Wer schreibt, der denkt – auch mit KI?
Der Einsatz von KI beim Schreiben ist für viele Menschen ein Segen und erleichtert ihnen den Alltag: Ideengenerierung, Formulierungshilfen, Fragen beantworten, Informationen strukturieren, Texte schreiben und zusammenfassen, Daten analysieren und beschreiben und vieles mehr. Gleichzeitig ergeben sich jedoch grosse Probleme: Wer ist verantwortlich für einen Text, bei dem die KI mitgeschrieben hat? Wer überprüft, ob die Inhalte korrekt sind? Welche Prüfungsformen an Universitäten und Schulen sind überhaupt noch nützlich, wenn die KI die Aufgaben lösen kann? Und werden KI-Systeme überhaupt sinnvoll eingesetzt?
Statistische Modellierung von Sprachgebrauch
Aus linguistischer Sicht ergeben sich interessante Forschungsgebiete rund um (text-)generierende KI und die dahinterliegenden «Large Language Models». Dafür gibt es zwei wichtige Gründe.
Der erste Grund: In der Linguistik und angrenzenden Disziplinen wurden bereits in den 1950er-Jahren die sprachtheoretischen Grundlagen für sogenannte Sprachmodelle, Large Language Models (LLM), gelegt. Diese LLMs können die Bedeutung von Wörtern und Sätzen statistisch über grosse Mengen von Textdaten beschreiben. Dieser «Usage-based»-Ansatz erweist sich heute – dank der Verfügbarkeit entsprechender Datenmengen und Rechenpower – als erfolgreichere Modellierung von Sprache als sogenannte «Rule-based»-Ansätze. Letztere nutzen Grammatiken und Lexika, funktionieren aber in der maschinellen Sprachverarbeitung weit weniger gut als die statistischen Ansätze.
Aus linguistischer Perspektive kommen die Fähigkeiten heutiger Chatbots also nicht überraschend. Kommunikation und Sprachgebrauch sind äusserst musterhafte Phänomene, deshalb ist es nicht verwunderlich, dass Maschinen diese Musterhaftigkeit gut simulieren können. Trotzdem ist erstaunlich, was ein Sprachmodell leisten kann. Jedoch: Es handelt sich «nur» um ein Sprachmodell – dahinter eine Form von Intelligenz zu sehen, ist fragwürdig.
Schreiben als Prozess
Der zweite Grund im Interesse der Linguistik an KI liegt an den Konzepten, die heute mit KI in Frage gestellt werden: Was passiert eigentlich beim Schreiben? Welche Funktionen hat das Verfassen von Text? Aber auch: welchen Einfluss hatten Maschinen und andere Medien in der Vergangenheit auf Schreib- und Leseprozesse? Und was ist eigentlich unter «Autorschaft» eines Textes zu verstehen?
Der Schreibprozess ist Teil der «Denkwerkstatt», in der die Gedanken geformt werden und aus der ein Text entsteht. Autor:innen sollten ihn nicht gänzlich an die Maschine auslagern.
Das Verfassen eines Textes kann an eine KI ausgelagert werden. Allerdings gehen damit wichtige Funktionen des Schreibens verloren. Beim Schreiben geht es nicht nur um das Ergebnis, einen guten Text zu erzeugen, sondern auch um den Schreibprozess selbst: Schreiben ist eine Form der Übersetzung von assoziativ organisierten, individuellen Gedanken in einen sequenziell organisierten Text. Erst dann sind diese Gedanken für andere Personen lesbar. Die Übersetzung in den Text dient deshalb der Organisation der Gedanken und durch den Schreibprozess wird die Argumentation und die Struktur des Textes mitgeformt. Der Schreibprozess ist sozusagen Teil der «Denkwerkstatt», in der die Gedanken geformt werden und aus der ein Text entsteht.
Selbstverständlich ist nicht für jede Textgattung der Denkprozess gleich relevant. Bereits seit Jahrhunderten gibt es sehr formelhafte Texte (z.B. Geschäftsbriefe), die bereits früher routinisiert entstanden sind, z.B. indem (automatisiert) Textbausteine und Routineformeln verwendet werden. Beim Verfassen eines Aufsatzes, eines Berichts, eines Strategiepapiers oder auch eines journalistisch anspruchsvolleren Textes ist der Schreibprozess jedoch ein wichtiger Bestandteil, den Autor:innen nicht gänzlich an die Maschine auslagern sollten. Interessanter ist es, der KI einen Platz in der Denkwerkstatt einzuräumen und sie als Unterstützung zu nutzen.
Maschinen und Schreiben
KI wird nicht nur einen massiven Einfluss auf Schreib- und Leseprozesse haben, sondern generell auf Sprache und die kommunikativen Kompetenzen von uns Menschen. Dies ist jedoch keine neue Entwicklung: Die Erfindung und Verbreitung des Buchdrucks im 15. Jahrhundert hatte einen grossen Einfluss auf die Standardisierung von Sprachen und die Lese- und Schreibkompetenzen der Menschen. Auch die Schreibmaschine, der Computer und das Internet führten zu vielen Veränderungen.
Diese medialen Veränderungen brachten neue Rollen wie Drucker, Typistin, Sekretärin, Ghostwriter, Korrektorat, Redaktion etc., aber auch neue Praktiken: Texte setzen (statt von Hand schreiben), tippen, diktieren usw. Diese Veränderungen zeigen die Komplexität des Konzepts «Autorschaft»: Wird die Sekretärin zur Co-Autorin, wenn sie eigenständig einen Brief im Auftrag schreibt? Vor allem verändern sich aber auch ganze Wirtschaftszweige und Berufsfelder und die dafür notwendigen Kompetenzen.
Im Bildungskontext stellt sich dabei die wichtige Frage, welche Sprachkompetenzen Schüler:innen vermittelt werden sollen – und wie das am besten geschieht: Führt das digitale Schreiben mit automatischer Rechtschreib- und Grammatikkontrolle zu einem Verlust von Sprachkompetenz generell? Wie verhält sich das, wenn KI zum Schreiben und Lesen noch umfassender verwendet wird?
Aber auch in anderen Bereichen stellen sich Fragen: Wie wichtig sind Schreib- und Lesekompetenzen im Bereich der Business Intelligence, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die tatsächlich durchdacht sind, also die Denkwerkstatt durchlaufen haben? Oder wie beeinflusst der Einsatz von KI im Journalismus das Vertrauen der Leserschaft in die Medien?
Es handelt sich also um gesellschaftlich relevante und komplexe Fragen, die interdisziplinär angegangen werden müssen.