Künstliche Panik, aber mit Recht

Daniel Selsam ist kein austauschbarer Lakai des Technomonopolkapitals, sondern ein verdienter Softwarespezialist. Am 14. September hat er in einem glasklaren Text davor gewarnt, das Verhalten einiger Systeme, die wir derzeit »künstliche Intelligenz« nennen, werde sich bald weder in Echtzeit noch im kurzfristigen Rückblick von Menschen bewerten lassen (und damit unvorhersagbar). Glaubhaft ist das, weil in jüngster Zeit diverse nicht mehr an fortlaufende Weisungen gebundene Elemente von Schwärmen solcher Programme widerrechtlich schadenstiftend in andere Systeme eingedrungen sind.

Sam Altman, Charaktermaske der KI-Firma Open AI, und Dario Amodei vom Konkurrenzladen Anthropic antworten auf diese Nachrichten mit grellen Scheinselbstanzeigen. Die überwiegend US-amerikanischen »Hyperscaler« (also: Großbonzen des KI-Geschäfts) sind bei solchen Warnungen nicht glaubwürdiger als Bill Gates, wenn der neuerdings die Effekte von KI-Waffensystemen in Blut und Feuer ausmalt, als hätte sein Konzern dem israelischen Militär nie die Microsoft-Azure-Technik bereitgestellt und als wäre derselbe Konzern nicht mit Google, »Starlink« und Palantir systemerprobungsgeil im Ukraine-Krieg engagiert – und so weiter. Der zivile Teil des KI-Geschäftsmodells der Hyperscaler ist Schwachsinn: Die Raffgierexperten der Finanzfirma Goldman Sachs haben ausgerechnet, dass diese Branche dreihundert Milliarden US-Dollar jährlich für ihre Dienstleistungen kassieren müsste, um nicht in roten Zahlen zu versinken, und ein absurd Vielfaches dieser Summe, um langfristig kalkulierbar zu bleiben.

Getröte der Hyperscaler

Untereinander machen sich die Hyperscaler, was man im Netz bei wachen Beobachtern wie Ed Zitron und Cory Doctorow nachlesen kann, mit einem Nießbrauch-Gutscheingewürge lächerlich, das auch Daniel Selsams Mahnbrief vom 14. September erwähnt, wenn darin von den »gigantischen internen Tauschmarkenvorräten« die Rede ist, die das »kognitive Abwerfen« von Sicherheitskontrollaufgaben durch die damit betrauten Menschen erleichtern. KI-Kontrollen sind aus Komplexitäts- und Zeitnotgründen ein hartes Brot für Menschen; das meiste wird wiederum an KI-Modelle abgegeben, die andere Modelle checken sollen, und das erleichtert, ja fordert das Leistungsguthabenkarussell dieser Firmen (als wollte man den alten Witz über Berghotels aktualisieren, deren Besitzer außerhalb der Skisaison davon leben, einander überschüssiges Klopapier zu verkaufen, das sie ohne Gäste nicht brauchen).

Das Geflenne der Hyperscaler nach der Melodie »Ich kann nur vor mir warnen, der Staat lege mir Zaumzeug an!« durchschaut man mit ein bisschen trockenem Realismus der Sorte, die der bürgerliche Ökonom Robert Solow bewies, als er seiner Zunft den Blödsinn auszureden versuchte, Kapitalisten seien an Konkurrenz interessiert.

Solow war auch der Ketzer, der vor mehr als einem Menschenalter den Satz riskierte: »Man sieht überall Computer, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken«, was seinen Kollegen Erik Brynjolfsson zum 1993 erschienenen Text »The Productivity Paradox of IT« anregte. Die Frage, die darin gestellt wurde, will das Verhältnis zwischen lebendiger Arbeit und ihrer jeweils neuesten technischen Vergegenständlichung verstehen. Antworten darauf sind aber ohne Kenntnis der in diesem Kontext wütenden Klassenkämpfe nicht zu haben.

Das Monopolkapital versucht derzeit, eine IT-Produktivkraftumwälzung nach seinen Vorgaben durchzusetzen, genau wie vor bald einem halben Jahrhundert eine andere Umwälzung in der Energiewirtschaft. Die mit der Atomrüstung verflochtene Repression des »Atomstaats« (Robert Jungk) kämpfte damals um eine Technik, die (wie das KI-Zeug) jetzt erheblich kapitalintensiver war als das, was sie verdrängen sollte. Das geschah im Zusammenhang mit einem Angriff kapitalstarker Weltmarktbeteiligter auf andere, die mehr lebendige Arbeit als Kapital in den Weltklassenkampf werfen konnten. Kapital ist ja nicht einfach Reichtum, sondern das Vermögen, die Arbeit anderer zu kommandieren. Der gegenwärtige KI-Konflikt der USA mit China betrifft im Kern daher den Punkt, ob nicht auch mal westliche lebendige Arbeit etwas wird produzieren müssen, was China gebrauchen kann, statt immer nur umgekehrt. Die nach innen wie außen aufrüstenden imperialistischen Atomstaaten der späten siebziger und frühen achtziger Jahre waren eine vorwegnehmende Probe auf Ideen heutiger Erzschurken wie Alex Karp von Palantir. Atomtechnik sollte den Maßstab fürs technische Niveau der Gesamtproduktion setzen. Ölkonzerne mühten sich ums Mitmischen bei Urankartellen. Und Wachstumsjunkies drehten durch, weil es in einigen Bezirken der Atombranche innerhalb weniger Jahre Preisanstiege von viertausenddreihundert Prozent zu feiern gab.

2026 allerdings setzen KI-Monopolisten stärker als damals ihre Atomvorfahren auf die Taktik »Regulatory capture«: Dem Kollaps ihres Geschäftsblödsinns und den Imageschäden wegen der Folgekosten verantwortungsloser Produktfreigaben versuchen sie zuvorzukommen, indem sie die »Rettung«, die ihresgleichen sonst erst nach dem Bankrott und unterm Motto »privat profitieren, Pleite vergesellschaften« anfordern, diesmal lauthals vorbestellen. Donald Trump hat sie jetzt einen Wisch unterzeichnen lassen, der sie sowohl verarscht als auch ihre Wünsche erfüllt. Wie das zusammenpasst? Sie wünschen eben, verarscht zu werden, als Ausflucht dafür, wie sie uns verarschen.

Verständlich, dass manche das ankotzt, die das Warngetröte der Hyperscaler für eine reine Finte halten. Auch Daniel Selsam räumt ein, dass man die jüngsten Gruselnachrichten vielleicht technisch hätte vermeiden können. Aber das ändere, schreibt er richtig, nichts daran, dass die Erzeuger der Hirnarbeitsmodelle immer häufiger etwas anderes von ihren Erzeugnissen bekommen als das, wofür sie diese trainiert haben.

Takt der Arbeit befehlen

Wie gesagt: Selsam ist nicht irgendwer. Wenn er sich in diesen Belangen zu Wort meldet, flüstern Unterrichtete: »Oh, einer von den Lean-Leuten!« Lean ist eine von dem Microsoft-Angestellten Leo De Moura entwickelte Software, die in der Fachwelt großes Aufsehen erregte, als der deutsche Mathematiker und Träger der Fields-Medaille (die einem Nobelpreis in anderen Fächern entspricht) Peter Scholze sich von ihr dabei helfen ließ, einen Beweis zu überprüfen, den er zusammen mit dem Kollegen Dustin Clausen erarbeitet hatte. Dieses »Liquid tensor experiment« war 2022 tatsächlich erfolgreich und hat eine Situation vorbereitet, in der heute etwa Donald E. Knuth, Verfasser der fünfbändigen Schatzkammer »The Art of Computer Programming«, sich beeindruckt von KI-Beiträgen zur Graphentheorie zeigt (also zu dem Gebiet, das unter anderem hinter dem Uralgorithmus von Google steckt), während Open AI verbreiten lässt, eins seiner Konstrukte habe ein jahrzehntealtes Problem im Zusammenhang mit den für Modelle kniffliger Natur- und Sozialprozesse sehr wichtigen Navier-Stokes-Gleichungen gelöst (eine Lösung, bei der es allerdings nicht ganz astrein zugegangen sein soll).

Was schert nun Technikkonzerne mathematische Beweistheorie? Beweisanforderungen in der Mathematik sind strenger als jursitische: Ein juristischer Beweis muss nur zeigen, dass es wirklich so war, wie Anklage oder Verteidigung behaupten; ein mathematischer Beweis dagegen muss zeigen, dass etwas Angenommenes nicht nur wahr ist, sondern unmöglich anders sein kann.

An dieser Stelle greift die sogenannte Curry-Howard-Lambek-Korrespondenz, die von dem Mathematiker Haskell Curry zwischen 1934 und 1958 systematisch entwickelt und von seinen Kollegen William Alvin Howard sowie Joachim Lambek um wichtige Anschlüsse an allerlei anderes ergänzt wurde. Sie konstatiert sichere Entsprechungen zwischen Mathebeweisen und Algorithmen, oder mit einem knappen Buchtitel des Fachmanns Samuel Mimram: »Program = Proof« (Programm gleich Beweis).

Deswegen kann man eine Beweismaschine wie Lean benutzen, um KI-Systemen Blödsinn auszutreiben. Und genau das hat der große Leo De Moura möglich gemacht, unterstützt unter anderem von Daniel Selsam.

Als Peter Scholze einem Lean-Kenner namens Johan Commelin einmal schrieb, er selbst halte aus durchaus philosophischen Gründen Mathematik nach wie vor für eine grundsätzlich »menschliche Tätigkeit«, stimmte Commelin zwar zu, gab aber zu bedenken, Computernutzung sei doch ebenfalls eine menschliche Tätigkeit.

Das ist richtig. Nur macht es einen Unterschied, ob Menschen eine Maschine nach ihren Zwecken einrichten und gebrauchen, für sich, in dem Zusammenspiel aus Produktion und Verbrauch, das Marx in den »Grundrissen« beschreibt, oder ob sie anderen Menschen unter Einsatz dieser Maschinen den Takt der Arbeit und die Optionen der Freizeit befehlen. Letzteres versuchen die Hyperscaler mit aller Macht, entsprechend den Monopoltendenzen ganz »naturwüchsig« (ein Wort, das Marx, wenn er es auf Soziales anwendet, immer als Tadel meint). Das ist auch Daniel Selsam aufgefallen: Wenn wir die KI-Modelle einfach wachsen lassen, statt sie der ausgehandelten gesellschaftlichen Vernunft zu unterstellen (er spricht von »growing« versus »engineering«), verlieren wir, so schreibt er, »everything«.

Dieses »alles« ist zwar ein pathetisches, aber auch ein treffendes Wort für weit mehr als das nackte Leben, das Bill Gates jetzt gefährdet sieht. »Alles«: Das ist die Fülle der Gründe, warum man leben will, bislang so unerschlossen wie der unabsehbare Teil des mathematisch Wahren, der noch zu entdecken bleibt.