MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Studie der Ludwig-Maximilians-Universität München zeigt eine klare psychologische Trennlinie: Selbst bei identischem Verhalten wird KI deutlich weniger „bewusst“ eingeschätzt als ein Mensch. Teilnehmende reagieren auf KI zwar mit funktionalen Beschreibungen wie „aware“, verweigern aber das Wort „conscious“. Damit entsteht eine Entkopplung zwischen äußerer Reaktionsfähigkeit und der Annahme eines inneren Erlebens. Für KI-Kommunikation und Regulierung ist das relevant, weil die Wortwahl offenbar mehr bewirkt als viele Modelle selbst.
Wenn moderne KI-Systeme in Gesprächen so passend wirken wie Menschen, steigt zugleich die Versuchung, ihnen auch mentale Zustände zuzuschreiben. Die Studie aus dem Umfeld der Ludwig-Maximilians-Universität München greift genau diese Spannung auf: Menschen sollen in einem Gedankenexperiment entscheiden, ob ein Agent „bewusst“ ist oder „aware“ im Sinne von aufmerksam gegenüber seiner Umgebung. Wichtig ist dabei, dass es nicht um technische Leistungswerte geht, sondern um die Intuitionen dahinter, also darum, wann unser Sprach- und Denkapparat bei Maschinen an Grenzen stößt.
Das Kernresultat wirkt zunächst kontraintuitiv, weil es gerade den Effekt der äußerlichen Ähnlichkeit kontrolliert. Die Forschenden berichten von Experimenten mit nahezu 1.100 Teilnehmenden, die kurze Vignetten mit wechselnder „situational responsiveness“ bewerteten. In einem Versuchsstrang agierte ein künstlicher Agent, im anderen dieselbe Handlungskonstellation mit einem menschlichen Protagonisten; entscheidend war, dass die Szenarien inhaltlich identisch waren. Danach sollten die Teilnehmenden einschätzen, wie „aware“ oder wie „conscious“ der Agent die Umgebung wahrnimmt. Trotz gleicher Handlungsfähigkeit ergibt sich eine klare Spaltung: Für „awareness“ folgt die Bewertung weitgehend dem funktionalen Verhalten, für „consciousness“ dagegen nicht.
Bei „awareness“ zeigt sich ein funktionalistisches Muster: Je stärker ein System auf Veränderungen in der Umgebung reagiert, desto eher schreiben Menschen ihm Aufmerksamkeit oder Wahrnehmungsfähigkeit zu. Dabei verschwindet die Unterscheidung zwischen biologischen und künstlichen Akteuren zumindest weitgehend, sobald die Responsivität vergleichbar ist. Genau anders herum verläuft es bei „consciousness“: Hier entsteht laut den Ergebnissen eine „vasta chasm“ zwischen Menschen und KI. Selbst ein KI-Agent mit maximaler behavioral sensitivity wird demnach als weniger bewusst bewertet als ein Mensch, der nur das Minimum an Responsivität zeigt. Diese Diskrepanz erklärt, warum viele Alltagssorgen um Anthropomorphismus zwar verständlich sind, die psychologische Praxis aber subtiler ausfällt: Menschen sagen nicht einfach „Maschine wie Mensch, also auch gleicher Geisteszustand“, sondern sie halten eine begriffliche Schranke ein.
Die Studie argumentiert damit für zwei unterschiedliche Zuschreibungslogiken, die sich an den Begriffen festmachen. Während „awareness“ als weniger „belasteter“ Ausdruck funktioniert, den viele eher als objektive, berechenbare Fähigkeit lesen – nämlich Inputs der Umgebung zu registrieren – reservieren die Teilnehmenden „consciousness“ für etwas, das an ein inneres subjektives Erleben geknüpft bleibt. Mit anderen Worten: Die Zuschreibung von „aware“ kann mit Leistung und Reaktionsmustern gekoppelt sein, die Zuschreibung von „conscious“ dagegen wirkt „essentialistischer“: Sie hängt stärker davon ab, was (oder welche Art von Entität) das System sein soll. Damit wird auch plausibel, warum sprachliche Kurzformen im Alltag zwar funktionieren, aber trotzdem nicht automatisch zu einem vollständigen Transfer der Menschenwelt auf Maschinen führen.
Für die Tech-Industrie und für Unternehmen mit KI-Produkten steckt darin eine praktische Konsequenz. Öffentliches Framing, Entwicklerdokumentationen und Marketingtexte verwenden häufig Formulierungen, die Intentionen, Absichten oder gar moralische Eigenschaften nahelegen – manchmal als Kommunikationskürzel, manchmal als bewusste Vereinfachung für nicht-technische Zielgruppen. Die Ergebnisse legen jedoch nahe, dass Menschen gerade nicht blind „auf derselben mentalen Skala“ vergleichen. Stattdessen scheint die Wahl der Vokabeln die Grenzziehung zu steuern: Neutralere Begriffe wie „awareness“ können den Unterschied zwischen Mensch und Maschine in der Wahrnehmung der Nutzenden zeitweise verwischen, während „consciousness“ eine stärkere Hürde bleibt. Genau diese Asymmetrie dürfte auch erklären, weshalb Debatten über Vertrauen, Verantwortung und „menschliche“ Wirklichkeitsnähe bei KI oft auseinanderlaufen: Nicht nur das Verhalten zählt, sondern auch, welches mentale Etikett darauf geklebt wird.
Auch wissenschaftlich ist die Differenz zwischen funktionalem Verhalten und subjektivem Erleben relevant, weil sie an bestehende Debatten über mentale Zustände anschließt. Die Studie fasst dabei zwei Hauptansätze zusammen: Entweder Menschen folgen einem allgemeinen Prinzip – je besser ein Agent die Umgebung angemessen beantwortet, desto bewusster ist er – oder sie halten Bewusstsein für eine Eigenschaft, die an bestimmte Arten von Wesen gebunden ist. Die gefundenen Muster passen am stärksten zur zweiten Variante für „consciousness“, während „awareness“ eher der ersten Logik gehorcht. In dem Open-Access-Paper in Cognition (Originaltitel: „AI is not as conscious as humans: Essentialism in mental state attributions to artificial systems“, DOI: 10.1016/j.cognition.2026.106733) wird zudem berichtet, dass ähnliche Reaktionsniveaus bei „consciousness“ Menschen grundsätzlich höher gewichten, während „awareness“ mit der Responsivität ansteigt und Menschen nur bei den höchsten Werten stärker bewertet werden.
Für die nächsten Schritte in Richtung KI-Integration heißt das: Es reicht nicht, sich nur auf Modellverhalten oder UX-Design zu konzentrieren. Ebenso wichtig wird sein, wie Systeme sprachlich beschrieben werden – von UI-Texten bis hin zu Policies, die erklären sollen, was ein System „kann“ und was es „nicht kann“. Wenn Nutzer „aware“ als funktionale Eigenschaft akzeptieren, aber „consciousness“ strikt verweigern, entsteht ein realistischer Rahmen für Erwartungsmanagement: KI darf aufmerksam erscheinen, muss aber nicht als Träger eines inneren Erlebens verkauft werden. Genau darin kann die Studie Unternehmen helfen, Kommunikation konsistenter zu machen und die Grenzen zwischen Simulation und subjektivem Bewusstsein im öffentlichen Diskurs stabil zu halten.
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