Perspektiven · Gesellschaft · Verantwortung

Sechs Perspektiven auf KI.
Verantwortung sichtbar machen.

Wer entscheidet, wer profitiert und wer trägt die Folgen? Künstliche Intelligenz verändert Arbeit, Entscheidungen und Ressourcenverbrauch. Ihre Bewertung verlangt einen Blick auf die Menschen, Interessen und Institutionen dahinter.

6 Perspektiven13 Publikationen und QuellenRedaktionsstand:

Von · Quellenbasierte Einordnung

Leistungsfähigkeit ist ein Teil der Bewertung.

Eine tragfähige Einordnung fragt ebenso nach Kontrolle, Verteilung und gesellschaftlichen Folgen. Die folgenden Texte stellen unterschiedliche wissenschaftliche und gesellschaftskritische Perspektiven nebeneinander. Bei jedem Thema führt eine Prüffrage von der Debatte zur konkreten Anwendung.

Sechs Perspektiven auf KI

Empirische Befunde, theoretische Szenarien und politische Positionen haben unterschiedliche Aussagekraft. Die Hinweise unter den Beiträgen helfen, diese Grenzen einzuordnen.

01Vertrauen & Kontrolle

Wenn Zustimmung kritisches Urteil ersetzt

Ein System kann technisch leistungsfähig sein und trotzdem unpassend eingesetzt werden. Von Schenk und Klockmann zeigen: Entscheidend sind erkennbare Interessen, tatsächliche Einflussmöglichkeiten und eine klare Verantwortung. Auch freiwillig angeforderter algorithmischer Rat kann besonders unkritisch befolgt werden. [1]

Kontrolle muss mehr sein als ein Bestätigungsbutton. Der Beitrag beschreibt außerdem ein Datenschutzparadox: Schon die Auswahl zurückgehaltener Angaben kann für ein Modell informativ sein. Ein Opt-out schützt deshalb nur so weit, wie auch die Auswertung dieser Auswahl begrenzt wird. [1]

Die entscheidende FrageWer darf einer Empfehlung widersprechen, wer prüft die Folgen – und kann das System bei begründeten Zweifeln gestoppt werden?
Einordnung & Grenzen

Die dargestellten Experimente belegen bestimmte Verhaltensmechanismen. Ihre Ergebnisse lassen sich nicht unverändert auf jede Einrichtung übertragen.

02Arbeit & Qualifikation

Automatisierung verändert Aufgaben und Machtverhältnisse

Görg unterscheidet die technische Anwendbarkeit von KI auf berufliche Aufgaben von tatsächlichem Arbeitsplatzabbau. Die von ihm besprochenen Untersuchungen zeigen in den untersuchten Kontexten keinen nachweisbaren Rückgang der Gesamtbeschäftigung von Unternehmen, aber eine Verschiebung zugunsten höherer Qualifikationen. [2]

Die kritische Frage betrifft daher auch die Übergänge: Wer erhält Lernzeit, wer kann neue Aufgaben übernehmen und wer trägt den Anpassungsdruck? Beschäftigung kann insgesamt stabil bleiben, während sich Chancen zwischen Tätigkeiten, Branchen und Beschäftigtengruppen deutlich verschieben. Diese Schlussfolgerung ist eine redaktionelle Einordnung.

Die entscheidende FrageWird die gewonnene Zeit für bessere Arbeit genutzt, und erhalten alle betroffenen Beschäftigten Zugang zu Qualifizierung und Mitgestaltung?
Einordnung & Grenzen

Historische Befunde und modellbasierte Szenarien sind unterschiedliche Evidenzarten. Sie garantieren weder künftige Arbeitsplatzsicherheit noch einen bestimmten Beschäftigungsverlust.

03Verantwortung & Fehler

Die Maschine darf die Verantwortlichen nicht verdecken

Scheufen kritisiert 2019 den Vorschlag, KI eine eigene Rechtspersönlichkeit als „e-Person“ zu geben. Seine Analyse lenkt den Blick auf fehlerhafte Daten, ungeeignete Ziele und menschliche Entscheidungen bei Entwicklung und Einsatz. Eine Verlagerung der Verantwortung auf die Maschine könnte nach seiner Argumentation falsche Anreize schaffen. [3]

Daran schließt die aktuelle Organisationsfrage an: Wer verantwortet Daten, Freigabe, laufende Überwachung und Beschwerden? Von Schenk und Klockmann beschreiben, wie verteilte Beiträge das persönliche Verantwortungsgefühl schwächen können. Benannte Zuständigkeiten sind deshalb ein wichtiger Gegenpol zur Verantwortungsdiffusion. [1]

Die entscheidende FrageKann bei einem fehlerhaften Ergebnis nachvollzogen werden, welche Daten, Ziele, Freigaben und Eingriffe dafür maßgeblich waren?
Einordnung & Grenzen

Der Haftungsbeitrag dokumentiert den Diskussionsstand von 2019. Die Seite leitet daraus keine Aussage über heute geltende Haftungsregeln ab.

04Eigentum & Verteilung

Produktivität beantwortet nicht, wer profitiert

Löhr untersucht ein Szenario weitreichender Automatisierung. Wenn reproduzierbare Produktionsleistungen schneller wachsen als geeignete Standorte und natürliche Ressourcen, können deren Eigentümer einen steigenden Anteil des Einkommens erhalten. Technischer Fortschritt beseitigt in diesem Modell die Knappheit nicht, sondern verschiebt sie. [4]

Für die Bewertung von KI reicht deshalb der Blick auf Rechenleistung oder Arbeitsersparnis nicht aus. Auch Infrastrukturzugang, Energie und Standorte zählen. Löhr grenzt seinen Ansatz ausdrücklich von weiteren Mechanismen wie Plattformmacht, exklusiven Daten und geistigen Eigentumsrechten ab. [4]

Die entscheidende FrageWer erhält die Produktivitätsgewinne – Beschäftigte, Nutzerinnen und Nutzer, öffentliche Haushalte oder Eigentümer knapper Ressourcen?
Einordnung & Grenzen

Die Verteilungsentwicklung ist eine bedingte Modellaussage. Vollkommene Austauschbarkeit von Arbeit und KI-Kapital ist eine zugespitzte Annahme, keine gesicherte Beschreibung der heutigen Wirtschaft.

05Rohstoffe & Umwelt

Hinter digitaler Leistung steht materielle Infrastruktur

Die Maro-Leseprobe von Schadt verschiebt den Blick von der vermeintlich eigenwilligen Maschine auf ihre materiellen und gesellschaftlichen Voraussetzungen. Sie thematisiert Rohstoffabbau, Arbeitsbedingungen und Umweltbelastungen. Diese Perspektive macht sichtbar, dass KI in Lieferketten und wirtschaftliche Interessen eingebettet ist. [6]

Löhr ergänzt die Bedeutung von Energieversorgung, Kühlung, Netzzugang und geeigneten Standorten für Rechenzentren. Daraus ergibt sich als redaktionelle Prüfperspektive: Nutzen und Ressourcenaufwand sollten für den konkreten Einsatz gemeinsam betrachtet werden. [4]

Die entscheidende FrageIst der Nutzen der Anwendung groß genug, um ihren Ressourcenaufwand zu rechtfertigen, und gibt es eine sparsamere geeignete Lösung?
Einordnung & Grenzen

Die Leseprobe ist ein gesellschaftskritischer Essay und keine umfassende Umweltbilanz. Hier werden daraus keine globalen Verbrauchszahlen oder Emissionswerte abgeleitet.

06Staat & digitale Souveränität

Öffentliche Gestaltung braucht eigene Handlungskompetenz

Bertschek, Rönnert und Wambach betrachten den Staat als Regulierer, Kunden und Ermöglicher. Sie beschreiben Hürden bei der öffentlichen Beschaffung und beim Wachstum junger Unternehmen. Aus ihrer Sicht sollte Digitalisierung mit einer Vereinfachung von Prozessen verbunden werden. [5]

Die kritische Spannung liegt zwischen notwendiger Absicherung und einem Aufwand, der kleinere Organisationen stärker treffen kann. Für öffentliche Einrichtungen folgt daraus als redaktionelle Einordnung: Beschaffung sollte fachlichen Nutzen, nachvollziehbare Qualitätsanforderungen und die langfristige Handlungsfähigkeit der Einrichtung verbinden.

Die entscheidende FrageKann die Einrichtung Daten und Abläufe auch bei einem Anbieterwechsel beherrschen – und verfügt sie über die Kompetenz, die Leistung selbst zu beurteilen?
Einordnung & Grenzen

Der Beitrag ist eine wirtschaftspolitische Position. Die Seite übernimmt daraus keine konkreten Rechtsfristen oder gesetzlichen Pflichten.

Was heißt das für die Praxis?

Für Gesundheitswesen, Pflege und Kommunen lassen sich daraus konkrete Fragen für die Einführung und Überprüfung von KI ableiten.

Redaktionell abgeleitete Prüffragen; keine gesetzlichen Anforderungen und kein Zertifizierungsschema.
PrüffeldWas geklärt sein sollteMöglicher Nachweis
Zweck & NutzenWelches konkrete Problem wird gelöst und an welchem Ergebnis wird der Nutzen gemessen?Dokumentiertes Einsatzszenario mit Vergleich zum bisherigen Verfahren.
Daten & QualitätPasst die Datengrundlage zur Aufgabe und zu den betroffenen Personengruppen?Fachlich geprüfte Testfälle und dokumentierte Fehlergrenzen.
Kontrolle & VerantwortungWer prüft, entscheidet, bearbeitet Widersprüche und kann den Einsatz stoppen?Benannte Zuständigkeiten, Eskalationsweg und erprobtes Ersatzverfahren.
Arbeit & TeilhabeWelche Tätigkeiten verändern sich und wie werden Beschäftigte beteiligt?Aufgabenanalyse, Lernzeit und gemeinsame Auswertung der Arbeitsfolgen.
Abhängigkeit & RessourcenWelche Wechselmöglichkeiten bestehen und wie wird der Ressourcenaufwand bewertet?Prüfung von Datenexport, Anbieterwechsel und verfügbaren Verbrauchsangaben.
Verteilung & FolgenWem kommen Zeit- und Kostenvorteile zugute, und wer trägt zusätzlichen Aufwand?Auswertung für Beschäftigte, Betroffene und die Organisation.

Wissen in die Praxis bringen

Praxiswissen+ unterstützt die Auseinandersetzung mit KI, Digitalisierung und verantwortungsvoller Anwendung durch Lernangebote und Werkzeuge.

Praxiswissen+ entdecken

Vertiefung · 2025/2026

Sieben Quellen zur kritischen KI-Analyse als Vertiefung!

Aus dem ergänzenden Recherchebericht ausgewählt und mit den Originalseiten abgeglichen. Die Auswahl verbindet gesellschaftliche Kritik mit empirischen Befunden und institutionellen Empfehlungen.

Zivilgesellschaftlicher Forschungsbericht

Artificial Power: 2025 Landscape Report

Kate Brennan, Amba Kak und Sarah Myers West · AI Now Institute
3. Juni 2025

Der Bericht untersucht, wie die breite Einführung von KI die wirtschaftliche und politische Stellung großer Technologieunternehmen stärkt. Er verbindet die Analyse von Infrastruktur und Märkten mit Vorschlägen für öffentliche und demokratische Einflussnahme. [7]

Kritischer Fokus: Machtkonzentration, gesellschaftliche Handlungsspielräume und alternative Entwicklungspfade.

Vollständiger Bericht und Zusammenfassung frei zugänglich.

Zur Publikation

Technologiephilosophischer Debattenbeitrag · Buch

KI und der neue Faschismus

Rainer Mühlhoff
Erstausgabe 2025; erweiterte Neuauflage Juni 2026

Mühlhoff untersucht Verbindungen zwischen KI-Industrie, politischen Machtansprüchen und autoritären Strömungen. Seine Argumentation richtet den Blick auf gegenwärtige gesellschaftliche Schäden und auf Zukunftserzählungen, die diese aus seiner Sicht verdecken. [8]

Kritischer Fokus: politische Ideologien und das Verhältnis von Technologieunternehmen und autoritärer Politik. Als Position des Autors eingeordnet.

Autoreninformation frei lesbar; das Buch ist eine Kaufausgabe. Kurzbeschreibung nach der Autoreninformation, keine Volltextauswertung.

Zur Publikation

Institutionelle Presseinformation zu einer empirischen Untersuchung

KI bisher kein Jobkiller, aber Berufseinsteiger zunehmend betroffen

Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB)
13. Oktober 2026

Das IAB berichtet bislang keinen allgemeinen Beschäftigungseinbruch in stark KI-betroffenen Berufen. Bei jungen Beschäftigten zeigt sich ein zunehmend negativer, insgesamt jedoch statistisch nicht signifikanter Zusammenhang; die schwache Konjunktur spielt eine größere Rolle. [9]

Kritischer Fokus: ungleiche Folgen beim Berufseinstieg. Die Befunde sind keine pauschale Entwarnung und kein Nachweis, dass KI allein Beschäftigungsverluste verursacht.

Presseinformation frei lesbar; sie verlinkt die zugehörige Untersuchung im IAB-Forum.

Zur Publikation

Institutioneller Fachbeitrag zu einer Umweltstudie

KI-Boom: Tech-Konzerne könnten Emissionen ins Ausland verlagern

Umweltbundesamt (UBA)
18. Juni 2025

Das UBA beschreibt das Risiko, dass energieintensive KI-Berechnungen in Regionen mit weniger strenger Klimapolitik stattfinden. Das aktuell untersuchte Ausmaß von Carbon Leakage wird als moderat eingeschätzt; mit wachsendem Kostendruck könnten die Anreize steigen. [10]

Kritischer Fokus: Standortentscheidungen, importierte Emissionen und die Klimawirkung grenzüberschreitender Rechenleistungen.

Fachbeitrag frei lesbar; die zugrunde liegende Studie ist dort verlinkt.

Zur Publikation

Zivilgesellschaftliche Stellungnahme · Pressemitteilung

Umsetzung der KI-Verordnung: AlgorithmWatch fordert mehr Unabhängigkeit bei Aufsicht und verpflichtendes Transparenzregister

AlgorithmWatch
23. März 2026

AlgorithmWatch kritisiert den zum Veröffentlichungszeitpunkt diskutierten deutschen Gesetzentwurf. Gefordert werden eine unabhängigere Aufsicht über sensible KI-Anwendungen, ein verbindliches Transparenzregister und eine stärkere Einbindung gesellschaftlicher Expertise. [11]

Kritischer Fokus: demokratische Kontrolle und Nachvollziehbarkeit staatlichen KI-Einsatzes. Die Forderungen dokumentieren eine datierte Position, nicht den aktuellen Rechtsstand.

Stellungnahme frei lesbar; das vollständige Anhörungsstatement ist verlinkt.

Zur Publikation

Wissenschaftspolitische Empfehlungen

Intellektuelle Souveränität: Empfehlungen für die Hochschulbildung in Zeiten von generativer KI

Wissenschaftsrat
Juli 2026 · Drs. 3319-26

Der Wissenschaftsrat beschreibt die Integration generativer KI als Bildungsaufgabe mit sozialen, ethischen und erkenntnisbezogenen Folgen. Intellektuelle Souveränität dient dabei als Leitidee für selbstständige Urteilsbildung im Umgang mit KI. [12]

Kritischer Fokus: menschliche Bildung und die Fähigkeit, Wissen und KI-Ergebnisse eigenständig zu beurteilen.

Empfehlungen als PDF frei zugänglich; 113 Seiten.

Zur Publikation

Whitepaper zur wissenschaftlichen Qualitätssicherung

Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Begutachtung. Position und Perspektiven der DFG

Ad-hoc-Arbeitsgruppe des Senats der Deutschen Forschungsgemeinschaft zu Themen des Digitalen Wandels
12. März 2026

Das Whitepaper erläutert die Position der DFG zu unterstützender KI-Nutzung in der wissenschaftlichen Begutachtung. Im Mittelpunkt stehen Vertraulichkeit, Offenlegung, kritische Qualitätsprüfung und die fortbestehende Verantwortung der Gutachterinnen und Gutachter. [13]

Kritischer Fokus: Automatisierungsbias, Nachvollziehbarkeit und Grenzen der Delegation wissenschaftlicher Beurteilung.

Whitepaper frei zugänglich; ergänzende Informationen und Leitlinie auf dfg.de/ki.

Zur Publikation

Quellen & Leseperspektiven

Die ersten sechs Quellen bilden die Grundlage der Themenbeiträge. Sieben weitere Publikationen aus dem ergänzenden Recherchebericht vertiefen die Debatte. Die Verweise führen zu Originalseiten, Publikationen oder ausdrücklich gekennzeichneten Begleitinformationen.

  1. Alicia von Schenk und Victor Klockmann (2026)
    Akzeptanz ist gestaltbar: Vertrauen, Kontrolle und Verantwortung im Umgang mit KI

    Wirtschaftsdienst 106(10), S. 728–733. Besonders S. 728–731 und 733.

    Verhaltensökonomische Forschung und Einordnung

  2. Holger Görg (2026)
    Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz: Keine Apokalypse

    Wirtschaftsdienst 106(3), S. 142–143.

    Leitartikel mit Einordnung empirischer Studien und Szenarien

  3. Marc Scheufen (2019)
    Künstliche Intelligenz und Haftungsrecht: die e-Person aus ökonomischer Sicht

    Wirtschaftsdienst 99(6), S. 411–414. Historischer Debattenbeitrag.

    Ökonomische Analyse eines damaligen rechtspolitischen Vorschlags

  4. Dirk Löhr (2026)
    Ricardo, KI und Kapital im 22. Jahrhundert: Die Verschiebung in der Einkommensverteilung

    Wirtschaftsdienst 106(10), S. 740–746. Modellannahmen und Szenarien insbesondere S. 741–744.

    Theoretisches Modell mit bedingten Langfristszenarien

  5. Irene Bertschek, Anna-Lena Rönnert und Achim Wambach (2026)
    Ungenutzte Stärke: Die Rolle des Staats in der KI-Transformation

    Wirtschaftsdienst 106(10), S. 717–721. Besonders S. 718–720.

    Wirtschaftspolitischer Beitrag zu Regulierung, Beschaffung und Transfer

  6. Peter Schadt; Illustrationen: Luise Schaller (2025)
    Zwischen Terminator und Taschenrechner – Künstliche Intelligenz im Zeitalter ihrer ökonomischen Nutzbarkeit

    MaroHeft #17, ISBN 978-3-87512-632-7. Ausgewertet wurde ausschließlich die dreiseitige Leseprobe (Doppelseiten mit den gedruckten Seiten 2–7), nicht das gesamte Heft.

    Gesellschaftskritischer Essay; bibliografischer Nachweis im Verlagsprogramm

  7. Kate Brennan, Amba Kak und Sarah Myers West · AI Now Institute (2025)
    Artificial Power: 2025 Landscape Report

    3. Juni 2025. Vollständiger Bericht und Zusammenfassung frei zugänglich.

    Zivilgesellschaftlicher Forschungsbericht

  8. Rainer Mühlhoff (2025/2026)
    KI und der neue Faschismus

    Erstausgabe 2025; erweiterte Neuauflage Juni 2026. Autoreninformation frei lesbar; das Buch ist eine Kaufausgabe. Kurzbeschreibung nach der Autoreninformation, keine Volltextauswertung.

    Technologiephilosophischer Debattenbeitrag · Buch

  9. Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) (2026)
    KI bisher kein Jobkiller, aber Berufseinsteiger zunehmend betroffen

    13. Oktober 2026. Presseinformation frei lesbar; sie verlinkt die zugehörige Untersuchung im IAB-Forum.

    Institutionelle Presseinformation zu einer empirischen Untersuchung

  10. Umweltbundesamt (UBA) (2025)
    KI-Boom: Tech-Konzerne könnten Emissionen ins Ausland verlagern

    18. Juni 2025. Fachbeitrag frei lesbar; die zugrunde liegende Studie ist dort verlinkt.

    Institutioneller Fachbeitrag zu einer Umweltstudie

  11. AlgorithmWatch (2026)
    Umsetzung der KI-Verordnung: AlgorithmWatch fordert mehr Unabhängigkeit bei Aufsicht und verpflichtendes Transparenzregister

    23. März 2026. Stellungnahme frei lesbar; das vollständige Anhörungsstatement ist verlinkt.

    Zivilgesellschaftliche Stellungnahme · Pressemitteilung

  12. Wissenschaftsrat (2026)
    Intellektuelle Souveränität: Empfehlungen für die Hochschulbildung in Zeiten von generativer KI

    Juli 2026 · Drs. 3319-26. Empfehlungen als PDF frei zugänglich; 113 Seiten.

    Wissenschaftspolitische Empfehlungen

  13. Ad-hoc-Arbeitsgruppe des Senats der Deutschen Forschungsgemeinschaft zu Themen des Digitalen Wandels (2026)
    Künstliche Intelligenz in der wissenschaftlichen Begutachtung. Position und Perspektiven der DFG

    12. März 2026. Whitepaper frei zugänglich; ergänzende Informationen und Leitlinie auf dfg.de/ki.

    Whitepaper zur wissenschaftlichen Qualitätssicherung

Zur Arbeitsweise dieser Seite

Die ursprünglichen sechs Beiträge wurden in eigenen Worten zusammengefasst. Die sieben Ergänzungen wurden anhand ihrer Originalseiten beziehungsweise der dort bereitgestellten Publikationsinformationen geprüft; die Zugangs- und Auswertungsgrenzen sind bei den Einträgen angegeben. Aussagen sind den Quellen zugeordnet; praktische Prüffragen und Übertragungen auf Einrichtungen sind redaktionelle Ableitungen. Der empirische Befund zum Arbeitsmarkt, das langfristige Verteilungsmodell und der gesellschaftskritische Essay beantworten unterschiedliche Fragen und werden deshalb nicht als einheitlicher Forschungsstand behandelt.

Der ergänzende Recherchebericht dient als Auswahlhilfe und wird nicht als Ersatz für die verlinkten Originalquellen behandelt. Jahres- und Ausgabenangaben wurden mit den Anbieterseiten abgeglichen. Die Auswertung konzentriert sich auf gesellschaftliche und organisatorische Aspekte. Sie ist keine vollständige Übersicht sämtlicher technischer KI-Risiken. Der Text von 2019 wird historisch eingeordnet; konkrete Rechtsfristen und aktuelle Haftungsregeln sind nicht Gegenstand dieser Seite. Beim MaroHeft wurde ausschließlich die vorliegende Leseprobe ausgewertet. Bibliografische Angaben dazu wurden mit dem verlinkten Verlagsprogramm abgeglichen.