auch sehr positiv in die Richtung. Aber ich glaube, das sind die drei Sachen: Lernen lernen, logisches Denken lernen und tatsächlich KI-Kompetenz lernen, weil es einfach eine der universellen Sachen ist, die in jedem Bereich immer mehr reingeht.

Christian: Wie sieht das mit den Hochschulen aus, Sven? Hast du da ein paar Ideen, wie sich das verändern wird durch KI in den nächsten Jahren?

Sven: Ja, ich glaube schon, dass sich da die Hochschulen immer mehr drauf einstellen, was ja jetzt aktuell schon passiert, aber auch immer noch mehr drauf einstellen müssen. Wir haben es ja gerade schon mal kurz angesprochen, dass sich dann zum Beispiel Prüfungsformate vielleicht ändern, dass halt dann eher mehr mündliche Prüfungen gemacht werden oder halt mehr Fragen in Richtung der Eigenleistung passieren werden.

Ich glaube nicht, zumindest nicht in den nächsten Jahren, dass jetzt komplett wissenschaftliche Arbeiten wegfallen. Ich meine, das hat ja immer noch einen Sinn, das Ganze zu dokumentieren, aufzuschreiben. Warum schreibt man eigentlich überhaupt wissenschaftliche Arbeiten im Studium? Der Hintergrund ist ja, im Grundstudium vor allem, dass man sich damit mit dem wissenschaftlichen Arbeiten vertraut wird, um dann nachher, wenn man diesen Karriereweg anstrebt, in die Forschung zu gehen und dort die entsprechende Forschung zu dokumentieren und am Forschungsprozess teilzunehmen.

Und das wird ja weiterhin so sein. Wir wollen ja weiterhin Forschung betreiben, wir wollen diese dokumentieren, und deswegen glaube ich, dass das nach wie vor schon eine wichtige Kompetenz ist, die weitergegeben werden muss. Aber es kann natürlich sein, dass gerade in den Studiengängen, wo das nicht der Regelfall ist, dass man danach in die Forschung geht, sondern wo es halt viele Hausarbeiten sind und so weiter, dass das viel durch mündliche Fragen, vielleicht mündliche Prüfungen ersetzt wird. Könnte ich mir vorstellen.

Christian: Könnt ihr uns ganz zum Schluss noch einen Ausblick geben, wie es mit euch in Zukunft weitergehen wird, mit Mimir Mentor? Wo wollt ihr hin mit eurem Tool? Robin vielleicht?

Robin: Ja, genau. Wo wir hinwollen, ist tatsächlich, dass wir, wie Sven gerade schon zwischendrin erwähnt hat, alles immer mehr zusammenführen. Das war auch schon vor eineinhalb Jahren unser Ziel. Es gibt nur immer auch mehr Punkte, die mit dazukommen. Und tatsächlich wollen wir mit dem Dokumentenscan und dem On-Demand-Teil alles in immer finalere Versionen bringen. Für uns ist das nämlich jetzt schon das, wie wir es uns am Ende tatsächlich vorstellen. Wir wollen jetzt sehr viel dran arbeiten, dass wir einfach in jeder Funktion die Besten mehr oder weniger sind, und nur ausgelegt auf den deutschen Markt, was wir ja auch schon sind, und da einfach immer weiter die Funktionen erweitern. Aber tatsächlich sehen wir für Studienzwecke in dem Bereich das Tool schon als sehr stark ausgebaut. Das war auch immer unser Ziel und wir arbeiten weiter dran. Also tatsächlich ändert sich in der Hinsicht gar nicht mehr so viel. Es wird einfach nur immer besser.

Sven: Das ist die Hoffnung. Aber ich denke, das wird so sein. Also als Ergänzung bleibt da nicht viel zu sagen. Wir sind bei diesem Zusammenbringen und was uns halt immer wichtig ist, ist dieses Tool aus einer Hand. Und wenn wir es nachher schaffen, dass ein Studierender dieses Tool nutzen kann für seinen gesamten Arbeitsprozess, dann ist das eigentlich, was wir erreichen wollen. Und wir haben natürlich da irgendwo auch Grenzen. Klar, wir programmieren zum Beispiel kein zweites Word nach, das wird wahrscheinlich immer noch benutzt. Aber zumindest alles, was ein Studierender braucht, um seine Arbeit auf einem guten Level, wie Robin schon angesprochen, effizient und qualitativ hochwertig zu schreiben, das soll Mimir Mentor halt leisten können.

Christian: Okay, also schaut euch alle mal Mimir Mentor an, wenn ihr das noch nicht kennt. An euch beide ganz herzlichen Dank für dieses Gespräch. Hoffe, wir haben wirklich noch ein bisschen Interesse geschürt auch für das Thema KI, konnten so ein kleines bisschen Ängste nehmen. Und ja, vielleicht sehen wir uns dann in anderthalb Jahren wieder zu einem kleinen Update-Gespräch. Schönen Tag noch. Tschüss.

Robin: Ciao.