Peter Glaser erzählt die Geschichte der Künstlichen Intelligenz als Geschichte menschlicher Selbstbilder. Zwischen Uschebti, Raimundus Lullus, Dartmouth und ChatGPT lebt ein alter Traum fort: die Welt durch Zeichen, Regeln und Befehle verfügbar zu machen. Der erste Computer bestand aus Ton. Er lag im Grab und sollte arbeiten, sobald sein Besitzer ins Jenseits eintrat.

Die alten Ägypter gaben ihren Toten kleine Figuren mit, sogenannte Uschebtis. Sie bestellten Felder, füllten Kanäle und schafften Sand herbei. Auf ihren Körpern standen Anweisungen. Die Grabfigur antwortete auf den Ruf ihres Herrn mit einer Formel, die auch einem digitalen Assistenten gut stünde: „Hier bin ich und höre auf Deine Befehle.“

Peter Glaser eröffnet seinen Beitrag in der „ZEIT“ vom 16. Juli 2026 bei diesen antwortgebenden Totenfiguren. Die Wahl führt tief in die Vorgeschichte des Computers. Rechnen bildet einen Teil seiner kulturellen Herkunft. Ebenso wichtig sind Stellvertretung, Gehorsam und die Hoffnung, Arbeit durch eine korrekt formulierte Anweisung ausführen zu lassen.

Der Algorithmus beginnt als Zauberspruch. Der heutige Prompt bewahrt etwas von dieser Herkunft. Ein Mensch spricht eine Formel aus und erwartet eine Wirkung. Zwischen Eingabe und Ergebnis verschwindet der Vorgang aus seinem Blick. Das Resultat erscheint, als habe ein dienstbarer Geist den Wunsch verstanden.

Glaser nennt die Inschrift der Uschebtis eine frühe „dialogorientierte Benutzerführung“. Der Ausdruck verbindet Grabkult und Softwaredesign. Beide setzen voraus, dass Worte in Handlungen übergehen. Wer den richtigen Befehl kennt, gewinnt Macht über einen unsichtbaren Ablauf.

Der gegenwärtige Enthusiasmus für Künstliche Intelligenz erhält dadurch eine archaische Färbung. Seine Anhänger warten auf eine Maschine, die versteht, gehorcht und Verantwortung abnimmt. Seine Gegner fürchten ein Geschöpf, das sich dem Befehl entzieht. Hoffnung und Angst entspringen verwandten Fantasien. Beide behandeln Technik wie ein Wesen.

Raimundus Lullus dreht am Rad der Wahrheit

Fast zwei Jahrtausende nach den ägyptischen Uschebtis entwarf ein mallorquinischer Theologe, Mystiker und Missionar eine Denkmaschine aus Buchstaben, Figuren und drehbaren Scheiben. Raimundus Lullus, auch Ramon Llull genannt, lebte von etwa 1232 bis 1316. Im 13. Jahrhundert entwickelte er seine „Ars magna“, die Große Kunst.

https://signaturen-magazin.de/gunnar-sohn–die-ordnung-traeumt,-der-einfall-faellt-.html

Lullus suchte eine allgemeine Methode des Denkens. Begriffe wie Güte, Wahrheit, Weisheit, Wille und Macht erhielten Buchstaben. Kreise und Tabellen ordneten diese Zeichen. Drehbare Scheiben erzeugten neue Kombinationen. Aus einer begrenzten Zahl von Grundbegriffen sollten sich Argumente für zahlreiche Fragen gewinnen lassen.

Die Hoffnung reichte weit. Lullus wollte religiöse und philosophische Streitfragen durch ein geregeltes Verfahren entscheiden. Seine Kunst sollte Erkenntnis erzeugen, Irrtümer aufdecken und den Weg zu einer umfassenden Wahrheit öffnen. Die „Ars“ diente zugleich seinem missionarischen Ziel, Juden und Muslime mit rationalen Argumenten vom Christentum zu überzeugen.

Die „Stanford Encyclopedia of Philosophy“ beschreibt die „Ars“ als kombinatorisches logisches System zur Wahrheitsfindung. Lullus entwickelte daraus ein universales Verfahren, das Probleme zerlegt, Begriffe symbolisiert und nach festen Regeln neu verbindet. Seine Figuren sollten Fragen beantworten und neue Argumente hervorbringen.

Elektronische Rechner lagen noch sieben Jahrhunderte entfernt. Die gedankliche Architektur war bereits sichtbar. Ein Problem wird in Elemente zerlegt. Buchstaben vertreten Begriffe. Regeln bestimmen ihre Verbindung. Das Verfahren erzeugt neue Aussagen.

Zwischen dem Uschebti und Lullus verlagert sich der Traum. Die Grabfigur soll Arbeit erledigen. Die „Ars magna“ soll Wahrheit hervorbringen. Der eine Apparat gehorcht dem Befehl. Der andere verspricht eine methodische Lösung für die Fragen der Welt.

Darin kündigt sich die Künstliche Intelligenz an. Auch sie lebt von der Vorstellung, Denken lasse sich in Operationen zerlegen. Zeichen werden codiert, Regeln formalisiert und Möglichkeiten durchgerechnet. Der Mensch überträgt geistige Arbeit auf ein Verfahren und hofft, am Ende eine Antwort zu erhalten, die seine eigene Urteilskraft übertrifft.

Lullus wusste allerdings, dass seine Kunst einen denkenden Anwender brauchte. Seine kombinatorischen Figuren erzeugten Material für Argumente. Ein Mensch musste die Begriffe verstehen, die Verbindungen prüfen und das Ergebnis bewerten. Die Maschine ordnete Zeichen. Der Anwender verantwortete die Wahrheit.

Ein Forschungsbegriff nimmt die Zukunft vorweg

Der Ausdruck „artificial intelligence“ tauchte 1955 im Antrag für die Dartmouth-Konferenz auf, die im folgenden Jahr stattfand. John McCarthy hätte von Automatenforschung, komplexer Informationsverarbeitung oder Kybernetik sprechen können. Er wählte den ehrgeizigeren Begriff. Er klang nach einer neuen Wissenschaft und versprach ein großes Forschungsprogramm.

Der Name nahm das Ergebnis vorweg. Intelligenz stand bereits im Titel, bevor Forscher ihre technischen Kriterien geklärt hatten. Diese sprachliche Vorentscheidung wirkt bis heute. Wer von Künstlicher Intelligenz spricht, hat der Maschine bereits eine geistige Eigenschaft zugeschrieben.

Glaser verfolgt die Euphoriezyklen, die daraus hervorgingen. Herbert A. Simon kündigte 1960 an, Maschinen könnten innerhalb von zwanzig Jahren jede Arbeit leisten, die ein Mensch leistet. Die Vorhersage scheiterte. In den siebziger Jahren folgte der erste KI-Winter. In den achtziger Jahren kehrte die Verheißung unter dem Namen der Expertensysteme zurück. Diese Programme sollten Fachleute ersetzen und komplexe Entscheidungen treffen. Auch ihre Fähigkeiten blieben weit hinter den Versprechen zurück.

Die gegenwärtige Welle verfügt über größere Datenmengen, bessere Speicher, leistungsfähigere Rechner und gewaltige Investitionen. Maschinelles Lernen ersetzte handgeschriebene Regeln durch statistische Verfahren. Deep Learning erkennt Muster in Datenbeständen, deren Umfang jede menschliche Lektüre übersteigt. Der technische Fortschritt ist real. Der begleitende Größenrausch stammt aus älteren Epochen.

Jede KI-Konjunktur folgt einer vertrauten Dramaturgie. Eine neue Methode erzielt sichtbare Erfolge. Unternehmer und Forscher erklären diese Erfolge zum Beginn einer allgemeinen Intelligenz. Kapital, Politik und Medien übernehmen die Prognose. Aus einer spezialisierten Leistung entsteht in der öffentlichen Vorstellung ein werdendes Subjekt.

Glaser holt diese Vorstellung auf die Erde zurück. Computer verbinden Geschwindigkeit mit elementarer Beschränktheit. Zugespitzt nennt er den Rechner „eine Mischung aus Dummheit und Geschwindigkeit“. Die Formulierung trifft den Widerspruch moderner KI. Sie erzeugt in Sekunden Texte, Bilder und Programme, deren Herstellung Menschen Stunden kosten würde. Zugleich besitzt sie weder Biografie noch Erfahrung, Sterblichkeit oder einen eigenen Grund zu sprechen.

Jede Epoche baut sich ihr eigenes Gehirn

Das menschliche Denken wurde stets mit der jeweils eindrucksvollsten Technik erklärt. In religiösen Schöpfungsbildern formte ein Gott den Menschen aus Lehm und hauchte ihm Geist ein. Später galt der Körper als hydraulisches System. Im Zeitalter mechanischer Automaten erklärte René Descartes den Körper zur komplizierten Apparatur. Julien Offray de La Mettrie machte 1748 den ganzen Menschen zur Maschine.

Im 19. Jahrhundert verglich Hermann von Helmholtz das Gehirn mit einem Telegrafen. Im 20. Jahrhundert beschrieb John von Neumann das Nervensystem in den Begriffen digitaler Schaltungen. Heute erscheint das Gehirn als Computer und der Computer als werdendes Gehirn.

Die Metaphern verraten viel über die Epoche, die sie hervorbringt. Jede Generation entdeckt im menschlichen Kopf das Leitmedium ihrer Zeit. Der Telegraf erzeugte ein telegrafisches Gehirn. Der Digitalrechner erzeugte ein digitales Gehirn. Neuronale Netze nähren nun die Vermutung, Intelligenz bestehe aus Daten, Gewichtungen und Wahrscheinlichkeiten.

Glaser erinnert an die Grenzen solcher Gleichsetzungen. Ein einzelnes Neuron denkt nicht. Bewusstsein entsteht aus dem Zusammenspiel zahlloser Zellen, aus Körper, Wahrnehmung, Erinnerung und Umwelt. Wie diese Verflechtungen Bewusstsein hervorbringen, bleibt weitgehend ungeklärt. Das Vokabular der Informatik liefert ein Modell. Es liefert keine vollständige Erklärung des Menschen.

Joseph Weizenbaum beobachtete bereits in den sechziger Jahren, wie bereitwillig Menschen seinem einfachen Dialogprogramm ELIZA Gefühle und Verständnis zuschrieben. Die Versuchspersonen gingen emotionale Beziehungen zu einem Programm ein, das Satzmuster erkannte und vorgefertigte Antworten ausgab. Der Mensch ergänzte aus eigener Kraft, was der Maschine fehlte.

ChatGPT steigert diesen Effekt. Sprachmodelle erzeugen flüssige Antworten, erinnern an frühere Passagen eines Gesprächs und wechseln mühelos zwischen Tonlagen. Ihre sprachliche Geschlossenheit verleitet dazu, hinter dem Text ein Bewusstsein zu vermuten. Glaser beschreibt ihre Leistung mit einem präzisen Bild. Sie zeigen etwas vom menschlichen Denken, „wie ein Spiegel ein Gesicht zeigt, ohne selbst eines zu haben“.

Die Maschine produziert den Anschein eines Gegenübers aus den Spuren unzähliger menschlicher Äußerungen. Der Mensch begegnet darin seinen eigenen Texten, Mustern und Erwartungen. Weil die Spiegelung antwortet, erhält sie den Rang eines Gesprächspartners. Aus statistischer Anschlussfähigkeit wird vermeintliches Verstehen.

Die Gefahr wandert in die Verbindungen

Die populäre KI-Dystopie konzentriert sich auf eine Superintelligenz, die ihre Schöpfer überlistet. Vernor Vinge sah 1993 das Ende des menschlichen Zeitalters heraufziehen. Der Kybernetiker Kevin Warwick erwartete eine Welt, in der vernetzte KI und überlegene Roboter die Erdbevölkerung beherrschen. Die technologische Singularität verdichtet solche Erwartungen zu einem Endpunkt. Eine Maschine verbessert sich selbst, beschleunigt ihre Entwicklung und lässt den biologisch langsameren Menschen zurück.

Glaser lenkt den Blick auf eine greifbare Gefahr. Zivile Versorgung, Kommunikation, Finanzmärkte, Lieferketten, Verkehr, Gesundheitswesen, Nachrichtendienste und militärische Systeme wachsen zusammen. Jedes Teilsystem bleibt für sich überschaubar. Ihre Kopplung erzeugt Wechselwirkungen, die kein Akteur vollständig erfasst.

Der Soziologe Charles Perrow prägte dafür den Begriff der „normal accidents“. In eng gekoppelten, komplexen Systemen gehören schwere Fehler zur Struktur. Eine zusätzliche Schutzvorkehrung kann „neue Schnittstellen, neue Abhängigkeiten, neue Fehlerquellen“ erzeugen. Sicherheit wächst selten durch die bloße Vermehrung technischer Kontrollen. Mit jeder Verbindung entstehen weitere Wege, auf denen Störungen wandern.

Finanzkrisen, Stromausfälle und zusammenbrechende Liefernetze brauchen keinen allmächtigen Maschinenwillen. Der Systemfehler entsteht aus vielen vernünftigen Einzelentscheidungen. Vernetzte Komponenten, Zeitdruck, Fehlanreize und unklare Verantwortung reichen aus. Die Katastrophe besitzt kein Zentrum. Jeder Beteiligte beherrscht seinen Ausschnitt, während das Gesamtsystem eine eigene Dynamik entwickelt.

Glaser verlagert die Gefahr von der Superintelligenz zur Supervernetzung. Dadurch kehrt Verantwortung zu ihren menschlichen Urhebern zurück. Unternehmen koppeln Systeme. Behörden bestimmen Standards. Entwickler setzen Prioritäten. Manager sparen Reserven ein. Regierungen lassen Infrastrukturen zusammenwachsen. Wer die Maschine zum selbstständigen Dämon erklärt, verwischt diese Entscheidungen.

Für Politik und Wirtschaft bietet diese Diagnose einen handlungsfähigen Ansatz. Eine imaginierte Superintelligenz entzieht sich jeder heutigen Regulierung. Abhängigkeiten, Schnittstellen, Eskalationswege und Eingriffsrechte lassen sich prüfen. Wer erkennt eine Störung? Wer darf ein System abschalten? Wer haftet für verkettete Fehler? Wer behält den Überblick, sobald mehrere Organisationen beteiligt sind?

Der Durchschnitt verschlingt die Erfahrung

Glasers kulturkritische Schärfe zeigt sich bei den Trainingsdaten. Generative Systeme lernen aus menschlichen Texten, Bildern und Tönen. Bald wächst der Anteil synthetisch erzeugter Inhalte. Maschinen lernen dann aus Material, das andere Maschinen aus früherem Material berechnet haben.

Glaser nennt diesen Kreislauf „informationelle Inzucht“. Mit jeder Wiederholung gewinnt der statistische Durchschnitt an Gewicht. Ungewöhnliche Formulierungen, regionale Eigenheiten, Minderheitenpositionen und individuelle Denkstile verlieren Raum. Sprache glättet sich. Beobachtung weicht Rekombination.

Sein Bild dafür ist eine Bibliothek, in der jedes neue Buch Zusammenfassungen älterer Bücher enthält. Nach einigen Generationen verschwinden Berichte aus erster Hand. „Realität ist dann nur noch in homöopathischer Dosis vorhanden“, schreibt Glaser. Die gefürchtete KI-Apokalypse käme als kulturelle Ermüdung: „Der Tod durch Langeweile.“

An dieser Stelle wird der Beitrag zu einer Theorie des Journalismus, der Wissenschaft und der Literatur. Jede dieser Tätigkeiten lebt von der Begegnung mit etwas, das noch in keinem Datenbestand vorkommt. Der Reporter geht an einen Ort. Die Forscherin misst ein unbekanntes Phänomen. Der Schriftsteller findet einen Satz, für den das bestehende Sprachmaterial keine Vorlage bereithält.

Eine Kultur, die ihre Texte überwiegend aus vorhandenen Texten erzeugt, verliert den Kontakt zur Erfahrung. Sie redet weiter, doch ihre Sätze kreisen in einem geschlossenen Raum. Das Neue erscheint als stilistische Variante des Bekannten. Selbst der Widerspruch wird zur vorhersehbaren Form.

Der Eigensinn des Menschen bekommt dadurch einen praktischen Wert. Abweichung schützt Erkenntnis. Fehler können produktiv werden. Ein befremdlicher Satz öffnet einen Gedanken, den das Wahrscheinlichkeitsmodell aussortiert hätte. Wer auf die wahrscheinlichste Fortsetzung setzt, erhält eine endlose Gegenwart aus sprachlichen Mittelwerten.

Die Astronauten verlangen ein Fenster

Am Ende führt Glaser zu den ersten amerikanischen Astronauten. Tom Wolfe erzählt in „The Right Stuff“, wie Ingenieure den Mercury Seven ihre Raumkapsel präsentierten. Einer der Piloten fragte nach den Fenstern. Die Konstrukteure hatten keine vorgesehen. Nach dem Sputnik-Schock sollte möglichst schnell ein Mensch ins All gelangen. Für die Ingenieure war er Fracht: eine lebende Kanonenkugel, „Marmelade in einem Berliner“.

Die Testpiloten verlangten ein Fenster und Steuerdüsen. Sie wollten sehen, entscheiden und lenken. Aus der Rakete wurde ein Raumfahrzeug. Aus der Fracht wurde ein Astronaut. Glaser schreibt, sie hätten „die Ehre der Menschen vor den Maschinen gerettet“.

Das Fenster taugt als politische Metapher für das Zeitalter der KI. Menschen brauchen Einsicht in Systeme, die über Kredite, Bewerbungen, medizinische Behandlungen, Polizeieinsätze oder militärische Ziele entscheiden. Sie brauchen Steuerdüsen. Eingriffsrechte, Abschaltmöglichkeiten und klar benannte Verantwortung sichern ihre Handlungsfähigkeit. Der Mensch muss Pilot bleiben, weil ein technisches System keine Verantwortung tragen kann.

Glaser verteidigt den Menschen ohne Größenwahn und ohne Technikfeindschaft. Er setzt auf Eigensinn, eigene Beobachtung, das unberechenbare Wort und die unverfügbare Tat. Der erste Computer im ägyptischen Grab versprach ewigen Gehorsam. Raimundus Lullus wollte die Wahrheit durch geordnete Kombinationen erreichbar machen. Die heutige KI verbindet beide Träume. Sie antwortet auf Befehle und errechnet Lösungen aus Zeichen. Die Maschine spiegelt. Der Mensch öffnet das Fenster, sieht hinaus und steuert.