KI zu nutzen, um mir Wissen anzueignen, ist zu einer meiner liebsten Anwendungen dieser Technologie geworden.

Besonders hilfreich war sie beim Lernen neuer Sprachen - in meinem Fall Deutsch. Seit Beginn dieser Reise lerne ich mit einer fantastischen Privatlehrerin - jemandem, den ich auf keinen Fall durch KI ersetzen möchte - und wir treffen uns zweimal pro Woche.

Zwischen unseren Stunden suche ich mir gern Projekte, die ein wenig über meinem aktuellen Niveau liegen. In letzter Zeit bedeutet das, Heidegger auf Deutsch zu lesen.

Eine der hilfreichsten Arten, wie KI mich unterstützt, liegt darin, wie ich mich auf diese Stunden vorbereite. Ich kann Textstellen besprechen, Interpretationen prüfen und meine Fragen vor dem Unterricht schärfen. Aber die letzte Instanz der Wahrheit ist immer meine Lehrerin, nicht die KI. Das Ziel ist nicht, das Gespräch zu ersetzen - sondern es besser zu machen.

Heidegger war aus mehreren Gründen meine erste Wahl, aber er ist wirklich keine leichte Lektüre.

Es gibt mindestens drei Ebenen der Schwierigkeit:

  1. Es gibt viele Wörter, auch aus dem Alltagsdeutsch, die ich einfach nicht kenne.
  2. Manche sind Heidegger-spezifische Begriffe, philosophische Konzepte oder ältere Ausdrücke, die heute kaum noch verwendet werden.
  3. Auf meinem Niveau kann ich oft nicht genau sagen, was was ist.

Ich nutze KI, um mir bei dieser Unterscheidung zu helfen.

Mein Arbeitsablauf ist bewusst langsam. Ich lese einen Absatz, ohne anzuhalten. Ich markiere Wörter, Wendungen oder Gedanken, die ich nicht ganz verstehe. Ich mache mir Notizen von Hand. Dann fotografiere ich die Seite und bitte ein LLM, mir dabei zu helfen, das zu klassifizieren, was ich gefunden habe:

Eine annotierte Heidegger-Seite mit gelben Vokabelmarkierungen und violetten Heidegger-spezifischen Notizen

🟨 Gelb = Alltagswortschatz.

🟪 Lila = Heidegger oder ältere Sprache.

Dann gehe ich zurück und lese noch einmal.

Ich könnte fast alles automatisieren. Ich könnte eine App bauen, Dashboards erzeugen, meinen Fortschritt verfolgen, das Ganze gamifizieren und ein komplettes Lernsystem darum herum aufbauen.

Das will ich nicht.

Steve Jobs hat Computer einmal als Fahrräder für den Geist beschrieben. Ich glaube, dass das auch für KI gilt.

Auf einem Fahrrad bestimmst du das Tempo.

Hier ist Langsamkeit wertvoll. Sie gibt meinem Gehirn Zeit, das Gelesene zu verarbeiten.

In diesem Sinne liegt das sehr nah an der Grundidee von Heideggers Die Frage nach der Technik. Das Problem ist nicht die Technik selbst. Die Gefahr besteht darin, unsere Beziehung zur Welt vollständig von Effizienz, Optimierung und Verwertung bestimmen zu lassen.

Manchmal will man nicht den schnellsten Weg.

Manchmal will man langsam fahren und auf die Welt um sich herum achten.

Schließlich ist Aufmerksamkeit alles, was man braucht.