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<!DOCTYPE html><html lang="de"><head><meta charSet="utf-8"/><meta name="viewport" content="width=device-width"/><title>Die künstliche Intelligenz löst Probleme, die wir nicht haben | JACOBIN Magazin</title><meta name="robots" content="index,follow"/><meta name="description" content="Modelle wie Chat GPT werden zu weiterer Arbeitsverdichtung führen und uns kulturell verarmen lassen."/><meta name="twitter:card" content="summary_large_image"/><meta name="twitter:site" content="@site"/><meta name="twitter:creator" content="@handle"/><meta property="og:title" content="Die künstliche Intelligenz löst Probleme, die wir nicht haben"/><meta property="og:description" content="Modelle wie Chat GPT werden zu weiterer Arbeitsverdichtung führen und uns kulturell verarmen lassen."/><meta property="og:url" content="https://jacobin.de/artikel/die-kuenstliche-intelligenz-loest-probleme-die-wir-nicht-haben-chat-gpt-chatbot-generative-ki-alexander-brentler"/><meta property="og:type" 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April 2023</p><h3 class="my-0.5em md:my-1em font-headline h1 text-balance">Die künstliche Intelligenz löst Probleme, die wir nicht haben</h3><p class="font-sans base text-balance">Modelle wie ChatGPT werden zu weiterer Arbeitsverdichtung führen und uns kulturell verarmen lassen.</p></div><div class="relative flex flex-col lg:grid items-stretch lg:grid-cols-6"><div class="w-full flex-grow relative self-stretch aspect-3/2 lg:col-span-6"><img alt="Unter den gegebenen Verhältnissen könnte KI dazu führen, dass wir mit noch mehr uninspirierter Contentschwemme überhäuft werden (Symbolbild)." fetchpriority="high" width="5184" height="3888" decoding="async" data-nimg="1" class="absolute inset-0 w-full h-full object-cover object-center rounded-sm" style="color:transparent" sizes="(max-width: 768px) 100vw, (max-width: 1680px) 50vw, 726px" srcSet="/_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=256&q=75 256w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=384&q=75 384w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=460&q=75 460w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=640&q=75 640w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=750&q=75 750w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=828&q=75 828w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=1080&q=75 1080w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=1200&q=75 1200w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=1680&q=75 1680w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=1920&q=75 1920w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=2048&q=75 2048w, /_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=3840&q=75 3840w" src="/_next/image?url=https%3A%2F%2Fapi.jacobin.de%2Fuploads%2Fpossessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg&w=3840&q=75"/></div><div class="mt-1em col-span-6 lg:absolute lg:z-10 lg:top-full lg:mt-[2vw] lg:bg-white lg:col-start-5 lg:col-span-2 lg:pl-[calc(2vw+1px)]"><p class="font-serif-small small leading-snug mb-0.5em text-balance"> Unter den gegebenen Verhältnissen könnte KI dazu führen, dass wir mit noch mehr uninspirierter Contentschwemme überhäuft werden (Symbolbild).</p><a href="https://unsplash.com/de/fotos/U3sOwViXhkY" class="block font-sans xsmall always-underline">Unsplash / Possessed Photography</a></div></div></div><img src="https://vg05.met.vgwort.de/na/3250da10b9e743099649335b9fe0d677" class="hidden" height="1" width="1"/><div class="paddingX py-[5vw] relative z-10 border-t border-stone-400 md:grid md:grid-cols-12 md:gap-[var(--grid-gap)] __variable_890bde"><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Im abgelegenen Hinterland des US-Bundesstaats Washington, etwa 250 Kilometer östlich von Seattle, zerschneidet der Grand-Coulee-Staudamm das enge Felsental des Columbia River. Seit 1942 stürzt sich der Fluss hier 168 Meter über die Turbinen in die Tiefe. Dabei entstehen bis zu 7 Gigawatt elektrischer Energie; das Wasserkraftwerk ist damit der größte Stromproduzent der USA. Die Talsperre wurde 1933 als eines der wichtigsten Bauprojekte der Works Progress Administration in Auftrag gegeben, ein Monumentalwerk des New Deal. Der Folk-Sänger Woody Guthrie, der damit beauftragt wurde, gleich ein ganzes Album über das Großbauwerk zu produzieren, pries die Staumauer als achtes Weltwunder.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Einige Meilen flussabwärts, in Quincy, Washington, entsteht ein anderes technisches Großprojekt, das die Welt bewegt. Hier trainiert das Unternehmen OpenAI in einem Rechenzentrum mathematische Modelle, in denen mancher den Funken eines künstlichen Bewusstseins erglühen sieht. ChatGPT und das zugrundeliegende KI-Modell GPT3.5 machte bereits im vergangenen Jahr von sich reden, doch mit Erscheinen des Nachfolgers GPT4 im März dieses Jahres scheint für manche Beobachter die Schwelle zu menschenähnlicher, künstlicher Intelligenz überschritten worden zu sein.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Der Standort des Rechenzentrums am Columbia River ist nicht dem Zufall geschuldet: In Quincy, in unmittelbarer Nachbarschaft des größten Kraftwerks der USA, kostet der Strom nur 3 Cent die Kilowattstunde. Die zehntausenden Grafikkarten von OpenAI verschlingen davon gewaltige Mengen. Ähnlich wie der Krypto-Boom der letzten Jahre, der inzwischen abgeflaut ist, verbrauchen die KI-Algorithmen der neuesten Generation gigantische Mengen von Energie. Der Bedarf eines einzigen Experiments kann inzwischen in die <a href="https://www.numenta.com/blog/2022/05/24/ai-is-harming-our-planet/">Gigawattstunden</a> gehen – und meistens werden für die Entwicklung eines neuen Modells eine Vielzahl von Versuchsdurchläufen unternommen. Hinter ChatGPT steckt ein immenser Ressourcenaufwand – und ein Investitionsvolumen von 10 Milliarden US-Dollar, das der Tech-Konzern Microsoft in OpenAI steckte, zu dessen Gründern unter anderem Elon Musk und der ultrarechte Technologieinvestor Peter Thiel gehören.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Die Durchbrüche der Disziplin in den letzten Monaten haben zu apokalyptischen wie ekstatischen Zeitdiagnosen geführt. <a href="https://www.nytimes.com/2023/03/12/opinion/chatbots-artificial-intelligence-future-weirdness.html">Ezra Klein</a> behauptet in der New York Times, durch künstliche Intelligenz werde »alles anders werden«. Wir seien es eben gewöhnt, dass die unmittelbare Zukunft der unmittelbaren Vergangenheit gleiche – die neuesten Durchbrüche stellten dies aber infrage. Klein warnt bei weitem nicht nur vor möglicher Massenarbeitslosigkeit von Büroangestellten – er nimmt die Warnungen, die Menschheit könnte eine Entität schaffen, die uns kognitiv so weit voraus ist, dass sie die Herrschaft über die Welt an sich reist, durchaus ernst. Doch durch den gnadenlosen Konkurrenzdruck zwischen den Tech-Konzernen – und der Systemrivalität mit China – seien unsere Möglichkeiten, diese Entwicklung aufzuhalten, begrenzt. Aus vielen Beiträgen spricht narzisstische Kränkung oder schlicht Angst – viele Journalistinnen und Publizisten haben, wie andere Text- und Kulturarbeiterinnen, angesichts der Fähigkeiten der neuen KI-Modelle Sorge um ihre Jobs.</p><h2 class="content-element font-headline h2 my-1em">Privatisierte Forschung</h2><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Die Technologie hinter GPT4 ist nicht schwer zu verstehen. Das Modell liest die Aufgabenstellung ein und den bisher generierten Text ein. Auf Basis der darin enthaltenen Informationen versucht es, den nächsten Buchstaben vorauszusagen. KI-Modelle lernen aus ihren Fehlern, indem sie ihre eigenen Parameter und damit ihr Verhalten anpassen, um der gewünschten Lösung Schritt für Schritt ein kleines bisschen näher zu kommen. Während des sogenannten pre-Trainings, der »unüberwachten« Lernphase, ist das Modell rein technisch betrachtet also auf eine einzige Aufgabe fokussiert: die der Textvorhersage. Gleichzeitig löst es dabei aber eine Vielfalt von Aufgaben auf der Grundlage des impliziten Wissens, das in seinen Milliarden Parametern eingeschrieben ist.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Kommerzielle KI-Entwickler bedienen sich für das pre-Training von Modellen oft an frei im Internet zugänglichem Material, in dem menschliche Kreativität und Arbeitskraft steckt – und das eventuell <a href="https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem">urheberrechtlich geschützt</a> ist. Betreiber und Befürworterinnen von KI-basierten Diensten argumentieren oft, dass auch die kreativen Leistung von Menschen auf Kulturprodukte basieren, die sie in ihrem Leben konsumiert haben – nur ist das Urheberrecht ein juristisches Konstrukt und keine philosophische Abstraktion. Es schützt qua Definition die Leistungen, die menschliche Gehirne bei der Synthese neuer Werke vollbringen, nicht die von Maschinen – und das ist auch gut so, obwohl <a href="https://news.bloomberglaw.com/ip-law/artificial-intelligence-can-be-copyright-author-lawsuit-alleges">KI-Lobbyisten</a> das natürlich gerne ändern würden.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">In Anschluss an das pre-Training hilft ein weiterer Datensatz an Beispielfragen und dazugehörigen Antworten in einem zweiten Schritt dabei, das Modell auf die Bedürfnisse menschlicher Benutzerinnen und Benutzer zu justieren. Für die Erstellung solcher »handmarkierten« Daten für »überwachtes« Lernen werden oft Menschen, vor allem im Globalen Süden, zu <a href="https://www.ft.com/content/56dde36c-aa40-11e9-984c-fac8325aaa04">miserablen Lohn- und Arbeitsbedingungen</a> beschäftigt.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">In einem früheren Leben, unter anderem Namen, war ich einmal KI-Forscher. Genauer gesagt arbeitete ich einige Jahre als Wissenschaftler an einem Institut für Natural Language Processing, dem Teilbereich der Informatik, der sich mit der maschinellen Verarbeitung »natürlicher«, das heißt menschlicher, Sprache beschäftigt. Wir entwickelten unter anderem statistische Sprachmodelle – die zugrundeliegende Technologie von GPT4. Als Konversationspartner scheinen sie in vielen Fällen zu verstehen, was wir von ihnen verlangen, und legen eine erstaunliche Bandbreite von Fähigkeiten an den Tag. Als ich die Disziplin im Frühjahr 2018 verließ, hätten wir uns so etwas wie GPT4 niemals träumen lassen.</p><blockquote aria-hidden="true" class="font-headline h1 max-sm:text-[36px] xl:text-[67px] my-1em leading-1.15 col-start-4 col-span-9 lg:col-start-3 lg:col-span-10 lg:text-4vw lg:my-1.5em">»Bei GPT4 handelt es sich eindeutig um eine Lern- und keine Denkmaschine, die sicherlich nicht imstande ist, nach der Weltherrschaft zu trachten.«</blockquote><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Mein wichtigster Beweggrund, die KI-Forschung aufzugeben, bestand darin, dass sich abzeichnete, dass man, um ganz vorne mitzuspielen, für einen Großkonzern oder ein sehr großzügig gefördertes Startup wie OpenAI arbeiten musste. Damit will ich nicht sagen, dass ich besonders gut in meinem Job gewesen wäre – viele meiner Kolleginnen und Kollegen an unserem Institut waren kreativere und fleißigere Forscherinnen. Doch der Arbeitsmarkt war leergefegt, auch ich hätte mir einen Tech-Konzern als Arbeitsstätte aussuchen können. Ein Umzug nach Seattle oder San Jose, samt 80-Stunden-Woche und Existenz inmitten einer Blase von bestenfalls unpolitischen Techno-Optimisten, erschien aber wenig erstrebenswert, und die Möglichkeiten für Forschung im öffentlichen Sektor zunehmend beschränkt. Statt den Zehntausenden Grafikkarten, auf denen OpenAI rechnet, standen uns an unserem Institut nur rund 20 Geräte zur Verfügung – etwa zwei pro wissenschaftlicher Mitarbeiterin. Otto Hahn und Lise Meitner spalteten die ersten Atome noch am Schreibtisch, heute können die Grenzen der Teilchenphysik nur an einer der Handvoll Beschleunigern im Kilometermaßstab, die es auf der Welt gibt, erkundet werden. Doch immerhin handelt es sich hierbei um öffentliche Forschungsinstitutionen, die im Interesse der Allgemeinheit arbeiten und ihre Ergebnisse transparent dokumentieren.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Die Spitzenforschung zur künstlichen Intelligenz ist hingegen fast vollständig privatisiert – und immer weniger Ergebnisse gelangen an die Öffentlichkeit. Die<a href="https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf"> öffentliche wissenschaftliche Dokumentation zu GPT4</a> ist wenig mehr als eine Werbebroschüre – fundamentale Designparameter werden nicht genannt, angeblich aus Sicherheitsgründen. Wir sollen den Einlassungen des Unternehmens, man arbeite an »freundlicher« künstlicher Intelligenz im Interesse der Gesamtgesellschaft, einfach Glauben schenken.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Unter anderem soll sichergestellt werden, dass sich die Modelle prosozial verhalten, indem zehntausende Beispiele »bösen« Verhaltens – Sexismus und Rassismus, Hass, Gewalt – von einer <a href="https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/">Armee von Hilfskräften in Entwicklungsländern</a> identifiziert werden, sodass der Output der Sprachmodelle dementsprechend automatisch gefiltert und die Reputation ihrer Erbauerinnen und Erbauer geschützt werden kann. Die Beschäftigten klagen neben miserabler Bezahlung auch über die enorme psychische Belastung durch ihre Arbeit. In der »künstlichen« Intelligenz steckt noch immer eine Menge menschlicher Arbeitskraft und menschlichen Urteilsvermögens – auch diese Leistungen können sich öffentlichen KI-Forschungsinstitutionen, die zunehmend zu Ausbildungszentren für die Industrie degradiert werden, nicht mehr leisten.</p><h2 class="content-element font-headline h2 my-1em">Keine Denkmaschine</h2><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Die enorme Kapitalkonzentration in der KI-Forschung hat ihren Grund: GPT4 scheint die formalisierte schriftliche Kommunikation mühelos zu beherrschen. Texte, für die es bereits genügend Beispiele gesehen hat – eine Restaurantbewertung, ein Kündigungsschreiben, ein Sonett, ein Liebesbrief – kann es nicht nur perfekt reproduzieren, sondern problemlos im Stil und Inhalt unseren Wünschen anpassen. Für »strukturierte« Texte, wie etwa Programmcode oder einfache bis mittelschwere mathematische Beweise, gilt dies ebenso. Zum anderen besitzen die großen Sprachmodelle der neuesten Generation eine beinahe spielerische Qualität. In Wort und Bild beherrschen sie Parodie und Persiflage nahezu perfekt. Sicher, auch die Sprachmodelle der neuesten Generation machen Fehler und scheitern oft an erstaunlich einfachen Aufgaben. Man sollte den Hype um sie nicht unkritisch befeuern. Dennoch ist nicht zu leugnen, dass hier ein echter wissenschaftlicher Durchbruch erfolgt ist.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Bedeuten die menschenähnlichen Fähigkeiten von ChatGPT, Dalle oder Midjourney , dass diese auch ein menschenähnliches Bewusstsein besitzen? In ihrer aktuellen Ausprägung ist dies sicher nicht der Fall. Das generative Modelle hinter diesen Diensten sind unveränderlich – einmal trainiert, bleiben ihre Parameter fixiert. Jede neue Aufgabenstellung lösen sie auf Grundlage des selben Vorwissens. Ähnlich wie Leonard Shelby in Memento kann sich GPT4 nur an die unmittelbare Vergangenheit »erinnern« – bei der Lösung von komplexeren Problemen muss es sich selbst schriftliche Hinweise darüber hinterlassen, was zuvor geschah. Desweiteren wird das Modell aus seinen Erfahrungen niemals klüger – der Lernprozess selbst ist auf die Trainingsphase des Modells begrenzt und abgeschlossen. Denkbar ist, dass die Entwickler das Modell später aus Interaktionen mit den Usern weiter trainieren, doch das findet – zumindest derzeit – nicht in Echtzeit statt.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Bei GPT4 handelt es sich – unserem Drang zum Trotz, generative KI-Modelle zu athropomorphisieren – immer noch eindeutig um eine Lern- und keine Denkmaschine, die sicherlich nicht imstande ist, nach der Weltherrschaft zu trachten. Auch sollte uns stutzig machen, dass – wie <a href="https://www.latimes.com/business/technology/story/2023-03-31/column-afraid-of-ai-the-startups-selling-it-want-you-to-be">Brian Merchant richtigerweise feststellt</a> – die größten Verfechter und Profiteure der KI-Forschung am lautesten vor ihrer angeblich unkontrollierbaren Gefährlichkeit warnen. Es handelt sich dabei auch um eine Marketing-Masche. Besonders der »<a href="https://jacobin.de/artikel/effective-altruism-linsey-mcgoey-duemmste-idee-rassismus-ideologie-effektiver-altruismus/">effektive Altruismus</a>« entwickelt sich zunehmend zum Kult um die denkende Maschine. Das libertäre Blog Less Wrong ging sogar so weit, eine<a href="https://www.lesswrong.com/posts/azRwPDbZfpadoL7WW/an-appeal-to-ai-superintelligence-reasons-to-preserve"> Petition an zukünftige KI-Systeme</a> zu veröffentlichen, in der sie darum gebeten werden, davon abzusehen, die Menschheit auszulöschen. Respekt für ihre Erbauer – und für freie Märkte sowie Eigentumsrechte, die sie erst ermöglicht hätten, versteht sich – sei im rationalen Eigeninteresse solcher uns vermeintlich kategorisch überlegener Entitäten.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Zukünftige große Sprachmodelle Modells werden eventuell in der Lage sein, die eigenen Parameter permanent zu verändern und zu überschreiben. Damit kämen sie den Voraussetzungen für ein künstliches Bewusstsein bereits näher. Doch die Konstruktion eines solchen Modells wäre um einiges komplexer und sein Verhalten schwieriger vorherzusagen. Vielleicht werden wir entdecken, dass ein solches Modell, dessen Parameter nicht eingefroren sind, während es mit der Welt interagiert, ähnlich wie unser Gehirn, Erholung und Schlaf benötigt, um nicht in mathematischer Dekohärenz zu zerfallen. Vielleicht wird ihm bei der Arbeit langweilig werden. Vielleicht wird es träumen – oder träumen müssen – um zu denken. Auch ist möglich, dass die Mathematik selbst den Leistungen eines solchen künstlichen Bewusstseins Grenzen auferlegt – es könnte etwa der Fall sein, dass die kognitiven Leistungen, die jedes zusätzliche Neuron ermöglicht, geringer und geringer ausfallen. Irgendwann wäre eine Grenze erreicht, ab der kaum noch Leistungszugewinne möglich sind – sie mag auf dem Niveau von menschlichen Genies liegen, oder deutlich darüber, oder auch gar nicht existieren – wir wissen es nicht. Vielleicht hat uns die Evolution kein größeres und komplexeres Gehirn gegeben, weil wir es andernfalls nicht mehr mit ausreichend Nährstoffen versorgen könnten, vielleicht aber auch, weil es schlicht nicht besonders nützlich wäre. Dass unser Leben und unsere Gesellschaft in Zukunft von einem übermenschlichen Maschinenwesen dominiert werden, ist alles andere als ausgemacht.</p><h2 class="content-element font-headline h2 my-1em">Verdichtung und Entwertung</h2><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Dies ändert nichts an der Tatsache, dass GPT4 erstaunlich gut darin ist, menschliche Informationsverarbeitung nachzuahmen. Natürlich kratzt dies am Ego der menschlichen Expertenklasse, die bisher damit betraut war. Letztlich sagt dies aber weniger darüber aus, welche Berufsgruppe besonders anspruchsvolle Tätigkeiten ausführt, sondern darüber, wie unsere Gesellschaft menschlicher Arbeit Wert beimisst.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Für viele der Aufgaben, die man in einem Bürojob erledigt, braucht man weder ein Bewusstsein noch besondere Intelligenz. Ein Radiologe oder eine Rechtsanwältin ordnet eine Gesamtsituation einem bestimmten Muster zu und wählt dann aus einer begrenzten Zahl von Lösungswegen eine geeignete Option aus. Diese Tätigkeiten sind anspruchsvoll und ehrenwert, aber nicht unbedingt wesensverschieden von handwerklichen Beschäftigungen, die viel Fingerspitzengefühl und eine genaue Beobachtungsgabe erfordern. Ein Schreiner oder eine Glasbläserin bringen ebensoviel implizites Wissen und Urteilsfähigkeit in ihre Tätigkeiten ein. Dass wir ihren Berufsfeldern weniger Prestige zusprechen, liegt an der Klassenstruktur unserer Gesellschaft, nicht an dem benötigten Abstraktionsniveau. Schreinerinnen und Glasbläser haben Macht über Dinge. Radiologinnen und Rechtsanwälte entscheiden über das Schicksal von Menschen.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Im marxistischen Geschichtsverständnis liegt es im Wesen des Kapitalismus, die Produktivkräfte stetig weiterzuentwickeln. Kapitalisten versuchen, sich durch den Einsatz von Automatisierungstechnologien preislich zu unterbieten, was in ständigen Produktivitätsgewinnen resultiert. Zu Marx Lebzeiten betraf dies vor allem die industrielle Güterproduktion – während der letzten beiden Jahrhunderte hat sie sich radikal gewandelt.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Viele Beobachterinnen sehen nun eine ähnliche Entwicklung auf den Dienstleistungssektor zukommen. Die zugrundelegende Annahme ist, dass sowohl Verwaltungstätigkeiten als auch Kulturproduktion derselben ökonomischen Logik folgen – doch daran gibt es berechtigte Zweifel.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Zunächst ist es keineswegs so, als seien Dienstleistungen bisher von der Automatisierung ausgenommen gewesen. Wir denken uns seit Jahrzehnten nichts dabei, eine Fahrkarte oder eine Tasse Kaffee von einem Automaten statt einem Menschen zu kaufen. An der grundlegenden Dynamik, dass sich die Automatisierung im Dienstleistungssektor langsamer vollzieht als in der Industrie, hat das nichts geändert. Zum einen steigt dadurch der Anteil von Dienstleistungen an der Gesamtwirtschaftsleistung. Die Kehrseite dieser Entwicklung besteht darin, dass Dienstleistungen – relativ zu Gütern – immer teurer werden, ein Phänomen, das man in der Wirtschaftswissenschaft als baumolsche Kostenkrankheit bezeichnet.</p><blockquote aria-hidden="true" class="font-headline h1 max-sm:text-[36px] xl:text-[67px] my-1em leading-1.15 col-start-4 col-span-9 lg:col-start-3 lg:col-span-10 lg:text-4vw lg:my-1.5em">»Zur Lösung gesamtgesellschaftlicher Aufgaben, wie einem Fürsorgesektor, der den Herausforderungen des demografischen Wandels gewachsen ist, hat die künstliche Intelligenz praktisch nichts beizutragen.«</blockquote><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Besonders drastisch zeigt sich dieses Problem, wo essenziell wichtige Dienstleistungen dem Markt überlassen werden, wie etwa im US-Gesundheits-, Pflege- und Betreuungswesen, das, wie die universitäre Bildung in den USA, zu großen Teilen marktwirtschaftlich organisiert ist. US-Haushalte haben, der jüngsten Inflationsdynamik zum Trotz, Zugang zu deutlich billigeren Waren als Generationen vor ihnen. Gleichzeitig sind die Kosten für Kinderbetreuung und gesundheitliche Versorgung so erdrückend geworden, dass das Land am Rande einer dramatischen Krise der sozialen Reproduktion steht: Viele US-Amerikanerinnen und -Amerikaner können sich die Familiengründung schlicht nicht mehr leisten, die Lebenserwartung sinkt von Jahr zu Jahr. Gesellschaften, die die Bereitstellung von lebenswichtigen Dienstleistungen dem Markt entziehen, können den expandierenden Kostenrahmen hingegen deutlich besser auf die Gesamtwirtschaft verteilen und Produktivitätsgewinne in anderen Sektoren so mittelbar diesen Zielen zugute kommen lassen.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Doch die meisten Jobs, die durch künstliche Intelligenz unmittelbar bedroht scheinen, sind gar nicht im – gesellschaftlich essenziellen – Care-Sektor angesiedelt. Unmittelbar betroffen scheinen vor allem Verwaltungstätigkeiten im Büro. Auch dieser Sektor hat – durch die Digitalisierung – in den letzten Jahrzehnten enorme Produktivitätszuwächse genossen, ohne dass sein Gesamtanteil an der Wirtschaftsleistung abgenommen hätte. Viele Unternehmen und staatliche Behörden wenden – wenn überhaupt – mehr <a href="https://yaledailynews.com/blog/2021/11/10/reluctance-on-the-part-of-its-leadership-to-lead-yales-administration-increases-by-nearly-50-percent/">Ressourcen für Management</a>- und Verwaltungsaufgaben auf als noch vor Jahrzehnten.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Eine mögliche Erklärung für dieses – oberflächlich betrachtet kontraintuitive – Phänomen liefern David Graebers Hypothesen zu <a href="https://jacobin.de/artikel/david-graeber-bullshit-jobs/">Bullshit-Jobs</a>. Dass Verwaltungstätigkeiten mit zunehmender Produktivität potenziell sogar mehr Ressourcen in Anspruch nehmen, könnte daran liegen, dass es sich dabei häufig entweder um eine Art institutionellen Statuskonsum handelt oder, dass die Tätigkeiten aufgrund der Aktivitäten anderer institutioneller Akteure notwendig werden. Man unterhält sich als Unternehmen eine Abteilung für Sustainability und Diversity, um zu zeigen, dass man eine hat, nicht weil man ernsthaft intendiert, seine Geschäftspraktiken zu ändern. Eine große Rechtsabteilung ist hingegen notwendig, um die Aktivitäten der Anwälte anderer Großunternehmen abzuwehren.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Der kumulative Effekt dieser institutionellen Anreize schlägt sich darin nieder, dass Verwaltungsapparate – und die <a href="https://jacobin.de/artikel/auf-einmal-alles-so-progressiv-hier-baerbock-die-gruenen-gruen-rot-rot-regierungskoalition-schwarz-gruen-bundestagswahl-progressiver-neoliberalismus-antipopulismus/">gebildeten Verwaltungsschichten</a>, die in ihnen arbeiten – mit zunehmender Produktivität nur noch weiter anwachsen. Das Internet hat sie noch weiter aufgebläht, es werden um ein Vielfaches mehr Emails versendet als Geschäftsbriefe. Warum sollte sich dies in Zukunft ändern, wenn sich Emails innerhalb von Sekunden automatisch generieren lassen?</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Für die Beschäftigten bedeutet dies vor allem, dass die Leistungsanforderungen an sie steigen werden, ohne dass hieraus ein zusätzlicher gesellschaftlicher Nutzen entsteht: Ein Rezept für noch mehr Burnouts und Sinnkrisen in der Mittelschicht. Von Sachbearbeiterinnen, Textarbeitern und Übersetzerinnen könnte ein Output-Volumen erwartet werden, dass ihnen kaum noch erlaubt, die algorithmisch generierten Inhalte ordentlich gegenzulesen – für eventuelle Fehler und qualitative Mängel werden sie natürlich trotzdem persönlich verantwortlich gemacht werden.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">GPT4 und seine Nachfolger werden in Zukunft sicher ihren Beitrag dazu leisten, uns beinahe kostenlos zu informieren und zu unterhalten. Doch genau deshalb werden ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft weniger revolutionär ausfallen, als sich Enthusiasten und Pessimistinnen gerade ausmalen: Das Zeitalter der praktisch unbegrenzten Reproduzierbarkeit von Kulturprodukten dauert nun schon mehr als ein Jahrhundert an. Wir werden bereits heute unglaublich billig informiert und amüsiert – jedenfalls, solange wir uns damit zufriedengeben, bereits existierende Narrative und humoristische Tropen in leicht abgewandelter Form vorgesetzt zu bekommen – was deprimierend oft der Fall ist.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Wir sollten die Verantwortung hierfür nicht in unserem individuellen Versagen als Medienkonsumentinnen suchen, sondern die Frage stellen, welche gesellschaftlichen Umstände dazu führen, dass wir uns mit Content-Müll zufrieden geben, bei dem es keinen Unterschied macht, ob er algorithmisch generiert wurde oder nicht. Sprachmodelle reproduzieren Information und synthetisieren im besten Fall aus bereits bekanntem Wissen neue Schlussfolgerungen. Sie sind folglich nur dazu imstande, immer wieder dasselbe Bild unserer Welt nachzuzeichnen. Wenn ein Obdachloser erfriert, wenn ein Boot mit Geflüchteten versinkt, und niemand die Szene fotografiert, filmt oder beschreibt, so wird uns auch in Zukunft kein KI-Modell darüber informieren – wie sollte es auch Zugriff auf diese Fakten bekommen? Besser informiert werden wir durch generative KI sicher nicht. Gut möglich, dass Sprachmodelle unsere Welt weiter kulturell sterilisieren werden – doch die Böden unserer Kulturproduktion waren bereits ausgelaugt, bevor wir damit anfingen, auf Twitter unsere albernsten Dalle-Kreationen zu teilen.</p><h2 class="content-element font-headline h2 my-1em">Die Illusion maschineller Fürsorge</h2><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Unter die Fähigkeiten von KI-Modellen fällt es ganz bestimmt nicht, sich um Menschen zu kümmern. Lehrerinnen und Kindergärtner sind nicht deshalb davor sicher, von Robotern und Modellen ersetzt zu werden, weil Computer nicht bereits heute singen, Bauklötze stapeln oder Rechtschreibfehler finden könnten. Roboter können Kinder nicht erziehen. Kinder brauchen Modelle, die sie nachahmen, gegen die sie sich auflehnen und deren Innenleben sie verstehen können – menschliche Modelle, mit denselben Fehlleistungen, Schwächen und Gefühlen wie sie, die sie nach und nach ergründen und dadurch selbst zu entwickelten Persönlichkeiten heranreifen können.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Gleiches gilt für den übrigen Care-Sektor: Im hohen Alter können wir uns vielleicht vorstellen, von einem Roboter ins Bett gehievt zu werden. Doch vor Einsamkeit wird uns eine solche Maschine nur bewahren, wenn unsere geistigen Fähigkeiten so weit abgenommen haben, dass wir sie tatsächlich für einen Menschen halten. Liebe, Freundschaft und Zuneigung können wir uns nicht kaufen, und kein noch so umfänglicher Sozialstaat kann sie uns als Rechte zugestehen. Doch die Gesellschaft kann trotzdem sicherstellen, dass sich jemand um uns kümmert, wenn wir Hilfe oder Zuwendung benötigen. Menschliche Fürsorge kann sie allen ihren Mitgliedern aber nur garantieren, wenn sie ihre Bereitstellung dem Markt entzieht, andernfalls wird Baumols eisernes Gesetz dafür sorgen, dass sie das Privileg einer kleinen Minderheit bleibt. Daran werden die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz nichts ändern.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Unter den gegebenen Verhältnissen hat die künstliche Intelligenz also das Potenzial, unsere Gesellschaft kein bisschen materiell reicher zu machen, dabei den Arbeitsalltag von Millionen von Menschen in Verwaltungstätigkeiten und im Kultursektor aber zu verschlechtern. Zur Lösung essenzieller gesamtgesellschaftlicher Aufgaben, wie einem Fürsorgesektor, der den Herausforderungen des demografischen Wandels gewachsen ist, hat sie praktisch nichts beizutragen. Das ist nicht unbedingt die Schuld von KI-Forscherinnen und -Forschern, und doch zeigt sich hier einmal mehr, dass wir die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz nicht dem Privatsektor – und schon gar nicht Elon Musks und Peter Thiels undurchsichtigen Startups – überlassen sollten.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Sicherlich lassen sich Einzelfälle finden, in denen die generative künstliche Intelligenz bereits heute Menschen hilft. So hat ChatGPT etwa einem<a href="https://twitter.com/DannyRichman/status/1598254671591723008?lang=de"> Gärtner, der die Schriftsprache nur eingeschränkt beherrscht</a>, ermöglicht, auf professionelle Weise mit seinen Kundinnen und Kunden zu kommunizieren. Der Abbau habitueller Zugangsbarrieren gehört vielleicht zu den wenigen eindeutig positiven Auswirkungen der Technologie. Doch ist hiervon keine ökonomische Produktivitätsrevolution zu erwarten – der Gärtner bleibt Gärtner –, noch, dass gesellschaftliche Vorurteile über Nacht verschwinden. Eine Gesellschaft, die Menschen mit niedrigem formalen Bildungsniveau geringschätzt und ausgrenzt, wird Wege finden, dies zu tun, selbst wenn sie geschliffene Business-Emails versenden können.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Naturwissenschaftlerinnen und Angehörige technischer Berufe neigen dazu, die positiven gesellschaftlichen Auswirkungen der von ihnen geschaffenen Innovationen zu überschätzen. Gerade die Fehldiagnose von Machtungleichheiten und Gewaltausübung als Informationsdefizite ist weit verbreitet. Als junger, irgendwie linker, aber doch einigermaßen naiver KI-Forscher stellte ich mir vor, dass meine Arbeit auf dem Feld der maschinellen Übersetzung einen Beitrag dazu leisten könnte, die Vorherrschaft westlicher Informationsquellen zu brechen und die Völkerverständigung zu befördern. Ich hätte es besser wissen müssen: In der Bundesrepublik liest kaum jemand Medien aus der Schweiz oder Österreich – nicht, weil wir sie nicht verstehen, sondern weil uns die Politik unserer Nachbarländer kaum materiell tangiert. Bei genauerem Hinsehen entpuppen sich viele der angeblichen kulturellen Errungenschaften generativer KI-Modelle als Trugbilder: Die künstliche Intelligenz löst Probleme, die wir gar nicht haben.</p><h2 class="content-element font-headline h2 my-1em">Der Autor, dein Freund</h2><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">»It’s SO over«, kommentierte der Twitter-Acount @heartereum im Januar in Reaktion auf mehrere von einem KI-Modell generierte Bilder von Frauen in Bikinis. Softcore-Pornografie könnte auf menschliche Darstellerinnen und Darsteller bald verzichten. Zahlreiche andere User machten sich über den Post lustig, unter anderem mit den grotesken Resultaten von algorithmischen Fehlversuchen, ähnliche Bilder zu erstellen. Vor allem Darstellerinnen, die auf dem Portal OnlyFans aktiv sind, wo sie pornografische Inhalte direkt an andere Nutzer vermarkten, widersprachen der Aussage prompt. Natürlich sei das Internet schon seit Jahrzehnten voller sexualisierter Bilder menschlicher Körper – die meisten davon kostenlos zugänglich. Daran würde auch ein noch so ausgefeilter KI-Bildgenerator nichts ändern.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Die – größtenteils weiblichen – Darstellerinnen betonten, dass ihnen ihre Follower natürlich kein Geld überweisen würden, um ziemlich austauschbare und bereits millionenfach verfügbare Nacktbilder geschickt zu bekommen. OnlyFans funktioniere als Geschäftsmodell, weil sie in stetigem persönlichen Austausch zu ihren »Fans« stünden – was natürlich stimmt. Ob aus Einsamkeit oder Lust an der Transgression bezahlen Menschen – zumeist Männer – auf der Plattform für den persönlichen Austausch mit den Models. Dabei geht es offensichtlich nicht um die Bereitstellung pornografischen Materials, sondern für die damit einhergehende parasoziale Beziehung und Illusion sexueller Zuwendung. Eine Form der digitalisierten Prostitution, die selbstverständlich rein transaktional, dabei aber alles andere als anonym ist.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Vielleicht haben die OnlyFans-Darstellerinnen mit ihrem lautstarken Widerspruch angesichts der Aussage, es sei für sie »sowas von vorbei«, mit als erste diagnostiziert, wohin sich die Kulturindustrie angesichts der immer weiter um sich greifenden Verbreitung von austauschbarem und kostenlosem Content – ob algorithmisch generiert oder lediglich lieblos zusammengeschustert – entwickeln wird. Wenn es nicht mehr notwendigerweise Menschen mit besonderen Talenten sind, die unsere Kulturprodukte herstellen, werden wir vermutlich den Drang dazu entwickeln, mehr über die Personen wissen zu wollen, die es dennoch tun.</p><blockquote aria-hidden="true" class="font-headline h1 max-sm:text-[36px] xl:text-[67px] my-1em leading-1.15 col-start-4 col-span-9 lg:col-start-3 lg:col-span-10 lg:text-4vw lg:my-1.5em">»Aus der Möglichkeit der Vermarktung der eigenen Person und dem Potenzial zum Aufbau einer parasozialen Beziehung zum eigenen Publikum kann schnell ökonomischer Zwang werden.«</blockquote><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Eine Möglichkeit, wie Kulturarbeiterinnen auf die algorithmisch induzierte Contentschwemme reagieren könnten, wäre eine immer tiefgreifendere Personalisierung und Parasozialisierung der Beziehung zu den Konsumentinnen und Konsumenten ihrer Produkte. Patreon, Substack – und nicht zuletzt OnlyFans – sind Vorboten dieser Entwicklung. Diesen Plattformen gemein ist, dass sie Kulturarbeit, Journalismus oder eben Pornografie einem traditionellen institutionellen oder kommerziellen Kontext entreißen und zu einem Unterfangen individueller Content-Unternehmerinnen macht.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Sicherlich mögen sich hierdurch ab und an auch neue kreative Freiräume oder die Möglichkeit zur Flucht aus ausbeuterischen Strukturen ergeben, doch die potenziellen Nachteile für Text- und Kulturarbeiter liegen auf der Hand. Aus der Möglichkeit der Vermarktung der eigenen Person und dem Potenzial zum Aufbau einer parasozialen Beziehung zum eigenen Publikum kann schnell ökonomischer Zwang werden. Es macht einen Unterschied, ob man als Redakteur ab und an einen Leserbrief beantworten muss, oder als Content Creator mit seinen Sponsorinnen rund um die Uhr per Direktnachricht im Kontakt steht. Das Risiko, dass Nutzerinnen die impliziten Grenzen dieser parasozialen Beziehung nicht respektieren könnten, wird den individuellen Produzentinnen aufgebürdet.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Lange bevor algorithmische Modelle aus Quincy, Washington in der Lage waren, für uns ulkige Spottreime im Stil von Jan Böhmermann oder Monty Python zu verfassen, versuchten die Surrealisten den Künstler als subjektives Element aus dem Schaffensprozess zu verbannen. Für sein Gemälde <i>Der verwirrte Planet</i> ließ Max Ernst eine Farbdose mit Loch von einer Schnur schwingen, um zufällige Ellipsen auf der Leinwand zu hinterlassen – ungestört und regulär im linken Bildteil, perturbiert und chaotisch im rechten. Die Entscheidung über die exakte Formfindung überließ Ernst ganz bewusst der Oszillation dieses Pendels, also der Unwägbarkeit komplexer physikalischer Systeme – einem Zufallsprozess, wie Informatiker sagen würden. Nicht alle von Ernsts Weggefährten wählten einen solch technischen Weg – einige versuchten, sich in Bewusstseinszustände zu versetzen, indem sie selbst als kreative Individuen in den Hintergrund traten. Vielleicht ist es deshalb nicht verwunderlich, dass ihre Bildsprache im Zeitalter digitaler Content-Erstellung viel von ihrer Wirkung eingebüßt hat.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Doch natürlich wären die Surrealisten genau wie ihre Vorgänger und Nachfolgerinnen gekränkt gewesen, wäre es schon zu ihren Lebzeiten gelungen, die Produktion von Kulturgütern gänzlich zu automatisieren. Und vielleicht führt fast vollständig automatisierte Kunst unter Marktbedingungen nicht zu einem Verschwinden von Künstlerinnen und Kulturarbeitern, sondern im Gegenteil zu einer Intensivierung der Personalisierung des Kulturbetriebs und einer Erwartung zur parasozialen Selbstentblößung.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Kulturarbeiterinnen wären dann gezwungen, aus zwei unattraktiven Karrierewegen zu wählen: Entweder als Aufseherinnen einer immer weiter automatisierten Content-Maschine austauschbare Inhalte am laufenden Band zu produzieren oder sich als Person zu vermarkten. Diese Entwicklung lässt sich in großen Teilen des Kulturbetriebs bereits beobachten – die Nutzung der generativen künstlichen Intelligenz könnte also zum Brandbeschleuniger für präexistente Trends werden. In gewissen Bereichen der Kulturproduktion, etwa im Hip Hop, sind charismatische Künstlerinnen, die eigentlich nicht von ihrem Werk zu trennen sind, bereits der Normalfall, hier werden die Auswirkungen kaum zu spüren sein. Anderen Bereichen, in denen die Trennung von Autorin und Werk bis vor kurzem relativ diszipliniert aufrechterhalten wurde, könnte ein drastischer Umbruch ins Haus stehen. Insbesondere in der Literatur zählt es zu den Verdiensten der Postmoderne, das Werk von der tyrannischen Dominanz des Autors befreit zu haben. Doch in Zukunft könnte eine solche Rezeption literarischer Werke in Konflikt mit dem Zwang zur Selbstvermarktung und Selbstdarstellung für Autorinnen in Konflikt geraten.</p><h2 class="content-element font-headline h2 my-1em">Weder notwendig noch nützlich</h2><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Sollten sich die kühnsten Vorhersagen universeller Automatisierbarkeit durch künstliche Intelligenz tatsächlich bewahrheiten – und wir sollten diesbezüglich durchaus <a href="https://jacobin.de/artikel/die-roboter-nehmen-uns-die-jobs-nicht-weg-aaron-benanav-stagnation-wirtschaftskrise-automatisierung-industrie-4-0-arbeitslosigkeit-zukunft-der-arbeit-deindustrialisierung/">skeptisch bleiben</a> – würden alle verbleibenden menschlichen Tätigkeiten, insbesondere die Kulturproduktion, zu einer Ausprägung der Care-Arbeit: Arbeit, die sich per Definition nicht automatisieren lässt, weil menschliche Aufmerksamkeit und Fürsorge ein konstitutiver Teil und nicht nur ein kontingente Vorbedingung für sie ist. Care-Arbeit ist ehrenvoll und gesellschaftlich absolut notwendig. Doch wenn man betrachtet, wie sie im Kapitalismus vergütet und wertgeschätzt wird, aber auch, wie ungleich ihre Dienstleistungen verteilt werden, kann diese Entwicklung für die große Mehrheit von uns nichts Gutes verheißen. Im Kapitalismus bedeutet die Kommodifizierung der Fürsorge, dass eine kleine Minderheit verhätschelt und die große Mehrheit vernachlässigt wird. Die Antwort hierauf liegt nicht in der Flucht ins Private und in <a href="https://jacobin.de/artikel/der-kapitalismus-befeuert-ein-hausfrauen-revival-tradwife-tiktok-girlboss-feminismus-astrid-zimmermann/">traditionelle Geschlechterrollen</a>, sondern in einer umfangreichen Sozialisierung und Dekommodifizierung von Care-Arbeit.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Doch es muss kein unwahrscheinliches Extremszenario der umfassende Automatisierung der Wissens- und Kulturproduktion eintreten, damit die generative künstliche Intelligenz unser Leben merklich verschlechtert und uns als Gesellschaft kulturell, aber auch materiell verarmt. Ganz egal, ob sie kognitive Tätigkeiten in der Wissenschaft, der Verwaltung oder dem Kultursektor ausüben, die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz sind für Beschäftigte – ganz gleich abhängig oder freiberuflich – in diesen Feldern eine eindeutig schlechte Nachricht. Schwerer als das Risiko, ihren Job zu verlieren, wiegt für sie die mögliche enorme Arbeitsverdichtung und der Verlust von Autonomie und Privatsphäre. Gleichzeitig ergeben sich für die Gesamtgesellschaft – selbst aus rein ökonomischer Perspektive – durch die generative künstliche Intelligenz kaum Vorteile.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Man mag einwenden, dass diese Begleiterscheinungen der algorithmischen Erzeugung von Inhalten nur im Kapitalismus auftreten werden – und sicher, ökonomische Prekarität verleiht ihnen erst ihre besonders bedrohliche Qualität für betroffene Arbeiterinnen. Das muss jedoch nicht notwendigerweise bedeuten, dass wir den gegenwärtigen Stand der KI-Technik im Sozialismus sehr vielen besseren Zwecken zuführen könnten. Der eine oder andere genuine Nutzen für die Technologie wird sich sicher finden lassen. Letztlich löst sie aber ein Problem, das wir nicht haben: Wir ertranken bereits vor ChatGPT in einer Flut von mittelmäßigem, gefällige Content, ob auf Netflix oder Google News.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Für Kulturproduktion jenseits ausgetretener Pfade mangelt es uns nicht an menschlicher Kreativität – es fehlen die ökonomischen Voraussetzungen und die Zeit, um sie umzusetzen und ein Publikum dafür zu kultivieren. Unser Problem ist auch nicht, das wir Informationen nicht im Handumdrehen von unseren Geräten erfragen könnten, sondern dass uns viele Informationen über die Welt gar nicht erst erreichen – entweder, weil sie nie aufgezeichnet wurden oder weil sich schlicht nicht genügend Menschen für sie interessieren. Das zugrundeliegende Problem ist in beiden Fällen auf der Nachfrage- und nicht der Angebotsseite zu verorten. Generative Modelle können es nicht für uns lösen.</p><p class="content-element base bodyText font-serif hangingCap">Gegen ein bisschen algorithmischen Klamauk und Spaß auf Knopfdruck ist nichts einzuwenden. Für die kulturelle Verarmung der Welt sollten wir die Schuld letztlich aber nicht bei den Maschinen suchen, sondern im Stress, der Entfremdung und der Arbeitsbelastung, die uns der Kapitalismus aufbürdet. Vielleicht ist das Versprechen der algorithmischen Kulturproduktion im Sozialismus daher nicht unbedingt, dass sie uns neue kreative Betätigungsfelder und Ausdrucksformen erschließen wird, sondern dass wir uns unbeschadet von ihr amüsieren lassen können.</p><div class="content-element"><div class="flex flex-col justify-center mt-8 md:mt-16 bg-black/5 p-4 md:p-10 rounded-xl"><h3 class="font-sans max-w-2xl text-balance [&_a]:underline [&_a]:underline-offset-[0.1em] [&_a]:decoration-2 [&_a]:decoration-slate-300 [&_a]:transition [&_a:hover]:decoration-red [&_a:hover]:text-red"><p>Alexander Brentler ist Journalist und Übersetzer.</p></h3></div></div></div><section class="grid pt-[4.75vw] lg:pt-10 pb-10 mt-10"><section class="grid gap-y-[4.75vw]"></section><div class="relative h-40"><div class="jsx-3bcb2bc7ebebdd0a absolute z-10 top-1/2 left-1/2 w-16 h-16 transform -translate-x-1/2 -translate-y-1/2"><svg viewBox="25 25 50 50" class="jsx-3bcb2bc7ebebdd0a spinner__svg"><circle cx="50" cy="50" 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April 2023","leader":"Modelle wie ChatGPT werden zu weiterer Arbeitsverdichtung führen und uns kulturell verarmen lassen.","image":{"image":{"src":"https://api.jacobin.de/uploads/possessed_photography_U3s_Ow_Vi_Xhk_Y_unsplash_a29ece9373.jpg","placeholder":"empty","alt":"Unter den gegebenen Verhältnissen könnte KI dazu führen, dass wir mit noch mehr uninspirierter Contentschwemme überhäuft werden (Symbolbild).","width":5184,"height":3888},"caption":" Unter den gegebenen Verhältnissen könnte KI dazu führen, dass wir mit noch mehr uninspirierter Contentschwemme überhäuft werden (Symbolbild).","attribution_text":"Unsplash / Possessed Photography","attribution_link":"https://unsplash.com/de/fotos/U3sOwViXhkY"},"topic":null},{"type":"ContentBody","id":"ContentBody","title":"Die künstliche Intelligenz löst Probleme, die wir nicht haben","slug":"/artikel/die-kuenstliche-intelligenz-loest-probleme-die-wir-nicht-haben-chat-gpt-chatbot-generative-ki-alexander-brentler","content":[{"id":"ShSvbQAGur","type":"paragraph","text":"Im abgelegenen Hinterland des US-Bundesstaats Washington, etwa 250 Kilometer östlich von Seattle, zerschneidet der Grand-Coulee-Staudamm das enge Felsental des Columbia River. Seit 1942 stürzt sich der Fluss hier 168 Meter über die Turbinen in die Tiefe. Dabei entstehen bis zu 7 Gigawatt elektrischer Energie; das Wasserkraftwerk ist damit der größte Stromproduzent der USA. Die Talsperre wurde 1933 als eines der wichtigsten Bauprojekte der Works Progress Administration in Auftrag gegeben, ein Monumentalwerk des New Deal. Der Folk-Sänger Woody Guthrie, der damit beauftragt wurde, gleich ein ganzes Album über das Großbauwerk zu produzieren, pries die Staumauer als achtes Weltwunder."},{"id":"7CZgV3eOoL","type":"paragraph","text":"Einige Meilen flussabwärts, in Quincy, Washington, entsteht ein anderes technisches Großprojekt, das die Welt bewegt. Hier trainiert das Unternehmen OpenAI in einem Rechenzentrum mathematische Modelle, in denen mancher den Funken eines künstlichen Bewusstseins erglühen sieht. ChatGPT und das zugrundeliegende KI-Modell GPT3.5 machte bereits im vergangenen Jahr von sich reden, doch mit Erscheinen des Nachfolgers GPT4 im März dieses Jahres scheint für manche Beobachter die Schwelle zu menschenähnlicher, künstlicher Intelligenz überschritten worden zu sein."},{"id":"Exm81ABj9V","type":"paragraph","text":"Der Standort des Rechenzentrums am Columbia River ist nicht dem Zufall geschuldet: In Quincy, in unmittelbarer Nachbarschaft des größten Kraftwerks der USA, kostet der Strom nur 3 Cent die Kilowattstunde. Die zehntausenden Grafikkarten von OpenAI verschlingen davon gewaltige Mengen. Ähnlich wie der Krypto-Boom der letzten Jahre, der inzwischen abgeflaut ist, verbrauchen die KI-Algorithmen der neuesten Generation gigantische Mengen von Energie. Der Bedarf eines einzigen Experiments kann inzwischen in die \u003ca href=\"https://www.numenta.com/blog/2022/05/24/ai-is-harming-our-planet/\"\u003eGigawattstunden\u003c/a\u003e gehen – und meistens werden für die Entwicklung eines neuen Modells eine Vielzahl von Versuchsdurchläufen unternommen. Hinter ChatGPT steckt ein immenser Ressourcenaufwand – und ein Investitionsvolumen von 10 Milliarden US-Dollar, das der Tech-Konzern Microsoft in OpenAI steckte, zu dessen Gründern unter anderem Elon Musk und der ultrarechte Technologieinvestor Peter Thiel gehören."},{"id":"mM6cpsc-Uw","type":"paragraph","text":"Die Durchbrüche der Disziplin in den letzten Monaten haben zu apokalyptischen wie ekstatischen Zeitdiagnosen geführt. \u003ca href=\"https://www.nytimes.com/2023/03/12/opinion/chatbots-artificial-intelligence-future-weirdness.html\"\u003eEzra Klein\u003c/a\u003e behauptet in der New York Times, durch künstliche Intelligenz werde »alles anders werden«. Wir seien es eben gewöhnt, dass die unmittelbare Zukunft der unmittelbaren Vergangenheit gleiche – die neuesten Durchbrüche stellten dies aber infrage. Klein warnt bei weitem nicht nur vor möglicher Massenarbeitslosigkeit von Büroangestellten – er nimmt die Warnungen, die Menschheit könnte eine Entität schaffen, die uns kognitiv so weit voraus ist, dass sie die Herrschaft über die Welt an sich reist, durchaus ernst. Doch durch den gnadenlosen Konkurrenzdruck zwischen den Tech-Konzernen – und der Systemrivalität mit China – seien unsere Möglichkeiten, diese Entwicklung aufzuhalten, begrenzt. Aus vielen Beiträgen spricht narzisstische Kränkung oder schlicht Angst – viele Journalistinnen und Publizisten haben, wie andere Text- und Kulturarbeiterinnen, angesichts der Fähigkeiten der neuen KI-Modelle Sorge um ihre Jobs."},{"id":"MZaXn5aM3Y","type":"header","text":"Privatisierte Forschung"},{"id":"6LbiROoM8y","type":"paragraph","text":"Die Technologie hinter GPT4 ist nicht schwer zu verstehen. Das Modell liest die Aufgabenstellung ein und den bisher generierten Text ein. Auf Basis der darin enthaltenen Informationen versucht es, den nächsten Buchstaben vorauszusagen. KI-Modelle lernen aus ihren Fehlern, indem sie ihre eigenen Parameter und damit ihr Verhalten anpassen, um der gewünschten Lösung Schritt für Schritt ein kleines bisschen näher zu kommen. Während des sogenannten pre-Trainings, der »unüberwachten« Lernphase, ist das Modell rein technisch betrachtet also auf eine einzige Aufgabe fokussiert: die der Textvorhersage. Gleichzeitig löst es dabei aber eine Vielfalt von Aufgaben auf der Grundlage des impliziten Wissens, das in seinen Milliarden Parametern eingeschrieben ist."},{"id":"H3jxFSlsxi","type":"paragraph","text":"Kommerzielle KI-Entwickler bedienen sich für das pre-Training von Modellen oft an frei im Internet zugänglichem Material, in dem menschliche Kreativität und Arbeitskraft steckt – und das eventuell \u003ca href=\"https://hbr.org/2023/04/generative-ai-has-an-intellectual-property-problem\"\u003eurheberrechtlich geschützt\u003c/a\u003e ist. Betreiber und Befürworterinnen von KI-basierten Diensten argumentieren oft, dass auch die kreativen Leistung von Menschen auf Kulturprodukte basieren, die sie in ihrem Leben konsumiert haben – nur ist das Urheberrecht ein juristisches Konstrukt und keine philosophische Abstraktion. Es schützt qua Definition die Leistungen, die menschliche Gehirne bei der Synthese neuer Werke vollbringen, nicht die von Maschinen – und das ist auch gut so, obwohl \u003ca href=\"https://news.bloomberglaw.com/ip-law/artificial-intelligence-can-be-copyright-author-lawsuit-alleges\"\u003eKI-Lobbyisten\u003c/a\u003e das natürlich gerne ändern würden."},{"id":"0Z_4QW07SL","type":"paragraph","text":"In Anschluss an das pre-Training hilft ein weiterer Datensatz an Beispielfragen und dazugehörigen Antworten in einem zweiten Schritt dabei, das Modell auf die Bedürfnisse menschlicher Benutzerinnen und Benutzer zu justieren. Für die Erstellung solcher »handmarkierten« Daten für »überwachtes« Lernen werden oft Menschen, vor allem im Globalen Süden, zu \u003ca href=\"https://www.ft.com/content/56dde36c-aa40-11e9-984c-fac8325aaa04\"\u003emiserablen Lohn- und Arbeitsbedingungen\u003c/a\u003e beschäftigt."},{"id":"Hs_1uXCk_J","type":"paragraph","text":"In einem früheren Leben, unter anderem Namen, war ich einmal KI-Forscher. Genauer gesagt arbeitete ich einige Jahre als Wissenschaftler an einem Institut für Natural Language Processing, dem Teilbereich der Informatik, der sich mit der maschinellen Verarbeitung »natürlicher«, das heißt menschlicher, Sprache beschäftigt. Wir entwickelten unter anderem statistische Sprachmodelle – die zugrundeliegende Technologie von GPT4. Als Konversationspartner scheinen sie in vielen Fällen zu verstehen, was wir von ihnen verlangen, und legen eine erstaunliche Bandbreite von Fähigkeiten an den Tag. Als ich die Disziplin im Frühjahr 2018 verließ, hätten wir uns so etwas wie GPT4 niemals träumen lassen."},{"id":"fR4B7jxQ7x","type":"quote","text":"»Bei GPT4 handelt es sich eindeutig um eine Lern- und keine Denkmaschine, die sicherlich nicht imstande ist, nach der Weltherrschaft zu trachten.«"},{"id":"Kg-VWOj73f","type":"paragraph","text":"Mein wichtigster Beweggrund, die KI-Forschung aufzugeben, bestand darin, dass sich abzeichnete, dass man, um ganz vorne mitzuspielen, für einen Großkonzern oder ein sehr großzügig gefördertes Startup wie OpenAI arbeiten musste. Damit will ich nicht sagen, dass ich besonders gut in meinem Job gewesen wäre – viele meiner Kolleginnen und Kollegen an unserem Institut waren kreativere und fleißigere Forscherinnen. Doch der Arbeitsmarkt war leergefegt, auch ich hätte mir einen Tech-Konzern als Arbeitsstätte aussuchen können. Ein Umzug nach Seattle oder San Jose, samt 80-Stunden-Woche und Existenz inmitten einer Blase von bestenfalls unpolitischen Techno-Optimisten, erschien aber wenig erstrebenswert, und die Möglichkeiten für Forschung im öffentlichen Sektor zunehmend beschränkt. Statt den Zehntausenden Grafikkarten, auf denen OpenAI rechnet, standen uns an unserem Institut nur rund 20 Geräte zur Verfügung – etwa zwei pro wissenschaftlicher Mitarbeiterin. Otto Hahn und Lise Meitner spalteten die ersten Atome noch am Schreibtisch, heute können die Grenzen der Teilchenphysik nur an einer der Handvoll Beschleunigern im Kilometermaßstab, die es auf der Welt gibt, erkundet werden. Doch immerhin handelt es sich hierbei um öffentliche Forschungsinstitutionen, die im Interesse der Allgemeinheit arbeiten und ihre Ergebnisse transparent dokumentieren."},{"id":"2GpzT0yVDz","type":"paragraph","text":"Die Spitzenforschung zur künstlichen Intelligenz ist hingegen fast vollständig privatisiert – und immer weniger Ergebnisse gelangen an die Öffentlichkeit. Die\u003ca href=\"https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf\"\u003e öffentliche wissenschaftliche Dokumentation zu GPT4\u003c/a\u003e ist wenig mehr als eine Werbebroschüre – fundamentale Designparameter werden nicht genannt, angeblich aus Sicherheitsgründen. Wir sollen den Einlassungen des Unternehmens, man arbeite an »freundlicher« künstlicher Intelligenz im Interesse der Gesamtgesellschaft, einfach Glauben schenken."},{"id":"qJNt3GLJv1","type":"paragraph","text":"Unter anderem soll sichergestellt werden, dass sich die Modelle prosozial verhalten, indem zehntausende Beispiele »bösen« Verhaltens – Sexismus und Rassismus, Hass, Gewalt – von einer \u003ca href=\"https://time.com/6247678/openai-chatgpt-kenya-workers/\"\u003eArmee von Hilfskräften in Entwicklungsländern\u003c/a\u003e identifiziert werden, sodass der Output der Sprachmodelle dementsprechend automatisch gefiltert und die Reputation ihrer Erbauerinnen und Erbauer geschützt werden kann. Die Beschäftigten klagen neben miserabler Bezahlung auch über die enorme psychische Belastung durch ihre Arbeit. In der »künstlichen« Intelligenz steckt noch immer eine Menge menschlicher Arbeitskraft und menschlichen Urteilsvermögens – auch diese Leistungen können sich öffentlichen KI-Forschungsinstitutionen, die zunehmend zu Ausbildungszentren für die Industrie degradiert werden, nicht mehr leisten."},{"id":"gWge0f1OmY","type":"header","text":"Keine Denkmaschine"},{"id":"DsPqJUG_1C","type":"paragraph","text":"Die enorme Kapitalkonzentration in der KI-Forschung hat ihren Grund: GPT4 scheint die formalisierte schriftliche Kommunikation mühelos zu beherrschen. Texte, für die es bereits genügend Beispiele gesehen hat – eine Restaurantbewertung, ein Kündigungsschreiben, ein Sonett, ein Liebesbrief – kann es nicht nur perfekt reproduzieren, sondern problemlos im Stil und Inhalt unseren Wünschen anpassen. Für »strukturierte« Texte, wie etwa Programmcode oder einfache bis mittelschwere mathematische Beweise, gilt dies ebenso. Zum anderen besitzen die großen Sprachmodelle der neuesten Generation eine beinahe spielerische Qualität. In Wort und Bild beherrschen sie Parodie und Persiflage nahezu perfekt. Sicher, auch die Sprachmodelle der neuesten Generation machen Fehler und scheitern oft an erstaunlich einfachen Aufgaben. Man sollte den Hype um sie nicht unkritisch befeuern. Dennoch ist nicht zu leugnen, dass hier ein echter wissenschaftlicher Durchbruch erfolgt ist."},{"id":"i7yW3KlncI","type":"paragraph","text":"Bedeuten die menschenähnlichen Fähigkeiten von ChatGPT, Dalle oder Midjourney , dass diese auch ein menschenähnliches Bewusstsein besitzen? In ihrer aktuellen Ausprägung ist dies sicher nicht der Fall. Das generative Modelle hinter diesen Diensten sind unveränderlich – einmal trainiert, bleiben ihre Parameter fixiert. Jede neue Aufgabenstellung lösen sie auf Grundlage des selben Vorwissens. Ähnlich wie Leonard Shelby in Memento kann sich GPT4 nur an die unmittelbare Vergangenheit »erinnern« – bei der Lösung von komplexeren Problemen muss es sich selbst schriftliche Hinweise darüber hinterlassen, was zuvor geschah. Desweiteren wird das Modell aus seinen Erfahrungen niemals klüger – der Lernprozess selbst ist auf die Trainingsphase des Modells begrenzt und abgeschlossen. Denkbar ist, dass die Entwickler das Modell später aus Interaktionen mit den Usern weiter trainieren, doch das findet – zumindest derzeit – nicht in Echtzeit statt."},{"id":"8JDsJoUQhM","type":"paragraph","text":"Bei GPT4 handelt es sich – unserem Drang zum Trotz, generative KI-Modelle zu athropomorphisieren – immer noch eindeutig um eine Lern- und keine Denkmaschine, die sicherlich nicht imstande ist, nach der Weltherrschaft zu trachten. Auch sollte uns stutzig machen, dass – wie \u003ca href=\"https://www.latimes.com/business/technology/story/2023-03-31/column-afraid-of-ai-the-startups-selling-it-want-you-to-be\"\u003eBrian Merchant richtigerweise feststellt\u003c/a\u003e – die größten Verfechter und Profiteure der KI-Forschung am lautesten vor ihrer angeblich unkontrollierbaren Gefährlichkeit warnen. Es handelt sich dabei auch um eine Marketing-Masche. Besonders der »\u003ca href=\"https://jacobin.de/artikel/effective-altruism-linsey-mcgoey-duemmste-idee-rassismus-ideologie-effektiver-altruismus/\"\u003eeffektive Altruismus\u003c/a\u003e« entwickelt sich zunehmend zum Kult um die denkende Maschine. Das libertäre Blog Less Wrong ging sogar so weit, eine\u003ca href=\"https://www.lesswrong.com/posts/azRwPDbZfpadoL7WW/an-appeal-to-ai-superintelligence-reasons-to-preserve\"\u003e Petition an zukünftige KI-Systeme\u003c/a\u003e zu veröffentlichen, in der sie darum gebeten werden, davon abzusehen, die Menschheit auszulöschen. Respekt für ihre Erbauer – und für freie Märkte sowie Eigentumsrechte, die sie erst ermöglicht hätten, versteht sich – sei im rationalen Eigeninteresse solcher uns vermeintlich kategorisch überlegener Entitäten."},{"id":"V8B8qLXZwQ","type":"paragraph","text":"Zukünftige große Sprachmodelle Modells werden eventuell in der Lage sein, die eigenen Parameter permanent zu verändern und zu überschreiben. Damit kämen sie den Voraussetzungen für ein künstliches Bewusstsein bereits näher. Doch die Konstruktion eines solchen Modells wäre um einiges komplexer und sein Verhalten schwieriger vorherzusagen. Vielleicht werden wir entdecken, dass ein solches Modell, dessen Parameter nicht eingefroren sind, während es mit der Welt interagiert, ähnlich wie unser Gehirn, Erholung und Schlaf benötigt, um nicht in mathematischer Dekohärenz zu zerfallen. Vielleicht wird ihm bei der Arbeit langweilig werden. Vielleicht wird es träumen – oder träumen müssen – um zu denken. Auch ist möglich, dass die Mathematik selbst den Leistungen eines solchen künstlichen Bewusstseins Grenzen auferlegt – es könnte etwa der Fall sein, dass die kognitiven Leistungen, die jedes zusätzliche Neuron ermöglicht, geringer und geringer ausfallen. Irgendwann wäre eine Grenze erreicht, ab der kaum noch Leistungszugewinne möglich sind – sie mag auf dem Niveau von menschlichen Genies liegen, oder deutlich darüber, oder auch gar nicht existieren – wir wissen es nicht. Vielleicht hat uns die Evolution kein größeres und komplexeres Gehirn gegeben, weil wir es andernfalls nicht mehr mit ausreichend Nährstoffen versorgen könnten, vielleicht aber auch, weil es schlicht nicht besonders nützlich wäre. Dass unser Leben und unsere Gesellschaft in Zukunft von einem übermenschlichen Maschinenwesen dominiert werden, ist alles andere als ausgemacht."},{"id":"MgMAR8Sn4P","type":"header","text":"Verdichtung und Entwertung"},{"id":"T37qnOZaWz","type":"paragraph","text":"Dies ändert nichts an der Tatsache, dass GPT4 erstaunlich gut darin ist, menschliche Informationsverarbeitung nachzuahmen. Natürlich kratzt dies am Ego der menschlichen Expertenklasse, die bisher damit betraut war. Letztlich sagt dies aber weniger darüber aus, welche Berufsgruppe besonders anspruchsvolle Tätigkeiten ausführt, sondern darüber, wie unsere Gesellschaft menschlicher Arbeit Wert beimisst."},{"id":"qQKtSy2Gx1","type":"paragraph","text":"Für viele der Aufgaben, die man in einem Bürojob erledigt, braucht man weder ein Bewusstsein noch besondere Intelligenz. Ein Radiologe oder eine Rechtsanwältin ordnet eine Gesamtsituation einem bestimmten Muster zu und wählt dann aus einer begrenzten Zahl von Lösungswegen eine geeignete Option aus. Diese Tätigkeiten sind anspruchsvoll und ehrenwert, aber nicht unbedingt wesensverschieden von handwerklichen Beschäftigungen, die viel Fingerspitzengefühl und eine genaue Beobachtungsgabe erfordern. Ein Schreiner oder eine Glasbläserin bringen ebensoviel implizites Wissen und Urteilsfähigkeit in ihre Tätigkeiten ein. Dass wir ihren Berufsfeldern weniger Prestige zusprechen, liegt an der Klassenstruktur unserer Gesellschaft, nicht an dem benötigten Abstraktionsniveau. Schreinerinnen und Glasbläser haben Macht über Dinge. Radiologinnen und Rechtsanwälte entscheiden über das Schicksal von Menschen."},{"id":"RYLhcL_U8V","type":"paragraph","text":"Im marxistischen Geschichtsverständnis liegt es im Wesen des Kapitalismus, die Produktivkräfte stetig weiterzuentwickeln. Kapitalisten versuchen, sich durch den Einsatz von Automatisierungstechnologien preislich zu unterbieten, was in ständigen Produktivitätsgewinnen resultiert. Zu Marx Lebzeiten betraf dies vor allem die industrielle Güterproduktion – während der letzten beiden Jahrhunderte hat sie sich radikal gewandelt."},{"id":"XvCYOP61kB","type":"paragraph","text":"Viele Beobachterinnen sehen nun eine ähnliche Entwicklung auf den Dienstleistungssektor zukommen. Die zugrundelegende Annahme ist, dass sowohl Verwaltungstätigkeiten als auch Kulturproduktion derselben ökonomischen Logik folgen – doch daran gibt es berechtigte Zweifel."},{"id":"XlH55_59Tx","type":"paragraph","text":"Zunächst ist es keineswegs so, als seien Dienstleistungen bisher von der Automatisierung ausgenommen gewesen. Wir denken uns seit Jahrzehnten nichts dabei, eine Fahrkarte oder eine Tasse Kaffee von einem Automaten statt einem Menschen zu kaufen. An der grundlegenden Dynamik, dass sich die Automatisierung im Dienstleistungssektor langsamer vollzieht als in der Industrie, hat das nichts geändert. Zum einen steigt dadurch der Anteil von Dienstleistungen an der Gesamtwirtschaftsleistung. Die Kehrseite dieser Entwicklung besteht darin, dass Dienstleistungen – relativ zu Gütern – immer teurer werden, ein Phänomen, das man in der Wirtschaftswissenschaft als baumolsche Kostenkrankheit bezeichnet."},{"id":"G3_htJlIYd","type":"quote","text":"»Zur Lösung gesamtgesellschaftlicher Aufgaben, wie einem Fürsorgesektor, der den Herausforderungen des demografischen Wandels gewachsen ist, hat die künstliche Intelligenz praktisch nichts beizutragen.«"},{"id":"5NR8WVej5a","type":"paragraph","text":"Besonders drastisch zeigt sich dieses Problem, wo essenziell wichtige Dienstleistungen dem Markt überlassen werden, wie etwa im US-Gesundheits-, Pflege- und Betreuungswesen, das, wie die universitäre Bildung in den USA, zu großen Teilen marktwirtschaftlich organisiert ist. US-Haushalte haben, der jüngsten Inflationsdynamik zum Trotz, Zugang zu deutlich billigeren Waren als Generationen vor ihnen. Gleichzeitig sind die Kosten für Kinderbetreuung und gesundheitliche Versorgung so erdrückend geworden, dass das Land am Rande einer dramatischen Krise der sozialen Reproduktion steht: Viele US-Amerikanerinnen und -Amerikaner können sich die Familiengründung schlicht nicht mehr leisten, die Lebenserwartung sinkt von Jahr zu Jahr. Gesellschaften, die die Bereitstellung von lebenswichtigen Dienstleistungen dem Markt entziehen, können den expandierenden Kostenrahmen hingegen deutlich besser auf die Gesamtwirtschaft verteilen und Produktivitätsgewinne in anderen Sektoren so mittelbar diesen Zielen zugute kommen lassen."},{"id":"T982IgLvXu","type":"paragraph","text":"Doch die meisten Jobs, die durch künstliche Intelligenz unmittelbar bedroht scheinen, sind gar nicht im – gesellschaftlich essenziellen – Care-Sektor angesiedelt. Unmittelbar betroffen scheinen vor allem Verwaltungstätigkeiten im Büro. Auch dieser Sektor hat – durch die Digitalisierung – in den letzten Jahrzehnten enorme Produktivitätszuwächse genossen, ohne dass sein Gesamtanteil an der Wirtschaftsleistung abgenommen hätte. Viele Unternehmen und staatliche Behörden wenden – wenn überhaupt – mehr \u003ca href=\"https://yaledailynews.com/blog/2021/11/10/reluctance-on-the-part-of-its-leadership-to-lead-yales-administration-increases-by-nearly-50-percent/\"\u003eRessourcen für Management\u003c/a\u003e- und Verwaltungsaufgaben auf als noch vor Jahrzehnten."},{"id":"TgnBZyubmg","type":"paragraph","text":"Eine mögliche Erklärung für dieses – oberflächlich betrachtet kontraintuitive – Phänomen liefern David Graebers Hypothesen zu \u003ca href=\"https://jacobin.de/artikel/david-graeber-bullshit-jobs/\"\u003eBullshit-Jobs\u003c/a\u003e. Dass Verwaltungstätigkeiten mit zunehmender Produktivität potenziell sogar mehr Ressourcen in Anspruch nehmen, könnte daran liegen, dass es sich dabei häufig entweder um eine Art institutionellen Statuskonsum handelt oder, dass die Tätigkeiten aufgrund der Aktivitäten anderer institutioneller Akteure notwendig werden. Man unterhält sich als Unternehmen eine Abteilung für Sustainability und Diversity, um zu zeigen, dass man eine hat, nicht weil man ernsthaft intendiert, seine Geschäftspraktiken zu ändern. Eine große Rechtsabteilung ist hingegen notwendig, um die Aktivitäten der Anwälte anderer Großunternehmen abzuwehren."},{"id":"aFMT0t6Rlt","type":"paragraph","text":"Der kumulative Effekt dieser institutionellen Anreize schlägt sich darin nieder, dass Verwaltungsapparate – und die \u003ca href=\"https://jacobin.de/artikel/auf-einmal-alles-so-progressiv-hier-baerbock-die-gruenen-gruen-rot-rot-regierungskoalition-schwarz-gruen-bundestagswahl-progressiver-neoliberalismus-antipopulismus/\"\u003egebildeten Verwaltungsschichten\u003c/a\u003e, die in ihnen arbeiten – mit zunehmender Produktivität nur noch weiter anwachsen. Das Internet hat sie noch weiter aufgebläht, es werden um ein Vielfaches mehr Emails versendet als Geschäftsbriefe. Warum sollte sich dies in Zukunft ändern, wenn sich Emails innerhalb von Sekunden automatisch generieren lassen?"},{"id":"zBSbJLLpmA","type":"paragraph","text":"Für die Beschäftigten bedeutet dies vor allem, dass die Leistungsanforderungen an sie steigen werden, ohne dass hieraus ein zusätzlicher gesellschaftlicher Nutzen entsteht: Ein Rezept für noch mehr Burnouts und Sinnkrisen in der Mittelschicht. Von Sachbearbeiterinnen, Textarbeitern und Übersetzerinnen könnte ein Output-Volumen erwartet werden, dass ihnen kaum noch erlaubt, die algorithmisch generierten Inhalte ordentlich gegenzulesen – für eventuelle Fehler und qualitative Mängel werden sie natürlich trotzdem persönlich verantwortlich gemacht werden."},{"id":"WR2v2EvzVC","type":"paragraph","text":"GPT4 und seine Nachfolger werden in Zukunft sicher ihren Beitrag dazu leisten, uns beinahe kostenlos zu informieren und zu unterhalten. Doch genau deshalb werden ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft weniger revolutionär ausfallen, als sich Enthusiasten und Pessimistinnen gerade ausmalen: Das Zeitalter der praktisch unbegrenzten Reproduzierbarkeit von Kulturprodukten dauert nun schon mehr als ein Jahrhundert an. Wir werden bereits heute unglaublich billig informiert und amüsiert – jedenfalls, solange wir uns damit zufriedengeben, bereits existierende Narrative und humoristische Tropen in leicht abgewandelter Form vorgesetzt zu bekommen – was deprimierend oft der Fall ist."},{"id":"w7ljFAtqGi","type":"paragraph","text":"Wir sollten die Verantwortung hierfür nicht in unserem individuellen Versagen als Medienkonsumentinnen suchen, sondern die Frage stellen, welche gesellschaftlichen Umstände dazu führen, dass wir uns mit Content-Müll zufrieden geben, bei dem es keinen Unterschied macht, ob er algorithmisch generiert wurde oder nicht. Sprachmodelle reproduzieren Information und synthetisieren im besten Fall aus bereits bekanntem Wissen neue Schlussfolgerungen. Sie sind folglich nur dazu imstande, immer wieder dasselbe Bild unserer Welt nachzuzeichnen. Wenn ein Obdachloser erfriert, wenn ein Boot mit Geflüchteten versinkt, und niemand die Szene fotografiert, filmt oder beschreibt, so wird uns auch in Zukunft kein KI-Modell darüber informieren – wie sollte es auch Zugriff auf diese Fakten bekommen? Besser informiert werden wir durch generative KI sicher nicht. Gut möglich, dass Sprachmodelle unsere Welt weiter kulturell sterilisieren werden – doch die Böden unserer Kulturproduktion waren bereits ausgelaugt, bevor wir damit anfingen, auf Twitter unsere albernsten Dalle-Kreationen zu teilen."},{"id":"NgJ0ds3G6k","type":"header","text":"Die Illusion maschineller Fürsorge"},{"id":"lF6xdqgZPd","type":"paragraph","text":"Unter die Fähigkeiten von KI-Modellen fällt es ganz bestimmt nicht, sich um Menschen zu kümmern. Lehrerinnen und Kindergärtner sind nicht deshalb davor sicher, von Robotern und Modellen ersetzt zu werden, weil Computer nicht bereits heute singen, Bauklötze stapeln oder Rechtschreibfehler finden könnten. Roboter können Kinder nicht erziehen. Kinder brauchen Modelle, die sie nachahmen, gegen die sie sich auflehnen und deren Innenleben sie verstehen können – menschliche Modelle, mit denselben Fehlleistungen, Schwächen und Gefühlen wie sie, die sie nach und nach ergründen und dadurch selbst zu entwickelten Persönlichkeiten heranreifen können."},{"id":"wdymgjYCe8","type":"paragraph","text":"Gleiches gilt für den übrigen Care-Sektor: Im hohen Alter können wir uns vielleicht vorstellen, von einem Roboter ins Bett gehievt zu werden. Doch vor Einsamkeit wird uns eine solche Maschine nur bewahren, wenn unsere geistigen Fähigkeiten so weit abgenommen haben, dass wir sie tatsächlich für einen Menschen halten. Liebe, Freundschaft und Zuneigung können wir uns nicht kaufen, und kein noch so umfänglicher Sozialstaat kann sie uns als Rechte zugestehen. Doch die Gesellschaft kann trotzdem sicherstellen, dass sich jemand um uns kümmert, wenn wir Hilfe oder Zuwendung benötigen. Menschliche Fürsorge kann sie allen ihren Mitgliedern aber nur garantieren, wenn sie ihre Bereitstellung dem Markt entzieht, andernfalls wird Baumols eisernes Gesetz dafür sorgen, dass sie das Privileg einer kleinen Minderheit bleibt. Daran werden die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz nichts ändern."},{"id":"T8VQFG0AuD","type":"paragraph","text":"Unter den gegebenen Verhältnissen hat die künstliche Intelligenz also das Potenzial, unsere Gesellschaft kein bisschen materiell reicher zu machen, dabei den Arbeitsalltag von Millionen von Menschen in Verwaltungstätigkeiten und im Kultursektor aber zu verschlechtern. Zur Lösung essenzieller gesamtgesellschaftlicher Aufgaben, wie einem Fürsorgesektor, der den Herausforderungen des demografischen Wandels gewachsen ist, hat sie praktisch nichts beizutragen. Das ist nicht unbedingt die Schuld von KI-Forscherinnen und -Forschern, und doch zeigt sich hier einmal mehr, dass wir die Weiterentwicklung der künstlichen Intelligenz nicht dem Privatsektor – und schon gar nicht Elon Musks und Peter Thiels undurchsichtigen Startups – überlassen sollten."},{"id":"tq68K73B9L","type":"paragraph","text":"Sicherlich lassen sich Einzelfälle finden, in denen die generative künstliche Intelligenz bereits heute Menschen hilft. So hat ChatGPT etwa einem\u003ca href=\"https://twitter.com/DannyRichman/status/1598254671591723008?lang=de\"\u003e Gärtner, der die Schriftsprache nur eingeschränkt beherrscht\u003c/a\u003e, ermöglicht, auf professionelle Weise mit seinen Kundinnen und Kunden zu kommunizieren. Der Abbau habitueller Zugangsbarrieren gehört vielleicht zu den wenigen eindeutig positiven Auswirkungen der Technologie. Doch ist hiervon keine ökonomische Produktivitätsrevolution zu erwarten – der Gärtner bleibt Gärtner –, noch, dass gesellschaftliche Vorurteile über Nacht verschwinden. Eine Gesellschaft, die Menschen mit niedrigem formalen Bildungsniveau geringschätzt und ausgrenzt, wird Wege finden, dies zu tun, selbst wenn sie geschliffene Business-Emails versenden können."},{"id":"_WK_GzTCow","type":"paragraph","text":"Naturwissenschaftlerinnen und Angehörige technischer Berufe neigen dazu, die positiven gesellschaftlichen Auswirkungen der von ihnen geschaffenen Innovationen zu überschätzen. Gerade die Fehldiagnose von Machtungleichheiten und Gewaltausübung als Informationsdefizite ist weit verbreitet. Als junger, irgendwie linker, aber doch einigermaßen naiver KI-Forscher stellte ich mir vor, dass meine Arbeit auf dem Feld der maschinellen Übersetzung einen Beitrag dazu leisten könnte, die Vorherrschaft westlicher Informationsquellen zu brechen und die Völkerverständigung zu befördern. Ich hätte es besser wissen müssen: In der Bundesrepublik liest kaum jemand Medien aus der Schweiz oder Österreich – nicht, weil wir sie nicht verstehen, sondern weil uns die Politik unserer Nachbarländer kaum materiell tangiert. Bei genauerem Hinsehen entpuppen sich viele der angeblichen kulturellen Errungenschaften generativer KI-Modelle als Trugbilder: Die künstliche Intelligenz löst Probleme, die wir gar nicht haben."},{"id":"yBf_OqFsmt","type":"header","text":"Der Autor, dein Freund"},{"id":"jzjQDEp6MP","type":"paragraph","text":"»It’s SO over«, kommentierte der Twitter-Acount @heartereum im Januar in Reaktion auf mehrere von einem KI-Modell generierte Bilder von Frauen in Bikinis. Softcore-Pornografie könnte auf menschliche Darstellerinnen und Darsteller bald verzichten. Zahlreiche andere User machten sich über den Post lustig, unter anderem mit den grotesken Resultaten von algorithmischen Fehlversuchen, ähnliche Bilder zu erstellen. Vor allem Darstellerinnen, die auf dem Portal OnlyFans aktiv sind, wo sie pornografische Inhalte direkt an andere Nutzer vermarkten, widersprachen der Aussage prompt. Natürlich sei das Internet schon seit Jahrzehnten voller sexualisierter Bilder menschlicher Körper – die meisten davon kostenlos zugänglich. Daran würde auch ein noch so ausgefeilter KI-Bildgenerator nichts ändern."},{"id":"SlO5bcwmWH","type":"paragraph","text":"Die – größtenteils weiblichen – Darstellerinnen betonten, dass ihnen ihre Follower natürlich kein Geld überweisen würden, um ziemlich austauschbare und bereits millionenfach verfügbare Nacktbilder geschickt zu bekommen. OnlyFans funktioniere als Geschäftsmodell, weil sie in stetigem persönlichen Austausch zu ihren »Fans« stünden – was natürlich stimmt. Ob aus Einsamkeit oder Lust an der Transgression bezahlen Menschen – zumeist Männer – auf der Plattform für den persönlichen Austausch mit den Models. Dabei geht es offensichtlich nicht um die Bereitstellung pornografischen Materials, sondern für die damit einhergehende parasoziale Beziehung und Illusion sexueller Zuwendung. Eine Form der digitalisierten Prostitution, die selbstverständlich rein transaktional, dabei aber alles andere als anonym ist."},{"id":"B9CjgghH_v","type":"paragraph","text":"Vielleicht haben die OnlyFans-Darstellerinnen mit ihrem lautstarken Widerspruch angesichts der Aussage, es sei für sie »sowas von vorbei«, mit als erste diagnostiziert, wohin sich die Kulturindustrie angesichts der immer weiter um sich greifenden Verbreitung von austauschbarem und kostenlosem Content – ob algorithmisch generiert oder lediglich lieblos zusammengeschustert – entwickeln wird. Wenn es nicht mehr notwendigerweise Menschen mit besonderen Talenten sind, die unsere Kulturprodukte herstellen, werden wir vermutlich den Drang dazu entwickeln, mehr über die Personen wissen zu wollen, die es dennoch tun."},{"id":"PldL-jiNt4","type":"quote","text":"»Aus der Möglichkeit der Vermarktung der eigenen Person und dem Potenzial zum Aufbau einer parasozialen Beziehung zum eigenen Publikum kann schnell ökonomischer Zwang werden.«"},{"id":"6KF6vtQj-K","type":"paragraph","text":"Eine Möglichkeit, wie Kulturarbeiterinnen auf die algorithmisch induzierte Contentschwemme reagieren könnten, wäre eine immer tiefgreifendere Personalisierung und Parasozialisierung der Beziehung zu den Konsumentinnen und Konsumenten ihrer Produkte. Patreon, Substack – und nicht zuletzt OnlyFans – sind Vorboten dieser Entwicklung. Diesen Plattformen gemein ist, dass sie Kulturarbeit, Journalismus oder eben Pornografie einem traditionellen institutionellen oder kommerziellen Kontext entreißen und zu einem Unterfangen individueller Content-Unternehmerinnen macht."},{"id":"W00kebLJTn","type":"paragraph","text":"Sicherlich mögen sich hierdurch ab und an auch neue kreative Freiräume oder die Möglichkeit zur Flucht aus ausbeuterischen Strukturen ergeben, doch die potenziellen Nachteile für Text- und Kulturarbeiter liegen auf der Hand. Aus der Möglichkeit der Vermarktung der eigenen Person und dem Potenzial zum Aufbau einer parasozialen Beziehung zum eigenen Publikum kann schnell ökonomischer Zwang werden. Es macht einen Unterschied, ob man als Redakteur ab und an einen Leserbrief beantworten muss, oder als Content Creator mit seinen Sponsorinnen rund um die Uhr per Direktnachricht im Kontakt steht. Das Risiko, dass Nutzerinnen die impliziten Grenzen dieser parasozialen Beziehung nicht respektieren könnten, wird den individuellen Produzentinnen aufgebürdet."},{"id":"bO3DJaUK65","type":"paragraph","text":"Lange bevor algorithmische Modelle aus Quincy, Washington in der Lage waren, für uns ulkige Spottreime im Stil von Jan Böhmermann oder Monty Python zu verfassen, versuchten die Surrealisten den Künstler als subjektives Element aus dem Schaffensprozess zu verbannen. Für sein Gemälde \u003ci\u003eDer verwirrte Planet\u003c/i\u003e ließ Max Ernst eine Farbdose mit Loch von einer Schnur schwingen, um zufällige Ellipsen auf der Leinwand zu hinterlassen – ungestört und regulär im linken Bildteil, perturbiert und chaotisch im rechten. Die Entscheidung über die exakte Formfindung überließ Ernst ganz bewusst der Oszillation dieses Pendels, also der Unwägbarkeit komplexer physikalischer Systeme – einem Zufallsprozess, wie Informatiker sagen würden. Nicht alle von Ernsts Weggefährten wählten einen solch technischen Weg – einige versuchten, sich in Bewusstseinszustände zu versetzen, indem sie selbst als kreative Individuen in den Hintergrund traten. Vielleicht ist es deshalb nicht verwunderlich, dass ihre Bildsprache im Zeitalter digitaler Content-Erstellung viel von ihrer Wirkung eingebüßt hat."},{"id":"R_MCdydUZH","type":"paragraph","text":"Doch natürlich wären die Surrealisten genau wie ihre Vorgänger und Nachfolgerinnen gekränkt gewesen, wäre es schon zu ihren Lebzeiten gelungen, die Produktion von Kulturgütern gänzlich zu automatisieren. Und vielleicht führt fast vollständig automatisierte Kunst unter Marktbedingungen nicht zu einem Verschwinden von Künstlerinnen und Kulturarbeitern, sondern im Gegenteil zu einer Intensivierung der Personalisierung des Kulturbetriebs und einer Erwartung zur parasozialen Selbstentblößung."},{"id":"U-S1dxBQaF","type":"paragraph","text":"Kulturarbeiterinnen wären dann gezwungen, aus zwei unattraktiven Karrierewegen zu wählen: Entweder als Aufseherinnen einer immer weiter automatisierten Content-Maschine austauschbare Inhalte am laufenden Band zu produzieren oder sich als Person zu vermarkten. Diese Entwicklung lässt sich in großen Teilen des Kulturbetriebs bereits beobachten – die Nutzung der generativen künstlichen Intelligenz könnte also zum Brandbeschleuniger für präexistente Trends werden. In gewissen Bereichen der Kulturproduktion, etwa im Hip Hop, sind charismatische Künstlerinnen, die eigentlich nicht von ihrem Werk zu trennen sind, bereits der Normalfall, hier werden die Auswirkungen kaum zu spüren sein. Anderen Bereichen, in denen die Trennung von Autorin und Werk bis vor kurzem relativ diszipliniert aufrechterhalten wurde, könnte ein drastischer Umbruch ins Haus stehen. Insbesondere in der Literatur zählt es zu den Verdiensten der Postmoderne, das Werk von der tyrannischen Dominanz des Autors befreit zu haben. Doch in Zukunft könnte eine solche Rezeption literarischer Werke in Konflikt mit dem Zwang zur Selbstvermarktung und Selbstdarstellung für Autorinnen in Konflikt geraten."},{"id":"jIrMQ_un8t","type":"header","text":"Weder notwendig noch nützlich"},{"id":"MVf4ZA4yNP","type":"paragraph","text":"Sollten sich die kühnsten Vorhersagen universeller Automatisierbarkeit durch künstliche Intelligenz tatsächlich bewahrheiten – und wir sollten diesbezüglich durchaus \u003ca href=\"https://jacobin.de/artikel/die-roboter-nehmen-uns-die-jobs-nicht-weg-aaron-benanav-stagnation-wirtschaftskrise-automatisierung-industrie-4-0-arbeitslosigkeit-zukunft-der-arbeit-deindustrialisierung/\"\u003eskeptisch bleiben\u003c/a\u003e – würden alle verbleibenden menschlichen Tätigkeiten, insbesondere die Kulturproduktion, zu einer Ausprägung der Care-Arbeit: Arbeit, die sich per Definition nicht automatisieren lässt, weil menschliche Aufmerksamkeit und Fürsorge ein konstitutiver Teil und nicht nur ein kontingente Vorbedingung für sie ist. Care-Arbeit ist ehrenvoll und gesellschaftlich absolut notwendig. Doch wenn man betrachtet, wie sie im Kapitalismus vergütet und wertgeschätzt wird, aber auch, wie ungleich ihre Dienstleistungen verteilt werden, kann diese Entwicklung für die große Mehrheit von uns nichts Gutes verheißen. Im Kapitalismus bedeutet die Kommodifizierung der Fürsorge, dass eine kleine Minderheit verhätschelt und die große Mehrheit vernachlässigt wird. Die Antwort hierauf liegt nicht in der Flucht ins Private und in \u003ca href=\"https://jacobin.de/artikel/der-kapitalismus-befeuert-ein-hausfrauen-revival-tradwife-tiktok-girlboss-feminismus-astrid-zimmermann/\"\u003etraditionelle Geschlechterrollen\u003c/a\u003e, sondern in einer umfangreichen Sozialisierung und Dekommodifizierung von Care-Arbeit."},{"id":"MsPcNfTqHE","type":"paragraph","text":"Doch es muss kein unwahrscheinliches Extremszenario der umfassende Automatisierung der Wissens- und Kulturproduktion eintreten, damit die generative künstliche Intelligenz unser Leben merklich verschlechtert und uns als Gesellschaft kulturell, aber auch materiell verarmt. Ganz egal, ob sie kognitive Tätigkeiten in der Wissenschaft, der Verwaltung oder dem Kultursektor ausüben, die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz sind für Beschäftigte – ganz gleich abhängig oder freiberuflich – in diesen Feldern eine eindeutig schlechte Nachricht. Schwerer als das Risiko, ihren Job zu verlieren, wiegt für sie die mögliche enorme Arbeitsverdichtung und der Verlust von Autonomie und Privatsphäre. Gleichzeitig ergeben sich für die Gesamtgesellschaft – selbst aus rein ökonomischer Perspektive – durch die generative künstliche Intelligenz kaum Vorteile."},{"id":"TuLS4nXmWp","type":"paragraph","text":"Man mag einwenden, dass diese Begleiterscheinungen der algorithmischen Erzeugung von Inhalten nur im Kapitalismus auftreten werden – und sicher, ökonomische Prekarität verleiht ihnen erst ihre besonders bedrohliche Qualität für betroffene Arbeiterinnen. Das muss jedoch nicht notwendigerweise bedeuten, dass wir den gegenwärtigen Stand der KI-Technik im Sozialismus sehr vielen besseren Zwecken zuführen könnten. Der eine oder andere genuine Nutzen für die Technologie wird sich sicher finden lassen. Letztlich löst sie aber ein Problem, das wir nicht haben: Wir ertranken bereits vor ChatGPT in einer Flut von mittelmäßigem, gefällige Content, ob auf Netflix oder Google News."},{"id":"MOeNGRABAb","type":"paragraph","text":"Für Kulturproduktion jenseits ausgetretener Pfade mangelt es uns nicht an menschlicher Kreativität – es fehlen die ökonomischen Voraussetzungen und die Zeit, um sie umzusetzen und ein Publikum dafür zu kultivieren. Unser Problem ist auch nicht, das wir Informationen nicht im Handumdrehen von unseren Geräten erfragen könnten, sondern dass uns viele Informationen über die Welt gar nicht erst erreichen – entweder, weil sie nie aufgezeichnet wurden oder weil sich schlicht nicht genügend Menschen für sie interessieren. Das zugrundeliegende Problem ist in beiden Fällen auf der Nachfrage- und nicht der Angebotsseite zu verorten. Generative Modelle können es nicht für uns lösen."},{"id":"TAIoD3Lj-e","type":"paragraph","text":"Gegen ein bisschen algorithmischen Klamauk und Spaß auf Knopfdruck ist nichts einzuwenden. Für die kulturelle Verarmung der Welt sollten wir die Schuld letztlich aber nicht bei den Maschinen suchen, sondern im Stress, der Entfremdung und der Arbeitsbelastung, die uns der Kapitalismus aufbürdet. 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