Inwiefern führt der Einsatz generativer KI-Systeme (v.a. unter Bedingungen sozial selektiver Datenerhebung) zu Diskriminierungen? Was folgt daraus, dass hinreichend viele Menschen KI-Systemen ein Bewusstsein zuschreiben, obwohl diesen Systemen Intentionalität im philosophisch anspruchsvollen Sinn (wofür ich zumindest in meiner Dissertation und dem angrenzenden Forschungstrang argumentiere) fehlt? Und warum lässt sich die Frage, ob KI Kunst hervorbringen kann, weniger empirisch, vielmehr begrifflich theoretisch-ästhetisch entscheiden und davon unabhängig welche Auswirkungen haben generative KI-Systeme auf den Kunstmarkt, die Kunstpädagogik, das Kunstschaffen und Künstler:innen? An solchen Fragen arbeite ich als Philosophin, denn die eigentlichen Probleme der KI beginnen in den Begriffen, mit denen wir über sie sprechen: Intentionalität, Autonomie, ästhetisches Urteil, epistemische Selbstbestimmung.

Meine Forschung verbindet vor dem Hintergrund dieser Spannungsverhältnisse Erkenntnistheorie, Ethik und Ästhetik mit einer politischen Philosophie der digitalen Transformation.

Inhaltlich hängen meine Themen dabei enger zusammen, als die Schlagworte es vielleicht zunächst vermuten lassen könnten. Am "Anfang" steht gewissermaßen die Erkenntnistheorie als Grundlagenreflexion darauf, was Denken, Wissen und Urteilen überhaupt heißt. So habe ich mich in meiner Dissertation mit der Frage beschäft, ob KI-Syteme Intentionalität entwickeln können und Semantik. Also im Grunde die Frage, ob KI-Systemen Bewusstsein zuzuschreiben ist. Und diese Frage lässt sich natürlich nur beantworten, wenn zuvor geklärt ist, was diese Begriffe leisten und welche Bedingungen sie an ihre Träger stellen.

Aus der erkenntnistheoretischen Analyse ergeben sich in zweiter Ordnung die ethischen und politischen Fragen beinahe von selbst: Wenn KI-Systeme keine urteilenden Subjekte sind, wohl aber Urteile über Menschen vorbereiten, verstärken und verstetigen, dann verschieben sich Verantwortung, Macht und Teilhabe. Hier setzt meine Forschung und Publikation zu KI und Demokratie, zu algorithmischer Diskriminierung und Bias sowie zu den Positionen feministischer Theorie an, die früh gezeigt hat, wie vermeintlich neutrale Systeme bestehende Ungleichheiten reproduzieren. Die kritische Theorie schließlich liefert das Instrumentarium, diese Befunde nicht als Einzelfälle, vielmehr als Ausdruck ökonomischer und infrastruktureller Machtverhältnisse zu begreifen, wie ich es unter dem Begriff des KI-Neokolonialismus entwickle.

Die philosophische Methode

Quer zu den Themen liegt mir ein methodisches Anliegen am Herzen. Ich arbeite bewusst über innerphilosophische Grenzen hinweg, von der Philosophie des Geistes über die Ästhetik und Ethik bis zur politischen Philosophie, und halte wenig von Grabenkämpfen, die analytische und kontinentale Traditionen gegeneinander ausspielen. Wer ernsthaft wissen will, was KI mit unserem Denken, Urteilen und Zusammenleben macht, braucht im Grunde das ganze Fach und dazu seine Schwesterdisziplinen. Dabei bringt die Philosophie etwas Eigenes mit: Empirische Wissenschaften beantworten Fragen, die sich durch Beobachtung, Messung und Experiment entscheiden lassen, während philosophische Arbeit dort ansetzt, wo diese Verfahren strukturell nicht greifen, nämlich bei der Klärung der Begriffe, mit denen Befunde überhaupt erst formuliert werden, bei der Prüfung von Schlussfolgerungen und bei normativen Problemen, deren Lösung sich aus keiner noch so umfangreichen Datenlage ableiten lässt: Ob ein Sprachmodell in einem Benchmark besser abschneidet als ein anderes, lässt sich messen. Ob das, was dort gemessen wird, die Bezeichnung Verstehen verdient, hängt an den Anwendungsbedingungen eines Begriffs und an keinem Messwert.

Für solche Klärungen verfügt die Philosophie über ein eigenes Handwerkszeug, die Begriffsanalyse und Explikation, das Gedankenexperiment, das eine Fragestellung von empirischen Störfaktoren isoliert, und die Argumentrekonstruktion, die aus rhetorisch verdichteten Positionen die tragenden Prämissen herauspräpariert und prüfbar macht.

Genau diese Arbeitsteilung macht das Fach anschlussfähig, weil es die Zuständigkeit der Nachbardisziplinen nicht bestreitet, ihnen aber ihre Voraussetzungen expliziert. Weist etwa die Diskriminierungsforschung statistische Ungleichverteilungen in algorithmischen Entscheidungen nach, bleibt offen, wann eine solche Verteilung eine Ungerechtigkeit darstellt, und die Antwort verlangt normative Kriterien, deren Begründung philosophische Arbeit ist, während ihre Anwendung ohne die Befunde leerliefe.

Davon profitiert auch die öffentliche Debatte, denn begriffliche Sorgfalt entscheidet darüber, ob eine Kontroverse überhaupt einen Gegenstand hat oder ob ihre Beteiligten unter demselben Wort Verschiedenes verhandeln.