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.
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