Maschinenaffekte

Der gegenwärtige Diskurs über künstliche Intelligenz beschäftigt sich vor allem mit anwendungsorientierten Lösungen, die durch die neuen Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Sinne von «Large Language Models» geschaffen wurden. Sehr einfach gesagt, geht es dabei um statistische Voraussagen über die kontextabhängige Wahrscheinlichkeit von Wörtern in einem Text. Die Erfolge, zum Beispiel bei Übersetzungsprogrammen, Zusammenfassungen und Internetrecherchen, sind frappierend, wenngleich je nach Anwendungsbereich unterschiedlich nützlich. Die Besinnung auf die Geschichte der künstlichen Intelligenz ist kein Versuch, den Nutzen des maschinellen Lernens zu bestreiten (im Sinne «die Maschine wird niemals» oder auch nicht zu hypostasieren «bald schon wird die Maschine uns Menschen»), sondern einen Aspekt in der Diskussion um künstliche Intelligenz zu rekonstruieren, der gegenwärtig in Vergessenheit geraten ist. Es geht dabei um Fragen des emotionalen Verhältnisses zur Maschine, der Emotionalität von Maschinen, des originellen Outputs von Maschinen und des zweckfreien Vergnügens an und von Maschinen sowie zwischen Benutzerinnen und Maschinen.

Autorentext
Elizabeth A. Wilson ist Professorin für Soziologie und UCLA Foundation Chair an der University of California, Los Angeles (UCLA).