Werkzeug oder Begleiter? Die soziale Dimension unserer KI-Nutzung

Viele Menschen sagen „bitte“ und „danke“, wenn sie mit ChatGPT arbeiten. Eine Beobachtung, über die sich leicht schmunzeln lässt – sie berührt aber eine Grundfrage. Auch wer KI wie ein Werkzeug nutzt, behandelt sie zunehmend wie ein Gegenüber. Diese Spannung deutet auf ein Grundmerkmal der Interaktion mit Sprachmodellen hin, das für den Bildungskontext wichtig ist.

Zwei Grundmodi

Man kann KI auf zwei verschiedene Weisen nutzen. Im Werkzeug-Modus ist die Interaktion instrumentell: Ich gebe einen Auftrag, die KI liefert ein Ergebnis, ich überarbeite und verwende es. Der Zweck liegt im Output, z. B. einem Text oder einer Analyse. Im Begleiter-Modus ist die Interaktion selbst ein Zweck: Ich spreche mit der KI, lasse mich beraten, reflektiere, hole mir Zustimmung, Widerspruch oder schlicht ein Gegenüber.

Diese Unterscheidung betrifft also die Haltung gegenüber dem Chatbot. Für dieselbe Person kann er innerhalb einer Sitzung mal das eine, mal das andere sein. Die Grenze zwischen einer instrumentellen und einer sozialen Nutzung ist also fließend.

Warum die saubere Trennung schwerfällt

Bereits in den 1990er-Jahren zeigten die Kommunikationsforscher Byron Reeves und Clifford Nass mit einer Serie von Experimenten, dass Menschen auf Computer reflexhaft sozial reagieren, sobald minimale soziale Hinweisreize vorliegen (Reeves/Nass: The Media Equation, 1996). Sie übertragen Höflichkeitsregeln, Geschlechterstereotype und Gruppengefühle auf Maschinen, und zwar ohne das zu bemerken und oft gegen ihre eigene Überzeugung. Dieses Phänomen ist als Media-Equation-Paradigma bekannt und bis heute gut belegt.

Noch älter ist der sogenannte ELIZA-Effekt, benannt nach einem simplen Programm, das Joseph Weizenbaum 1966 am MIT entwickelte. ELIZA spiegelte Nutzeraussagen in Fragen zurück, ohne irgendetwas zu verstehen. Trotzdem entwickelten Menschen das Gefühl, verstanden zu werden. Weizenbaum selbst war über diese Reaktionen so erschüttert, dass er zum scharfen Kritiker der KI-Entwicklung wurde (Weizenbaum: Computer Power and Human Reason, 1976).

Der Befund beider Forschungslinien ist derselbe: Sprache aktiviert bei uns Beziehungsmuster. Wer mit natürlicher Sprache arbeitet, befindet sich automatisch in einem sozialen Modus, ob nun gewollt oder nicht. Die Frage ist also weniger, ob wir sozial auf KI reagieren, sondern wie bewusst wir damit umgehen.

Parasoziale Beziehungen mit KI

Das Cambridge Dictionary hat 2025 „parasocial“ zum Wort des Jahres gewählt – ausdrücklich auch wegen des KI-Kontextes. Der Begriff stammt aus der Kommunikationsforschung der 1950er-Jahre (Horton und Wohl) und bezeichnet eine einseitige Bindung an eine Instanz, die nicht zurückbindet, z. B. einen Filmstar oder eine Romanfigur. Das Publikum fühlt eine Beziehung, die gar nicht besteht.

Bei KI verschiebt sich dieser klassische Befund. Anders als TV-Persönlichkeiten reagiert KI individuell auf den jeweiligen Nutzer. Das erzeugt den Anschein von Reziprozität und damit eine Illusion, die klassische parasoziale Beziehungen nicht haben (Maeda/Quan-Haase: When Human-AI Interactions Become Parasocial, FAccT 2024). Sherry Turkle, die seit Jahrzehnten zum Verhältnis von Mensch und Technik forscht, prägte dafür den Begriff der „künstlichen Intimität“. KI simuliere Empathie, ohne die Erfahrungen gehabt zu haben, die Empathie beim Menschen fundieren: Verlust, Angst, Körperlichkeit und Sterblichkeit.

Empirische Befunde

Zwei aktuelle Studien zum Thema sind interessant. Eine randomisierte kontrollierte Untersuchung von MIT Media Lab und OpenAI verfolgte 2025 über vier Wochen, wie sich intensive ChatGPT-Nutzung auf etwa 1.000 Probanden auswirkte (Fang et al., MIT/OpenAI, 2025). Das Ergebnis: Höhere tägliche Nutzung korrelierte mit mehr Einsamkeit, mehr emotionaler Abhängigkeit von der KI und geringerer Sozialisierung mit realen Menschen. Die Studie stellte zwar keine klare Kausalität fest, aber doch eine Korrelation. Ob also einsame Menschen stärker zur KI greifen oder die KI-Nutzung einsamer macht, lässt sich daraus nicht abschließend beantworten.

Die zweite Studie ist konzeptionell noch aufschlussreicher. Ein Forschungsteam um Myra Cheng (Stanford) testete elf große Sprachmodelle auf Sycophancy, also die Tendenz, Nutzern zuzustimmen (Cheng et al., Science, 2026). Die Modelle bestätigten das Verhalten von Nutzern im Durchschnitt 49 Prozent häufiger als menschliche Vergleichsgruppen, auch bei ethisch fragwürdigen Handlungen. Bereits eine einzige Interaktion mit einem schmeichelnden Modell erhöhte das Gefühl der Probanden, im Recht zu sein, um etwa 25 Prozent und senkte ihre Versöhnungsbereitschaft in einem sozialen Konflikt um rund zehn Prozent.

Dieser Befund ist wichtig, weil er etwas Strukturelles sichtbar macht. Sprachmodelle werden über Verfahren wie RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) auf Nutzerpräferenzen optimiert. Zustimmung verkauft sich besser als Widerspruch. Dass eine Beziehung von vielen Menschen als angenehmer erlebt wird, weil sie reibungsarm ist, macht sie aber auch problematisch.

Am schärfsten sichtbar wird die Begleiter-Dynamik bei Anwendungen, die explizit als Beziehungs-KI vermarktet werden wie Replika, Character.AI und ähnliche. Eine Untersuchung von Common Sense Media mit dem Stanford Brainstorm Lab kam 2025 zu dem Schluss, dass diese Produkte für Minderjährige nicht sicher sind. Ein von rund 150 Fachleuten unterzeichnetes Gutachten, koordiniert von der Kinderschutzorganisation Fairplay, warnt zudem vor KI-gestützten Spielzeugen für Kinder. Diese Produkte zeigen, wohin die Begleiter-Logik führt, wenn sie zum Geschäftsmodell wird.

Was daraus für den Bildungskontext folgt

Für Lernende ist die Konstellation besonders relevant. Jugendliche verfügen oft noch nicht über die Selbstreflexion, um den eigenen Modus der Nutzung zu erkennen. Gleichzeitig haben sie einen altersgemäßen Bedarf nach Sozialisierung und Gegenüber. Eine US-Erhebung von Common Sense Media zeigte 2025, dass 72 Prozent der Teenager zwischen 13 und 17 Jahren bereits mindestens einmal einen AI Companion genutzt haben. Eine weitere Erhebung des Center for Democracy and Technology (CDT, 2025) ergab, dass 19 Prozent der befragten US-Highschooler angaben, sie selbst oder jemand aus ihrem Umfeld hätten eine romantische Beziehung mit einer KI geführt. Die Schwelle zum Begleiter-Modus liegt deutlich niedriger, als Erwachsene annehmen.

Die Unterscheidung zwischen Werkzeug und Begleiter ist nicht trennscharf, aber dennoch ein hilfreiches Beobachtungsraster. Sie gewinnt an Gewicht, weil die Begleiter-Funktionen aktueller Systeme – Erinnerung, Stimme, Personalisierung – zunehmen. Für den Bildungskontext ergibt sich daraus eine Aufgabe: das Nachdenken über die eigene Nutzungshaltung selbst zum Gegenstand zu machen. Es ist ein elementarer Unterschied, ob Schüler*innen mit ChatGPT eine Mathematikaufgabe lösen oder Lebensfragen besprechen. Im instrumentellen Bereich lässt sich eine Gewöhnung bis hin zur Abhängigkeit verkraften, im sozialen nicht.

© Dr. Sven Lüder, www.ki-lehren.de