Schlagwort: Datenkapitalismus

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Smart Glasses – die Blickhoheit im öffentlichen Raum

RayBanMeta. Quelle: unsplash +

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

Smart Glasses als Werkzeug von Übergriffen

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

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

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

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

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

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

Investigative Aufdeckung: Wenn private Bilder auf Bildschirmen in Kenia landen

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

Privatheit im öffentlichen Raum – eine gesellschaftliche Entscheidung

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

Die Logik der Tech-Industrie

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

Akzeptanz: Smart Glasses vs. SmartPhone

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

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

Die Soziologie des Blickkontakts

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

Georg Simmel (1858-1918)

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

Erving Goffman (1922-1982)

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

Abwehr und Akzeptanz der Technologie

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

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

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

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

Attention Computing –  Aufmerksamkeit maschinenlesbar machen

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

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

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

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

 

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



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

The Rulers – Big Tech als Knowledge Predators

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

 



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Die Landnahme der KI als Technogenese – Zur Diskussion

Der folgende Text knüpft direkt an den vorhergehenden Text Die Fundamentalopposition zu KI und ihre Grenzen an.
Technologie und Gesellschaft prägen sich  gegenseitig. Akzeptanz und  Widerstand, aber auch der Drang zur monopolistischen Macht sind dabei bestimmend. Ich greife das Konzept der “digitalen Landnahme” bei der Verbreitung von KI auf. “Technogenese” wird als tragender Begriff der wechselseitigen Dynamik weitergeführt. 

Hype-Zyklus: Warum KI sich stabilisiert hat

Bild: Steve Johnson unsplash +

Die Verbreitung  generativer KI seit Ende 2022 steht in einer Folge von Hypes: Krypto/Web3 und das Metaverse. All diesen Hypes ist gemeinsam, dass sie als DIE ZUKUNFT angepriesen wurden.
Ausgelöst wurden sie weniger durch technische Innovationen oder  gesellschaftliche Nachfrage, sondern in erster Linie durch fluides Venture Capital auf der Suche  nach einem new big thing.
Krypto/Web3 wurde als die neue Evolutionsstufe des Internet inszeniert. Ein dezentrales Netz, in dem Daten und Anwendungen auf der Blockchain verwaltet werden, Intermediäre überflüssig erscheinen und das Internet demokratisiert werden sollte – mit Token als Eigentumsrechten und Kryptowährungen als Transaktionsbasis..
Letztlich verstanden nur wenige das sehr komplexe Konzept. In der Realität bedeutete Web3 nicht Demokratisierung, sondern entwickelte sich zu einem Spielkasino, in dem sich einige wenige bereicherten, während der völlig überzogene Energieverbrauch massiven ökologischen Schaden anrichtete.

Das Metaverse versprach ein immersives, mit allen Sinnen erlebbares Netz. Was an realer Umsetzung erkennbar wurde, blieb aber weit hinter den visionären Erwartungen zurück. Dennoch gab es einer aufstrebenden VR-Branche einen Anschub.

Im Gegensatz zu den Vorgängern stiess der KI-Hype auf ausreichende gesellschaftliche Resonanz, um sich zu stabilisieren. Generative KI kam nicht als Lösung eines Problems, sondern als Basistechnologie für multiple Anwendungen.
Der niederschwellige Zugang machte den Einstieg einfach – kein teures Zusatzgerät war nötig, die Möglichkeiten ausgiebig zu erkunden oder lästige Alltagsaufgaben erledigen zu lassen. Auf diesem Wege verbreitete sich die Logik des Umgangs: Wie erziele ich für mich sinnvolle Ergebnisse?  Was spielerisch erprobt wurde, fand bald den Weg in professionelle Anwendungen. 

Social Media – die Entdeckung der Datenströme als Rohstoff 

Ohne Social Media keine generative KI. Quelle: fredcavazza.net – Creative Commons  nach Klick in voller Auflösung auf neuer Seite

Ohne Social Media gäbe es keine generative KI. Die öffentliche digitale Kommunikation ist eingehegt in Strukturen der Verwertung – alles, was im Gedächtnis der Gesellschaft digital abrufbar ist, kann zu einer industriell verwertbaren Ressource werden. Aber auch bestehende kulturelle Güter (soweit digitalisierbar), sind Rohstoff.
Ein wesentlicher Unterschied: Das Social Web war nicht von Konzernen erfunden. Es war mit einem partizipativen, basisdemokratischen Aufbruch verbunden, man sprach von einer Netzkultur und einer Netzgemeinschaft.  Bis  heute ist dieser Aufbruch eine Referenz für gesellschaftliche Beteiligung.
Generative KI war dagegen von Beginn an ein Projekt der Konzerne. Niemand anders konnte die nötigen Investitionen stemmen.
Die Landnahme der Konzerne im Social Web geschah erst nachträglich mit dem Ausbau der Plattformen. Die Datenströme der öffentlichen Kommunikation wurden als Rohstoff entdeckt – ihre Verwertung bildete eine Grundlage des Aufstiegs der heutigen Digitalkonzerne. So gelang ein  Machtausbau in digitalen Räumen, vorbei an gesellschaftlicher Kontrolle und staatlicher Regulierung.
Aus genau dieser Position des Wissens über die Kommunikationsströme und der damit angesammelten finanziellen Mittel, begann der Ausgriff auf die Digitalisierung des Wissens. OpenAI, Anthropic etc.  entstanden in diesem BigTech-Ökosystem, nicht außerhalb davon. 

Die Landnahme der KI

Rund drei Jahre nach dem Start von Chat GPT durchdringt generative KI als universeller Dienstleister das gesamte Internet und ist mittlerweile in vielen, wenn nicht den meisten Branchen in Arbeitsabläufen integriert. Die höchste Durchdringung ist wohl in der Tech-Branche selbst. KI-Coding Assistenten sind flächendeckend im Einsatz.
Oft genannte Beispiele sind so unterschiedliche Dinge wie Vertragsprüfung, personalisierte Kundenansprache oder Bilddiagnostik im Gesundheitswesen. In der Marktforschung verbreiten sich Umfragen mit KI-Personas bzw. simulierten Teilnehmern. KI ist Teil gesellschaftlicher Infrastrukturen geworden, beschleunigt und strukturiert Prozesse. Dahinter  kaum zurückspulen lässt – das wichtigste Ziel der Konzerne.

In den debattierenden Branchen, wie Journalismus, Zukunfts- und Trendforschung und den kreativen Berufen bleibt KI weiterhin ein vorrangiges Diskussionsthema – wie verändert sie Vorstellungen von Autorenschaft und Authentizität?  Wie sehr verletzt sie Urheberrechte? Was ist ihr Nutzen als Assistenz, was bleibt als eigene Leistung? KI kann Schreib- und Denkprozesse stützen, aber begriffliche Arbeit nicht ersetzen.

Landnahme. Bild: valerie-v. unsplash.com

Digitale Landnahme³ (digital landgrab) greift das historische Bild der physischen Landnahme auf und überträgt es auf die Expansion digitaler Techniken, damit auch der Digitalkonzerne, samt ihrem Zugriff auf Funktionen und Märkte. Frühere Beispiele waren etwa die Ausbreitung von Airbnb und Uber. Komplexer ist die als Graphnahme⁴ (entlang sozialer Graphen) bezeichnete Einnahme bereits existierender Beziehungsnetzwerke und digitaler Interaktionsräume.
Es geht darum, knappe digitale Ressourcen bzw. gesellschaftliche Einflusszonen zu sichern, bevor staatliche Regulierungen oder Konkurrenten dies verhindern. Im Kontext der KI-Entwicklung sind v.a. Rechte an spezifischen Datenbeständen knapp geworden, seien es Verlagsarchive, wissenschaftliche Datenbanken oder Plattformen mit historisch gewachsenen  internen Datenströmen.
Die Landnahme der KI verläuft strategisch. Es gilt KI-Funktionen so schnell und tief in essenzielle Prozesse einzubetten, dass sie schlicht unverzichtbar werden.  Es können neue Funktionen sein, die es bis dahin noch nicht gab – oder es sind bestehende, die von ihr übernommen werden. Es gilt, generative KI in  Schnittstellen von Systemen zu bringen und sie dort unersetzlich zu machen. KI wird vom nützlichen, optionalen Werkzeug zur unsichtbaren Bedingung der Ausführung von Arbeit.

Die Maschine als ein antwortendes Gegenüber ist eine historische Neuheit  der Technikgeschichte – ein Erlebnis, das sich dem Nutzer unverzüglich einprägt. Sie wird in vielfacher Form genutzt. So als begleitendes Denkwerkzeug, unterstützender Sparringspartner, als Tutor oder  synthetische Personas.  AI Companionship bezeichnet darüber hinaus eine neue Form sozialer Mensch-Maschine-Interaktion.

Landnahme der KI bedeutet auch Einnahme des Wissens. Bild: elisa calvet. unsplash.com

Ein wesentliches Ziel der Landnahme ist epistemische Autorität, das Etablieren der Maschine als  Instanz der Wissensvermittlung selbst. Dabei bleibt generative KI technisch determiniert – sie führt aus,  was Menschen in ihre Architektur und  ihr Training gelegt haben – das setzt ihre Grenzen.
Zur anerkannten Instanz wird sie erst durch menschliche Ratifizierung.
Ein Indiz erfolgter Landnahme ist die zunehmende Akzeptanz von KI-generierten Antworten. Von vielen Nutzern wird sie trotz ihrer Limits ohne Einschränkung für zuverlässig und legitimiert gehalten. Kritiklose Übernahme ist bereits eine Form der Autorisierung.

Social Media bedeutete eine Digitalisierung der öffentlichen digitalen Kommunikation, Generative KI die des verfügbaren Wissens – binär zerlegt und rekombinierbar. Eine globale Infrastruktur aus dem kollektiven Wissen in den Händen weniger Konzerne ist ein Einschnitt von historischen Dimensionen. Die Konzerne sind zu Machtakteuren eigener Ordnung mit hegemonialen Ambitionen geworden.
Heute geht es darum, möglichst viele Positionen zu besetzen und mit aller Kraft zu expandieren. Es ist dasselbe Modell, wie es die vormachten. Die Landnahme ist dem Märkte zu sichern , es ist dasselbe Prinzip des  wie  sie  und die Geschäftsmodelle später zu klären – ähnlich wie die Social Media Konzerne vor anderthalb Jahrzehnten.  

Karen Hao, Autorin von Empire of AI fasste es in einem Interview zusammen: These companies are not competing on behalf of their countries. They are racing for their own dominance. Sie attestiert den Konzernen den Willen zum Wachstum um jeden Preis:  Moving fast and leaving ethical dilemmas behind. 

KI-generiert bedeutet nicht automatisch gut oder schlecht. KI führt das aus, was Menschen ihr anweisen. Sie erzeugt kontextabhängige Synthesen aus dem Wissensmaterial, das ihr zugeführt wurde – nicht aus eigenem Verstehen, sondern aus den statistischen Mustern übernommener Wissensbestände. Die Antworten klingen oft kohärent und überzeugend – nicht weil sie wahr, sondern weil sie plausibel sind und den statistischen Mustern des angeeigneten Wissens entsprechen.
Gesellschaftlich wirksam werden KI-Ergebnisse erst durch ihre soziale Bestätigung – ein Zusammenhang, den ich an anderer Stelle als Intermediarität, Konfabulation und Ratifikation beschrieben habe:

Die Trias der gesellschaftlichen Wirksamkeit von KI – (Eigene Graphik: Lizenz: CC-BY-NC 4.0) 

Grenzen für die Menge des Ausstosses gibt es nicht. Das Netz wird überschwemmt mit Slop, generiertem visuellen Müll. Wo Inhalte beliebig generiert und simuliert werden können, entstehen neue Möglichkeiten von Manipulation und Desinformation, sie unterhöhlen das Wahrheitsverständnis. KI erweitert insbesondere die manipulativen Möglichkeiten  visueller Desinformation. 

 

Technogenese – die wechselseitigen Wirkungen von Technologie und Gesellschaft

Die wechselseitigen Wirkungen von Technologie und Gesellschaft lassen sich mit all ihren Folgen und Abhängigkeiten nicht annähernd in einem Text von  ca.  2000-Wörtern darstellen.
Möglich ist jedoch der Entwurf einer Perspektive, die aktuelle Entwicklungen als Resultat dieser Dynamik verständlich macht.  Gesellschaftliche Prozesse verlaufen nicht als lineare Kausalketten – Gesellschaft formt Technologie – und Technologie formt Gesellschaft.

Den Begriff Technogenese hatte ich in den letzten Beiträgen in die Debatte zur Ko-Evolution von Mensch und Maschine eingebracht. Technogenese beschreibt nicht nur die Ko-Evolution von Technik und Gesellschaft, sondern auch einen grundlegenden, generationenübergreifenden Prozess der Auslagerung von Gedächtnis und Handlungswissen in technische Formate.

Erstmals verwendet wurde der Begriff Technogenese von dem französischen Medienphilosophen Bernard Stiegler. Ihm zufolge verändert die  Entwicklung technischer Systeme nicht nur unsere Werkzeuge, sondern unsere Denkweisen,  Erinnerungsstrukturen und deren kollektive Organisation. Schrift externalisiert Gedächtnis, Druck vervielfältigt es, Photographie und Film  konservieren es visuell.
Mit der Digitalisierung, noch mehr mit  generativer KI, radikalisieren sich diese Prozesse.  Es geht nicht mehr nur um die Auslagerung von Handlungswissen, sondern um die Automatisierung kognitiver und kreativer Operationen selbst. Technogenese wird zur politischen Frage: Wer nimmt den neu entstandenen Raum des externalisierten Denkens ein? Wer kontrolliert diese technischen Formate –  und damit, was als Wissen, als Wahrheit, als Gedächtnis zählt?

Digitalisierung verläuft zumeist disruptiv – sie übersetzt etablierte Praktiken in digitale Logiken. Das Lexikon wird zur Wikipedia, lokale Vermietung zur globalen Plattform, der Wandel der Tonträger vom Vinyl bis hin zum Streaming wurde oftmals als prototypisch beschrieben. Dass diese Transformationen weit mehr als rein technologische Innovationen sind, zeigt sich exemplarisch im Falle der digitalen Photographie.
Während analoge Photographie im Consumer-Bereich ein privates Erinnerungsmedium war, ist die Smartphone-Photographie heute eine visuelle Grundlage öffentlicher Kommunikation,  nahezu unbegrenzt und ohne zeitliche Verzögerung verfügbar. Die private Nutzung – das Festhalten von Momenten – besteht zwar weiter, Photographie ist aber in einen neuen Kommunikationsraum integriert, der durch gänzlich andere Formen der Selbstdarstellung geprägt ist. Nicht nur die Technik, ebenso ihre soziale Einbindung wandelte sich fundamental.

Die Beispiele liessen sich fortsetzen. Technologien und ihre spezifischen Anwendungen greifen in bestehende soziale Handlungssysteme ein – aber nicht alle setzen sich durch, entweder finden sie keine Anknüpfung an Handlungsmuster, oder sie stossen  auf Ablehnung.
Man denke etwa an KI-Brillen mit integrierter Kamera – technisch machbar, stossen sie auf soziale Abwehr. Sie erleichtern Übergriffe so sehr, dass sie das geschützte Gut der Privatsphäre verletzen.
Akzeptanz und Ablehnung bzw. Widerstand wirken als Korrektive technologischer Entwicklung.

Wie tief Technologien in die Lebenswelt eindringen, zeigt etwa das Beispiel Online-Dating. Ein soziales Verhalten, das von Zufällen, emotionalen Impulsen und Ritualen  bestimmt ist, wird in eine algorithmische Logik übersetzt. Manche Nutzer schätzen die Auswahl und die Effizienz, andere lehnen die Vermessung der Gefühle ab. Beide Haltungen sind Teil des Prozesses von Akzeptanz und Ablehnung.
Viele der technologischen Innovationen verbreiten sich dann rasch, wenn sie den Nutzern einen spürbaren Mehrwert, eine soziale Dividende, bieten. Meist sind es radikal erleichterte Zugänge: zu Wissen, Mobilität oder auch Gemeinschaft.
Anders die ökonomische Dividende: die Abschöpfung der Gewinne ermöglichte privatwirtschaftlichen Unternehmen den Aufbau marktbeherrschender Monopole. 

Generative KI ist keine externe Innovation, die von aussen eindringt,  sondern eine folgerichtige Erweiterung – eine Radikalisierung des digitalen Kapitalismus. Es geht nicht mehr darum, dass ein Prozess oder ein Geschäftsfeld disruptiert wird, sondern um die Disruption von Prozessen der  Wissensgenerierung selber.

Technologie tritt nicht als neutraler Faktor von aussen hinzu, sondern organisiert  Sozialität, Wahrnehmung und Kognition neu. So wie sich mit der industriellen Revolution eine Logik der Effizienz verbreitete, verbreitet sich heute eine digitale Logik: binäre Zerlegung und algorithmische Neukombination – nach gesetzten Vorgaben. Entscheidend ist, wer diese setzt.
Die großen Konzerne eignen sich Infrastrukturen, Datenbestände und Kommunikationsräume an und verschieben damit Machtasymmetrien. Das ist digitale Landnahme. Der gesellschaftliche Wille, sie einzuhegen, ist vorhanden, muss sich aber politisch durchsetzen.

Das Konzept Technogenese öffnet die Perspektive darauf, wie technische Formate entstehen, warum sie in bestimmte soziale Ordnungen passen, welche Wirkungen sie entfalten – und wie demokratisch gestaltet werden kann, um Machtasymmetrien zu begrenzen.

 

Valerie Wirtschafter & Nitya Nadgir: Is the politicization of generative AI inevitable? I The Scale-at-All-Costs AI Trap . Interview mit Karen Hao aboutdigitalhealth.com— Bernard Stiegler | centre Georges Pompidou, ParisHypomemnesis and Grammatisation   Sascha Dickel: Die Inklusion von Maschinen – Zur Rolle von generativer KI in der Gesellschaft. youtube 5/2026 –
³vgl.:  Andreas Boes, Tobias Kämpf, Barbara Langes, Thomas Lühr (7/2015) Landnahme im Informationsraum. Neukonstituierung gesellschaftlicher Arbeit in der „digitalen Gesellschaft”.WSI-Mitteilungen 2/2015, Seiten 77-85.
⁴ Graphname Facebook  besetzte den Graphen sozialer Verbindungen, (incl. instagram und What’s App), Google den Interest Graph, Amazon den Consumption Graph, Apple und Google teilen sich den Mobilfunkgraph. Das Wissen über die Verbindungen ist Machtfaktor (vgl. Michael Seemann: Die Macht der Plattformen. 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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