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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 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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Empire of AI – Dreams and Nightmares in Sam Altman’s Open AI (Rez.)

extraktiver Kolonialismus

An diesem Buch kommt  nicht vorbei, wer sich ernsthaft mit der gesellschaftlichen Dimension von KI befasst.
Karen Haos Empire of AI erschien bereits vor drei Monaten. Spät dabei zu sein, bringt auch den Vorteil mit sich, dass man erste Reaktionen und Rezensionen in die eigene Besprechung einfließen lassen kann.
Empire of AI wurde nahezu durchgängig positiv hervorgehoben – als kritische, detailreiche Analyse der globalen KI-Industrie und ihrer imperialen Strukturen – hervorragend und gründlich recherchiert, mit kritischem Insiderwissen als Hintergrund.
Wer das Silicon Valley der 2020er Jahre, den KI-Boom und seine weltweiten Auswirkungen mit nur einem Buch verstehen möchte, sollte dieses lesen.

Karen Hao schreibt nicht von außen über die KI-Industrie. Empire of AI lässt sich als journalistische Ethnographie lesen. Teilnehmende Beobachtung ist der Rahmen. Persönliche Erlebnisse fließen ein, die Basis der Analysen sind aber über 300 Interviews, ergänzt durch Korrespondenzen und andere Dokumente.

Karen Hao war über Jahre hinweg Teil des Ecosystems in dem sich KI- Unternehmen entwickelten. Sie teilte Wohnungen mit Entwickler:innen, nahm an internen Treffen teil und führte Hintergrundgespräche mit Gründerfiguren wie Sam Altman.  I was the first journalist to profile OpenAI. I embedded within the company for three days in 2019 sagte sie in einem Interview.
Ihre Sichtweise changiert zwischen Beschreibung aus der Nähe und Analyse, diese Spannung macht den Wert ihrer Darstellung aus. Der Text bleibt dabei auf immerhin 482 Seiten gut lesbar.

Etwas überrascht hat mich, dass Karen Hao an keiner Stelle den Atlas of AI von Kate Crawford (2021) erwähnt. Beide Autorinnen benennen die extraktive Logik der KI, beide analysieren globale Machtasymmetrien und die Auslagerung von Datenarbeit als crowdworking, thematisieren eine  postkoloniale Ausbeutung, beide argumentieren kritisch gegenüber dem Silicon Valley.
Crawfords Buch ist eher akademisch, in den Critical Data Studies verankert. Hao geht es um investigative  Aufklärung. Beide Bücher ergänzen sich in ihrer Wirkung und  ihrer kritischen Perspektive .

Kaum eine Technik ist unschuldig – und KI ist es auch nicht. Zentrales Thema des Buches ist der Widerspruch zwischen dem Versprechen einer künstlichen allgemeinen Intelligenz, einer Technik, die der gesamten Menschheit zugute kommen sollte und der  messy, secretive reality behind OpenAI’s bid to save the world  -wie es die Autorin  bereits im Februar 2020 schrieb.

KI, wie generell digitale Techniken, wird meist als dematerialisiert wahrgenommen. Das mag in der Endausgabe so erscheinen. Letztlich beruht KI aber auf der Abschöpfung materieller, energetischer, kultureller und kognitiver Ressourcen:
Benötigte Ressourcen sind so breit gestreut wie seltene Erden und andere Mineralien, Energie, Wasser, ausgelagerte menschliche Arbeitskraft, kulturelle Produkte, digitalisiertes menschliches Wissen, die Datenfülle der Plattformen etc. – Ohne all diese Ressourcen gäbe es KI nicht.

OpenAI wurde mit dem Anspruch auf Transparenz gegründet. Im Vordergrund stand die Idee, eine künstliche Intelligenz zu entwickeln, die value for everyone rather than shareholders schafft – einen Nutzen der weltweit gerecht verteilt werden sollte, jenseits privatwirtschaftlicher Interessen.
In der OpenAI Charter, einer Art ethischem Leitbild bzw. selbstgegebener Verfassung, heisst es: To ensure that artificial general intelligence benefits all of humanity und weiter: We are committed to broad distribution of benefits and long-term safety, and to cooperative orientation with other research and policy institutions. 
Hao setzte dem schon 2020 eine Beschreibung der realen Logik entgegen: Nicht das ethische Leitbild treibt das Handeln an, sondern die Angst, den entscheidenden Innovationsschub zu verpassen.
The need to be first or perish beschreibt die geltende Systemlogik, unter der das Unternehmen längst operiert. Das ursprüngliche Versprechen, eine künstliche Intelligenz zum Wohle aller zu entwickeln, steht heute im Spannungsverhältnis zu einem beschleunigten Innovationswettlauf, der sich durch die geopolitische Konstellationen verschärft: Die Entwicklung leistungsfähiger KI gilt zunehmend als strategischer Standortvorteil – technologisch, wirtschaftlich und militärisch. OpenAI bewegt sich in einem globalen Wettbewerb, in dem China als systemischer Rivale wahrgenommen wird.
Die Weiterentwicklung folgt in erster Linie der Logik des Venture Capitals, nicht der einer am Gemeinwohl orientierten Forschung. Hinzu kommt die enge Partnerschaft mit Microsoft die der ehemals gemeinnützigen Organisation eine neue Abhängigkeit schafft. Microsoft stellt nicht nur die notwendige Cloud-Infrastruktur bereit, sondern hat sich durch Milliarden-Investitionen direkten Zugang zu OpenAIs Technologien gesichert.

Die Idee einer Artificial General Intelligence  (AGI) – einer künstlichen Intelligenz, die den Menschen übertrifft oder gleichkommt – dient bei OpenAI als als strategisches Legitimationsnarrativ für gegenwärtige Entscheidungen  (vgl. Who is building a brain for the world?). 
OpenAI leitet aus der erwarteten Entwicklung von AGI den Anspruch ab, als vorausschauende Instanz zu handeln: to shape AGI before it shapes us. Damit erhebt das Unternehmen den Anspruch auf eine Mehrfachrolle als technischer Wegbereiter, ethischer Regulator und politischer Akteur.
AGI wird so zur Legitimationsfigur für weitreichende Entscheidungen – die Intransparenz bei GPT-4, die Einschränkung von Open Source oder die gezielte Bündelung von Ressourcen. Je größer die angenommene AGI-Gefahr, desto plausibler erscheint es, ihre Entwicklung wenigen, vermeintlich verantwortlichen Akteuren zu überlassen.
Ein Ziel, das bisher nicht erreicht wurde, verleiht dem Unternehmen bereits heute eine außerordentliche Stellung. Hao nennt es eine  quasi- religiöse Rhetorik – ich würde es als  tragenden Mythos bezeichnen.

Sam Altman, CEO von Open AI, wird  von Hao als ambivalente Schlüsselfigur beschrieben: als visionärer Kopf für eine transformative Technologie, zugleich geschickter Machtpolitiker – brillant, ideologisch flexibel, auf dem Grat zwischen Weltrettung  und dem Aufbau eines Imperiums.
Ein kennzeichnender Satz:   Every single person that has ever clashed with him about his vision of AI development has left.

KI-Unternehmen verschieben den Fokus digitaler Macht: Plattformen wie Amazon oder Facebook lieferten standardisierte Angebote und personalisierte Werbung. KI-Systeme hingegen erzeugen singularisierte Texte, Bilder oder Entscheidungen – oft in Echtzeit, oft einmalig. Diese Form automatisierter Einmaligkeit hebt sich deutlich von der Logik der klassischen Plattformökonomie ab (vgl. Automatisierte Singularisierung – KI und die Herstellung von Einmaligkeit). 

Effektiver Altruismus (EA) bedeutet eine rational optimierte Philanthropie. Laut Hao durchlief EA eine bemerkenswerte Wandlung: von einer philosophischen Nischenbewegung zu einem dominanten Mainstream-Diskurs, mittlerweile hochgradig institutionalisiert und finanziell gut ausgestattet. EA dient als ethische Grundlage für die KI-Entwicklung und legitimiert dabei die Machtkonzentration bei wenigen Akteuren.
Insbesondere Anthropic (Betreiber von Claude Sonnet)  orientiert  sich an EA und hat sich mit Constitutional AI eine daran angelehnte Verfassung gegeben, die grundlegende normative Werte sicher stellen soll.
Karen Hao kritisiert aber auch die Praxis des Effektiven Altruismus als moralisierenden Vorwand für imperiale Praktiken, Ausbeutung und Machtkonzentration. Sie mahnt an, dass EA im Kontext der KI zu einer Legitimationsstrategie verkommen kann, die globale Ungleichheiten verstärkt, anstatt sie zu überwinden. Paradoxerweise kann EA durch seine Rationalisierung des Guten selbst zu einer Form technokratischer Herrschaft werden – was bei Kritikern auch so gesehen wird.

Karen Hao liefert keine Technikgeschichte und bedient keinen Fortschrittsnarrativ. Sie schreibt auch nicht über die Anwendungsmöglichkeiten in Medizin oder Klimaforschung. Ihr Interesse gilt unter welchen Voraussetzungen technische Potenziale entstehen – der Aufklärung über ihre Entstehungsbedingungen, Machtkonzentrationen und Versprechen. Ihre Frage ist nicht, was KI könnte – sondern was sie darf, wofür sie eingesetzt wird und wer darüber entscheidet.
Trotz ihrer demokratischen Gründungsnarrative bleiben die Innovationen der KI- Unternehmen in der Logik des Profits, der Kontrolle und der geopolitischen Interessen verhaftet – nicht anders, als man es bisher aus  der Tech Branche kennt. Die wenigen Unternehmen, die die leistungsfähigsten Modelle kontrollieren, haben massgeblichen Einfluss auf Diskurse, Bildung, Wissenschaft und gesellschaftliche Meinungsbildung. Sie entwickeln sich über multinationale Konzerne hinaus zu Imperien – so knüpft der Titel Empire of AI  an  frühere koloniale Imperien an. 

In einem Guest Essay der NewYork Times, kurz nach Erscheinen des Buches, formuliert die Autorin ihre aktuelle Sicht: Tech companies have long reaped the benefits of a friendly U.S. government, but the Trump administration has made clear that it will now grant new firepower to the industry’s ambitions. 
Das Streben nach KI bietet Unternehmen die Möglichkeit, mehr Daten als je zuvor abzusaugen, mit tiefgreifenden Auswirkungen auf die Privatsphäre und die Rechte des geistigen Eigentums der Menschen.

Die Diskussion zu KI hat sich in den letzten Monaten – entsprechend den politischen Ereignissen –  polarisiert bzw. verengt. Der Fortschrittsnarrativ verbindet sich immer stärker mit den imperialen Ambitionen von Big Tech, technologische Entwicklung wird als Grundlage globaler Machtarchitektur gesehen.
Auf der anderen Seite formiert sich eine scharfe Gegenbewegung, die in ihrer Fundamentalkritik oft luddistische und kulturpessimistische Züge annimmt. Begriffe wie Digitaler/ KI  Faschismus werden verwendet, die Technologie als solche diabolisiert.
Differenzierte Einschätzungen geraten in den Hintergrund. Dabei ist es gerade diese Haltung, die angesichts wachsender Alltagsnutzung – auch durch die Kritiker:innen selbst – Gestaltung ermöglicht.
Wer kontrolliert Technologie? Wie werden Nutzen und Risiken verteilt? Welche Gestaltungsmöglichkeiten haben wir (noch)?

 

Karen Hao: Empire of AI.:- Dreams and Nightmares in Sam Altman’s Open AI., New York 2025. : Silicon Valley Is at an Inflection Point. New York Time. 30.05.2025  – Karen Hao on How AI Colonialism Is Threatening the World.  . Democracy Now, 4.06.2025 – Inside the story that enraged OpenAi.MIT Technology Review. 19.05.2025.    The messy, secretive reality behind OpenAI’s bid to save the world. MIT Technology Review. 17.02.2020. Brian Merchant and Gail Brussel: Dismantling the Empire of AI with Karen Hao. Blood in the Machine.May 2025 Matteo Wang: The AI Industry Is Radicalizing. The tech industry and its critics occupy parallel universes. The Atlantic 12.07.25



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