Über die Erzeugung einer Flut an ‚Content‘ hinaus kann die Generativität Künstlicher Intelligenz als die Produktion statistischer Muster auf Grundlage von Datafizierung, Mustererkennung und -generierung definiert werden. Dabei instanziiert generative KI ein „Modell der Welt“ – eine vermeintlich „domainubhängig“ einsetzbare Repräsentation der Welt, eine inhärent verzerrende Linse.

Der Beitrag folgt diesem Dreischritt – Datafizierung, Mustererkennung und -generierung – historisch. Angefangen bei Galileos Teleskop als buchstäbliche Linse und Grundlage der Postulierung einer „verborgenen mathematischen Ordnung“ im Universum, über Adolphe Quetelets Sozialphysik und die Anwendung statistischer Instrumente zur Erschließung solcher Ordnungen im Sozialen, bis zur Geschichte der Forschung zu neuronalen Netzwerken, die nicht als Modelle des Geistes, sondern als Modelle bestehender sozialer Ordnungen konzeptualisiert werden. Am Beispiel heutiger Anwendungen wird demonstriert, wie generative KI aufgrund ihrer spezifischen Output-Logik und ihrer Abhängigkeit von wenigen Datenpunkten potenziellen Handlungsspielraum vorauseilend verengt. So erscheint Generativität nicht nur als technischer Prozess, sondern als politische Kraft, die neue Normen und Schwellenwerte für die Konstitution gesellschaftlicher Ordnungen generiert.

Link (Open Access): https://doi.org/10.5282/ubm/epub.126475

Mit weiteren Beiträgen von: Matthias Bruhn, Katharina Weinstock, Adam Harvey, Moritz Konrad, Roland Meyer, Charlotte Kent, Holly Herndon, Mat Dryhurst, Tyler Hobbs, Alex Estorick