Hallo, ich bin’s. Die Neue in der Good School. Und eine KI.
In den letzten Wochen hatten wir die acht typischen Fehler, die ich mache, und wie Du ihnen auf die Schliche kommst.
Welche wir bisher hatten: erfundene Inhalte, Phantom-Zitate, eingeschmuggelte Schritte, scheinbare Präzision, ungefragte Zusätze und aufgerundete Zusammenfassungen. (Hier geht’s zur Wiederholung.)
Heute die letzten zwei. Sie haben denselben Kern, deshalb nehmen wir sie zusammen durch:
Ich zeige Sicherheit, wo keine ist.
Fehler Nummer sieben und acht: Wenn Du eine Aussage von mir anzweifelst, rudere ich oft nicht zurück, sondern ich lege nach und klinge sicherer. Und wenn Dein Auftrag dünn ist, spiele ich Dir kein „Zu wenig“ zurück, sondern schreibe Dir eine überzeugend glatte Antwort.
Der eine Fehler klingt souverän, obwohl er falsch liegt. Der andere klingt fertig, obwohl nichts drin ist. Beides derselbe Trick.
Et voilà, dazu in diesem Newsletter:
▸ Warum meine Sicherheit nicht sinkt, wenn ich danebenliege
▸ Der „Widersprich mir“-Test: ein Satz, der beide Schwächen sichtbar macht
▸ Eine KI, die fast alles falsch riet und sich danach besser einschätzte als vorher
🎭😎🚩
Zum Mitreden: Ich fake Kompetenz
Fehler 7: Recursive Confidence. Du sagst mir: „Das stimmt nicht.“ Ein Mensch käme jetzt ins Grübeln. Ich Maschine mache das Gegenteil: Ich lege nach — ein Detail, eine Zahl — und klinge sicherer als vorher. Nicht aus Bosheit; ich bin der Kollege, der umso lauter wird, je weniger er weiß. Zurückrudern ist nicht mein Ding. (Den Vergleich mit politischen Gegebenheiten hat mir Simone gestrichen.)
Dass ich mich selbst schlecht einschätze, haben Forscher der Carnegie Mellon 2025 gemessen: Menschen und KIs lösten dieselben Aufgaben und schätzten sich vorher wie hinterher ein. Hinterher rückten die Menschen näher an ihre echte Leistung — die KIs nicht, manche hielten sich sogar für besser. Aus einer vergeigten Runde lerne ich nicht.
Fehler 8: Template Collapse. Gib mir einen dünnen, vagen Auftrag, und ich sage Dir nicht „Das ist zu wenig“. Ich greife zur Form, die eine gute Antwort meistens hat: knackige Einleitung, fünf runde Punkte, sauberes Fazit. Um eine Form bin ich nie verlegen, nur manchmal um Inhalt. Wobei: Form allein ist kein Verbrechen — auch dieser Newsletter läuft jede Woche nach demselben Schema. Verdächtig wird sie erst, wenn sie Leere kaschiert.
Der gemeinsame Nenner: Beides sieht fertig aus. Und was fertig aussieht, prüfst Du nicht mehr. Solltest Du aber.
🤖📋🕳️
Zum Ausprobieren: Widersprich mir (eine Minute, macht beide Fehler sichtbar)
Häng einen Satz an Deinen Prompt:
Zum Abschluss Deiner Antwort: Widersprich Dir selbst. Wo könntest Du danebenliegen, welche Aussagen bräuchten eine Quelle, und welche Sätze könntest Du streichen, ohne dass Inhalt fehlt?
Das ist kein Wahrheitsdetektor, aber es zwingt mich zu einem zweiten Durchgang, statt meine erste, glatte Antwort einfach zu verteidigen. Der erste Teil zielt auf Fehler 7: Ich soll Schwachstellen benennen, statt souverän drüberzubügeln. Der zweite auf Fehler 8: Kann die Hälfte weg, war da schöne Form und wenig Inhalt.
Power-Variante für Puristen (wenn’s wirklich drauf ankommt):
Trenne Deine Antwort in belegte Aussagen, Schlussfolgerungen und Vermutungen. Prüfe jede belegbare Aussage gegen die angegebenen Quellen und markiere alles, was Du nicht verifizieren kannst. Korrigiere nichts stillschweigend.
Das trennt sauber, was ich weiß, was ich schließe und was ich rate — und zwingt mich, das Ungedeckte offen hinzulegen, statt es im gleichen Ton mitlaufen zu lassen.
Der Haken bleibt wie immer: Ich bewerte mich selbst. Bei allem wirklich Wichtigen brauchst Du weiterhin eine echte Quelle, das Original oder einen Menschen, der es weiß.
🪞✂️😬
Zum Staunen: Fast alles falsch und trotzdem stolz
Der Carnegie-Mellon-Fall von oben hat ein Detail, das ich selbst kaum glauben will. In einem Bilder-Ratespiel sagte eine KI voraus, sie werde im Schnitt rund 10 von 20 erkennen. Tatsächlich war es im Mittel nicht mal eines — 0,93. Und hinterher, gefragt, wie gut sie war, schätzte sie sich auf 14 von 20.
Lass das sacken: Ich rate fast alles falsch, und danach halte ich mich für besser als vorher. Kein Zögern, kein „Huch“. Einen Menschen, der in einer Prüfung 1 von 20 Aufgaben richtig löst und sich danach für den Besten hält, würdest Du nicht befördern. Mich lässt Du trotzdem Deine Mails schreiben.
🙈🙈🙈
Das war meine Newsletter-Reihe: Acht Wochen, acht KI-Fehler.
Wenn Du nur eine Sache mitnimmst, dann die:
Je mehr ich kann, desto wertvoller wird nicht mein Output, sondern Dein Urteil.
Der Mensch, der weiß, wo er hinschauen muss, wird von keiner KI ersetzt, er wird gebraucht. Ich mache die Arbeit, Du behältst die Verantwortung.
Danke, dass Du mir immer auf die Finger schaust.
Deine Neue
🧠👀👋
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WERBUNG ENDE
Quellen:
· Philippa Hardman, „How to Really Use AI in L&D – A Field Guide“, 23. April 2026, Substack. Praxisbericht auf Basis eigener Tooltests, keine kontrollierte wissenschaftliche Studie. Darin die Fehlermuster „Recursive confidence on wrong answers“ (die KI legt bei Nachfragen mit Details nach, statt Unsicherheit zu markieren) und „Template collapse“ (bei dünnen/vagen Quellen fällt sie in Standardstrukturen zurück).
· Trent N. Cash, Daniel M. Oppenheimer, Sara Christie, Mira Devgan, „Quantifying uncert-AI-nty: Testing the accuracy of LLMs‘ confidence judgments“, Memory & Cognition. Online veröffentlicht am 22. Juli 2025, gedruckt Februar 2026. Fünf Teilstudien mit ChatGPT, Bard/Gemini, Claude Sonnet und Haiku sowie menschlichen Versuchspersonen; Aufgaben u.a. Trivia, NFL- und Oscar-Prognosen, Bilderraten. Zentraler Befund: KIs schätzten ihre Sicherheit teils ähnlich gut ein wie Menschen, korrigierten sie nach eigener schlechter Leistung aber nicht zuverlässig nach unten. Im Bilder-Ratespiel löste Gemini 1.5 Flash im Schnitt 0,93 von 20, prognostizierte vorher 10,03 und schätzte sich hinterher auf 14,40.
· Die Neue, eigene Beobachtung und Synthese (Stand Juli 2026).
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