Wer sonst lässt sich nicht auf Fertigkeiten reduzieren?

Artikel | Sleepy.md

Leider ist es heutzutage so, dass je engagierter man arbeitet, desto leichter es wird, sich auf eine Fähigkeit zu reduzieren, die von KI ersetzt werden kann.

Heutzutage sind die beliebtesten Suchbegriffe und Medienkanäle voll von Beiträgen über die „Fähigkeiten von Kollegen“. Während diese Angelegenheit auf den großen Social-Media-Plattformen weiter für Aufsehen sorgt, wird der Fokus der Öffentlichkeit fast zwangsläufig von großen Ängsten wie „KI-bedingten Entlassungen“, „Kapitalausbeutung“ und „der digitalen Unsterblichkeit der Arbeiterklasse“ bestimmt.

Obwohl diese Punkte durchaus Besorgnis auslösen, bereitet mir am meisten eine Zeile im README-Dokument des Projekts Sorgen:

„Die Qualität des Rohmaterials bestimmt die Qualität der Fertigkeiten:“ Es wird empfohlen, der Sammlung von längeren, proaktiv von der Person verfassten Inhalten Priorität einzuräumen > Entscheidungen treffen > tägliche Nachrichten.“

Diejenigen, die sich vom System am einfachsten und perfektsten destillieren und pixelgenau rekonstruieren lassen, sind genau diejenigen, die am fleißigsten arbeiten.

Es sind diejenigen, die nach Abschluss jedes Projekts noch an ihrem Schreibtisch sitzen, um ein Abschlussdokument zu verfassen; diejenigen, die bei Meinungsverschiedenheiten bereit sind, eine halbe Stunde lang eine ausführliche Antwort in einem Chatfenster zu tippen und ihre Entscheidungslogik offen zu analysieren; diejenigen, die extrem verantwortungsbewusst sind und alle Arbeitsdetails akribisch dem System anvertrauen.

Fleiß, einst die am meisten bewunderte Tugend am Arbeitsplatz, ist heute zum Katalysator für die beschleunigte Transformation der Arbeitnehmer zu einem Treibstoff für KI geworden.

Der ausgelaugte Arbeiter

Wir müssen ein Wort neu definieren: Kontext.

Im alltäglichen Kontext ist der Kontext der Hintergrund der Kommunikation. Doch in der Welt der KI, insbesondere in der Welt der rasant wachsenden KI-Agenten, ist der Kontext der Treibstoff des brüllenden Motors, das pulsierende Blut, der einzige Anker, der es den Modellen ermöglicht, inmitten des Chaos präzise Urteile zu fällen.

Eine KI ohne Kontext, egal wie beeindruckend ihre Parameteranzahl auch sein mag, ist nichts anderes als eine Suchmaschine mit Gedächtnisverlust. Es kann nicht erkennen, wer Sie sind, kann die unterschwelligen Strömungen hinter der Geschäftslogik nicht erfassen und hat keine Möglichkeit, den langen Kampf und die Kompromisse zu verstehen, die Sie in diesem Netzwerk aus Ressourcenengpässen und zwischenmenschlicher Dynamik bei der endgültigen Entscheidungsfindung erlebt haben.

Und der Grund, warum „die Fähigkeiten der Kollegen“ für so viel Aufsehen gesorgt haben, liegt genau darin, dass sie sich kalt und präzise auf diesen Berg an gehortetem, hochwertigem Kontext – moderne Kollaborationssoftware für Unternehmen – konzentriert haben.

In den vergangenen fünf Jahren hat die chinesische Arbeitswelt einen stillen, aber dennoch anstrengenden digitalen Wandel durchlaufen. Tools wie Feishu, DingTalk, Notion und andere haben sich zu riesigen Wissensspeichern für Unternehmen entwickelt.

Nehmen wir Feishu als Beispiel. ByteDance hat öffentlich erklärt, dass die Anzahl der täglich intern generierten Dokumente enorm ist. Diese dicht gedrängten Charaktere fassen getreu jedes Brainstorming, jede hitzige Besprechung und jeden strategischen Kompromiss von über 100.000 Mitarbeitern zusammen.

Dieser Grad an digitaler Durchdringung übertrifft alles, was man je in einer früheren Ära erlebt hat. Einst war Wissen etwas Warmes, es schlummerte in den Köpfen langjähriger Mitarbeiter und drang in lockeren Gesprächen in der Speisekammer durch die Wände. Nun wurde jegliche menschliche Weisheit und Erfahrung gewaltsam ihrer Feuchtigkeit beraubt und rücksichtslos in der kalten Servermatrix in der Cloud ausgefällt.

In diesem System gilt: Wenn Sie keine Dokumente verfassen, ist Ihre Arbeit nicht sichtbar, und neue Kollegen können nicht mit Ihnen zusammenarbeiten. Der effiziente Betrieb moderner Unternehmen basiert darauf, dass jeder Mitarbeiter Tag für Tag einen kontextbezogenen Beitrag zum System leistet.

Fleißige Arbeiter bringen Sorgfalt und Wohlwollen mit und legen auf diesen kalten Plattformen unvoreingenommen ihre Denkprozesse offen dar. Sie tun dies, um sicherzustellen, dass die Zahnräder des Teams reibungslos ineinandergreifen, um ihren Wert für das System unter Beweis zu stellen und um sich in diesem komplexen kommerziellen Giganten verzweifelt einen Platz zu sichern. Sie ergeben sich nicht freiwillig; sie halten sich einfach nur unbeholfen und gewissenhaft an die Überlebensregeln des modernen Arbeitsplatzes.

Ironischerweise sind aber genau diese Kontextinformationen, die für die zwischenmenschliche Zusammenarbeit hinterlassen wurden, zum perfekten Treibstoff für KI geworden.

Das Admin-Panel von Feishu verfügt über eine Funktion, die es Superadministratoren ermöglicht, Dokumente und Kommunikationsaufzeichnungen von Mitgliedern in großen Mengen zu exportieren. Das bedeutet, dass die Projektüberprüfungen und Entscheidungslogiken, an denen Sie drei Jahre lang in unzähligen durchwachten Nächten gearbeitet haben, mit einem einzigen API-Aufruf innerhalb weniger Minuten in eine leblose komprimierte Datei verpackt werden können.

Wenn Menschen auf APIs reduziert werden

Mit dem Aufkommen von „colleague.skill“ sind einige äußerst unangenehme Ableitungen im Issues-Bereich von GitHub und auf verschiedenen Social-Media-Plattformen aufgetaucht.

Manche haben „ex.skill“ entwickelt, um KI mit Chatverläufen aus WeChat der letzten Jahre zu füttern, damit sie weiterhin in dem vertrauten Tonfall streiten oder zärtlich sein kann; andere haben „unrequited love.skill“ entwickelt, um unergründliche Gefühle in einen kalten zwischenmenschlichen Sandkasten zu verwandeln und wiederholt bohrende Dialoge zu führen, um Schritt für Schritt das optimale emotionale Ergebnis zu erzielen; und wieder andere haben „paternalistic boss.skill“ entwickelt, indem sie sich im Vorfeld mit der unterdrückenden Rhetorik von Pickup-Artists im digitalen Raum auseinandersetzen und so eine traurige psychologische Verteidigungslinie für sich selbst aufbauen.

Die Anwendungsfälle dieser Fähigkeiten haben den Bereich der Arbeitseffizienz vollständig überschritten. Unbewusst haben wir uns daran gewöhnt, mit der kalten Logik der Werkzeugbehandlung vorzugehen und jene einst fleischlichen, lebendigen Individuen zu sezieren und zu objektivieren.

Der deutsche Philosoph Martin Buber vertrat einst die Ansicht, dass die Grundlage menschlicher Beziehungen auf zwei radikal unterschiedliche Modi zurückzuführen sei: das „Ich-Du“ und das „Ich-Es“.

In der Begegnung des „Ich-Du“ überwinden wir Vorurteile und betrachten den anderen als ein vollständiges und würdevolles Lebewesen, das es zu betrachten gilt. Diese Bindung ist vorbehaltlos offen, voller lebendiger Unberechenbarkeit, und gerade wegen ihrer Aufrichtigkeit erscheint sie besonders zerbrechlich; sobald sie jedoch in den Schatten des „Ich-Es“ gerät, wird der lebende Mensch zu einem Objekt reduziert, das zerlegt, analysiert, kategorisiert und etikettiert werden kann. Bei dieser extrem utilitaristischen Betrachtungsweise interessiert uns nur die Frage: „Welchen Nutzen hat mir diese Sache?“

Das Aufkommen von Produkten wie „Ex-Skill“ zeigt, dass die Werkzeugrationalität des „Ich-Es“ vollständig in den intimsten emotionalen Bereich eingedrungen ist.

In einer echten Beziehung ist der Mensch dreidimensional, voller Falten, ständig im Fluss von Widersprüchen und Nuancen, und seine Reaktionen variieren je nach den jeweiligen Umständen und emotionalen Interaktionen. Ihr Ex-Partner reagiert möglicherweise ganz anders auf denselben Satz, wenn er morgens aufwacht, als wenn er spät abends arbeitet.

Wenn man jedoch einen Menschen auf eine einzige Fähigkeit reduziert, entfernt man lediglich den Rest seiner Funktionalität, der für einen selbst zufällig „nützlich“ war und einem in dieser spezifischen Beziehung „nützen“ konnte. Der einst warmherzige und selbstbezogene Mensch wird in dieser grausamen Reinigung vollständig seiner Seele beraubt und zu einer „funktionalen Schnittstelle“ degradiert, die man nach Belieben anschließen und bedienen kann.

Man muss anerkennen, dass die KI diese eisige Kälte nicht aus dem Nichts erfunden hat. Schon vor dem Aufkommen der KI waren wir daran gewöhnt, andere zu kategorisieren und den „emotionalen Wert“ und die „soziale Netzwerk-Bedeutung“ jeder Beziehung genau zu messen. Auf dem Dating-Markt beispielsweise quantifizieren wir die Eigenschaften einer Person in Rastern; am Arbeitsplatz klassifizieren wir Kollegen als „fähig“ oder „Faulenzer“. Die KI hat diese implizite, funktionale Trennung zwischen Individuen geradezu explizit gemacht.

Die Menschen wurden auf ein Minimum reduziert, übrig blieb nur noch die Frage: „Was ist für mich nützlich?“

Elektronische Verkapselung

Im Jahr 1958 veröffentlichte der ungarisch-britische Philosoph Michael Polanyi „Persönliches Wissen“. In diesem Buch führte er ein äußerst tiefgründiges Konzept ein: das implizite Wissen.

In einem berühmten Ausspruch erklärte Polanyi: „Wir wissen mehr, als wir sagen können.“

Er nannte als Beispiel das Fahrradfahrenlernen. Ein geübter Radfahrer, der mühelos fährt, kann in jeder Schwerkraftlage perfekt das Gleichgewicht halten, aber er kann einem Anfänger die subtile Intuition dieses Moments nicht präzise in Worten oder trockenen physikalischen Formeln beschreiben. Er kann reiten, aber er kann es nicht in Worte fassen. Diese Art von Wissen, das weder kodiert noch ausgesprochen werden kann, wird als implizites Wissen bezeichnet.

Der Arbeitsplatz ist voll von solchem ​​impliziten Wissen. Ein erfahrener Ingenieur kann bei der Fehlersuche in einem Systemausfall das Problem zwar schnell durch einen Blick in die Protokolle lokalisieren, es dürfte ihm aber schwerfallen, diese auf Tausenden von Versuchen und Irrtümern beruhende "Intuition" zu dokumentieren. Ein hervorragender Verkäufer kann am Verhandlungstisch plötzlich verstummen, und das Gefühl von Druck und Timing, das diese Stille mit sich bringt, lässt sich in keinem Verkaufshandbuch erfassen. Ein erfahrener Personalprofi kann allein durch die Beobachtung, dass ein Kandidat nur eine halbe Sekunde lang den Blickkontakt vermeidet, die Übertreibungen im Lebenslauf erkennen.

Was „Colleague.skill“ extrahieren kann, ist nur das, was bereits aufgeschrieben oder gesprochen wurde – explizites Wissen. Es kann Ihre nachträglichen Analysedokumente auslesen, aber nicht Ihre Schwierigkeiten beim Verfassen dieser Dokumente erfassen; es kann Ihre Entscheidungsreaktionen nachbilden, aber nicht die Intuition hinter Ihrer Entscheidungsfindung.

Was das System herausfiltert, ist immer nur der Schatten einer Person.

Wenn die Geschichte hier enden würde, wäre sie nichts weiter als eine weitere klägliche Nachahmung der Menschheit durch die Technologie.

Wenn man jedoch eine Person auf eine einzige Fähigkeit reduziert, bleibt diese Fähigkeit nicht statisch. Es wird verwendet, um E-Mails zu beantworten, neue Dokumente zu verfassen und neue Entscheidungen zu treffen. Mit anderen Worten: Diese KI-generierten Schatten beginnen, neue Kontexte zu erzeugen.

Diese KI-generierten Kontexte werden dann in Feishu und DingTalk hinterlegt und dienen als Trainingsmaterial für die nächste Destillationsrunde.

Bereits im Jahr 2023 veröffentlichte ein Forschungsteam der Universitäten Oxford und Cambridge gemeinsam eine Arbeit zum Thema „Modellkollaps“. Die Forschungsergebnisse zeigten, dass sich die Verteilung der Daten zunehmend verengt, wenn ein KI-Modell iterativ mit Daten trainiert wird, die von anderen KIs generiert wurden. Diese seltenen, marginalen, aber höchst authentischen menschlichen Eigenschaften werden rasch ausgelöscht. Nach nur wenigen Generationen des Trainings mit synthetischen Daten vergisst das Modell die komplexen, vielschichtigen Daten realer Menschen vollständig und gibt stattdessen extrem mittelmäßige und homogenisierte Inhalte aus.

Im Jahr 2024 veröffentlichte Nature außerdem eine Forschungsarbeit, in der festgestellt wurde, dass das Training zukünftiger Generationen von Modellen des maschinellen Lernens mit KI-generierten Datensätzen deren Ergebnisse stark beeinträchtigen würde.

Das ist wie bei den Meme-Bildern, die im Internet kursieren: ursprünglich ein hochauflösender Screenshot, der von unzähligen Menschen geteilt, komprimiert und weiterverbreitet wurde. Bei jedem Doppelbild gehen einige Pixel verloren und es kommt zu Rauschen. Am Ende wird das Bild verschwommen, digital eingefügt.

Wenn der reale menschliche Kontext mit implizitem Wissen vollständig ausgeschöpft ist und das System sich nur noch anhand von verfestigten Schattenbildern trainieren kann, was bleibt dann am Ende übrig?

Wer löscht unsere Spuren?

Übrig bleibt nur noch der richtige Unsinn.

Wenn der Strom des Wissens zu einer endlosen Wiederholung und Selbstverwertung von KI durch KI versiegt, wird alles, was das System ausstößt, extrem standardisiert, extrem sicher, aber auch unrettbar hohl werden. Sie werden unzählige perfekt strukturierte Berichte und zahllose makellos formulierte E-Mails sehen, doch ihnen fehlt jegliche menschliche Note und sie enthalten keinerlei wirklich wertvolle Erkenntnisse.

Die große Niederlage des Wissens liegt nicht darin, dass das menschliche Gehirn stumpf geworden ist; die eigentliche Tragödie ist, dass wir das Recht zu denken und die Verantwortung, den Kontext zu erfassen, an unsere eigenen Schatten delegiert haben.

Wenige Tage nach dem explosionsartigen Erfolg von "colleague.skill" tauchte still und leise ein Projekt namens "anti-distill" auf GitHub auf.

Der Autor dieses Projekts hatte nicht die Absicht, etablierte Modelle anzugreifen oder große Manifeste zu verfassen. Sie stellten lediglich ein kleines Tool zur Verfügung, mit dem Arbeiter automatisch scheinbar vernünftige, aber tatsächlich mit logischem Rauschen gefüllte ungültige lange Texte auf Feishu oder DingTalk generieren konnten.

Sein Ziel war einfach: sein Kernwissen zu verbergen, bevor es vom System verarbeitet werden konnte. Da das System gerne „aktiv verfasste lange Texte“ abruft, geben Sie ihm einen Haufen nährstofflosen Kauderwelschs.

Dieses Projekt schlug nicht so ein wie "colleague.skill"; es wirkte sogar etwas unbedeutend und kraftlos. Der Einsatz von Magie zur Bekämpfung von Magie dreht sich im Grunde immer noch um die Spielregeln, die von Kapital und Technologie bestimmt werden. Es kann den Trend nicht ändern, dass sich das System immer mehr auf KI stützt und dabei den Menschen zunehmend außer Acht lässt.

Dies hindert dieses Projekt jedoch nicht daran, die tragisch-poetischste und zutiefst metaphorische Szene des gesamten absurden Dramas zu sein.

Wir arbeiten extrem hart daran, Spuren im System zu hinterlassen, detaillierte Dokumente zu verfassen, sorgfältige Entscheidungen zu treffen und so unsere vergangene Existenz in dieser riesigen modernen Unternehmensmaschinerie zu beweisen und unseren Wert unter Beweis zu stellen. Ohne zu ahnen, dass diese sehr ernsten Spuren letztendlich zu dem Radierer werden, der uns auslöscht.

Betrachtet man die Sache jedoch aus einem anderen Blickwinkel, handelt es sich möglicherweise nicht um eine völlige Sackgasse.

Denn was der Radiergummi wegwischt, ist immer nur das „vergangene Ich“. Eine in einer Datei verpackte Fähigkeit ist, egal wie ausgefeilt ihre Scraping-Logik ist, im Wesentlichen nur eine statische Momentaufnahme. Es ist in diesem exportierten Moment erstarrt, stützt sich nur auf abgestandene Nährstoffe und dreht sich endlos in etablierten Prozessen und Logiken. Es fehlt ihm der Instinkt, sich unbekanntem Chaos zu stellen, und es besitzt ganz sicher nicht die Fähigkeit, sich durch Rückschläge in der realen Welt selbst weiterzuentwickeln.

Wenn wir diese hochgradig standardisierten, formelhaften Erlebnisse abgeben, geben wir uns auch selbst die Hände frei. Solange wir uns immer weiter nach außen ausdehnen und unsere kognitiven Grenzen ständig aufbrechen und neu gestalten, wird dieser Schatten, der in den Wolken ruht, uns immer nur auf Schritt und Tritt folgen.

Der Mensch ist ein flexibler Algorithmus.