Warum KI an Grenzen stößt und was das für das Lernen bedeutet
Trotz ihrer großen Chancen hat KI im Sprachenlernen klare Grenzen, vor allem bei komplexen Aufgaben oder weniger verbreiteten Sprachen. Sie macht Fehler, scheitert an komplizierten Anweisungen und „erfindet“ manchmal Antworten, die nicht stimmen. Studien zeigen, dass große Sprachmodelle wie GPT-3.5, PaLM oder LLaMA zunehmend selbstbewusst, aber falsch antworten („Halluzinationen“), insbesondere bei Aufgaben, die durch die Trainingsdaten nicht ausreichend abgedeckt sind.
Da die meisten Modelle überwiegend auf Englisch trainiert wurden, hat KI Schwierigkeiten, Englisch präzise in andere Sprachen zu übertragen, fortgeschrittene Grammatik verständlich zu erklären oder Übungen für ein bestimmtes Sprachniveau zu erstellen.
Bei weniger gesprochenen Sprachen produziert KI häufig ungenaue oder inkonsistente Inhalte. Zudem fehlen kultureller Kontext und sprachliche Nuancen – die Folge sind Sätze, die Muttersprachlern unnatürlich erscheinen. Eine Studie zeigte sogar, dass ein Modell, das nativ in Swahili trainiert wurde, rund viermal weniger Fehler machte als englisch trainierte Modelle bei denselben Aufgaben. Das verdeutlicht, dass nicht-englische Sprachen systematisch benachteiligt sind.
Hinzu kommt der pädagogische Aspekt: Nur weil ein System Zugang zu Informationen hat, bedeutet das nicht, dass es sie auch effektiv vermitteln kann. Lernende stehen vor einem Paradoxon: Sie müssen genug wissen, um beurteilen zu können, ob die KI richtig unterrichtet. Das zeigt die größte Lücke von allen: KI kann erklären, aber sie kann nicht beobachten, reagieren oder sich kümmern – so wie es menschliche Lehrkräfte tun.
Ein Lehrer erkennt Unsicherheiten in der Körpersprache, passt das Tempo an, variiert Methoden und gibt persönliches Feedback – all das kann KI nicht leisten. Deshalb setzen wir bei Berlitz KI gezielt ein, aber verlassen uns nicht allein darauf. Sie ist ein hilfreiches Werkzeug – kein Ersatz für erfahrene Lehrkräfte.