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Die Einführung von ChatGPT hat das Potenzial und gleichzeitig die Kontroverse von «Large Language Models» in den Vordergrund gerückt. Um das Phänomen in der Tiefe zu verstehen, ist Sandro Zanetti in seinem Artikel in die Geschichte des Schreibens eingetaucht.
Automatismen haben in der Geschichte des Schreibens schon immer eine Rolle gespielt, beispielsweise als Übung beim Erlernen einer Schrift. Was diese Automatismen prägt, ist was genau «von selbst» passiert und welche Elemente im Prozess als «Selbst» bestimmt werden können. Dieselben Fragen sind interessanterweise auch bei der Untersuchung von ChatGPT und ähnlichen Technologien zentral. So hat die Schreibprozessforschung in den letzten zwei Jahrzehnten festgestellt, dass Schreiben eine Kombination aus technisch-medialen, körperlich-gestischen und sprachlich-semantischen Aspekten ist. Aber wie sehr können wir nun ein maschinelles Prozessieren von Text als Schreibprozess bezeichnen?
Sandro Zanetti schreibt in diesem Zusammenhang über die «écriture automatique» aus der surrealistischen Bewegung der 1920er Jahre in Paris. Es handelt sich dabei um eine Technik, bei der durch freie Assoziation von Gedanken, ohne bewusste Kontrolle, geschrieben wurde. Aber natürlich konnte auch bei diesen Experimenten das menschliche Bewusstsein nicht ganz ausgeschaltet werden. In der digitalen Ära hat sich dies aber geändert. ChatGPT und Co. prozessieren Text ohne jegliche menschliche Einmischung. Führt man dies nun weiter, an den Punkt, wo Texte nicht nur von Maschinen prozessiert, sondern die prozessierten Texte wiederum ausschliesslich von Maschinen «gelesen» werden, wirft es die Frage auf, ob menschliche Subjekte im Schreibprozess überflüssig werden?
Wenn man das Schreiben als eine Form des Denkens, Handeln und Fühlens versteht, sollte eine Delegation an die Maschine nicht unhinterfragt als wünschenswert begriffen werden. Zwischen dem Programmieren, dem Prompten und dem Problematisieren verbirgt sich ein Interaktionsspektrum, das laut Sandro Zanetti offensiv genutzt werden sollte. Man muss «lesen» können, was eine Maschine ausgibt, aber auch was sie ökonomisch oder politisch antreibt, was sie uns an Wissen bestätigt und was sie uns vielleicht verschweigt.
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Autor: Valentina Ablondi