Etwa 10,3 % der Befragten gaben an, generative KI täglich oder mehrmals täglich zu nutzen. In multivariablen, soziodemografisch adjustierten Regressionsmodellen war eine häufige KI-Nutzung signifikant mit höheren Werten depressiver Symptomatik assoziiert, gemessen mittels PHQ-9. Die Effektstärken waren insgesamt moderat, mit einem Anstieg des PHQ-9-Scores um etwa 1 Punkt bei täglicher Nutzung im Vergleich zu Nichtnutzern. Zudem war tägliche KI-Nutzung mit einer um rund 30 % erhöhten Wahrscheinlichkeit für mindestens moderate depressive Symptome (PHQ-9 ≥ 10) verbunden. Ähnliche, ebenfalls schwache Assoziationen zeigten sich für Angstsymptome (GAD-2) und Reizbarkeit (BITe-5).

Die Stärke der Assoziationen variierte nach Altersgruppe. Signifikante Zusammenhänge fanden sich vor allem bei den 25- bis 44-Jährigen sowie den 45- bis 64-Jährigen, während bei jüngeren und älteren Erwachsenen keine statistisch signifikanten Effekte beobachtet wurden. Hinsichtlich der Art der Nutzung war ausschließlich die private Nutzung generativer KI mit höheren Depressionswerten assoziiert; berufliche oder schulische Nutzung zeigte keinen entsprechenden Zusammenhang. Eine Korrelation zwischen KI-Nutzung und sozialer Mediennutzung ließ sich nicht nachweisen, was auf eine eigenständige Nutzergruppe hindeutet.

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Warnung vor „technologiebezogener Moralpanik“

In begleitenden Expertenkommentaren, die vom britischen „Science Media Center“ (www.sciencemediacentre.org) eingeholt wurden, wird die klinische und gesellschaftliche Relevanz der Befunde zurückhaltend bewertet. Mehrere Fachleute betonen, dass die Effektstärken sehr klein seien und sich aufgrund des querschnittlichen Studiendesigns keine Aussagen zur Kausalität treffen lassen. Als zentrale Limitation wird die Selbstauskunft zur Nutzungshäufigkeit hervorgehoben, da depressive Symptome bekanntermaßen mit einer Überschätzung des eigenen Medien- und Technologiegebrauchs einhergehen können. Neben einer möglichen umgekehrten Kausalität –  etwa einer verstärkten KI-Nutzung bei bereits bestehender depressiver Symptomatik – werden auch nicht erfasste Drittvariablen wie soziale Isolation als plausible Erklärungen diskutiert. Einzelne Kommentatoren warnen ausdrücklich vor einer Überinterpretation der Ergebnisse im Sinne einer technologiebezogenen Moralpanik.

Zusammenfassend zeigt die Studie einen statistisch signifikanten, aber klinisch begrenzten Zusammenhang zwischen häufiger, insbesondere privater Nutzung generativer KI und depressiven Symptomen in bestimmten Altersgruppen. Die Ergebnisse sind als vorläufige Assoziationen zu verstehen und erlauben keine Aussage über eine schädliche Wirkung generativer KI an sich. Sie unterstreichen vielmehr den Bedarf an längsschnittlichen Studien und differenzierteren Erhebungen, die Nutzungskontexte, individuelle Vulnerabilitäten und mögliche Wirkmechanismen genauer untersuchen.