Von Jane Sonnenschein 16. September 2026

Vor einiger Zeit arbeitete ein Freund von Chris an einem Programm, das lokal auf einem Computer laufen sollte. Genauer gesagt ging es um eine Art lokalen Arbeitsablauf für die internen Dokumente eines Unternehmens.

Die Idee dahinter war eigentlich leicht zu verstehen. Viele Unternehmen besitzen große Mengen interner Unterlagen, darunter Geschäftsdaten, Verträge, Kundeninformationen und andere Dokumente, die man nicht einfach auf externe Plattformen hochladen möchte.

Wenn man diese Dateien lokal speichern und mithilfe eines Programms ordnen und durchsuchen könnte, müsste ein Geschäftsführer nicht mehr selbst Dutzende Dokumente durchgehen, um etwas über sein Unternehmen herauszufinden. Er könnte einfach eine Frage stellen, und das System würde in den internen Unterlagen nach der Antwort suchen.

Das klang praktisch und passte gleichzeitig zu dem wachsenden Bedürfnis vieler Unternehmen nach Datensicherheit.

Das Interessante daran war allerdings, dass dieser Freund selbst gar kein Programmierer war. Er hatte kaum Fachkenntnisse im Programmieren.

Früher wäre die Sache wahrscheinlich schon an diesem Punkt gescheitert. Jemand, der überhaupt nicht programmieren kann, hätte selbst mit einer guten Idee große Schwierigkeiten gehabt, daraus allein ein funktionierendes Produkt zu machen.

Aber heute gibt es KI.

Er konnte beschreiben, was er sich vorstellte, die KI den entsprechenden Code schreiben lassen und so nach und nach das ganze Programm aufbauen.

Damit hat sich etwas Bemerkenswertes verändert. Ein Bereich, für den man früher ziemlich umfangreiche Fachkenntnisse brauchte, ist plötzlich auch für Menschen zugänglich geworden, die nie eine entsprechende Ausbildung gemacht haben. Sie können tatsächlich ein funktionierendes Produkt entwickeln.

Nachdem Chris sich das Projekt seines Freundes angehört hatte, stellte er ihm allerdings einige Fragen zur Sicherheit.

Wie genau verarbeitet die Software die Unternehmensdokumente? Bleiben die Daten tatsächlich ausschließlich auf dem lokalen Computer? Welche Komponenten von Drittanbietern werden verwendet, und wie sicher sind diese? Könnte der von der KI geschriebene Code Sicherheitslücken enthalten? Und was würde passieren, wenn Unternehmen die Software später wirklich einsetzen und dabei Probleme auftreten?

Sein Freund konnte diese Fragen nicht wirklich beantworten.

Das muss nicht bedeuten, dass er ihnen bewusst ausweichen wollte. Vielleicht wusste er selbst einfach nicht, wie er darauf antworten sollte.

Denn wenn jemand vom Programmieren kaum etwas versteht, kann KI ihm zwar den Code schreiben. Aber sie kann ihm nicht gleichzeitig das fachliche Urteilsvermögen mitgeben, das ein erfahrener Programmierer über viele Jahre entwickelt hat.

Seitdem geht mir ein Gedanke immer wieder durch den Kopf:

KI kann die Hürde senken, etwas zu tun. Aber sie kann nicht die Verantwortung dafür übernehmen, wenn man dabei etwas falsch macht.

Nur weil ein Programm funktioniert, ist es noch lange nicht sicher. Und nur weil ein Produkt auf den ersten Blick praktisch erscheint, bedeutet das nicht, dass man es bedenkenlos in einem Unternehmen einsetzen kann.

Gerade wenn es um interne Unternehmensdaten, Zugriffsrechte, Datenschutz, Sicherheitslücken oder auch um Urheberrechte und Softwarelizenzen geht, besteht die eigentliche Schwierigkeit oft nicht mehr darin, eine bestimmte Funktion zum Laufen zu bringen.

Schwierig ist vielmehr, beurteilen zu können, ob mit dem Programm etwas nicht stimmt. Und wenn tatsächlich ein Problem auftritt, muss es jemanden geben, der überhaupt erkennen kann, wo die Ursache liegt.

Früher hatten fachliche Zugangshürden gewissermaßen auch eine Filterfunktion. Wer überhaupt nicht programmieren konnte, war normalerweise gar nicht in der Lage, ein Programm zu entwickeln. Viele mögliche Risiken erreichten deshalb nie den Punkt, an dem daraus ein Produkt wurde.

Heute hat KI diese erste Tür geöffnet. Auch Menschen ohne entsprechende Ausbildung können sich innerhalb kurzer Zeit einen Teil der praktischen Fähigkeiten aneignen, für die früher jahrelanges Lernen notwendig war.

Das ist natürlich eine beeindruckende Entwicklung.

Gleichzeitig entsteht dadurch aber eine neue Frage: Wenn es immer leichter wird, etwas herzustellen, wird es umso wichtiger, auch zu verstehen, was man da eigentlich hergestellt hat.

Vor ein paar Tagen hörte ich dann ein Gespräch zwischen einem Blogger und einem Mann in den Vierzigern, die sich online miteinander unterhielten.

Der Mann hatte in seiner Jugend keine besonders lange Schulbildung erhalten und später immer wieder das Gefühl gehabt, dass ihm seine fehlenden Abschlüsse zum Nachteil geworden waren.

Viele Jahre hatte er in Peking gelebt und gearbeitet, weit entfernt von seiner Heimat. Er gehörte zu den Menschen, die man in China als běipiāo¹ bezeichnet. Während dieser Zeit lebte er über lange Strecken getrennt von seiner Frau und seinem Kind.

Als seine Eltern gesundheitliche Probleme bekamen und sein Kind kurz vor dem Wechsel auf die Oberstufe stand, beschloss er schließlich, sein langjähriges Leben in Peking hinter sich zu lassen. Er kehrte in seine Heimat in der Inneren Mongolei zurück.

Seine Arbeit war saisonabhängig. Im Winter gab es nicht besonders viel zu tun, und das machte ihn unruhig.

Sollte er sich vielleicht noch eine zusätzliche Arbeit suchen?

Dabei hätte seine Familie mit den vorhandenen Ersparnissen eigentlich mehrere Jahre auskommen können, ohne ernsthafte finanzielle Schwierigkeiten zu bekommen.

Trotzdem fühlte er sich unsicher, sobald er einige Monate nicht arbeitete. Fast so, als würde ihm sein Leben entgleiten, wenn er nicht ständig weiter Geld verdiente.

Eine andere große Sorge betraf sein Kind.

Es besuchte gerade die neunte Klasse, das letzte Jahr der chinesischen Mittelschul-Unterstufe, und stand bereits unter erheblichem schulischem Druck.

Weil der Vater selbst als junger Mensch keinen höheren Bildungsabschluss gemacht hatte, fühlte er sich später in seinen beruflichen Möglichkeiten oft eingeschränkt. Zwar hatte er über die Erwachsenenbildung noch einen College-Abschluss nachgeholt, aber das Gefühl, dass ihm bestimmte berufliche Wege verschlossen blieben, war trotzdem geblieben.

Natürlich wollte er nicht, dass sein Kind später ähnliche Erfahrungen machen musste.

Der Blogger sagte ihm, dass Bildung in Zukunft vielleicht nicht mehr so funktionieren werde wie heute.

Warum ist unser heutiges Schulsystem eigentlich in der Zeit der Industrialisierung entstanden?

Ein wesentlicher Grund liegt darin, dass eine moderne Gesellschaft mit sehr vielen Menschen eine Möglichkeit brauchte, große Bevölkerungsgruppen nach einigermaßen einheitlichen Maßstäben auszubilden.

Kinder kommen in einem bestimmten Alter in die Schule, lernen weitgehend dieselben Fächer, schreiben einheitliche oder vergleichbare Prüfungen und werden anschließend anhand ihrer Abschlüsse immer wieder verschiedenen Bildungswegen zugeordnet.

Die Vorteile dieses Systems sind offensichtlich. Es lässt sich in großem Maßstab organisieren. Und auch wenn man nicht jeden einzelnen Menschen persönlich kennt, kann man anhand relativ einheitlicher Kriterien zumindest einschätzen, welche Ausbildung jemand durchlaufen hat.

Aber könnte sich diese Art der Auswahl verändern, wenn KI sich weiterentwickelt?

Der Blogger meinte, dass individuelle Unterschiede in Zukunft vielleicht immer wichtiger werden.

Was ein Kind wirklich interessiert, worin es gut ist und mit welchen Themen es sich über längere Zeit intensiv beschäftigen möchte, könnte irgendwann wichtiger sein als die Frage, ob alle Kinder nach demselben Muster dieselben Anforderungen erfüllen.

Ich weiß nicht, ob Bildungsabschlüsse in zehn Jahren tatsächlich so schnell an Bedeutung verlieren werden, wie er es vermutete. Und ich weiß auch nicht, wie Schulen in Zukunft aussehen werden.

Aber dieses Gespräch brachte mich auf einen noch grundsätzlicheren Gedanken:

Wissen selbst wird immer leichter zugänglich.

Vor einigen Jahrhunderten konnte ein gewöhnlicher Mensch, der ein Handwerk lernen wollte, nicht einfach eine Internetseite öffnen, ein Buch suchen oder eine KI fragen.

In vielen Berufen musste man erst bei einem Meister in die Lehre gehen. In China war dafür die traditionelle Praxis des bàishī² bekannt.

Man kam zunächst in die Werkstatt eines Meisters. Doch das bedeutete noch lange nicht, dass einem sofort die eigentlichen handwerklichen Fähigkeiten beigebracht wurden.

Am Anfang musste man vielleicht Hilfsarbeiten erledigen, Besorgungen machen, Tee servieren und sich um verschiedene alltägliche Aufgaben kümmern.

Erst nachdem man längere Zeit zusammengearbeitet und bewiesen hatte, dass man zuverlässig war, begann der Meister nach und nach, sein Wissen und seine Erfahrungen weiterzugeben.

Und selbst dann behielten traditionelle Handwerker häufig noch ein paar besondere Tricks für sich.

Denn dieses Wissen war ihre Lebensgrundlage.

Wer eine Methode beherrschte, die andere nicht kannten, hatte dadurch einen Wettbewerbsvorteil. Warum sollte man also sämtliche Kenntnisse ohne jeden Vorbehalt an andere weitergeben?

Damals war es schon schwierig, überhaupt Zugang zu Wissen zu bekommen.

Wer einmal einen bestimmten Beruf erlernt hatte, blieb häufig sein ganzes Leben in diesem Bereich. In ein anderes Berufsfeld zu wechseln bedeutete, einen neuen Zugang zu finden, erneut bei jemandem in die Lehre zu gehen und viele Jahre Erfahrung wieder von vorn aufzubauen.

Ein großer Teil des Wissens stand nicht einfach in Büchern, in denen man bei Bedarf nachschlagen konnte.

Es befand sich in den Köpfen bestimmter Menschen. Wer etwas davon lernen wollte, musste erst Zugang zu ihrem persönlichen Umfeld bekommen.

Das Internet hat diese Situation bereits grundlegend verändert.

Und KI geht noch einen Schritt weiter.

Früher musste man zumindest selbst wissen, nach welchen Begriffen man suchen sollte, welches Buch hilfreich sein könnte oder auf welcher Internetseite man Informationen finden würde.

Heute kann man selbst mit einer sehr vagen Vorstellung direkt eine KI fragen:

„Ich möchte so etwas machen. Sag mir, wie ich anfangen soll.“

Damit ist es für einen gewöhnlichen Menschen zum ersten Mal möglich geworden, mit sehr geringem Aufwand in viele Bereiche einzusteigen, von denen er vorher überhaupt keine Ahnung hatte.

Du kannst nicht programmieren? Die KI kann dir beim Schreiben des Codes helfen.

Du weißt nicht, wie man eine Webseite erstellt? Die KI kann sie mit dir aufbauen.

Du kannst etwas nicht übersetzen? Die KI kann es für dich übersetzen.

Du kennst dich mit Gestaltung nicht aus? Die KI kann dir einen ersten Entwurf machen.

Selbst wenn jemand zu Beginn noch nicht einmal weiß, welche Fragen in einem bestimmten Fachgebiet wichtig sind, kann er sich durch längere Gespräche mit einer KI relativ schnell einen grundlegenden Überblick verschaffen. Früher hätte er dafür möglicherweise sehr viele Bücher und andere Materialien durcharbeiten müssen.

Was sich dadurch verändert, ist vielleicht nicht nur unsere Produktivität.

Es verändert sich auch, wie knapp Wissen überhaupt noch ist.

Wenn wir noch einen Schritt weiter in die Zukunft denken, können wir uns sogar eine ganz andere Möglichkeit vorstellen.

Angenommen, Gehirn-Computer-Schnittstellen wären eines Tages so weit entwickelt, dass wir große Mengen an Informationen direkt im Gehirn speichern könnten, fast so, wie ein Computer Dateien abspeichert.

Was würde dann passieren?

Heute braucht man mehrere Jahre, um eine Sprache zu lernen. Vielleicht könnte man irgendwann Hunderttausende Wörter, Grammatikregeln und zahlreiche Beispiele für den tatsächlichen Sprachgebrauch direkt ins Gehirn übertragen.

Heute dauert ein Studium mehrere Jahre. Vielleicht ließen sich eines Tages große Mengen des grundlegenden Fachwissens innerhalb kürzester Zeit aufnehmen.

Wenn so etwas tatsächlich möglich würde, könnte sich das Lernen, bei dem wir heute so viel Zeit mit dem Auswendiglernen von Informationen verbringen, grundlegend verändern.

Doch genau an dieser Stelle würde auch ein neues Problem entstehen.

Angenommen, ich hätte plötzlich zehntausend Bücher in meinem Kopf gespeichert.

Würde das bedeuten, dass ich auch all die Fähigkeiten besitze, die dieses Wissen eigentlich vermitteln soll?

Nicht unbedingt.

Jemand fragt mich: „Kennst du dieses Buch?“

Natürlich kenne ich es.

Mein Gehirn könnte den Inhalt vielleicht sogar sofort abrufen.

Aber wenn ich vor einem tatsächlichen Problem stehe, weiß ich dann auch, welches dieser zehntausend Bücher mir helfen könnte?

Und selbst wenn ich das richtige Buch finde, weiß ich, welche der darin beschriebenen Methoden zu meiner konkreten Situation passt?

Wenn drei Theorien einander widersprechen, welcher sollte ich glauben?

Wenn eine bestimmte Methode früher funktioniert hat, sich die äußeren Bedingungen inzwischen aber verändert haben, würde ich erkennen, dass sie heute vielleicht nicht mehr geeignet ist?

Und wenn ich mit einem völlig neuen Problem konfrontiert werde, für das es bisher noch keine Lösung gibt, könnte ich dann Wissen aus mehreren ganz unterschiedlichen Bereichen miteinander verbinden und daraus eine neue Lösung entwickeln?

Spätestens an diesem Punkt wäre die Menge der gespeicherten Informationen nicht mehr das Entscheidende.

Wichtiger wäre, ob ich eine eigene Denkstruktur entwickelt habe, mit der ich dieses Wissen einordnen und sinnvoll nutzen kann.

Deshalb habe ich immer stärker das Gefühl, dass die wichtigste Fähigkeit im Zeitalter der KI vielleicht gar nicht darin besteht, möglichst viel Wissen im Kopf zu haben.

Viel wichtiger könnte sein, beurteilen zu können, wann dieses Wissen tatsächlich nützlich ist und ob man sich auf die Antworten, die man erhält, überhaupt verlassen kann.

Beim Schreiben ist es im Grunde genauso.

Heute kann jeder Mensch einer KI eine Überschrift geben und sie bitten, einen Artikel mit zweitausend chinesischen Schriftzeichen zu schreiben.

Wenn man möchte, ist es nicht einmal besonders schwierig, auf diese Weise an einem einzigen Tag hundert Artikel zu erstellen.

Aber dann stellen sich andere Fragen.

Steht in diesem Artikel wirklich das, was du selbst sagen wolltest?

Stimmst du den Ansichten zu, die darin vertreten werden?

Sind die angeführten Fakten überhaupt richtig?

Hat die KI vielleicht unbemerkt eine Haltung hinzugefügt, die du selbst nie zum Ausdruck gebracht hast?

Wenn jemand keine eigenen Gedanken entwickelt und auch nicht selbst beurteilen kann, was er da veröffentlicht, sondern einfach nur denkt: „Das klingt doch ganz überzeugend“, und anschließend immer neue KI-Texte kopiert und verbreitet, dann wird seine Fähigkeit zu schreiben dadurch nicht unbedingt besser.

Er besitzt lediglich immer mehr Texte, die von einer Maschine erzeugt wurden.

Je leistungsfähiger diese Werkzeuge werden, desto wichtiger wird es für mich persönlich, zu wissen, wer ich bin, was ich eigentlich ausdrücken möchte und was ich selbst für richtig halte.

Wenn diese Grundlage fehlt, kann es sogar passieren, dass ein Mensch mit immer besseren Werkzeugen auch immer leichter sein eigenes Denken an sie abgibt.

Bei dem Softwareprojekt von Chris’ Freund ging es im Grunde um dasselbe Problem.

Seine Idee war gut. Und die KI gab ihm erstmals die Möglichkeit, sie tatsächlich umzusetzen. Das ist natürlich etwas, das man durchaus ermutigen sollte.

Wenn er später aber wirklich Unternehmen dazu bringen möchte, große Mengen interner Dokumente in sein Programm zu laden, muss er sich auch mit ganz anderen Fragen beschäftigen.

Ist der von der KI geschriebene Code sicher?

Welche Komponenten von Drittanbietern verwendet das Programm?

Bleiben die Daten tatsächlich ausschließlich auf dem lokalen Computer?

Könnten die Zugriffsrechte möglicherweise umgangen werden?

Könnten nach einem Softwareupdate neue Sicherheitslücken entstehen?

Und wenn tatsächlich etwas schiefgeht, wer kann den Code dann überhaupt verstehen und die Ursache finden?

Diese Fragen verschwinden nicht einfach deshalb, weil das Programm im Moment funktioniert.

Wenn man selbst nicht über das nötige Fachwissen und Urteilsvermögen verfügt, muss man jemanden hinzuziehen, der sich mit diesen Fragen wirklich auskennt und die Software überprüfen kann.

Denn eine KI kann für dich Zehntausende Zeilen Code schreiben.

Aber wenn später ein ernstes Problem auftritt, kann sie nicht vortreten und sagen:

„Ich übernehme die Verantwortung.“

Am Ende sind es immer noch Menschen, die ein Produkt freigeben, es tatsächlich einsetzen und Kundendaten darin speichern lassen.

Deshalb glaube ich inzwischen immer mehr, dass sich in Zukunft vielleicht gar nicht in erster Linie die Frage verändern wird, ob Menschen überhaupt noch lernen müssen.

Vielmehr könnte sich verändern, was wir eigentlich lernen müssen.

Wenn Wissen immer leichter verfügbar wird, muss Bildung vielleicht tatsächlich nicht mehr so viel Zeit darauf verwenden, Informationen mechanisch auswendig lernen und immer wieder unverändert wiedergeben zu lassen.

Das bedeutet aber nicht, dass Menschen selbst immer weniger verstehen müssen.

Ganz im Gegenteil.

Vielleicht müssen wir in Zukunft noch viel stärker lernen, logisch zu denken, Dinge zu beurteilen und zu überprüfen, Fragen zu stellen, kreativ zu sein, Probleme zu lösen und uns selbst besser kennenzulernen.

Ein Mensch muss wissen, was er gut kann.

Er sollte auch erkennen können, was er nicht versteht.

Er muss lernen, wann er einem Werkzeug vertrauen kann und wann es notwendig ist, seine Ergebnisse zu hinterfragen.

Er sollte verstehen, dass eine Antwort noch so überzeugend formuliert sein kann und trotzdem falsch sein könnte.

Und wenn er auf ein unbekanntes Problem stößt, muss er wissen, wie er aus seinem vorhandenen Wissen die passenden Teile findet und sie anschließend so miteinander verbindet, dass daraus eine brauchbare Lösung entsteht.

Wenn in Zukunft tatsächlich jedes Kind einen eigenen KI-Tutor haben sollte, wäre die entscheidende Frage deshalb nicht nur, ob diese KI gut unterrichten kann.

Das Kind müsste auch nach und nach lernen, sich selbst besser einzuschätzen.

Wo lerne ich besonders schnell? Bei welchen Dingen mache ich immer wieder dieselben Fehler? Wie muss ich meine Fragen stellen? Wie kann ich überprüfen, ob eine Antwort richtig ist?

Und wie erkläre ich meinem KI-Tutor ehrlich, was ich bereits verstanden habe und wo ich noch Schwierigkeiten habe, damit wir gemeinsam einen Lernweg entwickeln können, der besser zu mir passt?

KI kann einen Menschen vielleicht immer besser kennenlernen.

Aber der Mensch muss auch lernen, sich selbst immer besser zu verstehen.

Früher, als Wissen schwer zugänglich war, konnte der größte Vorteil eines Menschen darin bestehen, sagen zu können:

„Ich weiß etwas, das du nicht weißt.“

Wenn Wissen in Zukunft immer günstiger und leichter verfügbar wird, könnte dieser Vorteil nach und nach kleiner werden.

Vielleicht wird dann zunehmend eine ganz andere Fähigkeit darüber entscheiden, wie unterschiedlich Menschen mit denselben Möglichkeiten umgehen:

Wenn zwei Menschen Zugang zu denselben Informationen haben, besitzt der eine sie vielleicht nur. Der andere weiß, wie er sie einsetzen kann.

Falls wir eines Tages wirklich zehntausend Bücher direkt in unseren Köpfen speichern könnten, wäre die wichtigste Frage für mich deshalb wahrscheinlich immer noch nicht:

„Wie viele Bücher habe ich in meinem Kopf?“

Sondern:

Wenn die Wirklichkeit mich plötzlich vor ein Problem stellt, das ich noch nie gesehen habe, weiß ich dann, welches Wissen aus diesen zehntausend Büchern ich brauche?

Und erkenne ich auch, wann ich selbst die Antworten aus diesen Büchern nicht einfach ungeprüft übernehmen darf?

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Anmerkungen

1. Běipiāo (北漂)

Běipiāo ist ein chinesischer Ausdruck für Menschen, die aus anderen Regionen Chinas nach Peking ziehen, um dort zu arbeiten, zu studieren oder bessere berufliche Möglichkeiten zu finden.

Der Begriff setzt sich aus Běi (北), einer Kurzform für Peking, und piāo (漂) zusammen, was wörtlich so viel wie „treiben“ oder „umherziehen“ bedeutet.

Mit dem Wort verbindet sich häufig mehr als nur ein Ortswechsel. Es beschreibt auch die Erfahrung, in einer großen Stadt ein Leben aufzubauen, ohne dort unbedingt dauerhaft verwurzelt zu sein. Dazu gehören beruflicher Ehrgeiz, unsichere Lebensverhältnisse, hohe Lebenshaltungskosten, die Trennung von Familienangehörigen und manchmal das Gefühl, zwischen zwei Orten zu stehen.

Manche dieser Menschen bleiben schließlich dauerhaft in Peking. Andere kehren nach vielen Jahren in ihre Heimatregion zurück.

Im Zusammenhang dieses Essays bezeichnet běipiāo die lange Zeit, in der der Mann in Peking arbeitete, während seine Familie überwiegend anderswo lebte.

2. Bàishī (拜师)

Bàishī bezeichnet in der chinesischen Tradition den Vorgang, bei dem jemand einen Meister offiziell als Lehrer anerkennt und bei ihm in die Lehre geht.

Wörtlich bedeutet der Ausdruck ungefähr „einem Meister seine Achtung erweisen“.

Diese Form des Lernens war besonders in traditionellen Handwerksberufen, in der Kampfkunst, in der chinesischen Medizin und in anderen Bereichen verbreitet, in denen Wissen über persönliche Unterweisung und langjährige Erfahrung weitergegeben wurde.

Das Verhältnis zwischen Meister und Schüler bestand häufig nicht nur aus dem Erlernen einer Technik. Es war auch mit Vertrauen, Respekt, persönlichen Verpflichtungen und manchmal einer besonderen Loyalität verbunden.

Ein Lehrling musste unter Umständen zunächst längere Zeit einfache Arbeiten übernehmen und sich als zuverlässig erweisen, bevor ihm anspruchsvollere Fähigkeiten vermittelt wurden.

Zudem gaben manche Meister nicht ihr gesamtes Wissen weiter, weil bestimmte Techniken und Erfahrungen zugleich ihre wirtschaftliche Lebensgrundlage bildeten.

Im vorliegenden Essay verdeutlicht bàishī, wie stark der Zugang zu spezialisiertem Wissen früher von persönlichen Beziehungen und langjährigen Lernverhältnissen abhing. Im Gegensatz dazu ermöglichen Internet und KI heute vielen Menschen einen wesentlich schnelleren Einstieg in bislang unbekannte Wissensgebiete.

Dieser Text ist auch in anderen Sprachen verfügbar:

Chinesische Version: 当知识越来越容易获得，真正稀缺的也许是判断力

Englische Version: As Knowledge Becomes Easier to Access, Judgment May Be What’s Truly Scarce