Gedankenstrich.org

Anlässlich der 2. Auflage des Bandes »Digitale Transformation« habe ich einen kleinen Beitrag für das [transcipt] Blog verfasst. Einige Ausschnitte daraus:

[…] Wer die KI‑Debatten der letzten Jahre verfolgt, erkennt einen vertrauten Rhythmus: ein technischer Durchbruch, ein rapider Diffusionsschub, euphorische Versprechen, dystopische Kassandrarufe – und dazwischen die Suche nach gesellschaftspolitischer Einhegung und alltagspraktischer Orientierung. Eine Langfristperspektive auf die digitale Transformation zeigt, dass dieses Muster keineswegs neu ist: Computer sollten in den 1970er‑ und 1980er‑Jahren ganze Berufsbilder vernichten und zugleich die Wissensarbeit revolutionieren. Das Internet und das Web 2.0 wurden als Ende der Massenmedien und Beginn einer demokratisierten ›Weisheit der Vielen‹ gefeiert – und später als Infrastrukturen einer neuen digitalen Allmacht kritisiert. ›Big Data‹ versprach Allwissenheit, weckte aber zugleich Überwachungsängste à la George Orwells »1984«.

Generative KI reiht sich in dieses Muster ein: Sie markiert zweifellos eine neue Stufe der Automatisierung kognitiver Routinen, wird in vielen Debatten allerdings so behandelt, als könne nunmehr die schiere Kraft der Technik alleine die Gesellschaft ›umstülpen‹. Eine Rekonstruktion der digitalen Transformation als Langfristprozess erinnert demgegenüber daran, dass soziotechnischer Wandel immer schon ein Zusammenspiel von technischer Innovation, soziokultureller Aneignung, institutioneller Einbettung und politischer Auseinandersetzung war – und bleibt.

[…] Weder bloßer Technikoptimismus noch reine Dystopie werden mithin dem laufenden soziotechnischen Umbruch gerecht, so medienwirksam entsprechende Thesen auch sein mögen. Die rapide gesellschaftsweite Diffusion generativer KI markiert fraglos eine neue Phase in der digitalen Transformation – vergleichbar mit der Etablierung des Internets in den 1990er-Jahren oder der Plattformisierung zahlreicher sozioökonomischer Austauschprozesse und Kommunikationsdynamiken seit Mitte der 2000er-Jahre. Schon diese Phasen soziotechnischen Wandels, ohne die der Aufstieg rezenter KI-Systeme sowohl in technischer und ökonomischer als auch alltagspraktischer Hinsicht kaum denkbar gewesen wäre, waren freilich von Ungleichzeitigkeiten, Uneindeutigkeiten und widersprüchlichen Effekten geprägt.

Insofern gilt es, technologische Innovationen weder zu verklären noch zu verteufeln, sondern sich des unauflösbaren Verschränkungszusammenhangs von Technik und Gesellschaft sowie den damit einhergehenden Ambivalenzen immer wieder neu bewusst zu werden – und konkrete Gestaltungspotenziale und -konflikte in den Vordergrund zu rücken. Vielleicht ist das im Moment das Wichtigste: den laufenden soziotechnischen Wandel um ›Künstliche Intelligenz‹ ernst zu nehmen sowie gesellschaftliche Institutionen und demokratische Verfahren darauf einzustellen, ohne die Kraft der Technik per se zu überhöhen oder uns von diskursiven Technikzukünften in Panik versetzen zu lassen.

Zum Blogbeitrag »

In den Media Perspektiven findet sich eine bündige Zusammenschau der JIM-Studie 2025 mit Blick auf die KI-Nutzung von Jugendlichen zwischen 14 und 19 Jahren in Deutschland (PDF):

• 50 Prozent der Befragten nutzten ChatGPT mehrmals die Woche oder täglich; im Falle von Google Gemini waren es 12 Prozent; im Falle von Meta AI 8 Prozent. Andere Angebote verzeichneten deutlich geringere Werte.
• Unter den KI-Nutzenden setzten ca. 75 Prozent entsprechende Angebote »für Hausaufgaben oder zum Lernen« ein (in Gymnasien: 79 Prozent), 70 Prozent, »um sich zu informieren«, und 47 Prozent »zum Spass«.
• 57 Prozent stimmen der Aussage »Den Infos von KI kann man vertrauen« zu; ein ähnlicher Anteil vermutet, dass KI »Menschen aus Berufen verdrängen« wird – aber auch, dass KI dabei hilft, »die Herausforderungen der Zeit zu bewältigen«.

Angesichts der raschen Veralltäglichung der bewussten oder unbewussten KI-Nutzung (etwa über Suchmaschinen oder Sprachassistenten) hebt der Überblick die »Bedeutung von Informations- und Nachrichtenkompetenz« hervor: »Jugendliche müssen KI erkennen, KI-basierte Antworten einordnen, Quellen prüfen und aufmerksam ein, ob KI nicht lieber ›halluziniert‹, als Wissenslücken preiszugeben. All diese Kompetenzen müssen sich auch Erwachsene erst aneignen. Diese Fähigkeiten zu vermitteln und entsprechende Angebote bereitzustellen, ist eine gemeinsame Verantwortung von Familie, Schule, Medienanbietern und Politik.«

Vorderhand plausible potenzielle Technikzukünfte können weitreichende Effekte auf die Gegenwart haben – das zeigt sich jüngst erneut am Beispiel eines Blog-Posts von Citrini Research. Der Post ist überschrieben mit »The 2028 global intelligence crisis« und entwirft eine nahe Zukunft, in der (generative) künstliche Intelligenz die meisten Arbeitsaufgaben der ›Mittelschicht‹ übernimmt, was in Massenentlassungen, einer disruptiv kollabierenden Konsumwirtschaft und gleichzeitig rekordverdächtigen Unternehmensgewinnen resultieren soll. Kurz: Wirtschaftsunternehmen investieren laut diesem Post 2028 nicht mehr in Angestellte, sondern in KI-Technik. Prompt gingen die Aktien von Softwareanbietern, Zahlungsdienstleistern und weiteren Service-Anbietern an den globalen Finanzmärkten auf Talfahrt.

Der Post ist allerdings explizit als »scenario, not a prediction« markiert. Er ist im Stil eines What-if-Reports aus dem Juni 2028 verfasst, verarbeitet nahezu alle derzeit flottierenden KI-Narrative und bietet insofern einen umfassenden Überblick über gängige Zuschreibungen an intelligente Technologie. Er kommt zu folgendem dystopischen Resümee:

In den Media Perspektiven 1/2026 ist ein handlicher Überblicksartikel zu aktuellen Veränderungen in der Medienregulierung durch die Europäische Union (EU) erschienen, welcher den »Digital Services Act« (DSA) und den »Digital Markets Act« (DMA) in übergreifende Entwicklungslinien einordnet:

»[…] Damit wird die EU zum Akteur genuiner Mediengesetzgebung und die Europäische Kommission (gegebenenfalls in Kollaboration mit anderen Einrichtungen) zu einem zentralen Medienregulierer im
europäischen Binnenmarkt für Mediendienste. Anders ausgedrückt: Es findet die Europäisierung von Mediengesetzgebung in der EU statt. […] Die in diesem Text beschriebenen Regelwerke und Prozesse [u.a. DSA und DMA] müssen als miteinander kommunizierende Röhren verstanden werden. Einzeln und in ihrer Verschränkung ermöglichen sie es der EU, maßgeblich der Europäischen Kommission, eine Position als europäischer Mediengesetzgeber und -regulierer aufzubauen und entsprechende Kapazitäten wirksam einzusetzen. Das führt zur Einschränkung mitgliedstaatlicher Handlungsfreiheiten und -möglichkeiten und insofern zum hier konstatierten Paradigmenwechsel in der EU-Medien-
gesetzgebung bzw. -regulierung. Er sollte als strategische Rejustierung des Handelns der EU ernst genommen werden. Das Europäische Parlament unterstützt diesen Ansatz. Der Rat, also die Mitgliedstaaten, stellen sich ihm in ihrer ganz überwiegenden Mehrheit nicht (jedenfalls nicht wirksam) entgegen. Sie haben ihn als Mitgesetzgeber im Ministerrat vielmehr mitgestaltet. Die hier skizzierte Entwicklung dürfte in den nächsten Jahren weitere Dynamik entfalten.«

Axel T. Paul hat 1997 in der Soziologischen Revue eine auch heute noch höchst lesenswerte Sammelrezensionen zu fünf Büchern verfasst, die sich in der ein oder anderen Weise mit den Phänomenen der Gabe und des Schenkens beschäftigen.

Einige Passagen daraus:

Meta Platforms hat 2024 einen Jahresumsatz von 164,5 Mrd. US-Dollar generiert. Über 97 Prozent davon gründen auf dem Verkauf von Werbung auf den hauseigenen Plattformen, also Facebook, Instagram, WhatApp und Threads (siehe Form 10-K).

Einer gerade publizierten Reuters-Recherche zufolge sollen rund 10 Prozent dieser Werbeeinnahmen – oder 16 Mrd. US-Dollar – laut internen Dokumenten des Unternehmens aus Schaltungen mit betrügerischer Absicht (Scam) stammen. Meta Platforms hat die eigenen Schätzungen in einer ersten Reaktion inzwischen als »rough and overly-inclusive« bezeichnet. Aus dem Reuters-Artikel:

»Meta internally projected late last year that it would earn about 10% of its overall annual revenue – or $16 billion – from running advertising for scams and banned goods, internal company documents show. […] Much of the fraud came from marketers acting suspiciously enough to be flagged by Meta’s internal warning systems. But the company only bans advertisers if its automated systems predict the marketers are at least 95% certain to be committing fraud, the documents show. If the company is less certain – but still believes the advertiser is a likely scammer – Meta charges higher ad rates as a penalty, according to the documents. The idea is to dissuade suspect advertisers from placing ads. The documents further note that users who click on scam ads are likely to see more of them because of Meta’s ad-personalization system, which tries to deliver ads based on a user’s interests.

In a statement, Meta spokesman Andy Stone said the documents seen by Reuters ›present a selective view that distorts Meta’s approach to fraud and scams‹. The company’s internal estimate that it would earn 10.1% of its 2024 revenue from scams and other prohibited ads was ›rough and overly-inclusive‹, Stone said. The company had later determined that the true number was lower, because the estimate included ›many‹ legitimate ads as well, he said. He declined to provide an updated figure.«

Ein gute Gelegenheit, um sich an dieser Stelle eine schlecht gelaunte Diagnose von Hans Magnus Enzensberger aus dem Jahr 2013 in Erinnerung zu rufen:

»[…] die politische Macht der Reklame hat in den letzten drei bis vier Jahrzehnten in einem historisch beispiellosen Ausmaß zugenommen. Ermöglicht wurde das durch die Erfindung des Computers und durch den Aufbau des Internets. Seitdem sind neue Weltkonzerne entstanden, deren Börsenwerte die alten Monster der Schwerindustrie und des Finanzkapitals in den Schatten stellen. […] Google, Facebook, Yahoo & Co. Es ist ihr Grundprinzip, dass sie selber keinerlei Inhalte generieren. Diese Arbeit überlassen sie entweder anderen Medien oder den sogenannten Usern, die ihnen kostenlos Nachrichten oder Details aus ihrem Privatleben zuliefern. Dieses Geschäftsmodell hängt von der Finanzierung durch Reklame ab. Diese Konzerne sterben, wenn sie nicht werben.«

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 […].«