Wer schreibt das nächste Kapitel?

Wie sich computergestützte Schreibhilfen auf unsere Kommunikation auswirken.

10.01.2018 | Max Wohlleber | udk Berlin

Intro

Die textbasierte Kommunikation ist heutzutage so ausgeprägt wie noch nie — wir schreiben Mails, Kurznachrichten (z. B. über WhatsApp oder iMessage), twittern oder posten unsere Gedanken auf Facebook. Alles zu jeder Zeit dank mobiler und internetfähiger Geräte. Damit wir auf unseren kleinen Geräten fehlerfrei schreiben können, bieten Google, Apple & Co Software zur Korrektur an, wie z. B. Autocorrect oder Predictive Text. Bei Apple nennt sich das Rundum-sorglos-Paket "QuickType Technology". Solche Schreibhilfen sind nicht neu werden jedoch immer (auf)dringlicher. Künstliche Intelligenzen sollen unseren Schreibstil lernen und voraussagen, was wir schreiben wollen (oder sollen?).
Computer wirken sich auf unsere Kommunikation aus und Formen diese dadurch nicht unwesentlich. Im folgenden Text will versuchen den Einfluss von Software auf unser Schreiben aufzuzeigen.

Inhalt

Einleitung

Die textbasierte Form der Kommunikation hat durch die technologische Entwicklung deutlich an Häufigkeit zugenommen. Face to Face Kommunikation wird ergänzt oder teilweise gänzlich durch digitale, textbasierte Kommunikation ersetzt.[✶]Vgl. Kathinka Menze, "Digitale Kommunikation: Das Ende oder die Revolution von Watzlawick", Stand: 06.12.2017, 🌎.
Im großen Gegensatz zur Schreibmaschine liegt zwischen Computertastatur und dem geschrieben Wort eine weitere Ebene, die Software. Mit der Entwicklung von Betriebssystemen und Textverarbeitungsprogrammen entwickeln sich softwaregestützte Schreibhilfen, wie die Rechtschreibprüfung oder die automatische Vervollständigung, die den User bei der Texteingabe unterstützen sollen. Mit dem Ziel, Schreibfehler und Zeit einzusparen und die Effizienz zu steigern. Wegen der Schrumpfung von Computern und der rasanten Entwicklung von Mobiltelefonen und Smartphones, werden softwaregestützte Schreibhilfen immer dringender. Die Hardkey-Tastatur und das damit verbundene haptische Feedback fallen auf solch kleinen Geräten weg: die Tastatur existiert nur noch auf dem Bildschirm. Moderne Schreibhilfen nehmen uns immer mehr Taps ab: mit einem Fingertipp können wir ein ganzes Wort schreiben (Predictive Text). Computer greifen auf diese Weise in zunehmendem Maß in unsere Kommunikation ein und formen oder beeinflussen sie dadurch nicht unwesentlich. Nicht nur, weil die computervermittelte Kommunikation einen immer größeren Teil unserer täglichen Kommunikation ausmacht, sondern auch weil der Computer selbst gelegentlich in unserem Namen kommunizieren. Inwieweit beeinflussen uns die von einer Software "eingeschmuggelten" Wortvorschläge? Welchen Einfluss haben Schreibhilfen auf unsere Wortwahl und unseren Wortschatz? Was sind potentielle Gefahren und warum kann man computergestützte Schreibhilfen auch kritisch betrachten? Wie und wo werden künstliche Intelligenzen eingesetzt, um unsere Tastaturdaten auszuwerten?
In den folgenden Kapiteln wird diesen Fragen auf den Grund gegangen (auch wenn es, oftmals der Aktualität des Themas geschuldet, nicht immer eine klare Antwort und kein definiertes Ergebnis gibt). Zu Beginn werden einige Begriffe vorgestellt, die für das Verständnis des weiteren Text zweifellos definiert und voneinander abgegrenzt werden müssen. Im Anschluss wird der geschichtliche Hintergrund beleuchtet: warum existieren softwaregestützte Schreibhilfen, wie kam es zu Predictive Text und wie entwickelten sich daraus unsere aktuellen Schreibhilfe-Systeme? Im darauffolgenden Kapitel wird, von einem Apple-Patent ausgehend, die technische Funktionsweise von Predictive Text erläutert und auf Apples QuickType Technologie eingegangen. Kapitel drei behandelt die Bedeutung von softwaregestützter Schreibhilfe für uns und unsere Umwelt. Hier wird erläutert, wie das Smartphone von einem Menschen lernt und wie die persönliche Kommunikation als sich vervollständigende Skizze auf dem Smartphone entsteht. Im darauffolgenden Teil "Cyborg-Nachrichten" wird der Frage nachgegangen, wie persönlich Nachrichten sind, die aus einer Mensch-Computer-Symbiose entstanden sind. Kapitel vier ist ein Versuch zu demonstrieren, welchen Einfluss softwaregestützte Schreibhilfen auf uns haben. Hierfür ziehen wir als ein Beispiel den Cupertino Effekt sowie die Autokorrektur des iPhone heran. Im Weiteren erörtere ich den Einsatz von künstlicher Intelligenz in diesen Systemen, werde auf Datenschutz, Privatsphäre und die Bedeutung des verschwindenden Computers eingehen. Im letzten Abschnitt, dem schließlich das Schlusswort folgt, wird die "Kill List" beleuchtet und aufgezeigt, warum softwaregestützte Schreibhilfen unsere Sprache beschneiden könnten.

Die vorliegende Arbeit beschränkt und bezieht sich gelegentlich, eigener Erfahrungen und aus Gründen der Übersicht geschuldet, ausschließlich auf Apple Computer und dessen Software.

Start

Terminologie

In der vorliegenden Arbeit werden immer wieder Begriffe, häufig aus dem Englischen stammend, auftauchen, die es klar zu definieren und voneinander abzutrennen gilt. Es sind Begriffe, welche ich innerhalb des Themas softwaregestütze Schreibhilfen verorte, welches der Überbegriff darstellen kann unter diesem sich die folgenden Begriffe unterordnen:

Rechtschreibprüfung / Spellcheck

Die Rechtschreibprüfung, im englischen Spellcheck, bezeichnet (in Bezug auf einen Computer) eine softwaregestützte Hilfe zur Korrektur von Rechtschreib- oder Tippfehlern. Als eine der frühesten computergestützter Schreibhilfen und tauchte sie erstmals im Jahr 1980 in einem Personal Computer auf.
Die Rechtschreibprüfung gleicht die eingetippten Wörter mit einer Wortliste ab und markiert falsch geschriebene Wörter (also Wörter, die nicht in der Wortliste auftauchen). Außerdem bietet die Software Korrekturen für die als falsch markierten Wörter an.

spellcheck

Autokorrektur / Autocorrect

Die Autokorrektur finden wir für gewöhnlich innerhalb der Textverarbeitung bei mobilen Geräten, wie Smartphones oder Tablets. Es handelt sich um einen Vorgang, bei dem automatisch ein Wort oder eine Zeichenfolge durch die von der Software korrigierte Version des Wortes ersetzt wird. Der User kann hierbei auch eigene Abkürzungen (z. B. MfG) festlegen, welche dann durch die hinterlegte Zeichenfolge ersetzt wird (in diesem Fall: Mit freundlichen Grüßen). Die Autokorrektur ist ein Teil von Apples QuickType Technologie.

autocorrect

Autovervollständigung / Autocomplete

Auch die Autovervollständigung ist in QuickType integriert und wird als Schreibhilfe vorrangig auf mobilen Geräten eingesetzt. Hierbei wird eine vom Benutzer eingegebene Zeichenkette (im besten Fall) sinnvoll ergänzt. Wie z. B. bei einer Google-Suche. Auch in der Kommandozeile oder in Programmierumgebungen trifft man bei einigen Betriebssystemen und Programmen auf die Autovervollständigung, mit deren Unterstützung sich Befehle und Dateinamen automatisch vervollständigen lassen.

autocomplete

Predictive Text / Autosuggest

Predictive Text und Autocomplete überschneiden sich etwas und die Grenzen sind meiner Meinung nach fließend. Dennoch will ich versuchen, einige Merkmale von Predictive Text herauszustellen, die es von Autocomplete unterscheidet. Predictive Text ist eine Texteingabe-Technologie, die heutzutage vorwiegend auf mobilen Geräten anzutreffen ist, um dort das Schreiben durch Wortvorschläge, die dem User häufig in einer Art Liste präsentiert werden, zu beschleunigen. Wortvorschläge werden bereits angezeigt auch wenn der User noch keine Zeichenkette eingetippt hat. Die Wortvorhersagen basieren auf dem Gesamtkontext der Nachricht oder des Textes, Predictive Text ist also kontextsensitiv. Typischerweise greift die Software auch auf eine Datenbank von Einträgen oder Begriffen zurück, die der Benutzer in der Vergangenheit eingegeben hat.[✶]Vgl. Margaret Rouse, "predictive text", Stand: 20.11.2017, 🌎.

predictive text

QuickType

Apples Schreibhilfe für mobile Geräte nennt sich QuickType Technology und wird für den User unter iOS als Leiste über der Touchscreen-Tastatur angezeigt. QuickType verfügt über eine machine learning-Komponente und legt benutzereigene Datenbanken lokal auf dem jeweiligen Gerät an (mehr dazu in Kapitel 2.3). Das erlaubt der Software die Schreibhilfe an bestimmte Situationen anzupassen: Wird mit Person X über iMessage im Slang kommuniziert, schlägt QuickType in diesem Fall andere Worte vor, als bei einer geschäftlichen E-Mail mit Person Y. Außerdem reagiert QuickType auf Inhalte aus den vorhergehenden Nachrichten und versucht so intelligente Vorschläge zu machen.
Ähnliche Technologien finden sich auch in den Betriebsystemen der anderen Hersteller. Googles Android bspw. besitzt seit Jelly Bean 4.1 (2012) eine Predictive Text-Leiste.

QuickTyppe

Geschichtlicher Hintergrund

Die Fähigkeit zu kommunizieren ist dermaßen grundsätzlich für uns Menschen, dass wir diese oft als selbstverständlich sehen. Bereits früh lernen wir zu gestikulieren, zu sprechen und zu schreiben und sind uns meistens nicht bewusst, welche kognitive und physische Komplexität dieses Handeln (eben zu sprechen, zu gestikulieren oder zu schreiben) beinhaltet.[✶]Vgl. John Darragh, The Reactive Keyboard, Cambridge: Cambridge University Press 2010, S. 3.
Plötzlicher Verlust unserer kommunikativen Fähigkeiten verdeutlichen deren Wichtigkeit: Beim amerikanischen Graffiti-Künstler Tony Quan (tag name Tempt One) wurde 2003 Amyotrophe Lateralsklerose (ALS) diagnostiziert, eine nicht heilbare degenerative Erkrankung des motorischen Nervensystems. Fast völlig gelähmt, kann Tony Quan nur noch seine Augen bewegen, nur mit diesen kann er noch kommunizieren. Die Gruppierung Free Art and Technology (F.A.T.) entwickelte mit dem EyeWriter ein "open source low-cost eye-tracking device and software to allow the artist, as well as other ASL patients, to draw on a computer screen using only their eyes".[✶]Andrea Grover, New Art/Science Affinities, Pittsburgh: Miller Gallery at Carnegie Mellon University + CMU STUDIO for Creative Inquiry 2012, S. 128.

Das Forschen an "Predictive Text Generation" begann bereits in den frühen 1970er Jahren, als beobachtet wurde, dass Menschen Buchstaben-, Wort- oder sogar ganze Satzteil-Prognosen benutzten, um die Kommunikation mit gelähmten Personen zu beschleunigen. Wenn expressive Kommunikation[✶]"Expressive communication involves sending a message to another person(s) to (a) make something happen or (b) stop something that is already happening." (aus "Expressive Communication: How Children Send Their Messages to You", Stand: 25.11.2017, 🌎. nur mit ein bis zwei Worten pro Minute stattfinden kann, ist die Motivation des Zuhörers hoch, die Rate zu erhöhen. Er beginnt die Konversation durch Vorschläge und deren Bestätigung zu beschleunigen.[✶]Vgl. John Darragh, The Reactive Keyboard, Cambridge: Cambridge University Press 2010, S. 25. Dass Vorhersagen von Buchstaben und Wörtern überhaupt funktioniert, beruht auf der statistischen Redundanz von Sprache. Claude Shannon, schätzte in den späten 1940er Jahren, dass Englisch zu rund 50 Prozent redundant ist (ohne Computer, die große Massen von Text verarbeiten, konnte er zwar nicht sicher sein. Seine Schätzung erwies sich jedoch als korrekt).[✶]Vgl. James Gleick, The Information. A History, A Theory, A Flood, New York: Pantheon Books, 2011, S. 404. [eBook] Ebenso stellte Shannon fest, dass für eine gute Vorhersage im Allgemeinen nur eine kleine Anzahl an vorangegangener Buchstaben des Textes erforderlich sind.[✶]Vgl. John Darragh: The Reactive Keyboard, Cambridge: Cambridge University Press, 2010, S. 25.
Im Jahr 1974 wurde an der Tufts Universität in Boston der erste "Predictive Text Generator", ANTIC genannt, vorgestellt. 1980 folgte ein weiteres Text-Vorhersage-System der Northwestern Universität Chicago, das MCCS. Mit wachsender Rechenleistung der Prozessoren in den Folgejahren wurden auch die Systeme stetig besser.[✶]Vgl. John Darragh: The Reactive Keyboard, Cambridge: Cambridge University Press, 2010, S. 26.

Um motorisch behinderten Personen die Kommunikation mit und über den Computer zu vereinfachen, wurde 1990 an der Universität Calgary das Computerprogramm Reactive Keyboard entwickelt (für Macintosh, UNIX & IBM). Schwerpunkt des Reactive Keyboards sind Textvorhersagen, die unter anderem aufgrund von vorangegangenem Text gemacht werden.[✶]Christian Piwetz, "PIA - Eine transparente Benutzerschnittstelle für motorisch behinderte Personen", in: Heinz-Dieter Böcker (Hg.), Software-Ergonomie ’95. Mensch - Computer - Interaktion. Anwendungsbereiche lernen voneinander, Stuttgart: B. G. Teubner, S. 293.

Screenshot Reactive Keyboard

"The standard editor window appears at the top and contains the text being created. A curser marks the place where new text will appear. The window below gives predictions from which the user can spect the next characters of the text. On the left ist he visual context, the characters that precede the cursor in text window. On the right is a menu of predictions which are offered as suggestions of how the context might continue. The user enters text by choosing one of these and clicking at a particular point with in. Characters up to that point are inserted into the upper window, and both context and predictions in the lower one are updated accordingly – the context moves on and the predictions change completely."[✶]John Darragh, Ian Witten, James Mark, The Reactive Keyboard: A Predictive Typing Aid, University of Calgary 1989, S.2 ff., Stand: 08.12.2017, 🌎.

Die Computer wurden immer kleiner, als Eingabegeräte für Text steht nicht immer eine Hardkey-Tastatur zur Verfügung. Wegen des Aufkommens von Mobiltelefonen und SMS (Short Message Service) wurde Predictive Text auch für nicht behinderte Menschen interessant, um eine schnellere Texteingabe zu ermöglichen. Eines der bekanntesten "Predictive Text"-Systeme für Mobiltelefone ist Text on 9 keys oder kurz: T9. It "allows words to be entered by a single keypress for each letter, as opposed to the multi-tap approach used in conventional mobile phone text entry, in which several letters are associated with each key, and selecting one letter often requires multiple keypresses".[✶]Wikipedia, "T9 (predictive text)", Stand: 09.11.2017, 🌎.
Auch nach der 9-Tasten-Ära bleiben Schreibhilfen prominent: der Größe der portablen Kommunikationsgeräte ist es geschuldet. Denn ein die Größe des Gerätes beschränkt auch die Größe des Texteingabe-Interfaces. Auf Smartphones und Tablets mit Touchscreen-Tastaturen ist die Fehlerquote beim Texten wegen überladener Tastaturen oder zu kleinen Tasten hoch. Dies macht den textbasierten Kommunikationsprozess auf diesen Geräten ineffizient und führt zu Enttäuschung des Users.[✶]Vgl. Apple Inc., Dezember 2011, Method, system, and graphical user interface for providing word recommendations, United States Patent #8074172.
Mit QuickType führte Apple 2014 eine neue Tastatur für das iPhone bzw. das Betriebssystem iOS 8 ein. Neben der automatischen Korrektur (Autocorrect) und der automatischen Vervollständigung (Autocomplete) von Wörtern bietet die neue QuickType-Tastatur auch "Predictive Typing Suggestions", also Wortvorhersagen. "So as you type you get suggestions for the next words you might wanna type. So you can type things out faster than ever before".[✶]Apple WWDC 2014 - iOS 8 Introduction (9m 45s), Stand: 25.11.2017, 🌎. Auch andere Hersteller von Betriebssystemen für Smartphones und Tablets nutzen kontextsensitive Predictive Text Systeme, um dem Nutzer das Eingeben von Text zu erleichtern (z. B. Google für sein Betriebssystem Android und Microsoft für sein Betriebssystem Windows Mobile). Im weiteren werde ich mich jedoch auf Apples QuickType Technologie beschränken.
Im Jahr 2016 verknüpft Apple QuickType mit seiner künstlichen Intelligenz Siri ("we’re bringing Siri intelligence to the keyboard".) Apple benutzt deep learning Algorithmen (speziell LSTMs) um den Kontext von Nachrichten noch besser zu erfassen und somit bessere Wortvorhersagen zu treffen.[✶]Vgl. Apple WWDC 2016 Keynote - iOS 10 Introduction (57m 40s), Stand: 25.11.2017, 🌎. Außerdem erhält in iOS 10 auch Emoji-Prediction Einzug ins mobile Betriebssystem. Neben Wortvorschlägen sind in der QuickType-Leiste auch Emojis vorausgesagt.[✶]Vgl. Apple WWDC 2016 Keynote - iOS 10 Introduction (1h 26m 20s), Stand: 25.11.2017, 🌎.

QuickType Evolution von Max Wohlleber

Funktion

In folgendem Abschnitt will ich am Beispiel von Apples QuickType Technologie die Funktionsweise von Predictive Text Systemen erläutern. Das Prinzip ist bei allen Systemen ähnlich und sollte sich auch auf Produkte anderer Hersteller übertragen lassen. Apple gibt keinen genauen Einblick in seine QuickType Technologie, weswegen meine Nachforschung bezüglich der Funktionsweise hauptsächlich auf Patenten (U.S. Patent Nr. 8,232,973[✶]Apple Inc., Juli 2012, Method, device, and graphical user interface providing word recommendations for text input, United States Patent #8232973. und U.S Patent Nr. 8,074,172[✶]Apple Inc., Dezember 2011, Method, system, and graphical user interface for providing word recommendations, United States Patent #8074172.) beruhen.
Um Wort-Vorhersagen, Autokorrekturen und Autovervollständigung vorschlagen zu können, wird eine mit Wörtern gefüllte Datenbank (Wortliste) benötigt. Neben einer bereits vor-gefüllten Datenbank wird auch eine Nutzerdatenbank (user database / user dictionary) angelegt. Die Nutzerdatenbank dient dazu, das System "lernfähig" zu machen. Alle Worte, die über die Tastatur eingegeben und nicht autokorrigiert werden, speichert das Gerät im lokalen Nutzerwörterbuch bzw. der lokalen Nutzerdatenbank. Auch die Verwendungshäufigkeiten (frequency rankings) werden dort abgespeichert. Die Nutzerdatenbank kann auch über die Einstellungen gänzlich geleert werden: Allgemein > Zurücksetzen > Tastaturwörterbuch (General > Reset > Keyboard Dictionary). Das Wörterbuch an sich bleibt für den Nutzer unsichtbar und kann weder eingesehen noch bearbeitet werden. Es liegt in einem Systemordner, welcher nur über gejailbreakte Geräte[✶]"Definition: Ein Jailbreak, zu deutsch ‚Gefängnisausbruch‘, beschreibt die Veränderung des Betriebssystems (iOS), um bestimmte Funktionen einzubauen. iOS ist ein sogenanntes geschlossenes System. Es können nur Apps installiert werden, die von Apple zugelassen sind. Dadurch können Sie das System auch nur bedingt personalisieren. Allerdings wird es dadurch auch sicherer. Jailbreaks heben die Schranken auf und eröffnen Ihnen weitere Optionen.", Tim Aschermann, Jailbreak - was ist das?, Stand: 13.11.2017,🌎. oder iOS-Backups erreichbar ist. Unter iOS 11 verbirgt sich die Datenbank unter folgendem Pfad:

KeyboardDomain/Library/Keyboard/langlikelihood.dat

Die eingegebene Zeichenkette wird mit den Wörterbüchern abgeglichen. Wörter aus der Datenbank, welche die eingegebene Zeichenkette als ein Prefix haben, werden ermittelt (Prefix meint in diesem Zusammenhang, dass die Zeichenkette als ein Prefix eines Wortes im Wörterbuch auftaucht oder selbst ein Wort im Wörterbuch ist).
Die Platzierung zur Verwendungshäufigkeit des Wortes ist ebenfalls in den Wort-Datenbanken gespeichert und gibt die statistische Häufigkeit für dieses Wort in einer bestimmten Sprache an. Da QuickType auch App-sensitiv ist, das heißt andere Worte vorschlägt, je nachdem ob man eine SMS, eine E-Mail oder beispielsweise eine Notiz schreibt, liegen unterschiedliche Wörterbücher mit unterschiedlichen Häufikeitsrankings vor.
Die ermittelten Wörter, denen die eingegebene Zeichenkette vorausgeht, sind Kandidatenwörter, die dem Benutzer als empfohlene Ersetzungen für die Eingabesequenz präsentiert werden könnten. Die Kandidatenwörter werden bewertet und eine Teilmenge dieser wird basierend auf vordefinierten Kriterien ausgewählt und dem User in einer horizontalen Liste präsentiert.[✶]Vgl. Apple Inc., Juli 2012, Method, device, and graphical user interface providing word recommendations for text input, United States Patent #8232973.

Apple Patente Flussdiagramme

Das Flussdiagramm Figure 2 des Patents zeigt den Prozess, der zur Ermittlung der Wortvorschläge durchlaufen wird.
Dem Flussdiagramm Figure 3 kann man Details zur Bewertung der Kandidatenwörter entnehmen.

Second Self

Das Meta-Ich im Smartphone

"The machine can act as a projection of a part of the self, a mirror of the mind."[✶]Sherry Turkle, The Second Self. Computers and the Human Spirit, London: Granada Publishing 1984, S. 5.
Sherry Turkle in "The Second Self", 1984.

Die Besitzrate von Smartphones ist in den vergangenen Jahren deutlich gestiegen, insgesamt 78 Prozent der Deutschen haben ein Smartphone (Stand: 2017).[✶]Vgl. heise online, Umfrage: 78 Prozent der Deutschen nutzen Smartphones. Stand: 15.11.2017, 🌎. Hauptsächlich werden Anwendungen zur Kommunikation genutzt. Durchschnittlich wird knapp "eine Stunde mit individueller Kommunikation über das Internet verbracht."[✶]Wolfgang Koch, Beate Frees, ARD/ZDF-Onlinestudie 2017: Neun von zehn Deutschen online. Ergebnisse aus der Studienreihe „Medien und ihr Publikum“ (MiP) in Media Perspektiven 9/2017, S. 440. Betrachtet man nur die unter 30-Jährigen sind es sogar über 100 Minuten Individualkommunikation am Tag. "Individuell meint hier, dass Absender und Empfänger als Individuen kommunizieren. Einander also bekannt sind und in einen Dialog treten."[✶]Wolfgang Koch, Beate Frees, ARD/ZDF-Onlinestudie 2017: Neun von zehn Deutschen online. Ergebnisse aus der Studienreihe „Medien und ihr Publikum“ (MiP) in Media Perspektiven 9/2017, S. 440. Hierfür werden vor allem Smartphone-Apps wie WhatsApp, Facebook Messenger, iMessage, E-Mail und weitere Chat-Apps benutzt. Diese Dienste werden in hoher Frequenz beansprucht. Durchschnittlich 221 Mal am Tag wird aufs Handy geschaut.[✶]Wolfgang Koch, Beate Frees, ARD/ZDF-Onlinestudie 2017: Neun von zehn Deutschen online. Ergebnisse aus der Studienreihe „Medien und ihr Publikum“ (MiP) in Media Perspektiven 9/2017, S. 441. Mit jeder Nutzung eines Chat-Programms füttern wir die Tastatur-Benutzerdatenbank. Sei es, dass neue Worte hinzugefügt werden oder die Verwendungs-häufigkeit einzelner Worte aktualisiert wird. Mit jeder Benutzung lernt das System dazu. Jede Eingabe wird lokal auf dem Smartphone gesammelt und ausgewertet. Die Daten bleiben für den Nutzer unsichtbar. Ich habe mein iPhone nun seit über zwei Jahren. Daraus ergibt sich, dass ich seit ungefähr 28 Monaten täglich mein iPhone "trainiert" habe, meinen Schreibstil zu erlernen. Mein Smartphone beinhaltet sozusagen eine Skizze meiner persönlichen Ausdrucksweise. Jedes Mal, wenn ich eine neue Nachricht verfasse, kommt ein Strich hinzu und die Skizze komplettiert sich zu einem Spiegelbild meiner ganz persönlichen Kommunikation.

Cyborg-Nachrichten

Viele Dokumente werden heutzutage vollautomatisch erstellt. Bescheide, Rechnungen, Werbung. Bei Briefen wird am Ende des Dokuments häufig darauf hingewiesen: "Dieses Schreiben wurde maschinell erstellt". Als Empfänger dieser Dokumente bin ich mir bewusst, dass die allermeisten solcher Schriebe vollautomatisiert erstellt und verschickt wurden. Nicht selten gibt es auch keinen direkten Ansprechpartner, der Brief hat nur die Firmendresse als Absender oder die E-Mail-Adresse beinhaltet keinen Namen.
Doch wie sieht es bei der Individualkommunikation aus? Bei Nachrichten, die ich durch SMS, WhatsApp, Telegram, Facebook Messenger oder durch andere Chat-Applikationen auf meinem Smartphone empfange, steht eine konkrete Person, der eine bestimmte Nummer zugeordnet ist, als Absender fest. Ab und an erhalten wir auch von Ihnen maschinell erstellte Nachrichten ohne es zu wissen bzw. ohne dass diese entsprechend deklariert wären:

"Ich kann gerade nicht sprechen."
"Ich fahre gerade Auto und habe ‚Beim Fahren nicht stören‘ aktiviert. Ich sehe deine Nachricht, sobald ich geparkt habe."
Kenote Screenshpt

Das iPhone kommuniziert in der Ich-Perspektive, obwohl das eigentliche "Ich" die Nachricht weder verfasst noch abgeschickt hat. Auch der Zusatz bei mit dem iPhone verschickten E-Mails "Von meinem iPhone gesendet" wird der Nachricht automatisch hinzugefügt.

"Save time with Smart Reply in Gmail": Bei Google Mail übernimmt ein neuronales Netzwerk das schnelle beantworten einer E-Mail und bietet auf der eingetroffenen E-Mail basierend drei Antwort-Vorschläge. Laut Google ist das System in der Lage, verschiedene Situationen, Schreibstile und Stimmungen zu erkennen und darauf einzugehen.[✶]Vgl. Greg Bullock, "Save time with Smart Reply in Gmail", Stand: 27.11.2017, 🌎.

Jede mit einer softwaregestützten Schreibhilfe verfasste Nachricht ist eine Art symbiotisches Ergebnis von Mensch und Computer, eine Art Cyborg-Nachricht. Zwar wird die Idee des Cyborg meist mit Science Fiction assoziiert, aber die eigentlichen Ursprünge liegen in der Kybernetik. "Kybernetik beschreibt die Regelung und Kommunikation im Lebewesen und in der Maschine", erläutert ihr Begründer Norbert Wiener. In der posthumanistischen Vision der Kybernetik waren Menschen keine Individuen, die autonom zu ihren eigenen Zielen agierten, keine freien Agenten, die ihr Schicksal verfolgten, sondern agierende Maschinen innerhalb plangesteuerter Logik und größerer Maschinen, innerhalb biologischer Komponenten großer und komplexer Systeme. Und was diese Systeme verband, waren die Informationen. Die Schlüsselidee der Kybernetik war der Begriff der Rückkopplungsschleife (feedback loop), bei der eine Komponente in einem System, zum Beispiel ein Mensch, Informationen über ihre Umgebung erhält und auf diese Informationen reagiert, wodurch die Umgebung und damit die nachfolgenden Informationen verändert werden.[✶]Vgl. Mark O’Connell, To Be a Machine. Adventures Among Cyborgs, Utopians, Hackers, and the Futurists Solving the Modest Problem of Death, New York: Doubleday 2017, S. 224 [eBook].
Auch Schreibhilfe-Systeme wie die QuickType-Tastatur basieren auf "Feedback Loops". Mit jeder vom User eingegebenen Information ändern sich die Möglichkeiten und somit die Wortvorschläge. Aber auch in die andere Richtung fungiert die eingegebene Information als Feedback für die großen Technologie-Konzerne. Und "wer das menschliche Hirn als Maschine denkt, die bei einem bestimmten Input einen bestimmten Output hervorbringt, kann auch nach Wegen suchen, eine ganze Gesellschaft zu steuern".[✶]Detlef Grumbach, "Kybernetik. Wenn Mensch und Maschine verschmelzen", Stand: 09.12.2017, 🌎.
Viele Nachrichten, die wir mit unseren mobilen Geräten schreiben, sind von den Schreibhilfen beeinflusst oder entsprechend verändert. Auch beim Benutzen der QuickType-Leiste entscheiden wir uns vielleicht für das vorgeschlagene Wort mit einer ähnlichen Bedeutung, als jenes, das wir eigentlich vor hatten zu schreiben. Nur weil es eben schon fertig geschrieben als Wortvorschlag da steht und nur einem Fingertipp entfernt ist. Dass diese Wortvorschläge und Schreibhilfen stark auf Häufigkeit basieren hat zur Folge, dass wir in die Grenzen eines trostlosen begrenzten Lexikons hineingedrängt werden. Unser Wortschatz wird mit der Benutzung dieser Systeme immer weiter beschnitten.[✶]Vgl. Jim Bright, "Nannying predictive text and autocorrecting tools waste time and limit language", Stand: 17.11.2017, 🌎.

Einfluss

The Cupertino Effect

Cupertino, eine Stadt im Norden Kaliforniens, ist der Hauptsitz von Apple und Hewlett-Packard. Doch genau diese Computer-Giganten haben die zweifelhafte Ehre, diesen Namen mit einem stupiden Fehler zu teilen: Wenn die softwaregestützte "Rechtschreibprüfung aufgrund einer zufälligen Ähnlichkeit der Zeichen ein völlig zusammenhangloses Ersatzwort vorschlägt und dieses dann vom Benutzer aus Unachtsamkeit in das Dokument übernommen wird"[✶]Wikipedia, "Cupertino Effekt", Stand: 22.11.2017, 🌎., spricht man vom Cupertino Effekt. Namensgeber ist das Resultat einer Rechtschreibkorrektur in den früheren Softwareversionen von Word. Das Wort "co-operation" (mit Bindestrich geschrieben) wurde von der Software als falsch markiert. Stattdessen wurde das Wort "Cupertino" vorgeschlagen. Dass computergestützte Schreibhilfen ungewollt unsere Texte und Nachrichten beeinflussen geschieht häufiger als vielleicht gedacht: Auch in offiziellen Dokumenten der EU, NATO und UN finden sich Referenzen wie "The Cupertino with our Italian comrades proved to be very fruitful" oder "political economic and trade Cupertino" oder "presentation on African-German Cupertino".[✶]Vgl. Benjamin Zimmer, "When Spellcheckers Attack: Perils of the Cupertino Effect" (01.11.2007), Stand: 21.11.2017, 🌎.

Cupertino Effect

"Screenshot of an errant spellchecker in action, from an old version of Outlook Express."[✶]Benjamin Zimmer, "The Cupertino Effect Strikes Again" (02.10.2006), Stand: 21.11.2017, 🌎.

Benjamin Zimmer, ein Sprachwissenschaftler an der University of Pennsylvania, hat eine kleine Sammlung von Beispielen des Cupertino Effekts angelegt. Darin enthalten, auch gegenwartsnahe Beispiele, wie beispielsweise ein Artikel aus der Zeitung "The Denver Post", in dem der Bösewicht Voldemort aus Harry Potter zu Voltmeter wird.[✶]Vgl. "Cupertino Effect" in: New Scientist, Volume 196, Issue 2632 (01.12.2007), Seite 62.
Der Cupertino Effekt erstreckt sich durch die ganze Geschichte der computergestützten Textverarbeitung. In einem Artikel in "Language Matters" sah Elizabeth Muller die durch den Computer vorgeschlagenen Verbesserungen als Beweis dafür, dass Computer kein Urteilsvermögen haben, sondern eben nur Zahlen knirschen, denn "the suggestions given by the spelling checker depend on nothing more than the number of times each letter occurs in a word, not on context or meaning."[✶]Elizabeth A. Muller, "Cupertino and after", in Language Matters. A magazine by the European Commission's English-language translators, Ausgabe 2 (09.2000), S. 9. Doch mit dem Einzug von künstlicher Intelligenz auch in unsere Schreibhilfen, werden die Korrekturen und Vorschlägen kontextsensitiv. Doch auch heutzutage, trotz KI, kennen wir das Autokorrektur-Problem nur zu gut… 

Wow sorry daddy. My phone did that.

Zwar bewahrt einen die Autokorrektur beim Schreiben mit mobilen Geräten in vielen Fällen vor Flüchtigkeitsfehlern (fehlenden, falschen oder verdrehten Buchstaben), manchmal jedoch kommt sie mit skurrilen oder verwirrenden Vorschlägen daher. Dies könnte man auch als ein wirklich sehr aktuelles und zeitgenössisches Beispiel des Cupertino Effekts ansehen.
In vielen Fällen bügelt QuickType Fehler aus. "Uvj msxhfr jeinr dejler" wird zu "Ich mache keine Fehler". Amerikaner berichten aber, dass unter iOS beispielsweise "Whitehouse" regelmäßig in "whorehouse" korrigiert wird.[✶]Vgl. Jillian Madison, Damn You Autocorrect! New York: Hyperion Books, 2011, S. 11 [eBook]. Wird die Nachricht nicht Korrektur gelesen, so kann es sein, dass sich der Schreibfehler unbemerkt (da automatisch korrigiert) in die Konversation einschleicht. Selbst ein Opfer einer peinlichen Autokorrektur, eröffnet Jillian Madison im Jahr 2010 die Webseite DamnYouAutoCorrect.com. Hier werden Screenshots von Nachrichten mit Autokorrektur-Fehlern gesammelt, welche die Konversation in lustige, skurrile oder peinliche Situationen gelenkt haben, wie "Spent all day fisting with my dad", was eigentlich "spent all day fishing with my dad" heißen sollte. Nach eigenen Angaben muss sie nach kurzer Zeit täglich über 500 Einsendungen überprüfen. Ob die Screenshots dann auf der Webseite veröffentlicht werden, entscheidet sie selbst.[✶]Vgl. Jillian Madison, Damn You Autocorrect! New York: Hyperion Books, 2011, S. 20 [eBook].

Eine kleine Sammlung von Reaktionen von Absendern auf zu spät bemerkte Autokorrekturen.
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Künstliche Intelligenz

Was ist Künstliche Intelligenz?

Es ist schwer, Artificial Intelligence (AI) bzw. künstliche Intelligenz (KI) genau zu definieren und abzugrenzen, weil man hierfür das Wort Intelligenz definieren müsste. "Für sich allein betrachtet ist Intelligenz ein sinnloser Begriff. Er erfordert einen Bezugsrahmen, die Definition eines Bereichs im Denken und Handeln, um ihm einen Sinn zu geben."[✶]Joseph Weizenbuam, Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft. Frankfurt am Main: Suhrkamp Taschenbuch Wissenschaft 1978, S. 271. Es gibt etliche Definitionen und Definitions-Ansätze für KI. Diese zu sammeln und zu erörtern würde den Umfang dieser Arbeit sprengen. Deswegen will ich eine Arbeitsdefinition geben, die für das folgende Kapitel ausreichen soll.

Künstliche Intelligenz ist ein Zweig der Informatik, der sich mit der Erschaffung von Systemen befasst, welche irgendeine Form von Intelligenz besitzen und dazu verwendet werden können, selbstständig reale Probleme zu lösen und welche nur innerhalb einer eingeschränkten Domäne funktionieren.[✶]Vgl. Ela Kumar, Artificial Intelligence, I.K. New Delhi: International Publishing House 2008, S. 5. und Vgl. Klaus Mainzer, Künstliche Intelligenz - Wann übernehmen die Maschinen? Berlin: Springer-Verlag 2016, S. 3.

Ein Teilgebiet innerhalb der künstlichen Intelligenz ist das so genannte Machine Learning bzw. das Maschinelle Lernen. Die Idee des Machine Learning beschreibt mathematische Techniken, die es einem AI-System ermöglichen, aus einem Datensatz selbstständig zu lernen.[✶]Vgl. Bernard Marr, "What Is The Difference Between Deep Learning, Machine Learning and AI?", Stand: 24.11.2017, 🌎. Anstatt also ein Computer-Programm mit bestimmten Anweisungen für eine bestimmte Aufgabe manuell zu schreiben, wird das System mit großen Datenmengen (Big Data) "trainiert". Auf Basis dieser Datenmengen und bestimmten Algorithmen ist das System in der Lage Muster zu erkennen und eigenständig Lösungen für Probleme zu finden.[✶]Vgl. Michael Copeland, "What’s the Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning?", Stand: 24.11.2017, 🌎.

Wiederrum ein Teilbereich des Machine Learning ist das Deep Learning. Grundlage dessen sind so genannte neuronale Netze, welche eine Art künstliches Abstraktionsmodell des menschlichen Gehirns darstellen sollen.[✶]Vgl. Nico Litzel, "Was ist Deep Learning?", Stand: 24.11.2017, 🌎. Diese "Lernprozesse mit mehrschichtigen neuronalen Netzen werden auch als ‚Deep Learning‘ bezeichnet. Gemeint ist dabei, dass ein schrittweise ‚tiefer‘ gehendes Verständnis eines Sachverhalts (z. B. Bild) entsteht, nachdem zunächst nur einzelne Bausteine, dann Cluster und schließlich das Ganze erkannt werden."[✶]Klaus Mainzer, Künstliche Intelligenz - Wann übernehmen die Maschinen? Berlin: Springer-Verlag 2016, S. 110. Inwieweit auch für die Schreibhilfe-Systeme eine künstliche Intelligenz zum Einsatz kommt, wird im Folgenden behandelt.

Daten und Datenschutz

Eine künstliche Intelligenz benötigt Daten, um arbeiten zu können. Diese Daten werden in vielen Bereichen gesammelt, oft bemerken wir es gar nicht, "like a network of mushroom spores sending out subterranean tendrils to silently exchange genetic material, our technological systems are increasingly passing information back and forth without bothering to tell us. They are parsing and analyzing it to squeeze out the deep meaning of what we say and do, sometimes before we are even aware of our own intentions."[✶]Thomas P. Keenan, Technocreep. The Surrender of Privacy and the Capitalization of Intimacy, New York: Greystone Books 2014, S. 11 [eBook]. Aber auch hier wurden unzählige Artikel und Bücher geschrieben (Stichwort Big Data) und ich will mich im folgenden lediglich auf Tastatur-Daten und das Vorgehen von Apple beschränken. Denn auch hier werden Daten erhoben, ohne dass wir es bemerken. Apple greift beim Sammeln von Daten auf ein Konzept namens Differential Privacy (differentielle Privatsphäre) zurück. Ziel dabei ist es, die Genauigkeit von Abfragen an Datenbanken zu maximieren und gleichzeitig die Wahrscheinlichkeit zu minimieren, Datensätze identifizieren zu können. Die Daten werden laut Apple dafür verwendet, die User Experience zu verbessern (im Wortlaut: "Apple can improve the user experience by getting insight from what many of our users are doing."[✶]Apple, Differential Privacy Technical Overview, S. 2.🌎.). Das Datensammeln unter der Idee des Differential Privacy erlaubt es Apple "aus den Daten der Gesamtheit zu lernen, ohne einzelne Nutzer zu kompromittieren."[✶]Mark Zimmermann, Klaus Rodewig, "Besserer Datenschutz: Wie Apples Differential Privacy funktioniert", Stand: 25.11.2017, 🌎. "Differential privacy transforms the information shared with Apple before it ever leaves the user’s device such that Apple can never reproduce the true data."[✶]Apple, Differential Privacy Technical Overview, S. 2. 🌎. Bereits auf dem Gerät wird den Nutzerdaten, die an Apple gesendet werden sollen, Rauschen (noise), also weitere, zufällige Daten, hinzugefügt. Somit soll es für Apple und andere unmöglich sein, die eigentlichen Benutzerdaten zu extrahieren aber dennoch kann Apple aussagekräftige Informationen aus den Daten gewinnen, die sich aus den Durchschnittswerten abheben. QuickType Wortvorschläge stehen an erster Stelle, wofür Apple die Daten verwendet, gefolgt von Emoji Vorschlägen. Apple kann also aus den Tastaturdaten erkennen, welche neuen Wörter sind angesagt, welche Themen sind aktuell und welches sind die beliebtesten Emojis.[✶]Apple, Differential Privacy Technical Overview, S. 2. 🌎. Außer dem will Apple "auf Basis der großen Datenmengen aller teilnehmenden Geräte […] einschätzen, ob sich das über die Tastatur eingegebene Wort ‚spielen‘ im Kontext auf ein Fußballspiel des FC Bayern München bezieht oder möglicherweise auf Kinder, die auf dem Spielplatz spielen."[✶]Mark Zimmermann, Klaus Rodewig, "Besserer Datenschutz: Wie Apples Differential Privacy funktioniert", Stand: 25.11.2017, 🌎. Meiner Meinung nach sind das nicht nur Daten, mit denen die Wortvorschläge verbessert werden können, sondern diese Daten sind auch für Werbung und Politik interessant.
Neben den reinen Tastaturdaten werden auch ganze Nachrichten gescannt und ausgewertet.[✶]Vgl. Thomas P. Keenan, Technocreep. The Surrender of Privacy and the Capitalization of Intimacy, New York: Greystone Books 2014, S. 259 [eBook]. In wieweit Apple dies vollzieht, ist nicht bekannt, doch beispielsweise werden täglich fast 200 Millionen SMS-Nachrichten von der NSA abgegriffen und ausgewertet. Nach Aussage eines Artikels in der Wired benutzt Facebook Artificial Intelligence, um Emotionen und Sarkasmus in Posts und Kommentaren zu erkennen.[✶]Vgl. Thomas P. Keenan, Technocreep. The Surrender of Privacy and the Capitalization of Intimacy, New York: Greystone Books 2014, S. 11 [eBook]. Google scannt unter anderem die E-Mails seiner User, um die hauseigene AI weiterzuentwickeln.[✶]Vgl. Janko Roettgers, "Google Will Keep Reading Your Emails, Just Not for Ads" (Juni 2017), Stand: 26.11.2017, 🌎.
All dies bedeutet einen Eingriff in unsere Privatsphäre und unser Datenrecht. Doch wie Christoph Kucklick feststellt, stützt sich "praktisch jedes Datenrecht auf der Erde […] auf die Idee der persönlichen Kontrolle der Daten. Nur sind wir gar nicht in der Lage, diese Kontrolle auszuüben."[✶]Christoph Kucklick, Die granulare Gesellschaft. Wie das Digitale unsere Wirklichkeit auflöst, Berlin: Ullstein Buchverlag 2014, S. 539 [eBook].
Wir tauschen die Überwachung und die daraus resultierenden Daten gegen Bequemlichkeit und kostenlose Services ein.[✶]Vgl. Jaron Lanier, Wem gehört die Zukunft? Du bist nicht der Kunde der Internet-Konzerne, du bist ihr Produkt, Hamburg: Hoffmann und Campe 2014, S. 234 [eBook]. Ansätze wie Apples Differential Privacy sind wichtig, da wir sonst unsere Privatsphäre gänzlich verlieren und meiner Meinung die Gefahr besteht, dass wir als einzelne Person manipulierbar sind. Wie Jaron Larnier schreibt: „Man vergisst eben leicht, dass ‚kostenlos‘ [bei Services wie Facebook, GMail, WhatsApp, iMessage…] unweigerlich bedeutet, dass jemand anders darüber entscheidet, wie man leben soll."[✶]Vgl. Jaron Lanier, Wem gehört die Zukunft? Du bist nicht der Kunde der Internet-Konzerne, du bist ihr Produkt, Hamburg: Hoffmann und Campe 2014, S. 105 [eBook]. […] "Ihr Verlust der Privatsphäre macht andere reich."[✶]Vgl. Jaron Lanier, Wem gehört die Zukunft? Du bist nicht der Kunde der Internet-Konzerne, du bist ihr Produkt, Hamburg: Hoffmann und Campe 2014, S. 579 [eBook]. Auch das Nichts-zu-verbergen-Argument ist unangebracht. "Zu argumentieren, dass Sie keine Privatsphäre brauchen, weil Sie nichts zu verbergen haben, ist so, als würden Sie sagen, dass Sie keine Freiheit der Meinungsäußerung brauchen, weil Sie nichts zu sagen haben".[✶]"Arguing that you don't care about the right to privacy because you have nothing to hide is no different than saying you don't care about free speech because you have nothing to say.", Wikipedia, "Nichts-zu-verbergen-Argument", Stand: 26.11.20187, 🌎.
Dass künstliche Intelligenzen die Wortvorschläge beeinflussen, nimmt uns am Ende nicht nur die Privatsphäre sondern auch ein Stück unserer Individualität und Originalität und führt zu einer Globalisierung unseres Wortschatzes.

Invisible Computers

Wie der Buchdruck, der Telegraph oder das Telefon, verwandelt das Internet eine Nachricht dadurch, dass Informationen anders übertragen werden. Eine Nachricht schien immer ein physisches Objekt zu sein, z. B. ein Stück beschriebenes Papier. Dies änderte sich mit der Entwicklung des Telegraphen um 1800. In dieser Zeit der konzeptuellen Veränderung waren mentale Neuanpassungen erforderlich, um den Telegraphen selbst zu verstehen. Es gibt zahlreiche Anekdoten, die in einer komischen Situation enden, da bekannte Begriffe plötzlich anders zu verstehen waren: Zum Beispiel ein Mann, der eine Nachricht in das Telegraphenbüro in Bangor (Maine, USA) brachte. Der Sender bediente die Morsetaste und legte dann das Papier auf einen Stapel. Der Kunde beschwerte sich, dass die Nachricht nicht gesendet wurde, weil er sie immer noch auf dem Stapel liegen sah.[✶]Vgl. James Gleick, The Information, A History, A Theory, A Flood, New York: Pantheon Books 2011, S. 330 [eBook]. Wissenschaftler würden sagen, dass elektronischer Strom die Botschaft überträgt "but one must not imagine that anything — any thing — is transported. There is only the action and reaction of an imponderable force, and the making of intelligible signals by its means at a distance".[✶]Vgl. James Gleick, The Information, A History, A Theory, A Flood, New York: Pantheon Books 2011, S. 331 [eBook].
Doch auch die physische Landschaft änderte sich: Telegraphenmasten und Drähte in der Luft neben Stadt- und Landstraßen. "Telegraphie-Firmen führen ein Wettrennen, um die Luft über unseren Köpfen in Besitz zu nehmen", schrieb der englische Journalist Adrew Wynter. Wann immer wir nach oben schauen, "erblicken wir entweder dicke Kabel, die mit hauchdünnen Fäden aufgehängt sind, oder wir sehen parallel geführte Drähte in unermesslicher Fülle, wie sie sich von Pfosten zu Pfosten hangeln".[✶]Vgl. James Gleick, The Information, A History, A Theory, A Flood, New York: Pantheon Books 2011, S. 331 [eBook], übersetzt aus dem Englischen.
Heute sind die meisten Kabel, die wir zur Übertragung von Information nutzen, unter der Erde. Für uns kaum sichtbar. Es wird immer schwieriger, diese Infrastrukturen zu erkennen. Auch der Computer selbst verschwindet physisch ("the home computer is physically vanishing"[✶]Olia Lialina, Dragan Espenschied, Digital Folklore, To computer users, with love and respect, Stuttgart: merz&solitude 2009, S. 51. ). "Computer werden unsichtbar. Sie schrumpfen, sie verstecken sich. Sie lauern unter der Haut und lösen sich in der Cloud auf."[✶]Olia Lialina, "Turing Complete User", Stand: 27.11.2017, 🌎. Mit mobilen Geräten, wie Smartphones und Tablets, verschwinden noch dazu alle Kabel — alles ist wireless. Daten werden ausgetauscht, ohne, dass wir es mitbekommen. Auch die Tastatur ist verschwunden und existiert nur noch als eine visuelle Repräsentation auf unseren Screens.
Bereits in den späten 1980er Jahren entstand im Xerox Palo Alto Research Center die Idee des ubiquitous computing (in etwa allgegenwärtiger Computer). Der dort tätige Wissenschaftler Mark Weiser beschreibt eine Welt, in der computer calm technologies sind: "unseen, silent servants, available everywhere and anywhere."[✶]Tom Chatfield, „Why computers of the next digital age will be invisible“, Stand: 25.11.2017, 🌎. Einen Zustand, dem wir immer näher kommen. Dabei ändert sich die Interaktion mit dem Computer und das Bewusstsein an ein programmiertes System. Auch der Wegfall von Tastaturen und klassischen Eingabegeräten, hin zu eigentlich Prä-Computer-Handlungen (wie Sprachsteuerung, Hand- und Fingerbewegungen), was Interface Designer lieber als natürliche Gesten (natural gestures) bezeichnen, resultiert darin, dass wir den Computer vergessen und weniger wahrnehmen.[✶]Vgl. Olia Lialina, "Turing Complete User", Stand: 27.11.2017, 🌎.
Anfragen werden in der Cloud bearbeitet. Auf unserem Ausgabegerät, unserem Bildschirm, können wir nur noch die von einer Firma verarbeiteten Daten erleben ("… only the output of data being processed can be ‚experienced‘[✶]Olia Lialina, Dragan Espenschied, Digital Folklore, To computer users, with love and respect, Stuttgart: merz&solitude 2009, S. 55. ). Wir recherchieren nicht mehr und vergleichen keine Ergebnisse mehr. Wir bekommen Antworten. Oder genauer gesagt: bekommen wir nur eine Antwort, "customised to match not only your profile and preferences, but where you are, what you’re doing, and who with."[✶]Tom Chatfield, „Why computers of the next digital age will be invisible“, Stand: 25.11.2017, 🌎. Berechnet wird alles in der Cloud, bzw. auf Computern von anderen, wie es treffend in einem Slogan der FSFE (Free Software Foundation Europe) heißt, "There is no cloud just other people's computers". Seit der Übernahme von Cloud9 durch Amazon Web Services (AWS) kann man wohl behaupten, dass die meisten Berechnungen durch die selbe Service-Infrastruktur laufen, nämlich durch Amazon-Datencenter.[✶]Cameron Coles, "Overview of Cloud Market in 2017 and Beyond", Stand: 06.12.2017, 🌎. Tablets und Smartphones "setzen neue Machtstrukturen durch. Anders als bei einem Personal Computer laufen auf einem Tablet nur Programme und Apps, die von einer zentralen Stelle in der Wirtschaft genehmigt wurden."[✶]Jaron Lanier, Wenn Träume erwachsen werden. Ein Blick auf das digitale Zeitalter, Hamburg: Hoffmann und Campe 2014, S. 957 [eBook].

There is no cloud

Für unsere Wortvorschläge bedeutet das: Algorithmen entscheiden über die uns vorgeschlagenen Wörter, beeinflussen und färben unsere Nachrichten. Doch wie die Wortvorschläge zustande kommen, inwieweit eine KI am wirken ist oder wie die Rechenmodelle zur Vorhersage funktionieren, bleibt im Verborgenen.
Jaron Lanier sieht hier ein "grundlegenderes Problem […]: In solchen Systemen lässt sich nicht sagen, wo genau die Grenze zwischen bloßer Berechnung und gezielter Manipulation verläuft. […] Ist ein Empfehlungsautomat wie Amazon nun ein seriöses Messinstrument oder doch eher manipulativ? Es ist nicht eindeutig zu bestimmen. Weil Amazon zu umfassend ist. Das gilt in gleicher Weise für jedes andere große Datensystem, das Empfehlungen ausspricht, sei es Googles Werbesystem, seien es soziale Netzwerke wie Facebook oder die unzähligen Partnerschafts-Apps, die entscheiden, was wir zu sehen bekommen."[✶]Jaron Lanier, Wenn Träume erwachsen werden. Ein Blick auf das digitale Zeitalter, Hamburg: Hoffmann und Campe 2014, S. 994 [eBook].

The Kill List

Die Autokorrektur auf einem iPhone steuert die Wortwahl des Users mehr, als man denkt. Wie 2013 eine Analyse des Daily Beast aufdeckte, wurden unter der damals neuen Version von iOS bestimmte Wörter nicht korrigiert. Nicht einmal dann, wenn sie nur ganz leicht falsch geschrieben wurden: Beispielsweise wurde das Wort "abortion" (zu deutsch: Abtreibung) statt mit einem "n" mit einem "m" am Ende geschrieben (die meisten modernen Schreibhilfe-Systeme berücksichtigen, dass das "n" auf der Tastatur genau neben dem "m" liegt. Buchstaben durch ihre Nachbarbuchstaben zu ersetzen ist also eine der häufigsten und geringfügigsten Korrekturen).

Kill List

Bei den Wörtern, die nicht korrigiert werden, handelt es sich um Themen, die stark emotional oder politisch aufgeladen sind, so wurden zum Beispiel auch Worte wie
"rape" (Vergewaltigung),
"virginity" (Jungfräulichkeit),
"bullet" (Kugel),
"drunken" (betrunken),
"drunkard" (Säufer),
"marijuana" (Marihuana),
"pornography" (Pornographie),
"prostitute" (Prostituierte),
"suicide" (Selbstmord) oder
"murder" (Mord)
nicht von der Software korrigiert. Doch durch die Analyse des Daily Beast wurden noch weitere, über 14.000 Wörter bekannt, die zwar als korrekte Wörter von der iPhone Software erkannt wurden (also im vorinstalltierten Wörterbuch vorhanden waren), jedoch nicht korrigiert wurden. Die überwiegende Mehrheit dieser zweiten Gruppe an Wörtern sind sind allerdings technische oder sehr selten verwendete Wörter wie "nephrotoxin", "sempstress", "sheepshank" oder "Aesopian".[✶]Michael Keller, "The Apple ‚Kill List‘: What Your iPhone Doesn’t Want You to Type" (2013), Stand: 15.11.2017, 🌎. Insgesamt wurden 250.000 Worte getestet. "‚Apple is one of the most censorious companies out there.’ […] Failing to correct controversial words ‚isn’t censorship outright, but it is annoying, and it’s denying choice to customers.‘"[✶]Michael Keller, "The Apple ‚Kill List‘: What Your iPhone Doesn’t Want You to Type" (2013), Stand: 15.11.2017, 🌎., sagt Jillian York, Leiterin für internationale Meinungsfreiheit bei der Electronic Frontier Foundation. Auch das Wort "fucking" zu schreiben, bereitet vielen Smartphone-Usern offenbar oft Schwierigkeiten, denn die Autokorrektur verwandelt für gewöhnlich jedes profane "fucking" in "ducking". So gibt es im Internet unzählige Beiträge mit Anleitungen, wie man seinem Mobiltelefon das Wort "fucking" beibringt und die automatische Korrektur für dieses Wort umgeht. Sogar ein Internet Meme ist daraus entstanden. Das Ducking-Meme.[✶]Know Your Meme, "Ducking", Stand: 23.11.2017, 🌎.


Slides mit Ducking-Memes. Definition von KnowYourMeme.com:

Ducking
Part of a series on Autocorrect.
“Ducking” is the English word commonly suggested and autocorrected in replacement of the profanity “fucking” in short message service language.

Die Liste mit Wörtern, die für die Korrektur gefiltert werden sollen, nennt sich laut Aaron Sheedy, Vizevorsitzender bei Nuance Communications, dem Unternehmen, das T9 und Swype entwickelt hat, "Kill List". Vor allem kommt eine solche Liste bei Geräten, die nach China exportiert werden zum Einsatz. Die Liste der Worte stammt, vermutet Sheedy, von der Regierung und wird vom Erstausrüster auf das Gerät geladen.[✶]Michael Keller, "The Apple ‚Kill List‘: What Your iPhone Doesn’t Want You to Type" (2013), Stand: 15.11.2017, 🌎.

Ende

Die Automatisierung schreitet rasant voran. Der japanische Lebensversicherer Fukoku Mutual Life Insurance plant, 30 Prozent seiner Mitarbeiter in der Abteilung Schadensbemessung durch eine künstliche Intelligenz zu ersetzen. Und Apples Auftragsfertiger Foxconn kündigte jüngst an, dass Fabriken in China künftig komplett automatisiert sowie alle menschlichen Mitarbeiter durch Roboter ersetzt werden.[✶]Vgl. Adrian Lobe, "Wer leistet sich den Menschen?" (Februar 2017), Stand: 06.12.2017, 🌎. Laut einem Bericht, der die Auswirkungen fortschreitender Verbesserung von künstlicher Intelligenz und der Robotik auf die Gesellschaft untersucht, werden Sex-Roboter bis zum Jahr 2025 alltäglich und weit verbreitet sein.[✶]Vgl. Sebastian Anthony, "By 2025, ‘sexbots will be commonplace’ – which is just fine, as we’ll all be unemployed and bored thanks to robots stealing our jobs" (August 2014), Stand: 12.12.2017, 🌎. Paradoxerweise werden wir vielleicht gleichzeitig mit dem Problem kämpfen das Wort "fucking" auf unseren Smartphones zu schreiben.
Auch vor unserer Kommunikation macht die Automatisierung keinen Halt. (Selbst-)optimiert, hypereffizient und produktiv sollen auch unsere textbasierten Nachrichten und Mitteilungen sein. Interessanterweise bezieht Günter Burkart, Professor für Kultursoziologie, ganz im Gegensatz dazu den ursprünglichen Erfolg von SMS gerade auf die Ineffizienz: Da für jeden Buchstaben eine Taste mehrfach gedrückt werden musste, um auf diese Weise allmählich ein Wort und eine Nachricht entstehen zu lassen, wirkte diese Tätigkeit entschleunigend und wurde als "wohltuend langsam" im Kontrast zur "Super-Technik, bei der alles wie von Zauberhand geht", gesehen.[✶]Vgl. Günter Burkart, Handymania. Wie das Mobiltelefon unser Leben verändert hat, Frankfurt/New York: Campus Verlag 2007, S. 109. Eine SMS sieht Burkart als eine Art Gabentausch: es geht um den Austausch eines Symbols der Zusammengehörigkeit, die SMS ist ein Zeichen der Aufmerksamkeit, wie eine Blume.[✶]Vgl. Günter Burkart, Handymania. Wie das Mobiltelefon unser Leben verändert hat, Frankfurt/New York: Campus Verlag 2007, S. 110. Im SMS-Zeitalter entstand eine neue Schreibkultur mit durchaus kreativen Zügen: Unzählige Abkürzungen (es standen ja nur 160 Zeichen pro SMS zur Verfügung) und geistreiche Bilder, die durch den bloßen Einsatz von Schriftzeichen entwickelt wurden. Heutzutage werden Abkürzungen von unseren Schreibhilfe-Systemen automatisch ausgeschrieben, Bildchen gibt es als fertig gestaltete Emojis (im Unicode enthalten) zur Auswahl. Alle unsere Nachrichten werden so entpersonalisiert und vereinheitlicht, vielleicht mit dem Hintergrund, dass eine künstliche Intelligenz die Daten auch verwerten und auswerten kann. Hinter jedem Wortvorschlag, jeder Autokorrektur und jeder Autovervollständigung steht ein Algorithmus, ein Computer. Auch wenn die Computer selbst immer unscheinbarer werden und viele Berechnungen gar nicht auf dem Rechner vor uns, sondern in großen Datencentern von Amazon auf der anderen Seite der Welt durchgeführt werden. "Nach Kurzweil werden künstliche Intelligenzen bis zum Jahr 2029 den Turing-Test standardmäßig bestehen und uns dazu bringen, sie für echte Menschen zu halten. In den 2030ern wird die virtuelle Realität so real geworden sein, dass wir sie nicht mehr von der echten unterscheiden können."[✶]Douglas Rushkoff, Present Shock. Wenn alles jetzt passiert, Freiburg: orange-press 2014, S. 830 [eBook]. Die Grenzen zwischen Realität und Virtualität verschwimmen immer mehr. Ob die empfangene Nachricht von einem guten Freund Buchstabe für Buchstabe getippt wurde oder von einer künstlichen Intelligenz generiert wurde? Schwer zu sagen. Und ist vielleicht egal. Doch sollten wir uns stets ins Bewusstsein rufen, dass ein programmiertes System dahintersteckt. Denn die Eingriffe von Software in unsere Entscheidungen geschehen unsichtbar und versteckt, was meiner Meinung nach auch Gefahren birgt und zum Teil sehr beunruhigend ist. Denn immer mehr Bereiche unseres täglichen Lebens durchläuft die Software unseres Smartphones oder die eines Cloud-Servers: Ob wir uns die U-Bahn-Verbindung vorschlagen lassen, wir nach einem gemütlichen Café um die Ecke suchen oder wir Siri nach der nächsten Apotheke fragen. Immer ist ein Computer involviert. Wie können wir wissen, wann der Computer entscheidet uns nicht zu helfen? "Facebook und seine Konkurrenten werben [zwar] bei ihren Nutzern für Offenheit und Transparenz, aber verbergen ihre Rechenmodelle zur Vorhersage des Verhaltens ebendieser Nutzer tief im dunklen Keller."[✶]Jaron, Lanier, Wenn Träume erwachsen werden. Ein Blick auf das digitale Zeitalter, Hamburg: Hoffmann und Campe 2014, S. 1146 [eBook]. Im Gegenzug zu den vielen kostenlosen Services, bekommen Apple, Google, Facebook und Co. unsere Daten. Ob wir wollen oder nicht. Den Grad unserer Privatsphäre können wir nämlich kaum oder gar nicht beeinflussen. Es geht meistens um Kompromisse zwischen Privatsphäre und Sicherheit oder Privatsphäre und Bequemlichkeit. Für uns Nutzer hat es den Anschein, als wären diese Kompromisse unvermeidlich. Fast scheint es, als hätten wir das Grundlegendste über Computer vergessen: dass man sie programmieren kann.[✶]Jaron, Lanier, Wenn Träume erwachsen werden. Ein Blick auf das digitale Zeitalter, Hamburg: Hoffmann und Campe 2014, S. 1167 [eBook].

Aktuelle Technologien, die uns beim Schreiben von Nachrichten unterstützen, sind manchmal faszinierend. Doch neben dem Unterstützungs-Aspekt sehe ich einen weiteren Aspekt, den der schleichenden Manipulation. Wenn wir als User zu oft von den Computern (auf eine stets freundlich anmutende Art) unterstützt werden, besteht die Gefahr einer schleichende Entmündigung des Benutzers. Dass Computer unsere Kommunikation unterstützen, ist verhältnismäßig neu und gleicht einem langfristigen Experiment, dessen Ausgang man heute noch nicht kennt. Es fehlt die kritische und zeitliche Distanz, die Risiken zu erkennen.
Könnten wir sogar das Denken verlernen? In einer radikalen These formulierte der Philosoph Jacques Derrida, dass es ohne Schreiben gar kein Denken gibt. Der Text sei nicht nur Ausdruck des Gedachten, sondern gehe ihm voraus. Dass wir schreiben, beeinflusst unser Denken. Doch auch wie und mit welchen Hilfsmitteln wir schreiben, wirkt sich auf uns aus, wie Friedrich Nietzsche, der als erster Philosoph von der Feder auf eine Schreibmaschine umstieg, tippte: "Unser Schreibzeug arbeitet mit an unseren Gedanken."[✶]Vgl. Katrin Zeug, "Wie das Schreiben das Denken beeinflusst", in: ZEIT WISSEN Magazin, 6/2017, S. 76 ff.

"Features such as Instant Search and Autocomplete serve to simply distract me from what I’m primarily trying to do: express my thoughts into typed content. I know what I want to write, so let me write it. Don’t pop up annoying windows to distract me. Don’t try to guess what I’m saying. So I disable autocomplete because I see it as a distraction".[✶]Anthony Ferrara, "Why I Don’t Use Autocomplete" (Juli 2011), Stand 26.11.2017, 🌎.

Literaturverzeichnis

Internetquellen

Sonstige

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