Studieren mit KI: Warum der Weg zum Gipfel zählt

Herr Professor Bornemann, Medien haben berichtet, dass große KI-Unternehmen einige der wichtigsten offenen Fragen der Mathematik lösen konnten. Freut Sie das als Mathematiker? 
Das ist schon faszinierend. Aber so, wie es passiert ist, ärgert es mich. Ich weiß nicht, ob Sie es mitbekommen haben: Es gab hierzu auch einen Aufschrei in internationalen Fachkreisen der wissenschaftlichen Mathematik. Weil wir gesehen haben, dass OpenAI oder Anthropic diese gelösten mathematischen Probleme sehr publikumswirksam wie Trophäen an die Wand nageln. Sie tun das, so unser Eindruck, um verhältnismäßig billig für sich zu werben. 

Auf der anderen Seite kann die öffentliche Hand ähnlich hohe Investments in entsprechende generative Künstliche Intelligenz sicher nur schwer realisieren.
Das stimmt. Und all das hat Auswirkungen auf unser Fach, bis hin zur Lehre. Sehr begabte junge Menschen, die eigentlich eine Karriere in der Mathematik anstreben wollten, fragen uns bereits, ob das überhaupt noch Sinn mache.  

Sie sorgen sich, dass die Mathematik die talentierte nachfolgende Generation verliert?
Ja, das treibt mich und viele andere gerade um. Es ist zwar schön, dass ich in meiner eigenen Forschung jetzt ein Tool zur Verfügung habe, das viele Dinge beschleunigt, mich produktiver macht. Wenn aber die Anschlussfähigkeit an die nächste Generation verloren geht, dann hat das erhebliche Auswirkungen.

Das klingt nicht gut.
Der Mathematiker und Tech-Gründer David Bessis hat es in den aktuellen Diskussionen mit folgender Überschrift auf den Punkt gebracht, wie ich finde: „AI could destroy mathematics and barely touching it“. KI könne also die wissenschaftliche Forschung in der Mathematik kaputt machen, ohne dass sie überhaupt irgendeinen Beitrag zu diesem Fach geliefert habe.  
Das müssen wir im Kontext der Hochschulbildung ganz aufmerksam für alle Fächer im Auge behalten. Und ich glaube, da haben einige Kolleginnen und Kollegen recht, wenn sie die Mathematik als Kanarienvogel in der Goldmine bezeichnen.

Aus meiner Sicht würde die Lehre scheitern, wenn die jungen Leute nicht in der Lage wären, grundsätzlich und verantwortungsvoll über wichtige Themen rund um die KI nachzudenken. Oder wenn sie in ihrem Fach nicht die Möglichkeiten und Grenzen dieser Technologie kennengelernt hätten. Insofern sollten wir die Debatte lieber weg vom Tempo hin zu diesen Themen lenken, denke ich.

Generative Künstliche Intelligenz eröffnet Hochschulen weitreichende Möglichkeiten, Lehre und Studium weiterzuentwickeln. Sie kann aber auch das selbstbestimmte Denken untergraben oder zu Kompetenzverlust und Fehlinformiertheit führen. Dieser Kontrast ist herausfordernd, weshalb der Wissenschaftsrat (WR) mehr Orientierung geben möchte …  
… und plädiert für eine „intellektuelle Souveränität“ als Leitidee.  

Was ist damit gemeint?
Also intellektuelle Souveränität ist das Gegenteil von kognitiver Kapitulation. Intellektuelle Souveränität bedeutet, dass wir eine Generation so bestärken und ermächtigen, dass sie die Zukunft gestalten kann und nicht von einer automatisierten Zukunft gestaltet wird und den Entwicklungen hinterherläuft. Intellektuelle Souveränität heißt auch, dass eine Person weiß, welche Aufgabe sie in welchem Modus mit welchen Tools bestmöglich angehen kann - trotz eines rasanten Fortschritts, den wir in den kommenden Jahren zum Beispiel in der KI oder Robotik erwarten. 

Sie sind im Wissenschaftsrat der Vorsitzende der Arbeitsgruppe „Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung“ und haben diese Leitidee mitentwickelt. Zum Thema erschien im Juli 2026 ein Empfehlungspapier für die Hochschulen.
Ja, es ist eine tiefgreifende Analyse mit vielen wichtigen Empfehlungen, die wir im Wissenschaftsrat über Jahre hinweg erarbeitet haben. Ich kann sie nur jedem ans Herz legen, der mit Hochschulbildung zu tun hat.

Lassen Sie uns gerne ein paar Details heraus picken. Was ist wichtig aus Sicht des Wissenschaftsrats, damit Studierende und Forschende heutzutage eine intellektuelle Souveränität erlernen können? 
Hochschulen sollten natürlich KI-Kompetenzen ausbilden, aber auch das Fachwissen stärken. Der Wissenschaftsrat empfiehlt darüber hinaus, KI-freie Angebote und Räume in die Curricula zu integrieren. Dass nicht plötzlich alles unter die Maßgabe gestellt wird: KI ist die Zukunft, wir müssen jetzt alles mit KI machen. Wer die Ergebnisse von KI beurteilen will, muss dafür natürlich das entsprechende Wissen und die Fähigkeiten besitzen. Das sollten Studierende und Forschende selbstverständlich ohne KI erst einmal verinnerlichen. 

Hätten Sie ein Beispiel für einen KI-freien Lernraum?
Schreibwerkstätten zum Beispiel. Es gibt Fächer, in denen das Schreiben ganz eng mit dem fachlichen Nachdenken verbunden ist, wie in der Philosophie. Ich kann über philosophische Fragen nur in einer bestimmten Tiefe nachdenken, wenn ich auch in der Lage bin, strukturiert zu schreiben. Also das Denken verfestigt sich mit dem Schreiben und ist damit eng verwoben. Und bevor ich diesen Schritt gehe, die KI als einen kritischen Partner dazu zu nehmen, muss ich erstmal grundsätzlich das denkende Schreiben geübt haben – auch als einen handwerklichen Prozess. Und das kann beispielsweise in einer Schreibwerkstatt passieren. 

Die Harvard University will andererseits ihr langjähriges Harvard-Writing-Center schließen. Wohl aus Budget-Gründen, wie der Atlantic im August berichtet hat.
Das ist genau der falsche Schritt. Das wäre so, als ob man im Sport sagt: Okay, wir schließen die Turnhalle und in Zukunft macht der Roboter den Weitsprung. Das ergibt keinen Sinn. Wir brauchen solche Trainingselemente wie Schreibstätten mehr denn je. Denn wir müssen im KI-Zeitalter unseren Gehirnmuskel aufbauen, trainieren, transformieren. Dafür sollte es an Hochschulen genügend Gelegenheiten unter wissenschaftlicher Anleitung geben. 

Was empfiehlt der Wissenschaftsrat noch?
Sehr wichtig ist, dass wir an den Hochschulen nicht nur die Versprechen und Behauptungen über KI-Anwendungen aufnehmen, die im Raum stehen. Sondern wir müssen deren Lernwirksamkeit wissenschaftlich prüfen und dafür einen theoretischen Rahmen schaffen, der das möglich macht.

Weitere Empfehlungen beziehen sich zum Beispiel darauf, wie man die Hochschule als sozialen Lernort wiederbeleben kann. Dass Hochschulen durch Kooperationen schneller eine verlässliche Prüfungs- und Rechtssicherheit aufbauen können. Und darauf, wie sich das angeknackste Vertrauensverhältnis zwischen Lehrenden und Lernenden wieder stärken lässt.  

Wo kommt dieser Vertrauensverlust her?
Ein wichtiger Faktor ist wohl: Viele Hochschulen weiten ihre Plagiatsprüfungen aus. Ihre Vorgaben für den KI-Gebrauch sind aber unklar: Was darf ich wann und wo verwenden, was darf ich nicht verwenden. Das verunsichert die Studierenden wohl enorm. Es sind diese nicht zu Ende geführten Kommunikationsprozesse, die das Vertrauen erheblich stören.
Spannungen entstehen gerade dann, das sagen unsere Quellen, wenn Lehrpersonen diesen Sachverhalt ignorieren oder Themen rund um die KI nicht richtig verstanden haben in Auseinandersetzungen mit Studierenden. 

Was könnte hier helfen?
Zum einen sind bessere Richtlinien für den Einsatz von KI in der Hochschulbildung essentiell. Und diese Richtlinien sollten unbedingt partizipativ mit den Studierenden erarbeitet werden. Der Wissenschaftsrat hat zudem einige Empfehlungen gegeben, wie Lehrende selber KI-Kompetenzen und intellektuelle Souveränität erlangen können und sollten. Da geht es um Qualifizierung, Austausch, Vernetzung. 

Intellektuelle Souveränität ganzheitlich ausbilden – gibt es dafür bereits gute Beispiele?
Was der Wissenschaftsrat sehr interessant fand, waren Diskussionsbeiträge von Personen aus den Kunst- und Musikhochschulen. Sie haben beschrieben, wie hoch in diesen Fachbereichen die Bereitschaft ist, sich mit neuen Technologien auseinanderzusetzen. Dass diese Bereitschaft sogar sehr viel höher ist als in technikaffinen Fächern, hat uns erstaunt. 

Wo kommt diese hohe Bereitschaft her?
Wohl aus einer jahrhundertelangen Erfahrung heraus, immer wieder neue Techniken in Kunst oder Musik kreativ einsetzen zu können.  

Und wie funktioniert das im Tun?
Wie wir erfahren haben, ist wohl folgender Punkt entscheidend: In den Fächern Kunst und Musik geht es schon immer darum, das Studierende den äußeren Lehrmeister durch den inneren Lehrmeister ersetzen. Damit ist ein Reifungsprozess gemeint, bei dem Wissen, das fortwährende Üben, das Erschaffen und die Erfahrungen dabei tief verinnerlicht werden. So kann sich nach und nach der innere Lehrmeister entwickeln und verfestigen. Er wirkt wie ein intellektueller Kompass. Wer ihn hat, kann mit neuen Techniken leichter souverän und gestalterisch umgehen.  

An Musik- und Kunsthochschulen lernen die in hochselektiven Verfahren ausgewählten begabten Studierenden meist in Meisterklassen. Ihre intrinsische Motivation dürfte deshalb hoch sein. Geht es nicht auch um diese Motivation? 
Unbedingt. Das wollte ich eingangs mit den ungelösten mathematischen Problemen beschreiben. Es braucht solche motivierenden Berggipfel. Und darüber hinaus lassen sich vertrauensvolle Kommunikationsstrukturen in einer kleinen Gruppe natürlich leichter realisieren als in einem Hörsaal mit Hunderten Studierenden. Was zu Ende gedacht bedeuten würde, dass wir an den Hochschulen zu besseren Betreuungsverhältnissen kommen sollten. Vielleicht ist das der Elefant im Raum.