Meldung · Quelle: Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, 15.10.2026
Das Max-Planck-Institut für Bildungsforschung (MPIB) in Berlin hat am 15. Oktober 2026 eine Studie zur Zusammenarbeit von Menschen und KI-Systemen vorgestellt. Die Arbeit ist in der Fachzeitschrift Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) erschienen und entstand im Forschungsbereich Adaptive Rationalität gemeinsam mit einem internationalen Team. Die Forschenden haben 74 Studien zur Mensch-KI-Interaktion erneut ausgewertet, die eine Analyse aus dem Jahr 2024 bereits zusammengefasst hatte. Die Aufgaben reichten von der Klassifikation von Bildern über Preisschätzungen für Immobilien bis zum Programmieren.
Die frühere Analyse hatte ergeben, dass Mensch-KI-Teams im Mittel schlechter abschnitten als der jeweils stärkere Partner allein. Die Reanalyse zeigt, dass nur 10 der 74 Studien den Versuchspersonen Feedback gaben und keine dieses Feedback gezielt variierte. Erhielten die Teilnehmenden Feedback und zugleich Erklärungen der KI, lag das Team tendenziell über dem Ergebnis des stärkeren Partners. Erklärungen ohne Feedback gingen dagegen mit klar negativen Effekten einher. Feedback ohne Erklärungen machte keinen eindeutig erkennbaren Unterschied.
Erstautor Julian Berger hält fest: „Lerneffekte sind in der Mensch-Maschine-Interaktion noch nahezu unerforscht“. Für Aussagen über Ursache und Wirkung seien Experimente nötig, die Lernmöglichkeiten gezielt verändern. Offen ist zudem, ob sich die Befunde auf generative KI und Sprachmodelle übertragen lassen.
Für Forschung und Organisationspraxis rückt die Studie den Menschen als lernenden Teil eines Mensch-KI-Teams in den Mittelpunkt. Die Autoren sprechen sich dafür aus, KI-Systeme von Beginn an so zu gestalten, dass Nutzer deren Zuverlässigkeit über Rückmeldungen einschätzen lernen können.
Originalmitteilung: Max-Planck-Institut für Bildungsforschung, 15.10.2026: Mitteilung lesen (abgerufen 2026-10-22)