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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.

Die Geschichte der modernen KI (siehe Tabelle) beginnt mit dem Logiker, Analytiker und Mathematiker Alan Turing (1912–1954), der mit seinem »Turing-Test« die heutige Vorstellung von künstlicher Intelligenz maßgeblich geprägt hat. Er selbst nannte seinen Test »Imitation Game« und bezog ihn auf die Antworten einer Maschine im Dialog mit einem oder mehreren Menschen: Wenn das kommunikative Verhalten einer Maschine nicht mehr von menschlichem Verhalten unterscheidbar erscheint, sollte von maschineller Intelligenz gesprochen werden. Eine Maschine wäre aus dieser Perspektive folglich »intelligent«, sobald sie ihr Gegenüber erfolgreich täuschen kann.

Der Begriff »künstliche Intelligenz« tauchte erstmals in dem Förderantrag für die Dartmouth Conference auf. Dort erörterten zu dieser Zeit führende Mathematiker und Informatiker für mehrere Wochen, »how to make machines use language, form abstractions and concepts, solve kinds of problems now reserved for humans, and improve themselves« (McCarthy et al. 1955).

Einen ersten öffentlichen Hype erlebte das Thema ab 1966 mit dem von Joseph Weizenbaum entwickelten Computerprogramm ELIZA, das in einer textbasierten Unterhaltung unterschiedliche Gesprächspartner simulieren kann, indem es auf Schlüsselwörter reagiert, falls diese in seinem Thesaurus zu finden sind. In Presse, Funk und Fernsehen wurde vor allem die Rolle von ELIZA als Psychotherapeutin aufgegriffen. Auf die Eingabe »Ich habe ein Problem mit meiner Mutter« lautete eine Antwort zum Beispiel: »Erzählen Sie mir mehr über Ihre Familie«.

Mitte Oktober ist die 19. Shell Jugendstudie erschienen. Sie basiert auf standardisierten Interviews mit 2.509 Jugendlichen zwischen 12 bis 25 Jahren, die Anfang 2024 durchgeführt wurden, sowie einer vertiefenden qualitativen Studie mit 20 Jugendlichen. Im ausführlichen Studienband findet sich auch ein Kapitel zum »Leben in der digitalen Informationsgesellschaft« (S. 167–184), das u.a. mit folgenden Einsichten aufwarten kann:

In dieser Woche ist der Open-Access-Band »The Aesthetics of Collective Agency Corporations, Communities and Crowds in the Twenty-First Century« erschienen, der von Simone Knewitz und Stefanie Mueller herausgeben worden ist, und zu dem auch ich einen Beitrag leisten durfte (»Digital Technology and the Promise of Decentralization«). Der Klappentext:

Twenty-first-century Western culture is characterized by profound transformations in its forms of collective organization. While traditional institutions of Western liberal democracies still wield significant political power, new forms of collective agency – most visible in progressive social protest movements, but also in the global rise of populism – have increasingly put pressure on established systems of collective organization. The contributors to this volume explore the social, political, and aesthetic forms that collective agency takes in the twenty-first century across a variety of media, including social platforms such as TikTok, multiplayer video games, and contemporary lyric poetry.

Im Juli 2024 ist in Nature Computational Science ein Kommentar eines hochkarätigen interdisziplinären Autorenkollektivs mit dem Titel »Software in science is ubiquitous yet overlooked« erschienen (ResearchGate) – eine Überschrift, die sich auch auf die Gesellschaft insgesamt übertragen ließe, wie der der weltweite Crowdstrike-Computerausfall im Juli 2024 just noch einmal vor Augen geführt hat.

_{^{Y. Samoilov (Flickr)}}