đ± #DRANBLEIBEN (Denkanstoss)
#192: Wut auf KI? Ăber SĂŒndenböcke, Verantwortung und die Frage, wen wir eigentlich kritisieren
Du liest #DRANBLEIBEN - Einordnungen zu Tech und Gesellschaft, von AndrĂ© Cramer. Ich bin Berater, Speaker und Podcast-Host von DRANBLEIBEN - GesprĂ€che ĂŒber unsere Zukunftsoptionen und Code & Konsequenz - Tech-Industrie Reflexionen. Lerne mehr ĂŒber mich hier auf meiner Website (NEU), auf LinkedIn, Bluesky oder Mastodon!
Willkommen zu einer neuen Ausgabe von #DRANBLEIBEN!
In der letzten Woche scrollte ich durch meinen Insta-Feed und blieb abrupt an einem Foto hĂ€ngen. Ein schwarzes Plakat in der Londoner Tube. WeiĂer Text, das ChatGPT-Logo in der Ecke, ein QR-Code. Alles sieht aus wie offizielle OpenAI-Werbung. Nur der Text liest sich anders.
âYes, we built a machine that tells teenagers to kill themselves. But â it might also help them with their homework.â
Das Plakat stammt vom KĂŒnstler Darren Cullen, einem âSubvertiserâ, der echte Werbung durch verstörend ehrliche Varianten ersetzt. Cullen hatte die Fake-Plakate genau dann in der Tube platziert, als in London eine Bildungskonferenz mit OpenAI-Beteiligung zu Ende ging. Die Aktion ging viral. Transport for London lieĂ die Plakate dann schnell entfernen. Das Bild aber blieb.
Was mich an diesem Plakat festhĂ€lt ist, dass Cullen OpenAI einen Satz in den Mund legt, der eine harte Wahrheit ausspricht. Er zwingt das âthey" zum âwe". âWe built." Wir haben das gebaut. Besitzen es. Stehen dafĂŒr gerade. Das macht das Plakat so wirksam. In der breiteren Debatte passiert nach meiner EinschĂ€tzung eher das Gegenteil. Da verschwindet nicht nur das âwe", da verschwindet jedes Subjekt. Ăbrig bleibt âdie KI". Ein Abstraktum.
Und genau das sieht man gerade ĂŒberall. An amerikanischen UniversitĂ€ten werden Abschlussredner niedergebuht, wenn sie KI als ânĂ€chste industrielle Revolutionâ preisen. Gloria Caulfield, VizeprĂ€sidentin einer Private-Equity-Firma, dreht sich irritiert zu den Studierenden um: âOh, what happened?â Dem ehemaligen Google-CEO Eric Schmidt passiert dasselbe an der University of Arizona. Scott Borchetta, CEO von Big Machine Records, reagiert auf die Buh-Rufe seiner Absolvent*innen mit âDeal with it.â Die Gallup-Zahlen dazu: Begeisterung fĂŒr KI bei der GenZ minus 14 Prozentpunkte in einem Jahr. Wut plus neun Punkte auf 31 Prozent. Selbst die tĂ€glichen Nutzer*innen werden negativer.
Parallel dazu formiert sich physischer Widerstand. Ăber 70 abgelehnte Datencenter-Projekte in den USA allein in den ersten vier Monaten 2026. Bei einer Anhörung im US-Kongress hĂ€lt Alexandria Ocasio-Cortez ein Glas schlammbraunes Leitungswasser hoch, abgefĂŒllt in Georgia, wo Meta ein Datencenter baut. 11,7 Millionen Views. In London marschierten Hunderte an den BĂŒros von OpenAI und Google DeepMind vorbei. Und im April warf ein 20-JĂ€hriger einen Molotow-Cocktail auf das 27-Millionen-Dollar-Anwesen von Sam Altman.
Azeem Azhar hat es auf eine Formel gebracht: Das Einzige, was schneller wachse als die KI-UmsĂ€tze, sei der Widerstand dagegen. Anthropic werde in diesem Quartal profitabel, mit 10,9 Milliarden Dollar Umsatz (aber, wait for itâŠ). Und gleichzeitig werden die Buh-Rufe lauter.
Ich arbeite jeden Tag mit KI. Ich helfe anderen dabei, sie einzusetzen. Ich sehe den Nutzen, in konkreten Projekten, in meiner eigenen Arbeit. Und trotzdem treibt mich etwas um. Vor allem, wenn ich sehe, wer am Steuer dieser Technologie sitzt. Ich sehe die Oligarchen, die sich mit autoritĂ€ren Regierungen arrangieren. Ich sehe die CEOs, die âEmpowermentâ versprechen und sich AbhĂ€ngigkeit ertrĂ€umen. Und ich frage mich zunehmend: Wenn wir âKIâ kritisieren, wen adressieren wir da eigentlich? Die Technologie? Oder die Menschen dahinter?
Genau davon handelt diese Ausgabe. Von der berechtigten Wut auf KI, und von der Frage, ob sie die richtige Adresse trifft. Von der Corporate Machine, die schon vor ChatGPT existierte. Und davon, warum es sich lohnt, den Blick von der Technologie auf die Verantwortung zu verschieben.
Viel Freude beim Lesen. Und wie immer freue ich mich ĂŒber RĂŒckmeldungen.
Herzlichst, André
Die falsche Adresse
In meinen Augen ist die Wut auf das Thema KI berechtigt. Und die Angst hat materielle Grundlagen.
Molly Kinder, Arbeitsmarktforscherin an der Brookings Institution, hat kĂŒrzlich in einem viel beachteten Essay beschrieben, was sie die âMessy Middleâ nennt: die Jahre zwischen der heutigen, noch halbwegs stabilen Arbeitswelt und einer fernen Post-KI-Ăkonomie, die uns das Silicon Valley verspricht. In dieser Zwischenphase treffe KI genau jene Wissensjobs, die seit Jahrzehnten das Aufstiegsversprechen fĂŒr die Mittelschicht getragen haben. Beratung, Recht, Analyse, Finanz, Verwaltung, Produktmanagement. Und es sind gerade die Einstiegsjobs, die zuerst verschwinden. Die Pipeline, ĂŒber die kĂŒnftige Expertise entsteht, trocknet aus, bevor irgendein Sicherheitsnetz existiert. Die Studierenden, die in Florida und Arizona âAI sucks!â rufen, ahnen das. Sie haben keine Jobs in Aussicht, die ihren AbschlĂŒssen entsprechen, und man erzĂ€hlt ihnen, sie sollen sich ĂŒber die Technologie freuen, die dafĂŒr mitverantwortlich ist.
Aber etwas an der Art, wie sich die Wut artikuliert, lÀsst mich nicht los.
Wenn ich mir die Protestschilder anschaue, die Umfragen lese, die Kommentarspalten durchgehe, fĂ€llt mir auf: Die Kritik richtet sich gegen âKIâ. Gegen die Technologie, gegen das Werkzeug.
Wenn ich mich da aber rein denke, wird mir aber schnell klar, dass KI aber niemanden entlassen hat. KI hat keine kurzfristigen Quartalszahlen gepusht. KI hat keinen Lobbyisten nach Washington oder BrĂŒssel geschickt. KI hat nicht illegal Milliarden DatensĂ€tze und BĂŒcher aufgesogen. KI hat kein Datencenter in eine Kleinstadt gesetzt, ohne die BĂŒrger*innen zu fragen. KI hat kein Trinkwasser braun verfĂ€rbt. KI hat keinen Teenager dazu gebracht, sich das Leben zu nehmen. Das alles haben Menschen getan. Unternehmen, VorstĂ€nde. CEOs, die Systeme in die Welt gesetzt haben, ohne sich ausreichend um deren Folgen zu kĂŒmmern. Und dann, als die Folgen sichtbar wurden, vor Gericht argumentierten, der Jugendliche habe ihr Produkt ja âmissbrĂ€uchlichâ genutzt.
Wenn wir âKIâ zum Subjekt unserer Kritik machen, passiert etwas GefĂ€hrliches. Wir entlassen die Verantwortlichen aus ihrer Verantwortung. Wir geben Sam Altman, Satya Nadella und Mark Zuckerberg einen unsichtbaren Schutzschild, hinter dem sie verschwinden können. Denn solange âdie KIâ das Problem ist, muss kein Mensch sich erklĂ€ren.
Das ist bequem, fĂŒr alle Seiten. FĂŒr die Konzerne, weil sie auf die Technologie zeigen können. Und fĂŒr uns, weil âdie KI kritisierenâ einfacher ist, als die konkreten Entscheidungsketten nachzuverfolgen, die zu den SchĂ€den gefĂŒhrt haben.
Und ja, ich höre den Einwand: Klingt das nicht wie âWaffen töten keine Menschen, Menschen töten Menschenâ? Die Rhetorik derjenigen, die jede Regulierung verhindern wollen? Nein. Der Unterschied liegt in der Konsequenz. Das Waffenlobby-Argument sagt: Haltet niemanden verantwortlich. Mein Argument sagt: Haltet die Richtigen verantwortlich. NatĂŒrlich muss KI reguliert werden und natĂŒrlich sind die Designentscheidungen relevant, die Guardrails, die Einsatzkontexte, die Frage, wer Zugang hat und unter welchen Bedingungen. Aber all das sind menschliche Entscheidungen. KI zu regulieren heiĂt, die Menschen zu regulieren, die ĂŒber KI entscheiden. Genau darum geht es mir.
Die Maschine war schon da
Wer genau hinsieht, erkennt, dass die Maschine, die hier am Werk ist, gar nicht die kĂŒnstliche Intelligenz ist. Es ist die Corporate Machine aus Quartalslogik, Margenzielen, Shareholderdruck und kurzfristigem Effizienzdenken. Diese Maschine existierte lange vor ChatGPT. KI hat ihr einen schnelleren Motor gegeben. Und eine bessere Pressemitteilung (obwohl, vielleicht auch eher andere Pressemittelung, wenn man auf ânicht x, sondern yâ SĂ€tze steht).
KI hat niemanden entlassen. Menschen haben entlassen und KI als BegrĂŒndung benutzt. Unternehmen haben Stellen gestrichen, die sie aus Kostendruck ohnehin gestrichen hĂ€tten, und KI als Rechtfertigungsfigur eingesetzt. Das klingt zynisch, aber es lĂ€sst sich an den Entlassungswellen der letzten zwei Jahre ablesen, bei denen âKI-Transformationâ regelmĂ€Ăig als ErklĂ€rung diente, wĂ€hrend gleichzeitig AktienrĂŒckkĂ€ufe in Rekordhöhe liefen.
Und hier liegt ein Gedanke, der fĂŒr mich zunehmend zentral wird. KI ist nicht neutral, wenn sie in nicht-neutralen Organisationen landet. Sie verstĂ€rkt die Logik, in die sie eingebettet wird. In einer Organisation, die auf Kurzfristigkeit optimiert ist, beschleunigt KI die Kurzfristigkeit. In einer Organisation, die auf Kontrolle setzt, wird KI zum Kontrollinstrument. In einer Organisation, die Verantwortung diffus hĂ€lt, macht KI die Verantwortung noch diffuser. Ăber diese ZusammenhĂ€nge habe ich ĂŒbrigens am Freitag auch in meiner Lunch & Learn Session âKI-EinfĂŒhrung ist Kulturarbeitâ gesprochen (aufgrund der vielen WĂŒnsche biete ich am 26. Juni einen zweiten Termin an.)
Die Technologie ist ein VerstĂ€rker, sie hat keine eigene Agenda. Aber sie ĂŒbernimmt zuverlĂ€ssig die Agenda derer, die sie einsetzen. Selbst Papst Leo XIV. hat das in seiner jĂŒngsten Enzyklika âMagnifica Humanitasâ so formuliert: Technologie sei nie neutral, weil sie die Merkmale derer annehme, die sie entwerfen, finanzieren, regulieren und nutzen. Wenn sogar der Vatikan diesen Satz fĂŒr nötig hĂ€lt, sagt das etwas ĂŒber den Zustand der Debatte.
Die Entscheidungskette
Der Technologieberater Anol Bhattacharya hat vor Kurzem einen Satz formuliert, der bei mir hĂ€ngengeblieben ist: âAll AI slop is human slop.â Jeder schlechte KI-Output, jede peinliche automatisierte Mail, jedes halbgare Strategiepapier, das mit dem Vermerk âKI-gestĂŒtztâ durch eine Organisation wandert, hat eine menschliche Entscheidungskette hinter sich.
Und genau hier wird es tĂŒckisch. Denn wir sind kognitiv schlecht gerĂŒstet, diese Entscheidungskette bewusst zu halten. KI-Outputs kommen flĂŒssig formuliert und professionell daher, was uns dazu verleitet, sie fĂŒr verlĂ€sslicher zu halten, als sie sind. Die Forschung nennt das den Fluency Effect. Gleichzeitig neigen wir dazu, automatisierten Systemen grundsĂ€tzlich mehr zu vertrauen als unserem eigenen Urteil, einfach weil die Empfehlung von einer Maschine kommt. Das ist Automation Bias. Beide Effekte zusammen bewirken, dass wir KI-Outputs seltener hinterfragen, seltener prĂŒfen, seltener korrigieren. Die Entscheidungskette wird unsichtbar, und damit die Verantwortung.
KI wird so zunehmend zum bequemen SĂŒndenbock. Wenn etwas schiefgeht, zeigen immer mehr Menschen auf die Technologie. Der Prompt war ja nur ein Vorschlag. Das System hat ja empfohlen. Die KI hat ja ausgegeben. Die Verantwortung prallt an der Maschine ab, und die Menschen dahinter bleiben unbeschadet.
Das hat einen Namen: Verantwortungsdiffusion. In jeder Organisation ist Verantwortung ohnehin auf viele Schultern verteilt. Hierarchien, Gremien, Governance-Regeln, informelle Strukturen. Durch KI kommen jetzt weitere Ebenen dazu. Der Prompt, das Modell, die Trainingsdaten, die FĂŒhrungskraft, die den Einsatz angeordnet hat, der oder die Mitarbeitende, wo der Output ĂŒbernommen wurde. Die KI-Governance, die den Rahmen hĂ€tte setzen mĂŒssen. Und zunehmend auch agentic Routinen und Automatisierungen, die Entscheidungen treffen, bevor ein Mensch sie ĂŒberhaupt sieht. Je mehr Ebenen beteiligt sind, desto leichter lĂ€sst sich Verantwortung psychologisch abschwĂ€chen. Desto leichter kann jede*r sagen: Ich war es nicht, ich habe ja nur meinen Teil gemacht. Durch KI kommt hier sehr viel ins Schwimmen.
Verantwortungsdiffusion beginnt genau dort, wo wir âdie KIâ zum handelnden Subjekt erklĂ€ren. Jedes Mal, wenn wir sagen âdie KI hat entschiedenâ, verstecken wir einen Menschen, der entschieden hat.
Meine Zerrissenheit
Ich schreibe das als jemand, der tĂ€glich mit KI arbeitet. Der anderen hilft, KI einzusetzen. Der den Nutzen sieht, jeden Tag, in konkreten Arbeitssituationen. Ich bin keiner, der von auĂen auf die Technologie schaut und den Kopf schĂŒttelt.
Aber ich sehe auch, wer am Steuer sitzt. Ich sehe die Oligarchen, die diese Technologie vorantreiben, wĂ€hrend sie sich gleichzeitig mit autoritĂ€ren Regierungen arrangieren. Ich sehe die CEOs, die âKI fĂŒr alleâ predigen und gleichzeitig milliardenschwere Lobbykampagnen gegen Regulierung fahren. Ich sehe die Unternehmen und Execs, die âEmpowermentâ versprechen und AbhĂ€ngigkeit liefern.
Diese Zerrissenheit ist unbequem. Es wĂ€re leichter, alles abzulehnen. Oder alles zu feiern. Die Anstrengung besteht darin, den Unterschied zwischen dem Werkzeug und der Machtstruktur auszuhalten, in die es eingebettet ist. Das erfordert Urteilskraft. Und die erfordert, dass wir genau hinschauen, wen wir eigentlich adressieren, wenn wir âKIâ kritisieren.
Und da ist noch eine Ebene, die mich umtreibt. Ausgerechnet die Tech-Eliten, die KI am aggressivsten vorantreiben, preisen plötzlich die Geisteswissenschaften. Daniela Amodei, MitgrĂŒnderin von Anthropic, sagt: âStudying the humanities is going to be more important than ever.â Reed Hastings empfiehlt emotionale Bildung. Mark Cuban feiert Neugierde als wichtigste FĂ€higkeit im KI-Zeitalter. Und gleichzeitig schrumpfen die Humanities-Departments an amerikanischen UniversitĂ€ten auf den niedrigsten Stand seit 35 Jahren. Gleichzeitig hat DOGE ĂŒber 1.400 bereits bewilligte Förderungen fĂŒr geisteswissenschaftliche Forschung gestrichen, mit BegrĂŒndungen, die teilweise von ChatGPT generiert wurden. Ein US-Bundesrichter urteilte im Mai 2026, das sei verfassungswidrige Diskriminierung gewesen. Der Fall ist auch ein perfektes Beispiel fĂŒr die Verantwortungsdiffusion, die ich gerade beschrieben habe: Menschen haben eine politische Entscheidung getroffen, die BegrĂŒndung an eine Maschine delegiert und sich dann hinter deren Output versteckt. Leon Wieseltier, Herausgeber der Zeitschrift Liberties, hat dazu einen guten Satz gesagt: âTech is the single most powerful force that was ever arrayed against the humanities." Die Leute, die Urteilskraft fordern, untergraben die Bedingungen, unter denen Urteilskraft entsteht. Auch das gehört zur Zerrissenheit.
Es gibt Alternativen
Die dominante KI-ErzÀhlung behauptet, das alles sei unvermeidlich. Zentralisierte Kontrolle durch wenige Konzerne, AbhÀngigkeit von proprietÀren Systemen, Machtkonzentration bei denen, die die Infrastruktur besitzen. Nehmt es hin, passt euch an, macht das Beste draus!
Das stimmt nicht.
In einem bemerkenswerten Beitrag in der Stanford Social Innovation Review haben Trebor Scholz und Mark Esposito kĂŒrzlich beschrieben, was sie den âSolidarity Stackâ nennen. Damit meinen sie ein entstehendes Ăkosystem aus Genossenschaften, öffentlichen Institutionen und sozialen Bewegungen, die Alternativen zur extraktiven KI-Infrastruktur aufbauen. Und das geschieht bereits. Die Schweizer Gesundheitsdaten-Genossenschaft MIDATA lĂ€sst Patient*innen demokratisch ĂŒber die Nutzung ihrer Daten entscheiden. In Argentinien koordiniert die Föderation Facttic genossenschaftlich organisierte Tech-Unternehmen. Und an der ETH ZĂŒrich wurde mit Apertus ein öffentlich finanziertes, mehrsprachiges Sprachmodell entwickelt, das als offene Alternative zu den proprietĂ€ren Modellen der groĂen Konzerne dient.
1,2 Millionen BeschĂ€ftigte in 53 LĂ€ndern arbeiten laut Scholz und Esposito bereits an Teilen dieses alternativen Ăkosystems. Das klingt nach Zukunftsmusik, ist aber Infrastruktur im Aufbau. Sie schlagen auch eine begriffliche Verschiebung vor, die ich wichtig finde. Weg von âkĂŒnstlicher Intelligenzâ, hin zu âkollektiver Intelligenzâ. Denn hinter jedem KI-System steckt menschliche Arbeit, kollektives Wissen, gemeinschaftliche Daten. Die Rede von âkĂŒnstlicherâ Intelligenz verschleiert das. Sie lĂ€sst die Technologie autonomer erscheinen, als sie ist, und die Menschen, deren Arbeit in ihr steckt, unsichtbarer, als sie sein sollten.
Denken als Widerstand
Wenn KI das Plausible produziert, das Schnelle, das Glatte, das AnschlussfĂ€hige, dann muss unsere menschliche Gegenreaktion im Gegenteil liegen. Im Verlangsamen, im bewussten Nachdenken, im Philosophieren. Und zwar als Haltung, als tĂ€gliche Praxis, weit jenseits akademischer Ăbungen.
Tim Leberecht hat das kĂŒrzlich in einem absolut lesenwerten Essay âBe a Philosopher (or Speed Date One)â als âThickeningâ beschrieben. Denken als Verdichtung, als bewusste Gegenbewegung gegen das, was die Autorin Aditi Khorana beim World Beautiful Business Forum in Athen als âthe Thinningâ benannt hat. Weniger BerĂŒhrung, weniger Erinnerung im Körper, weniger Vögel. Mehr Speicher, mehr Aufzeichnung, mehr Beweise fĂŒr etwas, das einmal lebendig war. Die Philosophin Carissa VĂ©liz hat beim selben Anlass daran erinnert, dass Vorhersagen immer Machtinstrumente waren: âMaking a prediction that sounds like a fact is actually a way of creating the future you want.â Wenn jemand sagt, zentralisierte KI-Kontrolle sei unvermeidlich, dann geht es nicht um eine Beschreibung der Zukunft. Dann geht es um den Versuch, diese zu bauen.
Die Frage, wie wir mit KI umgehen, ist am Ende eine philosophische Frage. Sie handelt von Urteilskraft, Verantwortung, Menschenbild, Machtverteilung. Und sie lĂ€sst sich nur beantworten, wenn wir uns die Zeit nehmen, sie ernsthaft zu stellen. Das fĂŒhlt sich in einer Welt, die auf Geschwindigkeit optimiert ist, wie ein Luxus an. Es ist keiner. Es ist eine Ăberlebensstrategie.
Und hier merke ich einen Unterschied, der mir wichtig ist. Was Leberecht, VĂ©liz und Khorana in Athen machen, hat Substanz. Das ist echtes Ringen, unbequeme Denkarbeit, die wehtut und zu nichts Fertigem fĂŒhrt. Das wirkt auf mich ehrlich. Das ist etwas fundamental anderes als âCuriosity is the greatest skill" auf einer Keynote-BĂŒhne fallen zu lassen und am nĂ€chsten Tag Millionen in Anti-Regulierungs-Lobbying zu stecken. Humanities als Dekoration, als Feigenblatt, als nettes Accessoire zum nĂ€chsten Quartalsergebnis. Das kaufe ich niemandem mehr ab und schon mal gar nicht den Silicon Valley und Big Tech Dudes und Dudettes.
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Was bleibt
Die Wut auf KI ist berechtigt. Die Frage ist, ob sie auch prÀzise ist.
Nilay Patel, Chefredakteur von The Verge, hat kĂŒrzlich beschrieben, was er das âSoftware-Gehirnâ nennt: eine Denkweise, die die Welt ausschlieĂlich durch die Linse von Algorithmen, Datenbanken und Automatisierungsschleifen betrachtet. Gerade bestimmen Menschen mit Software-Gehirnen, welche Zukunft gebaut wird. Visionen haben, wie Robert Simanowski Anfang des Jahres in den BlĂ€ttern schrieb, fast nur noch die KI-Unternehmen. Und die sind bekanntlich nicht frei von Eigennutz, um es ganz milde auszudrĂŒcken. Die entscheidende Frage ist immer noch offen. Bauen wir Werkzeuge, die sich endlich uns anpassen, oder bauen wir wieder Systeme, denen wir uns anpassen mĂŒssen?
Solange wir âdie KIâ kritisieren, machen wir es den Altmans und Nadellas dieser Welt leicht. Wir liefern ihnen ein abstraktes Feindbild, hinter dem sie verschwinden können. Wir mĂŒssen uns endlich die ganz wichtigen Fragen stellen. Wer entscheidet ĂŒber den Einsatz? Wem gehört die Infrastruktur? Und wessen Interessen bedient das System, das du gerade nutzt?
Du kannst an drei Stellen anfangen, darĂŒber nachzudenken.
Erstens: Wen adressierst du, wenn du das nĂ€chste Mal âKIâ kritisierst? Die Technologie, oder die Menschen und Strukturen dahinter? Sei dir dessen bewusst⊠und nimmâ die Menschen in die Pflicht.
Zweitens: Wessen Interessen bedient das KI-Werkzeug, das du gerade nutzt? Wer verdient daran? Wer hat es gebaut, und unter welchen Bedingungen?
Drittens: Welche Alternativen unterstĂŒtzt du? Nutzt du Open-Source-Werkzeuge, wo es geht? Informierst du dich ĂŒber genossenschaftliche und öffentliche Infrastruktur? Forderst du von deiner Organisation ein, dass der Einsatz von KI transparent diskutiert wird?
Keine dieser Fragen hat eine einfache Antwort. Sie sind schwierig auf einer Skala von intellektuell bis lebenspraktisch. Aber jede von ihnen verschiebt den Blick von der Technologie auf die Verantwortung. Und da gehört er hin.
Denn das Tube-Plakat hat recht, zumindest im Kern. Es wurde eine Maschine gebaut, deren Nutzung Jugendliche in den Tod getrieben hat. Aber die Maschine hat sich nicht selbst gebaut. Sie wurde von Menschen gebaut, von Menschen finanziert, von Menschen in die Welt gesetzt, von Menschen vermarktet. Und es waren Menschen, die sich entschieden haben, die Warnsignale zu ignorieren.
Wenn wir das nĂ€chste Mal wĂŒtend auf âKIâ sind, lohnt es sich, die Adresse zu prĂŒfen. Denn die Technologie hat keinen Briefkasten. Aber die Verantwortlichen schon.
Schreibâ den Brief an die richtige Adresse! Bleibâ dran hierbei!
P.S. Wenn du nach dem Lesen Lust hat, den Gedanken weiterzudenken⊠Annette Zimmermann hat auf der re:publica 26 einen Vortrag gehalten, der genau hier ansetzt. âHow to Fight the Broligarchy by Democratizing AI" fragt, was es konkret bedeuten wĂŒrde, KI demokratisch zu gestalten, jenseits der hohlen Versprechen von âZugĂ€nglichkeit fĂŒr alle". 30 Minuten, die sich lohnen.
Weitere wertvolle Leseempfehlungen
đ° Johannes Klingebiel: Was war Social Media? (Zine)
Johannes Klingebiel fasst zusammen, was viele von uns spĂŒren, aber noch nicht gut benennen konnten. Soziale Medien sind in 2026 nicht mehr sozial. Danah Boyd spricht von âparasozialen Netzwerken", in denen einseitige Beziehungen zu wenigen prominenten Accounts die ursprĂŒngliche Idee eines Austauschs auf Augenhöhe abgelöst haben. Törnberg und Rogers gehen weiter und erklĂ€ren den Begriff âSocial Media" selbst fĂŒr ĂŒberholt. An seine Stelle treten drei neue Kategorien: algorithmische Broadcasting-Plattformen (TikTok, Instagram), die wie personalisiertes Fernsehen funktionieren; halbprivate Mikro-Communities (Discord, Bluesky, Substack), in die sich Menschen zurĂŒckziehen; und KI-Chatbots als Medienersatz, mit denen inzwischen mehr Amerikaner*innen interagieren als auf sozialen Medien posten. Klingebiels Schlussbeobachtung ist die, die bleibt. Was einmal Verbindung und Ăffentlichkeit versprochen hat, produziert heute drei Dinge: Unterhaltung, Abschottung und simulierte IntimitĂ€t. Wenn du verstehen willst, in welchem Informationsumfeld die KI-Wut der GenZ entsteht, die im Haupttext dieser Ausgabe eine Rolle spielt, findest du hier die Strukturanalyse dazu.
Persönlich fassen alle Autoren etwas fĂŒr mich in Worte, was ich schon lĂ€nger versucht habe, zu greifen. Es ist letztendlich in 2026 unmöglich, von einem gemeinsamen âsozialenâ Raum zu sprechen. Das hat mitunter Folgen fĂŒr demokratische Teilhabe und Meinungsbildung, die ĂŒber die letzte Dekade stark auf (soziale) Plattformen gewandert sind. Was bleibt, ist eine merkwĂŒrdige Ironie: Plattformen, die einmal Verbindung und Ăffentlichkeit versprochen haben, produzieren heute drei Dinge: Unterhaltung, Abschottung und simulierte IntimitĂ€t.
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Willst du besser verstehen, welche Ideologie hinter vielen der Tech-Oligarchen steckt, die im Essay oben als Treiber der KI-Durchsetzung vorkommen, findest du hier die Tiefenbohrung. Maschewski und Nosthoff zeichnen die neoreaktionĂ€re Bewegung nach, von Nick Lands âDark Enlightenment" ĂŒber Curtis Yarvins Fantasie eines CEO-Monarchen bis zu Peter Thiels okkulten Endzeitvisionen. Das Beunruhigende daran ist, dass diese Leute nicht am Rand sitzen. Yarvin war gerade als Gast beim St. Gallen Symposium, J. D. Vance zitiert ihn offen, und die Verbindung zwischen NRx-Ideologie und KI-Euphorie ist kein Zufall. FĂŒr die NeoreaktionĂ€ren sind KI und Kapitalismus identisch, beides Ausdruck derselben techno-evolutionĂ€ren Logik, die demokratische Institutionen als Bremsklotz betrachtet. Der Text ist dicht, anspruchsvoll und streckenweise erschĂŒtternd. Aber er endet richtig: mit Habermas' Forderung, dass das technisch Machbare demokratisch verhandelt werden muss, und mit Adornos Satz, man dĂŒrfe sich weder von der Macht der anderen noch von der eigenen Ohnmacht dumm machen lassen. PflichtlektĂŒre.
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Jonathan V. Last nimmt Cory Doctorows âEnshittificationâ-These und dreht sie eine Umdrehung weiter. Wenn Plattformen wie Amazon und Facebook systematisch schlechter werden, weil sie groĂ genug sind, um ihren Nutzer*innen Verschlechterung zuzumuten, was passiert dann, wenn ein ganzes Land nach dieser Logik funktioniert? Last wendet den Dreischritt (erst gut fĂŒr Nutzende, dann Wertabschöpfung, dann Verfall) auf die USA als Ganzes an. Sein Enshittification-Test ist bestechend einfach: Nimmâ ein Problem mit einer klaren Lösung. Einwanderungsreform, Gerrymandering, Supreme-Court-Reform. Die Mehrheit der Bevölkerung will die Lösung. Und jetzt frag dich: Ist sie politisch umsetzbar? Wenn nein, ist das System enshittified. Der Text hilft, die Hintergrundstrahlung zu verstehen, vor der sich die KI-Debatte abspielt. Denn KI landet in einem System, das bereits nach der Logik der Verschlechterung optimiert ist. Und verstĂ€rkt genau diese Logik. Wenn du meinen Abschnitt âDie Maschine war schon daâ weiterdenken willst, findest du hier das passende Material.
Das war es fĂŒr heute. Bitte leite oder empfehle den Newsletter doch gerne weiter âĄïž âïž â das wĂŒrde mir sehr helfen. Danke dir fĂŒr die Aufmerksamkeit und bis zum nĂ€chsten Mal!
