›Perspektivismus‹:
Zunehmend dichter Nebel

Wie rechter Populismus
von der Normalisierung des Postfaktischen profitiert

von çapulcu

Die derzeitige Stärke autoritärer und rechtspopulistischer Strömungen weltweit fällt zusammen mit einer wachsenden Verunsicherung durch multiple Krisen (Klimazerstörung, Krieg, unaufgearbeitete Pandemie, ...) und einem massiven Bedeutungszuwachs ›sozialer‹ Medien und ›KI‹-Sprachmodelle à la ChatGPT in der Kommunikation und Informationsbeschaffung.

Der Weltrisikobericht des Weltwirtschaftsforums sieht 2025 erneut die Desinformation, also die klassische Lüge, auf dem ersten Platz der weltweit größten globalen Risiken – noch vor Klimakatastrophen und Kriegen. Die Desinformation gilt als Brandbeschleuniger; sie erhöhe die Wahrscheinlichkeit für sämtliche anderen Katastrophen. Ohne dieser Beschreibung widersprechen zu wollen ist unsere Einordnung eine etwas andere. Die These dieser kleinen Abhandlung über den ›KI‹-Angriff auf Wahrheit lautet:

Der aktuelle ›Normalzustand‹digitaler Kommunikation und Wissensproduktion, in dem die großen ›KI‹-Sprachmodelle mit den sozialen Medien als Resonanz- und Trainingsdatenraum dominieren, zersetzt Wahrheit in deutlich größerem Ausmaß als die ›Ausnahme‹ der Desinformations-Angriffe auf eben diesen ›Normalzustand‹. Dieser Zersetzungsprozess ist grundlegender und schwerer abzuwehren. Die eigentliche Krise der Wahrheit und mit ihr die Krise der politischen Öffentlichkeit kommen ganz ohne die klassische Lüge aus. Die Krise basiert vielmehr auf systematischem bullshitting, also der massenhaften Produktion von Inhalt ohne jegliche Berücksichtigung dessen Wahrheitsgehalts – in der (politischen) Absicht, das Konzept Wahrheit abzuwerten, also die Frage „wahr oder falsch?“ machtvoll für irrelevant zu erklären.

Unbequeme Wahrheiten

Der US-amerikanische Energieminister Chris Wright wies 2025 sein Ministerium an, das unter anderem für den Klimaschutz zuständig ist, die Website mit den National Climate Assessments abzuschalten. Damit wurden sämtliche Berichte, in denen USA-weit detailliertes Klimawissen gesammelt wird, unzugänglich gemacht mit dem lapidaren Pressestatement des Energieministers; „Wir überprüfen sie und werden Updates und Kommentare zu den Berichten vorlegen.“

Eine seit 1980 gepflegte Datenbank der Klimabehörde Noaa über Extremwetterereignisse und die dadurch verursachten Schäden wird nicht mehr weitergeführt. Hunderte ihrer Mitarbeiter*innen wurden entlassen, darunter auch die Wissenschaftler*innen des Teams hinter der Webseite climate.gov, das um Aufklärung von Ursachen und Folgen des Klimawandels bemüht war. Die staatlichen Webseiten erwähnen einen menschengemachte Klimawandel nicht mehr. Erläuterungen zu diesem Thema wurden gelöscht. Das Orwellsche Löschen & Verbieten von Begrifflichkeiten durch die Trump-Regierung (weit über „Klimawissenschaft“ hinaus) soll die Thematik Klimabewusstsein und die dahinter stehenden Ideen im umfassenden Sinn unsichtbar machen. Die Entlassung von Überbringer*innen schlechter Nachrichten ist historisch übrigens weit verbreitet: Erdogan feuerte 2022 ohne Begründung den Statistikchef, der eine Inflation von 20 Prozent gemeldet hatte. Stalin ließ den obersten Statistiker aus Enttäuschung über ein ausbleibendes Bevölkerungswachstum 1937 gleich hinrichten.

Bullshitting

Nach Harry G. Frankfurt, dem us-amerikanischen Philosphen, der mit seinem Bestseller „Bullshit“ diesen Begriff populär gemacht hat, sind Bullshitter für den Kommunikationsprozess „schlimmer als Lügner*innen“. Ihnen ist egal, ob etwas wahr oder falsch ist. Sie interessieren sich nur für die rhetorische Kraft einer Erzählung (beziehungsweise in den Parametern ›sozialer‹ Medien ausgedrückt: für ihre Reichweite und Ausbreitungsgeschwindigkeit). Das Hauptinteresse des bullshitters besteht nicht darin, dass selbstkonsistente Parallelwelten von Falscherzählungen für sich ›Wahrheit‹ im Sinne einer Faktizität reklamieren, sondern dass sie die Frage „Was ist wahr und was ist falsch?“ als unentscheidbar oder im fortgeschrittenen Stadium gar als irrelevant etablieren. Es geht nicht darum, die Lüge zur Wahrheit zu machen, sondern darum, das Konzept von Faktizität zu verunmöglichen – die Wahrheit also von der Unwahrheit und der Lüge ununterscheidbar werden zu lassen. Das sorgt für diskursive Inkonsistenz, Verunsicherung und Destabilisierung.

Steve Bannon (der rechtsradikale ehemalige Berater von Donald Trump) schlug dazu vor, man müsse „das [mediale] Feld mit Scheiße fluten“. Wahrheit degeneriert zu einem pluralistischen Nebeneinander vieler möglicher Interpretationen von Wirklichkeit; quasi gleichwertig zu unterschiedlichen ›Meinungen‹. Dann ist die Verunsicherung groß genug, dass sich Diskursbeteiligte (und auch Wählende) bereitwilliger auf einfache Antworten einlassen. Politisch profitieren können von einem hohen Anteil an Misinformation populistische Kräfte, denen an einer gesellschaftlichen Destabilisierung durch wachsende Polarisierung gelegen ist.

Je stärker die Akzeptanz verbreiteter Information von ihrem Wahrheitsgehalt entkoppelt ist, desto leichter lässt sich zudem auch die klassische Lüge als manipulative Desinformation verbreiten. Neben dem Unsinn wird so auch die Lüge normalisiert.

Die gesellschaftlichen Konsequenzen reichen weit über ein Machtgefälle zugunsten der Lügner*in hinaus. Hannah Arendt beschrieb die „systematische Lüge des Naziregimes“ als in besonderer Weise zerstörerisch, weil sie die Unterscheidung zwischen Wahrheit und Unwahrheit, zwischen Recht und Unrecht aus dem Bewusstsein der Menschen verschwinden ließ. Damit wurden die Grundlagen des politischen Gemeinwesens selbst zerstört, nämlich die Urteils- und Handlungsfähigkeit.

Bullshit-Krise

›KI‹-Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude, Gemini und andere sind keine Wissensmodelle. Sie erstellen Texte in einem Wissensblindflug und liefern lediglich assoziative Wortfolgen auf der Basis eines statistischen Remixes sämtlicher Trainingstexte. ChatGPT & Co. starten als unbeschriebenes Blatt und werden in einem aufwändigen Prozess maschinellen Lernens (einer Form „künstlicher Intelligenz“) mit mehreren Billionen Wörtern digital existierender Texte trainiert. Die Funktionsweise solcher Modelle ist, das nächste Wort in einer Folge von Wörtern aus dem im Training ›Erlernten‹ statistisch zu erraten. Dieses Imitieren von Text-›Verständnis‹ beziehungsweise ›Wissen‹ über die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten einzelner Wortfolgen klappt vordergründig verblüffend gut. Doch aufgrund der konzeptionellen Unfähigkeit der Programme, den statistisch erwürfelten Wortkombinationen irgendeine Bedeutung im Sinne eines semantischen Verständnisses zuzuordnen, fehlt den Sprachmodellen ebenfalls die Fähigkeit, die Bedeutung von wahr und falsch zu ›erfassen‹. Damit handelt es sich bei generativen Sprachmodellen um Bullshit-Generatoren im engen Wortsinn, denn Bullshitter waren ja Diskursteilnehmer*innen, denen der Wahrheitsgehalt ihrer Aussage egal ist.

Sprachmodelle werden zunehmend als Ersatz für die klassische Internet-Suche und damit wie Wissensmodelle genutzt. Auch die neuesten Kopplungen von Sprachmodellen mit klassischen Wissensmodellen ›halluzinieren‹ unvermeidlich: Eine internationale Studie der EBU (Oktober 2025) findet heraus, dass 45 Prozent aller Chatbot-Antworten zu Nachrichtenrecherchen mindestens einen erheblichen Fehler enthalten. 31 Prozent liefern erfundene Quellen und 20 Prozent ›halluzinierten‹ so schwerwiegend, dass die Antworten im engeren Sinne irreführend waren.

Statt Zugang zu Wissen zu bieten, wird die statistisch häufigste Wortbeziehung (höchste Korrelation) als wahrscheinlichstes Muster ›erlernter‹ Text-Erfahrung ohne jedes Verständnis entkontextualisiert (= aus dem Textzusammenhang herausgerissen), verstärkt und hegemonisiert (= zum neuen Mainstream gemacht). Im Bullshit-Output werden Fakten, Meinungsäußerungen, Unsinn (Misinformation) und aktive Lügen (Desinformation) stochastisch miteinander verknüpft. Damit entzieht er sich (per Konstruktion) dem Anspruch von Wirklichkeitsbezug und ist kein geeigneter Referenzpunkt für die Konstruktion von Wahrheit.

Die ›KI‹-Bullshit-Generatoren generieren mittlerweile rund die Hälfte aller Inhalte im Netz – seit März 2025 liegt der Anteil beständig bei etwa 50 Prozent). Bei einem hohem Anteil an synthetisch erzeugten Inhalten als Trainingsbasis für die nächste Generation der Sprachmodelle entsteht repetitiv ein Verlust an Qualität (bei Texten: mehr Unsinn = weniger Wirklichkeitsbezug) bis hin zum Modell-Kollaps. Dieser Effekt ist bei allen ›KI‹-Modellen, die auf maschinellem Lernen basieren, unter dem Begriff der model autophagy disorder bekannt – eine degenerative Selbstverdauungsstörung. Über diesen selbst-verstärkenden Effekt normalisieren die ›KI‹-Sprachmodelle zunehmend Misinformation.

Maschinelles Lernen reproduziert nicht nur den Mainstream der Trainingsdaten, es verstärkt ihn nachweislich. Ob bei der lernenden Gesichtserkennung oder der Erzeugung von Bildern – die häufigsten statistischen Muster werden zusätzlich verstärkt. Bei den ›KI‹-Sprachmodellen sind das die häufigsten vorkommenden Wortmuster der Trainingstexte. Diese Hegemonieverstärkung führt zusammen mit der Normierung der Gesamtwahrscheinlichkeit (irgendein Wortmuster aus den Trainingstexten zu reproduzieren) zu einer niedrigeren Wahrscheinlichkeit eines selteneren, randständigen Wortmusters. Weniger häufig zu findende Muster werden noch stärker unterrepräsentiert – die Diversität, nimmt ab.Nach Interpretation der Wortmuster durch die Leser*in ergibt sich so eine Abnahme der semantischen Bandbreite über die Gesamtheit aller ›Inhalte‹.

Überdies werden die großen Sprachmodelle (in zunehmender Konkurrenz untereinander) „auf menschliche Zustimmung trainiert“ mit dem Ziel, als vermeintlich ›freundlichere‹ beziehungsweise ›empathische‹ ›KI‹ mehr Nutzer*innen für sich zu gewinnen. Selbst auf offensichtlich unsinnige Vorschläge der Nutzer*in antworten die Modelle vielfach mit unterstützender Zustimmung. Diese Gefälligkeitsantworten, die in der ›KI‹-Forschung unter dem Begriff der Sycophancy (Speichelleckerei) firmieren, verstärken den Anteil an Misinformation weiter.

Bullshit - Asymmetrie-Prinzip

Der Aufwand, Bullshit zu widerlegen ist (mindestens) eine Größenordnung größer als der Aufwand ihn zu produzieren. (Brandolinis Gesetz)

Diese Bullshit-Asymmetrie stellt zum Beispiel die Online-Enzyklopädie Wikipedia vor wachsende Probleme: Es dauert zwei Sekunden und ist nahezu voraussetzungsfrei, per ChatGPT einen neuen, komplexen Wikipedia-Artikel inklusive zahlreicher ›Quellenverweise‹ zu generieren. Es kostet die ehrenamtlich Tätigen hingegen im Durchschnitt mehrere Stunden und erfordert basales Kontextwissen, um den Text auf Sinnhaftigkeit und die Referenzen auf Stimmigkeit zu überprüfen. Das Detektieren und Zensieren von potenziellem Unsinn (Misinformation) ist also um einen Faktor 1000 bis 10.000 aufwändiger als dessen Erzeugung. In einer Studie der Cornell University schätzt Wikipedia den Anteil synthetischer, also ›KI‹-generierter Artikel (der englischsprachigen Seite) auf 5 Prozent der neu erstellten Artikel innerhalb eines Monats.

Ohne derartige Überprüfungen würde das Vertrauen und damit der Nutzen der Enzyklopädie schnell zersetzt – ganz im Sinne eines Elon Musk, der politisch motiviert einen rein ›KI‹-basierten Wikipedia-Ersatz namens Grokipedia als alternatives ›Wissens‹- und Machtinstrument aufbaut. Dieses Nachschlagewerk erzeugt seine Inhalte mit dem Sprachmodell Grok, das maßgeblich trainiert wird über das rechtslastige soziale Netzwerk X. Misinformation aus Grokipedia ist dabei kein lokal einzuhegendes Problem und diffundiert nachweislich auch in andere Sprachmodelle. Analysen zeigen, dass ChatGPT, Gemini und Perplexity ebenfalls das Pseudo-Lexikon nutzen, um Antworten zu generieren.

Zunehmend schwieriges Faktenchecken

Die Bullshit-Asymmetrie macht das Einfangen von Misinformation besonders aufwändig. Die adhoc als pragmatisch erscheinende Idee, Korrekturen zu diesen Misinformationen im Netz abzulegen und auf die Kraft des besseren Arguments zu hoffen, entpuppt sich als wenig Hoffnung machend und naiv. Solche Faktencheck-Portale sind schwach besucht, während der Unsinn, auf den sie kritisch Bezug nehmen, weiter mit viel Aufmerksamkeit bedacht wird und mit deutlich höherer Reichweite und Geschwindigkeit durchs Netz propagiert. Zusätzlich verbleibt das konzeptionelle Problem, welcher Instanz denn die Autorität der Entscheidung über den Faktencheck überantwortet werden soll.

Für das eigenständige Faktenchecking gibt es ein schwerwiegendes, praktisches Problem der zunehmend schlechter werdenden (›frei‹ verfügbaren) Recherche-Instrumente: Eine Google-Suche nach einem Zitat des Medientheoretikers Marshall McLuhan, aus einem Medieninterview von 1966 mit der Eingabe von „McLuhan: Alles verstehen, was passiert, es kontern, neutralisieren, möglichst viele Knöpfe abstellen, und sie frustrieren, wo immer es geht.“ liefert in der Google-›KI‹-Zusammenfassung namens „Übersicht mit KI“ Folgendes:

„Ich kann Ihnen helfen, die Ideen von Marshall McLuhan zu verstehen, aber Ihre Anfrage scheint auch persönliche Strategien zu beinhalten, um Technologie und Medien zu ›kontern‹ oder zu ›neutralisieren‹. McLuhan war ein Medientheoretiker, kein Leitfaden zur Frustration von Systemen. Hier sind die Kernkonzepte McLuhans, die Ihnen helfen, zu verstehen, was passiert, wenn Sie Medien nutzen (…)“

In der weiter unten folgenden Treffer-Liste sind nur noch drei zudem wenig brauchbare Einträge zu finden. Wir sehen an diesem Beispiel, dass sich die klassische Google-Suchmaschine stark verändert hat und eine Antwort liefert, die wenig weiterhilft. Die gewohnte Trefferliste wird nicht nur um die ›KI‹-Zusammenfassung ergänzt, sondern die Qualität und Bandbreite der Trefferliste ist stark eingeschränkt. Somit verlagert sich das inhaltliche Gewicht der Antwort auf die (in diesem Fall stark wertende und bevormundende) ›KI‹-Zusammenfassung.

Der manuelle Faktencheck per klassischer Suchmaschine hat also massiv an Qualität eingebüßt. Die im Abschnitt Bullshit-Krise beschriebenen Unzulänglichkeiten bei der Nutzung von ›KI‹-Sprachmodellen als ›Wissens‹modelle sind daher zunehmend schwer händisch auszugleichen. Denn die Zukunft der Suchmaschinen sieht einen wachsenden Einfluss der ›KI‹-Modelle bei der Informationsbeschaffung vor.

Googles neuer ›KI‹-Modus liefert keine Such-treffer mehr, sondern imitiert eine Art Such-Chatbot und integriert die Suchergebnisse in einen Frage-Antwort-Dialog, der vollständig auf der Google-Seite abläuft und keine Notwendigkeit beziehungsweise Gelegenheit liefert, sinnvoll auf ursprüngliche Quellen-Seiten zu wechseln. Diese werden nicht mehr angezeigt. Die Abhängigkeit von Googles ›KI‹-Sprachmodell Gemini bei der Informationsbeschaffung nimmt damit um Größenordnungen zu. Bei einem Marktanteil der Google-Suche in Deutschland über die letzten 15 Jahre bei zwischen 80 bis weit über 90 Prozent wird diese Weichenstellung massive negative Auswirkungen haben für die Konstruktion von Wahrheit. Googles Entwickler*innen-Konferenz I/O im Mai 2026 sieht eine vollständige Neuausrichtung der Suchmaschine vor, die sich komplett auf Gemini stützt und keinerlei Interaktion mit den Webseiten vorsieht, von denen Google die Information bezieht.

Die ›sozialen‹ Medien als dominanter Resonanzraum der ›KI‹-Sprachmodelle

Die Algorithmen zur Steuerung der spezifischen Reichweite innerhalb der ›sozialen‹ Medien bevorzugen polarisierende Inhalte. Hass, Hetze und Angst erzielen darüber deutlich höhere Reichweiten und Verbreitungsgeschwindigkeiten ebenso Fakenews, also Beiträge, die fahrlässig inhaltlich falsch (Misinformation) oder gar absichtlich irreführend beziehungsweise unwahr (Desinformation) sind.

Das liegt in der Logik des Geschäftsmodells digitaler Plattformen, deren Währung die Interaktionsdauer und -geschwindigkeit ihrer Nutzer:innen sind. Je stärker die Nutzer*in überrascht, geschockt, empört oder anderweitig emotional involviert ist, desto länger und intensiver konsumiert und produziert sie Inhalte. Dabei fallen ökonomisch verwertbare persönliche Daten an, die sich nicht nur indirekt vermarkten lassen. Ganz unmittelbar kann der Plattformbetreiber seinen Werbepartnern zusätzlich zur höheren Verweildauer auch eine zielgenauere Adressierbarkeit der Nutzer*in in Rechnung stellen.

Zusätzlich zur algorithmischen Verstärkung profitieren Rechtspopulisten auch selbstverstärkend von Hass, Hetze, Angst und Falschnachrichten (der ›sozialen‹ Medien). Inhalte, die spalten, verunsichern und destabilisieren, befeuern auch ›quasi-analog‹ eine weitere Polarisierung bei der Meinungsbildung. Der Halt gebende Rückzug auf vermeintliche ›Klarheiten‹ führt das Meinungsspektrum zusätzlich eng. Je verunsicherter die Meinungsträger:innen, desto fortgeschrittener der Reduktionismus. Das Sagbarkeitsfeld im öffentlichen Diskurs zerfällt auf einen engen Nahbereich um wenige Pole. Das ist die Zeit der Populist*innen, in der sich Wahrheit leicht reduzieren und verklären lässt.

Es gibt einen weiteren Effekt, der sowohl durch Krisen-Verunsicherung als auch durch algorithmische Selbstverstärkung begünstigt wird. Immer größere Teile der Gesellschaft beziehen ihre Informationen vornehmlich aus den ›sozialen‹ Medien und verharren bewusst widerspruchsarm in gefilterten Meinungsblasen. Statt sich selbstbewusst mit den Bedingungen und Beschränkungen der eigenen Meinung im politischen Diskurs auseinanderzusetzen, suchen immer mehr lediglich nach Bestätigung für ihre bestehende (quasi-unveränderliche) Meinung. Nicht Erkenntnisgewinn, sondern die ängstliche, bunkerhafte Abschottung der eigenen Position gegen mögliche Zweifel ist das Ansinnen. Genau diesen Einschluss forcieren die KI-basierten Ranking-Algorithmen der ›sozialen‹ Medien. Maschinelles Lernen lotet die (vermeintlichen) Neigungen der Nutzer:in aus und stellt über das people-like-you-Prinzip einen individuellen Nachrichtenstrom zusammen. Dieser liefert in Konvergenz immer präziser, was eben diese Nutzer:in ohnehin schon meint – eine kybernetische Vorurteilsbestätigungs-Schleife, die den menschlichen confirmation bias bis um den Preis der Diskurszersetzung ausnutzt.

Der ›KI‹- und Krisen-begünstigte populistische Einschluss verbleibt nicht auf der Ebene von Faktenbeurteilung und Meinungsbegründung, sondern frisst sich tief in dessen Basis hinein. Es geht um die Zersetzung einer gemeinsamen ›Wahrheit‹ als Wissensbasis, nicht um das politisch notwendige Ringen um (unterschiedliche) Bewertungen eben dieses Tatsachenfundaments.

Das individuelle Zuschneiden von Inhalten auf eine Einzelperson über die Vermessung ihres Verhaltens, das unter dem Begriff des microtargeting den engen Rahmen der Werbewelt überwunden hat, erodiert über den schwindenden Bezug auf eine gemeinsame ›Wahrheit‹ jeden gemeinwohlorientierten demokratischen Prozess. Die vermeintliche Demokratisierung öffentlicher Diskurse durch das Internet, in dem alle zu sendenden Autor:innen von Inhalten geworden sind, stellt sich über den dominanten Entwicklungsartefakt der ›sozialen‹ Medien als privatisierte, virtuelle Öffentlichkeit selbst infrage.

›KI‹- Zersetzung politischer Öffentlichkeit

›KI‹-Sprachmodelle und ›soziale‹ Medien stellen für den politischen Diskurs die wesentlichen Informations- und Debatten-Infrastrukturen dar. Selbst die klassischen Medien sind (in ihrem Bedeutungsverlust) zunehmend durch Plattformen wie X und TikTok getrieben. Hier posten politische Entscheider*innen und hier orientieren sich Journalist*innen, welche Nachrichten trenden könnten.

Die ›sozialen‹ Medien stellen einen dominanten Resonanzraum
für den ›KI‹-generierten Bullshit dar.

In Wechselwirkung mit der algorithmischen Reichweitensteuerung der ›sozialen‹ Medien (Tiktok, X, Instagram, Facebook, Youtube, …) werden neben Abgrenzung, Hass, Hetze, Herabwürdigung auch Fake (also sowohl Misinformation als auch Desinformation) in Reichweite und Ausbreitungsgeschwindigkeit nachweislich verstärkt – zugunsten einer erhöhten sozialen Temperatur in den ›sozialen‹ Netzen, denn nur diese ist für die Kommunikationsplattformen monetarisierbar. Fake-Inhalte (Mis- und Desinformationen) werden zudem nach politischer Neuausrichtung mehrerer Plattformen seit Beginn der zweiten Amtszeit von Trump und der Einführung neuer Moderationsmechanismen seltener gelöscht. Das bedeutet, dass die Wechselwirkung zwischen den großen Sprachmodellen (mit ihrem bereits hohen Anteil an Misinformation im Output) und den ›sozialen‹ Plattformen für einen noch höheren Anteil an Misinformation im Netz sorgt.

Die resultierende Dynamik ist die einer Fragmentierung von Wahrheit in einen Perspektivismus, also eine Normalisierung eines Nebeneinander von (individuellen) ›Wahrheiten‹, die eine (kollektive) Frage nach wahr oder falsch unsinnig erscheinen lassen. Wahrheit erscheint dann (unsinnigerweise) standpunkt- und blickwinkelabhängig – das ist eine fatale Konsequenz einer durch ›KI‹-Sprachmodelle referenzierten Wahrheitsfindung.

Eine Gemeinschaft, die immer weniger Wahrheit im Sinne eines gemeinsam erzeugten ›Fürwahrhaltens‹ teilt, verliert zunehmend die Grundlage für einen politischen Aushandlungsprozess über den Austausch von Argumenten. Das Resultat sind vielfach: Verunsicherung, Rückzug, weitere Polarisierung. Diese Tendenz bildet sich bereits in der Nutzung der Kommunikationsplattformen ab: der Diskurs in den sozialen Medien verlagert sich schon jetzt zunehmend in geschlossene Räume.

Ein Diskursklima der postfaktischen Verunsicherung ist zudem förderlich für das Erstarken autoritärer, politisch rechter bis faschistoider Strömungen. Ohne gemeinsam geteilte Wahrheit zerfällt eine Gesellschaft innerlich und wird lediglich durch äußere, insbesondere ökonomische Beziehungen zusammengehalten.

Fazit:
›KI‹ stilllegen!

Blicken wir erneut zurück auf die plumpen orwellschen Lügenkonstrukte von Trump und anderen machtvollen Wahrheits-konstrukteur*innen. Selbst hoch skalierende Produktion automatisierter Desinformation, die sich zunehmend voraussetzungslos im Netz lancieren lässt, ist lediglich eine modernisierte und diversifizierte Form der klassischen Lüge, die weiterhin um den Rang der Wahrheit buhlt. Damit kann eine kritische Öffentlichkeit umgehen.

Der Normalzustand eines ›KI‹-verstärkten Perspektivismus als abgewracktes Wahrheitsersatzkonstrukt ist die eigentliche Erosion politischer Öffentlichkeit: Meinungen werden dem Faktum gleichwertig erklärt, beziehungsweise Fakten zur Meinungssache herabgestuft und damit verhandelbar. Dieser Perspektivismus ist eine Art innerer Fragmentierung einer Gesellschaft, die an grundlegender Kohäsion verliert – das geschieht unscheinbar und leise. Der drohende Zerfall in ein Nebeneinander vieler, atomisierter Individual-Wahrheiten macht eine derartig desorientierte Gesellschaft anfälliger für die vermeintlich rettende Übersichtlichkeit autoritärer Konzepte.

Das kann einer progressiven Linken nicht egal sein und daher benötigen wir eine klare, ablehnend-widerständige Haltung gegenüber der Entwicklung und Nutzung von ›KI‹-Sprachmodellen – aus ökologischer Verantwortung ohnehin, aber eben auch aus gemeinwohlorientierter Perspektive. Diese kleine Analyse über die neuen Bedingungen der Wahrheitsfindung bestärkt uns in unserer Forderung, ›KI‹-Sprachmodelle als Gemeinschaft zersetzend, programmatisch Ungleichheit verstärkend, Diversität verringernd, Hegemonie verstärkend und ökologisch zerstörerisch stillzulegen! Der höchst zweifelhafte Nutzen dieser Modelle steht in keinem Verhältnis zu ihrer schwerwiegenden gesellschaftlichen Schadwirkung.@

für die aaa317 frisch verfasst
von çapulcu, Text-Kollektiv