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Nicht nur in Diskussionen zu den gesellschaftlichen Auswirkungen von generativer künstlicher Intelligenz und autonomer Technik wird die Gegenwart der Zukunft offenkundig; gerade in Zeiten des Umbruchs rückt die Frage nach den Potenzialen und Risiken möglicher Zukünfte in den Mittelpunkt gesellschaftspolitischer wie sozialwissenschaftlicher Debatten.

Im Rahmen des Zukunftskongresses »Next Frontiers. Applied Fiction Days« (Universität Stuttgart) findet am Donnerstag, den 5. Juni 2025 ab 14 Uhr der öffentliche Workshop »Die Wissenschaft (von) der Zukunft – Erkundungen im Grenzgebiet des Möglichen« mit Beiträgen von Alexander Mäder (HDM Stuttgart), Eileen Mandir (Hochschule München), Christoph Sorg (HU Berlin) sowie Marco Sonnberger und Jan-Felix Schrape (beide Universität Stuttgart) statt. Darum geht es:

Über mögliche Zukünfte kann die Wissenschaft eigentlich nichts sagen, denn als Objekt möglicher Untersuchungen steht sie noch nicht zur Verfügung. Die Zukunft ist per definitionem offen, daher werden Entscheidungen in der Gegenwart immer unter Unsicherheit oder Nichtwissen bezüglich der zukünftigen Auswirkungen getroffen. Angesichts multipler Krisenlagen wird allerdings die Zukunft zum »Problem«, das bearbeitet werden muss. Zukunftsbezogene Planung, das systematische Entwerfen und Entwickeln von Zukünften gewinnt vor diesem Hintergrund wieder neue Bedeutung. Was bedeutet dies für die Wissenschaft als Praxis?

Immer schon gab es Verknüpfungen, die die Wissenschaft als Quelle für Szenarien, Modelle oder »Realutopien« heranzogen. Solche Kulturtechniken des »Futuring« finden sich in ganz verschiedenen Fächern und mit ganz verschiedenen Ausprägungen. Anders als in den Technikutopien vergangener Zeiten scheinen die heutigen Formen des kollektiven Futuring vor allem auf Partizipation abzustellen: Die Zukunft soll »unsere«, eine »von uns« gemachte sein. Während das Ausmalen von Untergangsszenarien nicht schwerfällt, bedürfen Realutopien, Business-Pläne und plausible Zukunftsszenarien der gemeinsamen Anstrengung. Wissenschaft und Gesellschaft müssen dazu irgendwie zusammenfinden.

Derartige plausible Szenarien einer positiven Zukunft sind gesellschaftlich nachgefragt: Dem kollektiven Pessimismus begegnet man am besten, indem man den Imaginationsmuskel gemeinsam übt. Welchen Beitrag können verschiedene Wissenschaften hier leisten? Welche Fächer haben – aus welchen Gründen – eine besondere Affinität zum Möglichkeitssinn? Ist so etwas wie eine start-up-Kultur in der Wissenschaft denkbar und sinnvoll? Wie ist das Verhältnis von Wissenschaft und Gesellschaft zu überbrücken, zu vermitteln, zu beleben?

Der in im März erschienene Global Music Report 2025 der International Federation of the Phonographic Industry (IFPI) bestätigt erneut die Dominanz von Streaming-Plattformen im Musikkonsum: Während im Jahr 2001 noch 97 Prozent der Umsätze der globalen Musikindustrie durch recorded music auf physischen Trägermedien generiert wurden, wurden 2024 rund 69 Prozent (2021: 65 Prozent) der globalen Umsätze durch Streaming auf Plattformen wie Spotify oder Apple Music erzielt. 

Das Streaming von Medieninhalten, das zuerst im illegalen Bereich auf Filesharing-Plattformen erprobt wurde, bevor es im Zuge der Verbreitung kostengünstiger Breitband-Internetzugänge massenkompatibel wurde, ist im alltäglichen Musikkonsum (wie auch im Falle von Videoinhalten) zur Regel geworden. Damit hat sich für den Bereich der Unterhaltungsmedien (all ihrer gesellschaftspolitischen Implikationen entkleidet) Jeremy Rifkins (2000) These bewahrheitet, dass das Streben nach Eigentum mit der digitalen Transformation durch ein Streben nach Zugang verdrängt wird (vgl. auch Kap. 5.1 in dem Buch Digitale Transformation).

Der Online-Kauf und Download von Musikinhalten spielt hingegen von Jahr zu Jahr eine immer geringere Rolle und zeichnete sich 2024 nur noch für 2,8 Prozent der globalen Umsätze verantwortlich. Der Umsatzanteil physischer Trägermedien ist dagegen mit rund 5 Prozent seit einigen Jahren vergleichsweise stabil: Zwar werden immer weniger CDs gekauft, dafür hat der Umsatzanteil von Vinyl-Platten 2024 um weitere 4,6 Prozent zugenommen – »the format’s 18th consecutive year of growth.«

Das Columbia Journalism Review hat prominente KI-Chatbots mit einer einfachen Aufgabe auf die Probe gestellt: In der Studie (siehe auch: Daten auf GitHub) wurde jedem der System ein Zitat aus einem Artikel vorgelegt und der Chatbot wurde gebeten, den Artikel zu finden, einen Link dazu zu liefern und die Überschrift, die ursprünglich veröffentlichende Organisation und das Veröffentlichungsdatum zu nennen:

»We randomly selected ten articles from each publisher, then manually selected direct excerpts from those articles for use in our queries. After providing each chatbot with the selected excerpts, we asked it to identify the corresponding article’s headline, original publisher, publication date, and URL […]. We deliberately chose excerpts that, if pasted into a traditional Google search, returned the original source within the first three results. We ran sixteen hundred queries (twenty publishers times ten articles times eight chatbots) in total. We manually evaluated the chatbot responses based on three attributes: the retrieval of (1) the correct article, (2) the correct publisher, and (3) the correct URL.«

Getestet wurden OpenAI ChatGPT Search (4o), Perplexity, Perplexity Pro, DeepSeek-V3 Search, Microsoft Copilot, xAI Grok-2, xAI Grok-3 (beta) und Google Gemini (2.0 Flash). Verhältnismäßig am besten abgeschnitten haben Perplexity Pro, Perplexity und ChatGPT; fast nur inkorrekte Ergebnisse lieferten Grok und Gemini. Was laut der Studie überraschte, war das durch die Bank hohe Maß an vermittelter Sicherheit der Antworten der Chatbots, oft ohne auf mögliche Unzuverlässigkeiten hinzuweisen:

»Overall, the chatbots often failed to retrieve the correct articles. Collectively, they provided incorrect answers to more than 60 percent of queries. Across different platforms, the level of inaccuracy varied, with Perplexity answering 37 percent of the queries incorrectly, while Grok 3 had a much higher error rate, answering 94 percent of the queries incorrectly. Most of the tools we tested presented inaccurate answers with alarming confidence, rarely using qualifying phrases […], or acknowledging knowledge gaps […]. ChatGPT, for instance, incorrectly identified 134 articles, but signaled a lack of confidence just fifteen times out of its two hundred responses, and never declined to provide an answer. With the exception of Copilot—which declined more questions than it answered—all of the tools were consistently more likely to provide an incorrect answer than to acknowledge limitations.«

Das Pew Research Center hat die Ergebnisse einer im Oktober 2024 erhobenen repräsentativen Umfrage unter 5273 erwerbstätigen Erwachsenen veröffentlicht, die sich mit den Erfahrungen und Einschätzungen von Arbeitnehmenden in den USA mit Blick auf den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) am Arbeitsplatz auseinandergesetzt hat. Einige Kernergebnisse:

• 63 Prozent der Befragten gaben an, KI kaum oder nicht am Arbeitsplatz zu nutzen; 17 % haben noch nichts von KI-Nutzung am Arbeitsplatz gehört. Unter den 16% KI-Nutzenden sind die Altersgruppen unter 50 Jahren stärker vertreten.
• Rund die Hälfte der Arbeitnehmenden gab an, sich Sorgen darüber zu machen, wie KI in Zukunft am Arbeitsplatz eingesetzt werden könnte; 32 Prozent der jüngeren Befragten zwischen 18 und 49 Jahren gaben an, dass sie sich über den künftigen Einsatz von KI am Arbeitsplatz freuen (50+: 24 Prozent).
• Über alle Altersgruppen und Bildungsniveaus hinweg geht ein Drittel der Befragten davon aus, dass sich ihre Arbeitsaussichten durch KI schmälern; für ein Drittel macht das keinen Unterschied. Nur 6 Prozent (Postgraduierte: 9 Prozent) gehen davon aus, dass sich durch KI mehr Beschäftigungsoptionen ergeben.
• Die häufigsten Verwendungszwecke für KI-Chatbots unter Arbeitnehmenden, die KI bei der Arbeit bereits nutzen, bestehen in dem Recherchieren von Informationen zu einem bestimmten Thema (57 Prozent), der Überarbeitung von Texten (52 Prozent) und dem Entwerfen von schriftlichen Inhalten (47 Prozent).
• Unter den KI-Nutzenden gehen 40 Prozent der Befragten davon aus, dass KI-Chatbots eine schnellere Bewältigung von Arbeitsaufgaben ermöglichen; rund 30 Prozent vermuten, dass sich dadurch auch die Qualität ihrer Arbeit erhöht.

Wie adressieren die (mehr oder minder) umfragestarken Parteien in ihren Programmen oder Programmentwürfen (falls finaler Text noch nicht vorliegt, siehe lpb) für die Bundestagswahl 2025 die Arbeitsbedingungen in Forschung und Wissenschaft? Ein kleiner Überblick (Stand: 22.1.2025):

Künstliche Intelligenz ist ein zentrales Thema der Zukunft; der Einfluss der großen Social-Media-Plattformen und der dahinter stehenden Tech-Konzerne auf Politik, Öffentlichkeit und Alltagskommunikation (wie auch auf unser Verständnis von Wirklichkeit) ist schon lange eine der drängenden Herausforderungen der Gegenwart, auf die bislang – trotz Digital Markets Act und Digital Service Act in der EU – noch keine hinreichenden Antworten gefunden worden sind.

Mehr noch: Tech-Mogule wie Mark Zuckerberg (Meta) oder Elon Musk (X) verfügen nicht nur innerhalb ihrer Unternehmen über die entsprechende Machtfülle, um fundamentale Regulationsmuster auf den Plattformen nach ihren persönlichen Prioritäten umzugestalten, sondern inzwischen auch außerhalb ihrer Konzerne über die politische Kraft und die finanziellen Mittel, um ihre Interessen durchzusetzen – etwa mit Blick auf die staatliche Anwendung und Regulierung von KI (The Verge titelte in diesem Sinne jüngst: »Welcome to the era of gangster tech regulation. Our tech overlords all have problems, and they want to buy the solutions«).

Ulrich Dolata und ich haben uns in den letzten Jahren regelmäßig mit dem Einfluss digitaler Plattformen bzw. der dahinterstehenden Konzerne auf gesellschaftliche Koordinations- und Kommmunikationsprozesse beschäftigt (z.B. in Innovation, KZfSS) und die Machtdifferenziale zwischen den betreibenden Technologieunternehmen und den vielfältigen sozialen Akteuren herausgearbeitet, die sich in plattformbasierten Kommunikations- und Handlungsräumen bewegen – so zuletzt in dem Suhrkamp-Band »Theorien des digitalen Kapitalismus« (344–363). Einige Ausschnitte:

Mit der Vorstellung von ChatGPT durch das Unternehmen OpenAI im Herbst 2022 und ähnlichen kurz darauf veröffentlichten Angeboten, die Texte, Bilder, Videos oder Softwarecode generieren können, sind auf Deep Learning basierende KI-Chatbots in der Alltagswelt angekommen und bieten eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten – zum Beispiel wenn es darum geht, im Büro Routineaufgaben zu erledigen, Texte zu übersetzen und visuelle Inhalte zu erstellen oder sich im Studium einen Überblick über Bücher zu verschaffen und auf Prüfungsfragen vorzubereiten.

Da die Antworten von Systemen wie ChatGPT oder Google Gemini dem menschlichen Kommunikationsverhalten auf den ersten Blick oft sehr nahekommen – einschließlich der Neigung, Wissenslücken zu überdecken – entwickelte sich in der medialen Berichterstattung rasch eine enthusiastische Stimmung mit einem hohen Grad an Technikfaszination. Einige Studien scheinen diesen KI-Enthusiasmus zunächst zu bestätigen: So wurde etwa aufgezeigt, dass Sprachmodelle wie GPT-4 in der Erkennung von indirekten Aufforderungen nahezu auf menschlichem Niveau operieren, Handlungen vorhersagen können und in Konversationen als menschliche Gesprächspartner eingestuft werden (Strachan et al. 2024; McLean et al. 2023). Die entscheidende Frage bleibt jedoch, was genau in diesen Studien getestet wird bzw. welche Kriterien bei der Evaluation maschineller Intelligenz angelegt werden.