Zusammenfassung von Sprachmaschinen

Ende der 60er Jahre, lange bevor es ChatGPT oder Gemini gab, formulierte der französische Literaturtheoretiker Roland Barthes die berühmte These vom „Tod des Autors“. Barthes Idee war folgende: Die wahre Bedeutung eines Textes entsteht nicht im Kopf seines Schöpfers, sondern im Kopf des Lesers. Je nachdem, mit welchem Vorwissen, welcher Lebenserfahrung und in welcher emotionalen Stimmung er das Geschriebene aufnimmt, kann ein Text unterschiedliche Botschaften transportieren. Und weil ein Text in der Regel von vielen verschiedenen Menschen gelesen wird, gibt es auch viele verschiedene Interpretationsmöglichkeiten. In dem Augenblick, in dem der Autor sein Werk in die Welt schickt, gibt er die Deutungshoheit darüber ab. Seine Worte werden vom kollektiven Gedächtnis und der kollektiven Erfahrung interpretiert und mit Bedeutung aufgeladen.

Ein halbes Jahrhundert später, im Zeitalter der künstlichen Intelligenz, ist der Autor mehr passé denn je: quasi toter als tot. Warum? Ganz einfach: Wenn wir die KI bitten, einen Text zu generieren, verarbeitet sie dafür eine unvorstellbare Menge an bereits existierenden Texten und Daten. Die KI ist nicht ein einzelner Autor, sie ist ein Prisma aus vielen Millionen Autorinnen und Autoren. Der einzelne Autor verschwindet endgültig hinter einem riesigen Netz aus Sprache.

Gedanken entstehen beim Sprechen. Diese Beobachtung machte einst der Dichter und Denker Heinrich von Kleist. Man weiß am Anfang eines Satzes noch nicht genau, wo man am Ende landen wird. Ein Wort zieht das nächste nach sich, ein Gedanke schiebt den anderen an. So ähnlich funktioniert auch die KI. Aber es gibt einen entscheidenden Unterschied: Während die menschliche Sprache von Emotionen angetrieben wird, steht hinter den modernen Sprechmaschinen kalte Mathematik.

Die KI lässt sich nicht von Wut, Stolz, Angst oder Begeisterung treiben. Schreiben ist für sie keine emotionale Selbstentäußerung, sondern ein rein statistisches Problem. Sie folgt dabei stur der Frage: Welches Wort kommt wahrscheinlich als nächstes?

Die KI wird auf Grundlage von Statistiken trainiert – das haben wir im vergangenen Abschnitt gelernt. Bevor die künstliche Intelligenz nun auf den Nutzer losgelassen wird, folgt aber noch eine weitere Trainingsrunde. Die Rede ist von der sogenannten moralischen Zweiterziehung der Sprachmaschine. 

Nachdem das Modell mit Milliarden Texten aus Büchern, Webseiten, Foren und sozialen Netzwerken trainiert wurde, besitzt es zwar eine gewaltige sprachliche Kompetenz, aber noch keinen gesellschaftlich akzeptierten moralischen Kompass. Es weiß dann, welche Aussagen häufig vorkommen, welche Wörter typischerweise aufeinander folgen und welche Meinungen im Netz dominieren. Doch genau darin liegt das Problem: Das Internet ist voller Vorurteile, Hass, Gewaltfantasien, Verschwörungserzählungen und ideologischer Extreme. Eine Sprachmaschine, die bloß nach statistischer Wahrscheinlichkeit funktioniert, würde all dies reproduzieren.

Als vor einigen Jahrzehnten das Internet begann, den Alltag der Menschen umzuwälzen, warnten viele Informatiker vor selbstverschuldeter Unmündigkeit. Unter dem Slogan program or be programmed riefen sie dazu auf, Bürgerinnen und Bürger informatisch zu bilden und in Computer-Code zu schulen.

Auch im Falle der künstlichen Intelligenz, die unsere Gesellschaft erneut transformieren wird, ist Wissen Macht. Längst gibt es überall Tipps für besonders cleveres Prompting oder Online-Kurse, die uns beibringen wollen, wie man mithilfe von KI produktiver, effizienter und für den Arbeitsmarkt interessanter wird. Doch solche Angebote treffen den Kern des Problems nicht.

Das war unser Blink zu Sprachmaschinen von Roberto Simanowski.

Sprachmaschinen mathematisieren unser Sprechen und Denken, vereinheitlichen und verwässern Inhalte und gefährden unsere Urteilskraft. Solange wir ihnen jedoch mit philosophischem Weitblick begegnen, können wir sie auch nutzen, um das kritische Denken neu zu lernen und wichtige gesellschaftliche Debatten anzustoßen.