KI-Assistenten fürs Studium im Vergleich: Was können ChatGPT, Claude, Perplexity & NotebookLM?
Künstliche Intelligenz im Hörsaal: Was können LLMs?
Die akademische Welt befindet sich im Umbruch: Künstliche Intelligenz und insbesondere Large Language Models (LLMs) verändern zunehmend die Art und Weise, wie Studierende und Forschende arbeiten. Vier der bekanntesten KI-Tools sind ChatGPT von OpenAI, Claude von Anthropic, Perplexity sowie NotebookLM von Google. Jedes dieser Modelle hat eigene Stärken und Einsatzmöglichkeiten im universitären Kontext.
ChatGPT: intuitiv und vielseitig
Warum ChatGPT der führende KI-Assistent für Studierende ist
ChatGPT hat sich nach der Veröffentlichung im Jahr 2022 als einer der populärsten KI-Assistenten etabliert. Das System lässt sich intuitiv bedienen und kann selbst komplexe akademische Konzepte verständlich erklären. Mit der Einführung des GPT-Store hat OpenAI zudem einen Marktplatz für spezialisierte akademische Assistenten geschaffen. Dort finden sich maßgeschneiderte Versionen für verschiedene Fachbereiche, von Informatik über Psychologie bis zur Literaturanalyse.
Von GPT-3.5 bis GPT-4: ChatGPTs Einsatz im akademischen Alltag
Besonders hilfreich ist ChatGPT als akademischer Sparringspartner. Der Chatbot kann – mit den richtigen Anweisungen (Prompts) – Argumente kritisch hinterfragen, alternative Perspektiven aufzeigen und bei der Strukturierung komplexer Gedankengänge helfen. Die kostenlose Version (GPT-3.5) eignet sich für grundlegende Aufgaben, während GPT-4 mit erweiterter Analysefähigkeit und besserer Textverarbeitung aufwartet – allerdings gegen Bezahlung.
Internetsuche und Quellenangaben: Neuerungen bei GPT-4
Eine wesentliche Einschränkung: Es werden – in der kostenlosen Version – keine Echtzeitinformationen und direkten Quellenangaben verarbeitet. ChatGPT kann in der Basisversion zwar auf sein Trainingswissen zugreifen, aber keine aktuellen wissenschaftlichen Publikationen oder Online-Quellen referenzieren. In der kostenpflichtigen Version GPT-4 wiederum wurde die Internetsuche kürzlich als neues Feature integriert.
Hier kann ChatGPT mit aktuellen Online-Quellen arbeiten, was die Qualität und Aktualität der Informationen verbessert.
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Anthropics Claude: analytisch und differenziert
Claude: Die beste Wahl für tiefgehende Textanalysen
Anthropics Claude unterscheidet sich von anderen LLMs durch seine analytische Tiefe. Das System hat seine Stärken besonders bei der detaillierten Auseinandersetzung mit wissenschaftlichen Texten und komplexen Argumentationen – ein großer Vorteil bei der Arbeit mit wissenschaftlicher Literatur.
Claude im Vergleich: Mehr Tiefe, weniger Generalisierung
Claude geht durchaus nuanciert an akademische Fragestellungen heran. Anders als ChatGPT neigt es weniger zu vereinfachenden Antworten, sondern beleuchtet Themen von verschiedenen Seiten und weist teilweise auch auf Unsicherheiten und Grenzen des eigenen Wissens hin.
Limitierte Antworten und Benutzerfreundlichkeit: Claudes Herausforderungen
Allerdings fehlt auch Claude eine direkte Internetverbindung, und die Benutzeroberfläche könnte intuitiver gestaltet sein. Die fortgeschrittensten Versionen sind zudem nur für zahlende Nutzer:innen verfügbar und haben selbst dann nur ein gewisses Kontingent von Antworten pro Tag.
Studium
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Perplexity: vernetzt und findig
Perplexity: Live-Internetverbindung und „Focus Academic“-Modus
Perplexity hebt sich von seinen Konkurrenten durch eine entscheidende Funktion ab: die Live-Internetverbindung. Diese ermöglicht es dem System, auf aktuelle wissenschaftliche Publikationen und Online-Quellen zuzugreifen. Für Forschende und Studierende ist der sogenannte „Focus Academic“-Modus dabei besonders interessant, da er gezielt wissenschaftliche Quellen priorisiert und direkte Zitationen ermöglicht. So kann Perplexity zu einem nützlichen Werkzeug für Literaturrecherchen und das Erschließen neuer Forschungsgebiete werden.
Perplexity vs. ChatGPT und Claude: Die im akademischen Umfeld
In der Konversation und beim tiefgehenden analytischen Diskurs zeigt Perplexity jedoch Schwächen im Vergleich zu ChatGPT oder Claude, obwohl es deren Sprachmodelle verwendet. Zudem sind auch hier manche Funktionen – z.B. die Integration von KI-Bildgeneratoren wie Playground AI – nur in der kostenpflichtigen Version verfügbar.
Künstliche Intelligenz
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Google Gemini/NotebookLM: wissenschaftlich und persönlich
Mit Gemini und NotebookLM ist auch Google in den LLM-Markt vorgedrungen. Vor allem die enge Verknüpfung mit Google Scholar eröffnet Möglichkeiten für die wissenschaftliche Recherche.
NotebookLM wurde speziell für die Arbeit mit wissenschaftlichen Dokumenten entwickelt und ermöglicht eine effiziente Analyse und Verarbeitung akademischer Texte. Nach Bedarf erstellt NotebookLM sogar „Audio Overviews“, die Dokumente in einem Podcast-ähnlichen Format zusammenfassen.
Datensicherheit – Risiken und Maßnahmen bei KI im akademischen Umfeld
Ein kritischer Aspekt beim Einsatz von LLMs im akademischen Umfeld ist die Datensicherheit. Die Anbieter gehen unterschiedlich mit Nutzerdaten um: OpenAI speichert ChatGPT-Konversationen für 30 Tage zur Modellverbesserung, bietet aber die Option, die Historie zu deaktivieren. Anthropic legt bei Claude besonderen Wert auf Privatsphäre, speichert keine Daten dauerhaft und nutzt Daten nicht für das Modelltraining.
Perplexity betont Datenschutz und speichert Anfragen nur vorübergehend, zudem gibt es die Möglichkeit, den Verlauf zu löschen. Google integriert Datenschutzeinstellungen über bestehende Google-Konten. Wichtig: Als in den USA ansässige Unternehmen unterliegen alle vier Anbieter grundsätzlich dem Cloud Act, sodass US-amerikanische Behörden unter bestimmten Bedingungen darauf zugreifen könnten.
Unternehmensporträts
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Rechtliche Rahmenbedingungen
KI und akademische Arbeiten: Was Hochschulen erlauben – und was nicht
Die universitären Regelungen zur Nutzung von KI-Systemen sind noch sehr uneinheitlich. Während einige Hochschulen den Einsatz vollständig untersagen, erlauben andere die Nutzung unter bestimmten Bedingungen. Viele Institutionen im Bildungsbereich haben dagegen noch gar keine klaren Richtlinien entwickelt. Generell sollten Studierende sich bei ihrer Hochschule erkundigen, ob KI-Nutzung für akademische Arbeiten offengelegt werden muss.
Die Überprüfbarkeit von KI-generierten Inhalten bleibt dabei eine Herausforderung für Studierende wie für Lehrende an Hochschulen. Aktuelle KI-Detektoren sind noch relativ unzuverlässig, zudem gibt es keine einheitlichen Standards zur Erkennung.
Stellenmarkt
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Exkurs: Halluzinationen
Halluzinationen: Wenn KI plausible, aber falsche Antworten gibt
Eine Gefahr bei der Arbeit mit KI sind die sogenannten Halluzinationen. So werden falsche oder erfundene Antworten bezeichnet, die die KI generiert, ohne dass sie auf eine tatsächliche Grundlage in den Trainingsdaten zurückgreifen kann. LLMs geben teils plausible und kohärente, aber völlig falsche Informationen aus – oft ohne darauf hinzuweisen, dass es sich um spekulative oder erfundene Aussagen handelt.
Kohärenz und Plausibilität: Wie Halluzinationen entstehen
Halluzinationen entstehen, weil KI-Modelle darauf trainiert sind, Texte zu generieren, die im statistischen Sinne menschlicher Sprache ähneln. Sie „verstehen“ die Bedeutung hinter den Texten nicht, sondern sie erzeugen den wahrscheinlich nächsten passenden Satz oder das wahrscheinlichste nächste Wort, basierend auf den vorherigen Eingaben und ihren Trainingsdaten. Ihre antrainierten Ziele, Kohärenz und Plausibilität in den Antworten, werden so zur Gefahr.
Beispiele für KI-Halluzinationen: Falsche Quellen und erfundene Zitate
Typische Beispiele für Halluzinationen sind falsche oder erfundene Quellenangaben wie nicht existierende wissenschaftliche Artikel, Autoren oder Bücher, auch Zitate erfindet die KI zuweilen. Diese klingen zwar logisch und plausibel, haben aber keine Grundlage in der Realität. In Antworten auf technische oder spezifische Fragen kann die KI zudem Fakten „halluzinieren“, die überzeugend klingen, aber falsch sind – z. B. bei historischen Ereignissen oder wissenschaftlichen Details. Auch kann KI aufgrund von Halluzinationen zu falschen Schlussfolgerungen gelangen, vor allem wenn sie Wissen aus verschiedenen Bereichen kombinieren soll.
Fazit: Komplementärer Einsatz für optimale Ergebnisse
Bei der Beschäftigung mit diesen vier großen LLM-Modellen wird klar, dass jedes System spezifische Stärken und Schwächen hat. Für optimale Ergebnisse in der akademischen Arbeit empfiehlt sich ein kombinierter Einsatz: Perplexity für die initiale Recherche und Quellensuche, Claude für tiefgehende Textanalysen, ChatGPT als Sparringspartner für Ideenentwicklung und Strukturierung, sowie NotebookLM für die Integration mit Google Scholar.
Entscheidend dabei ist: LLMs sollten als unterstützende Werkzeuge dienen, die eigenes kritisches Denken und persönliche akademische Arbeit ergänzen, nicht ersetzen. Die transparente Dokumentation der KI-Nutzung und die Beachtung der jeweiligen Richtlinien von Hochschulen und Bildungseinrichtungen bleiben dabei zentrale Aspekte einer verantwortungsvollen Integration dieser Technologien in den akademischen Alltag.
Das Wichtigste in Kürze: KI im Studiom – Was können ChatGPT, Claude, Perplexity & Gemini?
- KI revolutioniert die akademische Arbeit. Vier bekannte LLMs – ChatGPT, Claude, Perplexity und NotebookLM – bieten vielseitige Funktionen für Studierende und Forschende.
- ChatGPT punktet durch Intuition und Vielseitigkeit. Es erklärt komplexe Themen verständlich und hilft bei der Strukturierung von Gedanken, ist aber in der Basisversion nicht mit Echtzeitdaten verbunden.
- Claude zeichnet sich durch analytische Tiefe aus. Es bietet nuancierte Antworten und zeigt Wissensgrenzen auf. Vorteil: keine dauerhafte Datenspeicherung.
- Perplexity überzeugt mit Live-Internetverbindung. Es priorisiert wissenschaftliche Quellen und eignet sich ideal für Literaturrecherche, schwächelt jedoch in tiefgehenden Diskussionen.
- NotebookLM integriert sich optimal in wissenschaftliche Prozesse. Besonders nützlich ist die Verknüpfung mit Google Scholar für die Analyse akademischer Texte und Dokumentenzusammenfassungen.
- Datensicherheit ist ein kritischer Punkt bei KI-Modellen. Anbieter wie OpenAI, Anthropic und Google bieten unterschiedliche Schutzmechanismen, unterliegen jedoch dem Cloud Act der USA.
- Universitäre Regelungen zu KI sind uneinheitlich. Studierende sollten sich über die Offenlegungspflichten und Richtlinien ihrer Hochschule informieren.
- Halluzinationen sind eine zentrale Herausforderung bei LLMs. Modelle können plausible, aber falsche Inhalte erzeugen, wie erfundene Quellen oder ungenaue Fakten.
- Jedes LLM hat spezifische Stärken und Schwächen. Für die akademische Arbeit ist eine Kombination verschiedener Modelle empfehlenswert, abhängig vom Anwendungsfall.
- KI-Tools ergänzen, ersetzen aber nicht das eigene Denken. Kritisches Hinterfragen, transparente Nutzung und die Beachtung rechtlicher Vorgaben bleiben essenziell.
