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Der erste Lack ist ab; die allgemeine Begeisterung um ChatGPT und Co. ist spürbar abgekühlt. Damit reiht sich generative KI in das Wechselspiel von Hype und Ernüchterung um neue Technologien ein, das in der Techniksoziologie als ein wiederkehrendes Phänomen soziotechnischer Entwicklung identifiziert worden ist.

Spätestens seit dem Sommer 2025 hat sich die Stimmung um generative artificial intelligence gedreht – und inzwischen werden im öffentlichen Diskurs beinahe täglich Kommentare aufgegriffen, die vor einer »KI-Blase« an den globalen Finanzmärkten oder vor der Überbewertung der sozioökonomischen Relevanz von KI insgesamt warnen. Ein zuletzt ob ihrer Eindeutigkeit vielreflektiertes Beispiel sind die Einschätzungen des Analysten Julien Garran, hier in einem Gespräch mit CNN:

»[…] if you use large language model AI to create an application or a service, it can never be commercial. One of the reasons is the way they were built. The original large language model AI was built using vectors to try and understand the statistical likelihood that words follow each other in the sentence. And while they’re very clever, and it’s a very good bit of engineering required to do it, they’re also very limited. The second thing is the way LLMs were applied to coding. What they’ve learned from — the coding that’s out there, both in and outside the public domain — means that they’re effectively showing you rote learned pieces of code. That’s, again, going to be limited if you want to start developing new applications. And the third set of problems, in terms of how it’s built, is around the idea of scaling. There’s a real problem at a certain point in terms of how much you have to spend to improve them. I’d say it’s definite that (developers) have hit a scaling wall […].

[…] There are certain bullsh*t jobs out there — some parts of management, consultancy, jobs where people don’t check if you’re getting it right or don’t know if you’ve got it right. So you can argue that you can replace bullsht with bullsh*t, and, yes, OK, I’m prepared to accept that you probably can, but that doesn’t really make it more broadly useful. […] The AI ecosystem can’t really sustain itself. […] Consequently, to maintain the process, you need to have a continued funding, which is why it looks like a permanent funding tour. But despite all of this, there’s no obvious way that they actually turn this around to a profit. It’s hope over realistic expectation […].«

Schitt’s Creek (2015–2020) ist eine humorige und gleichzeitig höchst feinsinnige Serie, die in einigen Streaming-Milieus Kultstatus erreicht hat. Nun hat sich der Regensburger Medienwissenschaftler Herbert Schwaab auf Soziopolis ausführlich mit der Serie auseinandergesetzt und betont dabei das »Potenzial des Sitcom-Genres, Gemeinschaft abzubilden und zum Nachdenken über das Wesen von Solidarität und Gesellschaft anzuregen«:

»Schitt’s Creek ist eine klassische Sitcom, weil sie Menschen und ihren Alltag beobachtet, sich bisweilen geradezu analytisch auf das Verhalten von Menschen ausrichtet. Sie pendelt zwischen den Extremen einer künstlichen Performance und einer mal nüchternen, mal poetischen Beobachtung. […] Sie hat zudem das Potenzial der Sitcom im Besonderen und des Fernsehens im Allgemeinen realisiert, Bilder von Gemeinschaften zu konstruieren – ein Potenzial, das das Fernsehen immer noch besitzt, auch wenn es sich mittlerweile in die vielen Öffentlichkeiten von Nischensendern und Streamingdiensten ausdifferenziert hat […].

Dass eine Sitcom nicht nur eine Abbildung des banalen Alltags, sondern auch dessen Apotheose sein kann, zeigt sich in einer der letzten Szene aus der sechsten Staffel von Schitt’s Creek, in der David und Stevie auf einem Auto sitzen und über das drohende Ende von Davids Beziehung zu seinem Freund Patrick diskutieren. Wir sind nicht nur von Davids ungewohnten Tränen bewegt, sondern auch von den Geräuschen des Windes, die sich immer stärker in den Vordergrund drängen und sich wie eine zweite Schicht über den Dialog legen. So nah ist die vom Alltag faszinierte Sitcom der Wirklichkeit selten gekommen.«

Ende September ist die ARD-ZDF-Medienstudie 2025 erschienen, die aus der seit Mitte der 1960er-Jahre erhobenen Langzeitstudie Massenkommunikation und der seit 1997 erhobenen ARD/ZDF-Onlinestudie hervorgegangen ist. Sie basiert auf einer Zufallsstichprobe (70% Telefon-Stichprobe mit Dual-Frame und 30% Online-Stichprobe; N=2.512), ist repräsentativ für die deutschsprachige Wohnbevölkerung ab 14 Jahren in Deutschland und wurde wischen dem 28. Januar und 13. April 2025 erhoben. Ausführliche Artikel zur Medienstudie finden sich in den Media Perspektiven.

Einige Kernergebnisse: