Ist KI das neue Plastik?

Habt ihr auch noch Tupperdosen aus den 1960er Jahren? Wenn nicht, fragt mal eure Eltern. Die Dosen halten scheinbar ewig und waren damals die konsequente Ergänzung zu den Kühl- und Gefrierschränken, die nach dem Krieg in den Haushalten Einzug gehalten hatten. Als in den 1950er Jahren die Herstellung von Plastik aus Öl Fahrt aufnahm, versprach diese Entwicklung scheinbar unbegrenzte Möglichkeiten für die Konsumwirtschaft, für das Gesundheitssystem und die Entwicklung moderner Technologien.

Zeitgleich, also schon Ende der 1950er, Anfang der 1960er Jahre gab es erste Anzeichen (Si apre in una nuova finestra) für die schädlichen Auswirkungen der Plastikproduktion (Si apre in una nuova finestra) auf den Planeten (z. B. Ostle et al., 2019). Es war also bekannt, dass die Erde keine grenzenlose Senke für unseren Müll war, sondern der Planet alles wieder in den Umlauf bringen würde, was wir Menschen in die Umwelt entließen. In Form von Mikro- und Nanoplastik finden unsere Konsumgüter den Weg über die Nahrungskette zurück in unsere Körper und schädigen unsere Gesundheit (z. B. Cox et al., 2019).

Dass das Problem bis heute ungelöst ist, liegt auch an der Vehemenz, mit der die Fossilindustrie seit Jahrzehnten den Diskurs kontrolliert und die Politik beeinflusst (Si apre in una nuova finestra). Denn Öl und Gas liefern nicht nur Energie für Industrie und Privathaushalte, sondern bilden die lukrative Grundlage der Plastikproduktion. Ein großes Geschäft.¹ Die zerstörende Vermüllung des Planeten als Folge der Massenproduktion von Plastikprodukten ist real und kennt bisher keine Grenzen. Erst im Sommer 2025 ist eine Konfererenz zur Lösung des Plastikproblems gescheitert (Si apre in una nuova finestra).

Bekannte Plagen in neuem Gewand

Mit der aktuellen Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz scheint sich diese Geschichte in neuem Gewand zu wiederholen bzw. einen digitalen Wiedergänger auf den Plan zu rufen, so jedenfalls der Nutzer yabones (2023, Hacker News (Si apre in una nuova finestra)):

“Data was the new oil, and now AI is the new plastic. Get ready for the rush of cheap mass manufactured plastic content.”²

Ist KI also das neue Plastik? Gibt es eine solche Massenproduktion durch die Nutzung von KI? Und führt diese dann zu einem ähnlichen Müllproblem?

KI-Systeme, die die Herstellung typischer digitaler Artefakte erlauben, gibt es unzählige (Si apre in una nuova finestra): Hyperrealistische Bilder, Musik, Videos und Texte und Kombinationen dieser Kategorien lassen sich im Browser oder auf Mobilgeräten generieren, ohne dass dazu noch umfangreiche Fachkenntnisse nötig sind. Durch die vorhandene und bisher unzureichend regulierte Infrastruktur des Webs ist die sofortige Veröffentlichung der generierten Artefakte möglich und fügt sich in dessen Aufmerksamkeitslogik ein. Menschen entlassen ihre KI-generierten Kreationen in vorhandene Plattformen und Kanäle, womit sie öffentlich zugänglich im Netz landen, geliket werden können und algorithmisch unterstützt das Weite suchen. Was auf dieser individuellen Ebene in Summe schon einen beträchtlichen Effekt hat, gerät zur Massenproduktion, wenn KI-Systeme automatisiert zur Erzeugung von Inhalten verwendet werden.

Von Spam zu Slop

Als Begriff für die automatisierte Vermüllung des Netzes hat sich mittlerweile ein eigener Begriff gefunden: KI-Slop, was so viel heißt wie KI-Schrott oder KI-Schlamm, den Menschen mithilfe generativer KI ins Netz einleiten. Wer sich einen Überblick über das Problem verschaffen will, dem sei die John-Oliver-Show über AI Slop (Si apre in una nuova finestra) empfohlen, einem bitter-ironischen Rundflug über die Plastikinseln im digitalen Ozean. Darin wird auch deutlich, dass mit der massenweisen Produktion von KI-Slop neue Geschäftsmodelle verbunden sind. Einige Slop-Creator bieten bspw. Kurse an, die vermitteln wollen, wie schnell und einfach es sei, virale Erfolge zu erzielen.

Die Wikipedia arbeitet die Begriffsgeschichte von KI-Slop (Si apre in una nuova finestra) verständlich auf und sammelt die bekannteren Memes (Si apre in una nuova finestra) (“Shrimp Jesus”, “Will Smith eating spaghetti”). Die bevorzugten Ziele von KI-Slop sind vornehmlich die etablierten Social-Media-Plattformen der großen Konzerne. Aber auch wissenschaftliche Journals bleiben von dieser Entwicklung nicht verschont (Si apre in una nuova finestra).³ Und in der Musikbranche mehren sich die Klagen (Si apre in una nuova finestra), dass der virtuelle Teil des Planeten, die digitalen Plattformen, auf denen sich Milliarden von Menschen täglich bewegen, erkennbar zugemüllt wird.

Aber worin genau besteht jetzt das Problem? Es ist ja nicht so, dass vor dem Hochlaufen der generativen KI-Systeme das Internet ein paradisischer Park war, in dem es keine Tendenzen der Verschmutzung gab. Die ersten Aktionen, die den Begriff Spam prägten, werden aus den Jahren 1993 (Si apre in una nuova finestra) und 1994 (Si apre in una nuova finestra) berichtet. Und mit der Erkenntnis, dass das Web die kostenlose Veröffentlichung und Verbreitung von Inhalten auch für kommerzielle Zwecke ermöglichte, entwickelten sich weitere Praktiken automatisierter Vermüllung öffentlicher Plätze und damit einhergehend die Erweiterung des Begriffsfeldes “Verschmutzung”. Link pollution (Si apre in una nuova finestra) bspw. ist ein Begriff der 2010er Jahre und meint die Manipulation von Suchmaschinenergebnissen u. a. durch automatisierte Foreneinträge, die Signale im Rauschen verschwinden lassen.⁴

Offensichtlich hat die Flut von billigem KI-Plastik schon zu einem bemerkenswerten Müllproblem im Netz geführt. Anhand welcher Kriterien lässt sich aber festmachen, ob es sich bei KI-generierten Artefakten um Müll handelt? An der automatisierten Herstellung? An geringem Gebrauchswert und kurzem Nutzen? Oder an ihrer Qualität, die sich an ästhetischen oder künstlerischen Kriterien misst? Oder vielmehr an dem ungleichen Verhältnis irrelevanter Inhalte gegenüber relevanten? Und wie leiten wir für solche Unterscheidungen die Kriterien her, ohne in eine einseitige oder totalitäre Normativität zu geraten? Wenn Daten das Öl sind, aus dem KI-Artefakte generiert werden, gibt es unverzichtbares Plastik wie bspw. im medizinischen Bereich? Wie finden wir das heraus, wer nimmt an der Diskussion teil und wer soll entscheiden?

Die Diskussion dieser Fragen ist entscheidend, um daraus Anforderungen an eine neue Qualität von Informationskompetenz abzuleiten. Denn die aktuelle Konzentration auf Fähigkeiten zur Identifizierung KI-generierter Inhalte sollte flankiert werden vom Bewusstsein, was wir zu welchem Zweck generieren und was davon wir frei zugänglich ins Netz entlassen. Es reicht nicht mehr aus, beurteilen zu können, ob es sich bei Medien im Netz um hyperrealistische Simulationen antifaktischer “Sachverhalte” handelt, wie sie bspw. in Form von fake news vorkommen. Dazu kommen muss die Entscheidungskompetenz, was wir mit KI produzieren und was davon in größere Kreisläufe eingespeist werden sollte und was nicht.

Die Diskussion dieser Fragen ist aber auch entscheidend, um zu regulatorischen Maßnahmen zu finden, mit denen die Produktion von KI-Slop eingedämmt werden kann. Millionen von Likes unter KI-generierten Videos und Bildern erfüllen genau die Ziele der großen IT-Konzerne, nämlich Menschen so lange wie möglich auf ihren Plattformen zu halten. Ihre Motivation ist daher gering, diesen Trend einzudämmen. Im Gegenteil, sie befördern den Trend noch mit eigenen Belohnungssystemen (Bezahlartikel) (Si apre in una nuova finestra).

Klimatische Veränderungen

Folgen wir dem Vergleich von Plastik und KI, sind weitere kritische Stimmen zu hören, die auf die Folgen einer Massenproduktion mit generativen KI-Systemen verweisen und dabei sprachliche Assoziationen mit katastrophalen Entwicklungen des Industriezeitalters herstellen. So spricht die Linguistin Emily Bender von einer Ölpest im Ökosystem der Informationen (Si apre in una nuova finestra), die durch KI-generierte Inhalte ausgelöst würden, und Jack Clark, Mitbegründer der KI-Firma Anthropic, von einem Klimawandel im Internet (Si apre in una nuova finestra), der durch jedes neue öffentlich verfügbare KI-System befördert werde. Der Begriff Kontamination taucht ebenfalls häufiger auf. So z. B. in einem Referatorium mit dem Namen Low-Background Steel, das Datenquellen listet, die nicht durch KI-generierte Inhalte verunreinigt wurden. “Low-background Steel (and lead) is a type of metal uncontaminated by radioactive isotopes from nuclear testing.” (Website des Projekts (Si apre in una nuova finestra)), so der Vergleich hier, der weniger an die zerstörerische Sprengkraft atomarer Waffen erinnert als an die Langzeitwirkung radioaktiver Isotope auf den Planeten und sein Ökosystem in der Folge nuklearer Katastrophen.

(Si apre in una nuova finestra)

Das Verständnis des Internets als Ökosystem ist nicht neu. Der Mediensoziologe Volker Grassmuck forderte gut zehn Jahre, nachdem das World Wide Web das Licht des Glasfaserkabels erblickt hatte, einen “Wissensumweltschutz” (2004, S. 405), damals allerdings angesichts der Idee einer Wissensallmende und der künstlichen Verknappung von Informationen durch Copyright-Gesetze.

Digitales Mikroplastik im Hirn

Die Gleichartigkeit des Problems und seiner Folgen zeigt sich deutlicher, wenn wir auf den Aspekt schauen, wie KI-Plastik den Weg zurück zu uns findet. Zunächst verstopft es den Strom unserer Timelines und verhält sich raumgreifend und verdrängend gegenüber Inhalten, die wir nicht als Müll bezeichnen würden. Zahlreiche Daumenschläge später wird es schließlich angespült an den privaten und öffentlichen Stränden des Webs, wo es von Spidern und Crawlern zur Wiederverwendung im KI-Training eingesammelt werden kann und die Feedbackschleife nährt, aus der sich das KI-degenerierte Wissen von morgen speist (Si apre in una nuova finestra).

Aber wie beim Öl-Plastik auch, entfalten KI-generierte Artefakte schon jetzt eine weitergehende Wirkung und dringen tiefer in unseren mentalen Stoffwechsel ein, wo sie sich wie Mikroplastik in der Nahrungskette festsetzen - jedoch mit ganz anderen Folgen. Eine Studie von Google aus dem Jahr 2024 zeigt auf, welchen Effekt der Hyperrealismus KI-generierter Artefakte haben kann, wenn wir nicht regulierend eingreifen (Marchal et al., 2024, S. 16, Hervorh. im Original)⁵:

“The widespread availability, accessibility and hyperrealism of GenAI outputs across modalities has also enabled new, lower-level forms of misuse that blur the lines between authentic presentation and deception. While these uses of GenAI […] are often neither overtly malicious nor explicitly violate these tools’ content policies or terms of services, their potential for harm is significant. […] If unaddressed, this contamination of publicly accessible data with AI-generated content could potentially impede information retrieval and distort collective understanding of socio-political reality or scientific consensus.”

Der Missbrauch, der hier vor dem Hintergrund der Nutzungsbedingungen diverser KI-Tools gekennzeichnet wird, mit denen sich (viel zu) einfach neue Inseln der Wirklichkeit im Meer der Informationen formen lassen, verweist auf eine dringend zu schließende Regulierungslücke.

Was vor einem Jahr noch als mögliche Entwicklung dargestellt wurde, sofern ihr freier Lauf gelassen würde, zeichnet der Autor Ted Gioia ein Jahr später in weitaus dramatischeren Farben: Our Shared Reality Will Self-Destruct in the Next 12 Months (Si apre in una nuova finestra) ist ein Warnruf vor dem Kollaps der Wirklichkeit durch generative KI. Der Zeithorizont von zwölf Monaten erscheint mir etwas willkürlich, die Dringlichkeit teile ich absolut, da Gioia sie mit der Errosion von sechs tragenden Säulen sozialen Miteinanders begründet (vgl. Abb.).

(Si apre in una nuova finestra)

Was hier deutlich gemacht wird, sind die Auswirkungen des Hyperrealismus generativer KI-Systeme auf das Fundament demokratischer und friedlicher Gesellschaften.

Bevor die Wirklichkeit kollabiert

Um diese Entwicklung zu unterbrechen, werden wohl “Clean-ups” an den Stränden des Webs, bei denen wir den Müll der großen Party des aktuellen “KI-Sommers” wegräumen, nicht ausreichen. Zumal das Entfernen von Müll im Digitalen ganz anders funktioniert als im Analogen, wo wir bis heute den Fluten des Plastikmülls auch nicht Herr geworden sind.

Dass das Konsumplastikproblem bis heute nicht gelöst wurde, kann einen fatalistisch stimmen. Was tun, wenn nun auch noch die Wiederholung des Problems im Digitalen überwältigend erscheint? Das Konsumplastikproblem zerstört den Lebensraum von Mensch und Tier, das KI-Plastikproblem Wirklichkeit, Vertrauen, Demokratie und friedliches Zusammenleben. Ein weiterer Kipppunkt erscheint auf dem Plan, den besonders autoritäre und anti-demokratische Kräfte als Fixstern ihrer Spaltungsinteressen anpeilen und das Problem mithilfe aktueller Technologien noch verstärken und beschleunigen.

Woher also die Kraft nehmen, an dieser Stelle aktiv zu bleiben und der Entwicklung etwas Positives entgegenzusetzen?

Das Begriffsfeld der Verschmutzung, das durch sprachliche Vergleiche im Kontext generativer KI und in Analogie zum Konsumplastikproblem genutzt wird, bietet die Chance, zwei aktuelle gesellschaftspolitische Herausforderungen zusammenzuführen. Denn die Erkenntnis, dass sich ein Vorgang aus dem Analogen (reale Plastikverschmutzung) im Digitalen (KI-Slop) wiederholt, kann als Handlungsaufforderung an dieselben gesellschaftlichen und politischen Akteur*innen verstanden werden, womit sich die Unterscheidung einer analogen von einer digitalen Sphäre weithin als überflüssig und hinderlich zeigt.⁶

Es könnte ja sein, dass das Erkennen der aufgezeigten Analogie zu einem Effekt führt, der doppelt positiv und kraftvoll auf das Problem wirken kann. Hierzu ist es notwendig, Diskurse zusammenzuführen und miteinander verflochten weiterzuentwickeln, neue politische Schwerpunkte zu setzen und Akteur*innen aus unterschiedlichen Zusammenhängen zu vernetzen. Dabei stellt sich auch die Frage, welche Rolle die zahlreichen Institutionen und Formen des Bildungssystems dabei spielen.

Was sollen wir tun?

Die Autor*innen der Google-Studie (Marchal et al., 2024) schließen mit dem Ruf nach einem vielschichtigen Ansatz zur Eindämmung des Missbrauchs generativer KI “[…] involving collaboration between policymakers, researchers, industry leaders, and civil society. Addressing this challenge requires not only technical advancements but also a deeper understanding of the social and psychological factors that contribute to the misuse of these powerful tools.” (S. 18)

Wenn man Schulen und Hochschulen nicht der Zivilgesellschaft zuschlägt, würde das Bildungssystem als Akteur der geforderten Zusammenarbeit bei Marchal et al. nicht vorkommen. Ihm kommt jedoch in jeder Phase des lebensbegleitenden Lernens eine wichtige Rolle zu, die Chancen und Risiken von (generativer) KI zu reflektieren und den Aushandlungsprozess über den Umgang mit der neuen Technologie zu moderieren.

Ich will zum Schluss einige Vorschläge machen, wie dies in Bezug auf die Plastikanalogie aussehen könnte. Gleichzeitig bin ich überzeugt davon, dass es dringend den Mut zu konkreten Maßnahmen bedarf, mit denen die Nutzung generativer KI reguliert wird. Das ohnehin unterversorgte Bildungssystem kann nicht den Job machen, die Folgen der Regulierungshemmungen einer marktgläubigen Digitalisierungspolitik zu kompensieren.

2024 habe ich geschrieben, dass wir sowohl lernen müssten, keinen Müll aus dem Auto zu werfen, als auch “[…] keine belanglosen Bilder und Texte ins Netz zu posten, weil diese einen digitalen Klimawandel zur Folge haben” (Si apre in una nuova finestra) und die Bewohnbarkeitsbedingungen des Planeten gefährden. Was hier als einfache Verhaltensregeln nebeneinander steht, scheint mir ein Jahr später eine Haltung zu sein, von deren Selbstverständlichkeit wir noch weit entfernt sind. Das liegt u. a. auch daran, dass soziale Normen im Analogen bezogen auf den Umgang mit Abfall einfacher vermittelt und durchgesetzt werden können als in digitalen Kontexten. Wenn jemand auf dem Schulhof die leere Quetschitüte auf den Boden fallen lässt, ist eine Ermahnung zusammen mit einer Erläuterung, warum dieses Verhalten kurzsichtig ist, relativ einfach anzubringen - gesetzt, es gibt jemanden, der den Mund aufmacht, wenn er oder sie das Geschehen beobachtet.

Analog machen wir es auch im Netz, wenn jemand sich beleidigend, rassistisch, frauenfeindlich oder mit Lügen und falschen Behauptungen äußert: Wir halten dagegen und signalisieren, dass wir dazu nicht schweigen. Wir stellen die Sache richtig und hoffen, dass wir von anderen dabei unterstützt werden, wenn wir die Grundlagen friedlichen und respektvollen Zusammenlebens einfordern. Von hier ist es nur ein Schritt, um dieses Engagement auch auf Inhalte zu richten, die offensichtlich aus generativer KI stammen und im oben beschriebenen Sinne missbräuchlich eingesetzt werden. Statt nicht zu liken und nicht zu teilen, um unser Missfallen zu äußern, haben wir auch die Option, ein Bild, ein Video, einen Text mit Verweis auf die Unmengen an Energie und Wasser und die potenzielle schädliche Wirkung auf die Wahrnehmung von Wirklichkeit zu kommentieren. Herausfordernd ist das zusätzlich, weil natürlich nicht alles KI-generierte irrelevant und schlecht ist.

Ein kategorischer Kreislaufimperativ

Einem Universalismus verpflichtet, wie ihn Markus Gabriel in seinem Buch “Moralischer Fortschritt in dunklen Zeiten” (2021) stark macht, möchte ich abschließend eine konkrete Implementierung von Kants kategorischem Imperativ vorschlagen, den kategorischen Kreislaufimperativ:

Handle stets so, dass deine generierten Artefakte auf dem Boden der Tatsachen stehen und zu einer Verbesserung des kommunikativen Klimas in der Informationssphäre beitragen.

Was kann das bedeuten für Unterricht, Lehre und die allgemeine gesellschaftliche Diskussion? Ich schlage ferner folgende Aktionsfelder vor, um die Handlungsmaxime zu prüfen und weiter auszuhandeln:

• KI-Systeme erklären können: Unerlässlich für die Abschätzung der Chancen und Risiken aktueller KI-Systeme und ihrer verschiedenen Ausprägungen sind interdisziplinäre Grundlagenkenntnisse, die über die bloße Anwendung von KI hinausgehen und Sicherheit beim Handeln unter den genannten Maxime geben. Sozio-technische Zusammenhänge von Hardware, Daten, Training, Anwendung und Wirkung generativer KI-Systeme zu kennen ist notwendig, um zu einer individuellen und gesellschaftlichen Haltung zu finden, wie diese Technologie eingesetzt werden soll.

• Den Kreislauf kennen: Genauso, wie man wissen kann, wie der Coffee-to-go-Deckel zum Mikroplastik im Fischstäbchen wird, sollte klar sein, wie unsere KI-generierten Kreationen in das Trainingsmaterial von Morgen Eingang finden und auf die Wahrnehmung von Welt wirken. Dafür sind gute technische Kenntnisse des Internets, seiner Kanäle und Algorithmen ebenso notwendig, wie ein Verständnis der Geschäftsmodelle, Anreizsysteme und psychologischen Designstrategien, mit denen aktuelle KI-Systeme und Kommunikationsplattformen betrieben werden.

• Einsatz und Nutzen bewerten können: Wann und zu welchem Zweck ist es sinnvoll, generative KI einzusetzen? Dies individuell und allgemein zu beantworten, bedarf einer Diskussion in Schule, Seminar und Gesellschaft. Der Aufwand von Strom, Wasser und weiterem kostbaren Material sollte dafür bekannt sein und mitgedacht werden. Um hier kompetent zu werden, müssen Bildungseinrichtungen Lehrenden und Lernenden nicht nur die technische Umgebung für Experimente zur Verfügung stellen, sondern auch die zeitlichen Rahmenbedingungen für die zugehörigen Reflexions- und Aushandlungsprozesse einräumen.

• Vorhandenes nachnutzen: Das Netz ist voll von Bildern, die gefunden werden wollen, es muss nicht jedes Motiv neu generiert werden. Und oft gibt es schon eins, das den Zweck erfüllt. Es sollte nicht uncool sein, weiter Suchmaschinen zu nutzen und dabei zu wissen, wie die Anzeige von generativem KI-Material ausgeschaltet werden kann. Wer würde sich für jede Portion Pommes eine neue Gabel 3D-drucken?

• Offene Bildungsressourcen stärken: Lange schon exisitert die Idee frei zugänglicher Bildungsressourcen (OER), die sich jedoch in Deutschland noch nicht in bemerkenswertem Umfang durchsetzen konnten. Der Nachnutzungsgedanke vor allem mit der wertschätzenden Komponente der Attribution (CC BY) kann in der Debatte ein starker ethischer Gegenpol zur Selbstbedienungsmentalität der großen Modellentwickler und ihrem Data Grabbing ohne Nennung und Vergütung der Urheber*innen sein.

• Nicht veröffentlichen: Überlege, ob dein Bild, dein Text, dein Video wirklich veröffentlicht werden muss. Wenn du es ins Netz stellst, wird es irgendwann in die nächste Trainingsiteration einfließen, genauso wie das Plastik, das wir produzieren und wegwerfen, irgendwann als Mikro- oder Nanoplastik in unsere Körper zurückkehren kann. Wenn du Anerkennung für dein Werk suchst, zeig es Menschen in deinem direkten Umfeld anstatt auf deinen viralen Moment im Netz zu hoffen. Bewahr es für dich auf oder lösch es wieder.

• Werte und Kriterien diskutieren: Was mit KI generiert werden kann, ist nicht deshalb von geringer Qualität oder “Müll”, nur weil der Modus der Produktion neu ist und hyperrealistische Resultate zeitigen kann. Stattdessen ist es wichtig, über Motivationen von Akteur*innen zu sprechen, die generative KI automatisiert einsetzen, um Geld zu verdienen, massenhaftes Rauschen zu erzeugen, absichtlich die Wahrnehmung von Wirklichkeit zu verändern und einer Agenda folgen, die nicht einen, sondern spalten will.

• Brücken schlagen: Gemeinsamkeiten und Unterschiede analoger und digitaler Entwicklungen deuten Brücken zwischen den Fächern und Disziplinen an, die zur Lösung der zahlreichen neuen Probleme gebaut und begangen werden sollten. Ökologische Katastrophen sind selbstverständlich Thema im Erdkundeunterricht. Warum nicht die Lehrkräfte aus Informatik und Philosophie dazuholen, um die Nachhaltigkeitsaspekte von KI einzuordnen? Fächer, die die Thematiken bisher noch in disziplinären Silos bearbeiten, sollten zusammenarbeiten, schulische Rahmenbedingungen sollten die Zusammenarbeit ermöglichen.

Eine Frage der Regulierung

Ich habe versucht, eine herausfordernde Facette generativer KI mit einer Analogie handhabbar zu machen. Dabei sollte klar sein, dass Vergleiche analoger und digitaler Sachverhalte, wie yabones sie formuliert, irgendwann anfangen zu hinken (“Daten” = “Öl”, “KI” = “Plastik”, “Internet = “Datenautobahn”,”Computer” = “Gehirn” etc.). Sie können aber helfen, neue sozio-technische Herausforderungen in die bisherige Technologiegeschichte einzuordnen, Gemeinsamheiten und Neuartigkeiten von Innovationen und Althergebrachtem zu entdecken und die Bekanntheit etablierter Bilder für die Problematisierung zu nutzen. In der Reflexion der Plastikgeschichte besteht die Möglichkeit, wirtschaftliche und politische Designfehler des Industriezeitalters zu reflektieren und für eine nachhaltigere Entwicklung von Künstlicher Intelligenz fruchtbar zu machen.

Dem Bildungssystem kommt dabei eine wichtige Rolle zu, weil in seinen Institutionen die notwendigen Reflexions- und Aushandlungsprozesse angeregt werden können. Die Verantwortung, KI zum Wohle aller zu entwickeln und Schaden vom Planeten und seinen Lebewesen abzuwenden, braucht jedoch klare Regeln. Hier ist Politik gefragt.

Ich freue mich auf die Diskussion in den Kommentaren und über Varianten und Verfeinerungen des kategorischen Kreislaufimperativs.

Referenzen

Brunton, F. & Nissenbaum, H. F. (2015). Obfuscation: a user’s guide for privacy and protest. Cambridge, Massachusetts: MIT Press.

Cox, K. D., Covernton, G. A., Davies, H. L., Dower, J. F., Juanes, F. & Dudas, S. E. (2019). Human Consumption of Microplastics. Environmental Science & Technology, 53(12), 7068–7074. American Chemical Society. https://doi.org/10.1021/acs.est.9b01517 (Si apre in una nuova finestra)

Gabriel, M. (2021). Moralischer Fortschritt in dunklen Zeiten: universale Werte für das 21. Jahrhundert (Ungekürzte Ausgabe, 1. Auflage.). Berlin: Ullstein.

Grassmuck, V. (2004). Freie Software. Zwischen Privat- und Gemeineigentum (Schriftenreihe) (2. korrigierte Aufl., Band 458). Bonn: Bundeszentrale für politische Bildung.

Marchal, N., Xu, R., Elasmar, R., Gabriel, I., Goldberg, B. & Isaac, W. (2024, Juni 21). Generative AI Misuse: A Taxonomy of Tactics and Insights from Real-World Data. Zugriff am 3.7.2024. Verfügbar unter: http://arxiv.org/abs/2406.13843 (Si apre in una nuova finestra)

Ostle, C., Thompson, R. C., Broughton, D., Gregory, L., Wootton, M. & Johns, D. G. (2019). The rise in ocean plastics evidenced from a 60-year time series. Nature Communications, 10(1), 1622. https://doi.org/10.1038/s41467-019-09506-1 (Si apre in una nuova finestra)

Stöcker, C. (2024). Männer, die die Welt verbrennen: der entscheidende Kampf um die Zukunft der Menschheit. Berlin: Ullstein.

Anmerkungen

Der Text ist eine Weiterbearbeitung einer Keynote (Si apre in una nuova finestra), die ich am 11. September 2024 auf dem Forum Medienethik in Niedersachsen gegeben habe.

1. Einen tiefen Einblick in die Verschleierungstaktiken der Fossilindustrie gibt Christian Stöcker in “Männer, die die Welt verbrennen” (Stöcker, 2024) ↩

2. Die Bedeutung von “AI” im Ausspruch von yabones ist unscharf: Aus Öl wird Plastik, und aus Daten entweder a) KI-Systeme oder b) KI-generierte Artefakte. a) kann insofern gemeint sein, als dass Daten der Rohstoff für das Training von KI-Modellen und die Entwicklung von KI-Systemen sind. b) ist möglich, da aus Daten mithilfe von KI-Systemen Bilder, Töne, Text etc. synthetisiert werden können. Der zweite Satz des Zitats gibt den entscheidenden Hinweis für die Schärfung des Begriffs “AI”: Es gibt zwar ständig neue KI-Systeme und KI-Tools, gleichbedeutend mit Fabriken zur Herstellung von Plastik, aber die vorausgesagte Flut oder Schwemme von billigem Plastik kann sich nur auf b), nämlich auf KI-generierte Artefakte beziehen. ↩

3. Das investigative Netzmagazin 404media fokussiert sich auf das Phänomen AI Slop und hat noch weitere irritierende bis verstörende Beiträge auf der Seite. ↩

4. Zur Strategie der obfuscation und ihren ethischen Implikationen vgl. das gleichnamige Buch von Brunton & Nissenbaum (2015). Aktuelle generative Praktiken heben die darin geschilderten Muster auf ein neues Niveau. ↩

5. Emanuel Maiberg kommentiert die Aussagekraft der Studie von Google, die auf der Auswertung von Presseberichten über KI-Missbrauch basiert, und kommt zu dem Schluss, dass die Lage noch ernster sei, als es die 200 ausgewerteten Artikel belegen können. Der Beitrag (Si apre in una nuova finestra) führt mit zahlreichen Links weiter in die Tiefe. ↩

6. In diesem Zusammendenken der traditionellen ökologischen Bewegung mit den beschriebenen digitalökologischen Herausforderungen liegt auch eine Chance für die Erneuerung der Parteien, die sich dem Schutz von Natur und Umwelt verschrieben haben. ↩