{"id":88191,"date":"2026-04-16T22:22:45","date_gmt":"2026-04-16T20:22:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.klaus-janowitz.de\/wordpress\/?p=88191"},"modified":"2026-04-17T00:32:01","modified_gmt":"2026-04-16T22:32:01","slug":"ko-evolution-und-intermediaritaet-wie-ki-wissen-organisiert","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.klaus-janowitz.de\/wordpress\/ko-evolution-und-intermediaritaet-wie-ki-wissen-organisiert\/","title":{"rendered":"Ko-Evolution und Intermediarit\u00e4t \u2013 Wie KI Wissen organisiert"},"content":{"rendered":"
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AI\/ KI unter der Oberfl\u00e4che. Bild: Unsplash+<\/figcaption><\/figure>\n

KI<\/strong><\/em>\/AI<\/strong><\/em> bleibt ein dominierendes Thema der Zeitgeschichte. Nicht mehr als spekulative Zukunftserz\u00e4hlung – die Durchdringung des Alltags und auch spektakul\u00e4re Anwendungen sind l\u00e4ngst Realit\u00e4t.
\nDas Tempo und die Intensit\u00e4t, mit der sich KI verbreitet, macht eine Transformation von grunds\u00e4tzlicher gesellschaftlicher Bedeutung mit Auswirkungen auf nahezu alle Lebensbereiche, wie auf die gesamte technische und kulturelle Zivilisation, deutlich.
\nKI ver\u00e4ndert Prozesse, in denen wir denken, schreiben, arbeiten, publizieren und programmieren – die Bedingungen, unter denen Wissen entsteht.<\/p>\n

KI werde noch disruptiver als die industrielle Revolution<\/em> meinte der US\u2011amerikanische Zeithistoriker Walter Russell Mead<\/em><\/a> in einem Interview in der Zeit<\/a><\/em>. Und dabei k\u00f6nne einiges schiefgehen. Mead bef\u00fcrchtet, dass die KI-Revolution Staatlichkeit, B\u00fcrokratie, Arbeitsm\u00e4rkte und politische Stabilit\u00e4t ersch\u00fcttert, bis hin zum Staat selbst.<\/p>\n

Sozialisierte Maschinen \u2013 erste begriffliche Ans\u00e4tze<\/strong><\/em><\/p>\n

Wie KI gesellschaftliche Praxis tats\u00e4chlich ver\u00e4ndert \u2013 und mit welchen Begriffen sich diese Ver\u00e4nderung angemessen beschreiben l\u00e4sst \u2013 ist damit allerdings l\u00e4ngst nicht entschieden. Genau hier setzt die Frage nach einem geeigneten Erkl\u00e4rungsrahmen an.
\nMit der Verbreitung von KI hat – naheliegend – auch die Forschung zu ihrer Wirkung zugenommen. Im Zentrum steht dabei meist die Organisation von Arbeit und die Verteilung von Macht. In der Arbeitsforschung wird KI etwa als Technik untersucht, die T\u00e4tigkeiten zerlegt, standardisiert, \u00fcberwacht oder neu koordiniert, so in Verwaltung, Plattformarbeit oder Forschung. In den gesellschaftspolitischen Diskussionen steht die Konzentration von Infrastrukturmacht und Datenextraktion im Vordergrund – Themen, die auch in diesem Blog ausf\u00fchrlich behandelt wurden.<\/p>\n

Was bislang fehlt sind \u00fcberzeugende Begriffe, die die mit KI verbundenen Strukturtransformationen b\u00fcndeln. Wahrscheinlich auch deshalb, weil bisher kein dezidiert soziologischer Begriff von KI vorliegt.
\nWas es gibt, sind erste Ans\u00e4tze. So wird KI etwa als sozialisierte Maschine<\/strong><\/em> gefasst \u2013 ein Begriff, der unabh\u00e4ngig voneinander bei Fabian Anicker<\/em><\/strong> (Sozialisierte Maschinen. <\/a>Zur gesellschaftlichen Funktion von K\u00fcnstlicher Intelligenz) <\/span>und bei Frank Witt<\/em><\/strong> (In: K\u00fcnstliche Intelligenz: Transformation und Krisen in Wirtschaft und Gesellschaft)\u00a0 <\/span>auftaucht.
\nAnicker<\/em> beschreibt, wie KI in kommunikative Erwartungen eingepasst wird \u2013 sie \u00fcbernimmt Rollen, die zuvor Menschen innehatten, wird mit Erwartungen belegt und strukturiert soziale Abl\u00e4ufe.
\nFrank Witt<\/em> nennt KI in seinem Buch Die Sozialisation von Maschinen<\/em><\/a> eine Basistechnologie eines neuen, zweiten Maschinenzeitalters. <\/em>An anderer Stelle spricht er von einer Umbildung der Kommunikationsordnung: KI ordnet zunehmend, was sichtbar wird, welche Entscheidungen vorbereitet werden und welche Deutungen anschlussf\u00e4hig bleiben.
\nBeide verstehen KI als Teil sozialer Ordnungen, nicht als isolierte Technologie. Als Entit\u00e4t, die in soziale Praktiken eingebunden wird, funktionsnotwendiges implizites Wissen inkorporiert und menschliche T\u00e4tigkeiten strukturell ersetzt.<\/p>\n

Ko-Evolution – Eine Auto-Ethnographie<\/em><\/strong><\/p>\n

Klaus Burmeister<\/strong><\/em>, Zukunftsforscher bei <\/span>D 2030<\/em><\/a>, hat seit November 25 auf <\/span>LinkedIn<\/a> eine Diskussion \u00fcber eine <\/span>Ko-Evolution von Mensch und KI<\/em> angestossen. In einer Serie von f\u00fcnf Texten, er nennt sie Notizen, zeichnet er auf, was sich als <\/span>Auto-Ethnographie<\/em> oder <\/span>protokollierte Nutzungserfahrung<\/em> eines Wissensarbeiters verstehen l\u00e4sst.<\/span><\/p>\n

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Der Kipppunkt auf der Wippe – Mensch vs AI\/KI.\u00a0 Bildquelle: Unsplash+<\/figcaption><\/figure>\n

Der Begriff Ko-Evolution <\/strong><\/em>war bewusst gew\u00e4hlt, um einen\u00a0 l\u00e4ngerfristigen, wechselseitigen Transformationsprozess zwischen Mensch und KI zu benennen, in dem sich beide Seiten ver\u00e4ndern. Burmeister<\/em> schreibt: Wer regelm\u00e4\u00dfig mit KI arbeitet, ver\u00e4ndert sich \u2014 seine Fragen, seine Erwartungen, seine Denkroutinen. Und die Ergebnisse dieser Zusammenarbeit sind weder rein menschlich noch rein maschinell. Es entsteht etwas Drittes.<\/em><\/p>\n

Burmeisters<\/em> Interesse gilt dem Gleichgewicht zwischen Mensch und Maschine. Im Kern geht es ihm um die Frage, wie sich menschliche Souver\u00e4nit\u00e4t \u2013 das Recht, \u00fcber das eigene Leben zu bestimmen \u2013 erhalten l\u00e4sst, wenn Maschinen in immer mehr Bereichen schneller, umfassender und ausdauernder operieren als wir. Die Textreihe beginnt als Logbuch eines Selbstversuchs zwischen kognitiver Bereicherung<\/em> und stillem Verlust.\u00a0<\/em><\/p>\n

Sein Buchprojekt tr\u00e4gt den Titel Nie ohne Grund<\/em> \u2013 angelehnt an einen Dialog mit einer KI, die den Satz formulierte: Gegen dich \u2013 wenn’s sein muss. Aber nie ohne Grund.<\/em> F\u00fcr Burmeister wurde dieser Satz zum Ausgangspunkt der Frage: Wer entscheidet, ob die Gr\u00fcnde der Maschine ausreichen? Seine Haltung ist ein trotziges Dennoch<\/em> \u2013 die Weigerung, den gemeinsamen Streit um Zukunft aufzugeben, auch wenn der Mensch kognitiv zunehmend\u00a0 unter Druck ger\u00e4t.<\/p>\n

Seine Auto-Ethnographie<\/em><\/strong> protokolliert eine erlebte Wirkung \u2013 und zugleich eine Projektion. Die Formulierung Die Maschine formulierte die M\u00f6glichkeit, gegen den Menschen zu handeln<\/em> schreibt der KI eine Intentionalit\u00e4t zu, die sie nicht hat. Was Burmeister<\/em> erlebt, ist die Konfabulation<\/em> eines Sprachmodells, das auf seinen Input reagiert \u2013 nicht die Selbstbehauptung eines Akteurs. Das ist keine Kritik an der existenziellen Ernsthaftigkeit seiner Frage. Aber es ist eine begriffliche Pr\u00e4zisierung.
\nDie Maschine hat keinen Grund,\u00a0 keinen Willen. und sie hat keine Perspektive als Erste Person<\/em>. Der allbekannte Satz von Descartes Ich denke, also bin ich<\/em>, markiert wohl am besten die menschliche Selbsterm\u00e4chtigung zu dieser Perspektive.<\/p>\n

Technogenese – Ko-Evolution auf lange Sicht\u00a0<\/strong><\/em><\/p>\n

Was ich ausdr\u00fccklich teile, ist die Aufforderung zu einer vorausschauenden Gesellschaftsforschung:<\/em> Weg von der klassischen Technikfolgenabsch\u00e4tzung, die Risiken im Nachhinein bewertet, hin zu einer Forschung, die als Navigator in ungewissen Zuk\u00fcnften dient<\/em>.<\/p>\n

Ko-Evolution<\/em> beschreibt etwas Reales: die erlebte, angepasste Benutzeroberfl\u00e4che der KI. Wer t\u00e4glich mit Claude, ChatGPT, Mistral oder anderen Systemen arbeitet, erf\u00e4hrt tats\u00e4chlich eine Form wechselseitiger Anpassung, Auf dieser Ebene kann die Sprachmaschine wie ein Dialogpartner wirken, gest\u00fctzt auf gespeicherte Kontexte und Formen der Personalisierung, die sich in den einzelnen Modellen unterscheiden.
\nWas sich ver\u00e4ndert, ist der Nutzer, der sein Verhalten und Vorgehen danach ausrichtet,\u00a0 nicht das System.
\nAuf der Modellebene \u2013 dem eigentlichen KI-System \u2013 gilt: Hersteller ber\u00fccksichtigen Kundenerfahrungen (RLHF*, Feedback-Schleifen), aber das ist klassische Produktentwicklung, keine Ko-Evolution<\/em>.
\nKI passt sich nicht an Menschen an \u2013 sie wird von Menschen entwickelt. Von Unternehmen mit Gesch\u00e4ftsinteressen, wie\u00a0 Anthropic, OpenAI<\/em> oder Google<\/em>. Mit dem Einsatz von Trainingsdaten, Designentscheidungen.Grundlage\u00a0 nat\u00fcrlicher Ressourcen, Treibstoff und menschlicher Arbeit, wie es Kate Crawford<\/em>\u00a0 im Atlas der KI<\/a><\/em> (2021) eindrucksvoll beschrieben\u00a0 hat.<\/p>\n

Als stimmig sehe ich den Begriff der <\/span>Ko-Evolution<\/em> in langfristiger Perspektive, im Sinne des Konzepts der <\/span>Technogenese<\/em><\/a><\/strong>. <\/em>Gemeint ist damit die parallele Entwicklung, die <\/span>Ko-Evolution<\/em> von Technik und Gesellschaft.
\nDen Begriff Technogenese<\/em> favorisiere ich seit langem, da er an Elias\u2019 Zivilisationstheorie anschlie\u00dft und deren Konzepte der Sozio- und Psychogenese um die materielle Dimension der Technik erg\u00e4nzt. Gesellschaftliche Entwicklung l\u00e4sst sich ohne diese Dimension nicht angemessen verstehen. Technische Zivilisation<\/em> ist kein Begleitph\u00e4nomen, sondern ein ko-evolutiver,<\/em> strukturpr\u00e4gender Faktor.
\nR\u00fcckblickend erscheinen dann einzelne Stufen als Momentaufnahmen eines Zivilisationsprozesses, der in der Gegenwart weiterl\u00e4uft und sich fortschreibt.<\/span><\/p>\n

Intermediarit\u00e4t \u2013 Synthese statt Abruf<\/strong><\/em><\/p>\n

Anfang dieses Jahres hatte ich mich mit dem Blogpost KI als Intermedi\u00e4r \u2013 Plausible Konfabulation<\/em><\/a> in die Diskussion eingebracht. Dabei eine Sichtweise entwickelt, die KI als eine Vermittlungsinstanz begreift, die\u00a0synthetisiertes Wissen<\/em> hervorbringt.
\nIntermediarit\u00e4t<\/em> ist \u2013 vorerst \u2013 der Begriff, der mir am pr\u00e4zisesten erscheint, um zu beschreiben, wie KI Wissen organisiert. Als Medienintermedi\u00e4re<\/em> kennen wir Plattformen und Suchmaschinen des Social Web, wie Instagram, Youtube, Google. Sie erstellen keine eigenen Inhalte, sondern aggregieren, selektieren und empfehlen fremde Inhalte \u00fcber Algorithmen, Feeds oder Suchergebnisse.<\/p>\n

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KI ruft Wissen nicht ab, sondern synthetisiert aus gesammelten Daten. Bild: Logan Voss – Unsplash+<\/figcaption><\/figure>\n

KI als Intermedi\u00e4r<\/strong><\/em> unterscheidet sich von diesen darin, dass KI Wissen nicht aus Archiven abruft, sondern\u00a0 aus gespeicherten Daten neu (singul\u00e4r) synthetisiert.
\nKI-Modelle sind nicht die Urheber des Wissens, das sie ausgeben, sie erzeugen jeweils kontextabh\u00e4ngige Synthesen auf Basis vorhandener Datenbest\u00e4nde. Die Maschine produziert einen Konfabulations-raum<\/em>, einen M\u00f6glichkeitsraum plausibler, aber nicht notwendig zutreffender Aussagen, der durch die Eingaben gesteuert wird. Sie synthetisiert; die Entscheidung \u00fcber Relevanz bleibt beim Menschen. Das ist nicht trivial,\u00a0 es ist die Bedingung der M\u00f6glichkeit sinnvoller Nutzung.
\nAus Massendaten werden situativ zugeschnittene Angebote mit entsprechenden Deutungs- und Anschlussm\u00f6glichkeiten. Ob daraus kognitiver Reichtum oder kognitive Verarmung\u00a0 entsteht, ist keine technische, sondern eine kulturelle Frage.<\/p>\n

Diese Intermediarit\u00e4t<\/em> ist die beobachtbare Mikro\u2011Ebene, auf der wir mit KI interagieren. Als Nutzer lernen wir, jeweils funktionale Vorgehensweisen zu entwickeln. Die Frage, ob KI als Werkzeug bezeichnet werden kann, bleibt dabei ambivalent. Sie ist kein Werkzeug im Sinne eines Hammers, aber auch kein Instrument, das sich einfach \u00fcber Kn\u00f6pfe bedienen l\u00e4sst. Eher handelt es sich um ein System, f\u00fcr das Nutzer Vorgehensweisen, Taktiken und ein spezifisches Gesp\u00fcr entwickeln m\u00fcssen, um verl\u00e4ssliche Ergebnisse zu erzielen. Die Maschine kann dabei wie ein Gegen\u00fcber wirken, liefert jedoch nur dessen Simulation.<\/span><\/p>\n

Was die Maschine leistet, ist die Synthese bzw. die Extraktion von Wissen aus einem vorhandenen Bestand. Sie erzeugt kontextabh\u00e4ngige Ergebnisse, die wie ihre Gedanken erscheinen, ohne dass sie selbst deren Urheber ist.
\n<\/em>Sie gibt singul\u00e4re Ergebnisse aus,<\/em>was nicht ausschlie\u00dft, dass standardisierte Abfragen in standardisierten Kontexten auch standardisierte Resultate hervorbringen.
\nTechnogenese.<\/em><\/em> ist der makro\u2011historische Rahmen, der diese Verschiebungen in eine l\u00e4ngerfristige Entwicklung von Zivilisation, Medienumgebungen und Arbeitsformen einordnet.<\/p>\n

Der Prozess der Digitalisierung,\u00a0 mit ihm die Diffusion von KI,\u00a0 erweist sich nicht als eingleisiger Pfad eines demokratischen Digitalen Fortschritts.
\n<\/em>Es zeichnet sich ein konflikthaftes Feld ab. KI ver\u00e4ndert nicht nur die Organisation von Wissen, sondern verschiebt auch die Bedingungen, unter denen gesellschaftliche Ordnung entsteht. Fragen von Macht, Ungleichheit und demokratischer Kontrolle stellen sich neu.
\nTechnogenese<\/em> ist kein linearer Fortschrittsprozess, sondern eine ungleichzeitige, spannungsreiche Entwicklung.<\/p>\n

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vgl.: Klaus Burmeister:<\/strong> Sieben Erkenntnisse aus 18 Monaten Ko-Evolution und f\u00fcnf Notizen.- Eine Zwischenbilanz.<\/a>\u00a0 LinkedIn 12.04.2026 – Interview mit Walter Russell Mead<\/strong> KI wird noch disruptiver als die i trielle Revolution<\/a>“. Die Zeit 18.03.2026. Frank H. Witt: <\/strong>K\u00fcnstliche Intelligenz: Transformation und Krisen in Wirtschaft und Gesellschaft-UVK Verlag , 220 S. ,April\u00a0 2025. Fabian Anicker<\/strong>: Sozialisierte Maschinen. <\/a>Zur gesellschaftlichen Funktion von K\u00fcnstlicher Intelligenz. Zeitschrift f\u00fcr Theoretische Soziologie 1\/2023; S. 79-105\u00a0 – Kelly Joyce, Taylor M. Cruz & al.: A Sociology of Artificial Intelligence: Inequalities, Power, and Data Justice<\/a>\u00a0 3.09.2024;\u00a0 I<\/span>m Blog:<\/strong> KI als Intermedi\u00e4r \u2013 Plausible Konfabulation<\/a>\u00a0 (01\/26) ; Die Sozialisation von Maschinen \u2013 K\u00fcnstliche Intelligenz: Transformation und Krisen in Wirtschaft und Gesellschaft<\/a> . (Rez.zu Frank Witt – 04\/25). –\u00a0 <\/span><\/p>\n

*RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) bezeichnet ein Verfahren, bei dem KI-Modelle mithilfe menschlicher Bewertungen an gew\u00fcnschte Antworten und Verhaltensweisen angepasst werden.<\/span><\/p>\n


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