Die Transformation des Arbeitsmarktes durch künstliche Intelligenz schreitet unaufhaltsam voran, und immer mehr Menschen sehen sich in der Gefahr, durch KI nicht nur ergänzt, sondern ganz oder teilweise ersetzt zu werden. Dies löst Ängste aus, wie Maria Alejandra Cattaneo, Christian Gschwendt und Stefan Wolter in ihrem neu veröffentlichten Artikel im Journal of Economic Behaviour & Organization anhand eines groß angelegten Discrete-Choice-Experiments mit 6.000 Erwachsenen in der Schweiz zeigen können. Im Durchschnitt sind die Erwachsenen bereit, auf 20 % ihres Lohns zu verzichten, wenn das Risiko, durch die Automatisierung arbeitslos zu werden, um 10 Prozentpunkte reduziert werden könnte.

Notengebung ist nie perfekt oder völlig korrekt. Aber wenn ganze Gruppen von Schülern bessere Noten erhalten, als es die externen Testergebnisse rechtfertigen würden, dann haben wir es mit einer erklärungsbedürftigen Verzerrung zu tun, ja mit einem Problem der Fairness.

In einem aktuellen Forschungsartikel zeigen Chantal Oggenfuss und Stefan Wolter, dass diese Verzerrung der Benotung auch dann noch besteht, wenn Lehrer, Eltern und Schüler die externen Testergebnisse gesehen haben.

Es müsste also mehr getan werden, um die Lehrkräfte für die Verzerrung ihrer Bewertungen zu sensibilisieren - und, was sehr wichtig ist, die Abschaffung von Noten oder ihre Ersetzung durch andere Formen der Bewertung würde die Verzerrung wahrscheinlich nicht beseitigen, sondern eher ihre Entdeckung erschweren.