Bonus Ep. – Gespräch mit Alexander König, Benno Stein und Simon Frisch auf der Leipziger Buchmesse

Bonus Ep. – Gespräch mit Alexander König, Benno Stein

und Simon Frisch auf der Leipziger Buchmesse

Nicole Baron – NB

Alexander König – AK

Benno Stein – BS

Simon Frisch - SF

Trailer: Zwischen Magie und Handwerk – ein Podcast der Bauhausuniversität Weimar. Mein Name ist Simon Frisch und ich spreche hier mit Lernenden aus allen Bereichen unserer Universität über Lehre und Lernen, über ihre Erfahrungen und ihre Perspektiven.

NB: So, hallo und herzlich willkommen. Wir befinden uns hier am Stand der Bauhaus-Universität Weimar auf der Buchmesse in Leipzig 2024. Mein Name ist Nicole Baron. Ich bin Mitarbeiterin der Universitätsentwicklung der Bauhaus-Universität Weimar und ich werde das Podcast-Gespräch in der nächsten Stunde leiten. Für unsere Zuschauer, die hier im Raum sind, eine kurze Info: Also, wir sitzen hier in erster Linie für eine Podcastaufnahme. Das heißt, wir werden in erster Linie in unsere Mikros sprechen. Das heißt, wer jetzt noch in der zweiten Reihe steht, kommt bitte vor zu uns in die erste Reihe und schaut uns einfach direkt über die Schultern. Das Motto des Gesprächs heute ist ja „Neues Lesen – neues Schreiben“.

Und über das Mensch-Maschine-Verhältnis, über Verantwortung und über kreatives Potenzial möchte ich mich heute mit meinen Gästen austauschen. Zu Gast hier an meinem Podcast-Tisch sind heute drei Menschen.

Simon Frisch ist Vizepräsident für Lehre und Lernen an der Bauhaus-Universität Weimar und leitet die Dozentur für Film- und Medienwissenschaft. Sein besonderes Interesse gilt der spezifischen Praxis der Theorie und den ostasiatischen Wegkünsten. Die Spaziergangswissenschaft nutzt er außerdem als Perspektive und Methode in Lehre und Forschung.

Benno Stein ist Professor für Informatik an der Bauhaus-Universität Weimar und leitet die Arbeitsgruppe „Intelligente Informationssysteme“. Seine Forschungsschwerpunkte sind u.a. maschinelles Lernen, Information Retrieval und die Computerlinguistik. Und ich habe extra recherchiert: Computerlinguistik ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, Computer in die Lage zu versetzen, Text und gesprochene Sprache so gut zu verstehen – also, dass Computer in die Lage dann versetzt werden, Text und gesprochene Sprache so gut zu verstehen, wie wir Menschen es tun.

Alexander König ist Medienwissenschaftler, Forscher und Künstler. Er ist Mitarbeiter an der Bauhaus-Universität Weimar und arbeitet freiberuflich in verschiedenen Bereichen der Informatik. Derzeit forscht und lehrt er im Bereich des maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz mit einem Schwerpunkt auf kritischen Ansätzen. Ein zentrales Anliegen ist ihm dabei die Schnittstelle zwischen Kultur, Technologie und Politik.

Herzlich willkommen, euch drein. Also ich muss ja zugeben, dass ich bei dem Motto „Neues Lesen – Neues Schreiben“, sofort an KI, an „Large und Language Models“ oder vielleicht auf Deutsch „große Sprachmodelle“ denken musste. Wir alle haben ja den Boom von diesen großen Sprachmodellen seit der Veröffentlichung von ChatGPT im November 22 mitverfolgt. Manche von uns sicherlich mit Unbehagen, andere mit faszinierter Neugierde.

Und nun möchte ich aber erstmal die Runde hier einleiten, indem ich euch allen gerne nochmal die Möglichkeit geben möchte, etwas mehr über eure jeweilige Arbeit zu erzählen. Ich würde gerne mit dir anfangen, Alexander König. Ich weiß, dass du KI-Systeme als Lehrlernwerkzeuge in deinen Kursen einsetzt an der Bauhaus-Universität. Kannst du uns vielleicht ein bisschen erzählen, worum es in deinen Kursen geht und wie die KI-Systeme als Lehrmethode einsetzt?

AK: Also, ich habe das erste Mal 2019 tatsächlich unterrichtet an der Bauhaus-Universität. Und der Ansatz der Kurse ist tatsächlich den Studierenden eine Idee zu vermitteln, wie dieses Machine Learning tatsächlich funktioniert. Und dazu gehört auch tatsächlich die Programmierung. Ich bin der Meinung, man kann das sehr schwer wirklich verstehen, wenn man nur über abstrakte Begriffe redet, ohne tatsächlich sich auch mit der Programmierung zumindest rudimentär auseinanderzusetzen. Und dann geht es erstmal wirklich um Daten. Also, man muss verstehen, was Daten sind, wie man Daten aufbereiten kann. Und wir gehen dann in das Natural Language Processing. Also, dann wie Maschinen Sprache verstehen können. Das ist eine abstrakte Ebene dann und so. Und gehen dann von dort tatsächlich in eine Theorie, eine kritische Theorie.

Das kann Walter Benjamin sein, Theodor Adorno. Also eine kulturtheoretische Haltung. Und gehen praktisch aus der technischen Beschäftigung damit auch in die Kritik rein und gehen dann wieder zurück in die Technik. Das muss auch nicht absolut homogen sein, aber ich denke, es ist total wichtig, auch aus dem Respekt gegenüber der Technologie, dass man sich wirklich auch ein Stück weit damit auseinandersetzt. Und nicht nur, dass wir das jetzt, sage ich mal üblich ist über ChatGPT, über reine Command Prompts irgendwie benutzt. Dadurch kriegt man unter Umständen ein sehr falsches Verständnis, wie das eigentlich funktioniert. Das ist der Ansatz. Und es funktioniert auch tatsächlich sehr gut. Der Kurs ist auch zweigeteilt in den Fachmodulen. An der Bauhaus-Universität gibt es Fachmodule, die sind sehr praktisch orientiert und Wissenschaftsmodule, in denen sehr viel Theorie unterrichtet wird. Ich versuche das über diese Struktur in einer Kombination zu machen. Das wird von den Studierenden eigentlich auch sehr gut antizipiert.

NB: Und hast du den Eindruck, dass deine Studierenden durch den Einsatz von Machine Learning, KI, durch die kritische Auseinandersetzung damit, eine neue Form der Kreativität entwickeln?

AK: Jein. Also ich denke, es ist sehr, sehr gut, um Ideen zu finden und so. Problematisch – also, es ist auch gut für die Programmierung selbst. Ich glaube, da hat Herr Steiner noch was zu zu sagen, wo es dann aber auch problematisch werden kann, weil gerade in einer eigentlichen Programmierung, wenn man nicht wirklich versteht, was dieser Code bedeutet, ist es fataler im Endeffekt, wie wenn man jetzt einen Text schreiben lässt von der Maschine. Und das ist was, was jetzt auch Kollegen von mir beobachtet haben, dass das viel eingesetzt wird, um Codes zu generieren. Das ist dann eine Form von Schreiben, die ich dann problematischer finde als jetzt im Text zu schreiben.

NB: Da passt jetzt eigentlich perfekt Benno Steins Frage dazu. Du leitest ja die Arbeitsgruppe Intelligenter Informationssysteme und das Digital Bauhaus Lab. Kannst du für uns ein bisschen umreißen, was ihr bei euch in der Forschung macht? Und ja, vielleicht kannst du auch nochmal in Anlehnung an Alexanders Erzählung noch mal etwas über Lehre erzählen.

BS: Das mache ich gerne. Erstmal vielen Dank, dass ich hier sein kann und ich nehme die Möglichkeit gerne wahr, über KI zu sprechen. Meine Arbeitsgruppe heißt „Intelligente Informationssysteme“.

Kurz zu meinem Werdegang. Ich komme aus der symbolischen Künstlichen Intelligenz, das heißt, aus der klassischen Logik. Wir haben in der Arbeitsgruppe diese Logik weiter für uns entwickelt, würde ich nicht sagen. Wir haben uns dem maschinellen Lernen immer stärker zugewandt. Der Schwerpunkt in der Forschung der Arbeitsgruppe ist jedoch das Information Retrieval. Das ist das Bauen von Suchmaschinen. Die Nicole hat es eben schon gesagt. Der zweite Schwerpunkt ist natürliche Sprachverarbeitung. Und beides geschieht heute mit maschinellem Lernen. Mit Symbolischem auch, aber vor allen Dingen mit dem Sub-Symbolischen, wie wir es jetzt über ChatGPT oder den GPT-Modellen generell auch in der Breite immer wieder vorfinden.

Was machen wir damit erstmal? Vielleicht will ich dazu was sagen. Wir bauen eigene Suchmaschinen für spezielle Situationen. Zum Beispiel waren wir die Ersten, die eine Argumentsuchmaschine gebaut haben. Man hat eine Frage zu einem Thema, was kritisch ist oder was Kontroversen hervorruft und man konnte sich von der Suchmaschine passende Argumente pro oder con – je nachdem welchen Standpunkt man selbst eingenommen hat – geben lassen.

Wir nehmen maschinelles Lernen, um Klassifikationsaufgaben zu lösen. Ist ein Text witzig? Ist ein Text so geschrieben, dass er mich traurig macht? Kann ich am Schreiber feststellen, welches oder an dem Textstil feststellen, welches Alter der Schreiber oder die Schreiberin hat? Das sind alles sehr raffinierte Fragen und die versuchen wir zu beantworten mit unserer Forschung. Vielleicht das aktuellste dazu, die neuen Suchmaschinen, wie wir sie jetzt auch sehen bei Google, aber auch YouChat oder Hume ist das nicht nur Suchergebnisse, die berühmten ten blue Links gegeben werden, sondern dass aus den Suchergebnissen zusammengefasst ein Text generiert wird, der als Antwort zu verstehen ist. Das sogenannte Retrieval Augmented Generation. Es wird etwas retrieved, dann wird es angereichert oder zusammengefasst und dann wird daraus eine Antwort generiert. Erstmal so viel zu meiner Forschung.

Ja, ich würde gerne was zu dem sagen, was Alexander gesagt hat. Ich finde das klasse, wie weit ihr das treibt, auch, dass du den Studierenden bis zum Programmieren, den Schmerz des Programmierens beibringst, um was mit einer KI zu machen. Ich möchte jedoch an eine Stelle einhaken. Ich glaube – widersprechen, sage ich es direkt so. Verstehen kann man die Dinge über das Programmieren, meine ich nicht. Man kann sie beherrschen, das gefällt mir. Man kann auch sie viel näherbringen, als man über ein Interface könnte. Auch deswegen ist das großartig. Das Verstehen erfordert meiner Meinung nach das Verstehen der mathematischen Räume darunter, der Möglichkeiten und der eigentlichen Mathematik. Dass du jetzt in deinen Kursen nicht so weit gehen willst, verstehe ich, aber das wollte ich noch dazu sagen.

AK: Vektormathematik fangen wir schon an. Das funktioniert dann noch. Und auch also die Wortumwandlungen in Vektoren, das geht noch. Dann wird es natürlich… Aber ja, also es gibt schon ein bisschen Mathematik auch dann dabei.

BS: Aber Nicole, ich bin von der Frage vielleicht jetzt was abgewichen. Vielleicht nochmal…

NB: Das ist völlig in Ordnung. Immer super spannend, wenn ihr auch ins Zwiegespräch miteinander geht, weil ich meine, da entstehen dann eben so schöne Momente, die ich gar nicht so vorbereiten kann, wie sie dann am Ende hier am Tisch stattfinden.

BS: Vielleicht das noch das Letzte zur Lehre oder die Lehre, die wir machen und in der Arbeitsgruppe machen. Unter dem PhDs, die ich unterrichte, die mich unterrichten, ich unterrichte sie, und die Studierenden, die wir unterrichten – die Message, die Mission, sage ich mal, ist bei uns folgende: Die Dinge vollständig zu verstehen. Wenn es mir nicht gelingt oder mein Unterricht nicht darauf ausgerichtet ist, es vollständig verständlich zu machen, dann braucht man den Unterricht nicht. Das heißt, das Machine Learning und die Sprachverarbeitung und die Retrieval Technologie, die wir entwickeln, macht dann Sinn für Studierende oder für Mitarbeitende, wenn sie geheimnisfrei alles verstehen, was im Hintergrund abläuft. Diese Menschen haben die Chance, die Zukunft zu gestalten. Und das ist deswegen das größte Anliegen meiner Arbeitsgruppe.

NB: Vielen Dank, Benno. Simon Frisch, du bist ja in einer Doppelrolle hier, nämlich als Vizepräsident für Lehre und Lernen und als Dozent für Film- und Medienwissenschaft. Inwiefern spielt KI für dich als Vizepräsident eine Rolle und adressiert du das Thema auch in deiner Dozentur?

SF: Ja, das ist… also, KI ist für mich ein Begriff, ein Sammelbegriff aus meiner Perspektive heraus, zu dem gerade ein Diskurs stattfindet. Und ich versuche, den Diskurs nachzuvollziehen und zu verstehen. Und zwar geht es in meiner Arbeit dann darum, die Frage nach dem Schreiben zu stellen. Du hast ja vorhin gesagt: die Praxis der Theorie ist das, was mich interessiert und die Praxis der Theorie interessiert mich dahingehend, dass wir sagen, als Medienwissenschaft sind wir geisteswissenschaftlich tätig. Und wir in der Medienwissenschaft haben die Perspektive auf die Schreibgeräte, die an unseren Gedanken mitarbeiten oder aus denen die Gedanken hervorgehen oder die in Interaktion mit Gedanken stehen und da halt dann unterschiedliche Ergebnisse sich realisieren. Zurück zu dem Diskurs. Also überall, jeden Tag, taucht diese Buchstabenkombination KI, ich nenne das jetzt mal bewusst so, auf. Und ich sehe sie unterschiedlich gefüllt, aber ich halte sie im Moment – also, das, was im populären Diskurs stattfindet, sind für mich keine Fragen, die da gestellt werden.

Was mich daran interessiert ist: Benno Stein hat gerade davon gesprochen. Wir müssen das verstehen und wir wollen es vollständig verstehen. Das ist unsere Aufgabe auch an der Universität diese Verstehensprozesse zu begleiten, zu induzieren, auch zu führen und auch die beteiligten Studierenden also dahin zu führen zu Verstehensmomenten. Oder hast du ja sogar davon gesprochen, es vollständig zu verstehen. Dafür müssen wir Fragen stellen, und zwar gute Fragen. Also Fragen, die uns führen und die uns die Räume öffnen in die Verstehensprozesse hinein. Und da sehe ich im Moment die Hauptaufgabe, dass wir an die Phänomene, mit denen wir es zu tun haben, also da schreibt sich ein Text, ich darf das mal so reflexiv ausdrücken, das wäre die grammatikalische Konstruktion, dass wir an diese Erscheinungsbildungsform die richtige Frage stellen. Und ich glaube nicht, dass die erste Frage, die uns zum Verstehensprozess bringt, die ist, ob wir Menschen jetzt überflüssig werden. Das ist sicher nicht die Frage, die uns zu einem Verstehen der Vorgänge der Prozesse, die wir also KI-generiertes Schreiben nennen, die uns dazu führt.

NB: Danke Simon. Ich muss jetzt etwas aufgreifen, was du gerade gesagt hast, weil ich finde das verdammt spannend, auch im Zusammenhang mit dem Thema unseres Gesprächs. Du hast gerade gesagt: „Da schreibt sich etwas.“ Wer schreibt denn? Wer trägt die Verantwortung für das Geschriebene? Hat da jemand von euch eine Antwort dafür?

SF: Ich würde direkt – Entschuldigung dafür. Es sind zwei verschiedene Fragen aus meiner Warte. Wer schreibt? Ich würde auch sagen: Wer schreibt, stellt natürlich die Frage nach einer Autorschaft. Und Autorschaft ist immer ein Konzept und ist kulturell unterschiedlich. Insofern müsste man dann eben weiter überlegen: Wonach frage ich, wenn ich frage, wer schreibt? Was will ich da wissen? Und was ist mein Problem? Welches Problem will ich damit lösen, wenn ich das wissen will, welches Problem kann ich damit lösen mit der Antwort. Und das zweite ist die Verantwortung. Ich würde sagen, die Verantwortung für einen Text liegt auch im Leseprozess, nicht nur im Schreibprozess.

NB: Danke Simon!

BS: Ja, wer schreibt? Ich greife es auch mal auf. Der Text entsteht autoregressiv, das heißt, außer einem Eingangstext werden durch Hinzufügen von Worte ein längerer Text und der wird dann wieder verlängert. Und was entsteht, ist ein Text, der statistisch gesehen – wir sprechen von der Entropie her, die größte Ähnlichkeit mit dem Bisher-Gesagten hat. Und das Bisher-Gesagte ist das, was wir im Trainingsprozess der Maschine gegeben haben. Das heißt, wir hören eigentlich das, womit wir die Maschine oder wir sehen eigentilch das das Geschriebene, womit wir die Maschine trainiert haben. Der Autor ist in diesem Fall also, wir können die klassischen Sprachmodelle nehmen, GPT, Mistral, Palm oder Alpacca [unv., 17:46] Wikipedia. Ein paar große Zeitungseditionen, Journale, sehr gut ausgewählt. Und das ist das, was wir dann lesen. Also, die Autorschaft ist vielleicht die ganze Welt, die da im Internet mitgeschrieben hat. Auf jeden Fall ist da kein bewusster Prozess hinter. Insbesondere in dem Sinne kein Konzept. Man kann natürlich jetzt symbolisch eingreifen, und das tut man, indem man bestimmte Auswahlen von Worten trifft, wenn Wahrscheinlichkeiten ähnlich sind.

Das nennt man Alignment. Man kann Text in bestimmte Richtungen drängen. Man kann vermeiden, dass bestimmte Dinge gesagt werden. Das sind schon übergeordnete politische Dinge. Also, es schreibt, ich sage es mal, platt: das Internet. Plus die Menschen, die aufpassen möchten, was gesagt werden darf.

AK: Na, also ich denk, Was ich sehr interessant finde ist eben diese statistische Komponente. Und eben das ist ja eigentlich keine, wie jetzt bei einer normalen Autorschaft, hat man ja eigentlich eine Trennung zwischen Subjekt und Objekt. Das gibt es eigentlich nicht. Das ist ja quasi das Konvolut der Daten eigentlich, das sich statistisch abbildet. Und das, was jetzt vielleicht auch interessant ist, also, wenn ich das richtig verstanden habe, dass jegliche Form von Grammatik und Semiotik sich aus der Statistik ergibt. Es gibt eigentlich keine logischen Grammatiken, die da implizit eingebaut sind, sondern das ergibt sich alles aus den Datensystemen, der Komplexität der Daten raus. Das ist sehr interessant, aber, denke ich, kann auch problematisch werden. Es gibt da keine Identität, die versteht, die reflektiert. Das ist quasi eine statistische Annäherung.

SF: Und das kann ich immer nicht verstehen. Ich glaube, dass das etwas ist, was uns irritiert, dass dann trotzdem grammatikalisch richtige Sätze dabei rauskommen. Ich finde das bei dem Illumulus hier auf der Buchmesse ziemlich interessant, dass grammatikalisch richtige Sätze dabei rauskommen und die Illustrationen dazu an bestimmten Stellen nicht ganz richtig sind. Die Perspektiven stimmen nicht richtig usw. Man sieht den Illustrationen an, dass die Maschine die Gegenstände, die sie malt, nicht kennt, sondern nur die Konstellation von Flächenoberflächen und Linien zueinander aus `nem Datenkonvolut, das in etwa so aussieht. Beim ersten Betrachten ist es dann auch irgendwie eine Frau auf einem Markt, die da mit dem Regenschirm vorbeiläuft. Und irgendwann sieht man, der Regenschirm verankert sich aber in ihrem Nacken. Also jetzt von der Bildlogik her, die Laternen sind in die Wand rein irgendwie gegossen usw. und alles verschmilzt. Und das ist auch eine Poetik, die ich tatsächlich interessant finde, weil die Fragen aufwirft. Nämlich z.B. die, die Maschine weiß nicht, was ein Haus ist. Sie weiß nur, dass es so aussieht in Verbindung mit Straßenelementen. Sie weiß noch nicht mal das, sondern sie weiß, wie ein Straßenzug aussieht. Aus der Ansicht, irgendwie. So ein Irgendwie ist da drin. Und das finde ich interessant. Warum ist das bei den Sätzen so? Bei den Sätzen unterläuft es der Maschine eher nicht.

BS: Ja, ich denke, die Bilder werden auch noch besser. Zurück zu den Sätzen. Die regelbasierte Formulierung von Grammatiken, die man beliebig weit treiben kann. Nehmen wir mal Chomski als einen der Hauptvertreter. Die regelbasierte Formulierung von Grammatiken nimmt man sehr gerne. Aber sie fasst die menschliche Sprache nicht. Und man hat in den 50er Jahren schon die regelbasierte Grammatiküberprüfung ergänzt durch statistische Verfahren.

Und diese wurden ab den 2000er Jahren, 2002, durch neuronale Verfahren, auch statistische Verfahren, weiter verfeinert. Tatsächlich ist es nicht so, dass man die Grammatik weglässt, aber die Grammatik deckt eben nur einen Teil unserer Sprache ab. Und das muss man sich klarmachen. Vielleicht 70, 80%. Und der Griff auf die Statistik ist keine Schwäche, sondern eine Stärke. Das heißt also, wir nehmen Statistik, um die Grammatik richtig hinzukriegen. Und nicht, weil wir die Regeln nicht können.

SF: Das finde ich interessant, weil das eine eigene Poetik wird. Es ist nämlich eine, wenn ich das richtig verstanden habe, ist das – und es kann auch eine eigene Pädagogik werden, weil wir dann bei der Pädagogik darüber nachdenken können, ob wir Regeln lehren oder ob wir…

BS: Richtig. Regeln sind vielleicht ein Rückgrat und vielleicht auch ein Rückgrat, um Wissen sich anzueignen. Wenn man die Vollständigkeit der Sprache – nehmen wir irgendein Textregister eines Romans oder eines Gedichtes fassen wollen, dann weißt du ja, wie wenig die Grammatik uns da führt. Und wenn wir jetzt, ich will nicht sagen, ich bin gerne präzise. Wenn wir ein paar Tausend Gedichtsbeispiele haben, dann lehren die uns mehr als die Regeln. Und darum geht es.

SF: So ist es. Drum lernen wir im Grunde auch beim Schreiben nicht einfach nur das Schreiben und schreiben da nur, sondern lesen eben auch sehr viel, weil wir durchs Gelesene lernen wie man schreibt. Also gehören Lesen und Schreiben in dem Sinne zusammen, aber wir schauen uns beim Lesen – aus meiner eigenen Praxis weiß ich das, wir schauen dem Text dabei zu, wie er arbeitet.

BS: Ich möchte, weil mir der Gedanke zu schön und zu wichtig ist. Ich möchte das doppelt unterstreichen: Wer nicht lesen kann, kann nicht schreiben. Mir ist das erst vor wenigen Jahren aufgefallen ich versuche ja, meine forschenden Mitarbeiterinnen zu gutem Schreiben zu entwickeln. Und wenn man nicht feststellt, was man gerade geschrieben hat, dann kann man auch nichts schreiben. Also, für mich eine Überraschung - für dich vielleicht nicht. Das Defizit im Schreiben war oft geroutet im Defizit im Lesen.

AK: Vielleicht kann ich kurz, also, ich finde das sehr interessant, weil gerade in der Kunst oder beim Schreiben hat man ja iterative Prozesse. Also, deswegen habe ich auch so ein bisschen das Problem mit diesem ChatGPT. Man produziert einen Text. Das heißt, wenn ich einen Text produziere, habe ich ja verschiedene Iterationen, wo ich den Text verbessere. Gerade in der Lyrik geht es ja bis zum Wort. Zum Beispiel auch ein Beispiel in der Malerei. Das Bild existiert ja nicht bei einem Künstler nicht im Kopf schon vorher, oder Künstlerin, sondern das wird er gearbeitet, durchgearbeitet. Meine Erfahrung, ich habe eher so wirklich praktische Erfahrungen in der Programmierung, sehr praktisch, dass es da ähnlich ist. Man geht da durch und es gibt auch eine Schönheit in der Programmierung.

Also ein Algorithmus in dem Sinne ist ein Kunstwerk in meinen Augen. Das ist total schön. Das muss auch nicht so sein. Da kommt man aber nur durch Arbeit hin. Ich finde das fällt ein bisschen so weg oft in diesen Debatten, dass man diesen Arbeitsprozess rauslässt, der total wesentlich ist. Also auch bei einem Design ist total wichtig. Man kommt da nicht einfach so – es gibt keinen Shortcut oder eine App, das ist glaube ich das. Man kann, finde ich, diese Tools auch so nutzen, dass man eine Inspirationsquelle hat. Also, dass ich jetzt andere Ideen habe oder sowas. Aber es ersetzt nicht diesen Arbeitsprozess, finde ich, einfach. Also man hat kein Produkt.

NB: Ja. Danke, Alexander.

Ich würde mal eine Frage weiterkommen. Du hast jetzt witzigerweise schon meine nächste Frage an dich vorweggenommen, weil ich dich auch nach den iterativen Arbeitsprozessen fragen wollte. Deswegen würde ich jetzt mal nochmal an Benno eine Frage stellen. Wir hatten uns im Vorfeld dieses Gesprächs miteinander am Telefon unterhalten. Und du warst etwas irritiert, ob des Titels. Neues Lesen – Neues Schreiben. Magst du dazu nochmal ein bisschen was erzählen?

BS: Ja, gerne. Also, erst nochmal Danke, dass ich dazu gefragt worden bin. Ich weiß auch gar nicht, ob ich irritiert war. Ich konnte nicht viel damit anfangen. Ich habe mich dann gefragt, was könnte denn gemeint gewesen sein? Und ich habe mich dann gefragt, eine Maschine, einen Algorithmus, die Text generiert? Ist das dann neues Schreiben? Und eine Maschine, die Text zusammenfasst, den man dann lesen kann anstatt die ganzen langen Dokumente zu lesen, ist das dann neues Lesen?

Ich hab dann gemerkt, dass mich das deswegen verwirrt, weil ich beim Schreiben einen kreativen Schöpfungsprozess des Autors, des Romanautors gedacht habe, oder der Romanautorin, die ich auf der Buchmesse treffe. Dass Texte generiert, wenn Gebrauchstexte, Boiler Plate Texte von KIs, das leuchtet mir ein. Das geschieht seit vielen Jahren bei Wetterberichten, Sportreportagen, Gebrauchsanleitungen, d.h. auf ein tolles Niveau gehoben. Aber, dass ein Romanschreiber, eine Romanschreiberin, jetzt mit der KI ein neues Schreiben entwickelt, das hab ich nicht verstanden. Und viel mehr drängt mich andere Dinge. Die neue soziale Manipulation, die möglich ist. Es ist eine neue Art, Dinge zu generieren. Aber ich glaube, das Schreiben, das neue Schreiben in dem Mensch, das habe ich nicht gesehen. Nicht so massiv. Das hat mich verwirrt, ja.

NB: Simon, genau. Du hast da schon nochmal eine andere Haltung dazu, oder?

SF: Neues Schreiben, neues Lesen. Neues – im Grunde natürlich auch ein bisschen so ein Aufmerksamkeitswort. Und das wollten wir auf der Buchmesse eben so setzen, dass das nicht völlig neu ist, das wissen wir eigentlich schon, aber hier auf der Buchmesse steht dann eben „Neues Schreiben.“ Das soll auch neugierig machen und dann zeigen wir ja hier auf der Buchmesse dezidiert Positionen, die eben nicht verbalschriftlich artikulieren, sondern anders schreiben. Es gibt ja sehr viele Schreibformen, es gibt die Fotografie. Also, wenn man da aus dem Griechischen, Beschreiben, ist eine Aufzeichnung oder Eintragungsform von Formen, die symbolischen Charakter haben können oder die irgendwie Sinn wiedergeben können. Dann können wir die Fotografie nehmen, die Audio- oder Phonografie. Das sind ja alles Aufzeichnungs- oder Schreibinstrumente, Schreibmedien oder Schreibprozesse.

Dabei entstehen dann Daten in einer geordneten Struktur, die sind lesbar und die sind dann übertragbar. Die sind zum Teil von Menschen lesbar, die sind aber auch von Maschinen lesbar und dann schließen sich daran Prozesse an. Also Lektüreprozesse generieren wieder neue Prozesse und an diese Idee wollten wir uns anschließen. Und dann entstehen dabei natürlich immer wieder Oberflächen. An dem Moment interessieren wir Menschen uns dafür, z.B. eine Spieloberfläche hier bei der Game Fabrik oder eben eine Textoberfläche aus den Prozessen dieser KI-generativen Maschinen. Das ist, glaube ich, was ich jetzt in den Tagen der Buchmesse am stärksten hier gelernt habe, dass wir es mit Oberflächenphänomenen zu tun haben, mit denen wir dann handeln. Und ich glaube, das hat auch was mit deiner Frage zu tun oder mit dem, was du gerade gesagt hast, die Verantwortung. Was verändert sich mit unserer Wirklichkeitswahrnehmung, weil wir nämlich die Oberflächen verwechseln können mit dem, was dahinter liegt.

Möglicherweise müssen wir die Beziehung von „geschriebener Text“ und „Autorschaft“ neu ordnen. Manchmal erinnert mich aber die Situation auch tatsächlich an das, was ich über die Einführungszeit der Fotografie gelesen habe, wo es viele Diskurse gab darüber: Wer hat denn jetzt das Bild gemacht und wer wird denn künftig Bilder machen? Und interessanterweise - wir haben ja ein ganz anderes Paradigma inzwischen – früher war das so: Was ist mit der Authentizität dieses Bildes? Also warum kann dieses Bild denn wirklich die Wirklichkeit darstellen, wenn es doch gar kein Mensch gemacht hat, der eben die Akzente usw. hineingibt? Und da gibt es Parallelen zu den Diskursen, die wir jetzt gerade führen.

NB: Verändert sich dadurch die Rolle des Menschen im Verhältnis zu seinem Werkzeug?

SF: Absolut. Die verändert sich aber die ganze Zeit. Also wir sagen immer „der Mensch“ und dann schauen wir an eine irgendeine Stelle vor so und so viel zigtausend Jahren und sagen: Da ist der Mensch schon. Nein. Der Mensch war vor dreißig Jahren ein anderer als vor sechzig und Hundertzwanzig Jahren. Wir sagen immer: Der Mensch. Und haben da eine gewisse Konstante. Natürlich kriegen wir das biologisch mehr oder weniger auch konstant hin. Aber das, was wir meinen, wenn wir fragen, wird der Mensch hier überflüssig, diese Menschkonzeption, die ist in permanenter Veränderung.

AK: Ja, also ich würde auch sagen, dass das ein linearer Prozess war. Gerade bei diesen Gebrauchstexten ist es ja schon länger so, dass man mit Journalismus nichts mehr verdienen kann. Dass eigentlich Reuters-Meldungen umgeschrieben werden in gewissen Zeilen. Dass auch Illustration ist ein Job, mit dem kann man kein Geld mehr machen. Jetzt geht's in die Musikproduktion, wo man quasi Trailermusik produziert, Gebrauchsmusik. Ich sehe jetzt da natürlich das Problem, dass ähm - das wäre ja auch eine Frage ein bisschen an Benno, also, was ich problematisch finde, dass man eine Monopolisierung hat von gewissen großen Firmen. Die über die Hardware- und auch die Softwaresysteme quasi bestimmen. Und die jetzt natürlich in der Lage sind, Produkte herzustellen, ohne dafür bezahlen zu müssen. Das passiert ja aus einem gewissen Zweck heraus. Also, wenn ich jetzt Bilder herstellen kann, wo kein Copyright mehr drauf ist, wenn ich Texte generieren kann ohne Copyright, wenn ich Musik herstellen kann, im Falle jetzt von Spotify, das nur noch das quasi nachmacht, also eine ruhige Klaviermusik z.B., dann muss ich dafür nichts mehr bezahlen und muss die Leute nicht mehr dafür entlohnen.

Und ich würde es sehr pragmatisch sehen, jetzt gar nicht mehr um große Kunst zu reden, sondern einfach es gab jemanden der hat Imagefilmmusik komponiert, das kann jetzt wegfallen und so. Da ist ein Interesse dahinter und eine gewissen Firmenpolitik oder so, auch eine Monopolisierung, die so weit geht, dass zum Beispiel der CEO von NMedia gemeint hat, man braucht Programmieren nicht mehr lernen, das können die Systeme dann selbst machen über normale Sprache. Und da finde ich, das wird dann sehr bedenklich. Arbeit jetzt nicht im Sinne von man erschafft dann das großartige Kunstwerk, es ist einfach ein Daily Job und das ist so absehbar, dass diese Sachen sind schon langsam abgebaut worden sind. Also, ich sehe das als eine kontinuierliche Entwicklung.

SF: Darf ich da eine Frage stellen an Benno? Wie bedenklich findest du das denn? Ist das bedenklich? Das würde mich wirklich interessieren.

BS: Die Frage ist sehr komplex und berührt viele Dinge. Den Schöpfungsprozess, den wir uns durch Maschinen unterstützen lassen, durch Werkzeuge, das ist im Erzeigen von Artefakten im Möbelbau genauso wie in der Sprache, jetzt Musik hast du genannt, die Malerei. Ist auch für mich eine Überraschung, wie cool das geht. Das ist eine Frage, die ich so jetzt nicht beantworten will, weil ich würde ein Statement setzen, das ich vielleicht später bereue, das kriegen wir hier nicht gebacken. Aber ich möchte was anderes dazu singen. Was mich immer wieder wundert, ist die Angst, etwas zu verlieren. Und ich habe diese Angst nicht, weil ich mich nicht durch das Gemachte identifiziere, sondern durch die Fähigkeit es zu machen. Ich will ein paar Beispiele geben.

Wir haben Fahrräder, wir haben Autos, aber ich lerne laufen. Ich lerne Sport. Wir haben Spotify, aber ich lerne ein Musikinstrument. Ich brauche mich heute nicht körperlich wehren, aber ich lerne eine Kampfsportart. Warum tue ich das alles? Ich tue das für meine Entwicklung, für mich als Mensch. Ich werde dadurch – ich persönlich, das ist meine Aussage – ihr müsst es nicht teilen – ich werde durch zum Mensch.

Und es kann mir keine Maschine nehmen. Das sind also zwei ganz verschiedene Dinge. Wir reden also jetzt von dem Existenziellen, der Beruf geht flöten. Und dem: Was bin ich wert als Mensch? Und die zweite Frage hab ich nie verstanden. Es gibt einen interessanten Artikel, der ist acht Jahre alt, der heißt - ich kenne nur den englischen Titel - jetzt kenne ich noch nicht mal den. Parroting of Billionairs, wie die Milliardäre ihre Kinder erziehen. Kein Computer bis fünfzehn, soziale Kontakte, Sport, Sprachen, Grundausbildung in den Naturwissenschaften. Warum machen die das? Die Maschinen können doch alles aus den genannten Gründen. Weil die menschliche Entwicklung dadurch geschieht.

SF: Also, da bin ich ganz bei dir. Da haben wir auch in einem anderen Kontext schon mal drüber gesprochen. Die Beispiele, die du gebracht hast, das Beispiel, über das wir da gesprochen hatten, war Pferde und Reiten. Es gibt noch Pferde und es gibt noch Reiter und sie müssen nicht mehr wohin reiten, sondern nur noch ausreiten und sie tun es, sie reiten aus. Und das ist finde ich ganz schön, die anthropologische Frage aus der Frage nach der „Wer produziert dann noch unsere Gebrauchsprodukte“ sozusagen, in die Frage nach der Tätigkeit des lebendigen Lebens zu verlagern und dann sagen: Der Mensch lebt in Tätigkeiten und nicht in Produkten, die er herstellt.

AK: Ja, also ich finde es auch, es ist ja eher ein Prozess und es ist ja jetzt ein Ende von dem langwierigen Prozess, dass dadurch gar kein Geld mehr generiert werden kann. Also wie Musik jetzt auch z.B. produziert wird seit einer Weile, ist sehr praktisch. Es gibt Sample Libraries und so, das ist ja ähnlich. Jetzt fällt das auch weg. Die Frage ist einfach, ich würde da ganz pragmatisch sein und ökonomisch: Wer bekommt denn jetzt das Geld dafür? Und das ist für mich – ich bemerke auch, dass also auch bei der Musik genau, würde es mir auch darum gehen, man macht das ja, weil man das machen möchte. Aber wenn man sagt, man stellt wirklich ein Produkt her, also ich würde es als Design sehen und wer bekommt denn jetzt das Geld?

Und es ist schon so, dass dann einfach die Copyright-Situationen auch nicht klar sind. Die Daten, mit denen die Systeme gefüttert werden, sind ja jetzt unter Umständen meine Werke. Und jetzt bekommt halt irgendwie einfach einen Konzern, bekommt dann einfach das Geld, was eigentlich mir jetzt zugestanden hätte theoretisch. Und das ist jetzt ein Problem, was jetzt halt auftaucht. Jetzt kriegt halt nur Spotify noch das Geld und das ist ein Riesenproblem. Denke ich, vor allem für Kreative. Ich würde jetzt gar nicht in die hohen Künste gehen, sondern einfach so Brot und Butter Design oder so was.

Das ist jetzt für mich was, wo… ja. Wer bekommt denn jetzt das Geld? Wenn eigentlich die Systeme trainiert wurden, auf den Materialien, auch auf meiner Basis, dann müsste das auch ich bekommen. Und interessanterweise finde ich, die interessantesten Beiträge kommen da schon von Ökonomen, die halt gemerkt haben, okay, diese neoliberale Idee von Trickle down und Open offene Märkte funktioniert nicht mehr. Es bilden sich da ganz starke Monopolbildungen und damit habe ich eigentlich auch angefangen damals, weil ich bedenklich fand, wie ja quasi dieses Machine Learning, das ist ja der Motor von Google, es ist ja schon komplett da. Also Videoklassifikationen funktionieren auf einem super hohen Level schon. Und da sehe ich eher das Problem in der Monopolisierung.

Das wäre auch eine Frage. Und da ist auch die Frage, wie sich Europa positioniert? Was kann man dagegen machen? Weil es ist natürlich auch die Hoheit über die Daten, was Google hat, z.B. auch. Die Systeme werden ja besser, je mehr Daten man hat. Und das wäre jetzt so meine Frage.

BS: Ich wollte genau dieses Feld, was wirklich nur an der Oberfläche jetzt auch gekratzt ist, nicht beackern wollen. Wir schaffen das nicht. Und man kann zu jedem der Position noch andere Positionen aufwerfen. Für mich war es wichtig, so habe ich die Frage auch beantwortet. Ich definiere mich nicht durch das Produkt, sondern durch die Fähigkeit. Aber hier die Frage Neoliberalismus, Kapitalismus, wer bekommt das Geld, wer ist der Schöpfer, wer ist der Autor? Müssen alle meine Studierenden mir Geld geben, weil ich sie unterrichtet habe und in die Lage versetzt habe usw.

Und das sind so komplizierte und schwierige Fragen. Ich wollte das – Ich würde sagen, wir beißen uns die Zähne aus, wir vertreten Ideologien und gehen dann unsere Argumente hervor, dass dafür wäre ich jetzt nicht vorbereitet und ich finde es auch schwierig. Weil allein, du hast so viele verschiedene Dinge jetzt angesprochen, die kann man nicht einfach so beantworten. Es ist unbestritten, dass die KI in der Form der Launch Language Models, wie wir es jetzt haben, in Bereiche vorgedrungen ist, die wir uns vor wenigen Jahren nicht vorstellen konnten. Ich will das gar nicht bewerten, ob das gut oder schlecht ist. Ich persönlich freue mich über schlaue Maschinen. Ich freue mich über Menschen, die schlauer sind als ich. Ich genieße es, mit denen zusammen zu sein. Ich genieße es, mit Algorithmen zu arbeiten, die besser sind als ich. Aber das ist meine persönliche Sache.

SF: Was ich interessant finde, ich habe jetzt gerade versucht, so ein bisschen Beispiele zu finden die möglicherweise dazu passen zu den Gedanken, die wir uns gerade an der Frage Monopolisierung und „wer kriegt dann das Geld“ machen. Da habe ich an Filmproduktionen gedacht, wo in vieler Hinsicht auch Kulissenbauerinnen und Kulissenbauer zum Teil jetzt keine Berufe mehr haben, aber es treten an deren Stelle natürlich andere. Das sind ja ganze Hallen, die inzwischen eben da die Kulissen mehr oder weniger digital erzeugen usw. Es sind dann andere, die das Geld verdienen. Wenn man sagt, diese Firmen verdienen das Geld es sind ja da auch Leute in den Firmen, die da arbeiten, die das Geld verdienen.

Für mich ist die ästhetisch-poetische Frage jetzt wichtiger. Verschieben wir es mal dahin. Ob das nicht Medienkonvergenz von Phänomene sind, die wir hier Monopolisierung auch nennen können? Also unter der ökonomischen Perspektive ist es vielleicht Monopolisierung oder Konzentration, aber es sind ja auch Konvergenzen. Also was früher verteilt war in so einem ganzen Verlagshaus, das findet jetzt an einem einzigen Computer statt und dann haben wir eine Konvergenz. Sowas passiert ja wirklich nicht zum ersten Mal, sondern die ganze Zeit.

Die Menschheitsgeschichte, die verschiedenen Kulturgeschichten sind immer voller Konvergenzphänomene. Und an der Stelle weiß ich auch wirklich nicht, wie es weitergeht. Also, auch Prognosen zu treffen, weil die Datenlage viel zu komplex ist. Welche Räume sich öffnen, auf welche Ideen die Menschen kommen, wie man anschließt, wo man sich wieder einsiedelt, welche Tätigkeiten dabei entstehen usw. Es ist ja manchmal sehr überraschend, dass man dann Prognosen erstellt und genau das Gegenteil tritt ein, weil man an eine bestimmte Steigung, an eine bestimmte Öffnung nicht gedacht hat, in die sich dann plötzlich Tätigkeiten, Berufsfelder, Lebensformen ergießen. Und man kann dann eben dabei zuschauen. An der Stelle habe ich aber viel darüber nachgedacht, z.B. was machen die Germanistikstudentinnen und Studenten, die die Arzt-, Lenzer- und Westernromane schreiben und die ja genau üben, wie so ein Roman zu lesen ist. Der ist meistens gar nicht autorenorientiert, sondern ist eine Unterhaltungslektüre, die nur dazu da ist, sich eine Zeit lang in eine bestimmte Emotionalität und Affektivität beim Lesen, also eine Lektüre, zu versetzen, wird dann nachher weggeschmissen, über die wird auch nicht nach nachgedacht und gar nicht – solche Dinge können KIs wunderbar schreiben, stelle ich mir vor.

NB: Benno Stein hat dazu eine Antwort.

BS: Ich möchte dazu was sagen, auch nur eine Anekdote hinzufügen. Eine Freundin von mir hat mich vor 37 Jahren gefragt, ob sie Übersetzerin werden soll. Ich hab schon vor 37 Jahren gesagt: Nein, auf keinen Fall, tu das nicht. Bis vor fünf oder acht Jahren haben die Menschen diesen Beruf fleißig weiter ergriffen. Obwohl schon vor 37 Jahren völlig klar war, dass das vorbei ist.

NB: Da passt vielleicht noch eine Frage dazu, die ich auch vorbereitet hatte, nämlich was die Entwicklung von Large Language Models mit der Kommunikation zwischen uns Menschen macht. Was verändert das vielleicht? Habt ihr dazu Ideen? Benno?

BS: Ja. Ich habe eine witzige Idee. Die Texte der ungeübten großen Textschreiber bei Bachelorarbeiten sind besser. Und das macht mit mir etwas… Okay, aber ich weiß nicht, ob das war, was du hören wolltest.

SF: Ja, ich finde die Antwort gar nicht so schlecht und ich finde die Antwort sogar richtig gut. Weil an dem Gedanken wird natürlich als Universität auch in Hinsicht auf Konzeption von Lehre. Und Lehre und Lernen hängt ja auch immer, Lernprozesse müssen irgendwie ein Feedback kriegen und das sind dann meistens Prüfungen, über die Feedbacks laufen und mit denen sind dann Bewertungen verbunden. Und über diese Formate müssen wir natürlich nachdenken, wenn wir sagen: Ihr sollt Texte abgeben und sie geben dann Texte ab, aber wir haben vergessen zu sagen, ihr müsst die aber vorher selbst geschrieben haben.

Und an der Stelle geht natürlich jetzt genau die Katz-Maus-Jagd los oder Räuber und Gendarm, wo wir die ganze Zeit versuchen zu sagen: Nein, ihr müsst es machen wie bisher, obwohl es anders geht, müsst ihr es trotzdem anders machen, als es geht usw. Und ich glaube, das ist nicht der Weg. Der Weg muss ein anderer sein. Ich glaube, wir müssen eben mit der Technik Formen finden und im Verhältnis zu der Technik über Fähigkeiten nachdenken, die wir erwerben können an der Universität. Aber auch in Auseinandersetzung mit der Hilfe der Technik. Und da könnte eine Geschichte, über die ich jetzt schon intensiv nachdenke, ist eben auch die Frage nach dem Schreiben auch nochmal dahingehend zu stellen: Was ist denn Schreiben eigentlich für eine Tätigkeit? Und was ist denn Schreiben für eine Tätigkeit und auch für eine Fähigkeit und wo wirkt Schreiben überall?

Oder kann das auch eingesetzt und wirksam werden über die Produktion von Texten hinaus, also über das hinaus oder jenseits von dessen, was Textgeneratoren mir abnehmen können. Und da wird schreiben zu einer hochinteressanten Geschichte, die wieder völlig offen ist und die auch wieder frei wird von den Textzwecken.

AK: Ja, also ich hätte zwei Sachen nochmal anzubringen. Also Zum einen, es gibt auch Tools, die jetzt nicht so kompliziert sind, z.B. Word to Vector oder sowas, mit denen man Texte wirklich analysieren kann und auch sehr interessante Arbeiten dazu auch machen kann. Ich hatte Studierende, die das quasi als Analysetool anwenden. Man muss jetzt gar nicht diese super Modelle anwenden, um da ein bisschen einzusteigen und das ist auch jetzt nicht, also in meinen Augen nicht weg. Ich finde es schade, dass es immer nur um das Neue geht, sondern man kann das anwenden und damit wirklich statistisch valide Aussagen treffen, finde ich auch. Und zum anderen ist das natürlich als Tool total toll. Es gibt jetzt z.B. von DeepL, das Vorschläge macht über die eigene Ausdrucksweise und dann natürlich die Übersetzung super. Das finde ich auch eine Bereicherung, weil das konnte man natürlic auch schon vorher machen, wenn man das nötige Geld hatte. Aber sich jetzt Texte übersetzen lassen auf diesem Niveau und Anpassungen durchzuführen ist natürlich eine tolle Sache.

BS: Du hattest die Frage nach dem Schreiben gestellt. Ich möchte, dass meine PhDs brillante Schreiber sind. Schreiben ist die härteste Denkschule, die es gibt. Und auf jeden Fall sollen sie alle Tools nutzen, die da sind, aber wenn sie nachher nicht schreiben können, war das alles wertlos. Ich akzeptiere, ich sag's mal so offen von meinen PhDs, mit denen wir zusammen Texte schreiben, keinen Text mehr, der nicht mindestens durch eine DeepL oder was anderes gelaufen ist. Und ich stelle dabei fest, weil wir sprechen ja nur auf Englisch, unsere Arbeitsgruppensprache ist Englisch, dass die im Englisch besser werden. Das heißt also, ich bekomme bessere Texte zu lesen, aber gleichzeitig werden sie auch besser im Schreiben. Ich selbst werde übrigens auch besser. Ich unterwerfe mich auch dem Diktat, das ich da verlange.

Obwohl ich recht fließend Englisch schreiben kann, kann ich noch einiges lernen von diesen Casual Writing Prozessen. Und ich will damit sagen, ich will im Endeffekt die Person haben, die es kann. Ohne Werkzeug, aber das Werkzeug hilft, die Person zu werden, die Fähigkeit zu erwerben.

NB: Da habe ich auch noch eine schöne Anekdote, wenn es die Kommunikation zwischen den Menschen geht. Das hatte ich dir auch am Telefon erzählt. Ich jag inzwischen meine ganzen E-Mails durch DeepL Write und lass mir dann nochmal den Text korrigieren. Oftmals findet er dann halt nicht nur Fehler, sondern einfach auch Wege, diesen Text ein bisschen zu glätten und das ein bisschen spritziger zu machen. Und dann denke ich mir: Super, die E-Mail klingt richtig gut, das nehme ich so.

BS: Das ist sehr respektvoll für die Mailempfänger. Das finde ich gut.

NB: Das denke ich auch. Und dann macht es auch unsere Kommunikation besser.

BS: Ja, diesen Aspekt möchte ich auch haben. Wenn wir die Werkzeuge haben, muss ich hier keinen Schrott lesen. Das ist vielen ist vielleicht gar nicht klar. Ein schlecht geschriebener Text verhindert den Zugang zum Inhalt enorm. Und wenn wir richtig forschen und da schwierige Mathematik oder Algorithmik drin ist, ist jede Kleinigkeit, die nicht gut ist, ein Distractor und ich komme an die eigentliche Aussage ran. Also ich kann also auch besser forschen mit besser beschriebenen Texten. Hört sich komisch an, aber das ist die Erfahrung, die ich mache.

SF: Das finde ich einen ganz interessanten Gedanken jetzt, der eigentlich auch dahin geht, also, dass man mehr Menschen am Diskurs beteiligen kann, weil die Menschen in der Lage sind, ihre Ideen verbal, gut und nachvollziehbar zum Ausdruck bringen können, ohne dass sie selbst Schreiben in dieser Weise gelernt haben. Sie können mit der Maschine sozusagen ihre Ideen in eine geschriebene Form bringen, die dann für Leser verständlich wird. So bekommt man plötzlich Zugang zum verbalschriftlichen Diskurs durch Maschinen.

AK: Es gibt ja auch Leute die wirklich Probleme haben, sich auszudrücken, zu schreiben und so, ne. Das schon ein Problem darstellt. Und das ist ja jetzt auch jetzt eine gute Möglichkeit für diese Leute, integriert zu werden, denke ich, das ist schon auch sehr gut.

BS: Damit es nicht untergeht ich möchte nachher eine Person haben, ein PhD, eine Studierende, die schreiben kann. Egal, ob da ein Taschenrechner ist. Ich möchte jemanden, der rechnen kann. Jemanden, der schreiben kann. Ich möchte jemanden, der laufen kann. Ich möchte, dass die Menschen diese Fähigkeiten haben.

SF: Ich glaube auch, dass sich mit diesem Gedanken auch etwas verbindet, was für die Universität sehr wichtig ist. Dass wir… wie drücke ich das aus? Dass sich im Schreiben, ich glaube, wir wissen und ahnen das, wenn wir das so formulieren, dass sich im Schreiben oder im verbalen Ausdrücken auch etwas herstellt. Nämlich ein Ort, an dem und von dem dieses Schreiben und dieses Formulieren ausgeht. Also, eine Person, eine Position, ein Ich, die sich verhalten kann, zur Welt und in der Welt. Und ich glaube, das ist dann die Verantwortungsposition, also die Position, die auch antwortet und verantwortet, was sie antwortet in Hinsicht auf das Dasein, das sie eben stellt an diesem Ort. Ich bin dieser Ort. Von hier aus sieht die Welt so und so aus und das kann sich im Schreiben nicht nur ausdrücken, sondern auch wirklich herstellen, also einschreiben, artikulieren und sammeln. Und deswegen ist es wichtig, dass man auch selbst dieses Schreiben macht, weil man diesen Ort bilden muss. Den kann die Maschine nicht bilden.

AK: Und eine Intention hat.

SF: Daraus bildet sich die Intention, ja.

AK: Man braucht eine Intention, ansonsten macht das keinen Sinn alles.

NB: Ich möchte euch für den Abschluss nochmal einladen, vielleicht Fragen aneinander zu stellen. Manche von euch kannten sich ja vorher nicht. Gibt es also vielleicht etwas, was euch bewegt, wo ihr sagt, das wollte ich die andere Person schon immer mal fragen?

SF: Ich hab ja Benno schon gefragt, ob er das bedenklich findet [lacht]

NB: Was genau?

SF: Diese Konzentration und diese Monopolisierungsbewegung. Aber mich würde auch interessieren: Hast du Angst vor dem, was wir uns vorstellen, was kommt? Oder schlägst du vor, wir sollten es uns nicht so vorstellen, dass wir Angst davor haben?

BS: Das letzte würde jeder Personal Coach vorschlagen. Ich habe, ich möchte, also danke, dass du die Frage stellst. Ich finde die Frage wichtig, ich stelle sie mir auch oft. Ich nehme zwei Positionen ein. Eine persönliche und eine, aus – wo ich mich als Mitglied der Gesellschaft für die Gesellschaft spreche. Ich persönlich habe ein besonderes Verhältnis zu Maschinen. Ich freue mich sehr darüber, was passiert.

Ich spüre gar keine Angst. Im Gegenteil. Ich fühle mich sehr verbunden mit den Maschinen. Ich sehe, jetzt möchte ich für die Gesellschaft sprechen, dass wir nicht wissen, wo das Ganze hinführt. Und wir können uns Maschinen vorstellen, die auf jeden Fall intelligenter sind als wir. Das ist nur eine Frage der Zeit. [unv., 54:56] hat den Zeitraum ungefähr dreißig Jahre runter korrigiert, auf unter zwanzig Jahre, vor ein paar Wochen.

Und erst wenn es fünfzig Jahre sind, wenn es einhundert Jahre sind, wenn es tausend Jahre sind, es wird garantiert passieren. Und die Frage ist: Was macht man dann? Oder was macht die Superintelligenz dann? Dass es kommen wird, bedeutet, man sollte darüber nachdenken. Was man nicht sollte, ist in Panik verfallen und Entscheidungen aus Situationen heraus treffen, die man nicht versteht. Man sollte sich dem Prozess bewusst machen. Man sollte gucken, wie weit man Kontrolle hat und darüber nachdenken, wie man verhindern könnte, dass einem Kontrolle entgleitet. Und das sollte auf höchstem Wissensstand geschehen und nicht Angst geleitet.

NB: Ja, nach diesem wunderbaren Schlusswort schweigen alle. Dann würde ich sagen, beenden wir die Runde heute. Unsere Stunde ist ja auch schon vorbei, deswegen darf ich mich noch mal ganz herzlich bei meinen Gästen bedanken. Dr. Simon Frisch, Prof. Benno Stein und Dr. Alexander König. Danke, dass ihr alle da wart und euch Zeit genommen habt, hier nach Leipzig zu kommen und mit mir zu sprechen. Danke auch an unser kleines, interessiertes Publikum. Und morgen haben wir auch nochmal ein derartiges Gespräch, dann mit Moritz Hiller und Moritz Wehrmann. Mein Name war Nicole Baron und ich wünsche euch noch einen angenehmen Messetag.

Alle: Vielen Dank! Dankeschön! Dankeschön, Nicole!

Outro: Das war Zwischen Magie und Handwerk. Ein Podcast über Lehre und Lernen an der Bauhausuniversität Weimar. Neue Folgen erscheinen wöchentlich auf allen gängigen Podcast Plattformen. Abonniere den Podcast, keine weitere Folge zu verpassen!