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Was Menschen können, was Maschinen können — und wo die wirklich interessante Frage beginnt

Der freundliche Assistent mit dem leeren Blick

Was eine epistemische Lücke ist – und warum sie gefährlich wird.

Verzerrungen im Gestaltungsprozess der Künstlichen Intelligenz

Über Narben im Prozess der Künstlichen Intelligenz Es gibt einen merkwürdigen Moment, wenn man einer Maschine beim Denken zusieht. Einen Augenblick, in dem der Zauber der glatten Oberfläche bricht. Plötzlich erscheint ein Fehler im Bild, ein seltsam verzogenes Gesicht, eine Hand mit sechs Fingern, ein Satz, der grammatisch korrekt wirkt und doch inhaltlich ins Leere läuft. In diesem Moment zeigt sich etwas, das im Laborjargon schlicht Artefakt genannt wird. Der Begriff stammt ursprünglich aus der Archäologie. Ein Artefakt ist dort ein Objekt, das von Menschenhand geschaffen wurde – eine Scherbe, ein Werkzeug, ein Ornament. In der Welt der digitalen Systeme hat das Wort eine zweite Bedeutung erhalten: Ein Artefakt ist ein Nebeneffekt des Herstellungsprozesses, ein Abdruck der Methode selbst. Nicht die Absicht des Systems – sondern die Spur seines Weges. Wenn du heute mit Systemen wie ChatGPT, Midjourney oder Stable Diffusion arbeitest, begegnest du diesen Spuren ständig. Sie sind die Fingerabdrücke der Maschine. Kleine Störungen im großen Versprechen der Perfektion. Was ein Artefakt im KI-Prozess wirklich ist In der Welt der Künstlichen Intelligenz bezeichnet ein Artefakt eine unerwünschte Struktur im Ergebnis, die nicht Teil der eigentlichen Aufgabe ist. Sie entsteht durch den Lernprozess, durch Datenfehler oder durch die Art, wie ein Modell Informationen verarbeitet. Man kann sich das vorstellen wie bei einer Fotografie mit zu langer Belichtung. Die Szene ist sichtbar – aber sie trägt Geisterbilder. Typische Beispiele sind: Bildartefakte Verzerrte Hände, doppelte Augen, seltsame Schriftzüge oder geschmolzene Architektur in KI-generierten Bildern. Textartefakte Wiederholungen, scheinbar logische Argumente ohne faktische Grundlage oder statistisch erzeugte Formulierungen, die

Das Wort klingt nach Bürokratie. Ist es aber nicht. Oder zumindest: nicht nur. Governance kommt aus dem Englischen und bedeutet schlicht Steuerung oder Regelung. Im Kontext von KI und Design meint es die Frage: Wer entscheidet eigentlich – und nach welchen Regeln? Drei einfache Fragen helfen, es zu greifen: Wer gibt frei? Bevor ein KI-generiertes Designergebnis verwendet wird – wer schaut drüber? Wer sagt: „Ja, das geht so”? Ohne klare Freigabeprozesse passiert es leicht, dass niemand wirklich Verantwortung trägt. Wer haftet? Wenn eine KI eine schlechte Entscheidung trifft – eine irreführende Nutzeroberfläche, ein diskriminierendes Muster – wer ist dann verantwortlich? Der Designer? Das Unternehmen? Der Anbieter der KI? Governance-Strukturen definieren genau das. Nach welchen Maßstäben wird bewertet? Was gilt als gutes Ergebnis? Effizienz? Fairness? Ästhetik? Barrierefreiheit? Diese Werte müssen irgendwo festgeschrieben sein – sonst optimiert die KI ins Leere, oder schlimmer: nach den falschen Zielen. Kurz gesagt: Governance-Strukturen sind das Regelwerk im Hintergrund. Sie sind unsichtbar, solange alles gut läuft. Sichtbar werden sie erst, wenn etwas schiefgeht – und dann ist die Frage, ob sie überhaupt vorhanden waren. Im KI-gestützten Design sind sie deshalb keine Kür. Sie sind Pflicht.

Optimisten haben im Alltag Vorteile

Hannah Arendts großes Buch über die Ursprünge totaler Herrschaft ist 75 Jahre alt. Und erschreckend gegenwärtig.

Wir nennen es Multitasking und halten es für eine Begabung. Dabei ist es vor allem eines: Ein Missverständnis. Oder freundlicher: eine kollektive Selbsttäuschung.