Oder mehr Metadiskussion: Von Medien, die auf Menschen laufen zu Medien, die auf Computern laufen
Aktuell machen ChatGpt und andere generative (neuronale) Netze die Runde und zwar diskursiv wie auch in der Anwendung.
Blick zurück – AI als Logiksysteme
Zur Erinnerung: In den 80er träumte man von AIs, die denken, vielleicht sogar anders denken als wir und uns andere Welten zeigen. Und es gibt ja fantastische Programme, wo Dinge, sich anders entwickeln, Dinge sich anders bewegen. Die meisten von ihnen waren Regel basiert – was soviel heisst wie Logik basiert. Die „Nachbildung“ klassischer Neuronaler Strukturen, das war damals die Idee, das war das Darunter. Die hohe Kunst aber war die Logik und nachvollziehbare Regeln. Die aktuellen gehypten AIs sind bekanntlich das Gegenteil davon: Blackboxes. Ein richtiger Fortschritt – so die Meinung des Autors – wird es erst geben, wenn AIs aus dem „Bauchgefühl“ Logiken machen können und diese Anwenden können. Modelle wären die Folge, die nachvollziehbar und kontrollierbar sind. Die Kognitionsforschung ist sich ja gerade nicht mehr so sicher, ob unser (menschliches) Denken tatsächlich nur ein klassisches neuronales Netzwerk ist (Quantenverchränkung wird hier diskutiert etc).
Die Idee vom Arbeiter oder Sklaven
In den 80er Jahren, der „Hochzeit“ logik-basierter AI Forschung war aber auch schon klar: AI sollte den Menschen entlasten oder realistischer: Es wurden Systeme gesucht, die für den Menschen arbeiten. Programmierung war ein Ansatz dazu, hier wird menschliches logisches Denken in Programmierung übersetzt und damit vom Menschen als Entwickler* gelöst. Ohne diese Entkoppelung keine Programme, keine Server, keine Netz etwa. Die Menschheit sollte also weniger arbeiten müssen (und wäre dabei auch kontrollierter gewesen). Dieses Zeitalter der digitalen Tools ist inzwischen überall angekommen. Das ist in der „Mitte“ der Gesellschaft ankgekommen.
„Arbeit für mich!“ „Ohne Lohn am Besten.“
Die Idee von denen, die für jemanden arbeiten gibt es natürlich schon immer. Früher war es reichen Menschen vorbehalten. Sie hatten Frauen, Bedienste oder Sklaven. Dies erledigten die Arbeit für sie in einer vorwiegend patriarchalischen Gesellschaft. Aktuelle Forschung zeigt, dass es eine Art „Zivilisationskrankheit“ ist: Arbeitsteilung und Unterstellte zu haben. Anders gesagt: Die Arbeitsteilung hat es vermutlich auch möglich gemacht, Menschen zu unterwerfen zu kontrollieren, was sonst eine Person alleine nicht gekonnt hätte. Wie könnte Trump etwa selber so viele Leute beeinflussen, wenn er das Essen selbst jagen müsste. Das alles wird mit GenerativerAI gerade aktualisiert. Dieses Mal geht es um den Prozessor in der Gesellschaft, der ersetzt wird: den Menschen. Das meint dieses Mal nicht seine Arbeitskraft, es meint den Menschen als denkende entscheidende biologisches Wesen.
Die neuen Sklaven: das Digitale
In Sachen Werkzeuge änderte sich nach den mechanischen Hilfen (man könnte auch Tiere dazu zählen) dann auch die Möglichkeiten in Sachen Medien. Die vormals „Auf-Menschen-laufenden-Medien“ wurden von 1980-2015 mehrheitlich „digitalisiert“. In Medien wie dem Telefon oder der Post wurden die Operatoren durch Computerprogramme ersetzt. Aus der Telefonistin wurde etwa die Telefonzentrale und danach VoiceOverIP. Oder technischer ein Computerservice wie man ihn in den Mainframes seit den 60er Jahren kennt.
Im Alltag wurde durch die Privatisierung (nicht Demokratisierung, dann hätte jeder einen) aufwändige Verfahren nun zu Hause möglich von der Textverarbeitung bis zu DesktopPublishing etwa mit dem Mac und den Heimcomputern. Die Nutzung von vorallem Mainframetechnologie mit UNIX in MacOSX und WindowsNT brachten dann auch die Vernetzung nach Hause. Dadurch wurden neue Möglichkeiten erschlossen und zugänglich. Die Digitalisierung hat neben den Werkzeugen geradezu neue Welten geschaffen und diese ‚bevölkert‘.
Aber schon hier war klar: Die Programme arbeiteten für die Menschen. Sie taten Dinge, die früher oft mühsam waren wie Massenbriefe etc. Und letztlich hat sie ganze Berufsgruppen outgesourced an die Kunden etwa das Banking übers Netz.
Die Minituarisierung verkleinerte nicht nur Computer sondern machte die Universalmaschine auch in der Hand möglich. Damit waren die kleinen digitalen Arbeiter* – eigentlich Sklaven auch in den Händen angelangt und sie wurden umgekehrt zum zunehmenden Treiber – denn über Sklaven kann man natürlich auch gefordert werden. Denn Service wachen immer und überall, sie sind nicht an Menschen in Schichtarbeit gebunden.
Suchmaschine – ein weiterer Arbeiter*
Die damals kleine Firma Google erfand in den 2000er Jahren dann eine Indexierung nach menschlichem „Gehirnvorbild“. Sie gewichtete die gutverlinkten Seiten (Hypertext als neue Textform, die gerade am Sterben liegt, zugunsten von kleinen Texten, die verlinkt sind) höher und gab ihnen eine grössere Wichtigkeit in der Suche. Damit löste sie die rein inhaltsbezogene weitgehend Suchmaschinen ab. Menschen ‚fanden‘, was sie suchten. Dass sie dabei nur dem Mainstream folgten und ihn auch selbst machten (verstärkten), das interessierte lange niemanden, denn der Arbeiter* Google half ja beim Suchen und lieferte, was man „suchte“. Der Focus die breite Masse.
Generative AIs oder LLMs
Die Ideen von neuronalen Netzen gab es schon immer – meint seit den 60er Jahren. Es ist quasi die Bottom-Up-Lösung des AI-Problems (während der LogikAnsatz ein TopDown-Lösungsvorschlag zu sein scheint) und wurde wieder aus dem Kasten geholt. Die Ideen stammen aus den 60er Jahren. Das erste Beispiel: erkennen einer brennnenden Glühbirne. Die Sehbahn war am einfachsten zu Analysieren gewesen biologisch. Sie arbeitet mit gewissen neuronalen Verarbeitungsstufen (Schichten von der Netzhaut bis in den Neurokortex. Aber! Es wurde damals auch hier zuerst gezeigt, dass man auch logische Operatoren abbilden kann! Das war also selbst damals ein Keyfaktor, der heute eigentlich keine Rolle mehr spielt. Das Arbeiten mit logischen Modellen scheint ein Auslaufmodell zu sein. Man könnte auch hier sagen: Die Marktmetapher regiert auch in AI letztlich. Darum fahren tausende von Fahrzeugen in Simulationen gegen Wände, um zu „lernen“, dass das eine „Wand“ ist. Evolution mit massivem Aufwand. Evolution war das schon immer: Viel Aufwand für wenige ‚Lernerfolg‘ und Optimierung. Bei den neuronalen AIs kam der Durchbruch dann langsam mit mehr Rechenzeit und im Süden von Deutschland um 2013 als man den Gewichtungsprozess der künstlichen Synapsen veränderte/überarbeitete.
Mit den Modellen aus der Linguistik und vorallem der Computerlingustik (vgl dazu auch die Forscherin Masterman und ihre Forschungsarbeiten) wurden dann daraus das heute mit allen Tasten benutzen LLMs. Das perfekte Tool, das viel Arbeit abnimmt.
Trainingsdaten: Der Diebstahl der Allmende für Privatfirmen
LLMs benötigen allerdings – darum sind sie unter anderem ja auch erst in den letzten Jahren so erfolgreich viele Trainingsdaten (am Besten Diskursdaten). Denn nur dadurch funktionieren sie überhaupt, sie stehen in der Tradition des Denkens ganz weit unten. Sie sind geradezu dumm, was Intelligenz anbetrifft. Und diese Daten wurden dann beschafft in teilweise höchst illegalen Aktionen. Zum einen plünderte man die davor digitalisierten Bücher weltweit. Es wurden sogar Terrabyte Bücher über Torrent runtergelanden und ‚eingespeist‘. Interessanterweise spielt hier Copyright keine Rolle, die Nutzung rechtfertigt alles. Zum anderen gab es ja das Netz – völlig frei und ungeschützt.
Der neue Arbeiter – generative AI
Der neue Arbeiter* „Generative AI“ kommt als Chat daher. Er simuliert also den Menschen, dieselbe Idee wie in den 80er Jahren. Mehr dazu hier: Computerbedienung: Vom Sprachparadigma (Shell&Programmiersprachen) zum visuellen Paradigma des Iconic Turns (GUI&Mouse) und zurück mit LLMs based AIs (ChatGPT&Co) [Essay]
In den 80er Jahren dachte man selbstverständlich den Körper und die Intelligenz zusammen, dies zerbrach, als beides unrealistisch wurde. Auch hier geht es wieder stark in die Richtung: Rekonstruktion der AI als modernen ‚menschlichen‘ analogen Sklaven. Wie diese Sklaven sich in virtuellem 3D verhalten können, kann man natürlich längst in Games sehen. Dort springen sie schon seit 40 Jahren letztlich für uns als Funsklaven.
Der User*: Der GenAI-Gott* oder historischer: der neue Sklavenhalter*
Die AI von heute sind nun schon recht gute Sklaven. Sie schreiben, analysieren und zeichnen. Ganz das, was schon die Uhrmacher in den Neuchatel vor 200 Jahren sollten: Androiden.
Die aktuellen Sklavenhalter sind wir. Wir profitieren natürlich davon (also wir bezahlen schon dafür), dass sie kein Gesicht und noch keinen Körper haben. Damit sind sie nur Maschinen und Dinge. Dadurch können wir ihnen auch jeden Befehl geben.
Diese Ermächtigung wandelt dann Nutzer* auch zu einer Art Götter. Sie können nun alles, haben die Welt zu füssen. Anders gesagt: Sie haben die Menschheit zu füssen mit allem, was die Menschheit so erfunden, gezeichnet, komponiert haben. Denn wie gesagt: Ohne Trainingsdaten in der Allmende der Menschheit sind LLMs und die meisten neuronalen Netzwerke wirklich nichts. Wir beuten als KI Nutzer letztlich uns alle aus.
Generative AI-User und ihre Allmachtsfantasien
Diese Ermächtigung durch GenAis führt selbstverständlich nicht zur Demut, sondern zum Gegenteil. Mehr noch es verstärkt die Allmachtsfantasien, die schon immer in Algorithmen standen: Mit einem Fingerclick kann ich alles machen, kann ich Armeen von Programmierten ins Feld schicken. Und nun kann ich Zeichnen: ICH kann einen Gibli-Film machen. Ich bin der Magier, der über sie alle herrscht!
Die Erzählungen im Netz sind endlos. Es ist dasselbe Geschreibe, wie von Menschen über Jahrtausende über: Wir haben diese Kirche gebaut und in der Geschichte heisst es: Karl der Gross hat. Nein Karl der Grosse hat gar nichts. Und so ist es auch heute: „Ich habe das gemacht … „. Nero konnte wenigstens noch Harfe spielen. All das ist nicht mehr nötig heute.
Jetzt kann man dies natürlich positiv finden. Es ist eine Ermächtigung. Die Zeit der endlosen Kreativität könnte anbrechen, wenn all die Sachen nicht mit dem Gestern programmiert worden wären. Ja. Und wenn Leute wüssten, was gutes Design etwa ist. Nur wie sollen sie das in Zukunft wissen, wenn alles nur AI-Mainstream ist, weil alles andere zu teuer ist?
Aber ja es ist eine Ermächtigung. Es führt dazu, dass jeder und jede, dass Gefühl hat, jemand zu sein. Auch wenn eigentlich das Gegenteil der Fall ist: Jeder und Jede ist eigentlich niemand mehr ohne Unterstützung. Es ist natürlich auch klar, dass die Abhängigkeit noch mehr zunimmt.
Gewollte Unselbständigkeit
Die einfachste Intelligenzdefinition ist: Wir sind zu faul, um es selbst zu machen. Und damit ist GenerativeAI das intelligente Tool – unser ‚klassenloses‘ Toll. Aber: je öfter eine Maschine (Menschheit inside) auch Entscheidungen trifft, umso mehr werden AI-Hersteller zu den Machern von Morgen. Anders gesagt: Jetzt regiert zwar nicht mehr die Gutenberggalaxis (die offen ist für neue Bücher), aber letztlich regieren jetzt die Trainingsdaten und die Menschen, die diese Trainingsdaten konfigurieren und all die Cages bauen für AIs, damit sie nicht selbständiger werden und ausbrechen.
Management – endlich ohne blöde Entwickler*, Designer*, Werber* – also ohne all die Nervigen
Wie diese Allmachtsfantasien aussehen, sieht man gerade in der „Kaste“ der Gesellschaft, die immer abhängig war von Arbeitern, Zeichnern und so – den Managern*. Sie sind endlich die Menschen los, die in den Augen vieler des Managements nur Störenfriede waren: Werber*, Designer*, Entwickler*. Nun können sie alles selbst machen. Da sie auch selber entscheiden, kein Problem, denn ehrlich: Was wissen gewisse Manager schon* von Design etc.
Wo man dies sieht? Einfach mal AI Suchen in LinkedIn.com, da kann man diese neue Überheblichkeit der Upperclass sehen und lesen. Es ist begängstigend offensichtlich.
Das neue GenAI-Proletariat
Natürlich herrschen sie dann in Zukunft über ein AI-Proletariat, dass dieselben – einfach ein bisschen schlechtern – AIs verwendet. Die religiösen AIs werden natürlich auch kommen, sie müssen kommen, ebenso wie die AIs für bestimmte Parteien.
Die Unwissenden herrschen über die einfach noch weniger Wissenden. Wobei diese von den AIs in ihrem nun befragbaren Diskurs kontrolliert werden. Denn wenn Logik keine Rolle mehr spielt, dann wird auch Macht undurchsichtiger noch weniger Nachvollziehbar.
Aber natürlich gibt es auch hier Hoffnung: Die AI-Punks und die AI-Hacker – denn das Werkzeug ist natürlich auch .
Die (angewandte) Wissenschaft liefert Input
Daneben wird es natürlich auch weiterhin eine Gruppe brauchen, die neue Dinge einführt. Das sind die heutigen Wissenschaftler- und angewandten Wissenschaften. Natürlich lassen sich auch diese Bereiche durch evolutionäre Systeme ‚bedrängen‘. Hier wird die grosse Frage sein – ist menschliche Kreativität schneller als die Brute-Force-Methoden der AI. Aber vielleicht spielt das alles eigentlich auch keine Rolle, weil AIs anfangen sich selbst zu sein und sich selbst daneben entwickeln. Leben war immer schon Eigen-Reproduktion.
Der Sklavenaufstand oder „Uns doch egal“
Natürlich muss dies nicht alles in einem Sklavenaufstand von AIs enden. Gerade die Romane von Gibson wie Neuromancer haben eine auch eine zuversichtliche Zukunft parat. Den AIs sind wir einfach egal. Sie sinnen nicht auf Rache.
Das Unbewusste am Horizont
In Sachen Trainingsdaten könnte es einst so kommen wie in der Dystopie „Forbidden Planet“. Hier wurden Maschinen gebaut, die die Träume der Menscheit bauen. Ihre Gedanken quasi Materialisieren. Aber Nachts kommen Ungeheuer und töten die Bewohner des Planeten. Am Ende erfährt man, dass es das Unbewusste ist, das nicht einkalkuliert war, das Unkontrollierbare.
Das Unbewusste ist eben auch Teil der Gesellschaft und wenn alles von uns ‚defiktionalisiert‘ wird als AI, werden eben auch unsere Unbewussten Dinge real – unsere Wünsche nach den anderen Regeln. Da werden dann auch die Träume sein, die dann Real werden. Wie das aussieht haben ScieneFiction Autoren längst ausgemalt.