Collective Computing

Ausgangsthese

Generative KI ist eine Technologie mit großem Transformationspotenzial für die Gestaltung. Agentische KI ist dabei nicht nur ein Werkzeug der Umsetzung oder Automation, sondern wächst zunehmend in den kreativen Prozess selbst hinein. Die Frage ist: Wie gestaltet sich ein erfüllendes, ergiebiges kokreatives Verhältnis zwischen Mensch und Maschine? Sind wir bereit für diesen kokreativen Dialog – zwischen Menschen, Maschinen und anderen Spezies? Was ist das Potenzial, was sind die Herausforderungen?

Kokreation und kollaboratives Arbeiten sind Schlüsselkompetenzen im gestalterisch-künstlerischen Arbeiten. Gestaltende arbeiten transdisziplinär, verbinden sich stets ändernde Kompetenzen, erschließen neue Verbindungen und lernen lebenslang. Sind wir aber wirklich in der Lage, kokreativ zu arbeiten – und haben wir das je richtig gelernt? Selbstverständlich ist es nicht: Klassische Brainstorming-Runden liefern nachweislich weniger Ideen als dieselbe Zahl von Menschen, die allein arbeiten (Diehl & Stroebe, 1987).

Viele aktuelle KI-Werkzeuge werden vorrangig zur Automation, Optimierung und Beschleunigung von Arbeitsprozessen eingesetzt. Dieser plausible Nutzen stößt in der Gestaltung auf eine tückische Falle: Dieselben Werkzeuge sind Durchschnitts- und Plausibilitätsmaschinen, die uns einen getarnten Spiegel vorhalten. Eine Studie von Anil Doshi und Oliver Hauser (Science Advances, 2024) stützt das: Kurzgeschichten, die mit KI-Ideen entstanden, wurden einzeln als kreativer bewertet, glichen einander aber deutlich stärker. Präziser als „haltungslos" ist dabei: Die Modelle haben keine eigene, verantwortete Haltung, wohl aber eine eingebaute – unsichtbar und nicht verhandelbar. Vermeintlich Funktionales, Neues oder Plausibles gilt es deshalb stets zu hinterfragen. Der menschliche Kompass, die Bewertungskompetenz, das dialogische Aushandeln und das Forschen jenseits des Horizonts werden essenziell.

Das Seminar fragt: Wie können wir aus bestehenden KI-Werkzeugen ein wertvolles Gegenüber gestalten? In welcher Rolle kann uns diese Technologie wirklich helfen – und wo liegen die trügerischen Fallen?

Im Seminar verwenden wir das Spiel als verbindendes, moderierendes oder auch reibendes Medium und als Methode, um dieser Frage nachzugehen: Wie verbinden sich Lernen und Spiel zu einer gemeinsamen, auch speziesübergreifenden Interaktion?

„Collective Computing meint Prozesse, in denen viele Beteiligte – Menschen, Maschinen, Organismen – nach gemeinsamen Regeln etwas errechnen, entscheiden oder erschaffen, das keine:r allein könnte."

Die Definition knüpft an die „Weisheit der Vielen" an (James Surowiecki, 2004), die nur unter bestimmten Bedingungen funktioniert, etwa bei Vielfalt und Unabhängigkeit der Urteile. Offen lässt sie, wer die gemeinsamen Regeln setzt. Genau das ist die politische und gestalterische Frage des Seminars.

Seminarziel

Ziel ist die Entwicklung eines Prototyps zum Thema Kokreation: interaktiv, partizipativ und niederschwellig. Es soll ein kleiner, spielbarer, funktionaler Prototyp entstehen (analog, digital oder hybrid), der KI als operatives System oder als Artefakt einsetzt – vom Legespiel über eine kleine Installation oder einen interaktiven Prototyp bis hin zur Performance.

EINFÜHRUNG

Was ist Kokreation? Kollaboration? Kooperation?

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 Dazwischen. 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 trennbar. Beispiele sind Cadavre exquis, Jazz-Improvisation oder das IMAGINARIUM-Spiel.

Kurzformel:

• Kooperation addiert.
• Kollaboration koordiniert.
• Kokreation transformiert – und zwar auch die Beteiligten selbst.

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, Rollen, 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 durchschnittsorientierten 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.

Mensch – Maschine – Mensch oder Mensch – Maschine – Spezies X: Dies ist die spannendste Konstellation. Die Asymmetrie wird hier zum produktiven Element: Die Maschine muss produzieren und zwischen den Beteiligten vermitteln. Sie kann Kokreation zwischen anderen ermöglichen, statt selbst Kokreatorin zu sein. Die Maschine wird zur Mittlerin, manchmal auch zur Mitspielerin. Das ist vermutlich die ehrlichste und fruchtbarste Rolle.

Das Spiel als methodisches Grundgerüst

Kokreation oder Kooperation gestalterisch zu erforschen und gezielt zu entwickeln, ist in der praktischen Anwendung ein sehr komplexer Prozess. Spiel, Spieldesign und seine Methoden bieten einen exemplarischen, kleineren, laborhaften Raum, um neue Ideen zu erproben. Das Regelwerk, die Artefakte, die digitalen Schnittstellen und die Einigung der Spielenden, nach dem Regelwerk zu handeln – diese kleine Welt besteht aus konkret gestaltbaren Elementen.

Was fördert Kokreation – und was verhindert sie?

Förderlich ist vor allem psychologische Sicherheit: das geteilte Gefühl, Fragen, Fehler und ungewöhnliche Ideen äußern zu können, ohne das Gesicht zu verlieren (Amy Edmondson, 1999). Anita Woolley und Kolleg:innen zeigten 2010 in „Science", dass die kollektive Intelligenz einer Gruppe weniger von der Intelligenz der Einzelnen abhängt als davon, wie gleichmäßig alle zu Wort kommen. Hinzu kommen Vielfalt und Unabhängigkeit der Perspektiven – deshalb stärken blinde Phasen, in denen zunächst alle allein arbeiten, oft das Ergebnis – sowie Regeln, die die Gruppe selbst mitbestimmt; Elinor Ostrom hat genau das als Grundlage gelingender Gemeingüter beschrieben („Die Verfassung der Allmende", 1990). Abträglich sind Dominanz und Hierarchie, die Stillere verdrängen, Harmoniedruck und Gruppendenken (Irving Janis, 1972), Bewertungsangst, unklare Regeln, ungleich verteilte Arbeit und zu homogene Gruppen. Kurz: Gute Kokreation entsteht nicht aus gutem Willen, sondern aus gut gebauten Bedingungen.

Spielregeln sind Verfassungen

Jedes Spiel ist eine kleine Gesellschaft mit freiwillig akzeptierten Regeln. Johan Huizinga („Homo Ludens", 1938) beschrieb den Raum, in dem diese Regeln gelten, als 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 Spielenden passen die Regeln also so an, dass alle weiterspielen wollen. Das ist Kokreation am Spieltisch – so, wie es auch IMAGINARIUM vorsieht.

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, Insiderwissen 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.

Punchlines

KI ist eine haltungslose Durchschnittsmaschine

KI-Unternehmen nehmen ungefragt kollektiv erschaffene Daten auf, trainieren darauf und liefern scheinbar plausibles Feedback. Aktuelle KI-Modelle sind Durchschnittsmaschinen, die darauf ausgelegt sind, plausible Verbindungen herzustellen und dem User effizient zu dienen. Die Maschine tendiert zur Mitte, sofern man sie nicht gezielt gegen die Mitte gestaltet und auf Reibung und Widerstand ausrichtet.

Warum braucht es Reibung? (Kann auch Aufgabe im Seminar sein.)

• Schutz vor trügerischer Selbstbestätigung, Filterblase und Bias: Sprachmodelle neigen nachweislich dazu, Nutzer:innen nach dem Mund zu reden (Sharma et al., 2023).
• Schutz vor Gleichförmigkeit: Wenn alle dieselbe Maschine fragen, gleichen sich die Ergebnisse an (Doshi & Hauser, 2024).
• Gestaltung ist Prozess: Gestaltung ist der Weg und die Entscheidungen auf dem Weg. Donald Schön beschreibt Entwerfen als Gespräch mit einem Material, das „zurückspricht" („The Reflective Practitioner", 1983). Ein Material, das nur zustimmt, spricht nicht zurück.
• Kompetenzerhalt: Wer fertige KI-Lösungen übernimmt, lernt weniger und schneidet ohne KI später schlechter ab (Bastani et al., 2025).
• Die Maschine ist kein Gegenüber: Sie hat kein eigenes Interesse und nichts zu verlieren. Auch eine „aligned" KI hat antrainierte Präferenzen, aber keine Interessen, für die sie einsteht.

Können wir eigentlich kokreativ sein?

Schule, Universität, Gesellschaft und Marktwirtschaft belohnen häufig 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.

Welche Rollen müssen wir als Gestaltende mit KI einnehmen?

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 („Composers as Gardeners", 2011). 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 KI zu arbeiten heißt: Die Maschine übernimmt Ausführung und Variation, der Mensch bringt Einsatz, Haltung und die Frage, für wen gestaltet wird.

Generative und agentische KI verschieben diese Rolle unterschiedlich weit. Generative KI erzeugt auf Anfrage Artefakte; die menschliche Arbeit liegt im Fragen, Auswählen und Weiterentwickeln. Agentische KI plant dagegen selbstständig mehrstufige Aufgaben, nutzt Werkzeuge und handelt über längere Strecken, ohne bei jedem Schritt gefragt zu werden. Damit wird das Gestalten von Bedingungen zur Hauptaufgabe: Ziele formulieren, Grenzen und Rechte festlegen, Kontrollpunkte setzen. Der Begriff der Verfassung ist dabei wörtlich zu nehmen: Anthropic trainiert seine Modelle entlang einer schriftlichen Verfassung („Constitutional AI", 2022) und ließ 2023 rund 1.000 Menschen eine solche Verfassung gemeinsam mitformulieren („Collective Constitutional AI").

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.

Natürliche Sprache als Code

Heute erleben wir einen großen technischen Sprung: von Binärcode und Lochkarte über Low- und High-Level-Programmiersprachen hin zu LLMs, die im Dialog oder über Anweisungen in natürlicher Sprache digital gestalten. Menschliche Sprache ist jetzt der Code. Andrej Karpathy brachte das 2023 sinngemäß auf den Punkt: Die angesagteste neue Programmiersprache ist Englisch. Die historische Gegenstimme lieferte Edsger Dijkstra („On the foolishness of natural language programming", EWD 667, ca. 1978): Formale Sprachen seien gerade deshalb ein Fortschritt, weil sie Mehrdeutigkeit ausschließen; natürliche Sprache als Code sei ein Rückschritt. Beide Positionen gegeneinanderzustellen, ist eine gute Diskussionsübung.

Sprache als Programm ist dabei keine Erfindung der KI, sondern 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.

Genau hier liegt der Unterschied zur Maschine. LLMs können Mehrdeutigkeit durchaus erkennen und benennen, lösen sie aber meist zur wahrscheinlichsten Lesart auf, statt sie offenzuhalten. Genauer formuliert: LLMs neigen dazu, Ambivalenz aufzulösen, statt sie auszuhalten. Ihnen fehlt der „menschliche Faktor", die menschliche Bedingtheit, aus der viel Energie der Gestaltung wächst. Gaver, Beaver und Benford („Ambiguity as a Resource for Design", CHI 2003) verstehen Mehrdeutigkeit dagegen als Gestaltungsmittel, weil sie Menschen zur eigenen Deutung zwingt.

Lernen in Communities

Offene Communities wie p5.js, Processing, ComfyUI oder Shadertoy zeigen einen anderen Umgang mit Urheberschaft: Menschen teilen ihre Arbeit freiwillig und kostenlos, aus Freude am Teilen. Jean Lave und Étienne Wenger beschreiben das als legitime periphere Partizipation („Situated Learning", 1991): Neulinge machen am Rand mit, kopieren und verändern fremden Code und rücken allmählich ins Zentrum vor. Tech-Communities sind allerdings oft voraussetzungsreich und männlich geprägt. Analoge Communities of Practice wie Strickgruppen, Repair Cafés, Chöre oder Schrebergärten zeigen: Open Source ist eine alte Kulturtechnik des Wissensaustauschs, kein rein technisches Phänomen.

Jenseits unserer Sprache: Interspecies Computing

James Bridle („Ways of Being", 2022) denkt Computing über die 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 Bahnnetz im Großraum Tokio nahekommt (Tero, Nakagaki et al., Science, 2010) – eine dezentrale Berechnung ohne Gehirn. Bridles These: Unser Begriff von Computing war immer menschenzentriert verengt.

Interspezies-Kokreation mit Maschine im Loop zeigt Neri Oxmans „Silk Pavilion" (MIT Mediated Matter, 2013): Ein Roboterarm legt ein Grundgerüst, rund 6.500 Seidenraupen spinnen die Hülle fertig. In Tomás Saracenos „Hybrid Webs" bauen Spinnen verschiedener Arten nacheinander am selben Netz. Aber wurden die Tiere gefragt? Gemessen an Einsatz und geteilter Initiative sind sie eher Material als Kokreatoren.

Kritisch ist auch die Zuschreibung „intelligent": Sie ist Framing, kein Befund – sonst wäre auch eine Wasserströmung intelligent. Wasser rechnet tatsächlich: Der MONIAC (Bill Phillips, 1949) simulierte die britische Volkswirtschaft mit fließendem Wasser, und niemand nennt ihn intelligent. Das ist vielleicht der wichtigste Begriffsschnitt des Seminars: Computation ist nicht Intelligenz. Collective Computing lässt sich ohne Collective Intelligence denken.

Schließlich folgt aus einer Naturbeschreibung nichts darüber, wie Menschen sich organisieren sollen (Humes Sein-Sollen-Problem). Der Schleimpilz hat keine widerstreitenden Interessen und nichts zu verlieren. Wer sein Muster auf Gesellschaft überträgt, macht aus politischen Fragen (Wer entscheidet? Wer trägt die Kosten?) technische (Wie optimiert sich das System?) – Evgeny Morozov nennt das Solutionismus („Smarte neue Welt", 2013). Und Natur lässt sich in beide Richtungen lesen: Der Sozialdarwinismus fand in ihr Konkurrenz, Peter Kropotkin („Gegenseitige Hilfe", 1902) Kooperation. Die Natur liefert keine Politik, sondern Projektionsflächen.

Inspirationen aus Wissenschaft und Kunst

ELIZA – Joseph Weizenbaum

Joseph Weizenbaum entwickelte ELIZA 1966 am MIT. Mit dem Skript „DOCTOR" wurde das Programm als Psychotherapeutin wahrgenommen, obwohl es nur die Aussagen seines Gegenübers zu Fragen umstellte. Weizenbaums Sekretärin bat ihn sogar, den Raum zu verlassen, um ungestört mit ELIZA zu sprechen – seither spricht man vom ELIZA-Effekt. Weizenbaum wurde zum schärfsten Kritiker seiner Erfindung („Die Macht der Computer und die Ohnmacht der Vernunft", 1976). Die Pointe für das Seminar: Der Dialog fand nie in der Maschine statt, sondern in der Projektion des Menschen.

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, 2017) ist ein neuronales Netz, trainiert ausschließlich auf ihren eigenen, über Jahrzehnte entstandenen Zeichnungen, also auf einer konsensbasierten, persönlichen Datenbasis. D.O.U.G._3 (COLLECTIVITY, 2018, Performance „Omnia per Omnia") war ein Roboterschwarm, trainiert auf Bewegungsdaten aus öffentlichem New Yorker Kameramaterial; die Stadt wurde 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. 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 automatisierten Netzverkehr. 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 zur Durchschnittsmaschine.

Noch passender ist „The Call" von Holly Herndon und Mat Dryhurst (Serpentine, London, 2024/25). Chöre in ganz Großbritannien sangen ein eigens komponiertes Songbook ein. Daraus entstand ein Modell, über dessen Datennutzung die Beteiligten über einen Data Trust mitbestimmen. 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 Verfassung 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.

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 – eingebaute Reibung, die Variation erzwingt. „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 Sammlung des MoMA, 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.

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, dem Verfassungsspiel 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:innen die Bilddatenbanken beschriftet haben, auf denen Bilderkennung trainiert wurde. Kollektive Daten bedeuten kollektive Vorurteile.

Mensch – Maschine – Mensch

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 zur menschlichen Smart-Home-Assistentin 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 Theaterreferenz für 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 Netzverkehr.

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. Keine Maschine, aber das Urmodell der KI als Störerin. Die Karten ließen sich wörtlich als Rolle für einen Agenten übernehmen.

Analoge Vorläufer: Das Cadavre exquis der 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.

ÜBUNGEN / AUFWÄRMÜBUNGEN

Übung 1 · IMAGINARIUM, das Spiel!

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

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" (2008) mit seinen mehrdeutigen Bildkarten; Story Cubes.

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: Wie lösen Menschen die Aufgabe, wie die KI? Was können wir beobachten?

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 Lee McCarthy.

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.

Übung 5 · Common Writing: an einer gemeinsamen Geschichte schreiben

Variante A: Reale Kleingruppen von mindestens drei Personen entwickeln einen Plot, formulieren ihn aus und verhandeln ihn.

Variante B: Dieselben Kleingruppen erstellen vorab ein Artefakt für einen KI-Bot, der beim Schreiben eine moderierende Rolle übernimmt.

Übung 6 · Common Composition: der gemeinsame Bildprompt

Wie Common Writing, aber mit einem gemeinsamen Bildprompt.

Übung 7 · Remote Control

Eine Person steuert eine andere: Das Kamerabild des Handys wird per WebRTC übertragen, dazu kommen Basiskommandos, die die gesteuerte Person exakt ausführt.

Vorher werden ein Safeword und klare Grenzen vereinbart, etwa keine Straßen überqueren und keine Fremden ansprechen. Das ist die Abramović-Lektion und zugleich Inhalt: Fernsteuerung ohne Verfassung ist sofort ein ethisches Problem. Danach berichtet die gesteuerte Person, wann sie nicht mehr folgen wollte – in diesem Moment entsteht ein Einsatz.

Analoger Einstieg: Augenbinde, gesteuert wird per Klopfzeichen auf die Schulter oder mit einer Kazoo (ein Ton links, zwei Töne rechts). Danach folgt die digitale Version im Vergleich.

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

Übung 8 · Meinen Chatbot erziehen!

Entwickelt ein Artefakt beziehungsweise Handlungsanweisungen für euren eigenen Chatbot.

Weiterführende Referenzen aus Kunst, Design, Architektur, Stadtplanung und Politik

Stadt und Raum gemeinsam gestalten

• Superflex mit BIG und Topotek 1 – „Superkilen" (Kopenhagen, 2012): Park im Stadtteil Nørrebro, für den Anwohner:innen aus rund 60 Herkunftsländern Objekte auswählten. Wikipedia
• Park Fiction (Hamburg, 1994–2005): Anwohner:innen in St. Pauli verhinderten eine Bebauung und planten per kollektiver „Wunschproduktion" ihren eigenen Park. park-fiction.net
• Assemble – Granby Four Streets (Liverpool, ab 2013): Sanierung leerstehender Häuser gemeinsam mit den Bewohner:innen; Turner Prize 2015. assemblestudio.co.uk
• Haus der Statistik (Berlin, seit 2015): Eine Initiative aus Kunst und Stadtgesellschaft rettete einen leerstehenden DDR-Bau am Alexanderplatz und entwickelt ihn gemeinsam mit der Verwaltung als gemeinwohlorientiertes Quartier.
• raumlaborberlin: Temporäre Architekturen als Orte gemeinsamen Aushandelns, etwa die „Floating University". raumlabor.net

Kunst als kollektive Praxis

• ruangrupa – documenta fifteen (2022): Kuratiert nach dem Prinzip „lumbung", der gemeinsam genutzten Reisscheune; zugleich ein Lehrstück über die Grenzen kollektiver Verantwortung, nachdem antisemitische Darstellungen gezeigt wurden. Wikipedia
• Superflex – „Free Beer" (seit 2004): Ein Bier unter Open-Source-Lizenz, dessen Rezept alle nutzen und verändern dürfen. superflex.net

Politik, Commons und digitale Beteiligung

• Elinor Ostrom – „Die Verfassung der Allmende" (1990): Regeln, unter denen Gemeinschaften Gemeingüter dauerhaft selbst verwalten. Wikipedia
• Bürgerhaushalt Porto Alegre (seit 1989): Bürger:innen entscheiden direkt über Teile des Stadthaushalts. Wikipedia
• vTaiwan und Polis: Digitale Beteiligung, bei der Polis Konsens zwischen Lagern sichtbar macht, statt Polarisierung zu belohnen. pol.is
• Decidim (Barcelona, seit 2016): Freie Software für partizipative Demokratie. decidim.org
• Markus Miessen – „Albtraum Partizipation" (2010): Die Gegenstimme: Kritik an Partizipation als Konsenszwang. Wikipedia

KI und kollektive Daten

• Collective Intelligence Project und Anthropic – „Collective Constitutional AI" (2023): Rund 1.000 Menschen formulierten gemeinsam eine Verfassung für ein Sprachmodell. cip.org
• Holly Herndon & Mat Dryhurst – „The Call" (2024/25): Gefragt erhobene, gemeinsam verwaltete Trainingsdaten. serpentinegalleries.org