Warum kreative Menschen jetzt mehr zählen
KI macht solide Arbeit billig und gleichförmig. Was die Forschung zeigt und warum der Unterschied jetzt von Menschen kommt, die Geschmack haben, urteilen können und die Richtung vorgeben.
Laut OpenAI erstellen Menschen mit seinen Werkzeugen inzwischen mehr als 3 Milliarden Bilder pro Woche. Rechnet man Text, Musik und Video anderer Modelle hinzu, scheint der Schluss naheliegend: Wenn eine Maschine in Sekunden solide kreative Arbeit liefern kann, zählen die Menschen, die diese Arbeit früher gemacht haben, weniger.
Die Belege weisen in die andere Richtung. KI hebt die Untergrenze kreativer Arbeit an und zieht sie zur Mitte hin. Dadurch werden die Menschen, die sie anderswohin führen können, wertvoller, nicht weniger wertvoll.
Allein besser, zusammen gleichförmiger
Die klarste Studie stammt von Anil Doshi und Oliver Hauser, im Juli 2024 in Science Advances veröffentlicht. Schreibende, die von einem Sprachmodell Ideen für Geschichten erhielten, verfassten Geschichten, die Leserinnen und Leser als kreativer, besser geschrieben und unterhaltsamer bewerteten, wobei die weniger kreativen Schreibenden am meisten gewannen. Doch die mit KI geschriebenen Geschichten ähnelten einander stärker. Die Studienautoren beschreiben «einen Zuwachs an individueller Kreativität, auf die Gefahr hin, kollektive Neuheit zu verlieren».
Eine Metaanalyse von Niklas Holzner, Sebastian Maier und Stefan Feuerriegel aus dem Jahr 2025, die 28 Studien mit 8'214 Teilnehmenden umfasst, fand dasselbe Muster in grossem Massstab. Generative KI allein schnitt bei kreativen Aufgaben etwa so gut ab wie Menschen. Menschen, die mit KI arbeiteten, schnitten besser ab als Menschen ohne KI, mit einem moderaten Vorsprung. Und KI hatte «einen signifikanten negativen Effekt auf die Vielfalt der Ideen», einen Effekt, der etwa dreimal so gross war wie der Gewinn.
Die gezackte Grenze
Gleichförmigkeit ist nicht das einzige Risiko. In einem Feldexperiment mit der Boston Consulting Group, inzwischen in Organization Science veröffentlicht, arbeiteten 758 Beraterinnen und Berater mit oder ohne GPT-4 an realistischen Aufgaben. Bei Aufgaben innerhalb der Fähigkeiten des Modells erledigten jene mit KI 12,2 Prozent mehr Aufgaben, 25,1 Prozent schneller und in klar höherer Qualität. Bei einer Aufgabe, die bewusst ausserhalb dieser Fähigkeiten lag, war ihre Wahrscheinlichkeit, zu einer richtigen Antwort zu kommen, um 19 Prozentpunkte geringer als bei Kolleginnen und Kollegen ohne KI.
Ethan Mollick, einer der Autoren, stellte fest, dass die mit KI erstellten Antworten «insgesamt etwas homogen und einförmig» waren. Eine Umfrage von Microsoft Research unter 319 Wissensarbeitenden ergab, dass höheres Vertrauen in KI mit weniger kritischem Denken einherging und dass sich die Arbeit selbst hin zum Prüfen, zum Kombinieren und zum Übernehmen der Verantwortung für das verschiebt, was die Maschine produziert. Zu wissen, wo die Grenze eines Werkzeugs liegt, ist keine technische Fähigkeit. Es ist Urteilsvermögen.
Was Menschen einbringen
Ein Modell wird mit dem trainiert, was es schon gibt, und liefert, sich selbst überlassen, dessen wahrscheinlichste Version. Ted Chiang hat den Unterschied in den Untertitel seines Essays für The New Yorker gefasst: «Ein Künstler trifft Entscheidungen, die künstlicher Intelligenz grundlegend fremd sind.» Ein Briefing, ein Prompt und ein Referenzboard sind jeweils eine Reihe von Entscheidungen. Je mehr davon ein Mensch bewusst trifft, desto weniger vom Ergebnis bleibt dem Durchschnitt überlassen.
Diese Entscheidungen schöpfen aus dem, was ein Modell nicht hat: einer eigenen Sicht, der Kenntnis eines bestimmten Publikums, der Erinnerung an das, was versucht wurde und gescheitert ist, einem Gespür dafür, was eine Marke nie sagen würde. Arbeitgeber scheinen das zu sehen. Im Future of Jobs Report 2025 des World Economic Forum gehört kreatives Denken zu den Fähigkeiten, deren Bedeutung bis 2030 voraussichtlich weiter steigt, neben KI und Big Data.
Fachleute merken es, wenn ein Unternehmen das vergisst. Im Februar entfernte die Videoplattform Higgsfield, wie The Register berichtete, einen Beitrag, in dem sie damit prahlte, ihr Motion-Design-Werkzeug habe mehr als 20 kreative Jobs beendet, nachdem die Künstlerinnen und Künstler, die es nutzen, heftig reagiert hatten. Aharon Rabinowitz, der Motion Management leitet, schrieb, das Ende von Künstlerkarrieren zu feiern sei «einfach total dumm und kurzsichtig», und fügte an, die Werkzeuge seien nicht gut genug, um irgendjemanden arbeitslos zu machen.
Wie gute Teams mit KI arbeiten
Die Forschung legt auch nahe, wie sich die Gewinne ohne die Gleichförmigkeit halten lassen. Erst denken, dann prompten: Doshi und Hauser beschreiben das Risiko, dass Schreibende an den Ideen der Maschine hängen bleiben, deshalb sollten die ersten Ideen, der Blickwinkel und die Referenzen von Menschen kommen. Mollick beschreibt zwei Arbeitsweisen, die beide gut abschnitten: Zentauren, deren Arbeit «eine klare Linie zwischen Mensch und Maschine» hat, und Cyborgs, die beides miteinander verweben. Weder die einen noch die anderen geben die Entscheidung aus der Hand.
In der Praxis machen gute Teams das Feld mit der Maschine weit auf und grenzen es mit Menschen ein. Sie füttern sie mit Referenzen statt mit Adjektiven, verlangen viele Optionen und verwerfen die meisten davon. Sie vergleichen ihre Arbeit mit dem, was die Konkurrenz veröffentlicht, denn die Gefahr ist nicht schlechter Output, sondern Output, der aussieht wie der aller anderen. Und eine namentlich verantwortliche Person prüft die Fakten und gibt frei, denn im Moment des grössten Vertrauens in ein Werkzeug lässt das kritische Denken nach.
Wo crue steht
Wir nutzen KI für die Produktion, die Varianten und die Routine, und wir wollen, dass all das schneller wird. In Reel werden die Ideen, die Referenzen und die festzulegenden Stile mit einem Menschen vereinbart, bevor etwas entsteht, für jede Aufgabe wird das beste Modell gewählt, und ein Mensch wählt jedes Bild und jeden Clip aus, der verwendet wird. Die Maschine liefert die Optionen. Menschen liefern die Richtung und das Nein.
KI hat solide Arbeit in Hülle und Fülle verfügbar gemacht. Genau deshalb sind die Menschen, die sie spezifisch, überraschend und richtig machen können, mehr wert als zuvor.
