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Aus: Ausgabe vom 03.04.2019, Seite 12 / Thema
Künstliche Intelligenz

Plane mit, entscheide mit!

Die Digitalisierung wird vielfach als Bedrohung angesehen. Sie birgt indes große Chancen für eine vernünftige Gestaltung der Wirtschaft jenseits der kapitalistischen Produktionsweise
Von Laura Meschede
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Eine nahezu vollautomatisierte Produktion könnte die Menschen von vielen anstrengenden und langweiligen Tätigkeiten befreien – im Kapitalismus aber vergrößert sie das Heer der Arbeitslosen (Roboter in einer Fabrik des Technologiekonzerns Glory Ldt. im japanischen Kazo, 1.7.2015)

Wenn der Kapitalismus das Ende der Geschichte ist, dann ist das Ende der Geschichte verdammt nah. Im Kampf um die grausigste Art, wie die Umweltzerstörung uns alle zu Tode bringen könnte, hat auf meiner persönlichen Best-of-Liste kürzlich »an der Pest sterben, weil das tauende Eis der Arktis ausgerottete Pandemien freilegt« den Klassiker »verhungern, weil durch Insektensterben das Ökosystem kollabiert« überholt. Aber das ist natürlich rein subjektiv, wir können es uns ja nicht aussuchen. Jeder stirbt für sich allein? Schön wär’s.

Dass ein System, in dem sich ein Mensch mit 200 Euro in der Tasche entscheiden kann, entweder einmal spontan mit der Bahn von München nach Berlin zu fahren oder zwei Flüge zwischen den beiden Städten zu buchen, in dem große Konzerne wie Amazon neu produzierte Ware verbrennen und Supermärkte Menschen dafür verklagen können, noch essbare Lebensmittel aus ihren Mülleimern zu fischen, und in dem ein eigener Begriff für die Herangehensweise existiert, elektronische Geräte so zu bauen, dass sie möglichst schnell kaputt gehen und man sie nachkaufen muss (geplante Obsoleszenz) – dass also ein solches System nicht der Weg sein wird, wie wir den nahenden Kollaps abwenden, ist offensichtlich. Dass statt dessen eine geplante Wirtschaft sinnvoll ist, in der wir uns entscheiden könnten, nur das herzustellen, was tatsächlich gebraucht wird (und das möglichst umweltfreundlich), statt nach dem kapitalistischen Profitsystem doppelt so viel zu produzieren, wie die Menschheit braucht, und noch einen Haufen Schrott dazu und diesen dann an unter einigen Wenigen zu verteilen, auch.

Aber weil die realsozialistische Planwirtschaft untergegangen ist und deswegen heute einen ziemlich schlechten Ruf hat, und weil diejenigen, die von der aktuellen Situation profitieren, ihre Privilegien mit Zähnen und Klauen verteidigen, allen Logikfehlern, Ungerechtigkeiten und Klimakrisen zum Trotz, ist die Wirtschaftsplanung nach Bedürfnissen heute eigentlich kein Thema mehr. Dabei wäre es so einfach.

Grundlage für die eigene Abschaffung

Karl Marx hat einmal sinngemäß geschrieben, dass jedes ökonomische System irgendwann die Grundlagen für seine eigene Abschaffung schafft. Weil die Entwicklung der Produktivkräfte – der Mittel, mit denen die Menschen das produzieren, was sie zum Leben brauchen – sich irgendwann so verändert, dass neue Formen der Eigentumsverteilung und der politischen Verwaltung möglich und sinnvoll werden, die vorher eher schwer zu realisieren gewesen wären.

Das kapitalistische System der freien Lohnarbeit (»jeder wähle seinen Beruf selbst und arbeite gegen Stundenlohn für einen Kapitalisten, dessen Unternehmen mit dutzenden anderen konkurriert«) wäre als weltweites System noch vor 900 Jahren unmöglich gewesen. Mal ganz abgesehen davon, dass es außer »Bauer« noch nicht so viele Berufe zu wählen gab und man den Unterschied zwischen »erbberechtigter Bauerssohn« und »nicht erb­berechtigter Bauerssohn« nicht wirklich als Berufswahl bezeichnen kann, gab es einfach nicht genug Möglichkeiten, worin Kapitalisten ihr Geld hätten anlegen können, um dann mit anderen Kapitalisten in der Entwicklung ihrer Unternehmen konkurrieren zu können.

Möglich wurde das in großem Maßstab erst mit der industriellen Revolution. Weil die Dampfmaschine, der mechanische Webstuhl und all die anderen Neuerungen nämlich einerseits sehr teuer waren – und andererseits sehr effizient. Wenn sie am mechanischen Webstuhl eines Kapitalisten saß, konnte eine Weberin nun viel mehr Stoffe in viel kürzerer Zeit herstellen, als sie es an ihrem eigenen kleinen Webstuhl daheim hätte machen können. Damit war das alte Prinzip der Produktion, in dem die arbeitenden Menschen noch über ihr eigenes kleines Stück Land, ihren eigenen Webstuhl oder ihre eigene Spindel verfügten, reif für die Abschaffung.

Die Menschen machen ihre Geschichte. Die Entwicklung der Technologie löst keine Revolution aus, das können nur die Menschen selbst. Aber die Möglichkeiten, wie Produktion und Verteilung organisiert werden können, verändern sich. Und jede dieser Veränderungen zeigt eine Möglichkeit auf, wie die Gesellschaft und die Eigentumsverhältnisse umgestaltet werden können.

In den letzten Jahren hat das System der kapitalistischen Produktion viele solcher neuen Technologien hervorgebracht. Und damit viele neue Möglichkeiten zur Veränderung. Der Kapitalismus trägt die Mittel zu seinem Sturz bereits in sich.

KI und die Folgen

Bald, so sieht das der Investor und ehemalige CEO von Google China, Kai-Fu Lee, werde ein Großteil der Menschen arbeitslos werden. Weil nämlich die Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI) die meisten der heutigen Jobs überflüssig machen würden. Deswegen müssten, so Lee, sich Investoren wie er und die Politik neue Arten ausdenken, wie die arbeitenden Menschen ihren Lebensunterhalt verdienen könnten. Seine – wie er findet: aus der Liebe geborene – Idee: Die Menschen könnten einfach gegen einen kleinen staatlich finanzierten Obolus soziale Tätigkeiten übernehmen. Alte Menschen pflegen, Stadtführungen geben, Kinder daheim erziehen. Zwar würde in naher Zukunft eine sehr kleine Gruppe – die Besitzer der KI-Firmen – sehr sehr reich werden und der Rest der Menschen verarmen, aber: wenn sich seine Idee der sozialen Tätigkeiten durchsetze, dann hätten die Menschen immerhin weiterhin einen Sinn in ihrem Leben.

Der Professor und KI-Experte Jerry Kaplan, der an der Stanford Universität Kurse zu den sozialen und ökonomischen Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz gibt, sieht das ähnlich. Es gebe ein optimistisches und ein pessimistisches Szenario für die Zukunft, schreibt er, und das optimistische sehe so aus, dass »die Reichen der Zukunft entscheiden, Menschen dafür zu bezahlen, dass sie ihnen Gedichte zu ihrer Unterhaltung schreiben, oder Tausende von Schauspielern für die Geburtstage ihrer Kinder anzustellen.« Im pessimistischen Szenario sind bald ziemlich viele Menschen ziemlich hungrig.

Die Vorstellungen von Kaplan und Lee sind in der Diskussion über die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz weder außergewöhnlich noch unumstritten. Aber dass die neue Technologie Veränderungen bringen wird, weitreichende Veränderungen, da sind sich eigentlich alle einig. Und dass die Jobs, die am wenigsten durch eine Automatisierung gefährdet sind, die kreativen und sozialen Tätigkeiten sind, auch.

Der wichtigste Bereich der Künstlichen Intelligenz ist der des maschinellen Lernens. Über maschinelles Lernen kann ein System beispielsweise in die Lage versetzt werden, Angela Merkel auf einem Foto zu erkennen, das es noch nie vorher »gesehen« hat. Dazu spielt es gewissermaßen Vorgänge nach, die auch im menschlichen Gehirn ablaufen. Würde mir jemand auf einer Party die Bundeskanzlerin vorstellen – und ich hätte sie vorher noch nie gesehen – dann würden sich in meinem Gehirn ein paar Neuronenverbindungen verändern. Fortan würden die Neuronen, wenn ich mir die Kanzlerin vorstelle, auf fast die gleiche Art reagieren, wie sie es taten, als ich sie kennenlernte. Gleiches passierte, wenn ich ein Bild von ihr in der Zeitung sähe. Daher wüsste ich bei dem Bild sofort: das ist die Kanzlerin.

Grob gesagt funktioniert die Bilderkennung vieler Systeme des maschinellen Lernens genauso: Man zeigt dem System ein Foto der Bundeskanzlerin. Ist das Angela Merkel? Vermutlich würde das System so etwas sagen wie »50 Prozent ja, 50 Prozent nein.« Es kennt die Kanzlerin ja noch nicht. Doch, müsste man dem System dann sagen, das ist Angela Merkel. Dann müsste man ihm mehr Fotos zeigen und jedes Mal die Information dazu geben, ob auf diesem Foto nun die Kanzlerin zu sehen ist – oder nicht. Und jedes Mal würde das System ein paar Berechnungen anstellen, um sich zu »merken«, was es grade »gesehen« hat. Mit jedem neuen Bild würde das System ein bisschen besser einschätzen lernen, welche Merkmale für und welche gegen die Kanzlerin sprechen – bis es sie schließlich mit einer fast 100-prozentigen Genauigkeit erkennen könnte.

Was genau sich das System dabei »merkt«, ist oft gar nicht so einfach nachzuvollziehen. Das musste in der Frühphase der KI-Entwicklung auch das US-Militär feststellen. Das hatte damals, so beschreibt das die Journalistin Manuela Lenzen in ihrem Buch, ein System bestellt, das Militärflugzeuge auf Luftbildern erkennen sollte. Und in der Testphase hatte das auch gut funktioniert. Aber sobald man ihm neue Bilder zeigte, war es vorbei mit der Treffsicherheit. Schließlich stellte sich heraus: Der Grund waren die Fotos, mit denen das System trainiert worden war. Die Bilder mit den Flugzeugen waren nämlich an einem Sonnentag aufgenommen worden, die ohne Flugzeuge dagegen an einem bewölkten Tag. Und so hatte das System gelernt, gutes Wetter zu erkennen statt Flugzeuge.

Nicht alle Systeme des maschinellen Lernens funktionieren auf die gleiche Weise. Aber ihnen allen ist gemein, dass sie, statt einfach programmiert werden zu können, mit Daten »trainiert« werden müssen.

Schneller als der Arzt

Einer der für die Gesellschaft vielleicht wichtigsten Bereiche, in dem Künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, ist der Bereich der Medizin. »Verily Life Sciences hat einen auf künstlicher Intelligenz basierenden Algorithmus entwickelt, der Herzerkrankungen bei einem Menschen vorhersagen kann, noch bevor Krankheitssymptome aufgetreten sind«, berichtete das Onlinemagazin Heise im Februar 2018. »Computer erkennt Hautkrebs besser als Ärzte«, schrieb der SWR im September 2018. Und zwei Monate später berichtete der Bayerische Rundfunk: »US-Forscher haben ein Computerprogramm entwickelt, das Anzeichen auf Alzheimer über sechs Jahre früher erkennt als Ärzte.«

Viele dieser medizinischen Anwendungen basieren auf Bilderkennung. Das Alzheimer-Erkennungssystem beispielsweise hatten die Forscher mit den Datensätzen von Hirnscans von mehr als 2.000 Alzheimer-Patienten gefüttert. Weil einem Computer selbst klitzekleine Veränderungen im Gehirn nicht entgehen, hatte das System Medienberichten zufolge im Anschluss eine Alzheimer-Erkennungsquote von 100 Prozent.

Die vielleicht größten Hoffnungen setzen Forscher aber in die Zusammenfassung von Patientendaten in computerlesbarer Form. Der Grund dafür liegt in der Fähigkeit der Systeme, Muster zu erkennen, die für uns Menschen nicht erfassbar wären. Zwar können wir uns denken, dass die Wahrscheinlichkeit, Lungenkrebs zu bekommen, bei Rauchern höher ist als bei Nichtrauchern; bei Frauen können wir eine erhöhte Wahrscheinlichkeit für Multiple Sklerose vermuten. Aber was hat es für eine Auswirkung auf die Wahrscheinlichkeit einer Erkrankung, wenn man vor fünf Jahren mal eine Thrombose hatte? Wenn man die Pille genommen hat, regelmäßig joggen geht, im Sommer auf den Malediven Urlaub machte? Solche Faktoren erhöhen oder senken – anders als rauchen oder das Geschlecht – die Wahrscheinlichkeit für eine Krankheit nicht um ganze Prozentpunkte. Aber einen klitzekleinen Einfluss könnten sie doch haben. Selbstlernende Systeme können die Wahrscheinlichkeiten von Tausenden solcher »schwachen Merkmale« kombinieren – und so Faktoren in die Diagnose einbeziehen, die für Menschen unzugänglich sind. Ein System, das die eigene Krankheitshistorie und den Lebensstil kennt, könnte in der Lage sein, Krankheiten zu erkennen, lange bevor man selbst überhaupt zum Arzt gehen würde. Hypothetisch zumindest.

Faktisch ist das nicht so einfach. Denn um solche Berechnungen anzustellen, müssen die entsprechenden Daten zunächst einmal in einer zentralen Datenbank gesammelt werden. Je stärker diese Daten anonymisiert sind, desto schlechter kann ein System Zusammenhänge erkennen. Denn um festzustellen, dass 49jährige Männer, die drei Jahre in der Schweiz gelebt haben und die in ihrer Jugend an Akne litten, eine 0,01 Prozent geringere Wahrscheinlichkeit haben, an Hautkrebs zu erkranken, muss das System diese Merkmale erst einmal kombinieren können. Und dafür muss es wissen, dass sie zu einer Person gehören. (Das obige Beispiel ist natürlich ausgedacht.) Dafür aber braucht ein System eine ausgesprochen umfassende Datenbank. »Viele Studien entstehen, indem KI-Unternehmen und Kliniken eine Kooperation eingehen«, schreibt Manuela Lenzen. »Doch dies ist nicht unproblematisch: Letztendlich trainieren Firmen mit den Patientendaten der Kliniken Produkte, die sie dann kommerziell vermarkten.«

Das hat zwei Folgen: Zum einen bedeutet es, dass größere Konzerne mit größeren Datenbanken ihre Systeme besser trainieren können. Und zum anderen bedeutet es, dass der Konzern, der die meisten Daten hat und damit die besten Systeme erstellen kann, gleichzeitig eine Macht über seine Kunden bekommt, die vorher undenkbar gewesen wäre.

Ich finde die Möglichkeiten der Patientendatenbanken toll, aber ich würde im Kapitalismus niemals auf die Idee kommen, sie zu nutzen. Weil private Konzerne in erster Linie das Ziel haben, Profit zu erwirtschaften, und weil das Wissen über meine Krankheiten eine Menge Profit verspricht. Wenn man sie an meine Versicherung verkauft, beispielsweise. Schon heute gibt es verschiedenste Versicherungen, die Kunden Rabatte gewähren, wenn sie im Gegenzug ihr Essverhalten, ihre sportlichen Aktivitäten oder ihren Cholesterinspiegel überwachen lassen. Der Schritt dazu, fortan die Versicherungskosten dem privaten Verhalten der Kunden anzupassen, ist damit nicht weit. Dieser Widerspruch lässt sich in kapitalistischen Eigentumsverhältnissen nicht auflösen.

Konkurrent Maschine

Mit der automatischen Bilderkennung können Systeme auch registrieren, welche Produkte Kunden aus den Regalen nehmen und in ihren Einkaufswagen legen. So eröffnete Amazon im Januar 2018 den ersten Supermarkt ohne Kassenpersonal. Maschinen können lernen, Bestellungen aufzunehmen, Regale einzuräumen und Autos zu steuern. Eine viel diskutierte Studie von Wissenschaftlern der Oxford-Universität kam im Jahr 2013 zu dem Schluss, dass bis zum Jahr 2030 47 Prozent aller Tätigkeiten auf dem US-amerikanischen Arbeitsmarkt automatisierbar sein würden. Die Studie hat eine große Diskussion ausgelöst. Sind schon in etwas mehr als zehn Jahren die Hälfte aller Menschen arbeitslos? Dabei haben sich die Wissenschaftler mit dieser Frage gar nicht beschäftigt. Die Autoren haben geprüft, wie viele Tätigkeiten automatisiert werden könnten – und nicht, wie viele wahrscheinlich automatisiert werden. Das ist ein Unterschied.

Seit knapp zehn Jahren fahren in Nürnberg U-Bahnen ohne Fahrer. Technisch wäre es also bereits möglich, den Beruf des U-Bahn-Fahrers zu ersetzen. Aber trotzdem bildet die Münchner Verkehrsgesellschaft weiter U-Bahn-Fahrer aus und verspricht ihnen eine »viel versprechende berufliche Zukunft.« Wenn eine Tätigkeit automatisiert werden kann, dann hängt die Frage, ob sie auch automatisiert wird, davon ab, wer billiger ist: der Mensch oder die Maschine. Und in ziemlichen vielen Bereichen ist das der Mensch. Gewissermaßen stehen die arbeitenden Menschen mit den Maschinen in einem Konkurrenzverhältnis.

Ich glaube nicht, dass wir schon in zehn oder zwanzig Jahren alle arbeitslos oder persönliche Reichenbespaßer sind. Ich glaube, wir verdienen dann einfach schlechter. Denn je günstiger man eine Maschine herstellen kann, desto niedriger wird der Lohn, den ein Mensch verlangen kann, um noch günstiger zu sein als die Maschine. Und je mehr Menschen im Unterbietungswettstreit mit der Maschine verlieren, desto mehr konkurrieren um die verbliebenen Jobs und drücken dabei die Löhne nach unten.

Das Interessante an den Äußerungen von Lee und Kaplan ist, dass Menschen, die sich intensiv mit den Technologien der Künstlichen Intelligenz auseinandersetzen, davon überzeugt sind, dass es bald möglich sein wird, nahezu alle Tätigkeiten zu automatisieren.

Eines der wichtigsten Argumente gegen eine zentrale Planung der Wirtschaft war immer das Argument, dass kein Mensch mehr produktiv arbeiten wollen würde, wenn nicht die Hoffnung auf eine höhere Bezahlung oder die Angst vor einem Jobverlust ihn antreiben würden. Und tatsächlich hatte die Sowjetunion große Schwierigkeiten, ihre Arbeiterinnen und Arbeiter zu stärkeren Leistungen zu motivieren. In den 1930er Jahren hat die KPdSU dort deswegen beispielsweise die sogenannte Stachanow-Bewegung initiiert, eine Bewegung, im Rahmen derer besonders produktive Arbeiter als Helden gefeiert und materiell belohnt wurden. Die Sowjetunion war vor dem Hintergrund der Industrialisierung auf eine hohe Arbeitsproduktivität angewiesen. Weil der Staat niemanden entlassen wollte, gab es viele Menschen, die nur gerade so viel arbeiteten, wie sie unbedingt mussten, und das war im Wettstreit mit den kapitalistischen Ländern, in denen Betriebsleiter mit Entlassungspapieren winken konnten, ein Nachteil.

Möglichkeiten der Technik

Ein Nachteil, den eine Ökonomie mit zentraler Planung schon heute kaum noch hätte und die morgen komplett verschwinden würde. Denn die Jobs der Zukunft, das Soziale und die Kreativität, sind ja, anders als die schnöde Fließbandarbeit Bereiche, in denen Menschen gerne tätig sind. Schon heute arbeiten nach einer Umfrage des Bundesfamilienministeriums fast zehn Prozent der Deutschen ehrenamtlich im Bereich der Kultur und 8,5 Prozent im sozialen Bereich. Die unzähligen Menschen, die unbezahlt Blogs betreiben, Open-Source-Codes programmieren oder an Wikipedia mitarbeiten, sind da noch nicht mit einberechnet.

Ich habe eine Freundin, nennen wir sie Katharina, die Graphikerin ist. Katharina arbeitet für eine Werbeagentur, und sie hasst ihren Job. Weil er, so sagt sie, vollkommen unnötig ist. Statt Comics designen zu können oder futuristische Bilder, »irgendwas, das man sich auch anschauen will«, muss sie in ihrer Arbeitszeit Joghurtbecher elegant in Szene setzen, Fotos von Baumärkten aufhübschen oder Logos für irgendwelche Marken entwickeln. »Vollkommen unnötig«, findet sie.

Wenn die Autoren der Oxford-Studie schreiben, dass 2030 47 Prozent aller Jobs von Maschinen erledigt werden könnten, dann schauen sie dabei nicht auf den Sinn dieser Tätigkeiten. Denn unsinnige Arbeiten gibt es viele. Einer Umfrage zufolge sind 37 Prozent der Briten heute schon überzeugt, mit ihrer Arbeit keinen sinnvollen Beitrag zur Gesellschaft zu leisten. In einer kollektiv geplanten Wirtschaft gäbe es für Jobs, die der Gesellschaft nichts bringen, schlicht keine Notwendigkeit mehr.

Der Kapitalismus hat die Möglichkeit geschaffen, die Arbeitszeit der Menschen radikaler zu verkürzen, als das je in der Geschichte denkbar gewesen ist. Aber um diese Möglichkeit nutzen zu können, müssen wir ihn stürzen.

Die Geschichte aller bisherigen Gesellschaft ist die Geschichte von Klassenkämpfen, hat Karl Marx einmal geschrieben. Der Bauer des Spätmittelalters hat sich nicht freiwillig entschieden, seinen Boden an den Kapitalisten abzugeben. Er wurde enteignet. »Ursprüngliche Akkumulation« hat Marx das genannt. Und auch die Klasse des alten Adels hat nicht freiwillig die Macht an das Bürgertum abgegeben. Es hat eine Revolution gebraucht, um sie ihr zu entreißen und die parlamentarische Demokratie zu errichten.

Echte Demokratie

Die politische Herrschaft hat sich in den letzten Jahrtausenden häufig verändert. In der Demokratie der griechischen Antike sind die Menschen, die das »Parlament« der Stadt bildeten, nicht gewählt, sondern per Los bestimmt worden. Damals war man der Ansicht, dass jeder Mensch in der Lage sei, einen Staat zu leiten – wobei »jeder« hier nur die männlichen Bürger umfasste und Sklaven und Fremde ebenso ausgeschlossen waren. Den heutigen Parlamentarismus, in dem zwischen Politikern und Nichtpolitikern unterschieden wird, hätten die alten Griechen wohl keineswegs als Demokratie angesehen. Die Antike war eine Klassenherrschaft. Frauen und Sklaven durften sich zu keinem Zeitpunkt in die Politik einbringen. Sonst hätten sie am Ende gegen ihre eigene Ausbeutung gestimmt und das griechische Staatswesen, das auch auf der Ausbeutung der Sklaven gebaut war, wäre zugrundegegangen.

Heute dagegen setzen sich die Besitzenden und die gut verdienenden Politiker dagegen ein, mehr Entscheidungen in die Hände der arbeitenden Menschen zu geben. Könnten die Menschen in Deutschland direkt entscheiden, gäbe es keine Waffenexporte mehr (64 Prozent Ablehnung laut YouGov), wären die Immobilienkonzerne in Berlin bereits enteignet (laut Civey 54,8 Prozent Zustimmung) und gäbe es Hartz IV in dieser Form nicht mehr (laut Civey 53,3 Prozent für die Abschaffung). Den antiken Griechen wäre unser Parlamentarismus wohl so undemokratisch vorgekommen, wie wir heute ihren Ausschluss von Frauen und Sklaven finden.

Mit der Entwicklung der Technologie auf ein Level, das mehr als einem kleinen Teil der Menschen die Möglichkeit eröffnet, nicht den größten Teil ihres Tages mit unliebsamer Arbeit verbringen zu müssen, ist auch zum ersten Mal eine Demokratie unter Beteiligung aller Menschen möglich geworden. So wie die Bourgeoisie die Bauern enteignet und den Parlamentarismus eingeführt hat, können auch die lohnabhängigen Menschen die Kapitalisten enteignen und die wirkliche Demokratie einführen. Der Kapitalismus hat die Möglichkeit für eine neue Form des Arbeitens und Lebens geschaffen. Zeit, sie zu nutzen. Zeit für die Revolution.

Laura Meschede ist freie Journalistin. Sie sollte im vergangenen Jahr mit dem Helmut-Schmidt-Journalistenpreis der Bank ING-Diba ausgezeichnet werden, lehnte den Preis aber unter Verweis auf ihre Glaubwürdigkeit als Journalistin ab (hier nachzulesen).

Debatte

  • Beitrag von Sigrid F. aus M. ( 3. April 2019 um 14:08 Uhr)
    Sehr anschaulich, sehr überzeugend. Mehr davon!

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