Wissens-Recherche mit KI: Schnell, klug, aber inhaltlich und methodisch blind?

Wissensrecherche mit KI: drei Grenzen

Es wird viel darüber geredet, wie man mit KI-Tools Studien recherchiert und Wissen zusammenfasst. Aber:

1.) nutzen viele für eine Wissensrecherche (nur) ChatGPT, Notebook LM & Co. und selbst die besten Prompts helfen da nur bedingt weiter

2.) reichen selbst die Deep Research Möglichkeiten von ChatGPT und Co. nicht allzu weit und

3.) reichen auch wissenschaftsspezifische KI-Tools wie Perplexity, Scispace und Elicit für eine umfassende Wissensrecherche nicht aus

Meine Recherche-Reihe zu den Grenzen von KI-Tools

Aber ich kann natürlich viel behaupten. Deshalb werde ich in den nächsten Tagen eine kleine Reihe starten und an konkreten Recherchebeispielen zeigen, wo die Grenzen und Probleme einer Recherche mit KI liegen? Zugleich will ich dabei auch demonstrieren wie sehr KI unser Wissen zwar erweitert, zugleich aber einengt, wenn wir nicht aufpassen und nur auf KI-Tools zur Recherche vertrauen?

Das Beispielthema: Macht KI uns dumm?

Als Thema würde ich mir mal eine aktuelle Debatte empirisch zur Brust nehmen, nämlich die Frage: Macht uns KI dumm?

Das ist natürlich selbst eine ziemlich dumme Frage, deshalb neutraler und damit besser formuliert: Welche Auswirkungen hat die KI-Nutzung auf unsere Fähigkeiten und Kompetenzen? Gibt es empirische Hinweise darauf, dass die Nutzung von KI-Tools zu einem Abbau bestimmter kognitiver oder fachlicher Kompetenzen führt. Und wenn ja, wie sind diese Daten konkret einzuordnen, wie valide sind sie und wo sind Lücken in unserem Wissen zu diesem Thema?

Das erste KI-Tool, das ich teste, wird Perplexity sein.