Was sind deine Ideen noch wert?

„Wofür könnte man eine Zahnbürste noch benutzen, außer fürs Zähneputzen?“

Das ist eine typische Frage im Alternative-Uses-Test (AUT), einem Kreativitätstest, der die Flexibilität im eigenen Denken misst – einer wichtigen Grundlage für neue Ideen. Mach ihn gerne einmal selbst und schaue, auf wie viele Ideen du in zwei Minuten kommst¹. In einem Experiment überprüften deutsche Forscher , wie Large Language Model beim Alternative-Use-Test abschneiden. Sie baten Menschen, KI-generierte Ideen und die Ideen von hundert Testpersonen auf ihre Originalität hin zu bewerten, ohne dass sie die jeweilige Quelle kannten. Ergebnis: es gab keinen qualitativen Unterschied. Nur 9 % der menschlichen Ideengeber waren kreativer als GPT-4.

In den letzten Jahren sind viele Studien zu ähnlichen Schlüssen gekommen. LLMs entwickeln überzeugende Business-Ideen², denken sich originelle Film-Plots aus, schreiben gute Marketing-Texte – manchmal etwas besser als menschliche Kreative, immer in einem Bruchteil der Zeit.

Was heißt das für deinen Job, wenn „Ideen entwickeln“ zur Tätigkeitsbeschreibung gehört? Werden Menschen langfristig zu bloßen Praktikanten, die die Ideen der KI feinschleifen?

Wo kommen gute Ideen her?

Die alte Diskussion, ob Künstliche Intelligenz kreativ sein kann, dreht sich vor allem um die Frage, ob KI nur Bekanntes verknüpft, oder auch eigene Ideen entwickeln kann. Schon die Frage beinhaltet einen Denkfehler. Auch die bahnbrechendsten Ideen basieren darauf, dass sie das Bekannte verknüpfen – auf überraschende Art und Weise.

Leonardo da Vinci, einer der größten Erfinder der Menschheitsgeschichte, kam auf seine besten Ideen, indem er Parallelen sah – zwischen Bäumen und Arterien, Wasserwirbeln und Luftströmen, dem menschlichen Körper und Maschinen. Viele heutige Millionen-Dollar-Ideen basieren auf simpelsten Verknüpfungen. J.K. Rowling verschmolz in „Harry Potter“ die englische Internatsliteratur mit der Welt der Magie, George Lucas verband Science-Fiction und Märchen. Start-ups produzieren mit dem „X for Y“-Ansatz täglich neue Geschäftsmodelle: Slack ist das „WhatsApp für Unternehmen“, Wework das „Airbnb für Büros“ ³.

Damit Kreative schneller auf solche Verknüpfungen kommen, benutzen sie seit jeher Hilfsmittel: Storycards, Zettelkästen, Notizbücher und heutzutage natürlich auch Computer ⁴. Schon lange vor der Erfindung von Large Language Models arbeiteten diese Werkzeuge mit dem Gehirn ihrer Benutzer zusammen.

Steven Johnson, Autor sehr erfolgreicher Sachbücher, erzählte einmal, wie eine App ihn auf eine unerwartete Idee brachte. Die Wissensmanagements-Software DevonThink (ich bin ein langjähriger Fan!) analysiert Dokumente, die man archiviert hat. In Steven Johnsons Datenbank erkannte sie scheinbare Ähnlichkeiten zwischen dem Stoffwechsel von Zellen und dem Abwassersystem Londons. Johnson war davon derart inspiriert, dass er ein ganzes Buchkapitel daraus machte. „Wer hatte nun die Ausgangsidee?“, fragte er sich. „Ich oder die Software?“

So faszinierend diese Frage ist, viel spannender ist, wo die Grenzen Künstlicher Intelligenz liegen. Für welche Ideen braucht es weiterhin menschliche Innovatoren?

Grenze 1: Das Unvorhersehbare

KI ist sehr gut darin ist, verborgene Gemeinsamkeiten zu entdecken, solange man sie mit ausreichend Daten füttert. Dafür ist noch nicht einmal ein neuronales Netzwerk notwendig – die Software von Steven Johnson entdeckte Gemeinsamkeit mittels eines relativen simplen Textvergleichs ⁵. Wirklich interessant werden die Vorschläge, wenn man eine Prise Zufälligkeit hineingibt. Das ist der Grund, warum Antworten von ChatGPT kreativ wirken, aber auch jedes Mal ein weniger anders.

Trotzdem sind die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz beschränkt, denn sie kann nur verknüpfen, was auch in den Daten steht. Echte Intelligenz misst sich daran, wie gut sie abstrahieren kann – also im Konkreten das Allgemeingültige findet⁶.

Die Gebrüder Wright waren zum Beispiel nicht die Ersten, die den Flug von Vögeln genau beobachteten (das hatte schon Leonardo da Vinci getan) und sie waren über Fahrräder nicht besser informiert als andere Fahrradmechaniker. Sie waren allerdings die Ersten, die die verborgenen Verbindungen zwischen diesen beiden Konzepten erkannten. Um die gleiche Zeit herum begriffen Theoretiker und experimentierende Wissenschaftler, dass Elektrizität und Magnetismus eng miteinander verbunden sind, obwohl beide Phänomene schon lange erforscht waren.

Hätte Künstliche Intelligenz das Flugzeug erfinden und den Elektromagnetismus entdecken können? Nein. Echte Innovatoren sehen über das Offensichtliche hinaus und deswegen sind ihre Ideen tatsächlich unvorhersehbar. Zufällig sind sie jedoch nicht.

Grenze 2: Die richtige Frage

Generative KI kann auf die Frage, wofür man eine Zahnbürste noch benutzen könnte, originelle Antworten geben – aber sie muss gefragt werden. Wenn es um Ideen geht, unterschätzen wir, wie wichtig solche Fragen sind. Jede große Idee beginnt damit, dass ein Mensch ein Problem, einen Bedarf, eine Herausforderung erkennt und in eine Frage gießt. Warum kann der Mensch nicht fliegen wie ein Vogel? Könnte man Licht erzeugen, ohne Öl oder Gas zu verbrennen? Was, wenn jeder Mensch einen Computer besäße?

Solche offenen Fragen spannen erst das Spielfeld auf, das für Kreativität notwendig ist. Die Revolution einer Idee liegt häufig gar nicht in der Antwort, sondern darin, dass jemand die Frage gestellt hat.

Grenze 3: Der wahre Wert

Dass eine Idee neu ist, sagt zunächst nichts über ihren Wert aus. Kreativität wird deswegen definiert als das, was „neu und nützlich ist“. Innovation geht sogar noch einen Schritt weiter: Sie sorgt dafür, dass dieser Wert auch wirklich bei vielen Menschen ankommt, zum Beispiel durch Massenproduktion oder andere Formen der Verbreitung.

Ob eine Idee das Potenzial für Innovation hat, kann KI nur schlecht entscheiden. In der oben erwähnten „Zahnbürsten-Studie“ wurden die Ideen ausdrücklich nicht auf ihre Nützlichkeit hin bewertet, nur auf ihre Originalität. Computer werden in Zukunft viele Ideen haben, aber den wahren Wert einer Idee können sie nicht beurteilen.

Was heißt das für dich?

Wer auf Ideen kommen möchte, muss sein Gehirn weiterhin mit möglichst vielen und unterschiedlichen Verknüpfungsmöglichkeiten füttern. Es bleibt dabei: Menschen können Gemeinsamkeiten sehen, die der Computer nicht sieht, und das in einem überraschend breiten Spektrum an Inputs.

Überlegen ist uns KI in jedem Fall darin, sehr schnell sehr viele Ideen zu generieren ⁷. Das macht Menschen nicht obsolet, im Gegenteil, denn es braucht sie, um aus diesem Berg die Juwelen herauszupicken – die Ideen, die neu und wertvoll sind. Menschen wie Steven Johnson, der aus einem Zufallstreffer ein Buchkapitel machte oder J.K. Rowling, die aus einem Tagtraum während einer langen Zugfahrt ein Milliardenunternehmen schuf.

Eine Unmenge von Ideen vor Augen zu haben, hilft solch kreativen Menschen und dafür müssen die Ideen nicht einmal besonders gut sein. ChatGPT liefert mir häufig Material, das ich komplett verwerfe, trotzdem inspiriert es mich. Ich muss dabei manchmal an Sherlock Holmes denken, der seinem Assistenten Watson einmal für seine hilfreichen Vorschläge dankte – aber nicht, weil sie wirklich schlau waren, sondern weil ihn Watsons „Trugschlüsse auf die Wahrheit brachten“ (ein sehr Sherlock-typisches Kompliment).

Es klingt seltsam, aber schiefe Töne fördern Kreativität. In einem Experiment zeigte die Psychologin Charlan Nemeth einer Testgruppe blaue Dias und ließ sie frei Begriffe assoziieren. Die Antworten waren konventionell und langweilig: „Himmel“, „Meer“ und Ähnliches. Der nächsten Gruppe fügte sie falsche Schauspieler hinzu, die die Farben als „grün“ bezeichneten. Diese subtile Störung irritierte die echten Testpersonen, und ihre Assoziationen wurden plötzlich kreativer und vielfältiger, mit Antworten wie „Jeans“ oder „Schimmel“.

Künstliche Intelligenz kann uns inspirieren. Mit Ideen, die in eine spannende Richtung gehen, aber auch welchen, die ziemlich schief sind.

Es geht immer um die Ausführung

Was sind Ideen noch wert? Die Antwort darauf könnte auch diese sein: genauso wenig wie immer schon. Denn jede gute Idee scheitert, wenn sie schlecht umgesetzt wird. Viele von uns hätten auf die Grundidee zu Harry Potter kommen können, aber nur sehr, sehr wenige hätten daraus ein ebenbürtiges Werk verfassen können.

Eine einzelne, gute Idee bringt deswegen noch nicht viel. Das war schon immer so und gilt erst recht in einer Welt, in der ChatGPT Ideen am Fließband produzieren kann. KI kann uns aber in allen Stufen, von der ersten Idee bis zum fertigen Produkt, unterstützen – und das wird uns viele gute Ideen bescheren.