Gibt es auf jede sinnvolle Frage eine richtige Antwort? Die Antwort von Radio Jerewan kennen wir: »Im Prinzip ja, aber ist das eine sinnvolle Frage?« Wer nach den Gründen der Popularität von ChatGPT fragt, sollte neben der alltäglichen menschlichen Bequemlichkeit auch die Ideologiegeschichte berücksichtigen. Dort findet sich eine breite Palette von fetischistischen Angeboten einer Weltformel, einer Welterklärung oder Weltanschauung, die sich alle der philosophischen Grundaufgabe der Selbsterkenntnis durch die Lieferung von großen Erzählungen und beeindruckenden Bildern entzogen haben. Im popkulturellen Hype um Künstliche Intelligenz geht es nicht um diese oder jene Verwendung von Machine Learning, die mehr oder weniger geschickt oder sinnvoll ist. Es geht um den Anspruch der Large Language Models (LLM), Antworten auf jede Frage zu geben. Also um ein neues Angebot für ein älteres, zutiefst ideologisches Bedürfnis. Die Erwartung, dass es auch nur auf jede sinnvolle Frage schon eine richtige Antwort gibt, ist selbstverständlich verrückt.
Verrückt, aber verbreitet. Valentin Voloshinov schrieb 1928: »Sogar in den Humanwissenschaften zeigt sich die Tendenz, die verantwortliche Äußerung zum Problem durch die Darstellung des gegenwärtigen Standes dieses Problems in der Wissenschaft zu ersetzen, versehen mit einer Aufzählung und einer induktiven Herausstellung des ‚gegenwärtig vorherrschenden Standpunkts‘, was auch manchmal für die solideste ‚Lösung‘ des Problems gehalten wird« (Marxismus und Sprachphilosophie). Im Ergebnis wird die eigene Äußerung zu einer Wiedergabe fremder Worte. Automatisierter Konformismus, das ist eine der Verheißungen der Künstlichen Intelligenz: Noch jede Weltanschauung fand ihren irdischen Beruf in der Bestätigung real existierender Autoritäten.
Tatsächlich funktioniert das Herangehen nur, wenn der Kreis der Fragen auf das jeweils Übliche eingeschränkt wird. Im Bildungssystem wird Schüler:innen antrainiert, für die Prüfung die korrekten Lösungen zu lernen, richtig wiederzugeben, was man von den Lehrkräften gehört hat. Nur geht es dabei nicht um alles, sondern um bestimmte Antworten auf bestimmte Fragen. Schon das ist schwierig genug. Es werden Hilfsmittel vieler Art verwendet, erlaubte wie unerlaubte. Am Ende werden in der Prüfung auch Antworten erfunden, nur um überhaupt etwas zu sagen. Alle diese Tricks werden auch in der KI genutzt. Doch selbst in der bloßen Reproduktion vorhandenen Wissens kommt niemand ohne eigene Anstrengung und Neugier aus. Nicht das Lehrbuch, erst das verstehende Lesen produziert Wissen. Spätestens wenn es um die Anwendung geht, reicht copy&paste nicht mehr aus.
Manches ist im Lehrbuch gar nicht zu finden. Aber kritisches, das heißt verantwortungsbewusstes Lernen ist anstrengend und liefert nicht immer das gewünschte Ergebnis. Deshalb gibt es viele Gründe, diese Anstrengungen rechtzeitig zu vermeiden: ein Mangel an Ressourcen, an Zeit und Energie. Oder eine umfangreiche Ausstattung mit Reichtum, so dass auch die Verluste nach größeren Misserfolgen problemlos ausgeglichen werden können. Schließlich die Verfügung über ausreichend Macht, um andere für die eigenen Fehler zahlen zu lassen. Sich auf die KI zu verlassen, ist sicher ein Fehler, den Staatschefs oder Unternehmenslenker nicht selbst bezahlen müssen.
Anfang 2025 standen die Chefs der US-Technologiekonzerne bei seiner Amtseinführung fest hinter Donald Trump. Seitdem haben sich nicht alle Erwartungen und Befürchtungen über die Wirkungen der neuen Technik erfüllt. Einsichten in den Stand der Debatten und der Börsen, zur Nutzung der KI und ihrer Kritik gibt unser Spezial.
Erschienen in: Lunapark21 Heft 68 (Frühjahr 2026)
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