KI in der Psychotherapie: Ersatz, Werkzeug oder Projektionsfläche?

Technische Grundlagen, ethische Implikationen, klinische Perspektiven

Abstract

Large Language Models (LLMs) werden als aktuell besonders sichtbarer Bereich generativer KI zunehmend in der psychotherapeutischen Versorgung eingesetzt, etwa für Screening, Triage, Psychoedukation, dokumentationsbezogene Assistenz sowie zur Simulation therapeutischer Interaktionen. Systematische Übersichten zeigen, dass LLMs in klar strukturierten, sprachbasierten Aufgaben teils Leistungen erbringen, die mit denen klinischer Fachkräfte vergleichbar sind, insbesondere in der Diagnoseunterstützung bei Depression und PTSD sowie in der Strukturierung klinischer Fallkonzeptionen. Zugleich berichten Nutzer:innen über eine hohe wahrgenommene Zugänglichkeit, Niedrigschwelligkeit und empathische Gesprächsführung. Demgegenüber stehen zentrale Limitationen: Halluzinationen, inkonsistente Antwortqualität, Bias entlang sozialer Kategorien, fehlende Transparenz der Trainingsdaten, ungeklärte Fragen von Datenschutz und Haftung sowie eine strukturelle Grenze hinsichtlich affektiver Empathie, Intentionalität und klinischer Verantwortungsfähigkeit. In Krisensituationen – etwa bei Suizidalität oder akuter Psychose – zeigen LLMs teils inadäquate oder riskante Empfehlungen. Der aktuelle wissenschaftliche Konsens bewertet LLMs daher als potenziell sinnvolle assistive Werkzeuge unter fachlicher Supervision, nicht jedoch als Ersatz für die therapeutische Beziehung oder für komplexe, autonome Behandlung. Regulatorische und berufsethische Leitplanken, insbesondere Transparenz, Datenschutz, menschliche Aufsicht und klare Verantwortungszuordnung, sind für eine sichere Integration zentral. Insgesamt eröffnen LLMs neue Möglichkeiten für Screening, Psychoedukation, Dokumentation und Ausbildung, während klinische Sicherheit, ethische Rahmenbedingungen und die Rolle der therapeutischen Beziehung weiterhin kritisch reflektiert und empirisch untersucht werden müssen.