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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 […].«

Der 42. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Soziologie (DGS) steht vor der Tür (22.–26. September, Duisburg). Grund genug, um das Programm nach technik-, innovations- und mediensoziologisch ausgerichteten Panels und Beiträgen zu durchforsten (ohne Anspruch auf Vollständigkeit). Dabei zeigt sich, dass sich die gegenwärtige deutschsprachige Soziologie mit einem überaus weiten Spektrum an soziotechnischen Transitionsdynamiken beschäftigt – und das wechselvolle Spannungsverhältnis von Technik und sozialem Wandel, das auf übergreifender Ebene erstmals auf dem Soziologentag 1986 thematisiert worden ist (Lutz 1987), inzwischen zu einem Kerngegenstand gesellschaftswissenschaftlicher Forschung avanciert ist:

In diesen Tagen ist in der Reihe Reclams Universal-Bibliothek der Band »Technik und Gesellschaft. Eine kurze Einführung« (181 Seiten, 10 Abbildungen, 9,60 €) erschienen.

Das handliche Taschenbuch bietet in neun Kapiteln einen kompakten und leicht verständlichen Einstieg in zentrale Einsichten und Grundfragen der Techniksoziologie: In welcher Weise wird das moderne gesellschaftliche Zusammenleben durch Technik geprägt? Wie greifen technische und soziale Veränderungen ineinander? Auf welchen Prämissen baut die digitale Transformation auf? Welche neuen gesellschaftlichen Möglichkeitsräume und Machtverhältnisse entstehen mit ihr? Welche Potenziale und Risiken gehen mit der Entwicklung und Anwendung künstlicher Intelligenz einher? Und: Lässt sich Technikentwicklung regulieren oder sogar steuern?

Verlagsinformationen (mit Leseprobe) | Amazon (Print) | Amazon (E-Book)

Was ist eigentlich Techniksoziologie? Womit beschäftigt sie sich? Welche Theorien und Annahmen prägen den Diskurs? Wie lässt sich das Verhältnis von Technik und Gesellschaft konzeptualisieren? Und: Inwiefern können techniksoziologische Einsichten dabei helfen, die aktuellen Dynamiken der digitalen Transformation (Plattformisierung, KI, hybride Konstellationen zwischen Mensch und Technik) besser zu verstehen? Ulrich Dolata und ich haben in einem Übersichtsartikel für das Lexikon der Arbeits- und Industriesoziologie (2023) den Versuch unternommen, kompakte Antworten auf diese Fragen zu geben.

Zum Übersichtsartikel (PDF) »

Spätestens seit der Produktankündigung der Apple Vision Pro sind – von @zucks »Metaverse«-Ankündigungen einmal abgesehen – die Begriffe ›Mixed Reality‹ und ›Augmented Reality‹ im Zentrum des öffentlichen Diskurses angekommen.

Nach einer übergreifenden Begriffsfassung, die spezifischere Konkretisierungen umspannt, lässt sich ›Augmented Reality‹ als informationstechnische Erweiterung der individuellen Realitätswahrnehmung verstehen – und entlang dieser allgemeinen Definition lässt sich die Weltwahrnehmung in der digitalisierten Gesellschaft letztlich schon seit der Verbreitung und Etablierung von Smartphones, Wearables und anderen Mobile Devices als ›augmented‹ beschreiben. Ob es nun um die Verkehrsbedingungen, die Navigation, das Wetter, unsere Fitness, Shopping oder andere Alltagssituationen geht: In all diese Fällen werden unsere Wahrnehmung und unsere Entscheidungen (im Nutzungsfall) wesentlich durch digital vermittelte Echtzeitinformationen geprägt.

»ChatGPT is at capacity right now.« Aus gegebenem Anlass ein kleiner Ausschnitt aus meinem Beitrag in dem insgesamt sehr instruktiven Band »Technikfolgenabschätzung: Handbuch für Wissenschaft und Praxis« (2021: 83–96):

Das Potenzial für eine öffentlich wirksame TA in der digitalisierten Gesellschaft bestimmt sich […] weniger in der dezidierten Vorhersage der künftigen Verläufe der Technikentwicklung und ihrer Folgen, sondern in der sozialwissenschaftlich fundierten Entzauberung von eingeschliffenen Beobachtungsmythen, in einer Dekonstruktion von übersteigerten Hoffnungen und Befürchtungen sowie in einer Erweiterung des gegenwärtigen Diskursraums um mögliche künftige Entwicklungslinien und bereits erkennbare soziotechnische Dynamiken, die in entsprechende Richtungen weisen.

[…] Einer dieser Trends ist – gemessen an den derzeit kursierenden Erwartungen – die zukünftige gesellschaftliche Zentralstellung selbstlernender informationstechnischer Systeme in der Datenauswertung sowie Steuerung von Robotern und Infrastruktursystemen als konsequente Weiterentwicklung der Informatisierung und Datafizierung (schwache KI) bzw. ferner die Entstehung einer algorithmischen ›Superintelligenz‹ (Bostrom 2018), die neben logischem Denkvermögen über eigenständige Lern- und Entscheidungsfähigkeiten verfügt und diese auch unter Unsicherheit zielgerichtet kombinieren kann (starke KI). Ähnlich wie schon im Falle der Diskurse um die frühe Informationsgesellschaft, das Internet, das Web 2.0 und Big Data reichen die heute formulierten positiven und negativen Visionen hierbei weit über technisch unmittelbar umsetzbare Szenarien hinaus und prägen nichtsdestotrotz gegenwärtige normative Diskurse um Informationstechnologien erheblich mit (Kehl/Coenen 2016).

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In dem derzeit kostenfrei abrufbaren Aufsatz »Plattformzentrierte Arbeitskoordination im kommerziellen und kooperativen Fahrradkurierwesen« (Arbeit 30, Heft 4) vergleichen wir den Einsatz digitaler Plattformen in kommerziellen und kooperativen Arbeitszusammenhängen. Auf der Basis zweier Fallstudien zu dem automatisierten Arbeitsmanagement in der kommerziellen Gig Economy und der kollektiven Nutzung informationstechnischer Plattformen in kooperativen Projekten diskutieren wir das veränderte Zusammenspiel von technischen und sozialen Strukturierungsleistungen in der Koordination von Arbeit. Der Artikel kommt zu folgendem Schluss:

Wie sich die Plattformisierung von Arbeitszusammenhängen ausspielt und welche der ermöglichenden, strukturierenden und kontrollierenden Eigenheiten informationstechnischer Plattformen fallweise hervortreten, hängt […] vor allem anderen von den konkreten Implementationsweisen und den in den jeweiligen Arbeitszusammenhängen gegebenen sozioökonomischen Grundkonstellationen ab. Eine offen gehaltene informationstechnische Infrastruktur, die von ihren Nutzer*innen angepasst werden kann, mehrere komplementäre Kommunikationskanäle anbietet und in horizontal angelegte Arbeitszusammenhänge eingebettet ist, eröffnet vielfältige Möglichkeiten zur Mitbestimmung und Mitgestaltung. Geschlossene und proprietär betriebene Koordinationsplattformen, wie sie sich in […] der Gig Economy finden lassen, folgen hingegen rein ökonomischen Orientierungen und können den Austausch unter den Arbeitnehmenden effektiv behindern, deren Atomisierung befördern und in einem weitreichenden Kontrollregime resultieren.

Gleichzeitig zeigt sich […], dass technisch eröffnete Möglichkeitsräume der Automatisierung, Standardisierung und Kontrolle mit zunehmender sozioökonomischer Lebensdauer regelmäßig Objekt arbeitspolitischer Aushandlungsprozesse und öffentlicher Debatten werden, auf die Plattformunternehmen in der Ausgestaltung der soziotechnischen Regulationsmuster ihrer Plattformen und der anliegenden Arbeitsbedingungen in der einen oder anderen Form reagieren müssen, um ihr Geschäft einträglich zu halten.