Schleimpilze & Wurmgehirn

Claire L. Evans: Ich mache mich gerne bei der Gartenarbeit schmutzig. Ich verwende keine Handschuhe, habe Dreck unter den Fingernägeln und trage ihn an meinen Schuhen ins Haus, ziehe mir Splitter ein und schere mich nicht um Insektenstiche.   

Das ist Definitionssache. Unser Tech-Verständnis ist heute sehr eindimensional, technisch geprägt von der Geschichte der Informatik als Industrie. Aber „Computing” ist viel mehr. Jedes Lebewesen tut das.  

Computing – oder besser: Informationsverarbeitung – betrifft alles Lebendige, das mit seiner Umwelt interagiert und damit Realität formt.

Nehmen wir einen Wurm. Er stellt einen einfachen Organismus dar, aber um zu überleben, muss er Umgebungsinformationen verarbeiten und speichern – Dinge wie Temperatur, das Vorhandensein von Nahrung und Fressfeinden. Wenn er auf der Grundlage dieser Informationen Entscheidungen trifft, ist das auch eine Form des „Computings“. Wir haben versucht, Computermodelle dieser grundlegenden Funktionen eines Wurmgehirns zu erstellen – das ist äußerst komplex und erfordert enorme Rechenleistung. Ein Wurm benötigt dafür fast gar keine Energie.  

Ameisenkolonien nutzen Algorithmen, die genauso wie unsere Internet-Datenrouting-Systeme funktionieren. Schleimpilze finden die effizientesten Wege durch unebenes Gelände. Davon kann unser Netzwerkdesign lernen. Je mehr wir über solche Organismen lernen, desto klarer wird: Vieles, was wir für menschliche Erfindungen halten, existiert in der Natur seit Millionen Jahren. Wenn wir unser Ego beiseiteschieben, können wir unglaublich viel von ihnen lernen.  

Keinen besonderen, wir haben nie über diese Art von Dingen gesprochen. Obwohl ich glaube, dass Kinder eine Art von Spiritualität brauchen. Also erfand ich meine eigenen Rituale, weil ich wusste, dass es da etwas Größeres gibt. Ich betete zum toten Hund meiner Großeltern, obwohl ich nicht mal wusste, was „beten“ heißt.   

Ich war Einzelkind aus einer Einwandererfamilie in den USA. Meine Mutter war Französin, mein Vater Brite. Ich war eher eine Einzelgängerin. Ich kam nicht schlecht mit anderen Kindern aus, aber ich mochte es, allein zu sein. Ich erfand Geschichten oder starrte manchmal einfach nur an die Decke. Diese Langeweile war fast meditativ. Ich bin auch heute noch gerne allein.    

Als Sci-Fi-Fan dachte ich früher, KIs seien humanoide Roboter mit Bewusstsein. Als ich selbst damit arbeitete, habe ich verstanden, dass es sich nur um komplizierte Mathematik handelt. Ich habe durch Zufall in dem besonderen Moment des Übergangs mit KI herumgebastelt. Damals, als sie noch primitiv und interessant war. Man musste als Mensch eingreifen, um etwas Brauchbares zu bekommen. Diesen Gedanken fand ich tröstlich.  

Ich glaube, es benötigt noch immer menschliches Eingreifen, um etwas interessant zu machen. Heute präsentieren sich diese Tools aber, als ob sie alles mit wenig User-Input könnten.   

Ja, ich habe gesehen, wie mit diesen Werkzeugen Sinnlosigkeiten gemacht wurden. Ich habe gesehen, wie Übel gerechtfertigt wurde, aber ich habe auch wunderbare Dinge gesehen. Ich bin kein Technikfeind – für mich ist Technologie eine Sprache.

Historisch gesehen hatten wir mehr Zeit, solche riesigen technischen Veränderungen zu begreifen, wie zum Beispiel die Fotografie, die ein Jahrhundert gebraucht hat, um ins Rollen zu kommen. Wir arbeiten in der Wissenschaft noch immer an Fragen wie: Was ist ein Foto? Was ist Wirklichkeit? Heute passieren diese Veränderungen rasant und konstant – zu schnell, um sie einzuordnen und begreifen zu können.    

Der Reiz der KI lag damals darin, wie schräg und unvorhersehbar sie war. Egal ob man Bilder, Text oder Ton generierte: Es fühlte sich immer so an, als käme es von einem Computer, mit diesem einzigartigen weirden Akzent. Ein Tonfall, der seltsam fremd klang. Aber dieser Akzent ist verschwunden. Es ist so, als hätte der Computer unsere Sprache viel flüssiger gelernt.  

Eines der ersten großen KI-generierten Bilder, die im Jahr 2015 entstanden, war Deep Dream von Google. Es hat diese Bilder generiert, die absolut verrückt und ekelhaft waren. Es war ganz anders als alles, was ein Mensch jemals erschaffen würde, was ich unendlich fesselnd fand. Heute generiert KI nur mehr langweilige Stock-Fotos.  

Nein. Der Name ist etwas peinlich – YACHT klingt nach Luxus. Er stammt aber von einem verfallenen Gebäude mit dem Schild „Young Americans Challenging High Technology“. Mein Partner, der die Band 2002 gründete, war von diesem rätselhaften, aber auch symbolischen Szenario so fasziniert, dass er die Band danach benannte.   

Jein, nicht als Ludditen, sondern im Dialog, wir fragen uns, wie wir die Tools nutzen können, um Kunst zu machen, die größer als wir selbst ist. 2017 produzierten wir ein KI-Album. Auch die Lyrics, das Cover, die Videos und das Merch wurden mit KI erstellt. Das war ein einmaliges Experiment. Danach wollten wir keine „KI-Band“ mehr sein. Jetzt sind wir in einer „Post-KI“-Phase: Zurück zum Menschlichen! 

Nein, nie. 

Ich finde es nicht mehr interessant. Damals haben wir es verwendet, als es noch eher schlecht war. Ich fand es spannend, herauszufinden, wie ein maschinelles Lernsystem Eingaben interpretiert, die es nicht versteht, wie es all diese Variablen durcheinanderbringt und dir eine Vermutung darüber präsentierte, was es dachte, dass man will. Das waren Ideen, die einfach nur bizarr und sehr unmenschlich waren, aber auf ihre Art poetisch. Der Dialog zwischen dem Menschlichen und dem Unmenschlichen ist das, was mich an der Arbeit mit KI wirklich gereizt hat. Und jetzt sind diese Werkzeuge einfach zu gut.   

Durch Fiktion reale Gefahren erkennen – und gegensteuern. Ich lese lieber über eine fiktive dystopische Zukunft, als dass ich eine solche tatsächlich erleben möchte.  

Tim Maughan beschreibt ein Szenario, bei dem aufgrund eines Handelskriegs die Produktion der iPhones in die Vereinigten Staaten zurückverlegt wird. Der einzige Weg, dies wirtschaftlich möglich zu machen, besteht darin, Gefängnisinsassen unsere Telefone bauen zu lassen. Es ist gleichzeitig eine Liebesgeschichte über einen Häftling, der versucht, sich in dieser Fabrik in ein Handy zu hacken, um eine Nachricht an seine Liebste zu senden.   

Schlecht, aber ich arbeite daran. Instagram tut mir nicht gut und ich lade es mir nur dann temporär herunter, wenn ich etwas für meine Arbeit posten muss. Danach wird es wieder gelöscht. Mittlerweile ist es mir auch nicht mehr wichtig, irgendwann ein Millionenpublikum zu erreichen. Am liebsten würde ich monatelang an einem Artikel arbeiten, bezahlt werden – und ihn dann ungelesen in der Schublade verschwinden lassen. Ich will durch meine Arbeit neue Dinge lernen. Einem Publikum gerecht zu werden, ist zweitrangig.  

Absolut! Der beste Lifehack für kreative Arbeit: Nie darüber nachdenken, was andere wollen, sonst wird man verrückt.  

Schlicht, weil ich nirgendwo Infos darüber finden konnte. Also fing ich an, nach ihren Namen zu suchen – oft standen sie nur in Fußnoten oder als fünfte Autorin irgendeines Papers. Je mehr ich mit diesen Frauen sprach, desto klarer wurde: Da gab es diese riesige unerzählte Geschichte. Frauen, die von Anfang an dabei waren, entscheidende Beiträge leisteten und dann ignoriert wurden. Ich sehe das Buch als eine Art Korrektiv.  

Vor dem Web, als das Internet noch eher akademisch oder militärisch genutzt wurde, gab es keine Suchmaschinen. Wenn man Informationen finden wollte, musste man die Telefonnummer des Stanford Network Information Center anrufen. Da saß eine Frau am Telefon, die als einzige wusste, wo welche Ressourcen verfügbar waren. Sie war Google, bevor es Google gab. 20 Jahre lang hatte das Internet eine Telefonnummer und wenn du anriefst, sagte dir eine verdammt kluge Frau, wo es langging.  

Oft. Frühe Programmiererinnen? Alle Frauen, weil Programmieren als „sekretariatsähnliche“ Arbeit galt, bis Männer es als wertvoll erkannten. Die Netzwerk-Infostelle? Informationen zu indexieren, galt als unwichtig, wie Ablagearbeit – bis Suchalgorithmen wertvoll wurden und Google ein Imperium darauf aufbaute. In jeder Tech-Ära gab es Frauen, die Dinge erfanden und verdrängt wurden, sobald ihre Erfindungen „wertvoll“ wurden. Das ist eine Lehre für alle Bereiche.  

Das ist das Interessante an KI: Sie basiert auf historischen Datensätzen, auf dem gesamten Korpus menschlicher Schöpfung. Das ist eine Chance, unsere Vergangenheit zu untersuchen: Wer sind wir? Was repräsentieren diese Daten? Wie können wir verhindern, dass wir dieselben Probleme wiederholen? Klar, die Menge ist überwältigend – aber ähnlich wie mit unserer Geschichte können wir sie analysieren oder blind in die Zukunft stolpern.