Kategorie: Feuilleton

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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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Technogenese – die digitale Revolution als Zivilisationsprozess

Die digitale Technogenese in frühen Jahren. Bild: unsplash+

Digitale Revolution – Technik  als Zeitgeschichte 

Die digitale Revolution kam nicht aus dem Nichts. Sie traf auf bereits veränderte kulturelle Dispositionen. Die komplette Kultur- und Zeitgeschichte des späten 20. und des laufenden 21. Jahrhunderts lässt sich nicht ohne die Geschichte der Digitalisierung erzählen – und Digitalisierung wiederum nicht ohne die kulturellen, sozialen und ökonomischen Voraussetzungen, die sie ermöglicht und geformt haben.

Techniken setzen sich nur dann durch, wenn sie ganz offensichtlich einen Nerv der Gesellschaft treffen¹. Sie verbreiten sich nicht allein über technische Überlegenheit, sondern über ihre Anschlussfähigkeit. Sie setzen sich durch, weil sie an bereits vorhandene gesellschaftliche Dispositionen, Bedürfnisse oder Machtstrukturen anschliessen. Technik wird dann wirksam, wenn sie alltagspraktisch nützlich, sozial anschlussfähig und kulturell begehrenswert wird.
Die digitale Revolution war nie nur eine technische Angelegenheit. Sie verbreitete sich mit einem bestimmten kulturellen Habitus. Vernetzung, Flexibilisierung, permanente Innovation wurden zu Leitbildern einer neuen digitalen Kultur. Sie öffnete den frühen Anwendern ein Freiheitsfenster, bestehende Hierarchien und deren Gatekeeper zu umgehen. Genau diese wechselseitigen Prozesse der Formung von Technik und Gesellschaft sind gemeint, wenn im folgenden von Technogenese die Rede ist.

Von der Gegenkultur zum Machtzentrum

Zwischen den digitalen Utopien der Gegenkulturen und Silicon Valley als Machtzentrum gibt es mehr Kontinuität, als viele wahrhaben wollen. Ohne die kulturelle Ausstrahlungskraft (vgl: Tech-Kapitalismus und die Mythen der Macht) der Popular- und Subkulturen ist dessen Aufstieg nicht zu verstehen.
Computer erschienen als geeignete Werkzeuge zur Weiterführung ihrer Ziele, als demokratische Traummaschinen. Sie versprachen unmittelbare Partizipation, individuelle Teilhabe sowie gänzlich neue Organisationsformen jenseits jeder Machtanhäufung².
Die neuen Möglichkeiten einer vernetzten Gesellschaft beflügelten mehrere Generationen, global. Sicher war es nicht allein das kulturelle Kapital,  aber ohne dieses wäre nicht in solchem Maße Venture Capital zugeflossen.  Ein Innovationszentrum mit globaler Ausstrahlung bildete sich heraus, das sich in der Folge zu einem neuen Machtpol verdichtete.

Spätestens als digitale Infrastrukturen so zentral wurden, dass Digitalunternehmen die Regeln festlegen konnten, nach denen sich andere richten mussten, entstand eine neue Form struktureller Macht.
Die Digitalwirtschaft des Silicon Valley wuchs zu einer der mächtigsten ökonomischen Konzentrationen der Geschichte heran. Heute hat sie imperiale Züge mit erkennbarem Grössenwahn. In diesem Klima schnell wachsender ökonomischer und struktureller Macht verbreiteten sich Ideologien,  die oft unter dem Akronym TESCREAL zusammengefasst werden.  Cyberlibertarismus kann als deren  Basis gesehen werden.

Was als emanzipatorisches Versprechen begann – mehr Demokratie, mehr Teilhabe, mehr Möglichkeiten  durch Vernetzung – ist heute in offene Konfrontation mit einer autoritären Modernisierung gekippt: Oligarchen, geopolitische Konkurrenz um KI-Infrastrukturen und die Instrumentalisierung digitaler Macht für nationale Machtprojektionen sind nicht mehr abstrakt, sondern Teil der politischen Gegenwart.

Soweit eine grobe Skizze zum Verlauf der digitalen Revolution – deren weiterer Verlauf noch offen ist. Revolution meint hier kein punktuelles Ereignis, sondern eine langfristige Umwälzung technologischer und gesellschaftlicher Grundlagen, ähnlich der industriellen Revolution. Dabei verändern sich Kommunikation, Öffentlichkeit, Vergemeinschaftung, Arbeit, Wissen und die Machtverhältnisse in komplexen Wechselwirkungen, nicht entlang einfacher Kausalitäten, oft als unerwartete Ergebnisse.
KI in Form der LLMs ist die bislang neueste Stufe dieser Entwicklung. Sie ist in den Alltag eingedrungen – und ihre Wirkung auf Machtkonzentration ist nicht mehr zu übersehen.

Selten zuvor wurden technologische Umwälzungen derart  verdichtet, die Geschwindigkeit digitaler Umformung so beschleunigt erlebt, wie jetzt. Debatten zu den Folgen und Wirkungen der Verbreitung von KI und generell dazu, welche Richtung, die Umwälzungen nehmen, werden derzeit auf vielen Ebenen geführt – bis hin zur päpstlichen Enzyklika Magnifica humanitas. 

Interdependenzen: Ko-Evolution von Mensch und Technik – wechselseitige Veränderung durch Nutzung und Anpassung.  Bild: unsplash+

Ko-Evolution – eine Debatte und ihre Ebenen

Mit dem Beitrag  Ko-Evolution von Mensch und KI von Klaus Burmeister begann Ende 2025 eine offene Debatte, auf die ich mich in mehreren Beiträgen in diesem Blog bezogen habe.
Ko-Evolution, die wechselseitige Veränderung von Mensch und Maschine, ist dabei die intuitive erste Beschreibung einer Erfahrung, die viele teilen. Wer regelmäßig mit Sprachmodellen arbeitet, verändert sich, seine Fragen, seine Denkroutinen, seine Erwartungen. Und die Technologie verändert sich durch ihre Nutzung (Klaus Burmeister). Ko-Evolution benennt die wechselseitige Veränderung ohne Determinismus  – genau das macht es zum produktiven Einstieg für Debatten, die sonst oft in Technikeuphorie oder Gefahrenbeschwörung enden.

Bemerkenswert an dieser Debatte ist die Verbindung verschiedener Beobachtungsebenen: die unmittelbare Erfahrung mit Sprachmodellen, als Außenbeobachtung und als Selbstversuch, die Frage nach gesellschaftlichen Wirkungsmechanismen und schließlich die längerfristige kultur- und gesellschaftstheoretische Einordnung. Genau diese Verbindung ist der Kern von Technogenese als Perspektive.
Ein erstes Ergebnis dieser Debatte ist die funktionale Sequenz synthetische Intermediarität – plausible Konfabulation – kognitive Ratifikation – eine Trias, die beschreibt, wie aus technischen Operationen gesellschaftlich wirksames Handeln wird.
Kognitive Ratifikation bedeutet nicht nur die unmittelbare Zustimmung zu KI-generierten Ergebnissen. Jedes automatisierte System, jeder Algorithmus und jeder Bot mit den jeweiligen Zielen, Regeln und Einsatzbereichen wurde irgendwann  von  menschlichen Entscheidern definiert, freigegeben oder akzeptiert. Selbst dort, wo technische Systeme scheinbar autonom operieren, beruht ihre gesellschaftliche Wirksamkeit auf vorhergehender menschlicher Ratifikation.

 Begriff und Konzept Technogenese

Den Begriff Technogenese hatte ich seit einigen Jahren immer wieder hervorgehoben (vgl. Technogenese – technische Innovation und gesellschaftlicher Wandel). Breitere Resonanz findet er allerdings erst jetzt im Kontext der aktuellen KI-Debatten. Der Begriff wirkt zunächst beinahe selbsterklärend und tatsächlich erschließt sich seine Grundidee oft intuitiv: Technik verändert Gesellschaft, Gesellschaft verändert Technik. Seine eigentliche analytische Stärke liegt jedoch darin, diese Wechselwirkungen nicht kausal als einzelne Ursache-Wirkungs-Ketten, sondern als langfristige interdependente Prozesse zu beschreiben.

Der Begriff bzw. das Konzept Technogenese ist nicht neu. Woher der Begriff stammt und warum er passt, habe ich in einem früheren Beitrag ausgeführt:  von  Bernard Stieglers medientheoretischer Grundlegung zur kognitionswissenschaftlichen Weiterentwicklung bei Katherine Hayles  und der  Einbeziehung in das Forschungsprogramm  Netnographie bei  Robert Kozinets.
Hayles beschreibt Technogenese als einen Prozess wechselseitiger Anpassung, als Technogenetic Spiral:   human cognitive adaptations to digital media create conditions for more sophisticated AI systems, which in turn generate new forms of human-machine coupling³. Hier wird deutlich, dass technische Entwicklung und menschliche Veränderung nicht getrennt voneinander verstanden werden können.

Die entscheidende Verschiebung in der hier verwendeten begrifflichen Fassung von Technogenese liegt in der Anlehnung an Norbert Elias’ Prozesssoziologie und die Konzepte der Sozio- und Psychogenese. Damit erschließt sich das volle gesellschaftsanalytische Potential, das über die medientheoretischen Ansätzen hinausgeht.
Technogenese verbindet so Ebenen, die sonst getrennt diskutiert werden:  Technik, Kultur, Gesellschaft, Macht, Habitus. Gespräche über KI, über Regulierung, Bildung,  Demokratie- generell mittel- bis langfristiger gesellschaftlicher Entwicklungen können so in einen gemeinsamen Rahmen gestellt werden.

Medienbruch und gesellschaftlicher Wandel 

Gunnar Sohn verwies, innerhalb der Debatte, auf den Medientheoretiker Friedrich Kittler. Von diesem stammt der Begriff von Technik als Diskontinuitätsmaschine. Früh hatte er darauf hingewiesen, dass technische Medien nicht nur Inhalte transportieren, sondern die Bedingungen von Wahrnehmung, Kommunikation und Wissen selbst strukturieren.
Technogenese knüpft daran an, erweitert die Perspektive jedoch um die langfristigen gesellschaftlichen und habituellen Veränderungsprozesse, die aus dieser Wechselwirkung hervorgehen. Daran ergeben sich Anschlussfragen. Warum setzen sich bestimmte Medien überhaupt durch? Warum in dieser gesellschaftlichen Form – und v.a. welche Wirkungen haben sie auf gesellschaftliche Strukturen, auf Institutionen, auf Alltag, Konsum und Erwerbsbiographien? Warum konnte sich z.B. das Metaverse nicht in dieser Form durchsetzen – verbreitet sich Virtual Reality aber über andere Wege?

Technogenese ist somit keine in sich geschlossene Theorie, sondern eine Perspektive – der Versuch, die wechselseitige Verflechtung von technischer und gesellschaftlicher Entwicklung mit ihren unerwarteten Effekten, Beschleunigungen und Brüchen sichtbar zu machen.
Gesellschaftlicher Wandel zeigt sich oft zuerst in den Alltags- und Popularkulturen – lange Zeit war es Popmusik (heute nachlassend),  in der sich Trends früh abzeichneten, heute mehr digitale Formate von Games bis  instagram Reels. Es sind die Seismographen der digitalen Alltagskultur des  21. Jahrhundert.

Antrieb und Anspruch

Persönlich ist es mir seit langem ein Anliegen, eine prozesssoziologische Perspektive auf die gesellschaftlichen Dynamiken der letzten Jahrzehnte anzuwenden. Elias Analysen behandelten den historischen Zivilisationsprozess. Arbeiten, die methodisch daran anschliessen sind rar, die Informalisierungsthese von Cas Wouters ist zu nennen. Aber auch diese endet spätestens mit der Jahrtausendwende, genau dort, wo die Dynamik der digitalen Transformation beginnt, Gesellschaft grundlegend umzuformen. Diese Lücke zu schließen ist für mich der eigentliche Antrieb hinter dem Begriff Technogenese. Ambitioniert ausgedrückt: als Motor des Zivilisationsprozesses im 21.Jahrhunderts.

Dabei steht der Begriff nicht allein. Zahlreiche Arbeiten und Analysen sind anschlussfähig – von Manuel Castells‘ Netzwerkgesellschaft über die Consumer Culture Theory zu den medientheoretischen Ansätzen von Kittler und Hayles. Technogenese beansprucht nicht, diese Ansätze zu ersetzen, sondern sie prozesssoziologisch zu rahmen – als langfristige Ko-Evolution von Technik und Gesellschaft, die mehrere Ebenen gleichzeitig sichtbar macht. 

Welche Themen sich im weiteren anschließen, hängt auch von der Resonanz der laufenden Debatte ab – Technogenese ist ein offener Begriff, der sich im Gebrauch weiterentwickelt.

 

vgl. u.a.: ¹zitiert nach: Deutschlandfunk, Armin Nassehi: ‚Muster. Theorie der digitalen Gesellschaft, 19.10.2019  ²Anna-Verena Nosthoff: ¹Die Geburt des Tech Kapitalismus aus dem Geist der Gegenkultur. In: agora 42.  Das philosophische Wirtschaftsmagazin .01/2026.  ³ zitiert nach: Raymond Uzwyshyn: The Ghost in the AI Machine: N. Katherine Hayles, Technogenesis and Our Posthuman Future–  LinkedIn. 3.08.2025 —   Norbert Elias  Über den  Prozess der Zivilisation. Soziogenetische und Psychogenetische Untersuchungen,  1938 u. 1969. Band 1 u. 2.  .Katherine Hayles:  How We Think: Digital Media and Contemporary Technogenesis. University of Chicago Press, 2012.-   Klaus Burmeister: Das Beobachterproblem der Ko-Evolution. LinkedIn 16.05.2026  Gunnar Sohn: Aufschreibesysteme statt Interdependenzen: Eine soziologische Zuspitzung nach Klaus Janowitz und Friedrich Kittler. 25.04.2026  —  Interview mit Douglas Rushkoff:  Einige Tech-Milliardäre sehen sich als höhere Spezies.  In: Surplus Magazin:. 28.03. 2025



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Intermediarität – Konfabulation – Ratifikation: Wie KI gesellschaftlich wirksam wird

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Sich mit Maschinen unterhalten zu können ist in höchstem Maße irritierend und faszinierend zugleich, und zwar in einem viralen Ausmass.¹
Maschinen als ein antwortendes Gegenüber sind eine neue Erfahrung, sie sind weder Werkzeug noch Medium im bisherigen Sinne. Das ist neu in der Technikgeschichte und wirft grundlegende Fragen nach Wissen, emotionaler Wirkung und  gesellschaftlicher Macht auf.

Generative KI als Erwartungstechnologie und Resonanzmaschine

Generative KI hat sich nicht als Technologie, die ein bestimmtes Problem löst, verbreitet. Sie verbreitet sich nicht deshalb, weil sie bereits klar definierte Probleme zuverlässig löst. Sie zirkuliert eher als eine Art universelle Erwartungstechnologie. Wer mit Sprachmodellen arbeitet, nutzt sie nicht nur instrumentell, sondern beginnt, ihre Möglichkeiten als dialogische und kognitive Resonanzmaschine zu erkunden.

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Die Erwartungen sind sehr breit gestreut. Das antwortende Gegenüber passt sich an, es widerspricht selten, es verweigert sich kaum. Sprachmodelle sollen recherchieren, formulieren, sortieren, koordinieren, Entscheidungen vorbereiten oder ersetzen. Es gibt die üblichen Erwartungen an Effizienzgewinne durch die Automatisierung von Routinen – die sich dann oft als schwieriger als erwartet erweisen. Für Unternehmen oder auch die öffentliche Verwaltung lassen sich LLMs nicht umstandslos für ihren Bedarf nutzen. Ihre Ausgaben auf sprachliche Eingaben hin sind nur bedingt  vertrauenswürdig. Es fehlt ihnen eine maschinenhafte Zuverlässigkeit.¹

KI als Sparrings- oder Denkpartner benennt eine häufige Nutzungserfahrung, die oft am Beginn reflektierter systematischer Beobachtungen steht. Der eigentliche Nutzen beginnt nicht dort, wo die KI fertige Lösungen liefert, sondern dort, wo sie reagiert. Wo sie nicht einfach abarbeitet, sondern Denkbewegungen sichtbar macht. Das ist unbequemer als ein klassisches Tool – aber auch nachhaltiger.³

Diese und andere Nutzungserfahrungen bilden den Hintergrund einer Debatte, die der Zukunftsforscher Klaus Burmeister seit Ende 2025 angestoßen hat: Gemeint ist ein Prozess wechselseitiger Beeinflussung und Veränderung zwischen Mensch und KI. Die regelmäßige Arbeit mit KI verändert die Fragen, Erwartungen und  Denkroutinen².
Im Raum steht das Leitbild einer vorausschauenden Gesellschaftsforschung, die die unterschiedlichen Dimensionen des technischen und gesellschaftlichen Wandels einbezieht – im Gegensatz zu reaktiven Erklärungsmodellen und Technikfolgeabschätzungen.

Wie werden technische Operationen gesellschaftlich wirksam?

In den vorhergehenden Beiträgen wurde der Begriff Technogenese entwickelt – als prozesssoziologischer Rahmen für eine wechselseitige Veränderung von Technik und Gesellschaft.
Wie wird aus technischen Operationen gesellschaftlich wirksames Handeln? Und wie wirken deren Auswirkungen auf gesellschaftliche Ordnungen zurück?Darüber hat sich in der Debatte mittlerweile ein Konsens herausgebildet.

Ein Ergebnis dieser Debatte ist die funktionale Sequenz von Synthetischer Intermediarität, Plausibler Konfabulation und Kognitiver Ratifikation. Diese Trias beschreibt nicht KI allgemein, sondern aktuelle Funktionsweisen und die  kulturelle Praxis: wie Menschen gegenwärtig mit KI umgehen – und wie daraus gesellschaftlich wirksames Handeln wird.

Synthetisierende Intermediarität ist die Basisleistung der Denkmaschine. Sie erzeugt kontextabhängige Synthesen aus dem Wissensmaterial, das ihr zugeführt wurde – nicht aus eigenem Verstehen, sondern aus statistischen Mustern übernommener Wissensbestände.
Sprachmodelle rufen Wissen nicht ab wie ein Archiv, und sie sind auch kein Werkzeug im klassischen Sinn. Sie sind Vermittlungsinstanzen, die aus angeeignetem, nicht selbst erworbenem Wissen kontextabhängige Synthesen erzeugen. Das ist ihre Stärke und zugleich ihre strukturelle Grenze.

Plausible Konfabulation ist die Arbeitsweise der Denkmaschine. Sie erzeugt Antworten, die kohärent und überzeugend klingen – nicht weil sie wahr, sondern weil sie plausibel sind und den statistischen Mustern des angeeigneten Wissens entsprechen.
Der Begriff ersetzt den der Halluzination. Letzterer benennt eine wahrgenommene Fehlfunktion, wenn wahre Antworten erwartet werden. Konfabulation ist der Standardmodus der KI. Der Begriff stammt aus der Neuropsychologie und bezeichnet dort das unbewusste Füllen von Gedächtnislücken – die Parallele passt, weil auch die Maschine nicht weiß, dass sie Lücken füllt. Ergebnisse sind nicht wahr, sondern plausibel – gesteuert durch die Eingaben der Nutzer, begrenzt durch das Modell.

Kognitive Ratifikation ist die soziale Bestätigung der Ausgaben der Denkmaschine,  eine Art Qualitätsabnahme, und damit der Beginn ihrer gesellschaftlichen Wirkung. Erst mit ihrer Anerkennung, Übernahme und Weiterverarbeitung wird aus der technischen Operation ein gesellschaftlich wirksames Ergebnis.
Bereits heute lässt sich beobachten, dass Menschen beginnen, ihre Kommunikation und ihre Denkweisen an die Interaktion mit Sprachmodellen anzupassen.

Die Trias der gesellschaftlichen Wirksamkeit von KI – eigene Grafik, Lizenz: CC-BY-NC 4.0

Genealogie einer Wissensmaschine

Generative KI ist ein Kind des Social Web. Ohne die Digitalisierung kollektiven Wissens, die Datenfülle sozialer Plattformen und die massenhafte Speicherung alltäglicher Kommunikation gäbe es sie nicht.  Die systematische Verknüpfung, Verdichtung und Automatisierung dieses Wissens ist nahezu zwangsläufige Folge der technischen Entwicklung und der gesellschaftlichen Digitalisierung.
Das Social Web strukturierte Öffentlichkeit neu – ein Thema, das uns mit seinen Folgen seitdem beschäftigt. Der Anschub des Social Web (Web 2.0)  wirkte demokratisierend, mit einem Freiheitsfenster neuer Möglichkeiten. Mit der Konzentration auf wenige Plattformen verstärkten sich oligarchische Strukturen.
Generative KI reorganisiert den Zugang zu Wissen selber. Der niederschwellige Zugang wird oft als Empowerment erlebt, Sprachmodelle erleichtern Recherche, Formulierung und kognitive Organisation.

Die Aneignung kultureller Leistungen

Generative KI-Modelle werden in großem Umfang mit Werken trainiert, für die kein explizites Einverständnis der Urheber eingeholt wurde. Der Vorwurf illegitimer Aneignung kultureller Leistungen begleitet die Entwicklung der Technologie von Beginn an.
Kumulation (Anhäufung) von Wissen ist eine Grundlage menschlicher Zivilisation. Wissen kann gesammelt, weitergegeben und aufgebaut werden. Die Verfügung über erworbenes Wissen ist ein wirtschaftliches Gut und eine  wesentliche Einkommensquelle von Wissens- und Kreativarbeitern. Dieser ökonomische Wert wird durch Rechte gesichert – und durch generative KI strukturell unterhöhlt: Kollektiv produziertes Wissen wird angeeignet, verdichtet und als kostenpflichtiger Dienst zurückgegeben.

Hype als Geschäftsmodell

Der gegenwärtige KI-Boom wird nicht allein durch technische Möglichkeiten und ihre Akzeptanz angetrieben, sondern durch eine Ökonomie der Zukunftserwartungen. Venture Capital finanziert weniger konkrete Problemlösungen als die Aussicht auf zukünftige infrastrukturelle Dominanz. Der Hype ist nicht bloß Begleiterscheinung der Entwicklung, sondern selbst Teil des Geschäftsmodells.

Technogenese – eine  prozessoziologische Rahmung

Digitale Technologien verändern Wahrnehmung, Wissen und Machtverhältnisse, nicht punktuell, sondern als langfristiger gesellschaftlicher Prozess. Genau hier schliesst der Begriff Technogenese an, ohne eine bestimmte Fortschrittslogik zu übernehmen. Der Begriff beschreibt keinen linearen Prozess und kein technisches Heilsversprechen. Nutzungserfahrungen, Wissensaneignung, Kapitallogiken und gesellschaftliche Erwartungen wirken nicht getrennt voneinander, sondern in gegenseitiger Wechselwirkung –  in Interdependenz. Ist man sich dessen bewusst, wird klarer, dass die Gestaltung von Zukunft ein langer, oft konfliktreicher Prozess von Aushandlungen ist – und nur selten zwangsläufig verläuft.

Dieser Text entstand im Rahmen der Debatte Ko-Evolution von Mensch und Maschine. Er spiegelt die Wahrnehmung von Wissensarbeitern – jenen, die den Dialog mit der Maschine selbst führen und reflektieren. Anderswo übernehmen Dienstleister die Implementation von KI, Nutzer haben es dann mit abgeschlossenen Produkten zu tun.

 

vgl.: ²Klaus Burmeister: Sieben Erkenntnisse aus 18 Monaten Ko-Evolution und fünf Notizen.- Eine Zwischenbilanz.  LinkedIn 12.04.2026.  :¹Athanasios Karafillidis Containment eines Laborunfalls. Über die Regulierung Künstlicher Intelligenz. Lizenziert für merkur-zeitschrift.de – 04/2026 — ³ Markus Schall: Mit KI dialogisch denken lernen: Warum gute Fragen wichtiger sind als gute Modelle  – Kate Crawford: Atlas of AI. Yale University Press. 2021. 327 S. de: Atlas der KI . Übers: Frank Lachmann 8/24 

Im Blog: KI als Intermediär – Plausible Konfabulation  (01/26) ; Die Sozialisation von Maschinen – Künstliche Intelligenz: Transformation und Krisen in Wirtschaft und Gesellschaft . (Rez.zu Frank Witt – 04/25). – 


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Technogenese in der Diskussion – Ein Zwischenstand

Bild: unsplash+

Digitale Technologien verschieben unsere Wahrnehmung, den Zugang zu Wissen und Machtverhältnisse – als langfristiger gesellschaftlicher Prozess, der sich nur unzureichend mit etablierten analytischen Kategorien fassen lässt.

Die letzten beiden Texte Technogenese als Perspektive¹ und Ko-Evolution und Intermediarität² haben einige  bemerkenswerte Resonanzen, von medientheoretischen Zuspitzungen bis zu Fragen nach künftiger Gesellschaftsforschung,  ausgelöst, die die Diskussion  weiterführen und zugleich schärfen.

Ausgangspunkt war die von Klaus Burmeister (Zukunftsforscher bei D2030) seit November 2025  angestossene Debatte zur Ko-Evolution von Mensch und Maschine. Die gesamte Debatte lässt sich in mehreren Artikeln auf LinkedIn verfolgen. Der einfachste Zugang ist über den aktuellsten Artikel Sieben Erkenntnisse aus 18 Monaten. Ko-Evolution und fünf Notizen (04/26) – darüber sind die anderen Beiträge verlinkt.
Burmeister hatte u.a. auch das Leitbild einer vorausschauenden Gesellschaftsforschung genannt: Weg von der klassischen Technikfolgenabschätzung, die Risiken im Nachhinein bewertet, hin zu einer Forschung, die als Navigator in ungewissen Zukünften dient. Das bedeutet eine offene Exploration von gesellschaftlichen Ordnungen, Praktiken und Verhandlungsräumen, die sich mit aufkommenden Technologien (z.B. KI, Plattformkapitalismus, Energieinfrastruktur) konstituieren – also nicht nur auf Folgen, sondern auf Ko‑Evolution von Technik und Gesellschaft.

Meine beiden Texte schliessen an die Debatte an –  der eine mit Blick auf die konkret erlebte Funktionsweise von KI, der andere mit einer Weiterführung zu einer langfristigen Perspektive mit einem Anschluss an die Prozesssoziologie von Norbert Elias. Technogenese fasst diese Perspektive begrifflich.

Für die Mikroebene der KI erweist sich der Begriff der Intermediarität als angemessen. Sprachmodelle rufen Wissen nicht einfach ab wie ein Archiv, und sie sind auch kein Werkzeug im klassischen Sinn. Sie fungieren als Vermittlungsinstanzen, die aus gespeicherten Daten kontextabhängige Synthesen erzeugen. Der Begriff des Konfabulationsraums macht deutlich: Ergebnisse sind nicht wahr, sondern plausibel – gesteuert durch die Eingaben der Nutzer und begrenzt durch das Modell.

Für die Funktionsweise von KI ergibt sich eine begriffliche Sequenz:
Intermediarität (Strukturprinzip: KI synthetisiert, statt abzurufen)→ plausible Konfabulation  (Operationsmodus: Ergebnisse sind plausibel, nicht wahr)→ kognitive Ratifikation (Gesellschaftliche Wirkung: Menschen übernehmen, ohne zu durchdringen)
Erst mit der kognitiven Ratifikation – also der sozialen Anerkennung und Übernahme eines erzielten Ergebnisses – wird aus einer technischen Operation gesellschaftlich wirksames Handeln.

Gunnar Sohn führt in seinem Text Aufschreibesysteme statt Interdependenzen: Eine soziologische Zuspitzung nach Klaus Janowitz und Friedrich Kittler die Arbeiten des Medientheoretikers Friedrich Kittler in die Diskussion ein.  Kittlers medientheoretische Arbeiten (Aufschreibesysteme 1800/1900, Grammophon, Film, Typewriter) markieren die radikale These, dass Aufschreibesysteme und Medientechnologien nicht nur Kommunikationswege bereitstellen, sondern Wahrnehmungsordnungen, Wissensformen und Machtverhältnisse mitkonstituieren. Technik ist die operative Grammatik dessen, was eine Gesellschaft speichern, übertragen, zählen, befehlen und erinnern kann.
Sohn kritisiert, dass Interdependenz zu harmonisch klinge; Mediengeschichte sei kein Gleichgewicht, sondern eine Folge technischer Zumutungen, die Speicherformen, Kanäle und Adressierungen radikal umstellen.
Interdependenz meint jedoch kein harmonisches Gleichgewicht, sondern – im Anschluss an Norbert Elias – ein Gefüge wechselseitiger Abhängigkeiten, in dem sich Machtverhältnisse ausbilden und verschieben. Macht ist hier ein Beziehungsbegriff: Machtbalancen entstehen überall dort, wo funktionale Abhängigkeiten, d.h. Interdependenzen zwischen Menschen bestehen – sie sind selten stabil, oft asymmetrisch und ständig in Bewegung. Interdependenz klingt nur dann harmonisch, wenn Macht ausgeblendet wird.

Kittlers Diagnosen sind für das Verständnis von Technogenese unverzichtbar, aber sie bilden kein prozesssoziologisches Modell. Sie markieren die medientechnischen Bedingungen des Sozialen – nicht dessen langfristige Entwicklungsdynamik.

Technogenese beschreibt nicht nur eine Ko-Evolution von Technik und Gesellschaft, sondern – wie Frank Witt (Autor Künstliche Intelligenz: Transformation und Krisen in Wirtschaft und Gesellschaft) ausführt – die technische Reorganisation gesellschaftlicher Kognition, Selektion und Koordination. Technik ist nicht extern, sondern verdichtete Sozialität. Gesellschaft lagert kognitive Leistungen in technische Infrastrukturen aus – und verändert damit ihre eigene Ordnung. Maschinen „übernehmen“ Gesellschaft nicht, vielmehr externalisiert Gesellschaft aber immer mehr kognitive Leistungen in technische Infrastrukturen und verändert damit ihre eigenen Strukturen.

Die wechselseitige Abhängigkeit technischer und gesellschaftlicher Entwicklungen ist keine neue Erkenntnis, sie  gehört zum Erfahrungsschatz der meisten Menschen.  Frühere Generationen erlebten technische Innovationen vor allem im Alltag der Lebensführung: Waschmaschine, Herd, Kühlschrank. Diese Technologien veränderten den Alltag tiefgreifend und setzten zahllose Möglichkeiten frei.
Der digitale Wandel setzte anders an. Zunächst betraf er die Medien. Mit dem Internet und später Social Media wurde Öffentlichkeit neu organisiert – Kommunikation, Sichtbarkeit und Teilhabe verschoben sich grundlegend.
Zunächst brachte der Wandel neue Freiheitsräume; lange Zeit herrschte die Ansicht vor, digitaler Fortschritt gehe notwendig mit mehr Demokratie und Beteiligung einher. Technische Innovationen können jedoch bestehende Machtsysteme ebenso unterhöhlen wie sie neue hervorbringen können.

Technogenese ist kein neuer Sammelbegriff für Technik-Sozial-Theorien, sondern ein Versuch, langfristige technosoziale Dynamiken  präzise zu beschreiben – das ist anschlussfähig an Elias’ Prozesslogik, darüber hinaus offen für unterschiedliche theoretische Zugänge.
Technologie verändert Interdependenzen, Habitus und Selbstmanagement, ohne statische Strukturen zu übersetzen.
Mit der gegenwärtigen Verbreitung von KI zeichnet sich eine weitere Verschiebung ab: der Zugang zu Wissen selbst wird zunehmend technisch vermittelt und strukturiert.
Genau hier setzt der Anspruch einer vorausschauenden Gesellschaftsforschung an: nicht nachträglich zu bilanzieren, sondern Orientierung in offenen Zukünften zu ermöglichen.

Technogenese gewinnt ihr analytisches Potential damit, dass sie technische und gesellschaftliche Entwicklungen nicht getrennt betrachtet, sondern als zusammenhängenden, langfristigen Prozess sichtbar macht – ohne diesen vorschnell zu schließen oder normativ festzulegen.

Der hier skizzierte Stand versteht sich ausdrücklich als Zwischenstand einer laufenden Diskussion. Er bündelt bereits erarbeitete Anschlussstellen und begriffliche Klärungen und markiert damit eine gemeinsame Ausgangsbasis. Auf dieser Grundlage kann die Debatte weitergeführt und erweitert werden – auch durch Perspektiven, die bislang nicht beteiligt waren. Entscheidend ist nicht die Schließung des Begriffs, sondern seine weitere Präzisierung im offenen Diskursfeld langfristiger technosozialer Dynamiken.

¹ und  ²: komplett sind es die beiden Titel Technogenese als Perspektive – Interdependenz statt Kausalität und Ko-Evolution und Intermediarität – Wie KI Wissen organisiert



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