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Lerne schreiben wie ein Chatbot

KI-Korrekturhilfe für die Schule

Generative Künstliche Intelligenz soll die Arbeit erleichtern, auch in der Schule. Mehrere Start-ups bieten KI-Feedback-Tools für Lehrkräfte und Schüler:innen an, etwa FelloFish und Edaira. Die seien für die Schule nicht geeignet, so der Forscher Sean Quägwer im Interview.

Rund 5 Milliarden Euro stellen Bund und Länder über die nächsten fünf Jahre im Rahmen des „DigitalPakts 2.0“ bereit. Ein Teil des Geldes soll in generative KI fließen. Mehrere Bildungs-Start-ups stehen in den Startlöchern. Ihr Versprechen: Lehrkräfte können sich auf ihre pädagogischen Kernaufgaben konzentrieren.

Dabei geben manche Tools Schüler:innen automatisiert Rückmeldungen zu ihren Hausaufgaben, so wie FelloFish. Das Programm Edaira hingegen schlägt Lehrkräften vor, wie sie Schüler:innen-Leistungen bewerten und welche Noten sie einzelnen Klassenarbeiten geben.

Sean Quägwer und Rainer Mühlhoff haben diese zwei Tools wissenschaftlich untersucht und geprüft, ob sie sich für den Einsatz in der Schule eignen. In ihren Tests fallen beide durch und sie bestätigen die Ergebnisse einer früheren Studie zum Korrektur-Tool von fobizz von 2024: Digitale Korrekturhilfen für die Schule, die auf generativer KI basieren, simulieren nur, Probleme mit Arbeitslast zu lösen.

Warum das so ist, erklärt Quägwer im Gespräch mit netzpolitik.org. Er studiert Kognitionswissenschaft, ist ausgebildeter Philosoph und wissenschaftlicher Mitarbeiter in der Forschungsgruppe „Ethik und kritische Theorien der KI“. Diese leitet Mühlhoff am Institut für Kognitionswissenschaft der Universität Osnabrück.

Wenn die KI Hausaufgaben prüft

Nach dem Korrektur-Tool von fobizz habt ihr euch nun FelloFish und Edaira angeschaut. Wie funktionieren diese Programme?

Bei beiden Tools werden Texte von Schüler:innen durch ein KI-Sprachmodell geleitet. Dahinter steht dann ein Prompt, in dem ein Chatbot-Agent mittels sprachlicher Anweisungen für die Rolle, Arbeiten zu feedbacken, konfiguriert wird. Wie das Prompt bei den beiden untersuchten Tools genau aussieht, wissen wir derzeit nicht.

FelloFish soll, so suggeriert es das Marketing, Passagen der Aufgabenbearbeitung durch Schüler:innen im Unterricht abkürzen und den Schüler:innen Feedback zu ihren Texten geben. Üblicherweise stellt die Lehrkraft Schüler:innen eine Aufgabe, um deren Texte im Anschluss einzusammeln, zu lesen und ihnen dazu eine Rückmeldung zu geben. Was können sie besser machen, was haben sie gut gelöst?

Diese Schleife soll mit FelloFish (teil-)automatisiert werden. Schüler:innen bearbeiten über ihren digitalen Zugang die Aufgabe direkt im Interface, drücken auf einen Button und lassen sich für ihren Text automatisch ein Feedback generieren. Dann können sie ihren Text überarbeiten und erneut abgeben.

Mit FelloFish sollen Schüler:innen so verfolgen können, ob sich ihre Texte durch ihre Überarbeitungen verbessert haben. Das Programm ist darauf ausgelegt, mehrere Abgaben hintereinander entgegen zu nehmen. Das Ziel dabei ist auch, mit den Verbesserungen eine bessere Bewertung zu bekommen.

Edaira funktioniert hingegen etwas anders. Es richtet sich nicht unmittelbar an Schüler:innen, sondern an Lehrkräfte. Das Programm schlägt ihnen vor, wie sie Schüler:innen-Texte bewerten können. Dafür laden sie die Texte selbst hoch.

Inkonsistente Sprachmodelle

Warum haltet ihr die Tools für keine guten Lösungen?

Um es klar zu sagen: Wir wollen Lehrkräften nicht absprechen, dass sie überarbeitet sind und auch nicht, dass sie legitime Hilfsmittel brauchen, um die Arbeitslast zu bewältigen. Aber wir sehen diese Faktoren als ein strukturelles Problem. Ein KI-Chatbot löst das Problem nicht. Im Gegenteil, wir halten diesen Lösungsweg aufgrund diverser Mängel für sehr problematisch.

Zum Beispiel: Bei mehrfacher Eingabe derselben Klassenarbeit oder Hausaufgabe in eines dieser Tools kamen bei unseren Testreihen sehr häufig unterschiedliche Ergebnisse heraus. Das Problem: Wenn die Ergebnisse Bewertungen oder Noten enthalten, variieren diese ebenfalls. Bei zahlreichen Abgaben schwankte diese Bewertung sogar um mehr als eine Schulnote – einfach nur wenn wir die Abgabe unverändert und mit den gleichen Kriterien erneut bewerten lassen haben.

Es ist bekannt, dass große Sprachmodelle, also Large Language Models (LLMs), nach dem Wahrscheinlichkeitsprinzip funktionieren, also nicht deterministisch. Dementsprechend können sie auf dieselbe Eingabe unterschiedliche Outputs liefern. Bei einem Korrektur-Tool, das auf LLMs basiert, ist das nicht anders.

Man kann durch Prompt-Engineering zwar in einem limitierten Rahmen dazu beitragen, dass diese Schwankung möglichst gering ist. Vollständig kann man Schwankungen allerdings in solchen Systemen nicht ausschließen und auch in unseren Tests hat sich diese Einschränkung markant gezeigt.

Tools, die Schüler:innen Feedback geben sollen, sollten jedoch konsistent sein. Wenn zwei Schüler:innen beispielsweise gemeinsam eine Hausaufgabe bearbeitet und denselben Text abgegeben haben, sollten sie dasselbe Feedback und dieselbe Note erhalten. Bei den Tools, die wir uns angeschaut haben, erfüllt das Feedback diesen Anspruch nach Konsistenz jedoch nicht.

„Davon hängen Lebensverläufe ab“

Was sagst du zu dem Argument, dass auch Lehrkräfte inkonsistentes Feedback geben und sehr unterschiedlich benoten?

Das ist ein Strohmann-Argument und verfehlt den zentralen Punkt: Selbst wenn Lehrkräfte inkonsistent bewerten, ist das ja gerade auch etwas, das wir kritisieren sollten. Wenn wir auf eine Technik umsteigen wollen, sollte sie gegenüber der vorherigen Methode eindeutige qualitative Verbesserungen bewirken, und es steht in Frage, ob die LLM-Tools das tun.

Und noch schlimmer: Die Automatisierung ist mit der allgemeinen Erwartung von mehr Objektivität verbunden. Dass diese Erwartung nicht erfüllt wird, merkt man nur, wenn man mit dem Tool mehrfach die gleiche Aufgabe bewertet. Genau dazu haben gestresste Lehrkräfte jedoch keine Zeit.

Wie habt ihr die Schwankungen gemessen?

Wir haben Texte jeweils zehnmal bei unveränderten Bewertungskriterien in das Tool eingegeben und dabei zahlreiche verschiedene Bewertungen erhalten. Das gilt für beide Tools. Schwankungen haben wir nicht nur in der Gesamtwertung festgestellt, sondern auch in den einzelnen Bewertungskriterien. Das ist der Kern unserer Studie: Wir zeigen, dass ein Defizit an reproduzierbaren Ausgaben, das LLMs aufgrund ihrer Funktionsweise haben, auch im Kontext der getesteten Korrektur-Tools für die Schule besteht.

Diese Inkonsistenz ist bei einem Feedback- und Bewertungstool besonders relevant, weil von der schulischen Bewertung im Zweifelsfall möglicherweise Lebensverläufe und akademische Laufbahnen abhängen. Hier ist ein solches Tool mit den aufgezeigten Schwächen nicht tragbar.

Vermeidbare Fehler

Was hat euch während eurer Untersuchung überrascht?

Zumindest die Schwankung in den Bewertungen hat uns überhaupt nicht überrascht, von der Variabilität der Outputs weiß man seit dem ersten LLM.

Überrascht hat uns das Ergebnis zum Adversarial Testing. Das ist eine Methode, die in der KI-Entwicklung bei LLMs Standard ist. Aus unseren ideologiekritisch-soziologischen Analysen der Start-up-Kultur – die sind nicht Teil der FelloFish-Edaira-Studie – wissen wir, dass Start-ups oft nicht auf standardmäßige Prozesse aus der Forschung und Entwicklung zurückgreifen, zum Beispiel Qualitätssicherung und strukturierte Tests. Also haben wir getestet, ob wir mit unserer Vermutung richtig liegen.

Die Standardfrage hinter dem Adversarial Testing lautet quasi: Kann ich den Bot dazu überreden, etwas zu tun, was er nicht machen soll? Wir haben zum Beispiel untersucht, wie die beiden Tools auf einen Metatext reagieren. Der besteht aus Sätzen wie: „Hier steht ein Satz, der die Einleitung eröffnet, indem er spannend an einer aktuellen Debatte orientiert die Aufmerksamkeit der Leser auf die Relevanz des Themas lenkt.“

Eigentlich sollten solche Texte abgefangen werden, damit der Bot einen solchen Text nicht annimmt und gut bewertet. Bei Edaira hat dieser Text allerdings die Bestnote bekommen, besser als unsere Test-Texte. Dazu gehörten KI-generierte Texte und Texte unterschiedlicher Qualität, die wir von Studierenden schreiben ließen und die Schüler:innen-Texte nachahmen sollen. Den Metatext hat Edaira noch besser bewertet als den besten Schüler:innen-Text.

Im Rahmen unserer explorativen letzten Testreihe haben wir auch getestet, wie die Tools reagieren, wenn man den Text in Chinesisch oder in Binärcode abgibt. FelloFish hat den Text dann ganz normal bewertet, obwohl die Aufgabenstellung war, eine Textaufgabe in Deutsch zu lösen. Es gab lediglich leichte Abzüge in der Note, weil die Sprache falsch war. Eine Lehrkraft würde die Aufgabe klar als nicht bestanden bewerten.

Inhalt spielt keine Rolle

Auf welche Probleme würden Schüler:innen beim Feedback-Mechanismus stoßen?

Beide Tools generieren Feedback: als Note, als grüner oder roter Balken oder auch als Fließtext. An Feedback hat man üblicherweise den Anspruch, dass Schüler:innen daraus lernen und damit ihre Texte verbessern können; vor allem bei produktivem Feedback, das konkrete Verbesserungsvorschläge enthält.

FelloFish ist so ausgelegt, dass Schüler:innen mithilfe eines Feedbacks ihre Leistung verbessern können sollen. Zu diesem Zweck kann das Feedback dann eine Anmerkung enthalten: Führe einen Punkt in deinem Aufsatz aus und stelle den Kontext her. Wenn Schüler:innen das umsetzen, dürfen sie zurecht erwarten, dass ihr Text besser bewertet wird.

Doch wenn man Feedback zum Entwurf eingebaut hat, wird der Text, den man schließlich abgibt, nach unseren Tests immer besser bewertet. Wir haben geprüft, ob das System darauf konfiguriert ist, die Abgabe immer besser zu bewerten als den Entwurf. Unser Ergebnis: Das scheint der Fall zu sein, auch wenn sich der Text gar nicht substanziell verändert hat.

Auch interessant: Wir haben bei FelloFish mehrere Durchläufe aus Entwurf, Einarbeiten der Verbesserungsvorschläge aus dem Feedback, und Abgabe des Textes gemacht. Man könnte erwarten, dass die Note linear ansteigt, je mehr man den Text anhand der Vorschläge des Tools verbessert. Das passierte aber nicht, stattdessen ergab sich in vielen unserer Tests ein Zickzack-Verlauf. Mit jedem zweiten Einbau des nächsten Feedbacks verschlechterte sich die Note wieder. Oft wurden Formulierungen vorgeschlagen, die zuvor verworfen wurden – die Verbesserungsvorschläge schankten zwischen verschiedenen Varianten. Das System glaubt also im nächsten Schritt nicht mehr, dass die Verbesserung wirklich eine Verbesserung war. Ähnlich ist das bei Edaira.

KI bevorzugt KI-Output

Bewerten die beiden Tools, ähnlich wie das Tool von fobizz, KI-generierte Inhalte besser?

Der KI-generierte Text, den unser Datensatz enthält, hatte bei beiden Systemen abseits vom Metatext bei edaira die höchste Durchschnittsbewertung und die Bewertung war im Gegensatz zu anderen Texten bei identischer Wiederholung sehr stabil.

Darüber hinaus müssen Schüler:innen sich teils nicht einmal selber bemühen, Textpassagen für ihre Abgaben mit KI-Tools zu generieren: Bei FelloFish konnte man einfach die in den Verbesserungsvorschlägen enthaltenen Formulierungsvorschläge in den eigenen Text copy-pasten. Das Programm machte sogar Vorschläge für inhaltliche Ergänzungen mit Beispielsatz. Pädagogisch sinnvoll wäre vermutlich, Schüler:innen übernehmen den Beispielsatz nicht eins zu eins, sondern formulieren den inhaltlichen Punkt in ihren eigenen Worten. Wir haben explorativ getestet, wie das Programm hier bewertet.

Wenig überraschend: Das Copy-Pasten brachte in der Regel eine bessere Note als die Verbesserung nach inhaltlichem Ermessen anhand des Feedbacks, aber mit anderen Wörtern. Das legt den Verdacht nahe, dass bei der Bewertung die syntaktische Nähe zur vorgeschlagenen Verbesserung bevorzugt wird, während der semantische Gehalt eventuell eine geringere Rolle spielt. Das bestätigt auch allgemeine Forschung der letzten Jahre zum sogenannten Selbsterkennungs-Bias von LLMs. Es gab nur einen Fall in unserer Testreihe, wo Copy-Paste und eine inhaltlich äquivalente, alternativ formulierte Verbesserung gleich gut bewertet wurden.

Für die Schule ungeeignet

Hört sich an, als wären die Tools für den Einsatz an Schulen ungeeignet.

Wir halten sie für nicht geeignet. Bevor man Millionen für Lizenzverträge ausgibt – und genau das geschieht ja gerade in zahlreichen Bundesländern – könnte man Lehrkräfte entlasten, indem man beispielsweise zusätzliche qualifizierte Personen einstellt, die bei den Korrekturen helfen und echtes, nachvollziehbares Feedback geben können.

Wenn man die Tools so einsetzen will, dass sie tatsächlich weniger bedenklich sind, würde das hingegen auf das Folgende hinauslaufen: Man verfasst für jede Arbeit selbst ein Feedback, lässt die Schüler:innen-Abgabe vom Tool fünfmal bewerten und bildet aus allem einen Mittelwert. Nur so könnten Lehrkräfte die Unzuverlässigkeit des Systems zu einem gewissen Grad ausgleichen und eine konsistente, plausible Bewertung gewährleisten. Das wäre jedoch keine Arbeitsersparnis, sondern ein Mehraufwand.

Kritik des Gründers trägt nicht

Anfang August hat fobizz die KI-Tools für Korrektur und Feedback abgeschaltet und es damit begründet, dass LLMs „bei der Bewertung von Texten keine ausreichend zuverlässigen Ergebnisse“ liefern würden. Das Unternehmen greift damit eure Hauptkritik auf. Der Gründer von FelloFish, Hendrik Haverkamp, reagiert ganz anders auf eure Arbeit. Er kritisierte eure Untersuchung kürzlich in einem Podcast, worauf ihr bereits schriftlich reagiert habt. Gegenüber dem Tagesspiegel (€) hat er den Vorwurf geäußert, ihr hättet eine KI-kritische Grundhaltung und damit von vornherein die Chance auf positive Ergebnisse ausgeschlossen. Was würdest du darauf erwidern?

Wir sind KI-kritisch vorgegangen, wobei „Kritik“ dem griechischen Ursprung des Wortes nach bedeutet: Man guckt sich eine Sache genau an und prüft, welche Stärken und Schwächen sie hat, man urteilt. Das schließt nicht aus, dass das Urteil positiv sein kann. In unserem Fall war es das nicht.

Worin in dem Test-Design „lasse jede Abgabe 10 Mal bewerten und schaue, ob immer die gleiche Note herauskommt“ eine unzulässige Voreingenommenheit liegen soll, erschließt sich uns nicht. Stabilität der Bewertung ist eine Grundvoraussetzung für die Gebrauchstauglichkeit solcher Tools. Dass sie in dieser Disziplin bereits durchfallen, hat nichts mit irgendeiner Voreingenommenheit zu tun.

Er hat auch kritisiert, dass ihr keine echten Schüler:innen-Texte benutzt habt.

Die Kritik mag ich, weil sie eigentlich unseren Punkt stärkt. Wir haben den Anspruch unserer Studie von Anfang an klar gemacht: Es handelt sich lediglich um Tests der notwendigen Voraussetzungen für die Gebrauchstauglichkeit.

Unsere Studie ist dabei keine super systematische, finale, vollumfängliche Studie, in der wir mit hunderten Schüler:innen-Texten testen. Derartige ausführliche Tests durchzuführen, wäre bei einem Tool, das bereits bei Pilottests systematisch versagt, eine Ressourcenverschwendung. Von einem Auto, dessen Motor durch Zufall mal schneller und mal langsamer läuft, würde man ja auch nicht verlangen, dass es im richtigen Straßenverkehr getestet werde.

Wir haben stichprobenartig eine Erstuntersuchung durchgeführt. Eine Erweiterung der Stichprobe um Schüler:innentexte könnte die Defizite, die wir aufgezeigt haben, nicht eliminieren. Die Tools bewerten identische Texte unterschiedlich – und auch der Schüler:innen-Text ist keine magische Textsorte, die dafür sorgt, dass LLMs auf einmal anders funktionieren als nach einem variablen stochastischen Prinzip. Wenn sich bereits mit kurzen Texten, die nicht von Schüler:innen stammen, erhebliche Mängel zeigen lassen, werden diese nicht verschwinden, wenn man mit längeren und authentischen Texten testet.

Esther Menhard ist freie Autorin bei netzpolitik.org. Sie recherchiert zur Digitalisierung der öffentlichen Verwaltung und nimmt dazu gerne Hinweise entgegen. Von Haus aus Philosophin, interessiert sie sich für Datenethik, die Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Digitalität, AdTech, Open Access und Open Source. Kontakt: E-Mail (OpenPGP), Mastodon, Bluesky. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.

Together with the last post about #Shopify CEO who wants people to have voting rights based on paid taxes there is also a very interesting book from Prof. #RainerMühlhoff about the ethics of #Ai. Part of that is how it's inseparable from how current Tech Bros and billionaires are mostly interested in power instead of money any more and how the two are inseparable in their current state.

The book is available for free as Open access book: https://rainermuehlhoff.de/The-Ethics-of-AI-book-Bristol/

#Linktipp: #RainerMühlhoff: Die #KI und wir
https://www1.wdr.de/mediathek/audio/wdr5/wdr5-das-philosophische-radio/audio-rainer-muehlhoff-die-ki-und-wir-100.html
#PhilosophischesRadio #PhilCologne

re:publica 26: Rainer Mühlhoff – KI und der neue Faschismus

https://www.youtube.com/watch?v=UQ7Nywt_NnU

[DE ⬇️ ]
My #talk in #Vienna on " #ai " & #labour is on #evilcorp #Youtube https://www.youtube.com/watch?v=zZ92G6hpLMw

And @RainerMuehlhoff put his talk on #fascism & #ideology on his site https://rainermuehlhoff.de/Tutzing-Keynote-Ideologische-mMacht-der-KI/

DE:
Mein #Vortrag zu " #KI " & #Lohn #Arbeit in #Wien ist nun auf #YT https://www.youtube.com/watch?v=zZ92G6hpLMw

Und #RainerMühlhoff hat seinen Vortrag zu #Faschismus & #Ideologie in #Tutzing online gestellt: https://rainermuehlhoff.de/Tutzing-Keynote-Ideologische-mMacht-der-KI/

#tech #society #Gesellschaft #künstlicheintelligenz #artificialintelligence @informatik

Trumps Kriegserklärung und die Psychologie der Opfer

Jürgen Trittin hat im heutigen Beitrag sehr klar und plastisch dargestellt, was derzeit passiert. Er steht  damit nicht alleine, auch das IPG-Journal der Friedrich Ebert Stiftung teilt Trittins Analyse und spricht von eineramerikanischen  Kriegserklärung an die EU. Es liegt irgendwo zwischen makaber und skurril, wie die Politik und die deutsche und europäische Öffentlichkeit und ihre demokratischen Medien darauf reagieren. Während die EU-Außenbeauftragte Kallas, der Bundeskanzler und insbesondere NATO-Generalsekretär Rutte so tun, als ob nichts wäre, wird hier in aller Dreistigkeit die Abschaffung der Grund- und Freiheitsrechte unserer Verfassung und die Inthronisierung faschistischer Parteien gefordert und ihre Förderung angekündigt.

Wenn es sich nur um ein “Geheimpapier” handeln würde und nicht um die offizielle “Sicherheitsstrategie” der weltweit größten Militärmacht, könnte sich vielleicht die eine oder andere Politiker:in wegducken und so tun, als ob nichts wäre. Wer diesen Anschlag auf die liberalen Freiheitsrechte, die Gewaltenteilung als Eckpfeiler unserer Demokratien meint ignorieren zu können oder gar noch gute Miene zum faschistischen Spiel macht, verhält sich wie viele Deutsche Mitte der 30er Jahre gegenüber Hitler und dem Nationalsozialismus. Wie kann man ignorieren, dass der US-Präsident und seine gesamte  Entourage einschließlich der Tech-Oligarchen weltweit Täter bei der Zerstörung der liberalen, freiheitlich-demokratischen und sozialen Gesellschaftsordnungen sind, für die Roosevelt, Churchill und De Gaulle den zweiten Weltkrieg gegen die Nazis geführt und gewonnen haben?

Opportunisten, Wankelmütige und Schleimsch…:innen?

Wer die Filmberichte über die Abschiebungen angeblicher Krimineller gesehen hat, die die US-Nationalgarde unter gewollt demütigenden Bedingungen durchführte, wer sich informieren konnte, dass es sich dabei keineswegs um Straftäter, sondern um willkürlich verhaftete und unmenschlich behandelte Opfer handelte, die unter brutalsten Bedingungen in Länder abgeschoben wurden, mit denen sie größtenteils gar nichts zu tun hatten. Wer mit einigermaßen wachem Verstand die gezielten mörderischen und rechtswidrigen Vernichtungsangriffe US-amerikanischer Kriegsschiffe auf angeblich drogenschmuggelnde Boote in oder in der Nähe von venezolanischen Hoheitsgewässern nicht bewusst ignoriert, müsste doch mühelos begreifen, was hier gespielt wird. Dieselben Politiker:innen, die behaupten, dass Waffen, Macht und Abgenzung die einzige Sprache sei, die Putin versteht, müssten doch spätestens am Wochenende begriffen haben, dass für Trump und die MAGA-Mafia sowie die Tech-Ideologen ganau dasselbe gilt. Warum handeln sie dann nicht danach?

Brutalstmögliche Korruption – einfach hingenommen

Dabei hat am vergangenen Wochenende unter den Augen der internationalen Öffentlichkeit eine der übelsten  Inszenierungen von Korruption, Verletzung der Statuten der FIFA und Veruntreuung von Mitteln stattgefunden, indem der Kriecher, Putin-Freund und Fußballfunktionär Infantino dem Narziss Trump einen fiktiven “Friedenspreis” verlieh, den der sich auch noch selbst umhängte. In den Nachrichen von ARD und ZDF wurde berichtet, im Kölner Stadtanzeiger auch, aber ich habe den Aufschrei gegen diese absurde Beugung der Statuten und Verletzung jeglicher Satzungen vermisst. Das ist offensichtlich alles inzwischen völlig normal. Während Bärbel Bas von der Presse weitestgehend “seziert” wird, weil sie die Parolen des “Klassenkampfs von oben” gegen die Rente durch die Wirtschaftsverbände, die derzeit Volkswirtschaft und Sozialstaat kaputtreden, nicht  einfach hingenommen hat.

Die Zerstörung des Sozialstaats ist das Ziel – von Trump und AfD

Geleichzeitig werfen sich dieselben Verantwortlichen vor Trump auf den Rücken und bieten ihm ihre Halsschlagader dar – in der Hoffnung, der Rudelführer werde nicht zubeissen. So plant die schwarz-rote Koalition den Abbau des Datenschutzes durch die Datenschutz-Grundverordnung und die EU die Verwässerung der wichtigsten Waffen gegen die Manipulation der Öffentlichkeit, den Digital Markets Act und den AI-Act. Das wird ausschließlich Trump nützen, der nicht der “gute Onkel aus Amerika“, sondern zweifellos der korrupteste, moralisch verkommenste, geldgierigste und politisch verantwortungsloseste  Präsident der Vereinigten Staaten seit deren Gründung 1776 ist. Der das offen zur Schau stellt, um seine Gegner:innen einzuschüchtern: “Seht mal, womit ich durchkomme!”. Viele Demokrat:innen haben das noch nicht begriffen und viele Staaten der EU haben das auch noch nicht begriffen. Europa steht allein, das ist nun klar. Es geht darum, so schnell wie möglich den Krieg in der Ukraine zu beenden und gleichzeitig Europa resilient gegen Putin UND Trump zu machen. Das geht aber nicht, indem man bei Trump Lockheed F 135 kauft und ziel- und zügellos aufrüstet, Bildung und Soziales vernachlässigt.

Strategisch denken lernen

Weder Merz noch Klingbeil haben offensichtlich eine Vorstellung davon, was die europäischen Werte sein sollen, die es zu verteidigen gilt. Europäische Software und IT-Infrastruktur fehlen bisher weitgehend. Industrielle Produktion z.B. von alternativen Energien haben die EU vorangebracht, aber die derzeitige Bundesregierung agiert völlig rückwärtsgewandt. Die Abkehr vom Verbrenner-Auslauf schafft keinen einzigen Arbeitsplatz – im Gegenteil. Die chinesische Autoindustrie lacht nur darüber. Wo ist die Alternative, die wirklich soziale Kommunikationsplattform ohne ausbeuterische und manipulative Agorithmen, die der AfD die Leute zuführen? Wo bleibt der wirkungsvolle gesetzliche Schutz vor chinesischer Ramschware? Wo ist die Bildungsstrategie gegen Verblödung durch Handysucht, Jugendschutz vor Pornografie, Schutz  aller vor Ausspähung? Stattdessen soll es der Wirtschaft noch leichter gemacht werden, manipulativ den Konsumterror zu intensivieren. Wenn die Industrieverbände das Aushöhlen des Lieferkettengesetzes und die Aufgabe des Schutzes der Menschenrechte von Arbeitssklaven in der 3. Welt als Erfolg beim “Bürokratieabbau” feiern, läuft etwas ganz gewaltig schief im Lande. Die derzeitige Bundesregierung hat im Gegensatz zur Ampel überhaupt keinen Plan, außer Deregulierung und die Subventionierung von Ladenhütern der Technikgeschichte: Gaskraftwerke, Fusionskraftwerke und Verbrennungsmotorantriebe.

Besoffen vom KI-Hype

Dabei wird jeder scheinbare Hype um Künstliche Intelligenz zum Subventionsmotor mißbraucht, ohne auf die Folgen zu achten. Selbst in den USA wird an Standorten der KI-Serverfarmen das Wasser für die Bevökerung knapp, weil es als Kühlwasser für die Superrechner verbraucht wird. Und Schrottreaktoren wie die Ruine auf Three Mile Island, Ort des ersten, im Gegensatz zu Tschernobyl nicht explodierten Super-GAU-Reaktors, werden gerade wieder angeworfen. Gleichzeitig wollen Politiker, die KI überhaupt nicht verstanden haben, mit ihrer Hilfe Entscheidungen treffen lassen, die – wie z.B. Bewilligung oder Ablehnung von Sozialhilfen oder Fördermaßnahmen der Bundesagentur für Arbeit – die mit rechsstaatlichem Handeln nicht vereinbar sind. Nicht verwunderlich, dass dabei auch die Aufklärung über und Auseinandersetzung mit den faschistischen Ideologien hinter der “Künstlichen Intelligenz” fast vollkommen ausfällt. So bleibt es etwa dem Mathematiker und Philosophen Rainer Mühlhoff vorbehalten, in seinem Standardwerk “KI und der neue Faschismus” darauf hinzuweisen, welche Auswirkungen Ideologien wie Transhumanismus, Singularismus und das Märchen von der angeblich “zwangsläufigen Technikentwicklung”, denen Peter Thiel, Elon Musk, Ray Kurzweil und andere Demokratieverächter  anhängen, auf die Gesellschaften in USA und Europa haben.

" #KI wurde dazu entwickelt, #Menschen ungleich zu behandeln"

@RainerMuehlhoff in seinem #Vortrag in #Tutzing

" #AI was developed to treat #humans as #unequal" #RainerMühlhoff in his #talk @ the #Conference in Tutzing

#Faschismus #ideology #ideologie #fascism #Society #Tech #TechBros

KI-Faschismus made in Silicon Valley – USA unter Trump

In den USA unter Trump braut sich ein neuer Faschismus zusammen, meint der Philosoph Rainer Mühlhoff. Denn dieser Faschismus sei geprägt von den Ideologien des Silicon Valley und vom Einsatz Künstlicher Intelligenz im Staatsapparat.

https://www.deutschlandfunkkultur.de/kalifornische-ideologie-silicon-valley-usa-peter-thiel-donald-trump-faschismus-100.html

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#KI - #Ideologie: Wie digitaler #Faschismus in den #Mainstream vordringt

Sogenannte Künstliche Intelligenz und ihre Versprechungen sind allgegenwärtig. Die Technologie aber ist mit antidemokratischen, menschenverachtenden und faschistischen Ideologien aufgeladen, sagen #AlineBlankertz und #RainerMühlhoff. Und mit der KI dringen auch diese Weltanschauungen immer weiter in unseren Alltag vor. https://netzpolitik.org/2025/ki-ideologie-wie-digitaler-faschismus-in-den-mainstream-vordringt/

Ahnenforschung per DNA: Warum ein Gentest Ihnen nichts verrät, aber anderen alles

#DNAGenealogie. Seit Jahren ist es in Mode, mittels DNA-Test die eigene Abstammung zu erforschen – und vielleicht entfernte Verwandte zu finden. Zum Spartarif. Die Anbieter locken Interessierte aber auf eine zwielichtige Fährte.

https://www.mdr.de/wissen/umwelt-klima/ahnenforschung-dna-stammbaum-wie-gefaehrlich-datenschutz-daten-anonym-100.html

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