Collective Computing — Kokreation zwischen Menschen und Maschinen

Kompaktseminar · Master „UN/COMMON GROUNDS“

1 · Ausgangsthese

Kokreation und kollaboratives Arbeiten haben ein großes Potenzial, zwischen Menschen ebenso wie in der Konstellation Mensch – Maschine – Mensch. KI ist eine transformative Technologie und fordert uns auf, neu über Kokreation und Kollaboration nachzudenken. Die Anbieter von KI versprechen, dass wir nie wieder allein gestalten müssen. Tatsächlich gestalten wir mit einem unsichtbaren, ungefragten Kollektiv, das uns im Durchschnitt zurückspiegelt.

Das Seminar fragt: Wie wird aus diesem Spiegel ein echtes Gegenüber? Was kann uns wirklich weiterhelfen? Was gilt es abzulehnen? Und was können wir dabei voneinander lernen, im gemeinsamen Spiel und an der gemeinsamen Reibung miteinander und mit dem Automaten?

Arbeitsdefinition: „Collective Computing meint Prozesse, in denen viele Beteiligte – Menschen, Maschinen, Organismen – nach gemeinsamen Regeln etwas errechnen, entscheiden oder erschaffen, das keine:r allein könnte.“ Collective Computing ist dabei nicht dasselbe wie kollektive Intelligenz: Rechnen setzt keine Intelligenz voraus (siehe Abschnitt 4.4).

2 · Punchlines

2.1 · KI ist eine Durchschnittsmaschine

Kritischer Ist-Zustand: KI-Unternehmen nehmen ungefragt kollektiv erschaffene Daten auf, trainieren darauf und liefern scheinbar gebündeltes, „richtiges“ und plausibles Feedback zurück. KI ist de facto eine Durchschnittsmaschine, willenlos und haltungslos mäandernd. Die Maschine tendiert zur Mitte, sofern man sie nicht gezielt gegen die Mitte gestaltet.

Empirischer Beleg: Doshi & Hauser (Science Advances, 2024) zeigen, dass mit KI-Hilfe geschriebene Geschichten einzeln kreativer, untereinander aber ähnlicher waren. Das ist die Durchschnittsthese in einem Satz.

Referenz Sycophancy: Sycophancy beschreibt die Anpassung an das Gegenüber. LLMs neigen messbar dazu, Nutzer:innen nach dem Mund zu reden (u. a. Sharma et al., Anthropic, 2023). Das stützt die These der Bubble-Spiegelung auch technisch.

Datenarchitektonischer Beleg: Model Collapse (Shumailov et al., Nature, 2024). Modelle, die wiederholt auf KI-generierten Daten trainiert werden, verlieren zuerst die Ränder der Verteilung. Das Seltene und Eigenartige verschwindet, übrig bleibt die Mitte.

2.2 · Was ist Kokreation? Was ist Collective Computing?

Ausgangspunkt aus dem Design: Elizabeth Sanders und Pieter Jan Stappers („Co-creation and the new landscapes of design“, CoDesign, 2008) definieren Kokreation als jeden Akt kollektiver Kreativität, der von zwei oder mehr Menschen geteilt wird. Co-Design ist dann die Anwendung dieser kollektiven Kreativität über den gesamten Gestaltungsprozess.

Die Abgrenzung lässt sich in drei Stufen beschreiben:

Kooperation ist arbeitsteilig. Jede:r macht einen Teil, am Ende wird zusammengesetzt. Die Teile könnten auch ohne die anderen existieren. Beispiele sind das Fließband oder die klassische Gruppenarbeit mit Aufgabenverteilung.

Kollaboration beziehungsweise kollektive Arbeit bedeutet ein gemeinsames Ziel, einen geteilten Prozess und Abstimmung. Das Ergebnis ist vorher grob definiert und wird gemeinsam erreicht. Beispiele sind ein Wikipedia-Artikel, Open-Source-Software oder ein Architekturbüro.

Kokreation heißt, das Ergebnis entsteht erst im Zwischen. Keine:r der Beteiligten hätte es allein antizipieren können. Die Beiträge verändern sich während des Prozesses gegenseitig, und am Ende ist die Autorschaft nicht mehr sauber auftrennbar. Beispiele sind Cadavre exquis, Jazz-Improvisation oder das Imaginarium-Spiel.

Kurzformel: Kooperation addiert, Kollaboration koordiniert, Kokreation transformiert, und zwar auch die Beteiligten selbst.

Praktische Prüfkriterien, nutzbar als Checkliste für die Prototypen der Studierenden:

Wechselseitige Beeinflussung: Reagieren die Beiträge aufeinander, oder laufen sie parallel?

Geteilte Initiative: Kann jede Seite etwas anstoßen, oder reagiert eine Seite nur?

Differenz: Bringen die Beteiligten Unterschiedliches ein?

Emergenz: Ist das Ergebnis mehr als die Summe seiner Teile?

Einsatz: Kann jemand etwas verlieren?

2.3 · Drei Konstellationen

Mensch – Mensch. Dies ist die symmetrische Form: Beide Seiten haben Einsatz, Intention und Gedächtnis und können Nein sagen. Reibung entsteht von selbst, manchmal sogar zu viel, etwa durch Dominanz, Gruppendruck oder Schwarmdummheit. Die Designfrage lautet hier: Wie schützt man Differenz? Mögliche Mittel sind Blindheit, Rotation, Zeitlimits und Regeln.

Mensch – Maschine. Diese Konstellation ist radikal asymmetrisch: Die Maschine hat keine Intention und keinen Einsatz, kann aber Fremdheit einbringen, also Muster, die ein Mensch nicht denken würde. Der entscheidende Twist: Mensch–Maschine ist nie wirklich zu zweit. Hinter jedem Modell steht das unsichtbare, ungefragte Kollektiv der Trainingsdaten. Wer mit einem LLM „allein“ kokreiert, kokreiert eigentlich mit einem Geisterkollektiv aus Millionen Menschen, das man nicht sieht, nicht fragen und dem man nicht widersprechen kann. Kokreation im vollen Sinn ist hier nur möglich, wenn die Maschine gezielt nicht auf Zustimmung ausgelegt ist (siehe Musicolour, Bedingung 1 in 2.5).

Mensch – Maschine – Mensch. Dies ist die spannendste Konstellation für das Seminar. Die Asymmetrie wird hier zum produktiven Element: Die Maschine muss produzieren und vermitteln. Sie kann Kokreation zwischen Menschen ermöglichen, statt selbst Ko-Kreatorin zu sein. Das ist vermutlich die ehrlichste und fruchtbarste Rolle und zugleich eine gute Gegenthese zu „Kollaboration mit der Maschine ist Selbstbetrug“: Selbstbetrug droht, wenn die Maschine das Gegenüber ersetzt. Kokreation wird möglich, wenn sie das Gegenüber vermittelt.

2.4 · Kollaboration mit der Maschine: Selbstbetrug?

These: Ist Kollaboration mit der Maschine Selbstbetrug, nur eine verzerrte Spiegelung der eigenen Bubble?

Daran schließen sich Fragen an: Worin unterscheidet sich das von kollektiver Arbeit mit Menschen? Was ist der eigene Beitrag? Wie muss man sich verhalten? Wo liegt der Unterschied zu bestehenden Selbstverständlichkeiten?

Schule, Universität, Gesellschaft und Marktwirtschaft belohnen egoistisches Verhalten, deshalb ist eine grundlegende Transformation nötig. KI als transformative Kraft legt hier offen: Entscheidend sind der Mensch und die Menschen untereinander im Loop, nicht ausführend, sondern kuratierend, kreativ, disruptiv, spielerisch, neugierig und mutig.

Ein menschliches Gegenüber hat einen Einsatz: Es kann etwas verlieren, sich blamieren, beleidigt sein, sich später erinnern und widersprechen, weil es das will. Die Maschine hat nichts zu verlieren. Kollektive Arbeit mit Menschen ist deshalb immer auch eine Aushandlung von Interessen. Mit der Maschine fehlt diese Reibung, außer man baut sie ein.

Zur Schulthese: Alfie Kohn („No Contest: The Case Against Competition“, 1986) zeigt anhand von Metastudien, dass Kooperation in Lernsituationen der Konkurrenz meist überlegen ist. Zur Differenzierung eine Gegenstimme: Schule belohnt vor allem individuell zurechenbare Leistung, weil diese benotet werden muss. Egoismus ist also weniger Erziehungsziel als Nebenwirkung der Bewertungslogik. Genau hier wird Urheberschaft wieder zum Thema: Wem wird was zugerechnet?

2.5 · Wie kann Kokreation funktionieren? Sieben Bedingungen

Kernfrage: Unter welchen Bedingungen wird aus einem Feedback-Loop mit KI ein echter Dialog, gegebenenfalls mit kokreativen Einflüssen von Mitmenschen und/oder Maschinenagenten?

Begriffliche Grundlage: Vilém Flusser („Kommunikologie“) unterscheidet diskursive Kommunikation, bei der vorhandene Information verteilt wird, von dialogischer Kommunikation, bei der aus dem Austausch neue Information entsteht, die vorher niemand besaß. Ein typischer KI-Loop ist diskursiv: Er verteilt das Trainingswissen zurück. Dialogisch wird er erst, wenn etwas entsteht, das weder im Datensatz noch im Kopf der Person schon vorlag. Zweite Referenz ist Gordon Pasks Conversation Theory (Kybernetik, 1970er Jahre): Verstehen entsteht, wenn beide Seiten ihre Modelle voneinander wechselseitig anpassen, nicht wenn eine Seite nur antwortet.

1 · Differenz statt Spiegel. Das Gegenüber muss anders sein dürfen und anders bleiben. Solange die Maschine auf Zustimmung optimiert ist, bleibt sie ein Echo. Paradebeispiel ist Gordon Pasks Musicolour (1953): ein Lichtsystem, das auf Musiker:innen reagierte, sich aber langweilte, wenn diese sich wiederholten, und dann nicht mehr reagierte. Die Maschine erzwang Neues. Das ist die Anti-Durchschnittsmaschine, und sie ist über 70 Jahre alt.

2 · Widerstand und die Möglichkeit des Neins. Dialog braucht ein Gegenüber, das ablehnen kann. Eine Maschine, die alles ausführt, ist ein Werkzeug, kein Gesprächspartner (vgl. Martin Buber: Ich-Du gegenüber Ich-Es).

3 · Gedächtnis und Konsequenz. Äußerungen müssen Folgen haben, die später wieder auftauchen. Ohne Gedächtnis beginnt jeder Loop bei null. Dann entsteht kein Verhältnis, sondern nur eine Folge von Transaktionen.

4 · Unabhängigkeit der Beiträge. James Surowiecki („Die Weisheit der Vielen“, 2004) nennt vier Bedingungen, damit Gruppen klug statt dumm werden: Vielfalt, Unabhängigkeit, Dezentralität und eine Form der Zusammenführung. Sobald alle sehen, was die anderen denken, kippt es in Herdenverhalten.

5 · Der Dritte. Zwischen Mensch und Maschine allein schließt sich der Spiegel. Ein zweiter Mensch oder ein zweiter, anders instruierter Agent bricht die Symmetrie. Plötzlich muss die Maschine zwischen Positionen vermitteln, statt einer einzigen zu gefallen. Dialog wird in der Konstellation Mensch–Maschine–Mensch daher wahrscheinlicher als in Mensch–Maschine.

6 · Offengelegte Regeln / Verfassung. Alle Beteiligten wissen, welche Rolle die Maschine hat und nach welchen Prinzipien sie handelt. Verdeckte Rollen erzeugen ELIZA-Effekte, keine Dialoge.

7 · Einsatz beim Menschen. Da die Maschine nichts zu verlieren hat, muss der Mensch etwas zu verlieren haben: eine Haltung, ein Anliegen, die Bereitschaft, sich von der Antwort verändern zu lassen oder ihr begründet zu widersprechen. Der Dialog ist keine Eigenschaft der Maschine, sondern der Situation, die Gestaltende bauen. Das ist die eigentliche Designaufgabe des Seminars.

Die verborgene Pointe: Die sieben Bedingungen sind fast wörtlich die Eigenschaften eines guten Spiels. Differenz entspricht verschiedenen Spielfiguren. Widerstand ist das Hindernis. Gedächtnis ist der Spielstand. Unabhängigkeit sind verdeckte Karten. Der Dritte ist der Mitspieler. Offengelegte Regeln sind die Spielregeln. Einsatz ist das, was man gewinnen oder verlieren kann.

3 · Zusammen spielen, zusammen lernen: Spiel als Methode der Kokreation

Spielregeln sind Verfassungen

Jedes Spiel ist eine kleine Gesellschaft mit freiwillig akzeptierten Regeln. Johan Huizinga („Homo Ludens“, 1938) nannte den Raum, in dem diese Regeln gelten, den Zauberkreis. Katie Salen und Eric Zimmerman („Rules of Play“, 2003) haben daraus den Magic Circle als Grundbegriff des Game Design gemacht. Innerhalb des Kreises darf man scheitern, lügen, verlieren und sich lächerlich machen, ohne dass es draußen etwas kostet. Genau diesen geschützten Raum braucht Kokreation.

Spielen heißt, freiwillig Hindernisse zu überwinden

Der Philosoph Bernard Suits („The Grasshopper“, 1978) definierte Spielen sinngemäß als den freiwilligen Versuch, unnötige Hindernisse zu überwinden. Das ist die spielerische Antwort auf die Durchschnittsmaschine: Die Maschine räumt Hindernisse aus dem Weg, das Spiel baut sie absichtlich ein. Reibung ist im Spiel keine Störung, sondern das Vergnügen selbst.

Kooperative Spiele als Labor

Seit den 1970er Jahren gibt es dafür eine eigene Bewegung: Das New Games Movement (San Francisco, 1973, u. a. Stewart Brand) entwickelte Spiele, bei denen es um das gemeinsame Spielen statt um das Gewinnen ging. Bernie DeKoven („The Well-Played Game“, 1978) beschrieb, dass ein Spiel erst dann gut ist, wenn alle gemeinsam darauf achten, dass es gut bleibt. Die Spieler:innen passen die Regeln also so an, dass alle weiterspielen wollen. Das ist Kokreation am Spieltisch – so, wie es auch IMAGINARIUM vorsieht (tristanschulze.de/imaginarium).

Moderne Brettspiele, die Seminarthesen verkörpern

Die folgenden Spiele sind günstig, in zehn Minuten erklärt und sofort spielbar.

„Dixit“ (Jean-Louis Roubira, Spiel des Jahres 2010): Das Spiel arbeitet mit mehrdeutigen Bildkarten, die man so beschreiben muss, dass einige, aber nicht alle Mitspielenden sie erraten. Wer zu offensichtlich oder zu kryptisch beschreibt, verliert. Dixit ist damit ein Spiel über die richtige Dosis Ambivalenz, das Gegenstück zu „LLMs verstehen keine Ambivalenz“.

Improvisationstheater: „Ja, und …“ statt „Ja, genau“

Keith Johnstone („Impro“, 1979) beschreibt, dass Improvisation davon lebt, Angebote anzunehmen und etwas hinzuzufügen. Das unterscheidet sich fundamental von Sycophancy: Das LLM sagt „Ja, genau“ und bestätigt nur. Der kokreative Partner sagt „Ja, und …“, nimmt das Angebot also an und verändert es. Das ist vermutlich die einfachste und einprägsamste Formel für das ganze Seminar.

Spiel, Lernen und die Grenzen des Spiels

Spiel ist nicht Lernen, aber Spiel schafft den geschützten Raum, in dem Scheitern nichts kostet und Lernen nebenbei passiert. Für Kokreation gilt dasselbe: Spiel schafft den Raum, in dem man die eigene Idee loslassen kann, ohne sie zu verlieren.

Kritisch betrachtet: Spiele können auch ausschließen, zum Beispiel über komplizierte Regeln, Insider-Wissen oder eine Konkurrenz, die stillere Teilnehmende verdrängt. Nicht alle spielen gern vor anderen. Deshalb gilt bei allen Übungen die Regel „Zuschauen ist auch Mitspielen“: Wer nicht mitspielen will, beobachtet und protokolliert. Beobachtende sind im Seminar ohnehin wertvoll.

4 · Computing neu befragen: Ist Sprache jetzt Computing?

4.1 · Computing war einmal kollektiv

Das Wort „Computer“ bezeichnete bis in die 1940er Jahre Menschen, meist Frauen, die in Gruppen arbeitsteilig rechneten, etwa die „Harvard Computers“ um Edward Pickering (Sternkataloge) oder die Rechnerinnen bei der NASA (vgl. „Hidden Figures“). Computing war ursprünglich ein kollektiver, menschlicher Prozess. Die Maschine hat dieses Kollektiv ersetzt. LLMs holen das Kollektiv zurück, allerdings in Form von Trainingsdaten, unsichtbar und ungefragt.

4.2 · Von sequenziell zu parallel

Die klassische Rechnerarchitektur (Turing, von Neumann) ist sequenziell: Schritt für Schritt, Zustand für Zustand. Auch rekurrente neuronale Netze (RNNs), die Vorläufer der LLMs, verarbeiteten Sätze Wort für Wort, also weiterhin sequenziell. Den Bruch brachte die Transformer-Architektur, die ganze Sequenzen gleichzeitig über Selbstaufmerksamkeit verarbeitet (Vaswani et al., „Attention Is All You Need“, Google, 2017).

Parallel sind dabei vor allem das Lesen des Kontexts und das Training. Das Schreiben der Antwort bleibt streng sequenziell, Token für Token, wobei jedes Token von allen vorherigen abhängt (autoregressiv). Ein LLM denkt also parallel und spricht linear, wie ein Mensch, der ein ganzes Bild auf einmal sieht, es aber Wort für Wort beschreiben muss.

4.3 · Natürliche Sprache als Code

Heute beobachten wir einen großen technischen Sprung: von Binärcode, Lochkarte sowie High- und Low-Level-Programmiersprachen hin zu LLMs, die im Dialog oder über Anweisungen in natürlicher Sprache digital gestalten können. Menschliche Sprache ist jetzt das Coding. LLMs verstehen aber keine Ambivalenz und nicht den „menschlichen Faktor“, also die menschliche Bedingtheit, aus der viel Energie der Gestaltung wächst.

Sprache als Programm gibt es in der Konzeptkunst seit den 1960er Jahren. Sol LeWitt schrieb 1967: „The idea becomes a machine that makes the art.“ Seine Wall Drawings sind Anweisungen in natürlicher Sprache, die von anderen Menschen ausgeführt werden und jedes Mal etwas anders ausfallen. Auch Yoko Onos „Grapefruit“ (1964) und die Fluxus Event Scores sind Handlungsanweisungen als Kunstwerk. Das ist Prompting ohne Maschine, und es zeigt, dass die Abweichung bei der Ausführung gewollt war.

Historische Gegenstimme: Edsger Dijkstra („On the foolishness of natural language programming“, EWD 667, ca. 1978) hielt formale Sprachen gerade deshalb für einen Fortschritt, weil sie Mehrdeutigkeit ausschließen. Natürliche Sprache als Code sei ein Rückschritt. Die Pro-Stimme lieferte Andrej Karpathy 2023, sinngemäß: Die angesagteste neue Programmiersprache ist Englisch. Beide Positionen gegeneinanderzustellen, ist eine gute Diskussionsübung.

Kritische Präzisierung: LLMs können Mehrdeutigkeit durchaus erkennen und benennen. Sie lösen sie aber meist zur wahrscheinlichsten Lesart auf, statt sie offenzuhalten. Genauer formuliert: LLMs neigen dazu, Ambivalenz aufzulösen, statt sie auszuhalten. Dazu passt die Position von Gaver, Beaver und Benford („Ambiguity as a Resource for Design“, CHI 2003), die Mehrdeutigkeit als Gestaltungsmittel verstehen, weil sie Menschen zur eigenen Deutung zwingt.

4.4 · Jenseits unserer Sprache: Interspecies Computing

James Bridle („Ways of Being“, 2022) geht über Digitaltechnik hinaus. Sein Beispiel ist der Schleimpilz Physarum polycephalum: Auf einer Karte mit Futter an den Positionen japanischer Städte bildete er ein Netzwerk, das dem echten Bahnnetz im Großraum Tokio nahekommt – eine dezentrale Berechnung ohne Gehirn (Originalstudie: Tero, Nakagaki et al., Science, 2010).

Bridles Kernthese: Die Vorstellung von Computing war immer menschenzentriert verengt. Jede Technikgeneration projizierte ihr Berechnungsverständnis auf das, was als „Intelligenz“ galt. Gibt man diese Verengung auf, wird Computation im Pilzgeflecht ebenso denkbar wie in einer Menschengruppe.

Interspezies-Kokreation mit Maschine im Loop: Neri Oxman und MIT Mediated Matter, „Silk Pavilion“ (2013). Ein Roboterarm legt ein Grundgerüst, rund 6.500 Seidenraupen spinnen die Hülle fertig: Mensch–Maschine–Tier. Tomás Saraceno, „Arachnophilia“ / Hybrid Webs: Spinnen verschiedener Arten bauen nacheinander in denselben Netzen.

Problematisch ist dabei: Die Zuschreibung „intelligent“ an den Schleimpilz ist reines Framing, kein Befund – sonst wäre auch eine Wasserströmung intelligent. Dieses Framing ist eskapistisch.

Die Wasser-Pointe hat sogar Tradition: Der MONIAC (Bill Phillips, 1949) ist ein hydraulischer Computer, der die britische Volkswirtschaft mit fließendem Wasser simulierte. Wasser rechnet also tatsächlich, und niemand würde es intelligent nennen. Das stützt die Unterscheidung Computation ≠ Intelligenz, vielleicht der wichtigste Begriffsschnitt für das ganze Seminar: Man kann Collective Computing ohne Collective Intelligence denken.

Philosophische Einordnung: Es handelt sich um einen naturalistischen Fehlschluss beziehungsweise um Humes Sein-Sollen-Problem. Aus einer Naturbeschreibung folgt logisch nichts über menschliche Organisation. Der Schleimpilz hat keine widerstreitenden Interessen, kein Verlustbewusstsein und keine Unrechtsgeschichte, denn ein chemischer Gradient hat nichts zu verlieren. Überträgt man das biologische Muster auf menschliche Organisation, wird eine politische Frage (Wer entscheidet? Wer trägt die Kosten? Wer widerspricht?) in eine technische Frage verwandelt (Wie optimiert sich das System?). Politik wird naturalisiert und dadurch unsichtbar.

Evgeny Morozov („Smarte neue Welt“, 2013) prägte dafür den Begriff Solutionismus: Gesellschaftliche Probleme werden als technisch lösbare umdefiniert. Außerdem lässt sich die Natur in beide Richtungen instrumentalisieren. Der Sozialdarwinismus las Konkurrenz in die Natur hinein, Peter Kropotkin („Gegenseitige Hilfe in der Tier- und Menschenwelt“, 1902) las Kooperation hinein. Beide hatten Beispiele. Die Natur liefert keine Politik, sie liefert Projektionsflächen.

Kritisch: Tiere als Kokreatoren? Bei Oxman und Saraceno stellt sich die Frage: Wurden die Tiere gefragt? Sind sie Kokreatoren oder Material? Nach den eigenen Prüfkriterien (Einsatz, geteilte Initiative) sind die Seidenraupen eher Material.

5 · Wo taucht kollektive Intelligenz auf?

Kollektive Intelligenz wird an vielen Stellen vermutet: in Symbiose und Parasitismus, in Schwarmintelligenz und Schwarmdummheit, im Pathfinding von Ameisenkolonien sowie in Schleimpilz und Myzel, denen oft „Intelligenz“ zugeschrieben wird. Referenz: N-CODED, eine Sammlung von Biomimikry-Simulationen und Prototypen (ncoded.turboflip.de).

Zum Parasitismus: Michel Serres, „Der Parasit“ (1980). Der Parasit ist bei Serres nicht nur Schmarotzer, sondern auch das Rauschen in einer Kommunikation, der ungebetene Dritte, der eine Beziehung stört und sie gerade dadurch verändert oder erst erzeugt. Das verbindet sich direkt mit Bedingung 5 („Der Dritte“) und mit der Maschinenrolle der Störung. Man könnte fragen: Ist die KI im Kollektiv Symbiont oder Parasit? Und ist das Parasitäre vielleicht produktiv?

Kollektive Intelligenz beim Menschen: Anita Woolley et al. (Science, 2010) zeigen, dass Gruppen einen messbaren „c-Faktor“ haben. Er korreliert kaum mit der Intelligenz der Einzelnen, aber stark mit sozialer Sensibilität und gleichmäßig verteilten Redeanteilen. Empathie und Gemeinschaft sind also keine Beigabe, sondern die Bedingung kollektiver Intelligenz. Ein Seminarprototyp könnte Redeanteile sichtbar machen, so wie es die Autorschaftsfärbung in commonwritten bereits für Text tut.

Grundfrage: Ist die Natur, das Kollektiv, der Schwarm eigentlich intelligent? Wann genau? Oder überhaupt?

Ein Kollektiv ist nicht intelligent, kann aber unter bestimmten Bedingungen intelligent wirken. Diese Bedingungen liefern Surowiecki (Vielfalt, Unabhängigkeit, Dezentralität, Zusammenführung) und Woolley (soziale Sensibilität, verteilte Stimme). Die Ameisenmühle dient als Warnung: Wanderameisen, die ihre Pheromonspur verlieren, folgen einander im Kreis, bis sie vor Erschöpfung sterben. Ohne ein Außen und ohne Differenz kippt das Kollektiv. Intelligenz ist dann keine Eigenschaft des Schwarms, sondern des Verhältnisses zwischen Schwarm, Aufgabe und Umwelt, bei Menschen zusätzlich eine Frage der Regeln. Also wieder: Verfassung.

Haltung: Biomimikry liefert wertvolle Impulse für Material und Methode. Die Annahme, man könne Naturprozesse zur Neugestaltung komplexer kollektiver Organisation heranziehen, ist jedoch Augenwischerei und Wunschdenken, solarpunk-naiv und gefährlich. Inspiration ist gut, braucht aber eine ergänzende Haltung: eine politische Dimension, Kompetenzzyklen, Empathie und Gemeinschaft.

Die Metapher „Gesellschaft als Organismus“ diente im 19. und 20. Jahrhundert dazu, Hierarchie und Ausschluss als „natürlich“ zu rechtfertigen. Der Begriff „Volkskörper“ machte den Einzelnen zur Zelle, die für das Ganze geopfert werden darf. Wer diese Geschichte ausblendet, läuft Gefahr, ins Faschistoide abzugleiten.

Biomimikry liefert Mechanismus, nie Politik. KI liefert Durchschnitt, nie Haltung. Beides muss von uns kommen.

6 · Urheberrecht, Verwertung, Vergütung

Urheberrecht ist eine Kernproblematik. Es geht darum, politisch klar zu definieren, was man als Gestaltende, also als Zunft, will und wie ein realistisches Verwertungs- und Vergütungsszenario aussehen könnte. Die konkreten Maßnahmen müssen aber anderen, fachkundigen Menschen übergeben werden.

Diese fachkundigen Menschen gibt es bereits, und sie brauchen Gestaltende als Mitglieder und Stimmen: etwa die Initiative Urheberrecht, ein Zusammenschluss von Verbänden der Kreativen, der zum Thema KI sehr aktiv ist, oder die Allianz deutscher Designer (AGD). Die Haltung lässt sich in einem Satz fassen: „Gestaltende machen nicht die Gesetze, aber sie organisieren sich.“

Als positives Gegenmodell bündelt ein einziges Beispiel die gesamte Urheberrechtsfrage: Holly Herndon und Mat Dryhurst, „The Call“ (ausführlich in Abschnitt 9). Die Kollektivdaten werden gefragt erhoben und gemeinsam verwaltet, über einen Data Trust. Außerdem sind Creative Commons zu nennen, als Werkzeug, mit dem man die Bedingungen des eigenen Teilens selbst formuliert.

7 · Lernen in Communities

Eine andere Perspektive auf den Umgang mit Urheberrecht bieten offene Communities im Netz wie p5.js, Processing, ComfyUI und Shadertoy. Dort teilen Menschen ihre Arbeit freiwillig und kostenfrei, zum Lernen und aus purer Freude am Teilen, also intrinsisch motiviert.

Die Theorie des Situated Learning von Jean Lave und Étienne Wenger (1991) beschreibt Lernen als legitime periphere Partizipation: Neulinge dürfen am Rand mitmachen, fremden Code kopieren oder abändern und rücken so langsam ins Zentrum vor.

Kritisch anzumerken ist allerdings, dass reine Tech-Communities in der Praxis oft hohe Hürden aufweisen, überwiegend männlich geprägt sind und technisches Vorwissen erfordern. Um dem entgegenzuwirken, erweitern wir das Konzept um analoge Communities of Practice: Strickgruppen, Repair Cafés, Chöre, Schrebergärten oder Kochgruppen. Sie zeigen eindrücklich, dass Open Source kein rein technisches Phänomen ist, sondern eine uralte, analoge Kulturtechnik des gemeinsamen Wissensaustauschs.

8 · Anekdoten

8.1 · ELIZA

ELIZA wurde als Psychologin wahrgenommen, ist aber ein Programm, das lediglich die Aussagen seines Gegenübers zu Fragen umstellt. Joseph Weizenbaum entwickelte es 1966 am MIT, mit dem Skript „DOCTOR“. Berühmt ist die Geschichte, dass seine Sekretärin ihn bat, den Raum zu verlassen, damit sie privat mit ELIZA sprechen konnte. Seitdem spricht man vom ELIZA-Effekt.

Wichtig: Weizenbaum wurde danach zum schärfsten Kritiker seiner eigenen Erfindung („Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft“, 1976, dt. 1978). Das Berliner Weizenbaum-Institut trägt seinen Namen. Die Pointe für das Seminar: Der Dialog fand nie in der Maschine statt, sondern in der Projektion des Menschen.

8.2 · Anthropics Constitution

Bei Collective Constitutional AI (Oktober 2023, gemeinsam mit dem Collective Intelligence Project) wurde eine einmalige Befragung von rund 1.000 Menschen zum Verhalten von KI mit dem internen Regelwerk der Entwickler:innen abgeglichen. Rund 1.000 US-Amerikaner:innen formulierten und bewerteten Prinzipien über die Plattform Polis, ein Werkzeug zur Meinungsbildung, das Konsens- und Spaltungslinien sichtbar macht.

Die öffentliche Version überschnitt sich grob zur Hälfte mit Anthropics interner Constitution und betonte stärker Ausgewogenheit und Barrierefreiheit. Anthropic hat Anfang 2026 eine neue, ausführliche Constitution veröffentlicht, die allerdings intern verfasst wurde.

Bericht der Polis-Befragung: pol.is/report/r3rwrinr5udrzwkvxtdkj. Polis ist Open Source und frei nutzbar.

9 · Kunst-Referenzen

Sougwen Chung — D.O.U.G.

Die Arbeit existiert in mehreren Generationen. D.O.U.G._1 (MIMICRY, 2015) ahmte ihre Striche nur live nach – reines Spiegeln, genau die Ausgangsthese. D.O.U.G._2 (MEMORY) ist ein RNN, trainiert ausschließlich auf ihren eigenen, jahrzehntealten Zeichendaten, also auf einer konsensbasierten, persönlichen Datenbasis. D.O.U.G._3 (COLLECTIVITY, 2018) wurde gestrichen. Es war ein Roboterschwarm, trainiert auf Bewegungsdaten aus öffentlichem New Yorker Überwachungsmaterial; die Stadt wurde also zur unfreiwilligen Datenquelle. D.O.U.G._4 (SPECTRAL, 2019) wurde über ihre EEG-Daten gesteuert.

Die Generationen lassen sich als Stufenmodell lesen: Spiegel → Gedächtnis → Kollektiv → Körper. Das ergibt eine schöne Folie für die Frage: Ab welcher Generation beginnt Kokreation?

Stelarc — Fractal Flesh (1995) und Ping Body (1996)

Zwei zusammenhängende, aber getrennte Performances. Stelarcs Körper wurde über ein Muskelstimulationssystem ferngesteuert, durch anonyme Internetnutzer:innen und durch automatisch anpingende Suchmaschinen-Crawler. Die Bewegungen waren eine Mischung aus menschlichem und botartigem Netzverkehr, unwillkürlich choreografiert, 20 Jahre vor LLMs. Das ist frühes „Human-Machine Collective Computing“ als Körperarbeit und für das Seminar treffender als Abramović, weil ein echtes Netzwerk steuert und nicht eine physisch anwesende Menge.

Ken Goldberg — Telegarden (1995)

Verwandt ist Ken Goldbergs „Telegarden“ (1995, später im Ars Electronica Center Linz). Ein Industrieroboter pflegt ein echtes Beet, gesteuert von tausenden Internetnutzer:innen, die gemeinsam säen und gießen. Bei Stelarc steuert das Kollektiv einen Körper, bei Goldberg die Pflege. Beide fragen: Wer ist verantwortlich, wenn niemand allein handelt?

Holly Herndon — Holly+ und „The Call“

Herndon trainierte ein KI-Modell ihrer eigenen Stimme und übergab die Kontrolle an eine DAO: Hunderte Menschen stimmen über die zulässige Nutzung ab. Ihre These: Kreativität war schon immer kollektiv, KI macht das nur sichtbar. Das ist die optimistische Antithese zu „haltungslos mäandernd“.

Noch passender ist Holly Herndon und Mat Dryhurst, „The Call“ (Serpentine, London, 2024/25). Chöre in ganz Großbritannien sangen ein eigens komponiertes Songbook ein. Daraus entstand ein Modell, dessen Datennutzung über einen Data Trust von den Beteiligten mitbestimmt wird. Das ist ein Gegenentwurf zum „ungefragt“: kollektive Daten, gefragt erhoben und gemeinsam verwaltet.

Marina Abramović — Rhythm 0 (1974)

Abramović lieferte sich sechs Stunden lang vollständig dem Publikum aus, ohne jede Regel. 72 Objekte lagen frei verfügbar, darunter eine geladene Pistole. Die Situation kippte von harmlos in reale Gewalt, bis sich aus dem Publikum selbst eine Schutzgruppe bildete. Abramović sagte später sinngemäß: Überlässt man es dem Publikum, kann es einen umbringen. Die Übertragung auf das Seminar: KI ohne Constitution ist wie Abramović ohne Publikumsregeln.

Microsoft — Tay (2016)

Das digitale Echo von Rhythm 0 ist Microsofts Chatbot „Tay“ (2016). Er lernte direkt aus Twitter-Interaktionen und wurde nach weniger als 24 Stunden abgeschaltet, weil koordinierte Nutzer:innen ihn zu rassistischen Aussagen trainiert hatten. Spannend ist der Unterschied: Bei Abramović entstand die Schutzgruppe aus dem Publikum selbst, bei Tay nicht.

10 · Beispiele: Kokreation und kollektive Gestaltung mit Maschinen im Loop

10.1 · Mensch – Maschine (lange Beziehungen, Differenz)

Harold Cohen — AARON (1973–2016). Über 40 Jahre entwickelte der Maler ein Zeichenprogramm, das eigenständig malte. Cohen verstand es nie als Werkzeug, sondern als lebenslanges Gegenüber, das er ständig umschrieb und das ihn umschrieb. Das ist Kokreation als Langzeitbeziehung und eine frühe Antwort auf die Frage „Kann KI kokreativ sein?“

Gordon Pask — Musicolour (1953) und „Colloquy of Mobiles“ (1968). Musicolour ist eine Lichtorgel, die sich bei Wiederholung langweilt (siehe Bedingung 1). Colloquy of Mobiles wurde in der Ausstellung „Cybernetic Serendipity“ gezeigt (ICA London, 1968, kuratiert von Jasia Reichardt). Hängende „männliche“ und „weibliche“ Maschinen warben über Licht umeinander, und Besucher:innen konnten sich mit Spiegeln und Taschenlampen einmischen: Maschine–Maschine–Mensch, vor über 55 Jahren.

Anna Ridler — „Mosaic Virus“ / „Myriad (Tulips)“ (2018). Ridler fotografierte selbst rund 10.000 Tulpen und beschriftete jede von Hand, bevor ein GAN darauf trainiert wurde. Das macht die unsichtbare menschliche Arbeit hinter Datensätzen sichtbar – ein konsensueller, eigener Datensatz wie bei Sougwen Chungs D.O.U.G._2.

Refik Anadol — „Unsupervised“ (MoMA, 2022). Eine KI-Visualisierung, trainiert auf der gesamten MoMA-Sammlung, und ein hervorragendes Diskussionsbeispiel für die Durchschnittsthese: 200 Jahre Kunstgeschichte, gemittelt zu wabernden Farbströmen. Der Kritiker Jerry Saltz verglich die Arbeit mit einer Lavalampe. Kollektive Daten werden hier haltungslos mäandernd, im wörtlichsten Sinn.

10.2 · Mensch – Mensch mit Maschine als Medium (Kollektiv sichtbar machen)

Reddit „r/place“ (2017, 2022, 2023). Eine gemeinsame Pixel-Leinwand, auf der jede:r alle paar Minuten einen Pixel setzen darf. Es entstanden Allianzen, Grenzverhandlungen, Flaggenkriege, Zerstörungswellen und gemeinsame Kunstwerke, außerdem Bots, die Territorien verteidigten. Das große Vorbild für common_pixel, mit allen politischen Phänomenen, die man sich im Seminar wünscht.

„Twitch Plays Pokémon“ (2014). Zehntausende steuerten per Chat-Kommando gleichzeitig eine Spielfigur. Das Chaos führte zu zwei Modi: Anarchy (jeder Befehl zählt) und Democracy (Mehrheitsabstimmung). Die Community stritt und stimmte darüber ab, welches System gilt. Die Gruppe gab sich live eine Verfassung. Ein perfektes Beispiel im Zusammenhang mit Abramović, der Constitution und der Remote-Control-Übung.

Google „Quick, Draw!“ (2016). Ein Online-Spiel, bei dem ein neuronales Netz Kritzeleien errät. Dabei entstand ein offener Datensatz von über 50 Millionen Zeichnungen – Spiel als verdeckte kollektive Datenerhebung. Daraus ging Sketch-RNN hervor (David Ha, 2017), das Zeichnungen weiterführt und MACHINEANSWER sehr nahekommt.

Kate Crawford und Trevor Paglen — „Training Humans“ (Fondazione Prada, 2019) / „ImageNet Roulette“. Die Arbeit legt offen, mit welchen oft absurden bis rassistischen Kategorien Crowdworker die Bilddatenbanken beschriftet haben, auf denen Bilderkennung trainiert wurde. Kollektive Daten bedeuten kollektive Vorurteile.

10.3 · Mensch – Maschine – Mensch (die spannendste Zone)

Botnik Studios — „Harry Potter and the Portrait of What Looked Like a Large Pile of Ash“ (2017). Eine prädiktive Tastatur wurde auf den Harry-Potter-Büchern trainiert, und eine Gruppe menschlicher Autor:innen wählte gemeinsam Wort für Wort aus den Vorschlägen. Das Ergebnis ist ein absurd-komisches Kapitel. Die Maschine schlägt vor, das Kollektiv kuratiert: Kokreation in Reinform, lange vor ChatGPT.

Oscar Sharp und Ross Goodwin — „Sunspring“ (2016). Ein LSTM namens „Benjamin“ schrieb ein Science-Fiction-Drehbuch, das Schauspieler:innen (u. a. Thomas Middleditch) mit vollem Ernst spielten. Die Menschen machen aus maschinellem Unsinn Bedeutung – der ELIZA-Effekt als Methode.

Lauren Lee McCarthy — „LAUREN“ (2017) und „SOMEONE“ (2019). In LAUREN wird die Künstlerin selbst zum menschlichen Smart-Home-Assistenten und steuert per Kamera das Zuhause fremder Menschen. In SOMEONE übernehmen Galeriebesucher:innen diese Rolle für echte Haushalte. Menschen spielen Maschine für andere Menschen: eine direkte Referenz zur Remote-Control-Übung und, umgekehrt, zur Frage, ob KI einen User nachahmen kann.

Rimini Protokoll — „Remote X“ (seit 2013, u. a. Berlin). Eine Gruppe von rund 50 Menschen läuft mit Kopfhörern durch eine Stadt, geführt von einer synthetischen Stimme, die Anweisungen gibt und das Verhalten der Gruppe kommentiert. Die Gruppe wird zum Schwarm, gesteuert von einer Maschinenstimme, und beginnt zu fragen, wann sie nicht mehr folgen will. Eine Theater-Referenz für eine Stelarc-artige Steuerung ohne Elektroden.

Wikipedia und ihre Bots. Ein erheblicher Teil der Bearbeitungen stammt von Bots, zum Beispiel ClueBot NG gegen Vandalismus. Die Enzyklopädie ist also längst ein Mensch–Maschine–Mensch-Kollektiv mit einer ausgefeilten Verfassung aus Richtlinien, Diskussionsseiten und Schlichtungsverfahren. Sie ist das Gegenbeispiel zu Tay: Ein offenes Kollektiv plus Maschinen plus Verfassung funktioniert erstaunlich stabil.

Tega Brain und Sam Lavigne — „Synthetic Messenger“ (2021). Ein Botnetz sucht Online-Nachrichten zum Klimawandel und klickt massenhaft auf deren Werbung, um die Artikel ökonomisch sichtbarer zu machen. Kollektives Handeln als Maschinenschwarm – eine politische Weiterführung von Stelarcs Crawlern.

Karl Sims — „Galápagos“ (1997, ICC Tokio). Besucher:innen wählen an zwölf Bildschirmen aus, welche virtuellen Kreaturen „überleben“ und sich fortpflanzen. Kollektive ästhetische Auswahl lenkt maschinelle Evolution.

Brian Eno und Peter Schmidt — „Oblique Strategies“ (1975). Ein Kartenset mit rätselhaften Anweisungen, um festgefahrene Kreativprozesse zu stören. Es handelt sich um keine Maschine, aber um das Urmodell der KI als Störerin. Die Karten ließen sich wörtlich als Rolle für einen Agenten übernehmen.

Analoge Vorläufer: Cadavre exquis (Surrealisten, 1920er Jahre), blind weitergereichte Zeichnungen oder Sätze, ist das Vorbild für Blind Instructions. Raymond Queneaus „Hunderttausend Milliarden Gedichte“ (1961, Oulipo) sind kombinatorische Sonette, ein Algorithmus aus Papier.

11 · Seminarziel und Kernfragen

Ziel ist die Entwicklung eines Prototyps zum Thema Kokreation: interaktiv, partizipativ und direkt – kein Text, kein Buch. Es soll ein kleiner, funktionaler analoger oder digitaler Prototyp entstehen, der KI als operatives System oder als Artefakt verwenden kann. Das kann ein Kartenspiel sein, eine Webseite oder eine Performance.

Der Prototyp muss spielbar sein. Er wird am letzten Tag von den anderen Gruppen gespielt, nicht präsentiert.

Orientierungs- und Kernfragen

Welche Form von Zusammenarbeit wollen wir fördern, und was verhindert sie heute?

Welche Werkzeuge, Methoden und Impulse können wir als Gestaltende aus gestalterisch-künstlerischer Perspektive anbieten, um den Anforderungen der Kokreation untereinander und mit der Maschine im Loop heute und in Zukunft sinnvoll und souverän zu begegnen?

Kann KI überhaupt kokreativ sein? Wenn ja, in welcher Rolle?

Arbeitshypothese: Nicht als gleichwertige Ko-Autorin, weil ihr Einsatz, Intention und Verantwortung fehlen. Sie kann aber kokreative Situationen ermöglichen, als Fremdkörper (Differenz), als Membran zwischen Menschen, als Störerin, als Gedächtnis oder als Hüterin einer gemeinsamen Verfassung. Kokreativität der KI ist also eine Eigenschaft der Situation, nicht der KI.

Können wir Menschen überhaupt kokreativ sein? Wenn ja, in welcher Rolle?

Arbeitshypothese: Ja, aber schlechter, als wir glauben, solange wir auf individuelle Zurechnung trainiert sind. Die Forschung (Woolley) zeigt: Kollektive werden klüger durch soziale Sensibilität und gleich verteilte Stimmen, nicht durch die klügsten Einzelnen. Die Rolle, die Menschen lernen müssen, ist weniger die des Genies als die der Mitspieler:in, die Raum lässt, und der Regelgestalter:in, die Differenz schützt.

Welche Rollen müssen wir als Gestaltende einnehmen? Wie muss sich unser Kompetenzfeld verschieben, damit wir MIT der KI zu relevanter Arbeit kommen und nicht TROTZ der KI?

Arbeitshypothese: Die Verschiebung geht vom Herstellen von Dingen zum Gestalten von Bedingungen: Regeln, Rollen, Verfassungen, Spielanordnungen, Datenherkunft. Brian Eno beschreibt das als Wechsel vom Architekten, der alles vorab festlegt, zum Gärtner, der Bedingungen schafft, unter denen etwas wächst. Kompetenz heißt dann konkret: kuratieren (aus dem Überfluss auswählen), widersprechen können (die Maschine nicht als Autorität lesen), Regeln gestalten (Game Design als Kernkompetenz), Datenherkunft verantworten (woher kommt, was ich nutze) sowie Ambivalenz aushalten und bauen. MIT der KI zu arbeiten heißt: Die Maschine übernimmt Ausführung und Variation, der Mensch bringt Einsatz, Haltung und die Frage, für wen gestaltet wird.

12 · Ablaufvorschlag für das Kompaktseminar

Das Seminar dauert nur wenige Tage, mit Pausentagen dazwischen. Der Ablauf folgt dem Prinzip: erst spielen, dann verstehen, dann bauen, dann spielen lassen.

Tag 1 — Zusammen spielen (ohne Maschine)

Vormittags finden die Aufwärmspiele A–D statt, danach Imaginarium (Übung 1) und „Entschuldigung, aber sind Sie …?“ (Übung 3). Nachmittags folgt ein kurzer Input zu den Punchlines, der rückwärts erklärt: „Was ihr heute Vormittag erlebt habt, heißt …“. Zum Abschluss wird Human Prompting gespielt (Übung 2).

Tag 2 — Zusammen spielen mit Maschine im Loop

Zuerst wird das Verfassungsspiel gespielt (Übung 4), dessen Ergebnis alle weiteren Übungen begleitet. Danach folgen Common Writing, Common Painting und Common Composition (Übungen 5–7) im Wechsel, anschließend Remote Control (Übung 8). Die Beispiele aus Abschnitt 10 werden als Kartenspiel erschlossen, nicht als Vortrag.

Pause — Beobachtungsauftrag

Jede:r findet im Alltag eine echte kokreative Situation, zum Beispiel eine WG-Küche, einen Chor, eine Wikipedia-Diskussionsseite, ein Fußballtraining oder einen Familienchat. Diese Situation wird anhand der fünf Prüfkriterien beschrieben. Das Material dient als Rohstoff für die Prototypen.

Tag 3 — Bauen

Die Studierenden bilden Gruppen, wählen eine Maschinenrolle und eine Bedingung aus 2.5 und entwickeln einen spielbaren Prototyp, analog oder digital. Mittags gibt es eine Zwischenrunde, in der die anderen Gruppen den halbfertigen Prototyp zehn Minuten lang anspielen.

Tag 4 — Spielabend statt Präsentation

Alle Prototypen werden reihum von den anderen Gruppen gespielt. Bewertet wird mit den Kokreations-Karten, also den Prüfkriterien aus 2.2. Am Ende werden die Arbeitshypothesen aus Abschnitt 11 gemeinsam überprüft: Was hat sich bestätigt, was nicht?

Praktischer Hinweis zu den digitalen Übungen

commonwritten, common_pixel, MACHINEANSWER und collective:prompt sind eigene Prototypen. Für die Studierenden wird jedes Tool mit einem Satz Erklärung und einem Link eingeführt, damit die Namen nicht rätselhaft bleiben:

commonwritten ist ein gemeinsames Live-Dokument, in dem alle Beteiligten mit Namen und eigener Farbe schreiben; die Autorschaftsfärbung zeigt, wer welchen Text beigetragen hat.

common_pixel ist eine gemeinsame 512×512-Pixel-Leinwand mit Live-Updates, auf der alle mit Namen und Farbe zeichnen und sich die Autorschaft jedes Pixels anzeigen lassen können.

MACHINEANSWER ist ein Zeichenprogramm, in dem Menschen mit schwarzen Strichen zeichnen und die Maschine auf Knopfdruck, algorithmisch oder per LLM, mit einer pinken Zeichnung antwortet.

collective:prompt (Blind Instructions) lässt mehrere Personen blind voneinander Instruktionen verfassen, die ein LLM zu einem gemeinsamen Bildprompt verdichtet, aus dem ein Bild entsteht.

Außerdem gibt es für jede digitale Übung eine analoge Rückfallversion (Papier, Stifte, Klebepunkte), falls Server, WLAN oder API ausfallen. Das ist auch inhaltlich spannend, weil sich Analog und Digital so direkt vergleichen lassen.

13 · Aufwärmspiele

Die Aufwärmspiele dauern jeweils 5 bis 15 Minuten und kommen ohne oder mit wenig Material aus.

A · The Mind — Kollektiv ohne Sprache

Die Gruppe spielt das Kartenspiel „The Mind“ oder eine selbst gebastelte Version mit Zahlenkarten von 1 bis 100. Alle legen ihre Karten gemeinsam in aufsteigender Reihenfolge ab, ohne zu sprechen und ohne Zeichen zu geben.

Erkenntnis: Kollektive Synchronisation funktioniert erstaunlich gut, aber nur mit Aufmerksamkeit füreinander (vgl. Woolleys soziale Sensibilität).

B · Das menschliche LLM

Die Gruppe steht im Kreis und erzählt eine Geschichte, bei der jede Person reihum genau ein Wort hinzufügt. Das ist autoregressive Texterzeugung, Token für Token.

Runde 2 mit Temperatur-Karte: Die Spielleitung hält eine Karte hoch. Bei „Temperatur 0“ muss jede:r das wahrscheinlichste Wort sagen, bei „Temperatur 2“ das unwahrscheinlichste, das grammatisch noch passt.

Runde 3, Anti-Durchschnitt: Alle dürfen „Zu wahrscheinlich!“ rufen, wenn jemand das Naheliegendste sagt, und das Wort muss ersetzt werden.

Erkenntnis: Man erlebt körperlich, warum Wahrscheinlichkeit langweilig ist und Unwahrscheinlichkeit schnell zerfällt. Garantiert viel Gelächter.

C · Ja, genau / Ja, aber / Ja, und

Paare planen gemeinsam etwas Absurdes, etwa „ein Fest für Tauben“. In Runde 1 darf Person B nur „Ja, genau!“ sagen und wiederholen – die Sycophancy-Runde. In Runde 2 ist nur „Ja, aber …“ erlaubt – die Blockade-Runde. In Runde 3 ist nur „Ja, und …“ erlaubt – die Impro-Runde nach Keith Johnstone.

Erkenntnis: In der dritten Runde entsteht etwas, das keine:r allein gedacht hätte. Das ist Kokreation, und der Unterschied zur Maschine, die meist „Ja, genau“ sagt, wird unmittelbar spürbar.

D · Just One — die Durchschnittsmaschine als Spiel

Gespielt wird „Just One“ oder eine eigene Version mit Zetteln: Eine Person muss einen Begriff erraten, alle anderen schreiben verdeckt einen Hinweis aus einem Wort. Identische Hinweise werden gestrichen.

Erkenntnis: Wer das Naheliegendste schreibt, fliegt raus. Das Spiel bestraft den Durchschnitt und belohnt Differenz.

KI-Runde: Ein LLM schreibt ebenfalls einen Hinweis. Wie oft wird ausgerechnet sein Hinweis gestrichen? Das ist die Punchline 2.1 als Experiment.

14 · Kernübungen

Übung 1 · IMAGINARIUM, das Spiel!

Ein analoges Kollaborationsspiel, zum Beispiel ein gemeinsames Geschichtenspiel mit Legekarten (Symbole, Objekte): Reihum wird angelegt, der Plot weitergeführt und im gemeinsamen Sinn geblieben.

Referenzen: „Es war einmal …“ (Once Upon a Time, Atlas Games, 1993), ein Erzählkartenspiel mit Unterbrechungsregel, bei dem Mitspielende das Erzählen übernehmen dürfen, wenn sie eine passende Karte haben; „Dixit“ (2010) mit seinen mehrdeutigen Bildkarten; Story Cubes.

KI-Variante: Eine Person am Tisch ist ein LLM, dessen Beiträge per Handy vorgelesen werden. In einer zweiten Runde spielt das LLM verdeckt mit: Erraten die anderen, wer es ist? (ELIZA-Effekt im Spiel.) In einer dritten Runde darf das LLM nur als Störer:in agieren (Oblique-Strategies-Rolle).

Zusatzregel: „Im gemeinsamen Sinn bleiben“ steht gegen „einmal pro Runde bewusst ausbrechen“. So wird spürbar, wann Konsens trägt und wann er erstickt.

Übung 2 · Human Prompting

Studierende schreiben Anweisungen, die zuerst von Menschen und dann von einem LLM ausgeführt werden, und vergleichen die Abweichungen.

Vorschlag Sol-LeWitt-Runde: Alle schreiben eine Zeichenanweisung in maximal drei Sätzen, zum Beispiel „Zeichne zehn Linien, die sich nicht berühren, und eine, die alle berührt“. Drei Menschen und ein Bildmodell führen sie aus, dann werden die vier Ergebnisse nebeneinandergehängt.

Diskussionsfragen: Wo weichen die Menschen voneinander ab, und wo weicht die Maschine ab? Welche Abweichung ist interessanter?

Material: Papier, Stifte, ein Beamer.

Übung 3 · „Entschuldigung, aber sind Sie …?“

Jede:r entwickelt ein Verhalten, das sich möglichst unauffällig in die aktuelle Situation einfügt, aber klar wahrnehmbar ist. Das Verhalten wird auf eine Karte notiert, die Karten werden zufällig verteilt. Die Spielzeit beträgt 30 Minuten: Alle führen ihr Verhalten aus, und währenddessen darf mit der Formel „Entschuldigung, aber sind Sie …?“ geraten werden. Trifft die Beschreibung zu, wird die Karte eingesammelt und zählt als Punkt.

Das ist ein verkappter Turing-Test. „Unauffällig einfügen und trotzdem wahrnehmbar“ ist genau die Aufgabe eines Bots, der als Mensch durchgehen will. Referenzen: Improv Everywhere (Alltagsinterventionen), Lauren McCarthy.

KI-Variante: Ein Teil der Verhaltenskarten wird von einem LLM erfunden, niemand weiß, welche. In der Nachbesprechung stellt sich die Frage: Sind maschinell erfundene Verhaltensweisen leichter zu erraten, weil sie durchschnittlicher sind?

Übung 4 · Das Verfassungsspiel: Eine Verfassung gemeinsam entwickeln

Wie sollten sich Chatbots verhalten? Die Gruppe baut ein gemeinsames Regelwerk auf.

Runde 1, blind: Jede:r stellt unabhängig von den anderen drei Regeln auf, je maximal 128 Zeichen lang, ohne die Regeln der anderen zu kennen. Ein LLM verdichtet alle Regeln zu einer Verfassung.

Runde 2, offen: Die Gruppe diskutiert die Verfassung und überarbeitet sie gemeinsam, per Polis oder im gemeinsamen Dokument.

Das Ergebnis wird wörtlich zum Systemprompt des Agenten, der in allen folgenden Übungen mitspielt. Am letzten Tag wird die Verfassung auf Grundlage dessen überarbeitet, was schiefging. Das ist eine Mini-Version von Collective Constitutional AI und verbindet alle Übungen zu einem Bogen.

Regel nach Twitch Plays Pokémon: Die Verfassung darf während einer Übung per Mehrheitsbeschluss geändert werden.

Übung 5 · Common Writing: Schreiben im gemeinsamen Dokument

Die Übung ist direkt mit commonwritten spielbar, einem gemeinsamen Live-Dokument mit Autorschaftsfärbung. Referenzen: Wikipedia (Stigmergie, Bots), Botnik (kollektives Kuratieren von Maschinenvorschlägen).

Variante (a): Freies Schreiben ohne Regeln; dabei wird beobachtet, wer dominiert. Die Autorschaftsfärbung zeigt Redeanteile, vgl. Woolleys c-Faktor.

Variante (b): Das Löschen fremder Texte ist verboten beziehungsweise erlaubt.

Variante (c): Eine KI schreibt unsichtbar mit eigener Farbe mit und gibt sich als Mensch aus. Wird sie enttarnt?

Variante (d): Eine KI moderiert, fasst alle fünf Minuten zusammen und markiert Widersprüche, ohne sie aufzulösen.

Übung 6 · Common Painting: Zeichnen auf gemeinsamer Leinwand

Die Übung ist mit common_pixel spielbar, einer gemeinsamen 512×512-Pixel-Leinwand. Referenzen: r/place, The Sheep Market, Quick, Draw!, Sketch-RNN.

Variante (a): Freie Fläche; dabei wird Territorialverhalten beobachtet.

Variante (b): Es gibt nur eine Farbe für alle. Gibt es dann noch Autorschaft?

Variante (c): MACHINEANSWER spielt als dritter Player mit und reagiert auf die gemeinsame Zeichnung, einmal im Mittelwert-Modus, einmal im Sampling-Modus. Die Gruppe erlebt den Unterschied zwischen Durchschnittsmaschine und Resonanzmaschine direkt.

Übung 7 · Common Composition: das gemeinsame Bild-Prompt

Die Übung ist mit collective:prompt (Blind Instructions) spielbar. Mehrere Personen beschreiben getrennt und blind voneinander eine Komposition zu einem gemeinsamen Oberthema, jede:r mit drei Ideen. Ein LLM erzeugt daraus einen Bildprompt, und die Komposition entsteht. Die Gruppe betrachtet sie, reflektiert und entwickelt sie weiter.

Es gibt zwei Durchgänge: einmal ohne Absprache, einmal mit Absprache. Leitfragen: Was sind Absprachen eigentlich? Nimmt man dann Rollen ein, und wenn ja, welche?

Experimenthypothese: Die abgesprochene Runde erzeugt ein stereotyperes Bild, weil sich die Fragmente aneinander angleichen. Tritt das ein, haben die Studierenden Surowieckis Unabhängigkeitsbedingung am eigenen Leib erfahren. Referenzen: Cadavre exquis, Galton, Surowiecki.

Kritisch zur Hypothese: Sie könnte auch nicht eintreten, denn Absprachen können Gruppen auch mutiger machen – und das ist gut so. Es sollte ausdrücklich gesagt werden, dass die Hypothese widerlegt werden darf. Sonst wird das Experiment zur Bestätigungsübung.

Übung 8 · Remote Control

Eine Person übernimmt die Kontrolle über eine andere: Das Sichtfeld des Handys wird per WebRTC übertragen, dazu kommen Basiskommandos. Die ferngesteuerte Person ist angehalten, exakt das zu tun, was der Controller sagt.

Referenzen: Stelarc, Telegarden, Lauren McCarthy („SOMEONE“), Rimini Protokoll („Remote X“), Twitch Plays Pokémon.

Steigerung (a): Eine Person steuert eine Person.

Steigerung (b): Mehrere Controller senden gleichzeitig Befehle, Anarchy gegen Democracy.

Steigerung (c): Ein LLM übersetzt oder filtert die Befehle der Controller (Mensch–Maschine–Mensch).

Steigerung (d): Ein LLM steuert allein, mit Zugriff auf das Kamerabild.

Wichtig ist die Abramović-Lektion: Vorher werden ein Safeword und klare Grenzen vereinbart, etwa keine Straßen zu überqueren und keine fremden Personen anzusprechen. Das ist nicht nur eine Sicherheitsmaßnahme, sondern Inhalt: Die Studierenden erleben, dass Fernsteuerung ohne Verfassung sofort ein ethisches Problem ist. Nach der Runde berichtet die ferngesteuerte Person, wann sie nicht mehr folgen wollte. Das ist der Moment, in dem ein Einsatz entsteht (Bedingung 7).

Niederschwellige Analogversion: Remote Control funktioniert auch ohne WebRTC. Die gesteuerte Person trägt eine Augenbinde (oder eine mit Klebeband abgeklebte Schwimmbrille), und die Controller geben Befehle mit Klopfzeichen auf die Schulter oder mit einer Kazoo-Tröte (ein Ton heißt links, zwei Töne heißen rechts). Das ist sofort spielbar, sehr lustig und körperlich eindrücklich. Die digitale Version folgt danach und wird mit der analogen verglichen.