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Smart Glasses – die Blickhoheit im öffentlichen Raum

RayBanMeta. Quelle: unsplash +

Smart Glasses – Daten- bzw. KI-Brillen im Look von Ray Ban gibt es zwar schon einige Jahre (2023/24) – aber erst in diesem Jahr verschärfte sich die  Diskussion dazu.

Smart Glasses als Werkzeug von Übergriffen

Die Kritik entzündete sich nicht an abstrakten Datenschutzfragen, sondern  an konkreten, sexistischen Übergriffen im Alltag,  eingebettet in eine Debatte zu toxischer Männlichkeit.

Jede neue Technologie öffnet wieder eine Tür für die Manosphere*. Die Berichte gleichen sich: Männer belästigen Frauen und Smart Glasses dienen als  Werkzeuge der Übergriffe.
Der Schritt vom Blick, dem unbemerkten Fixieren im öffentlichen Raum  zur Verbreitung als Content auf Social Media ist leicht gemacht. Ein kurzer Sprachbefehl, etwa  Hey Meta, post my last video to Instagram Story reicht aus,  eine gekaperte Alltagsszene zu veröffentlichen.
Es sind vorwiegend Videos, die auf diese Weise erbeutet werden und auf Plattformen zirkulieren. Sie leben aus der Bewegung der Aufnahmeperspektive und vermitteln eine scheinbare Unmittelbarkeit und authentische Teilnahme.  Statische Photos aus derselben Perspektive sind hingegen oft verwackelt und wirken unscheinbar.
Manche der visuellen Beutenehmer nennen sich Pick-up-Artists oder  Rizzfluencer, das klingt nach einem neuen popkulturellen Genre anstatt nach vulgär-sexistischer  Belästigung.

Bis hierhin trifft die Kritik weniger Smart Glasses selber, sondern den  Missbrauch, die Auswüchse – ein Gadget, das es einem bestimmten toxischen, meist männlichen, Verhalten leicht macht und eine neue Stufe digitaler Übergriffigkeit ermöglicht.  Aus Sicht der Fans von Smart Glasses ein bedauerliches Fehlverhalten, das eine spannende neue Technologie diskreditiert.

Von Google Glass zu Cloud-KI: Was sich technisch weiter entwickelt hat

Pervert Glasses oder Spannerbrillen  ist denn auch der Spitzname,  er erinnert  an die  Glassholes von 2013, als der Vorläufer Google Glasses ähnlich verwendet wurde. Im Vergleich zu den heutigen Modellen boten die Google Glasses von damals den Nutzern wenig. Sie waren im wesentlichen ein kleines Display vor den Augen, das Informationen anzeigen konnte, ergänzt durch Kamera, Mikrophon und wenige Anwendungen. Was fehlte, war etwas heute entscheidendes, nämlich die Verbindung von Kamera, Cloud und leistungsfähiger KI.

In der gesamten Geschichte von Big Tech gibt es keinen  Fall, in dem eine neu erschlossene Datenkategorie – Standort, Browserverlauf, biometrische Gesundheitsdaten aus Wearables, Spracheingaben von Sprachassistenten etc. – langfristig nicht in irgendeiner Form monetarisiert wurde, sobald die technische Infrastruktur dafür stand.
Was wird lokal verarbeitet, was in die Cloud übertragen? Welche Bilder, Sprachaufnahmen und Kontextdaten werden gespeichert? Welche Informationen lassen sich aus ihnen ableiten? Welche Dienste des Betreibers werden dafür benötigt? Und wie weit reicht die Kontrolle des Nutzers über die Daten, die eine ständig mitgeführte Kamera produziert?

Investigative Aufdeckung: Wenn private Bilder auf Bildschirmen in Kenia landen

Ein entscheidender Auslöser der aktuellen Debatte war ein investigativer Bericht des Svenska Dagbladet (Stockholm) vom 27.02.2026, der gleich mehrere Vorbehalte bestätigte: die Verletzung der Privatsphäre, die  Speicherung in der Cloud und ihre Bearbeitung im ausgelagerten Maschinenraum der Datenindustrie (in diesem Falle Nairobi),  exakt so, wie es Kate Crawford im Atlas der AI beschrieben hatte.
Bankdaten, Sex und nackte Menschen, die offenbar nicht bemerken, dass sie gefilmt werden. Im Hintergrund von Metas neuen Smart-Glasses arbeitet eine verborgene Belegschaft die sich unwohl dabei fühlt, Einblick in die intimsten Bereiche des Lebens anderer Menschen zu erhalten. – We see everything – from living rooms to naked bodies – Meta verfügt über solche Inhalte in seinen Datenbanken.

Privatheit im öffentlichen Raum – eine gesellschaftliche Entscheidung

Mit den aktuellen Smart Glasses zieht KI in die physische Welt ein. Es sind nicht smarte Produkte, wie ein KI-gesteuerter Kühlschrank oder Saugroboter, die jeweils abgegrenzte Dienste verrichten.
Smart Glasses greifen aus der Perspektive ihres Trägers auf dessen Umgebung zu – zumindest im Standby-Modus, sie sind die Einfallsschneise der KI in das Alltagsleben. Die physische Umgebung wird zur – zumindest möglichen – Datenquelle, incl. unbeteiligter Personen, deren Verhalten Teil des erfassten Materials wird, ohne dass sie dem je zugestimmt hätten.
Endet die Privatsphäre im öffentlichen Raum? Der Text des Hamburgischen Beauftragten für Datenschutz und Informationsfreiheit Thomas Fuchs, der an mehreren Stellen veröffentlicht wurde, gibt den aktuellen Stand der deutschsprachigen Debatte wieder. Fuchs benennt die juristischen Fragen und verweist auf die entscheidende Instanz der Bundesnetzagentur in Bonn.
Über die rechtlichen Aspekte hinaus, stellt sich die Frage, wieviel Privatheit im öffentlichen Raum wir uns als Gesellschaft erhalten wollen. Videoüberwachte Bereiche gibt es ohnehin  genug.
Möchten wir also in einer Gesellschaft leben, in der wir beim Verlassen der eigenen Wohnung davon ausgehen müssen, gefilmt und absehbar auch identifiziert zu werden? 

Die Logik der Tech-Industrie

Aktuelle Modelle – ca. 55 verschiedene Geräte sollen mittlerweile auf dem Markt sein – unterscheiden sich in ihren Funktionen und werden beständig weiter entwickelt. Die Handlungslogik der Tech-Konzerne bleibt dagegen unverändert: Nutzer sollen möglichst dauerhaft und eng in das jeweilige Ecosystem (Lock-In) eingebunden werden. Daten werden gesammelt, wo immer es nur geht. Jedes ungenutzte Datenfragment ist ein liegengelassener Rohstoff.
Eine Industrie, die dieser Logik folgt, hat wenig Anreiz die Asymmetrie zwischen dem Träger der Glasses und den Menschen in seinem Blickfeld  zu verringern. Tech-Konzerne wollen möglichst ungestört Gewinne erwirtschaften, gerne als Monopolisten. Ihr primäres unternehmerisches Ziel bleibt die uneingeschränkte – das heißt unregulierte – Extraktion  verfügbarer Daten, gleich, welcher Herkunft und Natur. Jede neue Technologie bringt dabei zwangsläufig eine neue Art von Verhaltensdaten mit sich, für den der Markt erst nachträglich Verwertungslogiken schafft.
Wir sollten ihnen nicht die Gestaltung unserer Gesellschaft überlassen. 

Akzeptanz: Smart Glasses vs. SmartPhone

Warum stossen dieselben Basistechnologien (Kameras, Mikrofone, KI-Auswertung) bei Smart Glasses auf soviel mehr Widerstand als beim SmartPhone?
So vielfältig es auch genutzt wird, das SmartPhone, bleibt ein Hand-und-Hosentaschen-Device. Meist dient es dem Abruf von Informationen oder der Interaktion mit einer  entfernten Umgebung. Wer auf sein Display starrt, koppelt sich eher zeitweise von seiner Umgebung ab. Aufnahmen erfordern eine erkennbare, körperliche Geste.
Smart Glasses hingegen verlegen die Aufnahmetechnik auf die körperliche Blickachse – nicht exakt, sondern seitlich verschoben. Sie ermöglichen freihändige Bild- und Videoaufnahmen aus der Ich-Perspektive – also aus dem persönlichen Point of View der tragenden Person.

Zudem ist das SmartPhone mittlerweile omnipräsent, die Konventionen seines öffentlichen Gebrauchs sind weitgehend ausgehandelt.  Manchmal nervt es, da aber fast jeder von den Möglichkeiten der Interaktion und des Wissensabrufs profitiert, werden Nebenwirkungen akzeptiert.
Smart Glasses ersetzen die Funktionen des SmartPhones nicht, zumindest nicht in naher Zukunft, sondern erweitern sie. Wer SmartGlasses trägt, braucht meist weiterhin ein SmartPhone.

Die Soziologie des Blickkontakts

An dieser Stelle lohnt sich der Blick (!) auf zwei  soziologische Klassiker: Georg Simmel und Erving Goffman:

Georg Simmel (1858-1918)

Das Auge kann seinem Wesen nach nicht nehmen, ohne zugleich zu geben schrieb Georg Simmel, 1908 in seinem Exkurs zur Soziologie der Sinne.  Der Blick ist für ihn die kleinste, aber hoch verdichtete Form von Gesellschaft – eine soziale Beziehung, die nur im Moment ihres Vollzugs existiert. Deshalb wird die Datenbrille im öffentlichen Raum als übergriffig empfunden: Sie bricht mit der anthropologischen Regel der Reziprozität des menschlichen Blickkontakts.
Smart Glasses machen den Blick selbst technisch vermittelbar und verschieben die Grenze zwischen privater Wahrnehmung und öffentlicher Datenerzeugung.

Erving Goffman (1922-1982)

Bei Erving Goffman sind Face-to-Face-Interaktionen ein eigenständiger Gegenstand der Soziologie: situative Prozesse, die soziale Ordnung im Moment ihres Geschehens – bzw. ihrer kontinuierlichen  Performance – selbst erzeugen.
Blicke sind soziale Signale gegenüber anderen Menschen. Sie signalisieren Haltungen, Absichten, Begierden bevor sie artikuliert wurden, manchmal bevor sie sich der Blickende selbst eingestanden hat.
Ein Schlüsselbegriff bei Goffman ist Civil inattention – zu übersetzen etwa als höfliche Unaufmerksamkeit. Ein Verhaltensstandard, der ein friedliches Nebeneinander – etwas wie Öffentlichkeit – erst möglich macht, andere nur kurz zu registrieren, ohne sie in weitere Interaktionen zu ziehen.
Ein Beispiel der Bedeutung des Blickkontaktes zeigt eine Beobachtung aus dem Alltag:  Online-Veranstaltungen funktionieren mittlerweile – sie sind kulturell eingeführt. Der Blickkontakt funktioniert aber nur eingeschränkt. Entscheidend für weitere Zusammenarbeit bleibt jedoch das physische Sehen, erst dabei lernt man, sich gegenseitig einzuschätzen.

Abwehr und Akzeptanz der Technologie

Beide Klassiker machen die fundamentale Bedeutung des unverstellten Blickkontakts für das menschliche  Zusammenleben deutlich.  Die Sklera, das Weisse im Auge, hat sich evolutionär gerade deshalb durchgesetzt, da sie die Blickrichtung für das Gegenüber unmittelbar lesbar macht.
Smart Glasses durchbrechen genau diese Lesbarkeit – nur um sie an anderer Stelle umso gründlicher wiederherzustellen: nicht für das physische Gegenüber, sondern  für den Aufzeichnenden als Videosequenz – oder aber als extrahierter Datenstrom für  die im Hintergrund analysierende KI.
Die unbegrenzte Verwendung im öffentlichen Raum stösst so auf eine nicht nur soziale, sondern auch anthropologische Barriere .

Dort wo Smart Glasses schon weiter verbreitet sind (USA, GB), gibt es bereits Verbotszonen, so in Fitness-Studios, Clubs, in der Gastronomie – und man kann damit rechnen, dass sich die Verbote überall dort ausbreiten, wo ein Hausrecht geltend gemacht werden kann, so etwa in öffentlichen Verkehrsmitteln, bei Konzerten und Kulturveranstaltungen aller Art.

All das bedeutet nicht, dass die Technologie komplett abgelehnt wird – es spricht nur gegen ihre uneingeschränkte Verbreitung, eine enthemmte Nutzung. Breite Akzeptanz finden Smart Glasses v.a. im prothetischen Einsatz, sie können den Alltag behinderter Menschen erleichtern.
Darüber hinaus etablieren sich professionelle Spezialanwendungen in Handwerk, Medizin, Logistik und Industrie.
In der privaten Nutzung existiert ein plausibles Interesse an Aufnahmen direkt aus der eigenen Blickachse. Eltern möchten etwa das Aufwachsen ihrer Kinder aus der eigenen Perspektive festhalten, Sportler interessiert die Point-of-View-Dokumentation zur Analyse oder zum Nacherleben ihrer Bewegungsabläufe. Die Problemlagen, die sich aus einer uneingeschränkten Nutzung im öffentlichen Raum ergeben, bestehen in diesen privaten Szenarien nicht.

Anders argumentieren einige Technik-Begeisterte, federführend der Marketing-Professor und VR-Experte Philipp Rauschnabel. Gemeinsam mit einem Konsortium aus Hochschulen, Forschungseinrichtungen und XR-Fachverbänden wurden  im August 2026 Leitlinien für den Alltag mit Smart Glasses veröffentlicht** – eine gut gemeinte Initiative – aber mit einer eklatanten Schieflage: Während sich Träger an einem Fünf-Punkte-Katalog orientieren sollen, wird von Passanten verlangt, Situationen spontan zu analysieren, Hintergründe mitzudenken und die Technik idealerweise selbst auszuprobieren, um differenziert zu urteilen. Das bürdet Unbeteiligten dieselbe Bringschuld und Sachkunde auf wie den Nutzern – nur ohne deren Wahlfreiheit.

Attention Computing –  Aufmerksamkeit maschinenlesbar machen

Die bisherige Kontroverse dreht sich um das, was die Kamera aufzeichnet. Die nächste Entwicklungsstufe zielt auf mehr: nicht mehr, was der Träger sieht, sondern wie und wohin er blickt.

Richard Newcombe, Chefwissenschaftler hinter Metas Project Aria, argumentiert, dass KI-Systeme bislang unvollständig seien, weil sie die Welt nicht so wahrnehmen, wie der Mensch sie erlebt – also egozentrisch, kontinuierlich und multimodal, über Blickachse, Gehör und räumliche Bewegung zugleich. Smart Glasses mit Eye-Tracking und Kameras sollen diese Lücke schließen: als Prothesen, die der KI das ego­zentrische Erleben liefern, das ihr bislang fehlt.
Eye-Tracking kann Smart Glasses über reine Kamera- oder Anzeige-Funktionen hinausführen. Blickerkennung zeigt an, worauf die Aufmerksamkeit gerichtet ist, und macht den Blick zu einer natürlichen Eingabe, die Informationen auswählen, bestätigen oder priorisieren sowie Gesten oder Sprache mühelos ergänzen kann (vgl. Yau, s.u.)
Tobii, der schwedische Weltmarktführer im Eye-Tracking, beschreibt sich selbst als Pionier des Attention Computing – mit dem erklärten Ziel, Technologie zu entwickeln, die menschliche Aufmerksamkeit und Absicht versteht. Was in der Marktforschung seit Jahren als kontrolliertes Verfahren unter Laborbedingungen existiert, soll nun massentauglich werden: Aufmerksamkeit, bislang das Flüchtigste am Menschen, soll  maschinenlesbar werden.
Das Schlüsselkonzept ist Intent Prediction– Absichtserkennung. Wo die Pupille verweilt, entsteht Aufmerksamkeit. Wenn KI-Brillen diesen Prozess millisekundengenau auslesen, kann das System Wünsche, Aufmerksamkeitsdefizite oder Kaufabsichten vorhersagen, noch bevor das Individuum sie bewusst reflektiert oder ausspricht.

In der Logik der Konzerne wäre Attention Computing ein ultimatives Geschäftsmodell, in gesellschaftlicher Sicht eine vollständige Entblössung.
Das ist keine Randnotiz der Produktentwicklung, sondern ihr erklärtes Ziel. Newcombe bezeichnet diese Ausrichtung als Übergang zu einer societal scale cognition – einem verteilten, KI-gestützten Betriebssystem, das Meta zufolge das kollektive Verhalten, das Arbeitsgedächtnis und die Wahrnehmung ganzer Populationen in Echtzeit kartieren und prädiktiv unterstützen soll.
Dahinter verbirgt sich die Vision, die individuellen Aufmerksamkeitsströme, Blickachsen und Denkprozesse von Milliarden Menschen über mobile Sensorik zusammenzufassen und in ein zentrales, KI-gesteuertes Wahrnehmungssystem einzuspeisen. Was auf der Führungsetage des Tech-Giganten als nächste Evolutionsstufe menschlicher Kognition gefeiert wird, bedeutet soziologisch betrachtet eine Dystopie.
Eine solche Dystopie verwirklicht sich allerdings nur, wenn man den Konzernen dabei freie Hand lässt. Die Vision bleibt Verhandlungsmasse – das ist das Wesen von Technogenese selbst: eine Ko-Evolution von Mensch und Technik, die sich gestalten lässt, solange sie als solche erkannt und verhandelt wird.

Die Blickhoheit im öffentlichen Raum, die heute noch nach denselben anthropologischen Grundsätzen ausgehandelt wird, die schon Simmel und Goffman beschrieben haben, ist am Ende vielleicht nur die erste Verhandlungsrunde um eine weit größere Frage: wer über das entscheidende Private verfügt, das uns bleibt – die Richtung unserer eigenen Aufmerksamkeit.

 

Naipanoi Lepapa, Ahmed Abdigadir, Julia Lindblom: She Came Out of the Bathroom Naked, Employee Says. Svens Dagbladet. 27.02.2026 – Chris Vallance:  Meta in row after workers who say they saw smart glasses users having sex lose jobs. BBC Meta. 30.04.2026.  Nicola Brunelli: Designed for Privacy? The Bartone v. Meta Litigation over AI Smart Glasses. Media Laws 1.06.2026. Thomas Fuchs: Endet die Privatsphäre im öffentlichen Raum?  Der Tagesspiegel. 11.08.2026.  –  Thomas Riedel: Bundesnetzagentur: Kein formelles Verfahren bezüglich Meta Smart Glasses.. Droid Boy Blog 10.08.2026 –  Lawrence Yau: Seeing smarter: How eye tracking supercharges smart glasses. 1.03.2026. — Sonja Peteranderl: Frauenjagd und Überwachung: KI-Brillen als Gefahr. Blätter – Juli 2026. – Richard Newcombe: nach Contextual AI & the Future of Human Connection.  18.09.2025
**Philipp A. Rauschnabel:  Smart Glasses im Alltag – Leitlinien für einen souveränen Umgang.pdf  26.08.2026. Michaela Wiegel: Frauen werden ohne ihre Zustimmung auf der Straße gefilmt– FAZ:. 24.09.2026.  Alexander Amon: Kultur der Belästigung: Studie zeigt, wie Meta-Brillen gegen Frauen eingesetzt werden  -. Der Standard  14.08.2026-
* Manosphere: lose vernetzte Online-Milieus (u. a. Pickup-Artists, Incels, Männerrechtler, verbunden durch Antifeminismus und Frauenverachtung)  Elli Scambor in: Viktória Kery-Erdélyi: Rizzfluencer,  Smart Glasses und Co.: Was wir gegen Pick-Up-Artists tun können.  Wienerin. 9.08.2026



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The Rulers – Corporate Power in the Age of AI and the Cloud (Rez.)

The Rulers – Big Tech als Knowledge Predators

Vorweg muss ich zugeben, dass ich The Rulers. Corporate Power in the Age of AI and the Cloud von Cecilia Rikap zunächst als  Fortsetzung und Aktualisierung der Kritik am Plattform- und Überwachungskapitalismus gelesen habe, der sich nun um die Dimension des Cloud-Computing erweitert hat.
Im Grunde richtet sich diese Kritik  gegen die Aneignung des digitalen Fortschritts durch eine Handvoll Konzerne  – gegen die Enteignung eines gesellschaftlichen Versprechens, das der digitaler Fortschritt lange Zeit war und für viele bis heute ist.

Vieles passt auch in diese Reihung: Rikap bezieht sich auf Shoshana Zuboffs Überwachungskapitalismus und auf Platform Capitalism von Nick Srnicek. Trumps Amtseinführung, umgeben von den Oligarchen aus Big Tech, steht als Schlüsselereignis vorn in der Einführung und wenige Zeilen später  steht der Satz: This book reveals how and why these companies have grown to dominate Western capitalism in close alliance with the US government (2).

Big Tech ist aber nicht nur ein Label für Plattformen und Social Media.  Plattformen sind nur eine von vielen Ebenen der digitalen Wertschöpfungsketten und  Netzwerke. Sie sind allerdings die Ebene, die das Verhältnis zwischen Großkonzernen und Individuen bestimmt:  erlebt werden sie als Consumer-to-Consumer (C2C) Beziehung, bleiben aber in die Regeln und die Datenextraktion der B2C-Plattformen eingebettet.
Die mediale Dominanz von Plattformunternehmen (vgl. M. Andree: Big Tech muss weg, 2023) und die Abschöpfung von Verhaltensdaten  (s. Zuboff) wurden in den vergangenen Jahren vielfach diskutiert – und diese Diskussion bestimmt bislang das Bild von Big Tech.  Hinzu kommt die physische Infrastruktur incl. der Beschaffung natürlicher Ressourcen wie Wasser, Strom und Seltene Erden (vgl. dazu Kate Crawford: Atlas of AI),  die den Betrieb dieser Systeme erst ermöglichen.

Digitale Wertschöpfungsketten beruhen heute auf einer kollektiven, hochgradig arbeitsteiligen Wissensproduktion, zusammengehalten von der Rechenleistung und dem Speicherplatz der Cloud – ohne diese Infrastruktur würden sie nicht funktionieren. Genau hier sind in den letzten fünfzehn Jahren neue Monopole entstanden, die in der bisherigen Big-Tech-Diskussion weniger beachtet wurden – um die damit verbundene Machtstellung geht es Cecilia Rikap in The Rulers. Die mediale Macht der Social Media Betreiber bleibt draussen (auch wenn Microsoft mit LinkedIn dazu gehört).

Neues Machtzentrum: Die Cloud. Bild: engin-akyurt.unsplash+

Cloud Computing wird von wenigen Hyperscalern dominiert:  Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud.
Hyperscaler sind  Anbieter extrem skalierbarer Cloud-Infrastruktur. Diese Skalierbarkeit macht sie zur technischen Grundlage des KI-Booms und zum Zentrum globaler Wissensproduktion.

Rikap konzentriert sich in ihren Analysen auf diese Infrastrukturmacht, die aus dem Quasi-Monopol in der Cloud resultiert. Ihre Kernthese:  Amazon, Microsoft und Google seien  als die Hegemonen der Cloud keine klassischen Monopolisten mehr, sondern Herrscher über ein Wissens- und IP-Regime (IP: Intellectual Property) – sie kontrollieren Daten, Algorithmen, Recheninfrastruktur und damit die Bedingungen, unter denen Wissen erzeugt, organisiert und genutzt wird.
Their power is rooted in their control over global knowledge production, both within and beyond the tech sector. Big Tech controls the very technologies that determine knowledge and ignorance (5).

Meta, Apple, Nvidia bleiben demgegenüber zweitrangig: Sie verfügen zwar über eigene Rechenkapazitäten oder – wie Nvidia – über eine Schlüsselposition im Chip-Design, vermieten diese Infrastruktur aber nicht in vergleichbarem Umfang an Dritte. Sie sind selbst Nutzer und Abhängige, nicht Vermieter fremder Abhängigkeit.

Das Bild der Cloud-Giganten als blosse digital landlords – digitaler Vermieter, die IT-Infrastruktur auf Abruf bereitstellen, verharmlost ihre strukturelle Macht. Es geht um eine Form der Kontrolle, die weit darüber hinausgeht. Control beyond ownership  ist ein Prinzip, das sich in vielen Bereichen der Wirtschaft verbreitet hat, in  Franchise-Modellen wie auf digital market places (Amazon) und in den App Stores von Apple und Android.  Hyperscaler wenden es auf die Wissensproduktion selber an.
Cloud-Infrastrukturen sind keine statischen Mieträume, sondern bestehen aus Millionen hochkomplexer, ineinander verschachtelter einzelner  Software-Bausteine und Algorithmen – demselben Fundament auf dem auch aktuelle KI-Modelle trainiert und betrieben werden.
Diese Algorithmen lernen kontinuierlich aus lokalem Wissen und ermöglichen so  die Steuerung weiter gesellschaftlicher Bereiche, ohne dabei von lokalen Besonderheiten zu abstrahieren. Das Ergebnis ist eine Flut von Kennzahlen und Prognosen (185). 

Abgesichert werden diese digitalen Wissensmonopole durch das Zusammenspiel von geistigen Eigentumsrechten und strikter Geheimhaltung: Die fortschrittlichsten Algorithmen und die gesammelten Datenmengen bleiben unter Verschluss, während sich der technologische Wandel gerade dadurch beschleunigt – KI-Algorithmen verbessern sich, je mehr Daten sie verarbeiten.
Die bestehende Ordnung des geistigen Eigentums (IP-Regime) – Patente, Urheberrechte, Markenschutz – wird von den Cloud- und KI-Giganten nicht mehr nur passiv genutzt, sondern systematisch umgebaut, um Wissensmonopole abzusichern. Engmaschige Dickichte von Patenten (patent thickets) sowie das gezielte Ausnutzen von Regulierungslücken und Asymmetrien zwischen nationalen Rechtsordnungen, dazu technisch gezielt eingebaute Wechselbarrieren (stickiness), die einen Anbieterwechsel erschweren, verschaffen ihnen dauerhafte Vorteile.
Die Hegemonie der Cloud Giganten ist flächendeckend – um in der digitalen Ökonomie wettbewerbsfähig zu bleiben, sind Unternehmen, ob Tech-Konzern Mittelstand oder Start-Up, auf deren Infrastruktur zu den gesetzten Bedingungen angewiesen. 

Das theoretische Fundament von The Rulers  verbindet zwei Begriffslinien: Intellectual Monopoly Capitalism bezeichnet eine aktuelle Entwicklungsstufe des Kapitalismus, in der die größte wirtschaftliche Macht und Profitquelle nicht mehr primär aus der Produktion materieller Güter stammt, sondern aus der privaten Aneignung und Kontrolle von Wissen, Daten und immateriellen Vermögenswerten. Ursprünglich geht das Konzept auf den italienischen Ökonomen Ugo Pagano zurück;  Rikap hat es  in ihrem vorhergehenden Buch Capitalism, Power and Innovation: Intellectual Monopoly Capitalism Uncovered (2021) entscheidend weiterentwickelt.

Die zweite Begriffslinie stammt von Cédric Durand, der bereits 2017 in Fictitious Capital zeigte, wie Finanzkapital sich künftige, noch gar nicht produzierte Werte aneignet – futures appropriation. In einem gemeinsam mit Cecilia Rikap verfassten Aufsatz (2021, s.u.)  übertrug er diese Logik auf die digitale Ökonomie: Der Begriff  Knowledge Appropriation beschreibt den Mechanismus, wie sich Tech-Konzerne Wissen einverleiben, das eigentlich außerhalb ihres eigenen Eigentumsbereichs erzeugt wurde.
Was ich eingangs als Aneignung des digitalen Fortschritts bezeichnet habe, liesse sich in dieser Begriffsfamilie folgerichtig als “progress appropriation” fassen – dieselbe Logik, nur auf das gesellschaftliche Versprechen selbst angewandt, das digitaler Fortschritt einmal war – und im Grunde auch noch ist.

Hyperscaler eignen sich dieses dezentrales Wissen an und errichten darauf Monopole. Damit wird ausgehebelt, was Schumpeter als den  Motor der Marktdynamik beschrieb: Aus der potenziell radikalen schöpferischen Zerstörung durch neue Herausforderer wird ein Dauerzustand verfestigter Wissensherrschaft. Die Dominanz der Hyperscaler erreicht einen Punkt, an dem selbst andere mächtige Akteure von ihren monopolisierten Technologien abhängig sind.  Rikap nennt sie Knowledge predators Wissensräuber, deren anhaltende Monopolisierung immaterieller Güter die Verbreitung von Innovation bremst und die meisten verbliebenen Unternehmen in Abhängigkeit hält (vgl. 106).

Ohne die enge Bindung an Microsofts Azure-Infrastruktur hätte es den durchschlagenden Start von ChatGPT vor dreieinhalb Jahren in dieser Form kaum gegeben – ein frühes Beispiel für die Verschränkung von KI und Cloud Computing, die erst mit der Lockerung der Exklusivität 2026 wieder aufgebrochen wurde. Bezeichnend dabei: Während OpenAI selbst bis heute keine profitable Geschäftsgrundlage gefunden hat, verdient Microsoft als Hoster in jedem Fall mit – ob KI sich am Ende rentiert oder nicht.

The Rulers ist kein rein theoretisches Werk, es stützt sich auf  eine breite empirische Basis. Rikap führte insgesamt 112 Interviews mit  Wissenschaftlern, Entwicklern, Ingenieure, Technikern, Führungskräfte und leitenden Angestellten in der Entwicklung oder Anwendung fortschrittlicher digitaler Technologien bei 55 multinationalen Konzernen, darunter auch US-amerikanische und chinesische Big-Tech-Unternehmen.

Cecilia Rikap ist  Ökonomin, stammt aus Argentinien und lehrt am  University College London, am dortigen Institute for Innovation and Public Purpose (IIPP) – einem der einflussreichsten wirtschaftspolitischen Thinktanks und Forschungsinstitute im Bereich Innovationsökonomie und öffentliche Wertschöpfung, geleitet von Mariana Mazzucato. 

Rikap ist nicht nur Diagnostikerin, sondern hat  konkrete politische Positionen. Sie plädiert aktiv für eine öffentliche Cloud-Infrastruktur, als Gegenmodell zur Abhängigkeit von den drei Hyperscalern – und hat in genau dieser Frage sowohl Brasilien als auch die EU beraten.

Fast zeitgleich mit The Rulers erschien mit Gil Durans The Nerd Reich ein weiteres Buch zum Machtüberhang von Big Tech.
Duran versteht sich als investigativer Journalist und  trägt relevante Quellen und Hintergründe zu den tech-autoritären Bewegungen von ihren Anfängen bis zum Bündnis mit der MAGA-Bewegung zusammen.  Er setzt damit eine Diskussion fort, die vor allem seit Trumps zweiter Amtsübernahme geführt wird: dass demokratiefeindliche Strömungen im Silicon Valley die Demokratie systematisch untergraben und eine autoritäre, technokratische Herrschaftsordnung anstreben  (vgl. dazu die Rezension zu Jannis Brühl: Disruption -die Ideologie der Tech-Oligarchen). 

Sein Buch habe ich (noch) nicht gelesen – mein bisheriger Eindruck stammt aus seinem wöchentlich erscheinenden Newsletter.
Duran bezieht klassische Faschismus-Kriterien – die Dämonisierung von Gegnern, Propaganda, Führerkult, Verachtung von Demokratie – auf die Tech-Elite und die MAGA-Bewegung. Im Vordergrund stehen bekannte Akteure und Ideologen wie Peter Thiel, Elon Musk und Curtis Yarvin sowie die Ideologien eines radikalisierten Cyberlibertarismus .

Ist Demokratie eher durch direkte politische Übergriffe gefährdet – die allerdings auch entsprechende Gegenreaktionen auslösen – oder durch unregulierte Monopole, die im Rahmen eines ganz normalen, kaum angefochtenen Kapitalismus die Infrastruktur des Wissens kontrollieren?

Cecilia Rikap: The Rulers. Corporate Power in the Age of AI and the Cloud.  Verso Books, London & New York,  2026. 245 S. – Interview mit Cecilia Rikap: Wir alle produzieren KI, aber nur einige Wenige profitieren. interview in Surplus. Das Wirtschaftsmagazin. 14.08.2026. Cecilia Rikap: Digital Public Infrastructure’: Cultural hegemony and states’ technological dependence.
Bensussan, Hannah, Durand, Cédric, Rikap, Cecilia. 100 years of Corporate Planning. From Industrial Capitalism to Intellectual Monopoly Capitalism through the lenses of the Harvard Business Review (1922-2021). 2023  — Gil Duran: The Nerd Reich 8/2026.  – Cédric Durand: Fictitious Capital: How Finance Is Appropriating Our Future.  Cecilia Rikap & Cédric Durand:  Intellectual monopoly capitalism—challenge of our times. Social Europe. 5.10.2021

 



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Ist die Soziologie zu links? Eine irritierte Replik

Eine Replik auf eine Schlagzeile

Ist die Soziologie zu links? Wo Soziologen und Soziologie-Studierende hinschauen, sehen sie in der Gesellschaft Ungleichheit. Und die halten viele von ihnen grundsätzlich für schlecht. Unter diesem Titel veröffentlichte Die Zeit am 25.07. einen Essay von Armin Nassehi und Irmhild Saake, beide Professoren an der Münchner LMU.

Titel und die prominente Platzierung haben mich irritiert – und die Irritation ist geblieben, als ich den Text gelesen hatte. Warum publiziert eine Wochenzeitung, die sich als ein Leitmedium versteht  und ein öffentlich sehr präsenter Soziologieprofessor diese Schlagzeile?

Der Text stützt sich auf ein grobes Deutungsschema, seine empirische Grundlage ist schwach. Was als eine aufsehenerregende Studie vorgestellt wird, ist der massenhafte Abgleich von Abstracts mit den Maßstäben einer Skala, die sich auf KI-generierte Typisierungen  stützt.
Weiter gibt es ein diffuses, leicht herablassendes Missbehagen an den eigenen Studierenden, das sich anscheinend bei einer anderswo dokumentierten Langzeitstudie zu Flüchtlingen herausgebildet hat: Mit Gleichheitsversprechen kann man jungen Leuten, die die Welt verbessern wollen, etwas anbieten, was nicht so sehr nach akademischer Anstrengung aussieht. Man hat so den Eindruck, dass den Autoren die Haltung der eigenen Studierenden öfters auf die Nerven geht.

Eine KI-Studie als Bezugsrahmen

Bezugsrahmen ist die Studie  The ideological orientation of academic social science research 1960–2024 von James Manzi, veröffentlicht im März dieses Jahres. Erklärtes Ziel dieser Studie ist es, eine langfristige ideologische Ausrichtung von Forschungsergebnissen in sozialwissenschaftlichen Disziplinen abzuschätzen.
Datenbasis sind die auf der Plattform Open Alex zugänglichen Abstracts sozialwissenschaftlicher Studien in englischer Sprache, exakt 599.194. Eine derart gigantische Masse an Material lässt sich in vertretbarer Zeit nur maschinell  (mit KI) verarbeiten.
Die Abstracts entstammen auch nicht allein der Soziologie, sondern aus insgesamt 11 Disziplinen: Anthropologie, Kommunikationswissenschaft, Kriminologie, Ökonomie, Ethnic Studies, Gender Studies, Politikwissenschaft, Psychologie, Public Administration, Public Health und Soziologie.

Die Breite spiegelt das speziell US-amerikanische Fächerspektrum, von denen Ethnic und Gender Studies per se mit identitätspolitischen Fragestellungen verbunden sind, (Kultur-) Anthropologie spielt eine weit grössere Rolle im Fächerkanon. Ökonomie und Psychologie sind auch in den USA eigenständige Fakultäten mit enormem gesellschaftlichen Einfluss.

Was heißt hier „links“?  – Progressiver Neoliberalismus 

Die von Manzi genutzte Skala von 0 (Far Right) bis 10 {Far Left) – erscheint nach Klick in voller Auflösung auf neuer Seite

In 180.311 der Abstracts wird von der KI eine Nähe zu politischen Positionen gemessen. 90% ordnet sie dem linken Spektrum zu.  Links bedeutet hier links auf einer Skala (0 =  Far Right, 10 = Far Left), die von der KI  anhand von aktuellen (aus dem Jahre 2025) Positionen im U.S. political spectrum (vgl. abb.) – angelegt wurde – eine Messung von Ideologie auf dem Stand eines Jahres in dem der US-amerikanische Kulturkampf mit der Präsidentschaft Trump II einen neuen Höhepunkt erreicht hat.
Für jedes Fach wurde ein Durchschnittswert bestimmt. Bei der Soziologie liegt er bei 6,9 – was etwa der Verortung der New York Times, einem bürgerlich-liberalen Leitmedium, entspricht. Auf diesem einen Wert beruht letztlich die reisserische Schlagzeile Ist die Soziologie zu links. 

Ein Text von 1965 wird  an einer im Jahre 2025 fixierten Skala als ideologisch gemessen.  Rekonstruiert wird nicht, wie sich Autorinnen und Autoren historisch selbst verstanden hätten, sondern wie ihre Texte auf dieser heutigen US‑Skala wirken würden. Blickt man zurück, waren die 60er Jahre in den USA das entscheidende Jahrzehnt der Bürgerrechtsbewegung. Gemessen am angesetzten Maßstab, war dies eine linke Bewegung.
Neben etwa Racial Justice und Gender/sexuality Research hat, so Manzi, wohl auch Forschung zum Klimawandel zum wachsenden Umfang  links kodierter Inhalte beigetragen.

Links im Sinne der Manzi-Studie meint fast ausschliesslich links in soziokulturellen, kaum in ökonomischen Fragen. Die erfasste Orientierung lässt sich daher eher dem Feld dessen zuordnen, was Nancy Fraser als progressiven Neoliberalismus beschrieben hat: eine Verbindung liberaler Hauptströmungen der neuen sozialen Bewegungen (Feminismus, Antirassismus, Multikulturalismus, Umweltschutz, LGBTQ+-Rechte)  mit den dynamischsten Sektoren der US-Wirtschaft (Wall Street, Silicon Valley und Hollywood)  verbindet ( vgl. Nancy Fraser, 2019). Ob sich etwa Silicon Valley heute, im Zeichen eines Cyberlibertarismus,  noch als soziokulturell progressiv bezeichnen lässt, ist mehr als zweifelhaft.
Nassehi & Saake übernehmen eine statistische Kennzahl aus einem völlig anderen Kontext und machen sie zum als Maßstab für eine steile Aussage, die die Wissenschaftlichkeit der eigenen  Disziplin anzweifelt. 

Soziologie und Gleichheit

Dass das Fach Soziologie innerhalb des Fächerkanons in einer eher linken, sich  progressiv verstehenden Tradition steht, entsprechende Studenten anzieht und sich dadurch neu rekrutiert, gilt als ein Allgemeinplatz. Entsprechendes lässt sich in anderer Weise über andere Fächer sagen. So interessieren sich angehende Juristen, neben den Berufsaussichten, eher für normative Ordnung, Institutionen und Recht; BWL-Studenten für Effizienz und Management.
Soziologie hat sich als Wissenschaft zu einer Zeit konstituiert, als gesellschaftliche Ordnung nicht mehr als (gott-) gegeben akzeptiert wurde.  Soziale Ungleichheiten wurden als sozial erzeugt analysiert, in der Folge  ihre Legitimation in Frage gestellt. Die Hinterfragung von Ungleichheit zählt seitdem zu den Kernkompetenzen des Faches.
Gleichheit ist keine normative Vorliebe der Soziologie, sie ist positives Verfassungsrecht, im deutschen Grundgesetz ebenso wie im 14. Verfassungszusatz der USA. Von einzelnen Gruppen musste sie oft erst in langen Auseinandersetzungen erkämpft werden.

Co- Autorin Irmhild Saake hatte im Juni (2026) am Hanse-Wissenschaftskolleg in Delmenhorst einen Vortrag mit dem Titel  Halten wir Ungleichheit nicht mehr aus? Warum gesellschaftliche Unterschiede (manchmal) wichtig sind gehalten.
Eine legitime Akzentuierung – Saake verweist auf funktionale und temporäre Ungleichheiten, bzw. Asymmetrien, auf nötige Hinterfragungen, thematisiert diskriminierende Formen, wendet sich aber gegen einen aktivistischen Jargon. Ihre grundsätzliche Kritik gilt einem geradezu reflexhaften Umgang mit Ungleichheit in der Soziologie. Die Thematisierung von Ungleichheit müsse von der Schuldfrage gelöst werden.
Weniger folgen kann ich ihr etwa bei der Einstufung von Identität/Selbstbeschreibung – zwar ist Identität eine Ungleichheit, aber nicht im Sinne einer Machtasymmetrie. 

Wenn Lehrveranstaltungen scheitern

Der aktuelle Erfahrungshintergrund ist ein Seminar im Masterstudiengang, das an einer grundsätzlich abwehrenden Haltung der Studierenden gegenüber einer funktionalen Sichtweise auf Ungleichheit scheiterte – Wir kriegen sie einfach nicht dahin. Die funktionale Sicht der Lehrenden trifft auf die normative der Lernenden.
Es sind nicht die inhaltlichen Positionen, die mich irritieren, sondern die durchgehende Zeichnung der eigenen Studenten als einer naiven und ideologisch verblendeten Kohorte – sie verallgemeinern gerne, beliebtes Thema seien etwa Human-Animal Studies, ehe man sich versieht, reden sie nur noch darüber. In der Aufzeichnung lässt es sich nachverfolgen.

In den Kommentaren zum Vortrag finden sich dann Aussagen, die daran anschliessend,  gängige Narrative bedienen: Im Kern geht es doch darum, dass in den Sozialwissenschaften und im Journalismus Aktivisten tätig sind, die junge Menschen mit Pseudowissenschaft und Propaganda in einem Maß indoktrinieren, dass diese für ‘echtes’ soziologisches Wissen, Denken und Arbeiten teils überhaupt nicht und teils nur sehr schwer erreichbar sind.

Lehrveranstaltungen können scheitern. Lehrende mit Venia Legendi und Lernende im Hauptstudium sollten in der Lage sein, die Gründe dafür intern zu klären. Nassehi und Saake sprechen als Insider mit Deutungshoheit über das eigene Fach – und nutzen genau diese herausgehobene Stellung, die sie darin einnehmen, für eine öffentliche Diagnose.
Neben der methodisch fragwürdigen Manzi-Studie dient die Erfahrung mit den eigenen Studenten als (diffuser) zweiter empirischer Anker für die Schlagzeile. Die schmale empirische Basis trägt die provokante These der ZEIT-Schlagzeile nicht. Sie lieferte eher einen Anlass, ein offenbar länger gehegtes Ressentiment öffentlich wirksam zu präsentieren.

Die funktionale Perspektive

Worum es Nassehi und Saake im Kern geht, ist eine funktionale, gegenüber normativen Gleichheitsurteilen distanzierte Sicht auf Gesellschaft – eine systemtheoretisch geprägte Perspektive, die an den Funktionalismus von Talcott Parsons anschließt und bei Niklas Luhmann ihre heute dominierende Ausarbeitung gefunden hat. Gesellschaft erscheint dann weniger als ein einheitliches politisches Handlungsfeld denn als Zusammenhang verschiedener Funktionssysteme, die nach je eigenen Kriterien operieren.

In ihrer Rezension zu Triggerpunkte von Steffen Mau et al. formulieren Nassehi und Saake einen ähnlichen Gedanken: Die Soziologie dürfe sich nicht darauf beschränken, im Streit um ungleiche Positionen die Rolle einer normativen Anwältin zu übernehmen. Sie müsse auch untersuchen, nach welchen unterschiedlichen Kriterien gesellschaftliche Bereiche ihre Entscheidungen treffen.  Das ist in systemtheoretischer Perspektive legitim – problematisch wird es erst dort, wo dieser Ansatz zum einzig gültigen Maßstab erhoben wird.

Machtasymmetrien und gesellschaftliche Gestaltbarkeit

Funktionale oder temporäre Asymmetrien gehören zur gesellschaftlichen Wirklichkeit, die immer wieder neu entsteht. Gesellschaftliche Umbrüche produzieren laufend Gewinner und Verlierer – was  Fragen zur Gleichheit immer wieder aktuell werden lässt. Die Systemtheorie sieht hier Funktionslogiken, die Moralkritik schafft eine Perspektive der Schuld, von Tätern und Opfern.
Selber spreche ich lieber von  Machtasymmetrien bzw. Machtbalancen. Macht ist relational, keine eindeutig vergebene Position, sondern ein dynamisches Beziehungsgefüge. Dieser Perspektivwechsel öffnet der Soziologie einen  Blick auf die Dynamik von  Konflikten und ihre gesellschaftliche Gestaltbarkeit. Wer ungleich behandelt wird, ist nicht in einer passiven Opferrolle gefangen, sondern Teil eines veränderbaren Beziehungsgefüges.

Ist die Soziologie zu links? – Warum hält die ZEIT gerade jetzt diese Frage für publizistisch relevant? Co-Chefredakteur Jochen Wegner meinte beim Medien Camp vor Nachwuchsjournalisten – Wer Christian Lindner schon mal gut fand, ist für uns eine interessante Person.  Die ZEIT habe hundert Leute, die in Kommentaren progressive Positionen vertreten können. Knapp seien aber etwa 25-Jährige, die Friedrich Merz verteidigen. (vgl. Newsroom.de, 27.04.2026)

Es bleibt ein Verweis auf eine andere Replik zu demselben Text im Blog der Deutschen Gesellschaft für Soziologie von Stephan Lorenz.

 

Armin Nassehi & Irmhild Saake: Ist die Soziologie zu links?  Die ZEIT 25.07.2026  -.Über und unter der Oberfläche  -(Rez.:zu Triggerpunkte) –  Irmhild Saake: Halten wir Ungleichheit nicht mehr aus?  15.06.2026 youtube Sighart Neckel:  Warum linke Einstellungen die Sozialwissenschaft nicht gefährden. FAZ . 9.07.2026. Jannis Koltermann: Die Sozialwissenschaft tickt links – das ist ein Problem FAZ 28.05.2026.  James Manzi: The ideological orientation of academic social science research 1960–2024. Theory &  Society 55, 25 (2026).  Nancy Fraser: ,The Old Is Dying and the New Cannot Be Born Verso Books, 2019  — Stephan Lorenz: Anmerkungen zum Beitrag „Ist die Soziologie zu links?“ von Armin Nassehi und Irmhild Saake.  SozBlog – Blog der Deutschen Gesellschaft für Soziologie (DGS) 3.08.2026



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KI und der Schreibprozess – was bleibt, wenn die Maschine mitschreibt

Texte entstehen zuerst im Kopf, egal wo und wie sie aufgezeichnet werden

Was bleibt an eigener Leistung, wenn die Texte aus der Maschine kommen? Was bedeutet es für Journalismus und generell für das Schreiben von Texten, die eine öffentliche Wirkung beanspruchen?

Niederschwelliger Zugang, weitreichende  Folgen

Generative KI ist keine Technologie, die sich verbreitet hat, um ein klar definiertes Problem zuverlässig zu lösen. Sie ist eine folgerichtige Weiterführung der Digitalisierung des Wissens und der Kommunikation – KI trägt die Datenmassen des Social Web in sich, dazu einen Grossteil des digital verfügbaren Wissens. Das Social Web bedeutete eine Digitalisierung der öffentlichen digitalen Kommunikation, generative KI die des verfügbaren Wissens – binär zerlegt und rekombinierbar.
KI verarbeitet das, was digital zirkuliert, Informationen werden algorithmisch verdichtet und als synthetisierte Sprache wieder ausgegeben.

Verbreitet hat sich generative KI v.a. über den niederschwelligen Zugang. Dass die Möglichkeiten einer antwortenden, interagierenden Maschine von Beginn an gerade von Journalisten und Wissensarbeitern ausgiebig getestet wurden, war eine Selbstverständlichkeit. Die schrittweise Übernahme einzelner Funktionen war selten das Ergebnis einer grundsätzlichen Entscheidung. Was Arbeitsabläufe erleichtert und sich sinnvoll automatisieren lässt, setzt sich langfristig durch.

Content und Autorenschaft

In einer Auflistung von Tätigkeiten, die KI überflüssig machen würde, aufgestellt in den ersten Monaten des Hypes (Anfang 2023), stand der Content-Autor weit oben. Content fasst den namenlos publizierten Inhalt im digitalen Raum zusammen, meist funktionale Texte und Beschreibungen, die  einen Zweck erfüllen sollen. Content ist auf Durchsatz, nicht auf Rezeption angelegt.  Er lässt sich zumeist  mit einigen Vorgaben mit KI automatisieren – bedauert wird es von denen, die bisher davon gelebt haben, ansonsten wird es kaum problematisiert. 

Will man eine klare Grenze ziehen, sind Texte mit  Anspruch auf Autorenschaft auf Rezeption angelegt, auf die Wirkung, die sie hinterlassen – durch den Informationsgehalt, ihre Haltung und ihre sprachliche Gestaltung, daran werden sie gemessen. Autorentexte sind persönlich gezeichnet, sei es durch den eigenen Namen oder durch redaktionelle Autorisierung, mit der für den Inhalt eingestanden wird.
KI kann in allen Fällen genutzt werden, aber je differenzierter das erwünschte Ergebnis ausfallen soll  – so differenzierter muss auch die KI  instruiert werden.

Reputation als Schutzwall – Leitlinien und die verschleppte Diskussion

Erst in diesem Sommer wurde die Nutzung generativer KI zum Thema von Leitlinien in Leitmedien – zumindest von Grundsätzen, die sich als solche verstehen lassen.
Leitlinien machen die professionellen Maßstäbe sichtbar, die Redaktionen setzen – für die Reputation von Medienmarken und Autoren unerlässlich.

Die SZ verbreitet ein Statement, das als Selbstverpflichtung gelten kann (s. Abb. links).
Die Taz  hatte sich bereits vor drei Jahren KI-Leitlinien verordnet (vgl. Unsere KI-Leitlinien). Aktuell (20.06.) verweist Chefredakteurin Barbara Junge auf die Nutzung als Recherchetool,  Inspiration für einen Vortrag oder als Analyse-Instrument, als sprachliche Hilfsinstanz, als „intelligenter” Begleiter.
Die FAZ positioniert sich inhaltlich ähnlich, verbreitet ihre Sicht aber extern mit dem auf LinkedIn veröffentlichten Beitrag Die perfekte Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI. KI wird darin nicht als Ersatz des Denkens verstanden, sondern als Kritiker und Verstärker des eigenen Denkens. Die KI übernimmt Routineaufgaben – vom Zusammenfassen bis zum Gegenprüfen –, ohne dass die geistige Reibung ausgelagert wird, an der Kompetenz erst entsteht: das Erinnern, Gewichten, Vergleichen und Widersprechen.

Die offene Diskussion über die Nutzung von KI war lange vermieden worden. Frühere Positionierungen hätten sicherlich Rechtfertigungszwänge mit sich gebracht. Für Medienmarken, insbesondere, wenn sie sich als Leitmedien verstehen, ist ihre Reputation essentiell – kaum etwas ist rufschädigender als Fälschungen und Plagiate. Der Stern hat sich nie von den gefaketen Hitler-Tagebüchern (1983!) erholt. Der Relotius-Skandal (12/2018) wirft noch immer einen Schatten auf den Spiegel.
In wissenschaftlichen Texten ist die Offenlegung der Quellen ein absolutes Kriterium. Verstösse dagegen werden rigoros sanktioniert und führten – seitdem sie einfacher zu entdecken waren – zu zahlreichen Skandalen. Der Plagiatsjäger Stefan Weber machte daraus ein Geschäftsmodell.
Im Journalismus gelten pragmatischere Konventionen. Zitate müssen gekennzeichnet, Quellen zumindest nachvollziehbar sein. Als Quelle ist KI nicht belastbar, ihre ungeprüfte Übernahme ist immer ein redaktioneller Fehler. KI  kann Informationen konfabulieren, die zwar plausibel erscheinen, aber schlicht nicht stimmen.

Die Ursünde der KI — ein Exkurs

Vorgelagert bleibt eine andere Frage von grosser Tragweite, nämlich die, wie die Maschine selbst zu ihrem Wissen gekommen ist. KI-Modelle wurden auf Terabytes von Daten aus dem Netz trainiert – darunter unzählige urheberrechtlich geschützte Artikel, Bücher und Recherchen, ohne Erlaubnis oder Vergütung gescraped. Man kann darin die Ursünde der KI sehen, auf der die gesamte Technologie aufbaut. Ohne das jahrelange, ungefragte Absaugen des Netzes gäbe es keine Large Language Models. Ihr komplettes Funktionieren baut darauf auf, die Schöpfungsmuster menschlicher Autoren, Künstler und Wissenschaftler, aber auch der gewöhnlichen Nutzer des Social Web statistisch zu verarbeiten.
Diese Frage reicht weit über das Thema Schreibprozess hinaus und verlangt eine eigene, ausführlichere Behandlung an anderer Stelle.

Der gesetzliche Rahmen: EU AI Act

Auslöser der aktuellen Diskussionen sind die zum 2.08. in Kraft tretenden Transparenzpflichten des EU AI Acts. Sie verlangen die Offenlegung direkter Kommunikation via Chatbots, von Deepfakes, wie etwa synthetisch erzeugten Audio-, Bild- und Videoinhalten. Für Texte von öffentlichem Interesse gilt die Kennzeichnungspflicht nur eingeschränkt: sobald sie von einer Redaktion oder einem Autor geprüft und autorisiert werden, sind sie davon enthoben – eine Form von Ratifikation, wie sie bereits in einem vorhergehenden Text beschrieben wurde.

Gleichzeitig gab es eine Reihe von Veröffentlichungen, an denen sich die Debatten zur KI-Nutzung festmachten. Darunter der exemplarisch  misslungene Text des thüringischen MP Voigt, komplett an die KI delegiert und nicht auf die Richtigkeit der Quellen überprüft.
Springer-Chef Döpfner veröffentlichte als Replik einen komplett von KI verfassten, polemischen Kommentar – innerhalb der Debatte ist er aber weniger der Vertreter eines Mediums, das öffentlichen Debatten einen Raum gibt, sondern CEO eines Konzerns mit eigenständigen wirtschaftlichen und auch politischen Zielen. 

Fünf Stufen der Delegation (Modell von Mirko Lange)

Was lässt sich im einzelnen an eine KI delegieren? Der Kommunikationsberater Mirko Lange hat vor einigen Wochen in einem bei LinkedIn veröffentlichtem Text ein sehr brauchbares Modell vorgestellt, dass die Nutzung von  KI-generierten Texten in fünf Stufen einteilt.
Nur in der erste Stufe der Vollständigen Delegation greift der EU-Act – in der Praxis eine eher  experimentelle Randerscheinung.
Was Lange in den Stufen 3 – Eigener Rohtext, maschinelle Überarbeitung und 4 – Menschlicher Text, punktuelle Hilfe beschreibt, entspricht den oben genannten Leitlinien von SZ, Taz und FAZ. Eine solche Art der Nutzung kann ich auch im eigenen Umfeld beobachten, es wird auch von anderen – von Redaktionsleitlinien bis zu einzelnen Praktikern – bestätigt.
Empirisch belastbare Ergebnisse dazu liegen noch nicht vor, wären aber aufschlussreich. Der Eindruck bleibt: Textarbeiter und Autoren haben sich mit dieser Arbeitsteilung eingerichtet, weitgehend zufrieden mit dem, was ihnen die Maschine als Assistenz abnimmt.

Il Foglio:  Vollständige Delegation als Experiment

Wie eine gelungene, wenn auch experimentelle, vollständige Delegation aussehen kann, zeigt das Beispiel der italienischen Zeitung Il Foglio. Seit etwas mehr als einem Jahr wird jeden Dienstag eine Beilage (link) komplett von KI erstellt. Mit der Zeit habe man gelernt, Prompts so präzise nachzuschärfen, dass die Maschine weder ins Uferlose konfabuliert noch bloßen Mainstream reproduziert.
In kreativen Prozessen agiert die KI, wie Chefredakteur Cerasa betont, wie ein Scharfschütze: Sie trifft exakt das Ziel, auf das man sie ansetzt, erzeugt von sich aus aber keine neue Reibung (taz 20.07.2026). Auf den Fall Voigt angesprochen, verweist er auf eine pragmatische Parallele: Für Politiker, die seit jeher mit Ghostwritern arbeiten, sei nicht entscheidend, wie ein Text handwerklich entsteht – sondern einzig, wer am Ende die Unterschrift darunter setzt und dafür haftet.

Die eigene Schreibstimme als Trainingsdata

Nicht berücksichtigt im Stufenmodell sind die von Autoren selbst trainierten Modelle, digitale Spiegelungen der eigenen Schreibstimme, gefüttert mit eigenen Texten, Büchern, Essays und Notizen. Die KI konfabuliert dann nicht mehr im Rahmen des allgemein verfügbaren Datenbestandes, sondern im vorgegeben eigenen Stil. Die Ratifikation entspricht der Stufe 3 oder 4 – der Autor steht ein, die Substanz folgt den spezifischen Satzarchitekturen, Metaphernwelten, Rhythmen und stilistischen Eigenheiten.

Ki-Detektoren und die Skandalierungsfalle

Seit einiger Zeit gibt es KI-Detektoren, die den KI-generierten Anteil von Texten einschätzen – mit unterschiedlicher Zuverlässigkeit. Problematischer als die technische Trefferquote ist die Skandalisierung, die sich daran hängt. So meldete der Spiegel vor einigen Wochen (30.06.) den Verdachtsfall, Wirtschaftsministerin Reiche habe für mehrere Gastartikel in der FAZ und im Handelsblatt KI genutzt. Es gibt viele gute Gründe, Reiches Politik zu kritisieren – aber welchen Sinn macht es, KI-Nutzung in abgezeichneten, verantworteten Texten als Täuschungsversuch zu rahmen?

Das ist die falsche Kategorie. Der entscheidende Punkt ist Ratifikation: Wer  namentlich einen Text zeichnet, übernimmt die Haftung für seinen Inhalt — unabhängig davon, mit welchem Werkzeug er entstanden ist. Die Debatte um Manipulation und Täuschung durch generative KI ist berechtigt. Aber sie trifft hier das falsche Ziel.

Was bleibt

Das führt zurück zur  Einstiegsfrage Was bleibt an eigener Leistung, wenn die Texte aus der Maschine kommen? Die in den vorhergehenden Beiträgen eingeführte Trias (s. Graphik)  der gesellschaftlichen Wirksamkeit von KI hilft bei der Einordnung: Synthetisierende Intermediarität — beschreibt die KI als vermittelndes Werkzeug zwischen Datenbasis und Ausgabe. Plausible Konfabulation — benennt die stochastische Natur der Maschine, die zwar plausibel klingt, aber von Fakten nichts weiß.
Ratifikation schließlich teilt sich in zwei Stufen auf: Die individuelle kognitive Ratifikation beschreibt den epistemischen Moment, in dem der Autor die Ausgabe der  KI prüft, als eigenen Gedanken übernimmt, internalisiert und weiterdenkt – noch ohne rechtliche Konsequenz. Die redaktionelle Ratifikation bildet den finalen Schritt: Sie ist der auch rechtlich wirksame Akt der Publikation, des Einstandnehmens, der Verantwortung konstituiert – unabhängig vom handwerklichen Herstellungsweg.

Was bleibt, ist das Entscheidende: Guter Text soll den Leser erreichen, Informationen müssen stimmen, Quellen geprüft sein. Schreiben ist nicht nur Formulierung, sondern auch ein Denkprozess, eine gedankliche Durchdringung. Gute Texte verdichten Erfahrungen, Beobachtungen und Urteile zu einer eigenen Stimme. Diese begriffliche Arbeit — das Einordnen und Gewichten — lässt sich nicht delegieren. Sie bleibt beim Autor, auch wenn KI den Schreibprozess erleichtern kann.

p.s. Dieser Text steht in einem Zusammenhang, an dem ich weiter arbeite —  Technogenese, der langfristige Prozess, in dem Technologie und Gesellschaft sich wechselseitig formen. Mehr dazu: Technogenese – die digitale Revolution als Zivilisationsprozess

Eigene Grafik: Die Trias der gesellschaftlichen Wirksamkeit von KI bleibt gültig– Lizenz: CC-BY-NC 4.0

 

Die perfekte Arbeitsteilung zwischen Mensch und KI – FAZ – LinkedIn 13.07.2027 –   Barbara Junge: Ist da Wer? KI und Journalismus. Taz 20.06.2026  Ambros Waibel: Künstliche Intelligenz ist wie ein Scharfschütze – Interview mit Claudio Cerasa. Taz. 20.07.2026- Märzinger, Marina: Begleitung des Denk- und Schreibprozesses durch KI-basierte Werkzeuge – In: Magazin Erwachsenenbildung.at 19 (2025) 55, S. 29-37- Mirko Lange: Der Beginn einer Hexenjagd auf KI-Texte?  LinkedIn. 17.06.2026   



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