Fünf australische Universitäten erlauben Korrektur per KI

Ein unwahrscheinlicher Mahner

Armin Alimardani hat blaue Haare, trägt eine Smartwatch und nennt sich selbst einen „Technikfan“. Er lehrt Recht und Technologie an der Western Sydney University, experimentiert seit Jahren mit künstlicher Intelligenz und hat OpenAI als Berater zur Seite gestanden. Der Guardian, der seine Warnung am Sonntag veröffentlichte, nennt ihn eine „unwahrscheinliche Wächterfigur“.

Er meldet sich aus Palermo, wo er an universitären Workshops zum Thema Technologie teilnimmt, und erklärt von dort aus, was ihn beunruhigt. Kollegen fragen ihn seit einiger Zeit, ob KI die Korrekturlast erleichtern könnte. Er findet dieses Gespräch „ausgesprochen besorgniserregend“.

Seine Worte im Wortlaut: „Wir müssen sehr genau aufpassen, wo wir hintreten. Denn im Moment besteht immer die Gefahr, dass die Hochschulbildung zusammenbricht.“ Käme dieser Satz von jemandem, der KI grundsätzlich ablehnt, würde er verpuffen. Von jemandem, der selbst KI-gestützte Bewertungswerkzeuge baut, bleibt er hängen.

Erst einmal: Die Belastung ist real

Bevor man das Problem benennt, muss man den Grund dafür benennen. An australischen Universitäten wie andernorts frisst die Korrektur einen enormen Teil der Arbeitszeit der Lehrenden, und Alimardani sagt es selbst: Viele Beschäftigte arbeiten bis zur „Belastungsgrenze“. Das ist keine Randnotiz, das ist der Motor der ganzen Geschichte.

Ein Teil dieser Korrektoren sind Lehrbeauftragte, für die das Korrigieren das Haupteinkommen ist, in einem ohnehin prekären Beruf. Wenn eine Technologie verspricht, eine Aufgabe, die niemand fertigbekommt, in einem Bruchteil der Zeit zu erledigen, setzt sie sich nicht durch Zwang durch. Sie kommt als Erleichterung.

Alimardani geht weiter: KI könnte die Qualität der Korrektur sogar verbessern, als „zweites Augenpaar“. Er arbeitet selbst an Modellen, die Widersprüche in der menschlichen Bewertung aufspüren sollen. Sein Einwand richtet sich nicht gegen das Werkzeug, sondern gegen das, was passiert, sobald man es im großen Maßstab einsetzt.

Was in den Richtlinien wirklich steht

Fünf Hochschulen erlauben ihrem Personal inzwischen, KI zur Korrektur und für Rückmeldungen zu nutzen: Western Sydney, die University of Newcastle in New South Wales, Deakin und RMIT in Victoria sowie die University of Adelaide. Der Guardian spricht von einem „bedingten grünen Licht“, und die Bedingungen sind nicht überall dieselben.

Deakin ist am konkretesten: Das Personal darf KI nutzen, um „die Effizienz zu steigern und Bewertung sowie Verwaltungsaufgaben zu unterstützen“, aber nicht, um „Noten zu vergeben“. Western Sydney beansprucht für sich einen „menschenzentrierten Ansatz“, bei dem „die Vergabe von Noten, Bewertungsstufen und Rückmeldungen stets in der Verantwortung des Lehrpersonals bleiben muss“. Newcastle wiederum räumt Studierenden das Recht ein, einen KI-Einsatz abzulehnen.

Zu RMIT und Adelaide teilt der Guardian nur mit, dass dort „ähnliche“ Regelungen gelten wie bei Western Sydney, ohne sie im Detail zu nennen. Und drei der bestplatzierten Universitäten des Landes, die University of New South Wales, Melbourne und Sydney, lehnen KI bei der Korrektur ab, heißen sie aber andernorts im Hörsaal mit Begeisterung willkommen.

Damit lässt sich die verkürzte Version entkräften, die jetzt kursieren wird. Dort, wo die Details öffentlich sind, überträgt keine Richtlinie die Note an die Maschine: Sowohl bei Deakin als auch bei Western Sydney bleibt am Ende der Kette ein Mensch. Er ist das Sicherheitsnetz.

Die Verifikations-Drift

Alimardani fasst seinen Einwand dann in ein Bild. Man stelle sich hundert Lehrende vor, denen ein KI-Korrekturwerkzeug an die Hand gegeben wird, mit der Anweisung, jede Bewertung zu prüfen. „Sagen wir, achtzig tun genau das, was empfohlen wird. Es werden zwanzig geben, die es nicht tun.“

Er nennt das „Verifikations-Drift“. Der Mechanismus ist von entwaffnender Banalität: Nachdem ein paar generierte Korrekturen korrekt wirkten, lässt die Wachsamkeit der Person nach, die selbst oft überlastet ist und die Kontrolle übernehmen soll. Und die Halluzinationen der Maschine gehen als Fakten durch.

Es ist derselbe Reflex wie bei einem Geldscheinprüfer, der nach dem hundertsten korrekten Bündel aufhört, genau hinzusehen. Das Sicherheitsnetz wird nicht durch einen Beschluss abgeschafft. Es nutzt sich durch Wiederholung ab, ohne dass irgendjemand dafür unterschreibt.

Alimardani erinnert daran, dass es solche Skandale bereits vor Gericht gegeben hat, wo mit KI verfasste Schriftsätze mit erfundenen Quellenangaben vor Richtern landeten. Bei der universitären Bewertung hält er sie für „fast unvermeidlich“, mit zwei Folgen in Kettenreaktion: dem Ruf der Hochschulen und einem Gefühl der Ungerechtigkeit bei den Studierenden.

Wer den gestrigen Artikel kennt, erkennt den Mechanismus wieder

Gestern haben wir einen Artikel über Menschen veröffentlicht, die aufhören, „ich weiß es nicht“ zu sagen, sobald eine KI neben ihnen sitzt. Was in Australien geschieht, ist die institutionelle Version davon: Aus einem Einzelnen, der aufhört zu zweifeln, wird eine Organisation, die aufhört zu prüfen, und das sogar in eine Richtlinie schreibt.

Der Vergleich erhellt auch die gegenteilige Entscheidung. Als die Gemeinschaft der französischsprachigen Wikipedia im September KI-verfasste Texte verbot, lag das nicht daran, dass sie den Text für schlecht hielt, sondern daran, dass sie wusste, ihn nicht zuverlässig erkennen zu können: Eine Regel, die sich nicht kontrollieren lässt, schützt nichts. Die australischen Universitäten haben die entgegengesetzte Option gewählt: erlauben und auf Kontrolle setzen.

Das Wort der Kritiker, und was es nicht misst

Ein Teil der Kritiker hat für diese Sichtweise eine Formel gefunden: den „Slop-Cycle“, die Schleife aus Brei. Studierende reichen KI-generierte Arbeiten ein, die Lehrende dann mit KI korrigieren. Dasselbe Lager befürchtet, dass die Arbeit von Akademikern auf dem Campus durch Algorithmen in Rechenzentren ersetzt wird.

Die Formel ist wirkungsvoll, und man muss sie als das zitieren, was sie ist: das Wort namenloser Kritiker, keine gemessene Feststellung. Kein einziger Nutzungswert taucht in dieser Recherche auf. Man weiß nicht, wie viele Lehrende KI verwenden, und auch nicht, bei welchem Anteil der Arbeiten.

Dokumentiert ist dagegen der Widerspruch, den das Personal selbst anspricht. „Wir sagen den Studierenden ständig, dass ihr KI-Einsatz bei Prüfungsleistungen ein Integritätsproblem darstellt“, erklärt ein Hochschulmitarbeiter unter der Bedingung der Anonymität. „Welches Signal senden wir, wenn wir dann sagen: Aber wir werden sie nutzen, um dich zu benoten?“

Was es kostet, aus Sicht der Studierenden

Alimardanis stärkstes Argument ist nicht moralischer, sondern wirtschaftlicher Natur. „Die Studierenden kämpfen ohnehin schon finanziell. Wenn sie kein echtes Feedback bekommen, wenn sie das Gefühl haben, dass ihr Abschluss für Arbeitgeber weniger wert ist und ihnen bei der Jobsuche nicht wirklich hilft, warum sollten sie dann überhaupt zur Universität gehen?“

Alex Cameron, Student für kreatives Schreiben an der Queensland University of Technology und Redakteur des Campus-Magazins, antwortet ohne Umschweife. Seine drei Jahre seien „großartig“ gewesen, umgeben von interessanten Menschen, und genau das sei „der ganze Sinn von Universitäten“. Er würde, sagt er, keine tausend Dollar für einen Abschluss zahlen, bei dem ihn eine KI benotet.

„An dem Punkt können wir auch gleich alles von der KI machen lassen. Unsere Abschlüsse per KI holen und sie unsere Arbeiten schreiben lassen.“ Und was er dabei empfinden würde: „Ich wäre wütend. Absolut außer mir. Wir schreiben gerne selbst, wir mögen es, wenn Menschen uns lesen, und wir bekommen gerne Rückmeldung von Menschen.“