Luise Freese / A(I)mbivalence
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A(I)MBIVALENCE

Wir sollen KI verantwortungsvoll nutzen, während Big AI sich Arbeit, Wissen und Ressourcen aneignet, die Gewinne privatisiert und die Folgen bei allen anderen ablädt.

A(I)mbivalence weigert sich, diesen Widerspruch zu persönlichem moralischem Versagen umzudeuten, und fragt, was möglich wird, wenn wir strukturelle Probleme nicht länger zu individuellen machen.

Luise Freese spricht darüber, unter welchen Macht- und Eigentumsverhältnissen KI entwickelt und eingeführt wird, wer an ihr verdient und wer ihre sozialen und ökologischen Kosten trägt. Sie fragt, warum strukturelle Probleme so häufig als Aufgabe des einzelnen Menschen behandelt werden, der sich nur verantwortungsvoller verhalten, besser informieren und schneller anpassen soll. Und sie beschäftigt sich damit, was aus Kritik werden muss, wenn sie mehr erreichen soll als persönliches Unbehagen. Denn strukturelle Macht lässt sich nicht durch immer bessere individuelle Entscheidungen ausgleichen. Sie lässt sich nur dort herausfordern, wo Menschen sich organisieren, gemeinsame Interessen formulieren, Grenzen setzen, verweigern, mitbestimmen und darum kämpfen, wem Technologie dient, wie Arbeit organisiert wird und wer von den Gewinnen profitiert.

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Keynotes, Panels, Podcasts, Gespräche und Workshops auf Deutsch und Englisch.

Themen

5 Ideen, die dein Publikum dazu einladen, anders über KI nachzudenken

Für Bühnen, Panels, Podcasts und redaktionelle Formate, die KI nicht bei Tools und Trends stehen lassen, sondern über Arbeit, Eigentum, Verantwortung und Macht sprechen wollen.

LITERACY

AI Literacy reicht leider nicht aus

AI Literacy ist zu einer der beliebtesten Antworten auf die Probleme rund um KI geworden. Menschen sollen verstehen, wie generative Modelle funktionieren, was Halluzinationen sind, welche Daten sie besser nicht eingeben, wie sie Ergebnisse überprüfen und natürlich, wie sie bessere Prompts schreiben. Dagegen ist wenig einzuwenden. Wer mit einer Technologie arbeitet, sollte wissen, was sie kann und was nicht.

Das Problem beginnt dort, wo technische Kompetenz mit gesellschaftlicher Aufklärung verwechselt wird. Man kann sehr genau verstehen, warum ein Sprachmodell halluziniert, und trotzdem nichts darüber wissen, auf wessen Arbeit es beruht. Man kann hervorragende Prompts schreiben und nie fragen, wem das Modell gehört. Man kann jeden Output gewissenhaft überprüfen und trotzdem keinen Einfluss darauf haben, ob das System am eigenen Arbeitsplatz überhaupt eingeführt wird, welche Tätigkeiten damit automatisiert werden oder wem die daraus entstehenden Produktivitätsgewinne zufallen.

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LABOR

Die Produktivitäts-Falle

Die Versprechen sind vertraut: KI übernimmt Routine, beschleunigt Prozesse, reduziert Aufwand und macht Beschäftigte produktiver. Was dabei erstaunlich selten gefragt wird, ist, was mit der eingesparten Zeit eigentlich passiert.

In den meisten Unternehmen gehört sie nicht den Menschen, die sie eingespart haben. Wenn eine Aufgabe statt zwei Stunden nur noch dreißig Minuten dauert, entsteht daraus normalerweise kein früher Feierabend. Die gewonnene Zeit wird neu verplant, mit weiteren Aufgaben gefüllt oder zur Grundlage neuer Zielvorgaben. Was gestern als Effizienzgewinn gefeiert wurde, ist morgen das neue Normal.

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POWER

Richtig handeln im falschen System

Adornos Satz „Es gibt kein richtiges Leben im falschen.“ trifft einen Widerspruch, der weit über KI hinausgeht. Wir sollen richtige Entscheidungen treffen innerhalb von Verhältnissen, die wir nicht selbst geschaffen haben und denen wir uns kaum vollständig entziehen können.

Bei KI wird dieser Widerspruch besonders sichtbar. Unternehmen entscheiden, welche Systeme sie entwickeln, welche Daten sie verwenden, unter welchen Arbeitsbedingungen sie produzieren und welche sozialen und ökologischen Kosten sie in Kauf nehmen. Danach beginnt die Debatte darüber, wie wir diese Systeme verantwortungsvoll benutzen sollen. Prüfe den Output. Gib keine sensiblen Daten ein. Achte auf Bias. Denke an den Ressourcenverbrauch. Überlege gut, wann der Einsatz noch vertretbar ist.

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ORGANIZING

Von individueller Empörung zu organisiertem Widerstand

Big AI hält unsere Empörung problemlos aus. Viele Menschen wissen längst, dass etwas nicht stimmt. Sie sehen die Machtkonzentration, die Ausbeutung, den Ressourcenverbrauch und den Druck, sich an immer neue Technologien anzupassen. Das Problem ist nicht mangelnde Kritik. Das Problem ist das Gefühl, dass aus dieser Kritik ohnehin nichts folgt.

„Was kann ich schon tun?“ ist deshalb weniger eine Bitte um die nächste Liste individueller Handlungstipps als eine Beschreibung politischer Ohnmacht. Der einzelne Mensch steht Unternehmen mit Milliardenkapital, staatlichen Entscheidungen und technologischer Infrastruktur gegenüber und soll sich dabei ausgerechnet als souveräner Konsument erleben. Dass viele irgendwann resignieren, ist nicht besonders überraschend.

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RESISTANCE

Widerstand ist zwecklos?!

In Star Trek sagen die Borg „Widerstand ist zwecklos“, kurz bevor sie andere ihrer eigenen Ordnung einverleiben. Das sollte damals in Science-Fiction dystopisch klingen. Heute begegnet uns dieselbe Logik in freundlicherer Sprache in der Realität: Der Wandel sei unvermeidlich. Unternehmen müssten jetzt handeln. Beschäftigte müssten sich anpassen. Wer zögert, verliere den Anschluss.

Der Unterschied ist hauptsächlich das Vokabular. Niemand muss sagen, dass Widerstand zwecklos ist, wenn alle überzeugt sind, dass die Zukunft ohnehin schon feststeht. Dann erscheint die Einführung von KI nicht mehr als wirtschaftliche oder politische Entscheidung, sondern als etwas, das einfach passiert. Anbieter verkaufen. Unternehmen investieren. Führungsetagen entscheiden. Und diejenigen, die mit den Folgen leben und arbeiten müssen, bekommen anschließend erklärt, wie wichtig Offenheit, Weiterbildung und Anpassungsfähigkeit sind.

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Was ist A(I)mbivalence?

Ambivalenz ist kein bequemer Mittelweg und auch keine Unentschlossenheit. Kognitive Dissonanz erzeugt den Drang, einen Widerspruch möglichst schnell aufzulösen: die eine Seite rechtfertigen, die andere kleiner machen, woanders hinschauen. A(I)mbivalence tut das Gegenteil. Es bedeutet, widersprüchlichen Wahrheiten Raum zu geben und sie nicht vorschnell glattzuziehen, nur weil sie verdammt unbequem sind.

KI kann nützlich sein und trotzdem auf Ausbeutung beruhen. Sie kann Arbeit erleichtern und gleichzeitig Macht an anderer Stelle konzentrieren. Wir können von den Werkzeugen profitieren und die Bedingungen ablehnen, unter denen sie entstehen. Keine dieser Wahrheiten hebt die andere auf.

Mit diesem Unbehagen zu sitzen, ist weder Passivität noch Resignation. Es hält den Widerspruch lange genug sichtbar, um bessere Fragen zu stellen: Was können individuelle Entscheidungen tatsächlich verändern? Wo stoßen sie an ihre Grenzen? Wem nützt es, wenn Verantwortung beim einzelnen Menschen landet? Und was wird möglich, wenn wir aufhören, strukturelle Probleme allein zu behandeln?

A(I)mbivalence beginnt damit, sich dem schnellen Ausweg zu verweigern. Dabei bleibt es aber nicht.

A(I)mbivalence

/ˌeɪ.aɪˈæm.bɪ.və.ləns/

Substantiv.

von
Ambivalenz: widersprüchliche Gefühle gegenüber derselben Sache &
AI: artificial intelligence, künstliche Intelligenz.

Der Widerspruch, KI nützlich zu finden und gleichzeitig ein System abzulehnen, das Arbeit, Wissen und Ressourcen ausbeutet, Gewinne privatisiert, Kosten auslagert und vom Rest Anpassung verlangt.

Siehe auch Ausbeutung, Widerstand, Organisierung

AI Slop / KI-Slop

/ˌeɪ.aɪ ˈslɒp/

Substantiv, abwertend.

Massenhaft erzeugter KI-Content, bei dem Generieren Urteil, Sorgfalt und Verantwortung ersetzt.

Das Problem ist nicht die Benutzung von KI. Es beginnt dort, wo Produzieren billiger wird als die Frage, ob etwas überhaupt produziert werden sollte. Lesen, prüfen, korrigieren und aussortieren dürfen dann andere.

Siehe auch Meat Proxy, Cognitive Deskilling, Aufmerksamkeit

billig zu produzieren. teuer für alle anderen.

Meat Proxy

/ˈmiːt ˌprɒksi/

Substantiv, informell.

Ein Mensch, der eine Frage an KI weiterreicht und deren Antwort anschließend nahezu unverändert an den nächsten Menschen weitergibt.

Name, Rolle und Verantwortung bleiben menschlich. Das eigene Urteil verschwindet. Der Mensch wurde nicht aus dem Prozess automatisiert, sondern zum Interface um die Maschine herum.

Siehe auch AI Slop, Bot People, Cognitive Deskilling

Mensch im Prozess. Urteil nicht.

Surveillance Wages

/sərˈveɪləns ˈweɪdʒɪz/

Plural.

Löhne, die mithilfe persönlicher Daten über Beschäftigte, ihr Verhalten und ihre Verhandlungsposition individualisiert werden.

Dann lautet die Frage nicht mehr: Was sollte diese Arbeit kosten? Sondern: Wie wenig wird dieser konkrete Mensch vermutlich akzeptieren? Überwachung beobachtet Arbeit nicht nur. Sie wird Teil des Systems, das ihren Preis festlegt.

Siehe auch Algorithmic Wage Discrimination, Datenschutz, Verhandlungsmacht

gesucht wird nicht dein Wert. gesucht wird deine Untergrenze.

BITS

Gedanken zwischen den Kapiteln

Kurze, zugespitzte Notizen aus der Arbeit an A(I)mbivalence, bevor sie zu etwas Größerem werden.

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Formate

Lasst uns miteinander ins Gespräch kommen

Nicht jedes Gespräch braucht dieselbe Form. Mal ist eine klare These gefragt, mal Widerspruch, mal ein längeres gemeinsames Denken.

FORMAT 01 / STAGE

Keynotes und Vorträge

Klare, argumentgetriebene Vorträge mit einem erkennbaren Standpunkt. Keine Trendübersicht, keine Produktpräsentation und kein optimistisches Warm-up für die nächste „Transformation“.

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FORMAT 02 / DISCUSSION

Panels und moderierte Gespräche

Für Diskussionen, in denen Technik nicht von Arbeit, Politik und Macht getrennt wird. Luise Freese verbindet praktische Systemerfahrung mit einer Perspektive auf die Verhältnisse, in denen diese Systeme entstehen und eingesetzt werden.

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FORMAT 03 / LONG FORM

Podcasts und Interviews

Für längere Gespräche, in denen Widersprüche nicht in zehn Minuten glattgebügelt werden müssen. Über KI, Arbeit, Eigentum, Produktivitätsmythen, individuelle Verantwortung und die Frage, was aus Kritik werden muss, wenn sie mehr sein soll als ein gutes Gefühl.

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FORMAT 04 / WORKING SESSION

Workshops und Roundtables

Für Organisationen, Teams, Stiftungen, Gewerkschaften und andere Gruppen, die nicht nur über KI reden, sondern konkrete Fragen bearbeiten wollen. Etwa: Was wird hier eigentlich eingeführt? Wem nützt es? Wer trägt die Kosten? Und worüber sollte gemeinsam entschieden werden, statt es als technische Notwendigkeit hinzunehmen?

kein Workshop, bei dem alle drei Post-its bekommen und das dann Transformation nennen

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