PARIS / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, dass sowohl Menschen als auch Künstliche Intelligenz langsames, überlegtes Denken als intelligenter und vertrauenswürdiger einstufen als schnelles, intuitives Denken. Diese Präferenz bleibt bestehen, selbst wenn beide Denkansätze zu gleich genauen Ergebnissen führen.
In einer Reihe von Experimenten wurde festgestellt, dass Menschen langsames, überlegtes Denken als Zeichen höherer Intelligenz und Zuverlässigkeit ansehen, im Vergleich zu schnellem, intuitivem Denken. Diese Präferenz bleibt bestehen, auch wenn beide Ansätze zu gleich genauen Ergebnissen führen. Interessanterweise teilen auch große Sprachmodelle wie ChatGPT diese Voreingenommenheit gegen Intuition in komplexen Denkprozessen.
Die Gesellschaft sendet oft gemischte Botschaften darüber, wie Menschen denken sollten. Während in der Popkultur oft das Bauchgefühl oder plötzliche Eingebungen gefeiert werden, die zum Erfolg führen, wird in Bildungs- und Berufsumgebungen in der Regel dazu ermutigt, sich Zeit zu nehmen und Informationen gründlich zu verarbeiten.
Kognitive Wissenschaftler klassifizieren diese beiden Denkmodi als System 1, das schnell und intuitiv ist, und System 2, das langsamer und überlegter ist. Während die Mechanismen dieser Systeme im Labor gut verstanden sind, ist weniger darüber bekannt, wie der Durchschnittsmensch diese in anderen bewertet und schätzt.
Die Forscher führten insgesamt 13 separate Studien durch, um diese Fragen zu testen. In der ersten Phase, die sieben Studien umfasste, wurden den Teilnehmern kurze schriftliche Vignetten präsentiert. Diese Vignetten beschrieben eine Person, die ein komplexes Denkproblem entweder mit einem schnellen, intuitiven Ansatz oder einem langsamen, überlegten Ansatz löste. Einige Vignetten gaben an, dass die Person in der Vergangenheit eine hohe Genauigkeit hatte, andere gaben eine niedrige Genauigkeit an, und wieder andere gaben keine Genauigkeitsinformationen.
Die Ergebnisse zeigten, dass die Teilnehmer die überlegten Denker konsequent als intelligenter und vertrauenswürdiger einstuften als die intuitiven Denker. Diese Präferenz war stark, selbst wenn die Forscher ausdrücklich angaben, dass der intuitive Denker genauso genau war wie der überlegte Denker. Wenn keine Genauigkeitsinformationen angegeben wurden, war die Präferenz für den überlegten Denker noch ausgeprägter.
Um die Stärke dieser Präferenz zu testen, führten die Forscher in Studie 2 eine incentivierte Wettaufgabe ein. Die Teilnehmer konnten auf eines der Profile wetten, um ein Problem korrekt zu lösen. Wenn ihr gewähltes Profil erfolgreich war, erhielten die Teilnehmer einen Geldbonus. Die Daten zeigten, dass die Teilnehmer viel eher bereit waren, ihr Geld auf den überlegten Denker zu setzen als auf den intuitiven.
Die Forscher untersuchten dann, ob künstliche Intelligenz diese menschliche Perspektive teilt, indem sie die gleichen Vignetten großen Sprachmodellen wie ChatGPT 3.5 und ChatGPT 4 präsentierten. Die Ergebnisse zeigten, dass die KI-Modelle das menschliche Präferenzmuster fast genau replizierten. Die Modelle stuften die langsamen, überlegten Denker konsequent als intelligenter und zuverlässiger ein als die intuitiven.
Die abschließende Phase der Forschung zielte darauf ab, festzustellen, ob die Präferenz für Überlegung das Ergebnis tiefer Reflexion oder eines schnellen Urteils ist. Die Forscher fanden heraus, dass die Einschränkung der Fähigkeit, tief zu denken, die Präferenz für Überlegung nicht beseitigte. Selbst wenn die Teilnehmer nur wenige Sekunden Zeit hatten, um zu antworten oder geistig mit einer Gedächtnisaufgabe beschäftigt waren, bevorzugten sie immer noch den langsamen Denker.
Die Ergebnisse liefern Hinweise darauf, dass Menschen eine starke Voreingenommenheit haben, anstrengendes Denken mit Qualität gleichzusetzen. Die Übereinstimmung zwischen menschlichen und KI-Antworten deutet darauf hin, dass Sprachmodelle diese Voreingenommenheit aus ihren Trainingsdaten übernommen haben.
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