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Die Fundamentalopposition zu KI und ihre Grenzen

Digitale Antifa?  Bild: joshua-koblin; unsplash+

Die beiden folgenden Texte setzen eine Reihe von Beiträgen zur Debatte Ko-Evolution von Mensch und KI  fort. Eine Auseinandersetzung mit der Fundamentalopposition gegen KI ist der Ausgangspunkt. Im zweiten Teil geht es dann um die “Landnahme der generativen KI” – und den Versuch der Deutung als einen Prozess der Technogenese. 

Die Faschismuskeule ist das gröbste Geschütz  in der öffentlichen Debatte. Es geht nicht darum, eine Fehlentwicklung zu korrigieren — es ist eine Totaldiagnose, die die politische Reaktion auf Verweigerung und Widerstand eingrenzt und dabei jede Aushandlung ausschließt.

Jürgen Geuter, bekannt als @tante, holt sie in seinem Rant AI as a Fascist Artifact (26.04.26) gegenüber KI hervor. Nicht als Warnung vor Missbrauch, nicht als Beschreibung einer Tendenz, sondern als Strukturdiagnose: KI sei inhärent faschistisch, ihre Technologie auf faschistischen Ideen gegründet, ihr gesellschaftlicher Effekt die strukturelle Unterstützung faschistischen Denkens – klare Kante¹.

Geuters Text ist keine Analyse, sondern als Intervention zu verstehen. Ein Rant,  der Zuspitzung bewusst als Stilmittel nutzt. Das ist nicht neu. Als @tante hatte er sich mit einer vernichtenden Kritik am Hype um Web3 (“das Internet, das es zu verhindern gilt”) und die Blockchain-Ökonomie einen Namen gemacht. Eine Kritik, die dazu beitrug, Web3 als nicht tragfähig zu delegitimieren.
Der aktuelle Text richtet sich gegen Positionen, die KI regulieren, demokratisieren, zumindest gesellschaftlich einhegen wollen. Also gegen die Vorstellung, die Technologie könne von ihren Machtstrukturen getrennt und politisch zurückgewonnen werden.

Geuter stützt sich dabei vor allem auf zwei Bezugspunkte. Zum einen auf die Definition des  KI-Kritikers Ali Alkhatib (vgl. Destroy AI) – der KI nicht als Technologie mit politischen Eigenschaften versteht, sondern als politisches Projekt schlechthin:
I think we should shed the idea that AI is a technological artifact with political features and recognize it as a political artifact through and through. AI is an ideological project to shift authority and autonomy away from individuals, towards centralized structures of power. Projects that claim to “democratize” AI routinely conflate “democratization” with “commodification“.
Zum anderen bezieht er sich auf einen Text des Technikphilosophen Langdon Winner Do Artifacts Have Politics?  (1980).  Ihm zufolge sind Technologien keine neutralen Werkzeuge, sondern tragen eine inhärente Politik in sich: Ihre Gestaltung, ihre Infrastruktur und die Ziele ihrer Entwickler setzen bestimmte politische oder soziale Strukturen voraus und fördern diese.

Die analytischen Grenzen der Fundamentalopposition

Rainer Mühlhoff vermeidet zwar in Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus eine Gleichsetzung von KI und Faschismus, hebt aber eine ideologische und technologische Affinität hervor. In der Rezension hatte ich seine Grundthese ausdrücklich geteilt: Aus der Verbindung von Alt-Right-Politik und elitistischen Tech-Ideologien erwächst ein faschistisches Potential. Skeptisch bleibe ich jedoch gegenüber der weitergehenden Annahme, KI selbst besitze eine besondere Nähe zum Faschismus.

Präemption – die Vorwegnahme und Steuerung zukünftigen Verhaltens – ist ein Schlüsselbegriff seiner Argumentation. Im Extremfall wird KI zur Menschensortier-Technologie, die Chancen und gesellschaftliche Teilhabe vorab verteilt. Entscheidungen werden so nicht auf der Grundlage konkreten Handelns, sondern aufgrund statistischer Erwartungen an zukünftiges Verhalten getroffen.
Geuter wie Mühlhoff führen im weiteren Argumente an, die auf koloniale, rassistische, überwiegend westlich geprägte Grundlagen vieler Trainingsdaten verweisen. Generell ein Mangel an Diversität, damit verbunden  eine Ausgabe  entsprechender Ergebnisse.
Reicht diese Argumentation, eine Technologie als faschistisch zu deklarieren, ihr zumindest eine besondere Affinität zu attestieren?  Sieht man von Grok ab, das von Eigentümer Musk aktiv politisch gelenkt wird, sind LLMs nicht faschistischer als die Welt, aus der sie sich bedienen und in die sie eindringen. LLMs verhalten sich so, wie in Compliance- und Markenrichtlinien festgelegt wurde. 

Der Kern ihrer Kritik, bei Mühlhoff explizit als zentrale These (S.18) genannt, richtet sich gegen eine Ideologie der Disruption, die in Tech-Eliten und -Communities fest verankert ist: die Vorstellung, dass Technologie Gesellschaft grundlegend transformiert. Eine Disruption die Tech-Libertäre herbeisehnen – und die von rechten Kräften strategisch genutzt wird.
KI erscheint so als eine Machttechnologie, die sich ideal für autoritäre oder gar faschistische Zwecke eignet (vgl. Mühlhoff, S 12 u. 18),  als ein soziotechnisches Phänomen in den Händen weniger Oligopole, die es – top-down –  für ihre politischen Ziele einsetzen. In diesem Kontext gewinnt das berüchtigte Zitat des Tech-Milliardärs Peter Thiel – “I no longer believe that freedom and democracy are compatible“ – und das Wirken seiner Netzwerke eine verstörende  Relevanz.

An dieser Einschätzung baut sich die Haltung der Fundamentalopposition auf, die sich mit dem  Zitat KI ist fundamental unvereinbar mit emanzipierten, egalitären und freiheitlichen Gesellschaften. Dabei handelt es sich nicht um einen Designfehler, sondern sie ist so gedacht (Malte Engeler in der taz vom 20.06.)  als Selbstdefinition beschreiben lässt.

Der Rohstoff und die materielle Dimension von KI

Die Bereitstellung generativer KI ist, einschliesslich ihrer kompletten Lieferkette,  ein extrem ressourcenintensiver Prozess. Grundrohstoff ist das in binäre Daten bzw. statistisch nutzbare Muster zerlegte online und offline gesammelte Wissen: LLM systems scrape vast amounts of publicly available digital data—spanning text, images, code, and media—to train proprietary models (Kate Crawford). 
Der analoge Anteil wurde eingescannt und eingespielt. Online sammeln Crawler ein, was es zu holen gibt: Datenmassen aus dem Social Web, Texte, Bilder, Code-Datenbanken – den Fundus des Wissens, der Stile, der Bedeutungen und der Interaktionen. Gesellschaftliche Kommunikation und kulturelle Produktion werden dabei zum Rohstoff einer Industrie.  Aus diesem Rohstoff entstehen Modelle, die nicht wissen, sondern gelernt haben, die Muster menschlicher Kommunikation erstaunlich gut nachzuahmen.

Das ist nicht alles: manuelle menschliche Arbeit bleibt erforderlich.  Datenkennzeichnung und -bereinigung, wie Labeling, Qualitätsfilterung, Ethik-Checks, oft Klickarbeit genannt, ist zumeist in Niedriglohnländer ausgelagert.
Hinzu kommt ein enormer Verbrauch an Energie und Wasser, sowie erhebliche CO₂-Emissionen.

Der Atlas of AI  von Kate Crawford erschien schon vor dem KI-Hype(2021), ist aber  immer noch die beste Übersicht zur materiellen Dimension von KI. Crawford widerlegt die Vorstellung von KI als immaterieller Cloud-Software, indem sie den enormen physischen und gesellschaftlichen Ressourcenverbrauch nachweist, der mit der Technologie verbunden ist. Sie beleuchtet die politische und ökonomische Verankerung von KI, sowie die damit verbundenen sozialen und ökologischen Kosten. Crawford nennt KI  eine Kultur der Extraktion, die auf der Abschöpfung von Zulieferungen materieller, operativer und ideeller Art beruht.

Der aktuelle politische Hintergrund

Neuer Faschismus oder Verklumpung von Macht? – Screenshot: youtube Trump hosts tech CEOs at White House 4.09.25

In der politischen Diskussion seit Ende 2024 wirkt der Schock des Schulterschlusses zwischen der MAGA-Bewegung und Tech-Oligarchen weiter. Die Bilder von der Trump-Inauguration, begleitet von Tech-Oligarchen, haben sich eingeprägt.
Die Gleichzeitigkeit von technologischer Entwicklung, Monopolisierung von Infrastrukturen, wachsendem Einfluss rechter Netzwerke und einer unvorhersehbaren Machtpolitik haben zu einer Verschärfung politischer und kultureller Konflikte, sowie zu einer aggressiveren öffentlichen  Kommunikation geführt.

Wie geschlossen und gefestigt ist ein solches Machtsystem? Der Begriff  Verklumpung beschreibt ein unspezifisches Machtsystem das sich um – auf je eigene  Weise – charismatische Zentren ballt, und dabei institutionelle und zivilisatorische Standards unterläuft, die lange als selbstverständlich galten. Weniger ein stabiles System, als eine opportunistische Konstellation, die sich rasch in ihrer Form ändern oder auch wieder zerfallen  kann.

Der Faschismusvorwurf benennt zwar reale Gefahren – aber er erklärt nicht den Prozess der Entstehung, Verbreitung und gesellschaftlichen Aneignung. Der Widerstand gegen Generative KI  lässt sich als Teil eines gesamten Prozesses verstehen.
Monopolisierung strukturell relevant gewordener Dienste bedeutet eine Gefährdung der Demokratie, letztlich ist es eine Frage der Machtbalance. Noch bedrohlicher ist  eine Autokratie, die sich ihrer als Herrschaftsinstrument bedient.

Der nachfolgende Text an schliesst hier an. Er versucht,  die Landnahme generativer KI als einen Prozess der Technogenese  zu verstehen, nicht als abschliessende Analyse, sondern als Beitrag zur Debatte. 

 

Jürgen Geuter: AI as a Fascist Artifact. dt.: KI als faschistisches Artefakt. 21.04.2026. – deutsch: KI als faschistisches Artefakt.  auch: : Gareth Watkins; AI: The New Aesthetics of Fascism  9.02.2025- Rainer Mühlhoff : Künstliche Intelligenz und der neue Faschismus. Reclam Verlag Juli 2025. – The Scale-at-All-Costs AI Trap . Interview mit Karen Hao —  Ali Alkhatib: Destroy AI 24.06.2024. Langdon Winner: Do Artifacts Have Politics? MIT Press 1980. Kate Crawford: Atlas of AI. Yale University Press. 2021. 327 S. – Valerie Wirtschafter & Nitya Nadgir: Is the politicization of generative AI inevitable?    ¹  In anderen Texten drückt sich Geuter relativierender aus: „Ich würde nicht sagen, dass diese Systeme grundsätzlich vollständig faschistisch sind. Aber sie funktionieren sehr gut in faschistischer Logik – auch besser als in anderen Logiken”. t3n 26.12.25 oder aktuell (16.6.26) in dem Blogbeitrag „KI“-Effizienzversprechen und der Niedergang der Demokratie.
² Malte Engeler: Denken wie das verbreitete Mittelmaß – Taz  16.06.2026 –

 

 

 


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Visuelle Desinformation – Digitale Bilder zwischen Populismus und Manipulation (Rez.)

Visuelle Desinformation  – eine Strategie politischer Kommunikation

Ganz zu Beginn war das Internet vor allem ein Textmedium. Wer es selber erlebt hat, erinnert sich an Textwüsten, die oft mehr an Code und Kommandozeilen als an Kommunikation erinnerten – Newsgroups, Foren und E-Mails als Hauptkanäle. Die Bilder kamen in Schritten dazu, von den stark komprimierten jpgs der Jahrtausendwende über die ersten Fotoplattformen bis zu Live-Videos in Social Media. Mit zunehmender Bandbreite, leistungsfähigeren Endgeräten und der Verbreitung der Smartphones wurde aus dem Textmedium ein mehr und mehr visuelles.
Heute ist digitale Kommunikation  zu einem grossen Teil  visuelle Kommunikation. Der Content der Plattformen kommt oft ohne Zwischenschritte von den SmartPhones und wird ohne nennenswerte Verzögerung verbreitet. Bilder transportieren Informationen nicht nur anders als Texte – sie strukturieren Wahrnehmung, Aufmerksamkeit und Emotionen auf eigene Weise.

Marcel Lemmes,  der Autor von Visuelle Desinformation. Digitale Bilder zwischen Populismus und Manipulation, wurde in diese Entwicklung hineingeboren (Jg. 1996). Selber erinnere ich mich, dass genau in diesen Jahren die Debatten um Online-Communities und digitale Identitäten begannen. Wenige Jahre später (4/2001) hatte ich eine  Konferenz moderiert, auf der es um virtuelle soziale Beziehungen  ging. Die Dokumentation dazu wurde auf CD erstellt, die Bandbreiten reichten damals noch nicht aus, Bild- und Tonaufzeichnungen online zu stellen.
Heute geht es um algorithmische Öffentlichkeiten, visuelle Kommunikation und KI-generierte Bilder. Die Grundfrage ist jedoch erstaunlich ähnlich geblieben. Wie verändern digitale Medien die Art, wie Gemeinschaften entstehen, Bedeutung erzeugt wird und Öffentlichkeit funktioniert? Und wie und von wem werden die Wirkungen genutzt?

Lemmes untersucht in Visuelle Desinformation  einen Ausschnitt daraus. Seine Frage ist die der aktuellen politischen Wirkung populistischer Propaganda. Wie Bilder dazu genutzt werden, Emotionen anzusprechen, Identitäten zu erzeugen, Feindbilder zu konstruieren und politische Mobilisierung zu betreiben (16). Ihr Einsatz unterscheidet sich deutlich von klassischer strategischer Kommunikation.
Desinformation ist kein Versehen, sondern Strategie. Sie untergräbt das Vertrauen in Institutionen, Medien und Expertise – also genau jene Instanzen, die populistische Ansprüche hinterfragen könnten. Das macht desinformative Kommunikation nicht nur kompatibel mit Populismus, sondern zu einem seiner konstitutiven Werkzeuge.

Digitale  Bilder sind sicherlich kein exklusiv populistisches Medium, aber sie sind in besonderer Weise mit Populismus kompatibel. Sie verkürzen Komplexität, emotionalisieren, sind anschlussfähig und viral – genau die Eigenschaften, auf die populistische Kommunikation angewiesen ist ¹.

Zentral in Lemmes’ Analyse ist das Dreieck Desinformation, Populismus und visuelle Kommunikation – eingebettet in die spezifischen Eigenheiten digitaler Medien: Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, algorithmische Verstärkung und die Umgehung klassischer Gatekeeping-Strukturen.
Digitaltät ist der allgegenwärtige Meta-Kontext. Lemmes orientiert sich an theoretischen Ansätzen, die die digitale Transformation als kulturellen und gesellschaftlichen Wandel beschreiben, darunter drei Bücher, die ich in den vergangenen Jahren rezensiert hatte: Kultur der  Digitalität von Felix Stalder (2016), 4.0,  Die Lücke die der Rechner lässt  von Dirk Baecker (2018) und Muster. Theorie der Digitalen Gesellschaft  von Armin Nassehi  (2019). 

Stalders Konzept der Digitalität – Referenzialität, Gemeinschaftlichkeit, Algorithmizität bildet den wichtigsten theoretischen Rahmen. Referenzialität meint die Nutzung bestehenden kulturellen Materials für die eigene Produktion. Gemeinschaftlichkeit verweist auf die konstitutive Rolle kollaborativer Praktiken in digitalen Kontexten. Ohne Algorithmizität wären die Möglichkeiten der digitalen Welt kaum nutzbar. Algorithmen steuern als automatisierte Personalisierung die Zuordnung digitaler Medieninhalte.
Baeckers Begriff des Überschusssinns – jedes  Medium stellt mehr Kommunikationsmöglichkeiten bereit, als aktuell wahrgenommen werden können – erklärt einen Teil der kommunikativen Wirksamkeit von Bildern, aber auch ihre Anfälligkeit für Manipulation.
Nassehi fasst ein Grundverständnis von Digitalität systemtheoretisch ein.  Seine zentrale These besagt, dass die gesellschaftliche Moderne immer schon digital war – digitale Technik ist demnach die logische Konsequenz einer in ihrer Grundstruktur bereits digital organisierten Gesellschaft.
Imagined community  (nach Benedict Anderson, 1983)  ist ein weiteres, für das Buch wesentliches Konzept. 

Nebenbei fällt auf, dass Lemmes den Begriff des Überschusssinns sowohl bildtheoretisch bei Gottfried Boehm als auch medientheoretisch bei Dirk Baecker aufgreift. In beiden Fällen bezeichnet er die Eigenschaft von Medien, hier speziell von Bildern, mehr Bedeutungsmöglichkeiten zu erzeugen, als sich eindeutig festlegen lassen. Gerade darin liegt ein Teil ihrer kommunikativen Wirksamkeit – aber auch ihrer Anfälligkeit für Manipulation und Desinformation.

Die Plattformen der Social Media sind das Feld, das Habitat visueller Desinformation.  Generell begünstigen sie visuelle und affektive Inhalte. Die Grenzen zwischen Realität und Konstruktion sind fliessend. Soziale und politische Realitäten werden auf eindimensionale Ursache-Wirkungs-Schemata reduziert, um impulsive Bewertungen wachzurufen (288).  

Bei der Analyse von Bildern stützt sich Lemmes auf die semiotischen und bildtheoretischen Ansätze  von Roland Barthes und Charles Sanders Peirce. Peirce erklärt die Struktur der Zeichen, Barthes die kulturell-ideologische Aufladung von Bildbedeutung – also genau jene Schicht, auf der visuelle Desinformation operiert.  Nicht durch falsche Fakten allein, sondern durch die gezielte Aktivierung kultureller Codes und emotionaler Resonanzen.
Einen weiten Teil des Buches nehmen die darauf aufbauenden bild- und zeichentheoretischen  Analysen ein –  einschliesslich ihrer Grundlagen in Kunstgeschichte und Semiotik. Der Autor zeigt an konkreten Beispielen, wie visuelle Zeichen ideologisch aufgeladen, kontextuell verfremdet und affektiv instrumentalisiert werden.

Bildbeispiel Sexualstrafrecht als Bildpropaganda, Posting auf X (03/24)  S. 324

Ein Beispiel: In der Abbildung rechts wird eine Situation von Gewalt und Bedrohung gegen Frauen emotional hervorgerufen.
Sexualstraftaten verdreifacht: Abschiebungen sind Frauenschutz.
Der Slogan verbindet diese emotionale Reaktion mit der politischen Forderung nach Abschiebungen und suggeriert, dass Abschiebungen eine direkte und notwendige Maßnahme sind, um Frauen vor sexualisierter Gewalt zu schützen (323).
Die behauptete Kausalität wird durch statistische Angaben gestützt. Deren Anstieg ist jedoch v.a. auf die Erweiterung von Straftatbeständen (Verletzung der sexuellen Selbstbestimmung, 2016) zurückzuführen.

Desinformation und Fake News im Vergleich (S. 123). Graphik wird nach Klick in voller Auflösung in neuem Fenster angezeigt

Fake News sind das im öffentlichen Diskurs wohl präsenteste Format von Desinformation. Lemmes unterscheidet genau  zwischen beiden Begriffen – eine Differenzierung, die ansonsten oft unterbleibt. Desinformation ist demnach der übergeordnete und präzisere Begriff: systematisch, intentional und auf Schädigung des Informationsökosystems ausgerichtet.
Fake News ist breiter, diffuser – und wird im politischen Diskurs oft selber als manipulativer Begriff  verwendet, der genau diese Unterscheidung verwischt.

Die Materialbasis der Arbeit stammt überwiegend aus der Phase  vor dem Durchbruch generativer KI. Analysiert werden v.a. Memes, Sharepics, Social-Media-Fotos und Bild-Text-Kombinationen.
Die Analyse bleibt damit auf eine visuelle Kommunikation bezogen, in der visuelle Inhalte noch an reale Aufnahmeereignisse rückgebunden sind. KI-generierte Bilder verschieben diesen Rahmen. Wo zuvor Bilder bearbeitet und kontextuell verfremdet wurden, können heute vollständig synthetische Bildwelten entstehen, denen kein reales Ereignis mehr zugrunde liegt. Die Grenze zwischen Dokumentation, Inszenierung und Simulation wird dadurch weiter destabilisiert.
Im Schlusskapitel weist der Autor bereits darauf hin, dass realistische Bildmanipulationen, automatisierte Inhaltsproduktion und die Verschleierung von Urheberschaften die Analyse visueller Desinformation vor neue Herausforderungen stellen werden (339).

Seit der Einreichung der Dissertation im Mai 2025 hat sich die Relevanz KI-generierter visueller Desinformation weiter erhöht, während zugleich die (technische) Qualität der erzeugten Bilder deutlich gestiegen ist. Die von Lemmes analysierten Mechanismen verschwinden dadurch nicht, sondern gewinnen im Kontext generativer Systeme eine neue Qualität. Gleichzeitig unterstreicht diese Entwicklung die Aktualität der Grundfragen der Arbeit.

Als Dissertation ist Visuelle Desinformation der akademischen Form verpflichtet. Die Verbindung von Populismus, visueller Kommunikation und Desinformation ist der besondere Alleinstellungswert des Buches. Und diese Verbindung ist wissenschaftlich sauber herausgearbeitet.
Das Interesse am Thema geht aber weit über den akademischen Kontext hinaus. Visuelle Kommunikation ist heute ein selbstverständlicher Bestandteil des digitalen Alltags. Visuelle Desinformation ist so keine Randnotiz politischer Kommunikation, sondern Teil alltäglicher Medienerfahrung. Jeder mit Social-Media-Erfahrung begegnet entsprechenden Mechanismen – und sollte sie im Idealfall ohne fachliche Vorbildung erkennen können.

Eine nicht-akademische, gestraffte Sachbuchfassung bzw. ein Reader zur politischen Bildung würde m.E. – ergänzt um die Spezifität KI-generierter Bilder – auf grosses Interesse stossen.

 

Marcel Lemmes: Visuelle Desinformation. Digitale Bilder zwischen Populismus und Manipulation. Herbert von Halem Verlag, Köln 2025.  365 S.;  –  ¹ Das digitale populistische Bild ist entsprechend definiert als „ein dynamisches, technisch vermitteltes und sozial eingebettetes Zeichen, das strategisch eingesetzt wird, um ideologische Ziele durch spezifische Bildakte zu verfolgen” (297).
Rezensionen zu Kultur der  Digitalität von Felix Stalder (2016), 4.0 oder die Lücke die der Rechner lässt  von Dirk Baecker (2018) und Muster. Theorie der Digitalen Gesellschaft  von Armin Nassehi  (2019).  – 



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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

Bild: remapstudio-unsplash.com

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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