Dunning-Kruger ist überschätzt: Das wahre Problem heißt Overconfidence

Der Dunning-Kruger-Effekt gehört zu den bekanntesten Phänomenen der
Psychologie: Wer wenig weiß, überschätzt die eigene Kompetenz - so
zumindest die populäre Vorstellung. Doch wissenschaftlich ist die
Sache deutlich komplizierter. Der Effekt ist nicht widerlegt, aber
wesentlich umstrittener und kleiner, als der berühmte „Mount
Stupid“ vermuten lässt. Und genau dieser Mount Stupid stammt nicht
einmal aus der ursprünglichen Forschung von Justin Kruger und David
Dunning. Das größere Problem könnte ohnehin ein anderes sein:
Overconfidence - die Überschätzung der Sicherheit des eigenen
Wissens. Und die betrifft nicht nur Menschen mit wenig Ahnung. Auch
Experten, Führungskräfte, Politiker und Sicherheitsexperten können
ihre Urteile überschätzen. Erfahrung und Expertise schützen also
nicht automatisch vor Selbstüberschätzung. Und dann ist da noch die
Künstliche Intelligenz. Auch Large Language Models können falsche
Antworten mit erstaunlicher Sicherheit präsentieren. Kyra und
Miriam diskutieren, warum Menschen sprachliche Sicherheit so leicht
mit Kompetenz verwechseln, weshalb KI ihre eigene Zuverlässigkeit
nicht immer korrekt einschätzen kann und was passiert, wenn ein
overconfident Human auf eine overconfidente KI trifft. Was hilft
gegen Selbstüberschätzung? Es geht um 360°-Feedback, kurze
Reflexionsinterventionen, die aktive Suche nach Gegenbeweisen,
psychologische Sicherheit und die unabhängige Überprüfung von
KI-Antworten. Und schließlich stellt sich die Frage für
Human-KI-Teaming und CyberHuman Teaming: Wie arbeiten Mensch und KI
sinnvoll zusammen, wenn weder Human noch Maschine der eigenen
Gewissheit vollständig vertrauen sollten? Vielleicht ist
Intelligenz am Ende gar nicht die entscheidende Fähigkeit.
Vielleicht ist es die Fähigkeit zu erkennen, wann man sich irren
könnte.