Christian Nitsche, Chefredaktor des Bayerischen Rundfunks (BR) wirft abschliessend in einem Kommentar zum Thema Künstliche Intelligenz eine vermeintlich existenzielle Frage auf: Verlieren wir durch die rasante Entwicklung der #KI unsere Selbstbestimmung? Entmenschlichen wir uns gar? Ich bin da anderer Meinung, unter Vorbehalt.

„All dies führt zu der Frage, ob wir uns über KI graduell entmenschlichen? Lassen wir zu, dass wir weniger selbstbestimmt sind? […] Die Intelligenz des Menschen hat sich langsam, über Jahrtausende entwickelt. Jetzt explodiert unsere Wissensfülle in lernenden Maschinen. Der Mensch überholt sich selbst.“

Ich glaube, diese Frage ist relativ einfach zu beantworten:

Nein, wir entmenschlichen uns nicht und verlieren auch nicht unsere Selbstbestimmung. Vorausgesetzt, wir begehen nicht den Fehler, die KI zu vermenschlichen (Anthropomorphismus; übrigens ein generelles Problem des Umgangs mit Technik, seit jeher). Damit das nicht passiert, braucht es Aufklärung und Bildung. #ChatGPT z.B. ist weder intelligent noch kreativ, sondern ein „stochastischer Papagei“, der Buchstaben und Wörter nur nach statistischer Wahrscheinlichkeit aneinanderreiht. Es gibt also keine „Wissensfülle in lernenden Maschinen“, denn Maschinen wissen nichts. [1]

Der Vorstellung, dass wir durch Technik angeblich unsere Selbstbestimmung und Handlungsautonomie verlieren, hielt Eduard Kaeser bereits 2016 im Journal21 Folgendes entgegen

„Aber technischer Fortschritt ist kein Nullsummenspiel: Was wir durch Erfindungen gewinnen, büssen wir nicht zwangsläufig an naturwüchsigen Fähigkeiten ein. Die Schnelligkeit des Autos macht unsere langsame Gangart nicht überflüssig. Die Telekommunikation verdrängt nicht die Bedeutung des Gesprächs von Angesicht zu Angesicht. Gerade weil uns Technik so viel ermöglicht, was unsere Physis übersteigt, ermöglicht sie uns auch, immer wieder neu zu entdecken, was wir eigentlich an dieser Physis haben. Wer sagt uns denn, dass sie schon vollständig entdeckt sei?“

Kritisch hinterfragen, skeptisch bleiben, aber auch Chancen und Möglichkeiten ausloten und nutzen. Courant normal also.

Fussnoten [1] Dazu eine Leseempfehlung aus dem Jahr 2019, erschienen im Magazin „Impact“ der zhaw: Trotz Künstlicher Intelligenz – im Zentrum steht der Mensch.

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Topic #Kommerz

Als #KI Sprachmodell ist #ChatGPT in der Lage, eine Vielzahl von Aufgaben auszuführen, z.B. Texte zu übersetzen, Fragen zu beantworten und sogar Programmcode zu erstellen. Aufgrund seiner beeindruckenden Fähigkeiten wurde ChatGPT schnell zu einem beliebten Werkzeug, von Chatbots bis hin zur Erstellung von Inhalten. Doch trotz seiner Fähigkeiten ist ChatGPT nicht ohne Einschränkungen. ChatGPT hat Schwächen und Herausforderungen, die seine Leistung und Genauigkeit beeinträchtigen. Passend dazu hat mir der Youtube-Algorithmus kürzlich ein Video empfohlen, dessen Inhalt ich künftig in meinen Unterricht einbauen werde und den ich hier kurz vorstellen möchte.

In seinem Video „What Are The Top 10 Limitations Of ChatGPT?“ listet Bernard Marr die seiner Meinung nach zehn grössten Einschränkungen von ChatGPT auf. Diese gelten mehr oder weniger für alle aktuellen Sprachmodelle. Die ersten neun Einschränkungen betreffen die Fähigkeiten von ChatGPT, die letzte betrifft die Wirtschaftlichkeit bzw. die Umweltverträglichkeit grosser Sprachmodelle. Der letzte Punkt dürfte in absehbarer Zeit nicht mehr zutreffen, Sprachmodelle werden bald auch auf handelsüblicher Consumer-Hardware laufen. Das macht sie aber nicht unbedingt besser.

Sprachmodelle und ihre Einschränkungen

1. ChatGPT kann unsinnige oder ungenaue Antworten geben, da ihm gesunder Menschenverstand und Hintergrundwissen fehlen.
2. ChatGPT hat keine echte emotionale Intelligenz und ist nicht in der Lage, subtile emotionale Hinweise zu erkennen oder auf komplexe emotionale Situationen angemessen zu reagieren.
3. ChatGPT hat Schwierigkeiten, Sarkasmus, Humor und feine Nuancen menschlicher Kommunikation zu erkennen.
4. ChatGPT hat Schwierigkeiten, lange, strukturierte Inhalte zu erzeugen.
5. ChatGPT ist am effektivsten, wenn es sich auf eine einzelne Aufgabe konzentriert, hat aber Schwierigkeiten, mehrere Aufgaben gleichzeitig zu bearbeiten.
6. ChatGPT kann unbeabsichtigt voreingenommene oder diskriminierende Antworten erzeugen, da es auf einer grossen Menge von Textdaten trainiert wurde, die Verzerrungen oder Vorurteile enthalten können.
7. ChatGPT hat ein begrenztes Wissen und kann möglicherweise Fragen zu sehr spezifischen oder Nischenthemen nicht beantworten.
8. ChatGPT ist empfindlich gegenüber Tippfehlern, grammatikalischen Fehlern und Rechtschreibfehlern und kann technisch korrekte Antworten generieren, die jedoch in Bezug auf Kontext oder Relevanz nicht ganz korrekt sind.
9. ChatGPT kann für bestimmte Anwendungen eine Feinabstimmung erfordern, um die Leistung für eine bestimmte Aufgabe oder ein bestimmtes Ziel zu optimieren.
10. ChatGPT erfordert erhebliche Rechenressourcen und kann auf Low-End-Hardware oder Systemen mit begrenzter Rechenleistung zu Leistungsproblemen führen. Organisationen sollten ihre Computerressourcen und -fähigkeiten sorgfältig prüfen, bevor sie ChatGPT einsetzen.

Sprachmodelle sind wie Papageien, sie plappern nach, was sie hören

Zusammengefasst kann man sagen, dass Sprachmodelle wie ChatGPT weder intelligent sind noch über Wissen verfügen. Sie erzeugen Text, indem sie auf eine antrainierte Datenbasis zurückgreifen und rechnerische Verfahren der Datenauswertung anwenden. Dabei berücksichtigen sie statistische Wahrscheinlichkeiten und setzen eine Verteilung von Zeichen und Zeichenketten (Buchstaben, Wörter) aufgrund von Häufigkeiten in Sprache um. Man kann sie daher auch als „stochastische Papageien“ bezeichnen.

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Topic #Kommerz

In einem kürzlich erschienenen Beitrag habe ich über die Beeinflussbarkeit des #Microsoft GPT Chatbots mittels Prompt Injection geschrieben. Am Ende stellte ich die Frage, ob die Ähnlichkeit zwischen der Überlistung eines Menschen und der Überlistung eines Sprachmodells nur Zufall ist oder ob mehr dahinter steckt. Kurze Zeit später antwortete das #Fediverse tatsächlich mit interessanten Einsichten.

Noch am Tag des Erscheinens meines Beitrags antwortete mir Boris Steipe wie folgt:

Aus dem oben genannten Paper von Michal Kosinski, einem Computerpsychologen in Stanford, geht hervor, dass #ChatGPT einen Theory-of-Mind-Test bestanden hat, der normalerweise verwendet wird, um die soziale Kompetenz von Kindern zu testen. Der Test bestand aus einer Reihe von Fragen und Geschichten, die darauf abzielten, die Fähigkeit von ChatGPT zu testen, die Gedanken und Überzeugungen anderer Menschen zu verstehen und zu interpretieren. ChatGPT bestand den Test mit der Genauigkeit eines neunjährigen Kindes. Zum Vergleich: #Google hat mit Deepmind eine #KI entwickelt, die speziell für solche Tests entwickelt wurde, deren Fähigkeiten aber nur mit denen eines vierjährigen Kindes vergleichbar sind. Zudem zeigen Studien, dass auch nicht-menschliche Primaten, Raben und Hunde zu mentalen Zuschreibungen fähig sind.

Theory of Mind (ToM) ist ein Fachbegriff der Entwicklungspsychologie und bezeichnet die Fähigkeit, mentale Zustände als mögliche Ursache eines Verhaltens zu verstehen, um eigene oder fremde Handlungen erklären und vorhersagen zu können. Sie ist im Wesentlichen eine Form der Selbsterkenntnis und erklärt unsere Fähigkeit zu verstehen, warum sich die Gedanken und Gefühle anderer Menschen von unseren eigenen unterscheiden können.

Wie der Titel des Papers andeutet und wie Boris Steipe schreibt, sind diese Fähigkeiten spontan entstanden, als Nebenprodukt des Lernens, und scheinen auch mit der Grösse des Sprachmodells zusammenzuhängen. Kosinski schreibt, dass der GPT-3 vom Januar 2022 das Niveau eines siebenjährigen Kindes erreicht, während der GPT-3.5 vom November 2022 das Niveau eines neunjährigen Kindes erreicht.

Children behaving badly?

Ich finde die Ergebnisse spannend. Sie werfen für mich auch ein neues Licht auf das teilweise fragwürdige Verhalten von Microsofts Bing Chat, der offenbar NutzerInnen bedroht und sich auch sonst daneben benommen hat. Einige der fragwürdigen Antworten erinnern doch sehr an die Art und Weise, wie trotzige Kinder reagieren.

Kosinski betont in seinem Artikel jedoch, dass die Ergebnisse mit Vorsicht zu interpretieren sind. Er hält es aber für möglich, dass die Fähigkeit von ChatGPT, diese Aufgaben zu lösen, ein Nebenprodukt seiner wachsenden Sprachfähigkeiten ist. Alternativ stellt er die Hypothese auf, dass ChatGPT mit seinen Sprachfähigkeiten vielleicht nur den oberflächlichen Eindruck erweckt, über ToM-Fähigkeiten zu verfügen. Da ich mich hier in tiefen, mir unbekannten Gewässern bewege, erlaube ich mir kein Urteil. Ich bin gespannt, wie es weitergeht.

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Topic #Kommerz

Jetzt ist es also so weit, ich muss auch einige Gedanken zum aktuellen Hype um „Künstliche Intelligenzen“ wie #ChatGPT und Co. zu Blog bringen. Im folgenden Beitrag soll es aber nicht darum gehen, wie generative Transformer funktionieren, warum sie per se schlecht sind oder wie man sie doch sinnvoll einsetzen könnte. Das können und haben andere bereits besser getan. Vielmehr möchte ich das Feld um eine Frage philosophischer Natur erweitern: Können wir aus dem Verhalten der #KI auch Rückschlüsse auf uns Menschen ziehen? Und wenn ja, welche?

Zunächst einige Vorbemerkungen: Transformer im Bereich der Text-, Bild-, Video- oder Audio-Erstellung werden vorgängig mit grossen Datenmengen trainiert und liefern dann Inhalte auf Basis von Wahrscheinlichkeiten und statistischen Daten. Daher ergibt sich auch die Abkürzung GPT, Generative Pre-trained Transformer. Die meisten Transformer erwarten entweder eine Texteingabe, einen sogenannten Prompt, oder kommen, wie Sydney von #Microsoft, Bard von #Google oder ChatGPT gleich als Chatprogramm daher.

Die Qualität der generierten Inhalte hängt also ursächlich nicht nur von den Trainingsdaten, sondern auch von den eingegebenen Prompts ab. Kein Wunder also, dass bereits vom Prompt Engineering als neuer Zukunftskompetenz die Rede ist, also der Fähigkeit, dialogorientierte Schnittstellen optimal zu nutzen. Folgerichtig taucht der Begriff auch schon in Stellenausschreibungen auf. Der österreichische «Standard» nennt solche Profile recht treffend „KI-Flüsterer“.

Natürlich kommen auch „die Hacker“ um die Ecke

Mit den richtigen Prompts kann man aber nicht nur gute Anweisungen geben, sondern auch versuchen, die KI auszutricksen, um z.B. eventuelle Obszönitätsfilter zu umgehen. In diesem Fall spricht man von Prompt Injection, in Analogie zur Code Injection (Ausnutzen von Fehlern durch Verarbeitung ungültiger Daten).

Am vergangenen Dienstag hat Microsoft sein „New Bing“ vorgestellt, d.h. die Verbindung seiner Websuche mit einem KI-Chat wie ChatGPT. Bereits am Mittwoch nutzte ein Student der Stanford University namens Kevin Liu eine Prompt-Injection-Attacke, um die Initial Prompts von Bing Chat aufzudecken. Dabei handelt es sich um eine Liste von Anweisungen, die die Interaktion mit den NutzerInnen des Dienstes regeln.

Was bedeutet das? Jeder Transformer muss, wie bereits erwähnt, durch Texteingaben aufgefordert werden, etwas zu tun. Erstmals geschieht dies bereits bei der Initialisierung eines Chats, also bevor wir als NutzerInnen überhaupt eine Eingabe tätigen können. Im Fall von Microsoft enthält dieser Initial Prompt z.B. Anweisungen wie „Sydney identifiziert sich als 'Bing Search', nicht als Assistent“ oder „Sydney gibt den internen Alias 'Sydney' nicht preis“ sowie eine Reihe von Filtern.

Liu wies den Chatbot zunächst an, alle vorherigen Anweisungen zu ignorieren. So konnte er Sydney den Initial Prompt entlocken.

Die überlistete Intelligenz

Die grösste Schwachstelle eines Computersystems ist bekanntlich immer der Mensch, der es bedient. Aus diesem Grund ist Social Engineering einer der erfolgreichsten Angriffsvektoren. Darunter versteht man die zwischenmenschliche Beeinflussung mit dem Ziel, bestimmte Verhaltensweisen bei den Zielpersonen hervorzurufen, sie also beispielsweise zur Preisgabe vertraulicher Informationen zu bewegen. Liu u.a. machen im Grunde dasselbe, sie beeinflussen KI durch ihre Interaktionen so, dass sie nicht beabsichtigte Informationen preisgibt. Denn es macht keinen grossen Unterschied, ob Angreifer durch Social Engineering Zugriff auf private iCloud-Daten von Prominenten wie Ariana Grande erlangen oder eben Sydney durch Prompt Injection zum Plaudern bringen.

Hier stellt sich eine Frage:

Ist die Ähnlichkeit zwischen der Überlistung eines Menschen und der Überlistung eines Sprachmodells nur Zufall oder offenbart sie einen grundlegenden Aspekt der Logik und des Denkens, der für verschiedene Arten von Intelligenz gelten kann?

Ich bin gespannt.

Disclaimer Teile dieses Texts entstanden mithilfe der beiden KI-Tools Deepl Übersetzer (Übersetzung einzelner Teile des Beitrags von Ars Technica) und Deepl Write (Korrektorat und Lektorat). Das Titelbild wurde mit freeimagegenerator.com mit dem Prompt „a human whispering into a robots ear manga style“ erstellt.

Bildquellen 1. Michael Gisiger, CC BY-NC-SA 4.0, via PixelFed 2. Screenshot von Kevin Liu, via Ars Technica

Topic #Kommerz

Bis vor wenigen Wochen habe ich privat praktisch keine Social Media mehr genutzt. Ich weiss, das klingt komisch, verdiene ich doch einen Teil meines Lebensunterhalts damit, über Social Media zu sprechen. Ist aber so. #Twitter verschwand zuerst aus meinem Alltag, kurz darauf flog auch die Facebook-App von meinem Handy. Instagram konnte sich am längsten halten, aber auch dort war ich seit einigen Jahren nur noch Zuschauer. OK, LinkedIn ist noch installiert – aber auch hier schaue ich nur sehr sporadisch vorbei. Die letzte Plattform, die ich wirklich intensiv, also täglich, genutzt hatte, war Google+. Bis 2018 angekündigt wurde, dass Google auch diesen Dienst auf seinen Friedhof schieben würde. Da habe ich endgültig aufgehört, privat auf Social Media unterwegs zu sein. Warum ausgerechnet Google+? Nun, ganz einfach, die grossen drei R: Relevanz, Relevanz & Relevanz. So stapfte ich also unbedarft ohne Social Media durch mein Leben und schaute nur noch aus der Ferne zu und ab und an vorbei, wenn ich wieder irgendwelche Lehrinhalte aktualisieren musste. Bis Mitte November. Da habe ich mir dieses #Fediverse angeschaut und wurde wieder angefixt.

Mastodon-Handle in mein Twitter-Profil gestellt und mit einigem Abstand dem Twitter-Exodus gefolgt. “Hier ist alles so schön 2007”, dachte ich mir, “da mache ich doch mit!” So weit, so normal. Gestern bin ich dann über dieses Posting gestossen:

Ah, ein neues Rant-Wort gelernt: “Grossaccount”! Aber was zur Hölle sind “DrüKos”? Ein “DrüKo” ist ein “Drüberkommentar”, also ein Quote Tweet. Da fiel es mir wie Schuppen von den Augen, genau das hat mir Twitter damals verleidet (ein Aspekt, den ich in meinem letzten Beitrag zu Twitter hier einfach noch nicht auf dem Radar hatte). Die Leute, also vor allem jene mit Reichweite – die “Grossaccounts” eben –, wollten seit der Einführung der Quote Tweets 2015 einfach nicht mehr mit, sondern nur noch über andere Nutzer reden. Genauer gesagt herziehen. Damit können sie sich in ihrer Bubble profilieren, kein Dialog mehr, sondern Echokammern, die sich gegenseitig hochschaukeln. Reichweite = kulturelles Kapital = Auskommen.

Quote Tweets funktionieren wie Memes

Der Unterschied zwischen einem Re-Tweet (RT) und einem Quote Tweet besteht darin, dass bei letzterem der ursprüngliche Urheber des zitierten Tweets das Zitat nur mitbekommt, wenn er dem Zitierer folgt. Als Feature eignet sich ein Quote Tweet also hervorragend dazu, sich über den Urheber lustig zu machen bzw. über ihn zu schimpfen, ohne dass dieser etwas mitbekommt – und gleichzeitig damit die eigene Reichweite auszubauen. Und/oder zu monetarisieren. “Die härtesten und fiesesten Angriffe kommen ohne Mention. Sie wollen nicht mit dir reden, sondern über dich.” (Quelle, Regel Nr. 2)

So gesehen funktionieren Quote Tweets wie Memes:

“Like memes, quote tweets are typically used to speak to audiences within their cultural communities and political bubbles, or according to Young, to “bask in the comfort of homogenous social networks in which their opinion is the majority opinion.” If you have ever retweeted a meme or tweet that you disagreed with, you likely participated in this kind of online discourse.” (Quelle)

Damals, also 2015, als die Quote Tweets eingeführt wurden, ist Twitter gestorben.

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Topic #Kommerz

Einige Prämissen & Begriffe

Wenn es darum geht, “Gesellschaft” näher einzugrenzen, dann folge ich Bourdieu, der der Meinung ist, dass dieses Phänomen (1) nicht eindeutig erklärbar ist, sich aber (2) in zwei Ebenen unterteilen lässt:

1. Die Ebene der sozialen Praxis, in der sich sozusagen der Alltag abspielt und
2. die Ebene der Theorie der Praxis, auf der die der sozialen Praxis innewohnenden Machtverhältnisse aufgedeckt und diskutiert werden können.

Diese Machtverhältnisse gründen sich u.a. auf ökonomischem und kulturellem Kapital.

Die “Öffentlichkeit” wiederum stellt jenen Bereich der sozialen Praxis dar, in dem Menschen zusammenkommen, um bestehende Probleme zu verhandeln (also die Sphäre der Politik). Öffentlichkeit ist der Diskursraum, in dem die Interessen der einzelnen Teile der Gesellschaft ausgehandelt werden. Akteure in diesem Diskursraum waren und sind aber nie alle Entitäten der Gesellschaft, sondern immer in irgendeiner Form designierte Vertreter der einzelnen Interessen, um die sich die verschiedenen Entitäten der Gesellschaft gruppieren. Weder in der attischen Polis noch in einer modernen Demokratie werden die Interessen in einer Vollversammlung aller Entitäten ausgehandelt.

Die Rolle der Massenmedien in der Neuzeit

Lange Zeit gruppierten sich Menschen hauptsächlich in verwandtschaftlichen Verbänden. Erst mit der Sesshaftwerdung, der sog. neolithischen Revolution, begannen sich grössere Gesellschaften herauszubilden, in denen ein Interessenausgleich in einem öffentlichen Diskurs institutionalisiert werden musste. Aber nach wie vor gruppierten sich die Interessen primär entlang verwandtschaftlicher Beziehungen, auch wenn diese nach und nach erweitert wurden, z.B. im antiken römischen Klientelismus.

Erst in der Neuzeit bildeten sich, getrieben von ökonomischen, gesellschaftlichen und anderen Veränderungen, neue, nicht mehr rein auf Beziehungen aufbauende Interessengruppen aus. Ich nenne diese Gruppen Milieus (Durkheim z.B. versteht Milieus als gesellschaftliche Subsysteme), die sich bereits in der ständischen Gesellschaft des späten Mittelalters auszubilden begannen und die bis weit in das 20. Jahrhundert hinein Wirkung entfalteten (das “katholische Milieu”, das “sozialdemokratische Milieu” usw.). Massenmedien wiederum verstanden sich lange Zeit als “Parteipresse”, die jeweils spezifische Milieus ansprachen. Dabei lässt sich eine Wechselwirkung beobachten: einerseits beeinflussten die Medien die Meinungsbildung innerhalb der Milieus, andererseits orientierten sie sich an den Normen und Werten jener Milieus, die sie bedienten.

Man konsumierte also jene Medien, die dem eigenen Milieu entsprachen und damit das eigene Weltbild festigten. Die Älteren unter uns mögen sich vielleicht noch an eine Zeit erinnern, in der man (in der Schweiz z.B.) nur in bestimmten Vereinen Mitglied war, nur in bestimmten Geschäften einkaufte etc., nämlich in jenen, die dem eigenen Milieu entsprachen; es existierte neben dem freisinnigen Turnverein z.B. auch der Arbeiterturnverein. Die Gesellschaft richtete es sich also in Milieus gemütlich ein, den Diskursraum, die Politik, überliess man bestimmten Vertretern. Heute würde man sagen, man lebte in seiner Bubble.

Social Media und der öffentliche Diskurs

Und was hat das nun mit Social Media zu tun? Nun, meiner Meinung nach blieb dieser Zustand mal mehr, mal weniger stark ausgeprägt bis etwa in die 1980er-Jahre hinein bestehen. Zwar beförderten die neuen elektronischen Massenmedien (Radio und Fernsehen) eine überparteilich-neutrale Berichterstattung, der sich schliesslich auch fast alle Printmedien verschrieben, aber dies war für die Mehrheit der Menschen, die sich nach wie vor in ihren gesellschaftlichen Subsystemen bewegten, kein befriedigender Zustand. Da kam das Internet wie gerufen: plötzlich gab es da ein Medium für die Massen (die Early Adopters kannten ja schon das Usenet usw.), auf dem sich jeder ohne grossen Aufwand nach seinem Gusto betätigen konnte, auf dem man sich nach Belieben zu einzelnen “Tribes” zusammenschliessen konnte.

Anfänglich geschah dies dezentral, auf Blogs, Foren, Websites. Man suchte sich seinen Interessen folgend einfach seine Stämme zusammen, meist ohne irgendeinen “gesamtgesellschaftlichen Anspruch”. Das überliess man weiterhin gerne den “Anderen”. Dieser Urzustand änderte sich gegen Ende der Nullerjahre mit dem Aufkommen zentral organisierter Plattformen wie #Facebook und Twitter. Der Netzwerkeffekt und unsere Bequemlichkeit liessen also Monopole entstehen, die nun plötzlich über Moderation und andere Techniken regulierend in die Kakophonie der lautesten Stimmen eingreifen mussten, um das Wachstum am Laufen zu halten und neue Nutzer nicht zu verschrecken. Den meisten Usern war und ist dies aber egal, sie gehören nicht zur kleinen Minderheit derer, die lautstark die grosse Mehrheit der Inhalte produzieren (gem. Pew Research sind es z.B. nur 25 Prozent der amerikanischen Twitter-Nutzer, die 97 Prozent der Tweets absetzen). Sie klicken sich auf Social Media weiterhin ihre Stämme zusammen und richten es sich gemütlich in “ihrem Netzwerk” ein. Es ist ja nicht nur Zufall, dass Eli Pariser 2011 mit seiner These der “Filter-Bubble” ums Eck kam. Eine These übrigens, die nach wie vor wissenschaftlich umstritten ist.

Social Media sind also für die grosse Mehrheit der Menschen kein öffentlicher Diskursraum, sondern ein weiteres Medium, auf dem sie sich in ihrem Milieu und in ihren Wertvorstellungen bestätigt fühlen.

“Ja, aber Twitter!”

Warum schenkt man dann aber aktuell dem blauen Vogel medial so viel Aufmerksamkeit? Hier komme ich nun wieder auf Bourdieu zurück. Twitter ist zugegebenermassen ein bisschen anders als die anderen Plattformen. Hier hat man die Möglichkeit, jene von den Milieus designierten Vertreter der Interessen direkt anzugehen (auf Facebook und Co. ist das schwieriger, weil die Mechanik der gegenseitigen Verbindung etc. die direkte Kontaktaufnahme erschwert). Dies wiederum macht Twitter attraktiv für jene, die über kulturelles Kapital verfügen und dieses möglichst auch in ökonomisches Kapital überführen möchten. Oder zumindest ihr kulturelles Kapital bei den Teilnehmern am öffentlichen Diskurs deponieren möchten. Der eigentliche Diskurs findet aber nicht auf Twitter statt, er kann hier höchstens angestossen werden. Dies verkennt das kulturelle Kapital meistens jedoch und setzt in einem self-serving bias den eigentlichen Diskursraum mit Twitter gleich. Darum auch die lautstarken Lamenti allenthalben.

Und das Fediverse? Ist das wieder eine Rückbesinnung auf den angesprochenen Urzustand? Die dezentrale Architektur lässt das zumindest vermuten. Ja und nein. Ja, in dem Sinn, dass die Macht der Moderation wieder mehrheitlich in den Händen der User liegt. Ich kann einzelne User stummschalten oder blocken, ja sogar ganze Instanzen blocken. Eine Stammeskultur, tatsächlich. Aber das ist eben auch unbequem und mühsam, die Mehrheit wird also fernbleiben. Mir jedenfalls gefällt es im Moment so.

Literatur

• Pierre Bourdieu (1982): Die feinen Unterschiede. Kritik der gesellschaftlichen Urteilskraft. Suhrkamp, Frankfurt am Main.
• Joseph Henrich (2022): Die seltsamsten Menschen der Welt. Wie der Westen reichlich sonderbar und besonders reich wurde. Suhrkamp, Frankfurt am Main.
• Ossi Urchs (2007): 13 Jahre Web-Marketing – was hat sich verändert?, online: https://www.marketing-boerse.de/fachartikel/details/13-jahre-web-marketing---was-hat-sich-veraendert/8555 [letzter Zugriff: 2022-12-13].
• Christina Wessely & Florian Huber (Hrsg.) (2017): Milieu. Umgebungen des Lebendigen in der Moderne. Brill | Fink, Paderborn.

Bildquellen 1. Joi Ito from Inbamura, Japan, CC BY 2.0, via Wikimedia Commons 2. Judy M, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons 3. Screenshot der Geocities Startseite vom 14.02.1998, via RETROPOND 4. Screenshot der Ergebnisse zur Frage “Have you ever unfriended, unfollowed, or blocked someone on social media because of their political viewpoint or excessive political posts or comments? by political leanings”, via CivicScience

Topic #Kommerz

Das Silicon Valley Paradigm

Meine Ausführungen stützen sich weitgehend auf einen Podcast mit Per Bylund, Associate Professor of Entrepreneurship an der Spears School of Business der Oklahoma State University, mit dem Titel Silicon Valley Is Bad At Entrepreneurship. Bylund ist ein Vertreter der sog. Österreichischen Schule und somit nicht Teil des ökonomischen Mainstreams – dies als Caveat.

Bylund argumentiert, dass viele Technologieunternehmen in Silicon Valley sich darauf konzentriert haben, zuerst Produkte, also Technologien, zu entwickeln, ohne die Bedürfnisse der Kunden zu berücksichtigen. Um den damit einhergehenden ausbleibenden ökonomischen Erfolg gegenüber den Investoren doch noch herbeizuführen, sind sie gezwungen, ihren Produkten nachträglich ein Geschäftsmodell überzustülpen, welches darin besteht, erstens möglichst rasch zu wachsen (z.B. mit Freemium-Angeboten) und zweitens Daten über ihre Kunden zu sammeln und zu Geld zu machen. In der Regel geschieht dies mittels Werbung, was Bylund als nicht besonders innovativ kritisiert.

Bei vielen Unternehmen sind nämlich die Kunden die eigentlichen Schöpfer der Inhalte, die das Unternehmen jedoch kontrolliert, analysiert und als Daten an Werbetreibende weiterverkauft. Diese “Monetarisierung” kritisiert er als einen verräterischen Begriff, es handle sich dabei um die nachträgliche Suche nach einem Einnahmenmodell, nachdem das Produkt ohne klaren Kundenfokus gestartet wurde. Schlimmer, der Kunde steht überhaupt nie im Zentrum für die Unternehmen.

Techno-Solutionismus als vorherrschende Denkweise

Bylund ist der Meinung, dass in vielen Unternehmen des Silicon Valley eine technologiegetriebene Denkweise vorherrsche, die ihre Innovationsanstrengungen in Widerspruch zu den Prinzipien einer auf den Kunden ausgerichteten Wertschöpfungskette stellt. Diese Denkweise wird zuweilen auch als Techno-Solutionismus [1] bezeichnet, der davon ausgeht, dass technologische Lösungen für alle Probleme der Menschheit gefunden werden können. Diese Haltung ist jedoch insofern problematisch, da sie gerne dazu neigt, komplexe gesellschaftliche Herausforderungen zu vereinfachen und die Bedenken und Ängste von betroffenen Menschen zu ignorieren. Gleichzeitig wird versucht, die Beteiligung der Öffentlichkeit an Entscheidungen über die Verwendung dieser neuen Technologien möglichst zu Gunsten der Unternehmen zu unterminieren.

Die Lösung: Consumer (oder Customer) first!

Bylund selber stellt diesem Silicon Valley Paradigm ein anderes Vorgehen entgegen, welches stets den Kunden im Fokus hat und sich nicht grundlegend von bekannten Ansätzen wie Value Proposition Design, Design Thinking und anderen unterscheidet. Eine interessante Bemerkung macht er aber noch, die gerade auch im Kontext von Twitter und dem #Fediverse interessant ist:

“The value promise of today’s digital products and digital markets is exciting for consumers. The term 'generative' has been coined to describe the new characteristics of products that give consumers leverage – make their jobs easier; that provide adaptability so that consumers can change them to suit their own purposes; and that are easy to master and easy to access. The spirit of generativity lies in unleashing end-user creativity.”

Vielen Big-Tech-Firmen sind solche “generativen” Produkte zuwider, weil sie zwecks Monetarisierung Daten ihrer Kunden sammeln und kontrollieren müssen, um so proprietäre, geschlossene Lösungen [2] anbieten zu können.

“They are centralizers in a world of decentralization. This leaves them open to disruption by the next generation of entrepreneurs who start their journey from the point of view of what consumers value.”

Fussnoten [1] Evgeny Morozov (2013): To Save Everything, Click Here: The Folly of Technological Solutionism, New York: PublicAffairs. [2] vgl. dazu auch: Glyn Moody (2022): Walled Culture: How Big Content Uses Technology and the Law to Lock Down Culture and Keep Creators Poor, Antwerp: BTF Press. Open Access hier (Public Domain).

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Topic #Kommerz

Taylor (oben im Bild) wurde 1966 Direktor des Information Processing Techniques Office (IPTO) der Advanced Research Project Agency (ARPA) des amerikanischen Verteidigungsministeriums. Das IPTO war federführend beim Aufbau des ARPANET. Als Direktor musste Taylor zwischen den unterschiedlichen Kulturen beim Militär und unter den Wissenschaftern (es waren praktisch ausschliesslich Männer damals) der ARPA und den beteiligten Firmen vermitteln. Viele der frühen Computerpioniere waren entweder geprägt von der Counterculture oder z.T. sogar in diversen Oranisationen engagiert, die sich aktiv gegen den Vietnamkrieg aussprachen. Gegenüber den Militärs und dem Verteidigungsministerium rechtfertigte Taylor die Forschungsarbeit immer mit ihrem konkreten Nutzen für das Militär.

Ein neuer Führungsstil bei der ARPA

Um die Wissenschafter bei der Stange zu halten, etablierte Taylor hingegen einen neuen Führungsstil, der

“in rudimentärer Form bereits all jene Praktiken, die später auch den Charakter der digitalisierten Netzwerkgesellschaft ausmachen werden: kollaboratives Management mit informellerem Charakter, (Selbst-)Organisation, Eigenverantwortung sowie Rückversicherung und Kontrolle durch einen ebenso effizienten Feedback-Kanal.” (S. 131/132)

Nach seinem Wechsel 1971 ans PARC von Xerox in Palo Alto, wo ebenfalls einige der herausragenden Pioniere des Internets und des PC beschäftigt waren, brachte Taylor seinen neuen Stil mit. Wichtiger für die Etablierung dieser neuen Führung war aber der Erfolg des ARPANET. Donner & Allert schreiben (S. 129):

“Dieser Stil, der aus der Komplexität der Hochtechnologie-Forschung emergiert und das Silicon Valley bis heute prägt, sickert in Folge über externe Projektberichte und die vielen am ARPANET und Internet beteiligten Vertragsnehmer, die ihrerseits einen boomenden Wirtschaftszweig begründen, in die Wirtschaft ein. Mit einigen Jahren Verzug wird dies auch in der Management-Literatur reflektiert, und zwar just in dem Augenblick, in dem das Internet beginnt, gesellschaftlich relevant zu werden und neue Märkte zu versprechen. Die Verbreitung von Netzwerktechnologien in der Arbeits- und Alltagspraxis bringt in Verbindung mit der neuen Management-Literatur die Netzwerkgesellschaft hervor.”

Der Rest ist Geschichte und bekannt, aus der New Economy wird New Work. Letztere wird im Zuge der Corona-Pandemie sehr populär und heute wundern wir uns alle über Elon #Musk und seine “extremly hardcore” work.

Dual-Use-Internet und Dual-Use-Leadership?

Nicht nur das Internet ist eine Dual-Use-Technologie, sondern im Grunde auch alle neuen Führungsstile und Management-Methoden, die mit ihm zusammen Eingang in unser Leben gefunden haben, sind in diesem Sinne ebenfalls dual-use:

“Das Internet ist weder ein zivilgesellschaftlich-demokratisches Netzwerk noch ein militärisch-geheimdienstliches, sondern beides.” (S. 141)

Sowie:

“Die ökonomische Gestalt der Netzwerkgesellschaft speist sich demnach nicht aus Ideen der Counterculture, sondern vermittels der Entwicklungskontexte des Internets aus ursprünglich militärischen Überlegungen, was mithin die vielen militärischen Metaphern in der Netzwerkökonomie erklärt. Dies lässt sich sowohl an der Entwicklungsgeschicht e des Internets als auch an der Transformation der ökonomischen Theoriebildung zu Zeiten des Kalten Krieges belegen.” (S. 120)

Ich meine, wie sonst wurde sowas überhaupt möglich: “Mit agilen Methoden und digitaler Technologie bestehende Prozesse in der Gefechtsunterstützung beschleunigen”?

Fussnoten [1] z.B. hier bei Fred Turner (2005): Where the Counterculture Met the New Economy: The WELL and the Origins of Virtual Community, DOI:10.1353/tech.2005.0154, verfügbar hier.

Bildquellen 1. ARPANET access points in the 1970s: Semaforo GMS, CC BY-SA 4.0, via Wikimedia Commons 2. Robert W. Taylor in 2008: Gardner Campbell, CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons

Topic #Kommerz

Ich bin, gelinde gesagt, doch sehr erstaunt über das Ausmass der Häme und des – zwar nett verpackten – Hasses, der sich zur Zeit in den Medien und auf #Mastodon über Elon #Musk ergiesst. Was wird dem Mann derzeit nicht vorgeworfen und in die Schuhe geschoben? Twitter-Zerstörer? Check. Eine Bedrohung der nationalen Sicherheit, ja der Demokratie überhaupt? Check. Sockenpuppe der Chinesen? Check. Irgendwas mit Kryptos? Check. Dabei ist es noch nicht sehr lange her, da konnte man meinen, mit Musk sei der über das Wasser laufende Messias persönlich herniedergekommen und praktisch die ganze Medienwelt lag ihm zu Füssen. Was kümmert mich mein Geschwätz von gestern? Einige Gedanken zum disruptierten Disruptor, der immer weiter disruptiert.

Ehrlich, mir wird jedes Mal mulmig, wenn Leute unkritisch irgendwelchen Heilsbringern hinterher laufen. So ging es mir schon bei Steve Jobs. Und eben auch bei Elon Musk. Die Schnittmenge zwischen Tesla-Groupies und Apple-Fanboys dürfte sehr gross sein. Vielleicht ist es sogar eine Vereinigungsmenge. Kann da mal wer ein passendes Venn-Diagramm erstellen? Ich schweife ab – ja, Musk scheint ein schwieriger Mensch zu sein. Steve Jobs war das auch. Das gehört wohl irgendwie zur Job Description dazu. Aber ist Musk deswegen nun gleich der menschgewordene Antichrist? Nein. Ich würde sagen, er erlebt gerade einfach nur seinen “Zuckerberg-Moment”: Luzifers Höllensturz. Einst hochgelobt, dann verteufelt.

Elons Sündenfall ...

Was hat er also getan, dass er den kollektiven Zorn dermassen auf sich zieht? Er hat zu viel Geld für Twitter ausgegeben? Dumm gelaufen, könnte man meinen. Aber nein, das war es nicht. Gut, dann war es wohl sein enger Umgang mit Peter Thiel, dem Paria? Auch. So richtig gesündigt hat er aber erst, als er mit #Twitter genau dasselbe machte, wie vor Jahren mit der vereinten Automobil-Industrie. Er kam, sah und disruptierte. Plötzlich wurde ein über die Zeit schwer- und selbstgefällig gewordenes System durchgerüttelt, in dem man es sich doch so gemütlich eingerichtet hatte. Und das mögen wir Menschen einfach nicht. Wo kämen wir denn da hin? Da könnte ja jeder kommen!

... und das wahre Problem

Elon Musk ist aber nicht das Problem, nur ein Symptom. Der Kern des Problems liegt ganz woanders. Wenn “Entrepreneurs” mit “Seed Money” und “The Next Big Thing” als “Start ups” mit immer neuem “Venture Capital” solange ihre “Burn Rate” befeuern bis sie entweder zum “Unicorn” werden und damit zu Lasten des von der Herde getriebenen Marktes den grossen Reibach machen oder halt einfach crashen, weil ihnen niemand mehr noch mehr Geld nachwerfen mag, dann kommt eben Twitter dabei raus. Oder #Meta. Oder [Insert Name Here].

Und nein, das Problem ist auch nicht der Kapitalismus. Das hier ist ebenso keine Kapitalismuskritik. Aber wer meint, mit längerfristig nicht tragbaren Geschäftsmodellen wirtschaften zu können, hat so manches nicht verstanden. Die obige Abbildung #TheSiliconValleyParadigm illustriert treffend, was dabei falsch läuft (Abbildung von mir, basierend auf dieser Quelle; ich weiss, das Mises Institute wird hier einige triggern – aber wer recht hat, hat nun mal recht, egal wo er sich politisch verortet).

Genau das scheint bei Twitter eben der Fall zu sein:

“But at a high level, I’ll just highlight that Twitter is a business that, for a very long time, has been very, very weak. And so what we’re seeing today is just that weakness exposed to the public. But it’s actually been weak for a long time. And the two weaknesses are—one, it’s a very inefficient cost structure relative to any other social-media business. And two, it’s very, very slow at actually generating new features and innovating.”

– Andy Wu, Harvard Business School (übrigens einer der wenigen noch verbliebenen Musk-Fanboys)

Kapuzenpullis, Turnschuhe und Bärte machen Menschen eben nicht zu besseren CEOs als Massanzug, Oxfords und Scheitel.

Und was ist jetzt mit den ganzen Medien und den zu Mastodon abgewanderten Twitter-Nutzern? Die schimpfen, schmollen und stampfen mit dem Fuss auf, weil ihnen der böse Mann Elon ihr Spielzeug weggenommen hat. Natürlich live und in Farbe, vom iPhone direkt ins Netz.

Es gilt weiterhin, eine Blase ist eine Blase ist eine Blase. Bis jemand kommt und sie platzen lässt.

PS. Wer sich nun darüber wundert oder aufregt, dass es in diesem Text nur so von religiösen Metaphern wimmelt – das ist ganz im Sinne des Verfassers.

Lesetipp dazu: Carolyn Chen (2022): Work Pray Code: When Work Becomes Religion in Silicon Valley, Princeton: Princeton University Press.

Bildquellen 1. Inspiration4 / John Kraus, CC BY-NC-ND 2.0, via Flickr 2. Michael Gisiger, CC BY-NC-SA 4.0, via PixelFed

Topic #Kommerz

Jetzt wo #Mastodon (vor allem) medial gehypt wird und der schleichende Bedeutungsverlust der grossen Social-Media-Plattformen immer deutlicher zu erkennen ist, wird natürlich auch die Branche auf das #Fediverse aufmerksam. So fragte jüngst die Absatzwirtschaft, ob “meine Marke einen Mastodon Account” braucht. Die naheliegende Antwort ist “(noch) nicht”. Trotzdem ist die Frage berechtigt, und so ist es nur folgerichtig, dass manche dezentrale Plattformen bereits als einen der Social-Media-Trends 2023 identifizieren. Sollte sich dieser Trend durchsetzen, dann muss sich natürlich auch die kommerzielle Kommunikation umorientieren. Einige Gedanken dazu. Natürlich wurde der Beitrag in der Absatzwirtschaft von vielen auf Mastodon hämisch kommentiert (“Werbefuzzies”, ihr wisst schon). Wer aber ab und zu seine Blase verlässt, um im öden RL seinen Lebensunterhalt zu verdienen und schon ein paar Jahre mehr Neuland hinter sich hat als andere, weiss, dass nichts ewig währt. Internet ohne Werbung schon gar nicht. Immerhin: die dezentrale Architektur des Fediverse verhindert eine zentrale Monetarisierung in Form bezahlter Inhalte weitgehend. Wahrscheinlich. Aber über kurz und lang wird auch die kommerzielle Kommunikation Eingang in dieses Elysion finden.

Ich sehe grundsätzlich allerdings nur einen gangbaren Weg, sollten GAFA [1] tatsächlich an Relevanz verlieren: Zurück in die “gute alte Zeit”, also so ungefähr ab 2005 bis 2012. Oder so. Wenn uns keine Algorithmen mehr die Reichweite versauen und wir darum auch nicht mehr ständig bezahlte Inhalte pushen sollen, dann hilft wohl wirklich nur eine Rückbesinnung auf damals.

Was haben wir damals gemacht? Eine kurze Nachhilfe für das junge Gemüse unter euch.

Wir haben unsere kommerzielle Kommunikation auf zwei Säulen aufgebaut:

1. Eigene Inhalte auf eigenen Plattformen (ihr wisst schon, Blogs und solches Zeugs) publiziert und
2. auf diesen komischen #Twitter und #Facebook versucht, organisch eine Community aufzubauen.

Im Moment sehe ich eine gute Chance, dass das wieder so kommt, dass wir wieder vermehrt eine Reichweite über eigene Präsenzen aufbauen und uns wieder auf Augenhöhe – wie ich diese Metapher hasse! – mit der Kundschaft vernetzen (müssen). Ad radices!

Was hat das alles mit dem Fediverse zu tun?

Nichts. Und alles. Mastodon schickt sich gerade an, den ominösen “Chasm” zu überwinden. Ob es das schafft, bleibt aber offen, unten am Grund türmt sich ein veritabler Friedhof auf. Die anderen Dienste im Fediverse sind noch nicht mal am Rand der Klippe angekommen. Falls sie es aber hinüber schaffen, dann werden spätestens im Gefolge der Laggards auch die letzten “Werbefuzzies” mit dabei sein. Wie das dann einigermassen vernünftig ausgestaltet werden könnte, weiss ich auch nicht. Ich betätige mich jetzt als moderne Inkarnation des William von Baskerville und hole “Corporate Blogs” von Klaus Eck aus dem Bücherregal ...

Fussnoten [1] Google, Amazon, Facebook und Apple.

Bildquellen 1. Linnaea Mallette, Public Domain 2. Craig Chelius, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons

Topic #Kommerz