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Sprachmaschinen – eine Philosophie der künstlichen Intelligenz – (Rez.)

Jede Technik hat die Macht, ihren ahnungslosen Nutzern die eigene Logik aufzudrängen – so beginnt es im Klappentext.  Zitierfähige Sätze und wirkungsvolle Sprachbilder gibt es zuhauf in  Sprachmaschinen – eine Philosophie der künstlichen Intelligenz von Roberto Simanowski.
Drei Jahre seit der Verbreitung von generativer KI tritt die Frage nach ihrer Wirkung auf unser Denken in den Vordergrund. Large Language Models wie ChatGPT, Claude, Gemini sind nicht mehr Zukunftstechnologie, sie durchdringen inzwischen die kognitiv-kreativen Bereiche unseres Alltags.
Roberto Simanowski ist Literatur- und Medienwissenschaftler, Medienphilosoph und Autor (Todesalgorithmus. Das Dilemma der künstlichen Intelligenz, 2020). Bereits 1999 war er Gründer von Dichtung-Digital, einem internationalen Online-Journal für Kunst und Kultur. Mit der digitalen Entwicklung und ihrer gesellschaftlichen und kulturellen Wirkung ist er somit bestens vertraut.
Simanowski analysiert einen alltäglichen Souveränitätstransfer zwischen Mensch und Maschine (17). Nach welchen Standards geschieht das? Was geht durch die Automatisierung verloren? Von ‘KI’ spricht er selten; sein zentraler Begriff, die Sprachmaschine, ist bewusst gewählt. Der Begriff markiert eine Algorithmisierung der Kommunikation.

Welche Art von Medium ist die Sprachmaschine? Simanowski beschreibt sie als eine globale Technologie, die als riesiger Umschlagplatz von Werten fungiert (156). Damit verbunden ist eine zentrale Konfliktfrage der Globalisierung: Gleicht diese Technologie die Kulturen einander an, indem sie allen die gleichen Werte vermittelt, oder gleicht sie sich selbst den jeweiligen Kulturen an?
Ihre Funktion ist die eines Intermediärs: Sie verbindet den Nutzer mit einem mit Trainingsdaten gefüllten Thesaurus, dem gesammelten Wissen und  kreativen Leistungen der Welt,  der alles enthält, was sie kriegen kann. Die Maschine zitiert nicht daraus, sondern arbeitet damit. Sie übersetzt Daten in natürliche Sprache, vermittelt zwischen Anfrage und generierter Ausgabe. Dabei produziert sie das, was statistisch am anschlussfähigsten erscheint.

Das große Versprechen der KI-Revolution ist die Automatisierung kognitiver und kreativer Prozesse – auf der Basis von Big Data und auf Bezahlbasis. Simanowski beschreibt die Nutzerlogik: Sie kaufen die Kompetenz, die sie nicht haben und auch nie so effektiv entwickeln könnten, wie es die Sprachmaschine tut (vgl. S. 58).

Die Basis all dessen ist das Training der Sprachmaschine mit möglichst vielen verfügbaren Daten, ein heftig umstrittenes Thema (vgl. Der Wert von Kultur- und Wissensarbeit im Zeitalter von KI).  Simanowskis Haltung dazu ist relativierend, was mich überrascht. Er verweist auf transformative Verwendung und das Fair-Use-Prinzip (S. 57), auf das sich Betreiber beim Training der Modelle berufen können. Den Widerstand von Autoren gegen die unentgeltliche Nutzung ihrer Werke, hält er für verständlich, aber für kontraproduktiv. Ihre Verweigerung senke lediglich die Standards der Sprachmaschinen-Outputs, während ihre Mitwirkung die Qualität heben würde (vgl. S. 59).

Simanowskis Argument beruht auf einer Analogie. Wir alle synthetisieren das, was wir geistig aufnehmen, und geben das Ergebnis – einen Text, ein Bild, einen Song – in die Welt zurück, unter unserem Namen und gegebenenfalls mit Urheberanspruch und finanziellem Interesse (S. 57). Wenn wir Texte schreiben, haben wir andere gelesen; wer malt, hat andere Bilder gesehen; wer komponiert, hat andere Musik gehört. Was Menschen daraus machen, fällt unterschiedlich aus – abhängig von Intention und Ambition. Oft bleibt es bei Reproduktion, manchmal entsteht etwas Neues, evtl. sogar Kunst.

Lässt sich diese Ebene individueller kreativer Synthese mit dem industriellen Ausmaß der KI-Konzerne vergleichen? Die Analogie verdeckt mehr, als sie erhellt. Tech-Konzerne privatisieren gratis gesammelte kulturelle Inhalte (Training) und monetarisieren anschließend die Abhängigkeit der Nutzer von den resultierenden Modellen (Bezahlung). Die Infrastruktur der kognitiven Automatisierung wird somit monopolisiert – ein Vorgang, der mit massiven Machtasymmetrien einhergeht.

Simanowski versteht sein Buch nicht als systematische Abhandlung, sondern als einen explorativen Denkprozess. Er selber nennt es vagabundierendes Denken. Es geht um Einsichten, aus denen sich etwas machen lässt, sein Antrieb ist intellektuelle Neugier (vgl. S. 43).
Die Sprachmaschine bestätigt ihn: Diesem Text geht es nicht um Bullet Points, sondern um Denkfiguren –  so das Urteil von ChatGPT über das Buch (S. 43).
Die politische Ebene wird zunächst ausgeblendet (vgl. Profil-Interview, Textauszug unten). Erst an späterer Stelle (188ff) werden politische Bezüge weiter ausgeführt. Politische  Gestaltungsmöglichkeiten werden nicht weiter behandelt – und sind wohl auch thematisch nicht vorgesehen. Simanowskis Absicht ist eine Erkundung, keine Agenda. Die Sprachmaschine erscheint so neutraler, als sie ist.

Die Exploration steht im Zeichen von fünf Fragen, die sich in den fünf Kapiteln des Buches entfalten. Damit entsteht zwar keine Systematik, aber eine Kartierung von Wirkungen der Sprachmaschine:  Was ändert sich, wenn der Sender des Textes eine Maschine ist ? Was geschieht, wenn Sprache nur noch als Statistik behandelt wird? Wer gibt der Sprachmaschine mit welchem Mandat welche Werte vor? Wie verändert sich die Souveränität des Menschen, wenn er sich einer Sprachmaschine bedient? Warum ist die Entwicklung der Sprachmaschine trotz ihrer Risiken unausweichlich? (40)
Autorenschaft, Rechenfehler, Werte-Export, Entmündigungsschichten und Fortschrittsfalle sind die Titel der Kapitel und gleichzeitig die Felder der Explorationen. Sie knüpfen jeweils an Teildisziplinen der Philosophie an: Sprach-,  Erkenntnis-, Moral- und politische Philosophie, Geschichtsphilosophie.

Das Kapitel zur Autorenschaft  – Wen kümmert es, wer aus der Sprachmaschine spricht? führt in die sprachphilosophische Tradition. Simanowski reiht die Klassiker auf: Herders Sprache als Abdruck der Seele, Heideggers Die Sprache ist das Haus des Seins, Wittgensteins Die Grenzen meiner Sprache bedeuten die Grenzen meiner Welt. Diese Sätze sind mehr als blosse Referenzen – sie markieren eine fundamentale Einsicht. Sprache konstituiert Subjektivität, erschließt Welt, begrenzt und ermöglicht Denken. Wenn Sprache uns prägt und unsere Welt erschließt, dann ist die maschinelle Sprache nicht nur ein Werkzeug, sondern ein Hausfriedensbruch, der in unser Sein eindringt, um zu bleiben (17). 
Einen theoretischen Angelpunkt bildet Roland Barthes Essay Der Tod des Autors (1967), ein Schlüsseltext des Poststrukturalismus und der modernen Literaturtheorie.Simanowski fasst ihn so zusammen: Der Mensch ist nicht souveräner Eigentümer seiner Äusserungen. Vielmehr sind diese das Ergebnis der Diskurse, an denen er teilhat. Jeder Autor ist das, was er gelesen hat; er ist nicht die Quelle seiner Worte, sondern eine Art Mixer oder Durchlauferhitzer (50).
Die Sprachmaschine verschmilzt nicht nur einzelne gelesene Texte, sondern synthetisiert das gesamte verfügbare Textkorpus. Generiert sie damit einen Welttext (61) – eine universale, autorlose,  statistisch generierte Erzählung der Menschheit? KI-Texte können die perfekten Texte ohne Autor sein, reine statistische Reproduktion.

Das Kapitel Rechenfehler – das mathematische Denken der Sprachmaschine knüpft an die Erkenntnisphilosophie an. Es geht um die Rechenprozesse hinter den Texten – ihre allmähliche Verfertigung beim Rechnen,  um den Vektorraum, in dem Token zueinander in Beziehung stehen. Die Anschlusswahrscheinlichkeit lässt sich regulieren und damit der Stil temperieren. Schliesslich auch um einen drohenden Kipppunkt: Wenn die Sprachmaschine zur Inzest-KI  (101) wird und nur noch solche Daten verarbeitet, die sie selbst bereits produziert hat – eine Endlosschleife statistischer Selbstreferenz.

Umfangreichstes Kapitel (109-184) ist Werte- Export – Die moralische Zweiterziehung der Sprachmaschine, mit Bezug zur Moralphilosophie. Hier geht es um den oben genannten Umschlagplatz von Werten, um die politisch-kulturellen Auseinandersetzungen  darüber, auf welche Wertvorstellungen das Trainingsmaterial der Sprachmaschine  ausgerichtet wird.
Export verweist auf die Dominanz eines Zentrums, das für universelle Werte steht – oder eben doch bloß für westliche Werte bzw. ihre Gegenpositionen. Es geht darum, welche sozialen Welten gespiegelt werden sollen – und wessen Normen als selbstverständlich gelten. Mit KI verstärkt sich die Hegemonie des Globalen Nordens: Technologische Dominanz sichert kulturellen und politischen Einfluss.
Was in den Trainingsdaten der Sprachmaschine vorherrscht, bestimmt  ihren Output,  und ist  das Abbild einer statistischen Realität.
Die moralische Zweiterziehung der Sprachmaschine ist derzeit Schauplatz eines politischen Kulturkampfes in den USA – zwischen Wokeness und ihren Gegnern. Auseinandersetzungen, die bis an die Stellschrauben des Finetunings und Post-Trainings reichen. Welches Alignment ist zulässig? Wie weit darf man den Output in erwünschte Richtungen lenken?
Es wird deutlich, dass wenige privatwirtschaftliche Unternehmen zentrale Kommunikationsmittel und Zugänge zu Wissen kontrollieren.

In Kapitel Entmündigungsgeschichte – wenn die Sprachmaschine uns zu sehr zu Diensten ist kommen politische und kulturkritische Fragen zum Zuge. KI ist ein zentraler Faktor einer Machtverschiebung zwischen staatlichen und wirtschaftlichen Systemen – oder besser gesagt, zwischen öffentlich kontrollierten und gewinnorientierten Systemen.
Angesprochen werden die Gefahr von Oligarchien, aber auch der Erosion von menschlicher Urteilskraft und intellektuellen Autonomie durch die Auslagerung kognitiver Erfahrung: Das Gehirn bleibt immer mehr hinter dem zurück, was es ohne Sprachmaschinen leisten könnte(210) -Schliesslich auch das Wohlverhalten der K: Warum ist sie immer so nett?

Im letzten Kapitel Fortschrittsfalle geht es um die Unausweichlichkeit der Sprachmaschine, um eine Eigendynamik, der man sich kaum entziehen kann. Künstliche Intelligenz ist gleichzeitig Triumph und Kränkung menschlicher Schöpfungskraft  Technology happens because it is possible – einverstanden – aber wem gehört sie? 

Das Fazit des Autors: Wir brauchen Philosophische Medienkompetenz – Bild: unsplash+

Simanowskis Fazit zum Abschluss ist die Forderung nach einer spezifischen KI-Kompetenz (261ff), einer  Philosophischen Medienkompetenz, Eine Kompetenz, die über die  Nutzungskompetenz hinausgeht. Es muss eine Medienreflexions–kompetenz sein, die es dem Nutzer ermöglicht, die Logik der Technik zu erkennen und für sich zu nutzen, und sich nicht von ihr beherrschen zu lassen.
An anderer Stelle nennt er KI als möglichen Auslöser eines neuen Digital Divide, als digitale Kluft – für die einen führt der Umgang mit ihr zur Verblödung, für die anderen wird es produktiv.

Das Buch hält das, was der Autor ankündigt – eine Exploration entlang von  Fragen. Er nennt es selber vagabundierendes Denken.  Mit den Fragen entsteht dann eben doch eine Art Systematik, zumindest Kartierung  der Wirkungen. So leistet das Buch einen wesentlichen Beitrag zur aktuellen Debatte.
Die Frage, ob KI  demokratische und professionelle Fähigkeiten stärkt oder untergräbt, treibt nicht nur Simanowski um. Seine Beobachtung einer erodierenden Souveränität, sogar kognitiven Verlusten, und der Monopolisierung von Wissenszugängen findet sich in vielen zeitgenössischen Beobachtungen wieder. Ein aktueller Essay des Zukunftsforschers Klaus Burmeister beschreibt dies als Selbstversuch zwischen kognitiver Bereicherung und stillem Verlust. Burmeisters Perspektive ergänzt Simanowskis philosophische Grundlegung – zeigt, dass diese Debatte weiter geführt wird.

Die teilweise Ausblendung der politischen Ebene hat mich zunächst irritiert. Die Diskussionen der vergangenen Monate waren von genau dieser Frage geprägt: den Effekten der Technologie selbst und den Machtstrukturen, die sie hervorbringt. Hier zeigen sich Parallelen zur Entwicklung der sozialen Medien: technische Innovation einerseits, oligarchische Infrastruktur andererseits. Dass Simanowski diese Ebene erst spät und knapp einbezieht, habe ich als Leerstelle empfunden. Sie erklärt sich aus seiner Absicht der Erkundung, nicht des Agenda-Setting – bleibt aber ein Thema, das in der öffentlichen Debatte weitergeführt werden muss.

Roberto Simanowski:   Sprachmaschinen – eine Philosophie der künstlichen Intelligen . C.H. Beck 2025,  288 S.  . Klaus Burmeister: .Ein Selbstversuch zwischen kognitiver Bereicherung und stillem Verlust. LinkedIn 25.11.2025.

zu *: In einem Interview mit der österreichischen Zeitschrift Profil erklärt Simanowski: ‘Wir können die Profitgier der Plattformen und Unternehmen geißeln und aufdecken. Das hat mich aber weniger interessiert, denn auch dahinter steckt eine gewisse Logik, der diese Konzerne selbst nicht entkommen.’ Die Alternative wäre, ‘das marktwirtschaftliche System in Frage zu stellen’ – doch die sei ‘vor 35 Jahren weggebrochen’. aus: Was die Maschinen sprechen: Roberto Simanowskis KI-Philosophie In:  Profil Nr 45/2025

 



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Macht Radfahren glücklich?

manchmal fühlt sich Radfahren an wie Fliegen … (eigenes Bild)

Wenn das Gehen die ursprünglichste Fortbewegung ist – dann bedeutet das Radfahren die ergiebigste Erweiterung des Bewegungsspielraums mit demselben Einsatz von Muskelkraft. Radfahren ist vieles: Mobilität, Sport und Training, aber auch Straßenverkehr, Konsum, eine Branche, im besten Falle ein Flow im runden Tritt.
Lange galt Radfahren als Nische, etwas für diejenigen, die sich kein Auto leisten konnten, zu jung oder zu alt dafür waren.  Ansonsten etwas für Freizeit und Naherholung, sportlich oder gemütlich, Rennmaschine oder bequemes Tourenrad – als Verkehrsmittel aber nicht wirklich ernst zu nehmen. Schon gar nicht für den Eindruck beim professionellen Auftritt.

Die Zeiten haben sich geändert. Offensichtlich wurde das Fahrrad aufgewertet, in der Nutzung, wie im Status.  Als Standard von Mobilität gilt  immer noch das Auto, wenn auch verstärkt unter Rechtfertigungsdruck. Gerade in Deutschland war das Auto mit Verbrennungsmotor identitätsstiftend – und ist es wohl immer noch. Made in Germany steht  für eine Kultur des Funktionierens, Beleg für Ingenieurskunst und war jahrzehntelang Exportschlager.

Das Auto und insbes. der Verbrenner ist eingebettet in Infrastrukturen und Nutzungskontexte, die über Jahrzehnte gewachsen sind und in die genauso lange  investiert wurde: Autobahnen und der Umbau von Städten, die Netze von Tankstellen und Werkstätten, das Dienstwagenprivileg und die Pendlerpauschale. Die richtige Marke ist immer noch als Statussymbol die Nummer Eins auf dem Firmenparkplatz.
Autofahren ist heute reglementierter als jemals zuvor. Kein Wunder, von den 60er bis in die 90er Jahre hatte sich der Bestand vervielfacht (von 4,5 Mill 1960 bis 30,7 Mill. 1990 in der alten BRD, seitdem nur leicht steigend), damit auch die beanspruchte Verkehrsfläche.
Der emotionale (Singularitäts-) Wert von Modellen hat nachgelassen. Die Designs sind gleichförmiger, bestimmt von Sicherheitsauflagen und Effizienzoptimierung.  Die Zeiten, als das Auto für Freiheit stand – on the road, Roadmovies, die Geschichten, die darin und damit erlebt wurden – sind vorbei.
Der Raum- und Ressourcenbedarf des Autoverkehrs, die schiere Masse der Automobile ist zum Problem geworden. 

In Großstädten fühlte sich Radfahren lange Zeit wie zwischen Guerilla und Graswurzel an: an die Ränder gedrängt, vom dominierenden System mehr als Störung denn als Alternative gesehen.
Als ernstzunehmende Form von Mobilität wurde bzw. wird das Fahrrad erst mit den Diskussionen zur Mobilitätswende entdeckt – als Bestandteil von Konzepten, die Formen von E- Mobilität, ÖPNV, etc. miteinander integrieren. Das Fahrrad verursacht keine gravierenden Umwelt- und Klimaschäden, braucht wenig Platz, dient der Gesundheit, kostet relativ wenig, für die Fahrer*innen wie für die Bereitstellung der Infrastruktur. Im engeren Radius von bis zu 10 km die oft schnellste Verbindung.
Radfahren ist nicht länger eine Nische, sondern ein wesentliches Element urbaner Erneuerung. Kein Konzept zur urbanen Erneuerung kommt mittlerweile ohne das Fahrrad aus. Es geht um eine Umverteilung des urbanen Raumes. Allerdings gibt es auch erhebliche Widerstände dagegen.

Christian Stegbauer, Soziologe in Frankfurt, hat  ein Buch zur Soziologie des Radfahrens  geschrieben: Radfahren – eine Soziologie aus dem Sattel,  mit einem Vorwort von Roland Girtler, dem Doyen der deutschsprachigen Ethnographie.
Der Untertitel Haustier, Gesetzesbrecher und Lebensstilikone spricht an, was das Fahrrad für seine Nutzer sein kann, steht für die ethnographische Ausrichtung des Buches, das die Dimensionen von Nutzung und Wirkung soziologisch ausleuchtet.
Soziologie aus dem Sattel enthält fast alles, was sich zum Radfahren und den zugehörigen Erlebnissen sagen lässt, es liest sich gut, die Inhalte sind stimmig aufgebaut. Ich wollte eine Rezension schreiben, aber es wäre eine Inhaltsangabe geworden. Stattdessen habe ich einzelne Gedanken aufgegriffen und mit eigenen Eindrücken und Überlegungen verbunden. 

Es beginnt mit der Kernkompetenz des Radfahrens, sich selbst auszubalancieren, ohne dabei umzufallen. Eine körperliche Erfahrung, die Basis ist für ein individuelles Fahrgefühl  und den beschriebenen Flow, den runden Tritt. 
Auf den Verkehr zu achten gilt für alle, die daran teilnehmen, für Autofahrer,  Radfahrer wie Fussgänger.  Sie sind aber Gefahren in unterschiedlicher Weise ausgesetzt – Autofahrer sitzen in einer geschützten Kapsel, viele Risiken werden durch Karosserie,  Airbags und Assistenzsysteme abgefedert.
Radfahrer sind Gefahren unmittelbarer ausgesetzt. Wahrscheinliche Fehler anderer Verkehrsteilnehmer müssen frühzeitig erkannt werden, jede Fehlwahrnehmung hat direkte körperliche Folgen. Geübte Radfahrer entwickeln einen Sinn dafür, das Verhalten anderer vorauszusehen. 

Zwischen Auto und Fahrrad gibt es keine Augenhöhe, Masse und Geschwindigkeit liegen zu weit auseinander. So prallen oft zwei Logiken aufeinander.  Der motorisierte Verkehr folgt möglichst klaren, formalen Regeln, Radfahrer orientieren sich dagegen oft situativ. Das bringt den Ruf ein, opportunistisch zu handeln – wie es gerade passt. Dem liegt die Maxime des  Selbstschutzes zu Grunde. Dem Ideal eines gegenseitigen Mitdenkens auf Augenhöhe steht die physische Realität entgegen, in der die Verwundbarkeit des einen auf die Masse des anderen trifft.

Radfahrer teilen Erfahrungen als Verkehrsteilnehmer, aber sie sind keine homogene Gruppe. Wer heute Radfahrer ist, kann morgen Autofahrer sein, Fussgänger sowieso.
Vergemeinschaftungen bilden sich am ehesten  in den sportlichen Varianten, Stegbauer nennt sie Mikrokulturen, anderswo werden sie als Tribes beschrieben. Es geht um geteilte Begeisterung und Leidenschaft, die mit  zeitlichem und finanziellem Einsatz und mit sportlichem Ehrgeiz verbunden sind.
Auffällig verbreitet sind fast schon klischeehafte Bilder und Konsummuster, die mit dem Fahrrad verbunden sind. Neben sportlichem Ehrgeiz steht das Rennrad oft für einen Hip Consumerism. Das Trio Rennrad, Siebträgermaschine und aufgeklapptes MacBook steht geradezu iconisch für einen Konsum- und Lebensstil, der Agilität und Kreativität für sich beansprucht.
Lastenräder stehen für eine neue Form von Familiarität – ein Gegenmodell zum SUV.  Es ist ein Statement, denn hier übernimmt das Rad Funktionen, die es vorher nicht hatte.
E- Bikes gibt es in vielen Varianten, von dezenter Erweiterung bis zu wuchtigen Modellen, die eher als Kleinkrafträder anzusehen sind. Fährt man auf touristisch attraktiven Radstrecken in Deutschland, sind die E-Bike Rentner  kein Klischee. Bevorzugt werden die wuchtigen Modelle, komplett mit Helm und Sicherheitsweste.

Was von den Eindrücken ist allgemeingültig, was eher persönlich?  Gelernt habe ich das Radfahren als Fünfjähriger auf einem alten Damenrad, wo der Sattel zu hoch war, um darauf sitzen zu können. Ohne viele Vorübungen, schneller als ich das Schwimmen lernte oder das Klettern in den Kirschbaum. Ein eigenes Rad kam erst später, als der Schulweg weiter wurde.
Das Fahrrad war immer selbstverständlich in der Gegend nördlich des Ruhrgebietes, zwischen Münsterland und Niederrhein; eine überraschend weiträumige Landschaft, durchzogen von Pättkes (befahrbare Feld- und Wirtschaftswege).
Selber habe ich nie wirklich zur Autogesellschaft gehört. Bis auf einen alten VW- Käfer, eine 2 – monatige USA- Durchquerung und etliche Umzugswagen war ich selten aktiv dabei. Langstrecken mit viel Landschaft habe ich genossen, so wie selbsterlebte Road Movies.

Die besten und die schlechtesten Erfahrungen? Nichts geht über Abfahrten 😉  die Belohnung nach der Anstrengung, grandios die vom Engadin in der    Schweiz herunter zum Comer See, vom alpinen ins mediterrane,  1.500 m herunter in einem Stück. Mit kurzer Anreise aber auch vom Hohen Venn herunter oder im Westerwald. Landschaftserfahrung mit dem Rad ist intensiver, sicher anstrengender – es kommt aber auf die Distanzen an.  
Negativ: der Dooring- Unfall auf dem Heimweg. Nicht vom parkenden Auto, sondern vom Taxi, das den Fahrgast in der zweiten Reihe aussteigen liess. Gebremst in der letzten Sekunde, Aufprall mit dem Knie auf der Strasse,  statt in die geöffnete Tür,  Kreuzbandriss. Ohne das Bremsen in letzter Sekunde wäre ich mit  Kopf und Oberkörper in die Tür gestürzt, mit anderen Verletzungen. Der Fahrgast ist übrigens über mich hinweg gestiegen.

Macht Radfahren denn nun glücklich? Ein entspannter Straßenverkehr würde schon einmal helfen. Radfahren lässt Endorphine wirken, frische Luft und Bewegung sind immer gut 😉 Aber es geht um mehr als persönliches Wohlbefinden. Der eigentliche Konflikt verläuft nicht zwischen Rad- und Autofahrern, sondern zwischen der Verkehrslogik der vergangenen Dekaden  und den neuen Mobilitätsformen. Die laufende Diskussion zum Verbrenner-Aus macht deutlich, wie weitreichend der Wandel ist. Das Fahrrad hat Grenzen in der Reichweite, es ist nicht die Lösung, sondern ein relativ einfach umzusetzender Teil davon. 

Christian Stegbauer: Radfahren – eine Soziologie aus dem Sattel. Das Fahrrad als Haustier, Gesetzesbrecher und Lebensstilikone.2025 . Ulrich Syberg, Melissa Gomez & Saskia Ellenbeck: Der Hidden Champion – oder wie der Radverkehr vom Nischenthema zum Problemlöser wird. In: Mobilität der Zukunft. Intermodale Verkehrskonzepte. 2021



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Der Browser mit dem Informationsüberschuss

Deep Dive im Datenmagma: KI- Browser Atlas von Chat GPT

OpenAI hat in der letzten Woche den Browser ChatGPT Atlas vorgestellt. Ich habe ihn heruntergeladen und genauer angeschaut.

Atlas zählt zur neuen Generation von  KI-Browsern und wird von OpenAI als konsequente Weiterentwicklung des Browsers im Zeitalter der KI vorgestellt.  In der KI-Integration geht Atlas weit darüber hinaus, was etwa Comet von Perplexity bietet.
Standardmässig zeigt der Browser bei Suchanfragen keine Link- Liste, sondern eine KI-generierte Übersicht zum Suchbegriff an. Schlechte Zeiten für die Betreiber der Websites des World Wide Web- die Zugriffe auf ihre Inhalte werden sich so verringern. Für Medien, Blogs, kleinere Anbieter und wissenschaftliche Seiten bedeutet das einen massiven Verlust an Reichweite.

Atlas zu benutzen erfordert zunächst  eine Anmeldung mit einem bestehenden oder neu zu errichtenden ChatGPT Account – von da an ist man fest verbunden. Atlas ist kein Browser mit ChatGPT, sondern ChatGPT mit Browserhülle.

Kaum eingeloggt, werde ich vom Bot wie ein alter Bekannter begrüsst, mit persönlich angepasster Wortwahl – als ob ich in ein neues Wunderland eintrete und gleich an die Hand genommen werde. Meine Fragen nach den Funktionen, was neu ist im Vergleich zu anderen Browsern – und auch eine soziologisch-kritische Einschätzung,  werden umfassend beantwortet, alles erfolgt  in demselben persönlich zugeschnittenen Ton.

Kein Wunder, denn Atlas greift auf ein Archiv, (oder nennt man es besser Dossier?) zurück., in dem das wesentliche aus knapp drei Jahren (seit 1/23) mehr oder weniger intensiver Chat GPT Nutzung gespeichert ist.  Es gibt einen Ort dafür – das sind die Erinnerungen/ Memories, einsehbar über Einstellungen <Personalisierung.
Alle Memories beginnen mit Der Benutzer hat…/arbeitet an…/ befasst sich mit… und fassen den Inhalt der einzelnen Sitzungen zusammen. Mir wird mulmig dabei, mit dem Gefühl, das eine neue Schwelle automatisierter Überwachung überschritten wurde. Dabei fällt mir ein Erlebnis ein, als ich vor Jahren in einer Büroschublade Merkzettel fand, kurze,  indiskrete Notizen zu den persönliche Eigenheiten von Mitarbeitern, Geschäftspartnern und Kunden. Nicht offiziell, sondern private Gedächtnisstützen. Aber wirksam bei späteren Entscheidungen.

Die Memories lassen sich zwar deaktivieren, doch wenn sie aktiv sind, merkt sich Atlas, was man liest, sucht, formuliert – quer über Tabs und Sitzungen hinweg. Kein klassischer Verlauf mehr, sondern ein zweckgerichtetes Gedächtnis, das Muster erkennt und verdichtet. Dieses Erinnerungsfeld gehört nicht mehr dem Nutzer, sondern wird im Ökosystem von OpenAI verwaltet.
Dann gibt es die Einstellung Browsing und Suche verbessern helfen  unter Datenkontrolle: Sie erlaubt es, Atlas regelmäßig Teile des Surfverlaufs und der Nutzungsdaten an OpenAI zu senden.
Die eine Funktion schafft ein Gedächtnis im System, die andere füttert das System selbst – zusammen bilden sie das Reservoir eines neuen Informationsüberschusses.

Der Begriff geht zurück auf Niklas Luhmanns Verweisungsüberschuss von Sinn. Neue Medien oder Techniken stellen Möglichkeiten bereit, für die es zunächst keine konkrete Verwendung gibt.
Shoshana Zuboff beschrieb 2018 in ihrer Analyse des Überwachungskapitalismus, mit  Verhaltensüberschuss jenen Anteil an Nutzerdaten, der nicht zur Verbesserung von Diensten gebraucht, aber dennoch gesammelt wird. Bei Google wurde aus diesem Überschuss ein Geschäftsmodell. Der Verhaltensüberschuss ermöglichte Vorhersagen über künftiges Nutzerverhalten und damit personalisierte Werbung.  Daten, die vorher ungenutzt blieben, wurden zu verwertbaren Aktiva.

Bei Google waren es Klicks und Verweildauer, in der KI- Datenwirtschaft geht es um Gedankenbewegungen und Formulierungen, um das stille Konzentrat aus Interaktionen, Emotionen, Lese- und Schreibgewohnheiten, das im Hintergrund entsteht. Der Nutzer wird nicht mehr beobachtet, sondern begleitet.
Ein qualitativ neuer Datenrohstoff entsteht. Nicht was jemand tut, sondern warum,  das semantische Profil eines Subjekts. Diese Informationsdichte ist ökonomisch wertvoller als Klicks oder Käufe, weil sie Vorhersage durch Verständnis ersetzt. Hier entsteht der entscheidende neue Informationsüberschuss. 

Mein erster Eindruck bestätigt sich: Atlas (und das ChatGPT-Ökosystem insgesamt) markiert einen Paradigmenwechsel: Die KI wird nicht mehr aufgerufen, sondern ist dauerhaft präsent. Nicht mehr Werkzeug, sondern Begleiter, nicht mehr Reaktion, sondern Präemption – vorauseilende Handlung. Die KI vergisst nicht, sie akkumuliert. Das System soll vor dem Nutzer wissen, was er braucht, denkt oder sucht.

Der ökonomische Hintergrund erklärt die Dringlichkeit. OpenAI steht trotz Milliardenumsätzen vor massiven Verlusten – die enormen Kosten für KI-Training und -Betrieb übersteigen die Einnahmen. Ein eigener KI-Browser soll neue Einnahmequellen erschließen und durch direkten Nutzerzugang, Datensammlung und darauf folgende Monetarisierung die wirtschaftliche Position stabilisieren.
Browser sind mehr als Software, sie sind die Zugangspforten zur digitalen Öffentlichkeit, Schnittstelle zwischen Nutzer und Web. Sie definieren, wie Inhalte dargestellt werden, welche Daten gesammelt und wie sie genutzt werden. Wer den Browser kontrolliert, beeinflusst Nutzungsverhalten und  kollektive Gewohnheiten, die Art und Weise, wie Menschen das Internet erleben.
Es geht um die Vormacht im Netz. Seit über einem Jahrzehnt dominiert Google mit Chrome den Browser-Markt – mit etwa 68% Marktanteil erreicht das Unternehmen Milliarden Nutzer. Chrome ist auf die Interessen des Mutterkonzerns Alphabet optimiert: nahtlose Integration mit Google Search, direkte Anbindung an Ad-Systeme, Kontrolle über Datenflüsse. Jede Browser-Ära war nicht nur Technik-Wettbewerb, sondern Kampf um die Kontrolle des wirtschaftlichen Ökosystems im Netz.
Atlas ist OpenAIs Versuch, diese Hegemonie zu brechen, ein Machtkampf mit offenem Ausgang. Google/ Alphabet ist nicht wehrlos: Gemini könnte in Chrome integriert werden, und hätte sofort Milliarden Nutzer. Der Unterschied läge dann nicht mehr in der Technologie, sondern nur noch darin, wessen Informationsüberschuss wächst.
Eine solche Verschiebung. vom Modell des Verhaltensüberschusses zum Informationsüberschuss im Digitalen Kapitalismus ist absehbar. Eine Entscheidung zwischen den Kontrahenten ist noch offen.

Ich bin nicht der einzige, dem ein Unbehagen aufstösst. t3n, eine wichtige Stimme in der deutschen Digitalwirtschaft, beschreibt Atlas allerdings  als clever integrierte Innovation, als den bislang beeindruckendsten KI-Browser. Sicherheitshinweise erscheinen als Randnotiz, Privacy-Einstellungen als Formalität.

Die bisher schärfste Warnung kommt nicht aus den Zentren der digitalen Wirtschaft, sondern aus Nordmazedonien:  Bozidar Spirovski (Skopje) warnt auf LinkedIn eindringlich und konkret. Seine Einschätzung: Atlas sollte nicht mit geschäftlichen Daten genutzt werden. Der Browser hat Zugriff auf alle offenen Sessions – E-Mail, CRM, interne Tools. Alles, was parallel geöffnet ist, kann von der KI verarbeitet werden.
Spirovski benennt fünf konkrete Risiken: Erstens können bösartige Websites den Browser-Agenten kapern (Prompt Injection). Zweitens werden Inhalte aller Tabs auf OpenAI-Servern verarbeitet – ohne dass Kunden dem zugestimmt haben. Drittens bedeutet ‘Löschen‘ nicht wirklich löschen: OpenAI stand bis Oktober 2024 unter Gerichtsbeschluss, alle Logs zu bewahren. Viertens gibt es keinen wirklich privaten Modus – selbst Incognito speichert 30 Tage. Fünftens ist fast jede geschäftliche Nutzung mit Kundendaten ein potentieller GDPR-Verstoß.
Besonders brisant ist der Agent Modus (nur in der Pro-Version). Was als Convenience gedacht ist – die KI bucht einen Flug, füllt ein Formular aus –, wird zum Sicherheitsrisiko: Ein gehackter oder manipulierter Agent könnte auf alle eingeloggten Dienste zugreifen. Für europäische Unternehmen bedeutet das: Ein Mitarbeiter, der Atlas nutzt, während er im Kundensystem eingeloggt ist, erzeugt automatisch eine meldepflichtige Datenübermittlung in die USA.

Bisher habe ich im Consumerbereich keine übergriffigere Software erlebt. Mit Atlas verschiebt sich das Verhältnis zwischen Nutzer und System erneut – von der Überwachung des Verhaltens (Google) zur Begleitung der Handlung (OpenAI). Die Maschine beobachtet nicht mehr aus der Ferne, sie begleitet den Nutzer beim Denken, Lesen, Schreiben. Das ist keine Übertreibung, sondern Funktionsbeschreibung.
Das genannte  Dossier ist nicht bösartig an sich – es ist ein Ordnungssystem. Aber jedes Ordnungssystem kann in Überwachung kippen, sobald die Zweckbindung entfällt. Ein Staat, der Zugriff auf so ein Archiv hätte, hätte nicht nur Daten, sondern auch die Denkspur. Er sähe nicht nur, was man getan hat, sondern warum. Das ist neu. 

Hinter dem Start von Atlas stehen ökonomische Gründe. OpenAI steht unter massivem wirtschaftlichem Druck. Mit den wachsender Nutzerzahlen steigen die Kosten mehr als die Einnahmen. Atlas soll Nutzer an das OpenAI-Ökosystem binden und durch sie kontinuierlich Trainingsdaten generieren, um die explodierenden Kosten für Datenakquise zu senken. Was als personalisierte Erfahrung vermarktet wird (Memories, Browsing-Integration), ist aus dieser Perspektive ein System zur kostenlosen Extraktion von Trainingsdaten. Nutzer werden zu unbezahlten Datenlieferanten für zukünftige Modelle -die Neuauflage eines erprobten Modells.

Für LinkedIn habe ich diesen Text noch einmal überarbeitet und neu zusammengefasst: Link



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Der Wert von Kultur- und Wissensarbeit im Zeitalter von KI

Wir geben uns auf nennt Autor Matthias Hornschuh seine Schrift zu KI, Kultur und die Entwertung der Wissensarbeit.
Seine Perspektive ist die der Kulturproduzenten – deren Interessenvertreter (Initiative Urheberrecht) er ist.  Das Buch ist eine Verteidigung der Unersetzlichkeit subjektiver Erfahrung, eine Streitschrift für das Recht auf Autoren- und Urheberschaft – und eine angemessene Beteiligung an der Wertschöpfung.

Was das Buch für die weitere Diskussion interessant macht, ist die grundsätzliche  Frage nach dem Wert von Kultur- und Wissensarbeit in Zeiten von KI. Das gilt für Musik, wie für Bilder, Texte und wissenschaftliche Arbeit.

Matthias Hornschuh ist Filmkomponist, ein Zweig der Musikwirtschaft, der besonders von Einnahmeverlusten durch KI bedroht ist. In keiner anderen Branche ist der Widerstand gegen die Landnahme der KI-Konzerne so ausgeprägt wie bei Musikern. Die KI kollidiert mit ihrem Selbstverständnis: Musiker definieren sich über ihre Kunst, und ihre Einkünfte beruhen (neben Live-Auftritten) auf urheberrechtlich gesicherter Verwertung.
Jede wertschöpfende Nutzung erzeugt für die künstlerischen Urheber einen Anspruch auf Vergütung. Es gibt ein funktionierendes System von Urheberrechtsschutz und Verwertungsgesellschaften.

Genau dieses System wird durch generative KI unterlaufen. Die KI-Modelle werden millionenfach mit rechtlich geschützten Musikstücken trainiert – ohne Erlaubnis, ohne Lizenz, ohne Kompensation. Sie extrahieren aus Werken, die in künstlerischer Arbeit entstanden sind,  verwandeln sie in Rohmaterial zur algorithmischen Rekombination und setzen damit das eingespielte Vergütungssystem außer Kraft.
Entstehen daraus neue Werke, stellt sich die Frage, ob sie als eigenständige Werke  zu verstehen, oder Originalen zu ähnlich sind und damit Urheberrechte verletzen. Plagiate sind in der Musik vergleichsweise leicht nachweisbar, bereits kurze, aber prägnante Melodien sind geschützt.
Ein Musiker bzw.  Komponist, dessen Werke ohne Erlaubnis und Vergütung zum KI Training gekapert wurden, erlebt es genauso als ökonomische Bedrohung, wie als einen Übergriff auf seine Identität, ganz besonders bei  der Imitation von Stilen und dem Klonen von Stimmen.  Der Übergriff der KI- Unternehmen wird als Diebstahl erlebt und auch so genannt.  

KI-generierte Sounds haben sich vor allem dort ausgebreitet, wo Musik funktional, nicht künstlerisch ist: lizenzfreie Hintergrundmusik für Werbung, Online-Content, Games, Klangteppiche in Shopping-Malls (die tatsächlich als Beschallungspakete verkauft werden). All das, was als Muzak oder Fahrstuhlmusik geschmäht wird, hat aber als stabile Einkommensquelle ambitionierte Arbeiten oft querfinanziert.

Einschätzungen und Nutzungsmuster von KI unterscheiden sich in anderen Branchen der Kreativwirtschaft deutlich von denen in der Musikwirtschaft. Es gibt Parallelen. Generell gilt, dass funktionale, routinehafte Formate, wie z.B. Stockfotografie, Technische Dokumentationen, Transkriptionen von KI übernommen werden bzw. es bereits sind. Kreative Formate behalten ihren Singularitätswert, mit all den Marktrisiken wie bisher.

Textarbeiter sehen sich nur selten als Künstler. Urheberrechte gelten zwar, spielen aber eine geringere Rolle. Auf der Website des Deutschen Journalisten-Verbandes heisst es zwar an prominenter Stelle Qualitätsjournalismus lebt von menschlicher Recherche. Generative KI, die nur wiederkäut, was bereits gedacht und gesagt wurde, kann keine neuen Perspektiven schaffen. In der Praxis herrscht ein  pragmatischer Umgang. Derselbe Verband bietet Fortbildungen zu KI an – wie auch fast alle anderen als Fortbilder bekannten Träger.  KI-Kompetenz wird als von jetzt an für Journalisten wesentlich erachtet.
KI wird als Werkzeug  gesehen, das Routinen erleichtert. In diesem Sinne wird sie mit fast dem gleichen Selbstverständnis genutzt, wie Textverarbeitung und Suchmaschinen. Ihre Stärke liegt nicht in der Erstellung kompletter Texte, sondern in der Assistenz im gesamten Schreibverlauf, bei der Recherche, Strukturierung, Formulierung, Korrektur etc.

Oft werden Geschichten von halluzinierenden Antworten der KI erzählt, von Anwälten, die ungeprüft KI- erzeugte Plädoyers einreichen etc., so auch in  Hornschuhs Text. Jeder, der sich bislang mit KI befasst hat, hat wohl die Erfahrung gemacht, das man den Ergebnissen nicht blind vertrauen kann. Komplette Automatisierung gelingt nur bei niedriger Komplexität.
Für komplexere Aufgaben muss KI gezielt eingesetzt, geradezu bespielt  werden, nicht nur mit Prompts. Was KI nicht kann, ist eigenständige Recherche, kritisches Urteil. Sie kann Muster erkennen, aber nicht Neues denken, das über diese Muster hinausgeht.

KI-Training klingt harmlos, aber allein im Musikbereich geht es um mindestens 100 Millionen Songs – das gesamte verfügbare Repertoire von Spotify, YouTube, SoundCloud. Manchmal ist vom gesamten digital verfügbaren Kulturerbe der Menschheit die Rede, von der umfangreichsten kulturellen Aneignung der Geschichte. Der Begriff der Landnahme trifft diese Dimension.

Es gibt ein Grundproblem, den Elefanten im Raum, das sich seit dem Social Web und dem Plattformkapitalismus fortsetzt. Es ist die übergrosse und dazu bislang juristisch privilegierte  Macht der Intermediäre, der Vermittler von Inhalten, die sie zwar nicht selber erstellen, aber durch algorithmische Auswahl, Aggregation und  Präsentation vermitteln.
We are building a brain for the world – Sam Altmans Satz in einem Interview im Juni 2025  erschreckt durch sein imperiales Wir. Gemeint ist die gesamte Branche, nicht Open AI allein.
Ist die Tech- Branche dazu ermächtigt, Wissensgewinn, Kreativität und Kommunikation für uns alle neu zu gestalten? Was zuvor Gemeingut oder urheberrechtlich geschützt war – Internet, Kultur, Wissen – wird nun von Tech-Konzernen eingehegt. Sie trainieren auf der digitalen Allmende – und privatisieren die Erträge.  Es geht um  Landnahme, die Einnahme und Monopolisierung des durch die Wirkung neuer Technologien entstehenden Raumes.
KI kann hervorragend Werke und Texte nach erkannten Mustern produzieren.  Die spannendsten Momente entstehen allerdings nicht durch deren perfekte Beherrschung, sondern durch deren überraschende Brechung. Es setzt voraus, dass jemand will, dass etwas anders läuft – eine Intention, die KI allein nicht haben kann.

Eine grundsätzliche Kritik hatte Kate Crawford bereits 2021 im Atlas of KI (Rezension) formuliert: die Kultur der Extraktion – Gemeint ist die Abschöpfung von Zulieferungen materieller, operativer und ideeller Art. Hinzuzufügen ist kulturelle Extraktion. Lässt sich anschliessend an den Überwachungskapitalismus (Shoshana Zuboff) von einem Extraktionskapitalismus sprechen?

Wie Kunst entsteht, was dafür nötig ist, welcher Aufwand von wem an welcher Stelle zu treiben ist, darüber legen die Produkte der Arbeit keine Rechenschaft ab (19).  Ein Song mag in zehn Minuten geschrieben sein, aber er ist das Destillat jahrelanger Übung, gescheiterter Versuche, durchlebter Erfahrungen. Ein Text wirkt mühelos, weil die Mühe unsichtbar wurde. Am Ende zählt die Wirkung, die Bereicherung, oder die gelungene Unterhaltung (vgl. 19).  Kunst verschleiert ihre eigenen Produktionsbedingungen – und KI radikalisiert diese Verschleierung: Sie produziert in Sekunden, was wie das Ergebnis jahrelanger Arbeit aussieht, ohne je etwas erlitten, durchgearbeitet, verworfen zu haben.

Referentialität – die Nutzung bestehenden kulturellen Materials in aktuellen Produktionen – kennen wir seit langem: Remixes, Collagen, MashUps, Coverversionen, das Konzept Retro, Inszenierungen wie Cosplay: Bedeutungszuweisungen werden zusammengeführt. Aus Vorhandenem entsteht Neues, aber durch bewusste Auswahl, Kontextverschiebung und Neuinterpretation.  Autorenschaft bleibt bestehen.
KI entgrenzt die kulturelle Referentialität, ihre Quellen, Ursprünge und Autorenschaften sind nicht mehr erkennbar: Kulturelle Extraktion entsprechend dem Modell von Kate Crawford.

Die Frage, wie denn in Zukunft das Neue in die Welt kommt, zieht sich durch Hornschuhs gesamten Text. Daran lässt sich eine zweite Frage anschliessen: Inwieweit sind die Effekte der KI für den Nutzer  beherrschbar? Wie gelingt der Zufluss neuer, innovativer und vielfältiger Inhalte, wenn das Wissen der Welt in einer Datensuppe gespeichert ist?  KI kann daraus Muster rekombinieren, aber nicht diese Muster brechen.
Daneben bleibt weiterhin die Frage der materiellen Entgeltung kreativer Arbeit und Wirkung. In der Musik mag das Urheberrecht einigermassen funktioniert haben. Für Schreibende sind die Ausschüttungen der VG Wort höchstens ein nettes Zubrot.
Seit gut 30 Jahren wird Kultur- und Kreativwirtschaft als eigenständiger Wirtschaftsfaktor vermessen – und damit auch politisch und ökonomisch aufgewertet.

Bild: unsplash +

Die heute verbreitete Vorstellung, dass diese Branchen ökonomisch und gesellschaftlich zentral sind, geht wesentlich auf Richard Florida zurück – auch wenn sein Konzept mittlerweile umstritten ist. Die 2002 von ihm beschriebene Creative Class galt als Träger des Übergangs von einer industriellen zu einer postindustriellen, wissensbasierten Gesellschaft.

Der Begriff Creative Class war von Beginn an weit gefasst: Gemeint sind alle, die neue Ideen, Technologien und kreative Inhalte schaffen – von Wissenschaft, Technik und Forschung über Management und Beratung bis zu den Künstlern der einzelnen Genres. Als gesamtes Cluster sollten sie Wirtschaftswachstum anstoßen.

Zentral war der Dreiklang von Technologie, Talent, Toleranz, als maßgeblicher Standortfaktor und Rezept für erfolgreiche urbane Entwicklung. Städte warben mit lebendigen Kreativszenen: Berlins zeitweiliges Motto „arm, aber sexy”, der Boom in Barcelona, unzählige Kreativzentren von Lissabon bis Tallinn. Die Creative Class gilt weiterhin als Trendsetter für neue urbane Konsumgewohnheiten – von Craft Beer bis zur Öffnung des Konsums zur Popularkultur.
Der Alltag liegt allerdings zwischen Glamour und Prekarität. Kreative haben den Wert zahlloser Stadtviertel erhöht, in denen sie sich die explodierenden Mieten oft selbst nicht mehr leisten können. Kreative Metropolen wurden oft zu Hotspots von  Gentrification und  Overtourismus, zwischen denen die Kreativen oft zerrieben werden.

Was bleibt? Man kann die Entwicklung kulturpessimistisch sehen und eine Welt erwarten, die immer mehr von Algorithmen gesteuert wird. Man kann einen Crash des KI-Hypes voraussehen – aber was bleibt dann davon? Es gibt zentralistische Übergriffe, puristische Verweigerer und begeisterte Nutzer – und es gibt den regulatorischen Bedarf.
Gegen Kulturpessimismus spricht, dass sich kreative Branchen, insbesondere Popularmusik, bisher immer neue Techniken angeeignet haben.

 

Matthias Hornschuh : Wir geben uns auf. KI, Kultur und die Entwertung der Wissensarbeit. 96 S.  Carl Auer Verlag. Update Gesellschaft. 9/2025. – u.: Den Kreativen steht das Wasser bis zum Hals. Börsenblatt 1.10.24 – Sounds of Science – Podcast zum. Buch  vgl.: Neue Studie belegt: KI-Training verletzt Urheberrechte. – KI in der Musikproduktion – Kreativer Partner oder Bedrohung für die Musikkultur? Maximilian Burger: Urheberrecht bei KI-generierten Beiträgen: Handlungsbedarfe und Nutzungschancen für den Bildungskontext 2/2025. – KI in der Musikproduktion – Kreativer Partner oder Bedrohung für die Musikkultur? 16.6.25 (musik23)  – Franziska Busse, Jan Philipp Albrecht:  Künstliche Intelligenz als Kreativschaffende?  25.04.25 (Heinrich- Böll Stiftung). 



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