Sonnenaufgang in Uncanny Valley

Navigieren und überleben im KI-Zeitalter

Berit Glanz

• Verlag: Kursbuch
• Jahr: 2019
• eBook-ISBN: 9783961961191
• Auflage: 1
• Thema: Politics & International Relations
• Thema: Political History & Theory

Literatur und interpretatorische Methoden haben im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz ausgedient? Ganz im Gegenteil, betont die Literaturwissenschaftlerin Berit Glanz in ihrem Essay in Kursbuch 199. Gerade in einer virtuellen Welt wird unser Verständnis faktualer und fiktionaler, gar fiktiver, Rede ganz neu herausgefordert. In der spezifischen Intelligenz der Literatur finden wir daher einen reichen Schatz an Methoden und Navigationshilfen, die uns befähigen, in der neuen, technologiegetriebenen Gesellschaft zu überleben, ja diese verantwortungsvoll zu gestalten.

Berit Glanz
Sonnenaufgang im Uncanny Valley
Navigieren und überleben im KI-Zeitalter

Sind in Zeiten rasanter Digitalisierungssprünge und zunehmender Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz die aus dem Lesen und Analysieren von Literatur gewonnenen Fähigkeiten und Erkenntnisse überhaupt noch zukunftsfähig? Müssen die Literaturwissenschaften auf die Frage nach der spezifischen Intelligenz der Literatur eine Antwort geben können und wie lässt sich diese mit der künstlichen Intelligenz verknüpfen? Die Literaturwissenschaften arbeiten seit der kulturwissenschaftlichen Wende in Teilen mit einem erweiterten Textbegriff, analysieren nicht mehr nur schriftsprachliche Äußerungen, sondern schauen mit großem Interesse auch auf Texte mit starken visuellen und auditiven Elementen, analysieren Filme, Hörbücher und Comics mit großem Gewinn. Doch der analytische Blick auf die aus technischer Entwicklung generierten Veränderungen fällt vielfach noch schwer, besonders eine kritische Auseinandersetzung mit zunehmend von Maschinen generierten Informationen, als würden die Deutungskompetenzen der Textanalyse hier versiegen. Im Gegensatz dazu denke ich, dass die spezifischen Möglichkeiten der Literatur und der literaturwissenschaftlichen Textanalyse uns gut auf die veränderten Wahrnehmungsdispositive vorbereiten können, die im Zeitalter der künstlichen Intelligenz entstehen und entstehen werden. Diese These möchte ich im Folgenden anhand von zwei literarischen Verfahren belegen: der Verfremdung und der Familiarisierung von Informationen in der Literatur. Doch zunächst müssen wir den Fokus auf die Maschinen richten.

Wenn Menschen über die Intelligenz von Maschinen nachdenken, dann werden zur Beschreibung oft menschliche Kategorien verwendet. Umgekehrt wird menschliche Intelligenz häufig daran gemessen, wie schnell abstrakte Denkprozesse durchgeführt werden, also Arbeitswege, die eigentlich der Logik von Maschinen entsprechen. In Filmen werden sehr schlaue Figuren mit fotografischem Gedächtnis oder außergewöhnlicher Merkfähigkeit ausgestattet – das menschliche Äquivalent zu einer sehr großen Festplatte –, oder sie werden als schnelle Analytiker dargestellt, bestückt mit einem hohen Arbeitsspeicher und der Fähigkeit, komplexe Prozesse rasch zu entschlüsseln. Nicht zufällig sind diese Figuren dann oft eher schwierig im sozialen Umgang, manchmal sogar isoliert, denn Maschinen haben keine Gefühle, und den Zuschauern erschließt sich die Intelligenz der Figur besonders gut, wenn sie an die Intelligenz von Maschinen angelehnt ist.

Der Entwickler und Technikphilosoph François Chollet schrieb am 9. Juli 2019 auf Twitter, eines der größten Probleme in der Arbeit mit künstlicher Intelligenz sei, dass menschliche Intelligenz anhand von mentalen Analogien beschrieben werde, die sich an den jeweiligen Stand der Technik anlehnen.1 Das bedeutet, unser Verständnis von menschlicher Intelligenz ist eng verknüpft mit den Möglichkeiten von Maschinen und wandelt sich demnach auch mit technologischen Entwicklungen und Fortschritten. Interessanterweise findet sich bereits in dem Begriff »künstliche Intelligenz« eine Anthropomorphisierung von Maschinen, deren Leistungsfähigkeit zwar künstlich ist, aber eben dennoch mit der menschlichen Wertungskategorie »Intelligenz« bezeichnet wird. Maschinelle und menschliche Intelligenz sind also alles andere als leicht voneinander abzugrenzen, auch wenn Menschen sich für die Abgrenzung brennend interessieren.

Als der IBM-Schachcomputer Deep Blue im Jahr 1996 Garri Kasparow besiegte, wurde rasch behauptet, dass die Analys...

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