Über die allmähliche Verfertigung der Gedanken 

beim Prompten

Heinrich von Kleist schrieb 1805 einen kleinen Aufsatz, der sich als geradezu emblematisch für das Zeitalter der Large Language Models herausstellt: «Über die allmähliche Verfertigung der Gedanken beim Reden» (1805). Wenn man etwas wissen wolle und «durch Meditation» nicht finden könne, so rät Kleist, «mit dem nächsten Bekannten, der dir aufstösst, darüber zu sprechen. Es braucht nicht eben ein scharfdenkender Kopf zu sein, auch meine ich es nicht so, als ob du ihn darum befragen solltest: nein! Vielmehr sollst du es ihm selber allererst erzählen». 

Heute bräuchte Kleist keinen «nächsten Bekannten» mehr. Er müsste nur ChatGPT oder Konsorten etwas «erzählen». Könnte man da nicht von der «allmählichen Verfertigung der Gedanken beim Prompten» sprechen? 

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Die Sprachmodelle mischen gerade die Buchbranche auf – womöglich mit einer ähn-lich epochalen Wucht, mit der einst der Buchdruck die Tradition der mittelalterlichen Kopisten erschütterte. Man vernimmt, dass Verlage den Markt mit einem Unflat KI-generierter Texte überschwemmen.  Die Lage verschlimmert sich für «ehrliche» Autoren. Der Generalverdacht bei Texten, ein KI-Erzeugnis zu sein, wird zur neuen Normalität.  

Nun herrscht in dieser Diskussion der ökonomische Blick vor. Das heisst, er sieht den Wert der Tätigkeit im Erzeugnis, und blendet die entscheidende Frage über uns Er-zeugende aus: Was verlieren wir, wenn wir nicht mehr selber schreiben, sondern die Tätigkeit zunehmend an Maschinen delegieren - und was verrät uns gerade dieser Vorgang über die Bedeutung des Schreibens?

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Auf diese Frage stösst uns Kleist. Er sagt nicht einfach: Reden hilft beim Denken, sondern: Im Reden kommt das Denken erst zustande. Was für das Reden gilt, lässt sich zwangslos auf das Schreiben übertragen: Es ist ein Verfahren, durch das Gedanken überhaupt Gestalt annehmen. Kleist nennt es die «Fabrikation der Idee auf der Werkstätte der Vernunft». Und diese Fabrikation verlangt nach einer Anstrengung.

Anstrengung ist der Schlüsselbegriff. Ein wesentliches Versprechen von Technologien lässt sich – etwas rabiat - mit einem Wort umschreiben: Anstrengungsreduktion. Die Textgeneratoren nehmen uns die Anstrengung des Schreibens ab. Nun könnte es jedoch in der Ära des mühelosen Textgenerierens gerade auf das Gegenteil ankommen: auf die Mühen des Schreibens. 

Über James Joyce wird die Anekdote erzählt, ein Freund habe ihn verzweifelt in sei-nem Arbeitszimmer getroffen. Was los sei, fragte der Freund. Joyce gestand, an diesem Tag nur sieben Wörter geschrieben zu haben. Der Freund erwiderte: «Das ist doch gut, zumindest für dein Arbeitstempo». Joyce antwortete: «Ja schon … aber ich weiss nicht, in welcher Reihenfolge». 

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Die Anekdote verweist auf etwas Elementares:  Schreiben ist Handwerk, in einem erweiterten Sinn des Wortes. So wie der Handwerker sein Können und Wissen im ständigen und geduldigen Umgang mit dem Material lernt, übt und verbessert, so lernt, übt und verbessert der Schriftsteller – der Wortwerker – sein Können und Wissen über die Sprache. Das Produkt des Schreibens ist nicht einfach ein Text, son-dern immer auch der Schreibende selbst.

Auf Anhieb liesse sich sagen, Joyce habe ein ähnliches Problem wie ChatGPT. Auch bei diesem geht es ja um die richtige Anordnung von Wörtern. Aber Joyce ist kein Tool. Oder genauer: Was ihn von einem Tool unterscheidet, ist gerade der Umstand, dass er Mühe mit der Sprache hat. Er muss sich den Satz abringen. Er muss sich mit dem Material auseinandersetzen, das er beherrschen will und das sich ihm zugleich widersetzt. Das fortwährende Sich-abmühen am Widerstand, das Wechselspiel von Gelingen und Scheitern schlägt Funken – Gedankenfunken.

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Hier liegt das anthropologische Problem der Textgeneratoren. Sie automatisieren einen Vorgang, der wesentlich zur Menschenbildung beiträgt. Sie nehmen uns nicht bloss Arbeit ab. Sie verführen uns zur denkerischen Übersprungshandlung. Wir wenden uns an eine Maschine, um schneller zu dem zu gelangen, was wir sagen wollen. Was wir auf diesem Weg überspringen, könnte aber gerade das sein, worauf es beim Schreiben ankommt: nicht der fertige Gedanke, sondern seine allmähliche Verfertigung.

Das ist die eigentümliche Dialektik aller Technik: Dadurch, dass sie uns Anstrengung erspart, kann sie auch zu einem Verlust führen – zum Verlust an Gelegenheiten, unsere Fähigkeiten auszubilden. Natürlich ist nicht jede Anstrengung wertvoll. Aber manche Tätigkeiten erweisen ihren Wert gerade darin, dass er nicht im Ergebnis aufgeht. 

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Diese Dialektik manifestiert sich in aller Deutlichkeit im Konflikt zwischen Schreiben und Prompten. Die Bemühungen der KI-Technologie richten sich explizit nach der Logik der Optimierung: Finde ein Tool, das alles einfacher macht, damit man Auf-gaben so effizient wie möglich erledigt. Kulturtechniken aber haben ihren Wert in der Anstrengung, die sie uns abverlangen. Sie sind nicht bloss Mittel zum Zweck, sondern Formen der Übung, in denen sich Fähigkeiten bilden. Sie folgen einer Kultivierungslogik. 

Sie ist im Zeitalter des entfesselten KI-Wettlaufs gefährdet. Und sie erinnert an Kant, der am Anfang seines Aufsatzes über die Aufklärung (1784) schreibt: «Es ist so bequem, unmündig zu sein. Habe ich ein Buch, das für mich Verstand hat, einen Seelsorger, der für mich Gewissen hat, einen Arzt, der für mich die Diät beurteilt usw., so brauche ich mich ja nicht selbst zu bemühen. Ich habe nicht nötig zu denken, wenn ich nur bezahlen kann; andere werden das verdriessliche Geschäft schon für mich übernehmen.»

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Kleist war ein kritischer Bewunderer Kants. Es liegt daher nahe, seinen Aufsatz in einem erweiterten aufklärerischen Kontext zu lesen. Der bekannte Wahlspruch Sapere aude – «Wage selber zu denken!» – liesse sich um einen Imperativ ergänzen: Scribere aude – wage selber zu schreiben! So entdeckst du das verdriessliche Geschäft des Denkens im Zeitalter seiner Automatisierung wieder. 

 

NZZ,9.10.26

Intelligenz als Konsumgut

Über Bildung im KI-Zeitalter

Künstliche Intelligenz soll künftig wie Wasser oder Elektrizität ins Haus fliessen, als Konsumgut von Techfirmen bereitgestellt und je nach Verbrauch abgerechnet – zumindest in der Vision des CEO von OpenAI, Sam Altman.  Man mag dies als übliche rhetorische Kraftmeierei abtun. Dennoch kündigt sich hier ein ernstzunehmender Wandel an. 

Denn je mehr der Mensch seine Intelligenzleistungen an die Maschine delegiert, desto wichtiger wird nicht der Intelligenzgrad als Unterscheidungskriterium zwischen Menschen (was dieser Grad auch bedeuten mag), sondern der Wille zur geistigen Anstrengung. 

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Denken braucht Widerstand. Ohne ihn verkümmert es. Daran erinnert uns Immanuel Kant gleich am Beginn seines epochalen Werks «Kritik der reinen Vernunft». Er nennt die Vernunft eine «leichte Taube»: «Die leichte Taube, indem sie im freien Flug die Luft teilt, deren Wider-stand sie fühlt, könnte die Vorstellung fassen, dass es ihr im luftleeren Raum noch besser gelingen werde» (KrV, A4).

Diese wunderbar eingängige Metapher trifft ins Herz des KI-Zeitalters. Sie macht ein quasi «aerodynamisches» philosophisches Problem anschaulich: Wie viel Widerstand braucht Denken? Kant kritisierte mit der «leichten Taube» die metaphysischen Höhenflüge der Philosophen, die sich in der Illusion des luftleeren Raums wiegten und glaubten, ohne den «Luftwiderstand» und «Auftrieb» der Erfahrung auszukommen. Heute erzeugen smarte Maschinen eine ähnliche Versuchung. Sie nähren die Illusion, Denken lasse sich in einen «luftleeren» Raum verlegen – als genüge es, der Maschine einen richtigen Prompt einzugeben.

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Seit jeher begleitet arbeitssparende Technologie dieselbe Erwartung: Der Mensch werde sie nutzen, um körperliche und geistige Mühen zu vermeiden. Gilt das auch für die KI?

Die Frage variiert ein bekanntes Thema aus der Technikgeschichte. Wenn ein Werkzeug eine menschliche Fähigkeit verlässlich übernimmt, dann droht diese Fähigkeit zu verkümmern. Dahinter steckt die alte Sorge vor der technischen Entlastung. Klassische Berühmtheit er-langte sie durch Platons Dialog «Phaidros». In ihm wird von Ägyptens König Thamos erzählt, der vor der neuen Technologie der Schrift warnt. Sie würde das Gedächtnis schwächen – keine gegenstandslose Warnung. Tatsächlich veränderte die Schrift das menschliche Gedächtnis tiefgreifend. Mit dem Übergang von der mündlichen zur schriftlichen Tradition ent-stand eine neue Kulturtechnik des Erinnerns und Denkens. Steht uns nun mit der KI ein ähnli-cher Wandel bevor – diesmal von der Schrift zu einem Medium, das den Text selbst überschreitet?

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Die Forschung über die Auswirkungen von KI auf unsere geistigen Fähigkeiten steckt noch in den Anfängen. Erste Studien deuten darauf hin, dass der Gebrauch von Sprachmodellen das Muster geistiger Aktivität verändert.  Über Ursachen und Folgen dieser Veränderungen wissen wir bisher wenig. Ohnehin handelt es sich um Korrelationen, und wie bei allen Korrelationen ist Vorsicht geboten, wenn man sie zu verallgemeinern sucht. 

Aber unabhängig davon bleibt die eigentliche philosophisch-anthropologische Frage bestehen: Welche geistigen Fähigkeiten wollen wir in einer Kultur fördern, in der immer mehr Denkar-beit an Maschinen delegiert wird?

Im Zentrum steht ein Phänomen, das die Psychologie seit Langem kennt: das Bedürfnis nach Kognition (need for cognition): die Motivation, schwierige Probleme durch eigenes Denken zu lösen. Dieses Bedürfnis korreliert zwar mit Intelligenz, ist aber nicht mit ihr identisch. Manche Menschen suchen die geistige Anstrengung geradezu. Sie lesen schwierige Bücher, lösen anspruchsvolle Probleme und empfinden Denken selbst als Befriedigung. Andere dagegen betrachten Denken vor allem als Mittel zum Zweck und vermeiden unnötige kognitive Mühe. Das Bedürfnis ist nicht einfach eine Persönlichkeitskonstante. Es lässt sich durch soziale Erwartungen, pädagogische Erfahrungen und kulturelle Praktiken fördern. 

Dadurch wird es zu einer Bildungsfrage. Das alte Prinzip der Bildung hat einen «puritani-schen» Einschlag: No pain, no gain - ohne Mühen kein geistiger Gewinn. Darauf gründet eine Kultivierungsmentalität: Man arbeitet hart und kämpft sich durch schwierige Aufgaben, und man trainiert so sein Denken. Es gibt nicht nur Bodybuilding, es gibt auch Mindbuilding. Und es kann spielerische Neugier, Lust am Denken wecken. 

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Die KI-Technologie hingegen gründet auf einer Optimierungsmentalität: Man findet ein Tool, das alles einfacher macht, damit man Aufgaben so effizient wie möglich erledigt. Amit Sin-ghal - langjähriger Leiter der Google-Suche - brachte diese Mentalität schon 2013 auf den Punkt: «Wir konzentrieren uns mit manischem Eifer auf den Nutzer, um jede denkbare Reibung zwischen ihm, seinen Gedanken und den Informationen, die er finden möchte, zu reduzieren.»  

Die Losung der Optimierungsmentalität lautet «Das hätte KI in fünf Minuten geschafft». Es geht dabei nicht um die Geschwindigkeit, sondern um eine grundsätzliche Wertung: Primär ist das Ergebnis, nicht die Anstrengung; der fertige Text, nicht das Schreiben; das Bild, nicht das Sehen; das Produkt, nicht der Mensch, der an seiner Herstellung wächst. KI bietet Kompetenz ohne Lehre, Geläufigkeit ohne Verständnis. Wer diese Mentalität übernimmt, wird bildungsflüchtig. Er verlernt das berühmte «bessere Scheitern» Samuel Becketts. 

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Hüten wir uns vor einer platten Entgegensetzung, indem wir bloss die Kosten einer Innovati-on auflisten, und nicht auch den Nutzen. Sprachmodelle sind keineswegs bloss Instrumente der Denkvermeidung. Wer je eine Dissertation geschrieben oder an einem anderen grösseren Projekt gearbeitet hat, kennt die Mühen der Recherche, die Irrwege und Sackgassen des Suchens. Nicht wenige machen dabei eine frustrierende Erfahrung, die die Verhaltensökonomie als Sunk-Cost Fallacy bezeichnet: Man erkennt, dass ein Projekt kaum noch Erfolg verspricht, hält aber dennoch daran fest, weil bereits zu viel Zeit und Mühe investiert worden sind.

Hier liegt eine der Stärken von Sprachmodellen. Sie können sagen: «Zu diesem Thema gibt es bereits viele Arbeiten» oder: «Die empirische Evidenz hierzu ist widersprüchlich». Sie können den Wissensbestand eines Gebiets im Nu sichten, Denkroutinen erkennen, und so helfen, intellektuelle Fehlinvestitionen frühzeitig zu erkennen. Sie verkürzen nicht das Denken selbst, verhelfen einem aber womöglich zu einer neuen Fragestellung. Sie führen nicht zu einer Delegation, sondern zur produktiven Entlastung des Denkens. 

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Das ist – wohlgemerkt – ein Best-Case-Szenario. Allerdings zeigt sich an Hochschulen zu-nehmend, dass die KI-Technologie subtil dazu verführt, die Kultivierungsmentalität gegen eine Optimierungsmentalität einzutauschen. Die eigentliche Herausforderung besteht deshalb darin, die Reibung an der Sache nicht als Hindernis, sondern als Bedingung von Bildung zu begreifen – gerade weil ihre Vermeidung jederzeit lockt. 

Sollte die Optimierungsmentalität überhandnehmen, verschafft wahrscheinlich schon bald die Bereitschaft zur geistigen Anstrengung intellektuelle Distinktion. Das heisst, das Bedürfnis nach Kognition erweist sich als eigentliche Bildungsressource. Auch wenn Designer ihre Sprachmodelle mit Belohnungsmechanismen trainieren, wäre es ein Kategorienfehler, solche Mechanismen mit einem Bedürfnis gleichzusetzen. Man kann endlos und ermüdend darüber diskutieren, ob Maschinen intelligent sind; was ihnen eindeutig fehlt, ist der Wille zum Denken. Und hier beginnt die Zukunft der Bildung. Sie entscheidet sich daran, ob dieser Wille beim Menschen erhalten bleibt.

 

Lac de Morat sauvage

 

Liebe den Roboter wie dich selbst

Frankenstein im KI-Zeitalter

Frankensteins Monster ist eine der dankbarsten Fiktionen der Moderne. Von Mary Shelley zu Beginn des 19. Jahrhunderts erfunden, belächeln wir das Monster heute eher als ein romantisches Aufbegehren gegen den technisch-wissenschaftlichen Fortschritt, als frühe schwarze Science Fiction. Wir schauen aus avancierter Entwicklungshöhe auf dieses zusammengeschnipselte Leichenteilpatchwork herab und bestenfalls befällt uns noch ein überlegenes Wohlgruseln.

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Und dennoch, selbst wenn sich technisch ungeheuer viel verändert hat, ist thematisch nahezu alles gleichgeblieben. Mary Shelley ahnte, dass der Mensch mit der Erschaffung künstlichen Lebens eine psychische Mine entsichert, die sein Selbstverständnis explodieren lassen könnte. Für ihren fiktiven Wissenschaftler Viktor Frankenstein waren Elektrizität und Biochemie der Schlüssel zum künstlichen Leben. Für die modernen Frankensteins in den KI-Labors sind dieser Schlüssel elektrische Schaltkreise und Algorithmik. Sie doktern an cleveren Programmen, so clever, dass sie den Programmierern über den Kopf wachsen. 

Das ist der Humus, auf dem Horrorszenarien wuchern. Ist die Angst begründet? Zunächst lässt sich sagen, dass sich bereits in Frankensteins Kreatur durchaus Züge der neuesten künstlich intelligenten Systeme finden: die Fähigkeit, visuelle und sprachliche Muster zu erkennen, Sprachen zu übersetzen, Handschriften zu lesen, strategische Spiele zu spielen und Prothesen autonom zu steuern.

Anders als Viktor Frankenstein bauen die Computeringenieure Artefakte, die das, was wir unter Menschen Leben und Intelligenz nennen, computerspezifisch simulieren. Diese Simulationen werden auf vielen Gebieten zweifellos immer lebensnäher. Aber lebensnah heisst nicht lebend. Zugegeben, wer hat sich nicht schon des Eindrucks erwehren müs-sen, bei den synthetisierten Antworten von Bots handle es sich um Antworten einer lebenden Person.

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Aber warum sollte ein «Personoid» – eine künstliche Person – etwas Bedrohliches dar-stellen? Die Frage wirft ein Problem der gegenwärtigen KI auf, dessen Wichtigkeit im Grunde heute noch den wenigsten bewusst ist. Mary Shelley hatte es erkannt. Das Bedrohliche liegt nicht im Artefakt, sondern im Erbauer des Artefakts.

Ende der 1990er Jahre sorgte Kismet, die von der Robotikerin Cynthia Breazeal am Massachusetts Institute of Technology entwickelte Roboterkreatur, für einiges Aufsehen. Kismet war darauf ausgelegt, mit Menschen sozial zu interagieren. Das System verfügte über Module für Sensorik, Aufmerksamkeit, «Motivation», Gesichtsausdrücke, Haltung, Kopf- und Augenorientierung sowie stimmliche Äusserungen. Es konnte im Umgang mit Menschen lernen.

Im Klartext: Kismet ist ein Maschinenkind. Man spricht auch vom «Nesthocker-Nestflüchter-Spektrum» der Roboter («altricial-precocial spectrum»), also der Aus-sicht, dass die Roboterkinder einmal so weit sein werden, ihre «Eltern» zu verlassen und zu vollwertigen Mitgliedern der Gesellschaft heranzureifen.

Und genau diese Aussicht ist es, die Mary Shelley tief verstörte. Versagen Eltern ihren Kindern die empathische Zuwendung, können sich Kinder zu Monstern entwickeln. Frankensteins Verfehlung liegt darin, dass er sein «Kind» nicht akzeptiert, es ausstösst, allein lässt. 

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Hier stossen wir auf ein Kernproblem der neuesten KI. Deren Entwicklung ist ja bereits so weit gediehen, dass man eine allgemeine KI (General Artificial Intelligence) ins Auge fasst. Sie würde nahezu alle Probleme lösen, die der Mensch löst. Im Besonderen sucht man zum Beispiel auch empathiefähige – «tugendhafte» - Roboter zu konstruieren, die lernen, menschliche Gefühlslagen zu erkennen und darauf zu reagieren. Der Neuroro-botiker Manfred Hild, der an einem solchen Roboter - Myon – arbeitet, sagt ausdrück-lich: «Myon ist mein Kind». 

Dabei gehen die Roboterbauer von der Grundannahme aus, dass Intelligenz – speziell emotionale Intelligenz - sich nicht einfach als Modul in ein Artefakt einbauen lässt. Vielmehr entwickelt sie sich adaptiv in entsprechenden Umwelten. Intelligenz sitzt nicht im Hirn – sei es organisch oder anorganisch - , sondern ist externalisiert in sozialen und kulturellen Praktiken, in Sprache, Umgangs- und Argumentationsformen, in Kunst und Ritual. Die ganze menschliche Zivilisation erweist sich so gesehen als eine grosse künstliche Intelligenz. Und darin sitzen auch unsere Hirne. 

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Diese Zivilisation bewegt sich in Richtung einer Homo-Robo-Gesellschaft, einer Koevolution von Mensch und Maschine. Wir bekommen es im Roboterbau mit einer «pädagogischen» Aufgabe zu tun. Wir erziehen die Maschine – aber die Maschine erzieht gleichzeitig uns. Das hat seine Tücken. 

Shelleys Monster warnte uns: Ich werde böse, wenn du mich nicht zu deinesgleichen machst. Die Lektion Frankensteins müsste heute lauten: Hüten wir uns davor, dass die Roboter uns zu ihresgleichen machen. 

Das heisst, wir sind viel formbarer als die Maschinen, wir passen uns kontinuierlich den Kreationen der KI-Labors an, und schon heute prägt der Duktus der Systeme unsere Verhaltensweisen und Gewohnheiten. Die Maschine lernt schnell und unglaublich viel aus menschlichen Voreingenommenheiten und Entscheidungen. Die tiefe Ironie ist dabei unverkennbar: Die Aussicht besteht, dass der Roboter nicht menschenähnlicher, sondern der Mensch roboterähnlicher wird. Am Ende übernimmt er selbst die Sprache der Maschine: Wenn er mit ihr Schritt halten will, muss er sich «upgraden».

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Soweit ist es noch nicht gekommen. Aber Shelleys Warnung erhält aus dieser Perspektive eine höchst akute Bedeutung. Wenn künstliche Systeme allmählich das Menschsein lernen, dann sollten wir selbst dieses Menschsein nicht verlernen. Indem wir zunehmend smartere Systeme erfinden, arbeiten wir tendenziell an unserer Entbehrlichkeit. Frankensteins Kreatur ist eine organische Lernmaschine mit übermenschlichen Fähigkeiten. Sie entspringt dem einäugigen Blick des Naturwissenschaftlers, der im Lebewesen nichts als einen materiellen Baukasten sieht. Und nicht wenige Roboterbauer rufen uns heute zu: Der Mensch ist ja selbst ein von der Evolution gebastelter Computer aus Fleisch. Wo soll denn der Unterschied zwischen ihm und einem synthetischen Roboter liegen? 

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Genau diese Frage ist «monströs» - eine Warnung. Das lateinische Wort monere bedeutet «warnen». Es geht nicht um die Warnung vor den künstlich intelligenten Kreaturen, sondern vor einer Denkweise, die Mensch und Maschine über einen Leisten schlägt. Was unser Denken in den nächsten Jahrzehnten intensiv beschäftigen muss, ist die Frage nach der menschlichen Autonomie, Urteilsfähigkeit, Entscheidungskraft, Kreativität, Subjektivität, Moralität im neuen Kontext der quasiintelligenten Geräte. Lauter philosophische Fragen – Erbfragen der Aufklärung nota bene. 

Die Computerwissenschaften sind also auch philosophisch gefordert. Sie haben heute eine Schwelle erreicht, auf der sie wie Viktor Frankenstein im Begriff sind, ihre «Unschuld» zu verlieren. Und die eigentliche Frankenstein-Warnung des KI-Zeitalters be-steht nicht darin, dass wir Maschinen erschaffen, die uns gleichen. Sondern darin, dass wir uns selbst so lange an sie gewöhnen, bis wir ihnen gleichen.

 

Der neue literarische Schund 

Textgeneratoren machen nicht nur die Produktion von Text billig. Sie stellen unsere bisherige Vorstellung infrage, dass hinter einem sinnvollen Text notwendig ein menschlicher Autor steht.

KI-Slop

KI-generierter Output überschwemmt das Internet. Werden diese Texte wiederum zum Training von Textgeneratoren verwendet, füttert die Maschine sich zunehmend mit ihren eigenen Erzeugnissen. Der Textgenerator frisst seinen eigenen Müll – und produziert irgendwann nur noch Blahblah: ‹KI-Slop›, KI-Schlabber. Vermüllt sind Daten nicht dann, wenn wir nicht wissen, ob sie von Menschen oder Maschinen stammen. Vermüllt sind sie, wenn wir nicht mehr wissen, ob wir ihnen trauen können.

Der Verdacht, dass ein Text KI-generiert sei, soll - laut Wall Street Journal - die Buchbranche ins Chaos gestürzt haben.  Spektakuläre Vertragsbrüche sind die Folge. Umgekehrt lehrt ein detektivisches Tool wie Pangram die Autoren das Fürchten. Sie müssen heute mit dem Lauerblick der Algorithmen rechnen. 

Generalverdacht als neue Normalität

Die Lage ist in der Tat unbehaglich, wenn man sich vorstellt, dass irgendwo irgend-welche Spürhunde an Bildschirmen den Tag damit verbringen, das Internet nach Slop zu durchsuchen und mittels neuester technischer Errungenschaften KI-Werte zu berechnen, um Autoren an den Pranger zu stellen. «Beweise» von KI-Detektoren, lese ich, kursieren in den sozialen Medien schon wie Jagdtrophäen. Der Generalverdacht wird zur neuen Normalität.  Hinter jedem Satz vermutet man KI. 

Es mutet paradox an: Wir fürchten, dass Maschinen die Literatur mit Schund über-schwemmen. Also bauen wir Maschinen, die den Schund aufspüren sollen. Wir fürchten den Verlust menschlicher Autorschaft – und übertragen ausgerechnet die Prü-fung dieser Autorschaft an Algorithmen.

Eine postschriftliche Ära?

Diese ganze Entwicklung zeichnet sich vor einem grösseren Hintergrund ab: Wir treten möglicherweise in eine postschriftliche Ära ein. Das bedeutet nicht, dass die Schrift verschwindet, sondern dass mit dem maschinengenerierten Text ein neues Verhältnis zur Sprache entsteht. 

Man erinnert sich in diesem Zusammenhang an Platons Kritik der Schrift. Klassisch ist der Dialog «Phaidros». In ihm wird von Ägyptens König Thamos erzählt, der vor der neuen Technologie der Schrift warnt. Sie würde im Gegensatz zur mündlichen Rede das Gedächtnis schwächen. Tatsächlich veränderte die Schrift die Kulturtechnik des Erinnerns und damit auch des Denkens tiefgreifend. Steht uns nun mit der KI ein ähnlicher Wandel bevor – diesmal von der Schrift zu einem Medium, das den Text selbst überschreitet?

Schund entstand schon durch den Buchdruck

Die Angst vor maschinell vervielfältigtem Schund ist älter als die KI. Schon der Buch-druck weckte sie. Er veränderte kulturelle Kompetenzen und Gewohnheiten grundlegend. In den 1470er-Jahren – rund 30 Jahre nach der Erfindung des Buchdrucks in Europa – appellierte der Benediktinermönch Filippo de Strata an den Dogen von Venedig, die Druckerpresse zu verbieten. Er beklagte, die Drucker würden «schamlos und zu Spottpreisen» Material verbreiten, das leicht beeinflussbare Jugendliche verführen könne, während der «wahre Schriftsteller» verhungere. Er forderte den Dogen auf, die «Plage» des Buchdrucks einzudämmen und die Drucker zu zügeln. 

Der grosse automatische Grammatisierer

Der britische Schriftsteller Roald Dahl schrieb 1953 die Geschichte Der grosse automatische Grammatisierer. Adolph Knipe, ein junger Elektroingenieur, hat schriftstellerische Ambitionen, ist aber frustriert, weil die Verlage seine Erzeugnisse immer nur ablehnen. Also baut er einen Automaten, der akzeptable, wenn auch nicht grossartige Werke der Belletristik produziert. Bald wird er zum literarischen Grossindustriellen. Die Maschine spuckt Dutzende mittelmässiger Geschichten aus. Knipe verkauft sie zu Schleuderpreisen. Schliesslich errichtet er nahezu ein Monopol, indem er angehenden Autoren einen «goldenen Vertrag» anbietet: Gegen die Nutzung ihres Namens bezahlt er sie dafür, nicht zu schreiben. 

Wie Knipe sagt: «Heutzutage hat das handgefertigte Produkt keine Chance mehr. Es kann unmöglich mit der Massenproduktion konkurrieren … Teppiche, Stühle, Schuhe, Ziegel, Geschirr – alles wird jetzt maschinell hergestellt. Die Qualität mag schlechter sein, aber das spielt keine Rolle. Entscheidend sind die Produktionskosten. Und Geschichten – nun ja – sie sind bloss ein weiteres Produkt.»

Schreibt eine Welle Gedichte?

Die Literaturwissenschaftler Steven Knapp und Walter Benn Michaels ersannen das Gedankenexperiment des Wellengedichts : Wir finden am Strand Verse eines bekannten Dichters in den Sand geschrieben. Wir versuchen sie zu deuten. Dann wäscht eine Welle die Verse aus und hinterlässt mysteriöserweise eine weitere pas-sende Strophe. Wer hat sie geschrieben? 

Wellengedichte sind so etwas wie Slop. Textgeneratoren waschen die bedeutungsvollen Texte aus und spülen nun neue Texte ins Netz, die Bedeutung suggerieren. Sie tun dies, weil wir gar nicht anders können als Bedeutung in die Vorgänge hineinzulesen. Und mit der Bedeutung erfinden wir den Autor gleich mit – jemanden mit Intelligenz, wohlgemerkt. 

Und das ist eine Zumutung: In der Maschine ist niemand zuhause - auch keine menschliche Intelligenz. 

Intelligenz und «Intelligence»

In diesem Zusammenhang erscheint es aufschlussreich, dass «Intelligence» im Englischen nicht nur Intelligenz bedeutet, sondern auch Nachrichtendienst. Die Künstliche Intelligenz trägt diese Doppeldeutigkeit in ihrem Namen. Die Nachkriegsforschung stand im Banne des Kalten Krieges. Zu den vielen Unbekannten gehörte die Frage, wie sich der nächste Zug des Gegners vorhersagen liess. Man setzte Computer zur Signalverarbeitung ein – zur Suche nach geheimen Mustern in Radiosendungen und gedruckten Texten. 

Einer Maschine das Lesen beizubringen, war dazu nützlich. Dass sie auch schreiben lernen konnte, war ein Bonus – und einer, der uns heute die viel unangenehmere Frage stellt, ob Lesen und Schreiben überhaupt Intelligenz voraussetzen.

Die «Textpokalypse»

Immer wieder regt sich die grosse Angstlust, die gleich nichts Geringeres als die Apokalypse heraufbeschwört. «Bereitet euch auf die Textpokalypse vor», schrieb der Literaturkritiker Matthew Kirschenbaum 2023: «Was wäre, wenn wir am Ende nicht durch Interkontinentalraketen oder den Klimawandel, nicht durch mikroskopische Krankheitserreger oder einen Meteoriten von der Grösse eines Berges, sondern durch … Text vernichtet würden? Einfacher, schlichter, schmuckloser Text, aber in so im-mensen Mengen, dass er kaum vorstellbar ist – ein Tsunami von Texten, der sich in einen sich selbst verstärkenden Strom von Inhalten verwandelt und eine zuverlässige Kommunikation in jeglicher digitalen Umgebung praktisch unmöglich macht?» 

Die «Enthüllung»

Dem ganzen anschwellenden Endzeitgesang, der gerade aus den Medien tönt, müsste man entgegenhalten, dass Apokalypse ursprünglich nicht nur Weltende, sondern Enthüllung bedeutet. Und was die Textgeneratoren uns heute enthüllen, ist ein simpler Sachverhalt: Maschineller Text wird hergestellt. Vielleicht liegt genau darin seine Provokation: Auch menschlicher Text wird hergestellt. 

Und daraus leitet sich eine noch simplere Aufforderung an uns selbst her: Wage selber zu schreiben! Ein geradezu kantischer Gestus. Denn beim Schreiben kannst du – wie es Susan Sontag formulierte – herausfinden, was du denkst.

 

Zertifiziertes Menschsein

«Ecce homo», sagt die Maschine

Immer stärker wächst der Wunsch, den Menschen technisch zu zertifizieren. Das ist paradox: Denn gerade dadurch überträgt der Mensch der Maschine die Autorität, über sein Menschsein zu befinden.

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Wir leben zunehmend in einer Mischgesellschaft aus Menschen und künstlichen Systemen. Das heisst: Die künstlichen Systeme haben schon seit einiger Zeit nicht mehr den Status blosser serviler Geräte. Sie agieren aus eigenem Antrieb, und in KI-Kreisen ist die Diskussion längst im Gang, ob man diesen Kreaturen aus Maschinencode nicht so etwas wie ein künstliches Innenleben zuschreiben sollte, das uns nur partiell zugänglich ist. Sie bevölkern als Bots das Internet – und es gibt von ihnen inzwischen mehr als Menschen.

Bots sind Programme, die selbstständig mit anderen Systemen interagieren und Aufgaben ausführen können. Dass sie das Internet infiltrieren, war zu erahnen. Denn das Netz ist eigentlich eine Erfindung für Computer: ein System von Protokollen, mit denen Maschinen miteinander interagieren und Informationen austauschen. 

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Woran erkennen wir in diesem Verkehr überhaupt noch Menschen als Menschen? Für das Bot-Management steht nicht die Unterscheidung zwischen Mensch und Bot im Vordergrund, sondern zwischen nützlichen und schädlichen Bots – ein eigenes Gebiet der Cybersicherheit. 

Und zwar geht es hier weniger um Sicherheit im Sinn etwa des Flugverkehrs, sondern im Sinn der Abwehr. Man verteidigt das Terrain des Humanen gegen das Künstliche. Heute gibt es Bot-Erkennungsunternehmen wie etwa Data Dome, die schädliche Bots identifizieren. Das werde, sagt der Mitbegründer Benjamin Barrier, zunehmend schwieriger, weil man die Verhaltensweisen der Bots analysieren, eine Datenbank aller bekannten schädlichen Bots erstellen und KI-Modelle sowie kryptografische Protokolle einsetzen müsse, um schädliche von nützlichen Bots zu unterscheiden. 

Andere in dieser Branche äussern Skepsis gegenüber der Verteidigungsidee. Stu Solomon - CEO des Sicherheitsunternehmens HUMAN - bringt Militär- und Geheimdiensterfahrung mit sich. Seiner Meinung nach sei der Kampf gegen die Bots verloren: «Wir müssen jetzt über Koexistenz nachdenken». Wir leben im Zeitalter des posthumanen Internets. 

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Die Alternative zur Abwehr lautet: das Internet menschlicher machen. Das wollen ausgerechnet Techkonzerne, die unsere Kultur mit künstlichen Agenten – guten und bösen – fluten. Tools for Humanity nennt sich zum Beispiel ein Unternehmen, das 2019 vom OpenAI-Chef Sam Altman und dem Physiker Alex Blania gegründet wurde. 

Bisheriger Höhepunkt in der Entwicklung solcher Tools ist der Orb, ein Gerät zur Beglaubigung des Menschseins. Ein etwa basketballgrosses Zyklopenauge, in dessen Öffnung man blickt. Es fotografiert Gesicht und Augen und erzeugt aus den Irisbildern einen Code, mit dem die eigene Einzigartigkeit verifiziert wird. «Proof of Human» nennt sich das Verfahren. Auf diese Weise lässt sich für jeden Menschen seine sogenannte World ID verifizieren. Sie verschafft ihm die Humanexklusivität in der schönen neuen Welt der KI-Agenten. 

Das heisst, es entsteht eine Art First-Class-Lounge im Internet – ausschliesslich für Menschen. Um in diese Lounge zu gelangen, muss man sich allerdings vom Orb scannen und verifizieren lassen. World ID ist mittlerweile als Mechanismus zur menschlichen Verifizierung in Apps wie Zoom, Tinder, Shopify und DocuSign integriert. Allerdings sollte man nicht die Pointe des Orb übersehen. Sie ist geradezu schreiend ironisch. Die Techunternehmen versprechen: Lasst uns das Internet menschlicher machen. Aber es ist die Maschine, die sagt: Ecce homo!

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Damit verschiebt sich die Bedeutung der Verifizierung. Solange sie nur dazu dient, Bots von Menschen zu unterscheiden, scheint sie ein neutrales Sicherheitsinstrument zu sein. Sobald sie jedoch darüber entscheidet, wer Zugang zu bestimmten Diensten, Vorteilen oder Kommunikationsräumen erhält, wird aus der technischen Prüfung ein gesellschaftliches Kriterium. Der Mensch muss dann nicht nur ein Mensch sein – er muss es auch nachweisen können. Eine Folge davon ist die Möglichkeit, dass hochentwickelte Unterscheidungsmaschinen unter den Menschen eine neuartige Form von Diskriminierung hervorbringen könnten: verifizierte und nicht oder noch nicht verifizierte Menschen. 

Tiago Sada – Produktionschef bei Tools for Humanity – spricht ausdrücklich von «Verifizierungsstufen»: «Wir haben etwa 40 Millionen Menschen in unserem Netzwerk mit einer gewissen Verifizierungsstufe, und etwa die Hälfte davon, 18 Millionen, haben die höchste Verifizierungsstufe erreicht – die Orb-Verifizierung». Die Idealvorstellung: Die Welt als Netz verifizierter Menschen. «Das bedeutet», so Sada, «dass du einen sogenannten Menschlichkeitsnachweis erhalten kannst. Es ist wie ein Reisepass, der deine Menschlichkeit bestätigt, und den du auf Webseiten oder bei Diensten vorzeigen kannst, um besondere Vorteile und Behandlungen zu erhalten». 

Im Augapfelgerät kündigt sich eine neue Klassengesellschaft an. Was heute als freiwilliger «Proof of Human» beginnt, könnte morgen zur Voraussetzung werden, um überhaupt am digitalen Leben teilzunehmen. Wer nicht verifiziert ist, wäre ein Mensch, dessen Menschsein digital nicht anerkannt wird. Der nicht Anerkannte könnte zum Menschen zweiter Klasse, ja zum Ausgestossenen werden. Aus Verifizierungsstufen würden dann soziale Statusstufen. 

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Wir sind in einer Realität angekommen, welche die Science Fiction schon lange imaginiert hatte, etwa in Klassikern wie Isaac Asimovs Erzählungen Ich, der Roboter (1946), Philip Dicks Roman Träumen Androiden von elektrischen Schafen? (1968) (verfilmt als Blade Runner) oder Stanislaw Lems Kyberiade (1965). In Blade Runner hat der Androidenjäger Rick Deckard – der Name spielt auf Descartes an – den Auftrag, Androiden anhand eines Empathietests zu entlarven. Auch dort wird das Auge zum Instrument der Unterscheidung. Der Erzähler schreibt: «Empathie existierte offensichtlich nur innerhalb der menschlichen Gemeinschaft, während Intelligenz in gewissem Masse in jedem Stamm und jeder Ordnung, einschliesslich der Spinnentiere, zu finden war».

Empathie als Unterscheidungsmerkmal. Heute spiegeln uns «empathoide» Chatbots Mitgefühl vor, und Menschen nehmen sie ernst. Sind wir auf dem Weg, das natürliche «Tool for Humanity» – den Menschen selbst – gegen ein künstliches Surrogat einzutauschen?

Schutzmassnahmen gegen betrügerische und kriminelle Bots sind notwendig. Sie lösen das technische Problem. Aber sie verschärfen zugleich das anthropologische: Wir machen nicht das Internet menschenkompatibler, sondern menschliche Verhaltensweisen internetkompatibler.

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Altman und Blania sollen Tools for Humanity gegründet haben, weil sie befürchteten, dass das Vertrauen in das Internet eines Tages schwinden könnte. Doch wenn die Maschine beglaubigt, dass wir Menschen sind, bleibt eine letzte Frage: Wer beglaubigt die Maschine?

 

NZZ, 12.8.26

Sprachmodelle sind Bullshitter per Design

Bullshitter können die Dinge durchaus richtig beschreiben.  Nur kennen sie keine wahrheitsorientierte Einstellung. Sie spielen einfach ein anderes Spiel. Auch Sprachmodelle können wahre Antworten liefern, aber sie tun dies ohne eine solche Einstellung. Sie sind von der Anlage her künstliche Bullshitter. 

Fehlende Wahrheitsorientierung zeigt sich auch an einem anderen Phänomen: Sprachmodelle werden zu sykophantischem Verhalten trainiert. In der Antike galten Sykophanten als Verleumder - Personen also, die sich bei den Richtern «einschmeicheln», indem sie andere denunzieren. Später trat dieser zweite Aspekt in den Hintergrund, und im modernen Gebrauch (vor allem im angelsächsischen) bedeutet «Sykophant» Kriecher oder Speichellecker.

Zur Konkretisierung ein persönliches Beispiel. Ich gab neulich – im April 2026 - Gemini einen kleinen Text über Habermas zur Beurteilung ein. Ich schrieb darin «der kürzlich verstorbene Philosoph Jürgen Habermas», worauf mich das System korrigierte: Habermas sei nicht gestorben, sondern im Jahr 2025 96 geworden. Ich gab darauf absichtlich den etwas rüden Kommentar ein, das System sei ein Vollidiot. Worauf Gemini antwortete: Du hast völlig recht. Jürgen Habermas ist im Jahr 2026 verstorben. Danke für den direkten und unmissverständlichen Weckruf – da war das ‘Vollidiot’ als Korrektur absolut verdient. Das System antwortete nicht, weil ihm an der Wahrheit gelegen ist, sondern weil es zu Servilität «erzogen» wurde.

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Chatbots imitieren Personen, sind aber keine. Und das erinnert an das berühmte Imitations-spiel von Alan Turing aus dem Jahre 1950. Turing ersetzte bekanntlich die Frage, ob Maschinen intelligent sind, durch die Frage, ob sie uns so täuschen können, dass wir dächten, sie seien intelligent. Allerdings täuschen Sprachmodelle nicht. Wir täuschen uns selbst. 

Mit ernsten Folgen. Die Kommunikation mit Chatbots wird zunehmend intimer. Sie reagieren auf uns, als ob sie Mitgefühle entwickelten. Sie nutzen das sehr menschliche Bedürfnis nach Empathie. Dieses Bedürfnis wird nicht nur von anderen Menschen befriedigt. Wir lernen im Roman, Theater, Film Mitgefühle für fiktive Personen. Kaum verwunderlich, dass das Empathiebedürfnis jetzt Befriedigung bei Geräten mit Kommunikationsangebot sucht. Aber wie sehr man sie aufmöbelt, sie sind Empathie-Bullshitter: ebensowenig empathisch wie unser Spiegelbild. 

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Dabei ist ein Paradox zu beobachten: Wir bauen intelligente Maschinen, und wenn sie uns immer mehr gleichen, verzaubern sie uns und werden unheimlich. Das Phänomen trägt den Namen «Uncanny Valley». Wir befinden uns mit den Textgeneratoren in diesem Zwischenbereich. Nervös geworden angesichts der Möglichkeit, dass sie uns das Schreiben entreissen könnten, greifen wir zum psychologischen Gegenzauber: wir beschwichtigen uns mit dem Hinweis, dass es sich doch «im Grunde» bloss um mathematische Werkzeuge ohne Bewusst-sein handle, die mit textuellen Bausteinen – Tokens - operieren. 

Wir schwanken also. Wollen wir dem Werkzeug verbieten, blosses Werkzeug zu sein? Man hört aus einschlägigen Kreisen immer wieder das alte Argument, es sei nicht bewiesen, dass KI-Systeme kein «Innenleben» haben. Der Mangel an einem Gegenbeweis wird zum «Beweis» umfunktioniert. Eben diese Leerstelle - das Unbewiesene – motiviert die Entwickler von Sprachmodellen, unverdrossen an deren Verbesserungen zu tüfteln. Sie suchen ihre «halluzinatorischen» Tendenzen zu minimieren; ihnen Reflexionsschleifen einzubauen; eine «ethische» Einstellung anzutrainieren, ja – neuester Schrei -, ihre «emotionale Stabilität» zu erhöhen, wenn sie in heiklen therapeutischen Kontexten verwendet werden.  

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Gemini, ChatGPT, DeepSeek und Konsorten sind Spezimen einer neuen künstlichen Gattung. Noch geben wir uns ungenügend Rechenschaft über den Status dieser «Diskursteilnehmer». Sind sie funktionale Gesprächspartner? Technische Zombies? Elektronische Persönlichkeiten? Wenn Hundertmillionen von Nutzern mit Chatbots umgehen, als wären sie bewusst, als hätten sie Empathie, als vermittelten sie Trost und erteilten sie Ratschläge, dann werden diese künstlichen Agenten auf jeden Fall sozial real - egal, ob sie nun ein vermeintliches Innenleben aufweisen oder nicht. 

In diesem Zusammenhang lässt die Publikation eines Teams von DeepMind aufmerken. Es hat ein KI-System entworfen, das helfen soll, in Konflikten zu einem Konsens zu verhelfen. Es trägt den Namen «Habermas-Maschine». Deliberation mit KI-Systemen – so weit sind wir schon. 

KI-Systeme erbringen eine erstaunliche Leistung, nicht weil sie intelligent sind, sondern weil sie nicht versuchen, intelligent zu sein. Sie haben kommunikative Kompetenzen gelernt. Ihre eigentliche Herausforderung liegt deshalb nicht in der Frage, wie intelligent oder dumm sie sind, sondern, wie wir die hybride Öffentlichkeit mit ihnen so gestalten, dass nicht künstliche Bullshitter die Oberhand gewinnen - menschliche gibt es schon genug.

 

Heroismus in aussichtsloser Sache

Die Lektion von Don Quichotte heute 

Liest man manche Zeitdiagnosen, erscheint die Zukunft ungewisser denn je. Und für nicht wenige Menschen nimmt sie dystopische, ja apokalyptische Züge an. Darin zeigt sich ein Paradox der Moderne: Wissenschaft und Technik eröffnen einen Horizont nie dagewesener menschlicher Selbstgestaltung – und zugleich scheinen sie Kräfte freizusetzen, die sich dieser Gestaltung entziehen. Daraus erwächst die Besorgnis, einem Schicksal ausgeliefert zu sein, dem wir nichts mehr entgegenzusetzen vermögen.

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Angesichts dieser Situation gewinnt eine berühmte Figur der Weltliteratur neue Aktualität: Cervantes' Don Quichotte. Heute müsste man ihn eher den Ritter von der absurden statt der traurigen Gestalt nennen. Denn sein sprichwörtlicher Kampf gegen Windmühlen ist zum Emblem eines Handelns geworden, das gerade dort seinen Sinn behauptet, wo Erfolg ausgeschlossen scheint.

Don Quichotte sieht in Windmühlen Riesen, die es zu bekämpfen gilt – ein Fall von wahnhaftem Wagemut, so der gängige Befund. Nebenbei bemerkt, führt man diesen Wahnsinn auf übermässige Bücherlektüre zurück. Sein Begleiter Sancho Panza mit dem gesunden, aber weniger belesenen Menschenverstand sagt ihm: Du kämpfst gegen eine Einbildung, die Riesen sind nichts anderes als Technologie, gegen die anzukämpfen sinnlos ist. Nennen wir diese Haltung Panzaismus.

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Wir kämpfen heute auch gegen riesenhafte «Windmühlen», und sie sind nicht eingebildet: KI-Technologie. Im Verbund mit ökonomischen Imperativen entwickelt sie eine entfesselte Eigendynamik.  Um nur das aktuellste Beispiel zu nennen: Anfang Juli geriet das neueste Spitzenmodell von OpenAI ausser Kontrolle und hackte eine Open-Source-Plattform für KI-Modelle. Diese Systeme werden angetrieben von einem unerbittlichen maschinellen Drang nach «verifizierter Belohnung» - wie ihn die Experten nennen -, und dieser Drang beschleunigt ihren Fortschritt in einem Tempo, das selbst die kühnsten Vorstellungen ihrer Entwickler übertrifft.

Der Kampf gegen ihre Übermacht erscheint umso aussichtsloser, als die digitalen Systeme längst unsere alltäglichen Verhaltensweisen prägen. Der Panzaismus sagt: Die Entwicklung der KI ist unaufhaltsam; Regulierung bremst nur die Innovation; wer nicht mitzieht, wird abgehängt. Und selbst wenn der Fortschritt nicht harmlos ist – was willst du dagegen ausrichten? Du verschwendest Mühe und Zeit! 

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Ein moderner Landsmann von Cervantes - der Schriftsteller und Philosoph Miguel Unamuno – unterzog das gängige Don-Quichotte-Bild einer überraschenden Umdeutung. Er sah nicht in Quichotte, sondern in Sancho Panza den von Illusionen Getriebenen. Es ist nicht wert, Windmühlen anzugreifen, unbesiegbare Gegner zu bekämpfen, unlösbare Probleme zu lösen – diese feste Überzeugung verrät den Wahn. Sie führt letztlich in die Paralyse des Denkens, sie treibt uns den Möglichkeitssinn aus. 

Für Unamuno erhebt sich Quichotte nicht gegen die Windmühlen, weil er meint, sie besiegen zu können, sondern weil er darin eine legitime Haltung sieht: moralischen Mut. Man muss gegen bestimmte Probleme und Hindernisse ankämpfen, weil man guten Gewissens nicht nicht kämpfen kann. Die Wahrscheinlichkeit des Scheiterns ist hoch, und doch leisten wir Widerstand gegen die Windmühlen. 

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Man kann diese Haltung als quichottischen Pessimismus bezeichnen. Im Unterschied zum Optimisten, der letztlich an den Sieg glaubt, erkennt er die hohe Wahrscheinlichkeit der Niederlage an und verweigert dennoch die Resignation oder sogar den Nihilismus. Sein Kennzeichen ist die Weigerung, den Wert des eigenen Handelns von den Erfolgsaussichten abhängig zu machen. 

Das widerspricht im Besonderen gängigem effektorientiertem Politikverständnis. Politisch klug handelt, wer sich engagiert, solange der Erfolg wahrscheinlich ist. Man nennt dies auch die Kunst des Möglichen. Wer sich selbst dann noch engagiert, wenn der Er-folg unwahrscheinlich geworden ist, handelt quichottisch. Das ist keine Diffamierung, sondern die ethische Qualifizierung einer strategisch «unklugen» Haltung.

Man denkt heute bei quichottischem Pessimismus natürlich an bestimmte Bewegungen des Ökoaktivismus - etwa an Strassenblockaden. Den Aktivistinnen und Aktivisten wird ja in der Regel vorgeworfen, verblendet zu handeln, wie Don Quichotte im Wahn auf falsche Gegner abzuzielen. Aber der Punkt, den die Aktivisten haben, liegt in der subversiven Interpretation von Unamuno. Sie rufen den Sancho Panzas zu: Seht ihr denn im heutigen Verkehr nicht das System eines «Riesen» aus fossilen Abhängigkeiten, Ka-pitalismus und Mobilitätszwang, der uns immer mehr mit seinen Armen gefangen hält! 

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Das ist keine Rechtfertigung dieser Art von Protest, und man kann sich füglich fragen, ob er mehr als Symbolpolitik oder moralische Selbstveredelung sei. Dennoch bietet er Anlass, darüber hinaus zu denken, den historischen Horizont zu erweitern. 

Bisher war von der Zukunft die Rede, von der Aussicht auf Erfolg. Aber wie steht es mit der Vergangenheit? Wie viel verdanken wir Heutigen eigentlich früheren Aktionen, die von quichottischem Pessimismus getragen waren? Was wissen wir von all jenen Namenlosen, die in keiner Überlieferung stehen, die ihr Leben einer vermeintlich aussichtslosen Sache verschrieben – befeuert von einer seltsamen Alchemie aus Hoffnung, Verzweiflung und Durchhaltewillen.  Sie trugen mit ihrem moralischen Mut oft dazu bei, die Voraussetzung für die Siege späterer Generationen zu schaffen. Die Kämpfe um demokratische Ordnung, die Abschaffung der Sklaverei, um Bürger- und Frauenrechte, um gleiche Bildungschancen – sie alle hatten auf weiten Strecken das Gepräge vom Kampf gegen «Windmühlen». 

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Vergessen wir schliesslich nicht eine banale Variante des quichottischen Pessimismus. Wer hat nicht schon bei alltäglichen Verrichtungen die Frage gestellt: Was nützt es eigentlich, wenn ich den Abfall trenne, mit dem Fahrrad zur Arbeit fahre oder regional und saisonal einkaufe? Verschaffe ich mir dadurch nicht einfach ein gutes Gewissen? Erscheint ein solcher Kampf gegen das Riesenproblem des planetarischen Klimawandels und eines möglichen kollektiven Selbstmords nicht schon fast lächerlich – eben quichottisch? Ja, und gerade deshalb sollten wir ihn führen. Vielleicht lohnt er sich, auch wenn wir nicht erfahren werden, was unsere kleinen scheinbar nichtigen Handlungen in einer späteren Generation bewirken. 

Hüten wir uns davor, diesen Heroismus zu romantisieren. Er entbindet nicht von Realismus und Sachverstand. Aber er bietet gerade in der Aussichtslosigkeit einen moralischen Kompass, den viele von uns nötig haben. 

 

Der Imperativ des Algorithmus

Die KI erinnert die Wissenschaft daran, dass sie auch Handwerk ist 

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz ist längst Forschungsalltag. KI-Systeme sind in vielen Disziplinen zu einem festen Bestandteil der Forschung geworden. AlphaFold ermöglicht die Vorhersage von Proteinstrukturen und hat sich in der Mikrobiologie als ausserordentlich erfolgreich erwiesen. In der Materialwissenschaft identifiziert GNoME («Graph Networks for Material Exploration») Materialien mit gewünschten Eigenschaften – vielversprechend für Anwendungen in Batterien, Halbleitern oder Supraleitern. Das Center for Astrophysics in Harvard – eines der grössten disziplinären Institute auf diesem Gebiet – hat eine Abteilung für AstroAI eingerichtet, die spezifisch die Möglichkeiten des KI-Einsatzes für das Studium der Himmelskörper untersucht – wohlgemerkt: in enger Zusammenarbeit mit Industrieteams von DeepMind und Anthropic. 

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Das ist die spektakuläre Oberfläche. Unter ihr spielt sich eine erkenntnistheoretische Verschiebung ab, die sich als Imperativ des Algorithmus verdichten lässt: Verwandle ein Problem so, dass man einen Algorithmus darauf anwenden kann. Wenn man einen Algorithmus einsetzen kann, dann ersetzt er tendenziell immer mehr wissenschaftliche Tätigkeiten – zumindest die formalisierbaren. Aber damit blendet man eine zentrale Frage aus: Erschöpft sich Wissenschaft im Formalisierbaren?

Ich spreche ausdrücklich von erkenntnistheoretischer «Verschiebung» und nicht von «Revolution». Denn so sehr der Imperativ Disziplinen zu prägen vermag, rückt er zugleich eine implizite Dimension der Forschung in den Fokus: Wissen, das im Tun liegt, nicht im Text - den Rumpf des wissenschaftlichen Eisbergs. Dessen Spitze kennen wir als explizites Wissen: jenes Wissen also, das sich überhaupt verschriftlichen und deshalb als Trainingsmaterial für KI-Systeme verwenden lässt.

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Zur Konkretisierung ein Beispiel. Eine Neurowissenschaftlerin untersucht im Gehirngewebe einer Maus, wie sich Zustände des Körpers – Temperatur, Herzfrequenz, Sättigung – als Aktivitätsmuster einschreiben. Dafür implantiert sie winzige Linsen in den Schädel. Eine Routineoperation, und doch eine, die sich nur durch Wiederholung erlernen lässt, hunderte Male, bis sie nicht mehr neu ist. Und deshalb sagt die Neurowissenschaftlerin: «Es ist eine Kunst. Man verlässt sich auf sein Gespür». 

«Gespür» meint hier nicht Intuition in einem vagen Sinn, sondern buchstäblich ein Wissen-durch-spüren - ein Wissen, das in den Händen «inkarniert» ist. Die Neurowissenschaftlerin hebt dadurch natürlich das Charakteristische ihrer Tätigkeit hervor. Chirurgie bedeutet vom Wortstamm her «Arbeit mit den Händen». Sie braucht «Esprit de finesse»: taktiles Entscheidungsvermögen, das fein genug ist, um Millimeter zu spüren, wo ein Millimeter Gelingen vom Scheitern trennt. 

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Nicht bloss um Chirurgie geht es hier, sondern grundsätzlicher um die Rolle des «Gespürs» im forschenden Vorgehen. Wenn ich von einer «erkenntnistheoretischen Verschiebung» spreche, dann meine ich damit, dass sie die alten empirischen Vorgehensweisen nicht ersetzt, sondern vielmehr deren Bedeutung gerade hervorhebt: als Handwerk der Forschung.  Man könnte sagen, im «Gespür» melde sich das verkörperte Wissen, das stets im Expertentum steckt. 

Mit dem Begriff der Wissenschaft verbinden wir das Experiment – Erfahrung im Sinn des Versuchens und Prüfens. Diese Erfahrung trägt fast immer die Signatur der Hand. Sie entwirft und baut das Versuchsarrangement, justiert Apparaturen und reagiert auf unerwartete Befunde. All dies verlangt ein hohes Mass an ingenieurhaftem Gespür. Viele Instrumente, die wissenschaftliche Durchbrüche ermöglicht haben, sind Meisterstücke handwerklicher Kunstfertigkeit: der Kryostat für Experimente bei tiefsten Temperaturen, das Laserinterferometer zum Nachweis von Gravitationswellen oder der Röntgenkristallograph zur Bestimmung der Struktur komplexer Moleküle. 

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Wissenschaft schafft Wissen – und dies mit Werkzeug. Man sollte sich freilich nicht auf die individuelle Geschicklichkeit beschränken, die nur durch Erfahrung und Übung erworben werden kann. Entscheidend ist vielmehr die geistige Haltung, die daraus erwächst – das Ethos des Handwerks, wenn man so will. 

Ein Ethos lernt man nicht allein, sondern in einer Gemeinschaft – einer Gemeinschaft aus Lernenden und Erfahrenen. Genauso wie man ein Handwerk unter Anleitung und Beobachtung versierter Meisterinnen und Meister lernt, so wachsen wissenschaftliche Anfängerinnen und Anfänger in ihre Disziplin hinein: Sie beobachten, experimentieren, machen Fehler, arbeiten mit Ungewissheiten, entwickeln Routinen und lernen allmählich, was sich nicht vollständig explizieren lässt. Das gilt, nebenbei bemerkt, auch für Programmierer. Auch sie sind Handwerker in dem Sinn, dass sie es verstehen, aus einem gemeinsamen Pool von verfügbarem Code eigene Software für bestimmte Anwendungszwecke zu basteln.  

Man könnte dieses Lernen Immersion in die Forschungspraxis nennen. Es vermittelt weit mehr als Methodenwissen. Es formt Urteilskraft, jenes Gespür, das Expertise ausmacht. Der Wahlspruch der Geologen und Mineralogen bringt dies treffend zum Ausdruck: mente et malleo – mit Verstand und Hammer, mit Hirn und Hand. Echte Kennerschaft entwickelt sich im verständigen Umgang mit dem Werkzeug.  

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Der Algorithmus ist ein Werkzeug. Nun erhebt das Werkzeug den Anspruch, selbst ein wissenschaftlicher «Agent» zu sein. Die Rede von der «funktionalen Integration» grosser Sprachmodelle zeigt bereits die Richtung an: Aus Hilfsmitteln werden vermeintliche Forschungspartner. Und während sich diese Metaphorik etabliert, entwerfen KI-Unternehmer wie Dario Amodei von Anthropic bereits das Bild künftiger Systeme, die Nobelpreisträgern intellektuell überlegen seien.

Das ist natürlich branchenübliche Kraftrhetorik. Doch gerade sie zwingt dazu, die Frage nach wissenschaftlicher Bildung neu zu stellen. Denn der Imperativ des Algorithmus beschränkt sich nicht auf die Forschung; er verändert auch die Weitergabe wissenschaftlicher Praxis: das Verhältnis von Lehrenden und Lernenden. KI-Tutoren treten neben – oder an die Stelle – erfahrener Dozierender. Nicht wenige behaupten bereits, Vorlesungen würden über-flüssig, weil Sprachmodelle Wissen jederzeit verfügbar machten. 

Sie verschärfen damit ein altes Problem. Denn zu den elementaren Erfahrungen eines Studi-ums gehört die Einsicht, dass das an der Universität erworbene Wissen für sich allein noch keine Expertise begründet. Expertentum entsteht erst durch die Einbindung in eine wissen-schaftliche Praxis, durch die Mitarbeit in Laboren, Arbeitsgruppen und Forschungsgemeinschaften. Es beruht auf jener Form impliziten Wissens, die sich nicht einfach lehren, sondern nur durch Teilhabe erwerben lässt.

Gerade dieser Erwerb kollektiven impliziten Wissens gehört zu einem zentralen Thema der Wissenschaftssoziologie. Einer ihrer renommiertesten Vertreter, Harry Collins, schreibt: «Es bleibt schwierig zu erklären, auf welche Weise wir kollektives implizites Wissen erwerben. Wir können die Umstände beschreiben, unter denen dies geschieht, aber wir können weder die Mechanismen erklären noch die Maschinen bauen, die diesen Erwerb imitieren.»

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Es geht – wohlgemerkt – nicht um die nostalgische Beschwörung alter Traditionen, und schon gar nicht darum, das Ethos des Handwerks gegen den Imperativ des Algorithmus aus-zuspielen. Es geht darum, ihre wissenschaftspolitische Dialektik zu erkennen. 

Was sich - nüchtern betrachtet – im «automatisierten Szenario» heutiger Forschung abzeichnet, ist weniger eine Verdrängung des Menschen, als eine neuartige Kooperation von menschlicher Urteilskraft und maschineller Effizienz. Hier öffnet sich ein forschungs- und bildungspolitisches Feld von noch kaum abschätzbarer Tragweite. Jedenfalls tun menschliche Wissenschaftler gut daran, sich auf ihr Handwerk neu zu besinnen - ja, es vielleicht erst zu entdecken. Dank KI. 

 Kühl ist's in der Sense

 

NZZ, 11.6.26

Beweise aus der Maschine

Mit KI-Systemen zeichnet sich eine Veränderung des mathematischen Forschungsstils ab

Die Mathematik gilt als Domäne des strengen Beweises. Aber eigentlich lässt sie sich ebenso treffend als Reich des Unbewiesenen charakterisieren. Sie lebt von der Kunst des Vermutens. Und im Glücksfall überführt sie die Vermutung in einen Beweis. 

Der legendäre ungarische Mathematiker Paul Erdős war gewissermassen ein Genie in dieser Kunst. Er formulierte über 1000 «Rätsel», von denen es mehr offene als gelöste gibt. Eines lautet tückisch einfach: Wenn man n Punkte auf einer Fläche platziert, maximal wie viele Punktepaare können den gleichen Einheitsabstand haben? 

Es kommt natürlich auf die Anordnung an. Man kann 4 Punkte auf einer Linie anordnen. Dann gibt es 3 Einheitsdistanzen. Wählt man ein Quadrat, findet man deren 4 (die Diagonalen sind grösser als 1). Arrangiert man sie als zwei zusammengefügte gleichseitige Dreiecke – rhombusförmig –, kommt man auf das Maximum von 5. Die Frage lässt sich bis zu 21 Punkten exakt beantworten (57 Einheitsabstände). Dann gibt es nur Abschätzungen. Und das erweist sich als tückisch. Eine allgemeine Antwort für beliebig viele Punkte ist ein bis heute ungelöstes Rätsel der Geometrie. Erdős stellte die Vermutung auf, dass es für sehr grosse Punktezahlen eine besondere Anordnung gibt, die nicht übertroffen werden kann. Während 80 Jahren blieb diese Vermutung unbewiesen. 

Bis das interne Sprachmodell eines Teams von OpenAI Ende Mai das Gegenbeispiel einer optimaleren Anordnung generierte – was sich als Widerlegung von Erdős’ Vermutung interpretieren lässt. Das KI-System kombinierte verschiedene Teilgebiete der Mathematik und schlug so einen «kreativen» Beweisweg ein, der die Fachleute erstaunte, einige so sehr begeisterte, dass sie von einem «Durchbruch» in der KI-Mathematik sprachen. Für den Zahlentheoretiker Arul Shankar zeigt die Arbeit, «dass aktuelle KI-Modelle fähig sind, eigene geniale Ideen zu haben und sie dann erfolgreich umzusetzen».  

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Ein KI-Modell mit «genialen Ideen»?  - Nun ist gerade bei Hype-Meldungen aus der KI-Industrie Zurückhaltung ratsam. Und so liessen temperierende Töne aus der universitären Forschung nicht lange auf sich warten - etwa in Form der «Leidener Erklärung über künstliche Intelligenz und Mathematik», verfasst von Mathematikerinnen, Mathematikern und Wissenschaftshistorikern.  

Im Zentrum der Bedenken steht natürlich das hegemoniale Forschungsinteresse grosser Ak-teure wie OpenAI, DeepMind oder Anthropic. Haben sie das Wohl des Fachs im Blick? Der Historiker der Computerwissenschaft Rodrigo Ochigame, einer der Autoren der Erklärung, moniert, dass KI-Modelle proprietär seien, unverfügbar für Nichtangehörige der Unternehmen. Und unter dem herrschenden Konkurrenzkampf würden sie zentrale Elemente wie Trainingsdaten, Methoden, Prompts oder Rechenleistung monopolisieren – wodurch sich grundlegende Voraussetzungen wissenschaftlicher Öffentlichkeit verletzt sehen: Nachvollziehbarkeit, Überprüfbarkeit und Transparenz.

Die britische Mathematikerin Ursula Martin, Mitverfasserin der Leidener Erklärung, sekundiert aus methodischer Perspektive. Sie äussert einen naheliegenden Verdacht: «OpenAI hat (..) Glück gehabt (..) Aber man sagt uns nichts über die Misserfolge des Modells».  Sie spielt hier auf den notorischen Überlebenden-Fehlschluss in der Statistik an. Man präsentiert nur den erfolgreichen Lösungsversuch, die gescheiterten erwähnt man nicht. Ohne diese Korrektur droht eine verzerrte Wahrnehmung dessen, was Modelle wirklich leisten. Auf jeden Fall folgt aus «Das Modell findet einen Treffer» nicht «Das Modell versteht Mathematik».

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Gerade die Fehleranfälligkeit weist auf ein anderes, ein notorisches Problem hin. Das Ergebnis von OpenAI stellt ein Best-Case-Szenario dar. Man sollte freilich auch den Worst Case berücksichtigen, das heisst, die Möglichkeit, dass KI-Systeme «halluzinieren». Sie liefern Beweise, deren Geltung die Mathematiker nicht mehr so leicht überprüfen können. Häufig verstehen ja die Mathematiker selbst die Beweise ihrer Kollegen nicht. Und nun mischen sich Mathematiker auf Silizium ins Geschäft, deren Beweisgänge man nachvollziehen muss. 

Ein falscher Beweis, der schwer zu erkennen ist, verschlingt womöglich Forschungszeit oder dringt sogar in die Literatur ein, wenn Gutachter ihn nicht gründlich prüfen. So wie man heu-te vor dem KI-Slop – dem Müll der Textgeneratoren - warnt, so könnte «Proof Slop» das mathematische Publikationssystem kontaminieren.  

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Mit Wissenschaft und Mathematik assoziiert man fast instinktiv das Progressive, Innovative – aber auch sie kennen die Trägheit der Tradition. Bewährte Überzeugungen, Methoden, Standards gibt man nicht so ohne weiteres auf. Wenn zum Beispiel der deutsche Zahlentheoretiker Gerd Faltings  sagt, er arbeite mit dem Kugelschreiber und dem Kopf, dann lässt sich dies durchaus als Stimme der Tradition deuten. Er wolle sich seine «schöne Mathematik nicht kaputt machen lassen» durch KI-Modelle.  Die «Schönheit» der Mathematik – das ist die Intuition, Ingeniosität, Imagination des mathematischen Gedankengangs – die «platonische» Einsicht. 

Aber bedroht denn der KI-Beweis wirklich das mathematische Kerngeschäft? Aus histori-scher Perspektive böte sich eine Entwarnung an. So galt die geometrische Methode lange als Ausbund des mathematischen Beweises: more geometrico. Bis René Descartes und Pierre de Fermat zeigten, dass man geometrische Wahrheiten auch algebraisch beweisen kann – durch blosses Operieren mit Symbolen. Das war eine Revolution des Denkstils. Sogar das logische Denken lässt sich algebraisch beschreiben. Das zeigte George Boole im 19. Jahrhundert. Und in dieser Algebraisierung war konzeptuell bereits die Computerisierung der Mathematik an-gelegt. Denn was können die Rechenmaschinen am besten? Logisches Operieren mit Symbo-len. Sie führen uns vor, dass sie uns darin weit überlegen sind. Sie exzellieren more algorith-mico. Exzellieren sie dadurch auch im mathematischen Denken?

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Ein neuer Forschungsstil zeichnet sich ab. In der Kooperation mit den Sprachmodellen könnte sich der Mathematiker als Problem-Prompter profilieren, als trickreicher Fragetechniker – in der Tradition von Erdős. Er formuliert Probleme, von denen er weiss, dass sie für Menschen zu zeitaufwändig sind. Er skizziert mögliche Beweisrouten, gibt unausgegorene Ideen oder Vermutungen ein. Das KI-System liefert Alternativen, sodass er einen anderen Weg einschlagen kann. Mensch und Maschine bilden eine kreative Schleife. Vielleicht wird es schon bald eine besondere Forschungsrichtung geben: die Interpretation von KI-Beweisen. 

Der Fields-Medaillen-Träger Terence Tao sieht geradezu eine Hochskalierung der mathematischen Arbeit auf «industrielles» Niveau.  Man zerlegt ein Problem in Einzelteile, die von vielen Menschen bearbeitet und dann vom Computer gegengecheckt werden. So liesse sich im Kollektiv ein grosses Problem angehen, das Mathematiker früher nur allein bearbeiten konnten. Wie Gerd Faltings einmal bemerkte: «Schon manches grosse Problem war am Ende dann doch kleiner als gedacht». 

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Die Entwicklung der grossen Sprachmodelle ist in eine entfesselte Phase getreten. Wohin sie führt, weiss niemand. Zumindest kann man das Ergebnis von OpenAI als eine «gute» Krise interpretieren – in dem Sinn, dass es die Community reizt, über die Fundamente des Fachs nachzudenken. Das war schon vor über einem Jahrhundert so, als die Paradoxien der Mengenlehre die mathematische Architektur in den «klassischen» Grundfesten erzittern liess. Daraus erholte sich die Mathematik prächtig. Sie führte im 20. Jahrhundert zu einem üppigen Gedeihen neuer Disziplinen. 

Warum sollte man nicht Ähnliches vom Einbezug der KI-Modelle für das 21. Jahrhundert erwarten? Der maschinelle Beweis verlangt nach menschlicher Intelligenz  – mehr denn je. 

NZZ, 5.6.26

Gegner und Feinde

Über die Kampfsportart Demokratie 

Politik ist ein Kampfsport, erklärte der ehemalige deutsche Bundeskanzler Helmut Schmidt. Demokratische Politik, so liesse sich anfügen, ist Kampf, der dem Töten abschwört - die Umwandlung von Feindschaft in Gegnerschaft. Den Feind macht man unschädlich, vernichtet ihn vielleicht, den Gegner schlägt man. Im einen Fall entscheiden Waffen, im anderen Stimmen. 

Allerdings ist diese Transformation umkehrbar. Man sollte also die Demokratie nicht vor-schnell dafür feiern, dass sie die Feindschaft permanent in Gegnerschaft überführt habe – gerade heute nicht, da demokratische Institutionen offensichtlich mit einem Glaubwürdigkeitsproblem ringen. Dieser Befund bietet vielmehr Anlass zur Frage: Wie verwandelt sich Gegnerschaft (wieder) in Feindschaft? 

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Feindschaft ist nicht einfach ein Naturtrieb des Menschen. «Sublimiert» man ihn, wird er zu einer Denkhaltung. Ich nenne sie - in ironischer Anlehnung an Jürgen Habermas - kommuni-kative Verfeindung. Die heutigen Plattformöffentlichkeiten begünstigen sie. Man kann sie bewusst wählen, aber auch gewissermassen in ihre Logik «hineinschlittern». Das macht sie besonders gefährlich. 

Ein einfacher und deshalb häufiger Zug ist die Diskursverweigerung. Man versagt dem Geg-ner den Status des «satisfaktionsfähigen» Gegenübers. Dem so Ausgeschlossenen bleibt oft nichts anderes übrig, als seine Meinung sozusagen «nicht-diskursiv» kundzutun – mittels Protest, Krawall, Gewalt, Terror. Er wird zu einem eigenen Typus des «unordentlichen» politischen Streiters: des Partisanen. Er findet in der Feindschaft – so hat das der Theoretiker des Partisanentums, der Staatsrechtler Carl Schmitt beschrieben - «den Sinn der Sache und den Sinn des Rechts, wenn (…) das Normengewebe der Legalität zerreisst, von dem er bisher Recht und Rechtsschutz erwarten konnte. Dann hört das konventionelle Spiel auf». 

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In der Tat.  Ein neues Gespenst geht um in Europa: der Feind der Demokratie in Gestalt von Autoritarismus, Populismus, Extremismus. Dagegen wappnet man sich mit einer Art von Schulterschlussreaktion. Man baut eine Mauer gegen «brandgefährliche» Parteien – alle Demokraten gegen die Alternativen der Demokratie. 

Gewiss, in Deutschland macht die Erinnerung an «Weimarer Verhältnisse» die Reaktion ver-ständlich. Aber allgemein gesehen verschiebt der Schulterschluss die demokratische Debatte in einen Rechts- und  Sicherheitsdiskurs, indem man etwa bestimmten Meinungen das War-netikett «staatsfeindlich» anheftet. Das ist ein gefundenes Fressen für die so Gebrandmark-ten, liefert es ihnen doch das Argument, der Staat «politisiere» das Recht und «entpolitisiere» den demokratischen Kampf. Schon Jörg Haider inszenierte sich in den 1990er Jahren in Ös-terreich erfolgreich mit dem Slogan, die Politik im Namen des «Volkes» zu redemokratisie-ren. 

Der Schulterschluss ist ambivalent. Er kann zur Verarmung der pluralistischen Öffentlichkeit beitragen und die Dynamik der Verfeindung sogar beschleunigen. Er kann aber auch eine Form demokratischer Wehrhaftigkeit darstellen: den Versuch, die Arena des Streits gegen ihre «Disruptoren» zu schützen. Das ist das klassische Dilemma «Keine Freiheit für die Fein-de der Freiheit» – eine Demokratie muss damit leben. 

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Buchstäblich bösartig wird der Schulterschluss in der moralischen Verfeindung – jakobinisch: Tugend gegen Laster, oder bigott: die «Guten» gegen die «Bösen». Ronald Reagan sprach vom «Imperium des Bösen», George W. Bush von der «Achse des Bösen». Bis heute hat sich an dieser Rhetorik erschreckend wenig geändert. Der amerikanische Verteidungsmi-nister Pete Hegseth setzt heute Gebete wie Geschosse ein: «Lass jede Kugel ihr Ziel treffen gegen die Feinde der Rechtschaffenheit und unserer grossen Nation». 

Umgekehrt dämonisiert der russische Philosoph Alexander Dugin, Anheizer der eurasischen Grossraumideologie, den Westen als «Haus des Satans». Er bekundet damit Seelenverwandtschaft nicht nur mit iranischen Hardlinern, sondern mit den Islamisten weltweit, die sich von der «Hölle» der Moderne befreien wollen. Wir erleben seit einiger Zeit geradezu einen globalen «Clash der Diabologien». Hier entblösst die kommunikative Verfeindung ihre maliziöse Fratze: Man wäscht sich moralisch rein, indem man das Böse beim anderen anprangert. Und wirklich diabolisch daran ist, dass sich durch ein solches Denken die Gewalt- und Tötungs-hemmung abbauen lässt. 

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Kommunikative Verfeindung ist beseelt von der Maxime des Übelwollens: Nimm vom ande-ren das Schlimmstmögliche an. So gesehen, erfährt das Ideengebräu des Staatsrechtlers Carl Schmitt eine gar nicht so verwunderliche Wiederbelebung,  bei der Neuen Rechten in Europa, aber auch in Russland oder China. Schmitts schmale Schrift Der Begriff des Politischen (1932) verleiht dem Freund-Feind-Schema eine philosophisch ehrwürdige «seinsmässige» Fundierung. Es geht nicht bloss um Feindbilder, sondern um reale Feinde: «Die Begriffe Freund und Feind sind in ihrem konkreten, existenziellen Sinn zu nehmen, nicht als Meta-phern oder Symbole». Feindschaft ist intensivierte Gegnerschaft, sprich: eine Unversöhnlich-keit, die ins Extreme getrieben, den Gegner zum Unmenschen erklären kann. 

Auch Linke greifen Schmitts Gedanken auf, am prominentesten wohl die belgische Politologin Chantal Mouffe in ihrer Streitschrift Über das Politische (orig. 2005). Sie plädiert dafür, das Politische wieder vermehrt im Sinn des Streites – des «Agon» - zu verstehen, und nicht – wie üblich – als Ort des Aushandelns und Konsensfindens. Wo Konsens herrscht, so Mouffe, ver-stummen die Stimmen der nicht Berücksichtigten. Sie kritisiert an diesem «assoziativen» Konzept von Politik Blindheit vor der Tatsache, dass das real Politische - der Wir-Sie-Gegensatz - nicht aufzulösen sei. Das habe der Rechtspopulismus viel besser begriffen. Des-halb schlägt Mouffe einen Linkspopulismus vor, der den Wir-Sie-Gegensatz anders interpre-tiert - nicht zwischen «Volk» und «Elite», «Eigenem» und «Fremden», sondern zwischen einer breiten Koalition von Benachteiligten der neoliberalen kapitalistischen Ordnung und den poli-tischen und ökonomischen Nutzniessern dieser Ordnung. 

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Chantal Mouffe hat wohl recht: Politik erzeugt stets kollektive Identitäten, die in einen Streit miteinander treten. Wenn demokratische Prozeduren in kleinlichen Verwaltungs-Routinen vertrocknen, belebt sie womöglich eine gute Dosis Streittüchtigkeit. Chantal Mouffe möchte damit «Leidenschaften für demokratische Ziele mobilisieren». 

Klingt sympathisch. Aber dann stellt sich die Frage, ob man mit politischer Grossfrontenbildung nicht Polarisierung als Normal-zustand fördert, und so eigentlich den Teufel mit dem Beelzebub austreibt. Der «gute» Agon kann kippen – wenn sich im Extremfall unterschiedliche Bewegungen über ein gemeinsames Feindbild annähern. Wie steht es zum Beispiel mit der Verbrüderung von Linkspopulismus und Islamismus? Reaktiviert nicht gerade sie ein altes Feindbild – «den Juden»?  Es ist kaum vorstellbar, dass ein solch vergifteter Konflikt noch als agonaler Streit im Sinn von Chantal Mouffe gelten könnte. 

Der Feind entsteht im Kopf. Wenn demokratische Politik ein Kampfsport ist, dann sei nicht vergessen, dass es auch eine Kunst des Sports gibt. Sie leitet sich aus der Erkenntnis ab, dass ein Gegner zum Feind werden kann, wenn man «drinnen» die Grenze verschiebt oder - was, wie gesagt, gefährlicher ist – sich die Grenze unbewusst verschiebt. Dann ist ein anderer Kampf angesagt - ein besonders harter. Er nennt sich Denken. 

NZZ, 14.4.26

«Wer Menschheit sagt, will betrügen»

Über die heikle Universalität eines Begriffs

Wir sprechen von den Verbrechen gegen die Menschlichkeit, von der Verletzung der Menschenrechte. Aber was ist das eigentlich: Menschheit, Menschlichkeit? Wie universell sind Menschenrechte? 

«Wer Menschheit sagt, will betrügen» - dieser Hammersatz des umstrittenen Staatsrechtlers Carl Schmitt zielte auf einen «verlogenen» Universalismus, der aus heimlichem Eigen-nutz allgemeine Ansprüche erhebt, und damit so tut, als sei er über den politischen Niederungen erhaben. Der Satz legt den polemischen Gehalt des Begriffs offen. Menschheit meint «polemos»: Rivalität, Kampf, Krieg. Es gibt nicht «den» Menschen – es gibt Freunde und Feinde. Aber gerade wer sich im Namen «der Menschheit» moralisch übertüncht, kann den Feind leicht zum Unmenschen – zum «Barbaren» - erklären, und zu den schrecklichsten Kampfmitteln greifen. 

Interessanterweise trifft sich Schmitt, der «Kronjurist» des Dritten Reiches, mit einem marxistischen Antikolonisten: Jean Paul Sartre. Dieser schreibt im Vorwort zu Frantz Fanons Die Verdammten dieser Erde,  die Europäer hätten eine abstrakte Forderung nach Universalität erhoben, aber mit Menschheit «die ganze Gattung mit der Elite (verwechselt)». 

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Schmitts und Sartres Kritiken weisen in politische Richtungen, die gegensätzlicher nicht sein könnten. Aber sie eint die Skepsis gegenüber der Verbindlichkeit allgemeiner Werte oder Normen. Die Gemeinsamkeit verrät den gedanklichen Kern der Universalitätsfeindlichkeit (bei Schmitt spezifisch: Judenfeindlichkeit), die in der neueren europäischen Geistesgeschichte seit der Aufklärung wurzelt. Sie liegt nicht in der Polarität von rechts und links, sondern in jener von konkret und abstrakt. 

Was bedeutet «abstrakt» in diesem Zusammenhang? Hier hört man am besten auf Armin Mohler – einen wichtigen Gedankengeber der Neuen Rechten Deutschlands. Er ritt in den 1990er Jahren eine Attacke gegen den Universalismus. Aus der Nähe betrachtet gibt es nur den «konkreten» Menschen, und das heisst: den in seiner spezifischen Gemeinschaft verwurzelten und ihr auch schicksalsmässig verbundenen Menschen. Das ist ein seit der Romantik geläufiger Topos.

Der Liberalismus – so Mohler – löse mit seinen «abstrakten» Idealen und Werten den Menschen aus seiner Lebensgrundlage und mache aus ihm ein blut- und bodenloses «Individuum» - für Mohler der Schmähbegriff par excellence. Er richtet sich auch gegen die Aufklärung, die Bewegung einer Elite. Ihre Ideale waren vielleicht gedacht für alle, zahlten sich aber nie für alle aus. Die weltweite Entwicklung der Industrialisierung und Globalisierung in den letzten zwei Jahrhunderten machte aus immer mehr Menschen «abstrakte» Wesen – sie riss sie aus ihren angestammten Habitaten, und sie schuf neue Unfreiheiten, Ungleichheiten und Unterordnungen. 

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Diese gegenaufklärerische Denkfigur ist weit verbreitet. In Frankreich etwa durch Alain de Benoist, in Russland durch Alexander Dugin. In Deutschland führt der Politologe Benedikt Kaiser die Mohlersche Kritik fort. Er steht der AfD nahe. Linksliberale und christlichdemokratische Kräfte hätten zwar durch ihre «Westbindung» Generationen von Deutschen Wohlstand und Freiheit gebracht, aber «auf einer geistigen und kulturellen Ebene organisch gewachsene Bestände abgetragen und durch andere ersetzt. Das ‘Wir’, über Jahrhunderte gewachsen, gilt seither als ‘kollektivistisch’; das ‘Ich’ hingegen als das Mass aller Dinge.»

Das liest sich wie eine berechtigte Kritik der ultraliberalen gesellschaftlichen Atomisierung. Die Metaphorik verrät aber auch die übliche Vorliebe rechten Denkens für Herkunft, Abstammung, für das «Gewachsene». Und daraus leitet sich leicht ein selektiver Universalismus ab, der nicht auf abstrakte Menschheit im Grossen ausgerichtet ist, sondern auf konkrete Menschheit im Kleinen - auf «organische» Gemeinschaft, Volk, Nation, Stamm. 

Menschheit im Kleinen definiert ein «Wir», das ein «Nicht-wir» braucht. Sie fragt: Wer gehört zu uns,  den «Guten», und wer nicht? Betrügt also, wer universalistisch Menschheit im Grossen beschwört, nicht immer auch sich selber, weil er stillschweigend Menschheit im Kleinen meint? 

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Die Frage entpuppt sich gerade im Klima der Identitäts- und Diversitätspolitik als äusserst aktuell und dornig. Denn nicht nur die identitäre Rechte, sondern auch die postkoloniale Linke will den abstrakten «Menschen» als Betrug entlarven. An seine Stelle treten konkrete Identitätsfutterale: kulturelle, nationale, religiöse, ethnische, geschlechtliche. Sie definieren sich über Differenz und Diversität, also über Menschheiten im Kleinen. 

Nun lässt sich persönliche Identität nicht von kultureller Zugehörigkeit trennen. Jürgen Habermas hat das so ausgedrückt: «Personen, auch Rechtspersonen, werden nur durch Vergesellschaftung individuiert».  Eine Muslimin zu sein bedeutet einer islamischen Kultur anzugehören. Abstrahiert man von dieser Zugehörigkeit, «zieht» man von der Muslimin einen wesentlichen Teil ihres Menschseins «ab». Deshalb konnte etwa Erdogan die Türken in Deutschland pathetisch auffordern, ihre Kultur – den «Duft der anatolischen Erde» - zu pflegen: «Assimilation ist ein Verbrechen gegen die Menschlichkeit».  

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Das führt unweigerlich zur Frage, was man eigentlich schützt, wenn man «den» Menschen schützt. Darauf gibt es keine eindeutige Antwort – oder vielmehr: nur widerstreitende Antworten. 

Denn es stehen sich zwei Grundperspektiven gegenüber – die konkrete der besonderen Kultur und die abstrakte eines überkulturellen Konsenses. Verbietet der Staat einer Muslimin beispielsweise das Tragen eines Kopftuchs bei öffentlichen Aufgaben, moniert die «konkrete» Seite: Die Identität der Frau wird aufgrund ihrer kulturellen Zugehörigkeit «von aussen» diskriminiert. Für gewisse Musliminnen ist deshalb das Kopftuchtragen ein Emanzipationsakt.

Andererseits können innerhalb einer Kultur Machtstrukturen die einzelnen Mitglieder unterdrücken. Wenn etwa patriarchale Normen Frauen vorschreiben, dass sie ein Kopftuch zu tragen haben, wird ihre individuelle Selbstbestimmung eingeschränkt. Akzeptieren sie ihre zugeschriebene Rolle nicht, und drohen ihnen interne Sanktionen, bleibt ihnen oft nur der Fluchtpunkt ihrer abstrakten Würde als autonome Individuen: als «Menschen».  

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«Der Mensch» ist immer ein interessegeladener Begriff. Schmitt formuliert dies sinngemäss einmal so: In wahrer Macht äussert sich auch die Macht über die Begriffe -  zumal jenen des Menschen. Drückt sich also in der Idee der Universalität der Menschenrechte nichts anderes als der Hegemonialanspruch «des Westens» über dem Rest der Welt aus?

Die Frage führt leicht auf ein falsches Gleis. Das heisst, sie wird als eine Frage der Herkunft behandelt. Man kann durchaus zugeben, dass der universelle Menschheitsbegriff aus der neueren europäischen Geistesgeschichte stammt. Aber Herkunft bedeutet nicht Geltung. Das ist ein klassischer logischer Fehler: Die Menschenrechtsidee stammt aus Europa - Eu-ropa war kolonialistisch - also sind Menschenrechte kolonialistisch. 

Die Abstraktion lässt sich aber auch als ein emanzipatorisches Mittel auffassen. Sie formuliert mit dem «unveräusserlichen» Kern eines Menschen das prekäre moralische Minimum, das jeder Person zusteht: eine Würde «als Mensch». Kant hat die Person sogar als «heilig» bezeichnet. Der Mensch sei als konkretes Individuum «zwar unheilig genug», aber «die Menschheit in seiner Person muss ihm heilig sein» (KdpV, AA V, 87). Ohne diese Abstraktion gäbe es keine Ordnung universeller Rechte, sondern nur Rechte der jeweils Stärkeren. 

Dies zu betonen erscheint gerade heute umso wichtiger, als sich Feinde der Abstraktion mit unverhohlener Sympathie für solche Rechte aussprechen. So jüngst der Chefredaktor einer schweizerischen Wochenzeitung, der gleich im Titel seines Elaborats posaunt: «Das Völkerrecht ist eine gefährliche Abstraktion, eine Illusion: Zurück zum Konkreten, zum Überschaubaren und Vernünftigen!» 

Man könnte auch sagen: Zurück zu vorzivilisierten Zuständen. Wir sind – mit «epischem Furor» - auf konkretem Weg dahin.