KI-Werkzeuge wie ChatGPT werden im deutschen Bildungssystem dauerhaft eine wichtige Rolle spielen – das scheint spätestens seit dem jüngsten Impulspapier der Ständigen Wissenschaftlichen Kommission der Kultusministerkonferenz (SWK, 2024) klar zu sein. Lehrkräfte sind aufgefordert, die Nutzung von KI-Werkzeugen nicht nur zu dulden, sondern selbst Expert*innen dafür zu werden. Zum einen, um Lernende zu einer kompetenten, verantwortlichen Nutzung anzuleiten; zum anderen, um die eigene Lehre zu unterstützen – etwa bei der Erstellung von Inhalten oder der Entwicklung intelligenter Tutoring-Systeme. Es drängt sich jedoch eine Frage auf: Woher nehmen die Hochschulen entsprechende KI-Werkzeuge?
Wir plädieren dafür, dass Hochschulen selbst zu Anbietern leistungsstarker Open-Source-Systeme (huggingface, 2024) werden. Das hätte mehrere Vorteile. Erstens würde sich das Bildungssystem nicht noch mehr von Großkonzernen abhängig machen (Bahr & Mayer, 2024) und hätte stattdessen verlässlichen Zugriff auf offene Systeme. Zweitens blieben die Daten an den Hochschulen – ein Vorteil im Sinne des Datenschutzes und eine Grundlage für die zukünftige Entwicklung eigener KI-Systeme. Drittens wären die Systeme transparent und erweiterbar – und damit auch beforschbar. Insbesondere ließen sie sich gezielt für Bedürfnisse Lernender und Lehrender weiterentwickeln und könnten dauerhaft konkurrenzfähig mit Systemen der Großkonzerne bleiben. Die nötige Expertise aus Informatik, Bildungsforschung, empirischen und normativen Disziplinen gibt es an vielen Hochschulen. Die erforderliche Infrastruktur (insbesondere Server mit starken Grafikkarten) käme nicht nur dem Betrieb von LLM sondern auch der Forschung insgesamt zugute.
Wir zeigen auf, welche strategischen Schritte Entscheider:innen in Politik und Hochschulen mittel- und langfristig gehen sollten, um mit Open-Source-Sprachmodellen die digitale Autonomie in der deutschen Hochschullehre zu stärken.