NUS-Festival: Je klüger die KI, desto wichtiger wird das Lernen des Lernens

Lernen heißt mehr, als Antworten zu bekommen

Bei dem Festival am 28. September 2026 argumentierte Professor Tan Eng Chye, lebenslanges Lernen werde durch KI nicht weniger, sondern wichtiger. „KI kann uns Antworten liefern, aber Lernen ist eigentlich mehr, als Lösungen zu bekommen“, sagte er laut NUS News. Es gehe um das „Lernen des Lernens“, dazu gehörten auch die Mühe, Fragen zu stellen, Umwege zu gehen, zu scheitern und es erneut zu versuchen.

Das Festival stand unter dem Motto „Human in the Age of AI“ und brachte Lehrende und Branchenvertreter zusammen, um zu diskutieren, wie KI Arbeit und Lernen verändert. Zugleich feierte die NUS School of Continuing and Lifelong Education (SCALE) ihr zehnjähriges Bestehen. Laut NUS zeichnete sich in den Diskussionen eine übergreifende Verschiebung ab: Da KI Wissen und manche Fähigkeiten breiter zugänglich macht, liegt der Vorteil künftig zunehmend nicht allein darin, was Menschen wissen, sondern darin, wie sie denken.

Die Decke anheben, während KI den Boden anhebt

Professor Tulika Mitra, NUS Vice Provost (Special Projects) und Dekanin der School of Computing, sagte, KI habe den „Boden“ dessen, was Menschen leisten können, bereits angehoben. Wissen, Analyse, Programmierung und Content-Erstellung seien heute selbst für Einsteiger deutlich leichter zugänglich. Das solle Menschen dazu bringen, die Decke anzuheben, statt ihre Erwartungen zu senken. „Wenn KI Fragen beantworten kann: Wer stellt dann die richtige Frage? Wer formuliert die richtige Fragestellung?“, fragte sie.

Mitra warnte davor, KI nur einzusetzen, um bestehende Aufgaben schneller zu erledigen. Das bezeichnete sie als Beschleunigung der „Arbeit von gestern“. Das könne die Produktivität steigern, sei aber nicht zwingend transformativ. Die größere Chance liege darin, Arbeitsabläufe neu zu gestalten und zu fragen, was sich nun erreichen lässt, das zuvor unpraktikabel oder unmöglich war.

Diskussionsteilnehmer von Singtel, Raffles Medical Group, ST Engineering und NUS-ISS schilderten Ansätze, die von KI-Schulungen und Experimenten für die gesamte Belegschaft über den Einsatz von KI-Agenten bis zum Aufbau spezialisierter Kompetenzen reichen. Victor Chua von NUS-ISS bezeichnete KI als „Force Multiplier“, als Partner oder Co-Piloten statt als Autopiloten.

Professor Jochen Wirtz von der NUS Business School blickte voraus: Das Zusammenwachsen von großen Sprachmodellen, großen Verhaltensmodellen und agentischer KI könne es Serviceroboter ermöglichen, natürlicher zu kommunizieren, sich an frühere Interaktionen zu erinnern, zu schlussfolgern und zu planen sowie Serviceabläufe selbstständig auszuführen. Das könne helfen, Arbeitskräftemangel abzumildern, und Beschäftigten Raum für höherwertige menschliche Kontakte verschaffen.

Die Verantwortung bleibt bei den Menschen

Die Redner betonten, dass mehr KI-Leistung die Verantwortung nicht von den Menschen wegverlagert. Professor Simon Chesterman, NUS Vice Provost (Educational Innovation), beschrieb generative KI als „sehr klugen Praktikanten mit Alkoholproblem“: zu beeindruckender Arbeit fähig, aber anfällig für Halluzinationen und auf Aufsicht angewiesen. Menschen blieben dafür verantwortlich, zu entscheiden, was sie delegieren, Ergebnisse zu prüfen und bei Bedarf einzugreifen.

Mitra machte dieselbe Aussage mit Blick auf KI-Agenten: „Wir können Handlungen an KI-Agenten delegieren, aber die Verantwortung muss wirklich bei den Menschen bleiben.“ Wirtz nannte Risiken in den Bereichen Ethik, Fairness, Datenschutz, Handlungsautonomie sowie Gesundheit und Sicherheit, sobald KI in physische Umgebungen vordringt. Autonome Systeme bräuchten weiterhin menschliche Aufsicht für Ausnahmen, Audits, Fehler und Eskalationen.

Chesterman merkte an, Abschlüsse blieben zwar wichtig, doch Zeugnisse und Noten allein könnten als Unterscheidungsmerkmal an Wirkung verlieren, da KI die Leistung von Menschen bei manchen kognitiven Aufgaben anhebt. Zum „menschlichen Vorsprung“ gehörten künftig zunehmend Soft Skills wie Kreativität, Empathie, Teamarbeit und Führungsstärke. Fachwissen bleibe dennoch wichtig, sagte Mitra: „Wenn Sie keinerlei Grundlage haben und diese mit KI multiplizieren, bleibt am Ende trotzdem keine Grundlage.“ Chesterman beschrieb den Ansatz der NUS als „X plus KI“ statt „KI plus X“: Man beginne mit der Expertise einer Person und frage, wie KI sie verbessern kann.

Karrieren verlaufen weniger geradlinig

Aileen Tan, Group Chief People and Sustainability Officer bei Singtel, regte an, dass Beschäftigte mit längeren Berufslaufbahnen sich womöglich mehrmals in neue Bereiche umorientieren müssen, statt eine einzige Karriereleiter zu erklimmen. Sie ermutigte Mitarbeitende, über „Career Optionality“ nachzudenken, also Fähigkeiten aufzubauen, die den Wechsel zwischen Rollen und Fachgebieten ermöglichen. Neugier, eine Wachstumsmentalität und die Fähigkeit, ständig weiterzulernen, seien für diese Übergänge entscheidend.

Mitra sagte, lebenslanges Lernen im KI-Zeitalter solle nicht einfach als Umschulung oder Weiterbildung verstanden werden, um mit der Technik Schritt zu halten, sondern als fortwährendes „Entdecken neuer Möglichkeiten“, während KI neue Arbeitsweisen eröffnet.