Vol 8 (2026), No 3: 138–165
DOI: 10.21248/jfml.2026.117
Hinweis der Herausgeber*innen: Dieser Beitrag ist Teil des Quo-vadis-Themenhefts und wurde daher keinem Peer-Review-Verfahren unterzogen.
Medien, Medienlinguistik, Mensch-Maschine-Interaktion
Rückblick und Ausblick (Artikel)
Abstract
The paper begins by looking back at a book entitled “The World in a Hundred Years”, published in 1910. The following section then examines when media linguistics established itself as a discipline and which forms of media use were previously the focus of research. Following this retrospective, the paper turns to a new area of media use: human-machine interaction. In this section, the focus is on written interaction with large language models (such as ChatGPT)—and thus on a topic that is becoming increasingly significant in media linguistics. Section 4 outlines some topics that media linguistics will address in the future and how AI research relates to them. The outlook concludes with references to the development of strong AI (known as Artificial General Intelligence), which will once again present media linguistics with new challenges.
Keywords: Media Linguistics, Mass Media, Computer-Mediated Communication, Human–Machine Interaction (HMI), Artificial Intelligence (AI), ChatGPT
1 Rückblick: Die Welt in hundert Jahren
„Die Welt in hundert Jahren“ – das ist der Titel eines Büchleins, das 1910 erschien und von dem Journalisten Arthur Brehmer herausgegeben wurde. Er hatte dazu eingeladen, in kurzen Essays einen Blick in die Zukunft zu werfen. Entstanden ist eine Anthologie, in der u. a. Beiträge zur Musik, zur Religion und zur Nachrichtentechnik in hundert Jahren versammelt sind (vgl. Brehmer 1910). Nun, über hundert Jahre später, lassen sich diese Utopien mit der Wirklichkeit abgleichen. Und man könnte – ausgehend vom Jahr 2026 – ein weiteres Büchlein zusammenstellen, in dem dieselbe Leitfrage wie damals gestellt wird. Wie wird die Welt in 100 Jahren aussehen? Beziehen wir diese Frage hier nur auf die Mediennutzung und auf das Thema des vorliegenden Heftes: Wie wird sich die medienlinguistische Forschung künftig gestalten? Damit zusammen hängt natürlich, wie weit der Terminus Medien gefasst wird. Wir verstehen Medien hier nicht in einem zeichentheoretischen Sinn (vgl. dazu Schneider 2017, Metten 2014), sondern legen das technologische Medienkonzept zugrunde und schließen uns den Definitionen von Holly (1997) und Habscheid (2000) an.
Zur alltäglichen Mediennutzung zählt inzwischen auch die Nutzung Künstlicher Intelligenz (KI); der Einsatz von KI-Tools ist heute zum festen Bestandteil im beruflichen und im privaten Leben geworden.[1] Deshalb ist die Frage nach der Zukunft der Medienlinguistik eng verbunden mit der Frage, welche Entwicklung die Nutzung von KI-Tools künftig nehmen wird. Auch darauf werden wir in unserem Beitrag eingehen und damit an Fragen anschließen, die im Einladungsschreiben zur Mitarbeit am vorliegenden Heft gestellt wurden: Wird sich die Medienlinguistik in Zukunft entscheidend verändern (müssen)? Wird sie „als eigener, d. h. spezialisierter Diskussionszusammenhang gar obsolet?“
Im Vorwort zu der erwähnten Essay-Sammlung schrieb der Herausgeber, man wolle versuchen, „von der Zukunft den Schleier zu heben und einen Blick in die Zeiten zu tun, die kommen werden“ (Brehmer 1910: 3). Das wollen wir im Folgenden ebenfalls versuchen, wobei wir natürlich nur Vermutungen anstellen können. Unsere Überlegungen beziehen sich sowohl auf die Mediennutzung selbst als auch darauf, wie die Medienlinguistik diese Nutzung aus wissenschaftlicher Sicht reflektiert. Beides hängt eng zusammen. Denn wenn sich der Untersuchungsgegenstand verändert (und dass er sich verändern wird, ist gewiss), verändert sich auch die Disziplin, die sich über diesen Gegenstand definiert.
Wir richten unser Augenmerk aber nicht nur auf die Frage, welche neuen Entwicklungen sich gegenwärtig in der Mediennutzung vollziehen und wie sich die Medienlinguistik in Zukunft gestalten wird, wir wollen auch einen Blick zurück auf die Geschichte der Medienlinguistik werfen. So wird es in Abschnitt 2 zum einen darum gehen, welche Mediennutzungen früher im Fokus medienlinguistischer Forschung standen, zum anderen darum, seit wann überhaupt die Rede von Medienlinguistik ist. Mit anderen Worten: Wann hat sich im Reigen der vielen linguistischen Subdisziplinen (z. B. Soziolinguistik, Textlinguistik, Computerlinguistik, Gesprächslinguistik, Psycholinguistik) die Medienlinguistik als Disziplin etabliert?
Nach diesem Rückblick wendet sich der Beitrag einem wichtigen neuen Bereich in der Mediennutzung zu: der Mensch-Maschine-Interaktion (Abschnitt 3). Hier legen wir den Schwerpunkt auf die schriftliche Interaktion mit Large Language Models (wie etwa ChatGPT) – und damit auf ein Themenfeld, das in der Medienlinguistik immer mehr an Bedeutung gewinnt (faktisch aber nur einen kleinen Ausschnitt im weiten Feld der KI-Nutzung darstellt). Abschnitt 4 thematisiert die Frage, welche Themen die Medienlinguistik künftig bearbeiten wird und in welcher Relation dazu die KI-Forschung steht. Zudem leiten wir in diesem Ausblick über von der generativen, schwachen KI zur starken KAI (= Künstliche Allgemeine Intelligenz). Dabei handelt es sich um eine KI, die auch solche Aufgaben bewältigen kann, für die sie nicht trainiert wurde, und imstande ist, menschliche Fähigkeiten maximal zu simulieren. Diese Technologie ist noch in der Entwicklung und spielt deshalb im medienlinguistischen Diskurs noch kaum eine Rolle. Noch …
2 Auf den Spuren der Medienlinguistik
Die meisten Forschungsarbeiten in der Linguistik sind entweder allgemein-sprachvergleichend ausgerichtet oder fokussieren, wie in der germanistischen Linguistik der Fall, auf eine Einzelsprache. Letzteres gilt auch für den vorliegenden Beitrag; vorrangig geht es hier um solche Arbeiten, die in der Germanistik zu situieren sind. Der Anglist Hartmut Stöckl nennt in einem programmatischen Beitrag zur Medienlinguistik (s. u.) drei Publikationen, die er als Meilensteine der germanistischen Medienforschung ansieht (in Klammern jeweils die Erstauflage): die Bücher Pressesprache (1983) von Heinz-Helmut Lüger, Sprache der Massenmedien (1984) von Harald Burger und Pressekommunikation (1986) von Hans-Jürgen Bucher (vgl. Stöckl 2012: 16). Ergänzen möchten wir diese Auflistung noch um Arbeiten von Werner Holly. Sein Aufsatz von 1997 wurde weiter oben kurz erwähnt, zu nennen ist auch sein Buch Fernsehen (Holly 2004). Kennzeichnend für viele dieser Arbeiten war, dass jeweils die Beschreibung der spezifischen Merkmale eines Einzelmediums im Zentrum stand (z. B. Radio, Zeitung, Fernsehen).[2]
In einer Fußnote verweist Stöckl (2012: 26) auf wichtige Arbeiten aus der anglo-amerikanischen Forschung (z. B. von Teun A. van Dijk), im Beitrag selbst legt er den Schwerpunkt aber explizit auf die Germanistik. Angemerkt sei auch, dass Stöckl sich in seinem Rückblick ausschließlich auf die Massenkommunikation bezieht (und hier vor allem auf die Pressesprache), die Eins-zu-Eins-Kommunikation blendet er aus. Das ist insofern gerechtfertigt, als in den 1980er Jahren die germanistisch-linguistische Forschung zur medienbasierten, interpersonalen Kommunikation noch eine nachgeordnete Rolle spielte.[3] Das private Faxschreiben und das Versenden von Telegrammen waren im Alltag ohnehin nie sehr verbreitet (vgl. Dürscheid/Frick 2016), das Schreiben von SMS und E-Mails wurde erst in den 1990er Jahren populär – und folglich rückte dann erst die Individualkommunikation in den Fokus der Medienlinguistik. Viele Arbeiten aus dieser Zeit thematisierten die schriftliche Kommunikation (z. B. die Verwendung von Abkürzungen in SMS, den Gebrauch von Smileys, das Einsparen von Zeichen) – oft verbunden mit der Frage, welchen Einfluss dieses Schreiben auf das Schreiben in normgebundenen Kontexten (z. B. in der Schule) haben könnte. Heute dagegen sind Sprachnachrichten, das Hören von Podcasts, das Telefonieren via WhatsApp etc. in der digitalen Alltagskommunikation weit verbreitet; diesem Umstand trägt die Forschung denn auch immer mehr Rechnung (z. B. König/Hector 2019; König 2021). Und auch im öffentlichen Diskurs findet die (neue) Mündlichkeit im Digitalen viel Beachtung. So titelte das Online-Nachrichtenportal Watson im Jahr 2019: „Schreibst du noch oder sprichst du schon?“[4]
Zurück zu dem Beitrag von Stöckl (2012): Dieser basiert auf einem Vortrag anlässlich einer Tagung, die in einer langen Tradition steht und bis heute in einer Tagungsreihe unter dem Titel „Kontrastive Medienlinguistik“ durchgeführt wird.[5] In seinem Vortrag bezeichnete Stöckl damals die Medienlinguistik als ein „(noch) emergentes Forschungsfeld“ (siehe auch den Titel seines Beitrags: „Medienlinguistik. Zu Status und Methodik eines (noch) emergenten Forschungsfeldes“). Das Forschungsfeld scheint sich tatsächlich erst um das Jahr 2000/2001 etabliert zu haben, zuvor wurden in Buchtiteln meist gegenstandsorientierte Formulierungen gewählt (z. B. Sprache in Massenmedien, Pressesprache); das Wort Medienlinguistik war noch nicht im Gebrauch. Sucht man nach Arbeiten, die zu damaliger Zeit explizit unter der Bezeichnung Medienlinguistik erschienen, stößt man erst im Jahr 2001 auf eine entsprechende Publikation. Dabei handelt es sich um eine Festschrift mit dem Titel Mediensprache und Medienlinguistik (Möhn et al. 2001).[6]
In der deutschsprachigen Wikipedia gibt es seit 2006 einen Eintrag zum Lemma Medienlinguistik. Der Artikel bestand zunächst nur aus drei Zeilen, im Mai 2007 kam ein längerer Text dazu, der als kollaboratives Schreibprojekt im Anschluss an eine Vorlesung zur Medienlinguistik an der Universität Zürich entstanden war (mit Hinweisen zur Terminologie, zur Methodik, zum Untersuchungsgegenstand etc.). Seither hat der Artikel viele Veränderungen erfahren und wurde um wichtige Querverweise ergänzt (z. B. zur kognitiven Medienlinguistik).[7]
Im Jahr 2006 erschien auch das viel zitierte UTB-Buch Medienlinguistik von Daniel Perrin, das inzwischen schon in dritter Auflage vorliegt und den Schwerpunkt auf die journalistische Textproduktion legt. Das Buch hat sicher dazu beigetragen, dass sich die Disziplinbezeichnung Medienlinguistik weiter etablieren konnte. Und noch ein weiteres Werk sei genannt, aus dem weiter oben bereits zitiert wurde: die Einführung in die Medienlinguistik von Ulrich Schmitz, einem der wichtigsten Vertreter der germanistischen Medienlinguistik. Dieses Buch bietet nach wichtigen terminologischen Klärungen (zu Medien, Kommunikationsformen, Textsorte, Modus und Zeichen) einen informativen Überblick zur Mediengeschichte und Mediennutzung sowie Analysebeispiele und abschließend Hinweise zum Studium der Medienlinguistik. So heißt es hier: „Medienlinguisten sitzen genau in dem Sattel, der den intellektuellen Diskurs der Universität mit dem der Medien verbindet. […] Man studiert Medienlinguistik, um zu verstehen, warum so gesprochen und geschrieben wird und nicht anders“ (Schmitz 2015: 129).
Was Schmitz damals schon konstatierte, trifft heute umso mehr zu: Die Medienlinguistik ist in der Germanistik angekommen, germanistische Lehrstühle sind mit dieser Denomination besetzt (so etwa die Professur von Jannis Androutsopoulos an der Universität Hamburg), in der Lehre werden regelmäßig Kurse zur Medienlinguistik angeboten, und es gibt eine Fachzeitschrift, die diesem Themenfeld gewidmet ist: das Journal für Medienlinguistik (in dem auch der vorliegende Beitrag erscheint). Das erste Diskussionspapier in dieser Zeitschrift wurde von Ulrich Schmitz verfasst; es trägt den provokanten Titel „Alle Linguistik sollte Medienlinguistik sein“ (Schmitz 2018). Diese Formulierung war geschickt gewählt. Denn immerhin war es der erste Beitrag in einer Zeitschrift, die 2018 unter eben diesem Titel neu auf den Markt kam und es sich u. a. zur Aufgabe gemacht hatte, „Sprache und Kommunikation unter dem Einfluss medialer Veränderungen“ zu erforschen (so die Formulierung unter https://www.jfml.org/).[8]
Doch wie begründet Schmitz seine These, alle Linguistik solle Medienlinguistik sein? Er legt dar, dass Menschen und technische Geräte in fast allen Situationen des täglichen Lebens aufeinander angewiesen seien; an anderer Stelle spricht er gar von einer immer enger werdenden symbiotischen Verbindung zwischen „Hand, Auge, Ohr und Sprechwerkzeuge einerseits sowie technisch produzierten Kommunikationsgeräten andererseits“ (Schmitz 2018: 9–10). Dazu hier ein Zitat:
Gegenwärtig geraten völlig gerätfrei verlaufende Kommunikationsereignisse zu fast schon altmodisch oder aber luxuriös anmutenden und relativ immer selteneren Ausnahmen. Diese Entwicklung verläuft alltäglich unter unseren Augen, erscheint jedoch immer noch seltsam: praktisch vertraut und emotional befremdlich zugleich. Just an dieser Beobachtung setzt meine These an, alle Linguistik sei Medienlinguistik oder solle es zumindest sein. (Schmitz 2018: 10)
Auf Schmitz’ Überlegungen kommen wir weiter unten zurück. An dieser Stelle wenden wir uns der Frage zu, welche inhaltlichen und methodischen Schwerpunkte in der frühen Medienlinguistik gesetzt wurden. Wie bereits dargelegt, widmeten sich die meisten Arbeiten in den 1980er Jahren dem Sprachgebrauch in den Massenmedien, erst später kamen Studien zu den damals noch neuen Kommunikationsformen (z. B. SMS, Chat, E-Mail) hinzu. Diese Arbeiten basierten, sofern sie empirisch ausgerichtet waren, auf Korpusanalysen, auf Befragungen oder ethnographischen Studien (z. B. zur SMS-Kommunikation in einer Kleingruppe) – also auf den Methoden, die auch heute noch zum Einsatz kommen, inzwischen aber meist auf der Basis enormer Datenmengen durchgeführt werden. Vier wichtige Publikationen aus dieser Zeit werden im Folgenden genannt.[9]
1. 1995 erschien in den Osnabrücker Beiträge zur Sprachtheorie ein Heft zum Thema „Neue Medien“ (herausgegeben von Ulrich Schmitz), u. a. mit Beiträgen zum wissenschaftlichen Schreiben am Computer, zur Chatkommunikation und zum Sprachgebrauch in Newsgroups.
2. 1998 erschien das Buch Sprache und Kommunikation im Internet. Überblick und Analysen, von Jens Runkehl, Peter Schlobinski und Torsten Siever verfasst. Dabei handelt es sich um die erste deutschsprachige Monographie zur computervermittelten Kommunikation.
3. Peter Schlobinski war es auch, der als einer der ersten zusammen mit Studierenden eine kleine empirische Studie zum Schreiben von SMS publizierte (Schlobinski et al. 2001).
4. Im März 1999 stellte das Institut für Deutsche Sprache in Mannheim seine Jahrestagung unter das Thema „Sprache und neue Medien“; das Jahrbuch dazu wurde von Werner Kallmeyer herausgegeben.[10]
Auf das IDS-Jahrbuch von 1999 gehen wir etwas ausführlicher ein, denn darin finden sich viele für das Thema einschlägige Beiträge (z. B. „Sprache und Kommunikationsformen in Newsgroups und Mailinglisten“, „Interaktionssteuerung bei der computervermittelten Kommunikation“, „Neue Medien als Arbeitsinstrument der Linguistik“).[11] So argumentiert Karlheinz Jakob dafür, dass alle Audio- und Videomedien des 20. Jahrhunderts schon zu Beginn des Jahrhunderts in einfacher Form vorhanden gewesen seien oder als technische Utopie bereits denkbar waren (vgl. Jakob 2000: 123). Als Beleg führt er eine Aussage von Robert Sloß aus dem Jahr 1910 an. Dieser hatte in einem Essay mit dem Titel Das drahtlose Jahrhundert geschrieben: „Die Bürger der drahtlosen Zeit werden überall mit ihrem „Empfänger“ herumgehen, der irgendwo, im Hut oder anderswo angebracht und auf eine der Myriaden von Vibrationen eingestellt sein wird, mit der er gerade Verbindung sucht“ (Sloß 1910: 35). Das Zitat stammt aus der weiter oben bereits erwähnten Essay-Sammlung von Brehmer (1910) Die Welt in hundert Jahren.[12] Es ist erstaunlich, wie treffend Sloß mit diesen Worten die mobile Kommunikation unserer Tage vorweggenommen hat.
Seit der Publikation des IDS-Jahrbuchs (Kallmeyer 2000) wurden viele Arbeiten zum E-Mailen, Chatten und SMS-Schreiben publiziert (vgl. Dürscheid/Frick 2016, siehe auch Dürscheid 2024), auch wurden in der Schweiz zwei große Forschungsprojekte zur SMS- und später zur WhatsApp-Kommunikation durchgeführt. Zunächst galten für die SMS-Kommunikation am Handy und die computervermittelte Kommunikation aber noch unterschiedliche Rahmenbedingungen (z. B. mobil vs. stationär; zeichenbegrenzt vs. ohne Zeichenvorgabe; über Mobilfunk vs. internetbasiert; auf Zahlen- vs. Buchstabentastatur). Mit der Einführung des iPhones im Jahr 2007 änderte sich dies, die beiden Nutzungsformen näherten sich immer mehr an, Handys mutierten zu internetfähigen Computern, mit denen man inzwischen immer und überall erreichbar ist, jederzeit Informationen abrufen kann, Livestreams, Blogs, Podcasts etc. nutzen kann, virtuelle Treffen abhalten kann, Audionachrichten versenden kann u. v. m. Die Unterscheidung zwischen Massen- und Individualkommunikation wurde dadurch zwar nicht obsolet, doch nun kann alles in einem Gerät zur Anwendung kommen, die Einzelmedien (Radio, Fernsehen, Zeitung, Computer, Telefon etc.) sind konvergiert.
Etwas blieb trotz dieser Umbrüche aber lange Zeit konstant: Wenn in der Forschung von Individualkommunikation die Rede war, bezog man sich darauf, dass Menschen mit Menschen kommunizieren (z. B. im Gespräch, via Textchat, via Videochat). Seit einigen Jahren ist nun eine neue Bedeutungskomponente hinzugekommen: die Kommunikation mit Maschinen.[13] Dies führt uns zur gegenwärtigen Situation: Die Maschine ist nicht mehr nur ein Objekt, sie übernimmt die Rolle eines Interaktionspartners, mit dem der Mensch Dialoge führen kann (vgl. Abschnitt 3). Als Stichtag dafür gilt der 30. November 2022. Dieses Datum markiert einen Wendepunkt, seine Folgen sind noch längst nicht absehbar. An diesem Tag lancierte die Firma OpenAI das generative Sprachmodell ChatGPT. Zwar mag man einwenden, dass die Kommunikation mit Maschinen auch schon früher möglich war, man denke etwa an Sprachassistenten wie Siri oder Alexa (vgl. Dürscheid/Brommer 2021). Durch die einfache, umstandslose Nutzung der Website https://chatgpt.com/ wurde der Einsatz solcher Sprachmodelle aber für alle leicht zugänglich; außerdem waren die damit verbundenen Möglichkeiten weitaus elaborierter als je zuvor (s. u.). Nur fünf Tage nach dem Start lag die die Nutzerzahl bereits bei einer Million, heute gehört die Website von ChatGPT nach eigenen Angaben weltweit zu den fünf meistbesuchten Internetseiten.[14]
Am Ende des IDS-Jahrbuches zur Tagung von 1999 fasst Werner Kallmeyer den damaligen Forschungsstand treffend zusammen. In einer Fußnote erwähnt er eine Bemerkung von Ulrich Schmitz, der damals vermutet hatte, dass im Jahr 2050 die gegenwärtige Nutzung neuer Medien wohl „ähnlich rührend erscheinen mag wie der heutige Rückblick auf die Anfänge der Datenverarbeitung“ (Kallmeyer 2000: 293). Noch sind wir zwar nicht im Jahr 2050, doch bereits jetzt ist einiges von dem, wozu früher in der Medienlinguistik geforscht wurde (z. B. zur SMS-Kommunikation), schon Geschichte. Das bedeutet nicht, dass die betreffenden Kommunikationsmittel nicht mehr genutzt würden (auch SMS werden noch verschickt, so etwa zur Authentifizierung), die thematischen Scherpunkte haben sich aber verlagert. Zudem steht die Forschung inzwischen vor neuen Fragen, die nicht mehr nur wie früher auf die Mensch-Mensch-Kommunikation (ob massenmedial oder interpersonal) gerichtet sind, sondern auch auf die Mensch-Maschine-Kommunikation.
Im nächsten Abschnitt richten wir den Fokus auf die Frage, wie wir mit Maschinen interagieren und welche neuen Fragestellungen sich daraus für die Linguistik ergeben. Im Anschluss daran werfen wir einen Blick in die Zukunft: Welche Auswirkungen werden die aktuellen Entwicklungen auf die Medienlinguistik haben? Und in welche Richtung wird die linguistische KI-Forschung gehen? Wird sie in die Medienlinguistik integriert?
3 Mensch-Maschine-Interaktion: Wenn das Gegenüber vom Objekt zum Subjekt avanciert
Es wurde bereits deutlich: Gegenwärtig befinden wir uns in einer Phase medialer Transformation. Die Maschine wird in der digitalen Kommunikation nicht mehr nur als Objekt wahrgenommen, das dazu dient, Dialoge mit anderen Menschen zu führen (z. B. via Smartphone), sondern zunehmend auch als Subjekt, mit dem interagiert wird (z. B. in ‚Gestalt‘ eines KI-Chatbots). Dadurch verschiebt sich einerseits die Rolle der Maschine (vom Medium zum Empfänger) und andererseits ihr ontologischer Status (vom Objekt zum Subjekt). Wie lässt sich dies terminologisch fassen? Im Deutschen kursieren hierfür verschiedene Bezeichnungen (z. B. Mensch-Maschine-Interaktion, Mensch-Maschine-Kommunikation, Mensch-Computer-Interaktion, Mensch-Roboter-Kommunikation), deren Bedeutungsgrenzen häufig unscharf bleiben (vgl. Brommer/Dürscheid 2021: 16).
Bevor wir aber auf diese Frage eingehen, wollen wir – in Fortführung des bereits skizzierten medienhistorischen Rückblicks – erneut einen Blick in die Vergangenheit werfen: Wann haben Menschen begonnen, Maschinen nicht nur zu benutzen, sondern mit ihnen zu interagieren? Diese Frage ist gar nicht so einfach zu beantworten: Wird sowohl der Interaktions- wie auch der Maschinebegriff sehr breit ausgelegt, müsste man z. B. der folgenden Aussage zustimmen: „Ever since humans started to build tools, there was […] interaction between the humans and the machines“ (Di Nardo et al. 2020: 23). Folglich würden sowohl die Nutzung einer Schaufel, das Bedienen einer Mikrowelle als auch der mündliche Austausch mit sprachbasierten KI-Agent:innen wie Maya und Miles unter die Bezeichnung „Mensch-Maschine-Interaktion“ fallen.[15] Diese Übergeneralisierung führt in Folge zu einer Unschärfe des Begriffs selbst – ein Prozess, der für emergente Forschungsfelder nicht untypisch ist (vgl. Stöckl 2012) – und weiter dazu, dass beispielsweise die englische Bezeichnung „HMI“ (Human-Machine Interaction) zum gegenwärtigen Zeitpunkt überwiegend als umbrella term verwendet wird. Um die vielfältigen und divergenten Formen der Mensch-Maschine-Interaktion zu beschreiben und für die Forschung fruchtbar zu machen, ist es aber wichtig, diesen Terminus genauer zu fassen. Im Interesse einer präzisen medienlinguistischen Beschreibung plädieren wir deshalb dafür, zunächst einmal die notwendige Begriffsarbeit zu leisten (d. h. den Regenschirm zuzuklappen). Das soll im Folgenden geschehen.
Bevor wir uns dem Interaktionsbegriff zuwenden, soll geklärt werden, was unter „Maschine“ zu verstehen ist. Um den Begriff der „Maschine“ von dem des „Werkzeugs“ abzugrenzen, muss hinsichtlich ihrer eigenständigen Funktionalität unterschieden werden: Eine „Maschine“ ist in der Lage, nach Aktivierung eine Arbeit selbständig auszuführen, ein „Werkzeug“ kann dies nicht. So kann eine Mikrowelle nach Eingabe der Minutenanzahl den Erhitzungs- und Drehprozess selbständig ausführen, während eine herkömmliche Schaufel nach ein paar initialen Spatenstichen nicht eigenständig weitergräbt. Die Mensch-Maschine-Interaktion bezieht sich somit auf das Miteinander von Menschen und Geräten oder Systemen, welche über die Funktionalität von Werkzeugen hinausgehen, und kann als solche – und damit kommen wir zum Interaktionsbegriff – unterschiedlich komplex sein: von rudimentär bis quasi-menschlich (vgl. Zülli 2025).
Die primitivste Form des menschlich-maschinellen Austausches, die zugleich auch am häufigsten im Alltag anzutreffen ist, ist das Kommando. Der Mensch gibt einen Befehl (etwa durch das Anklicken eines Icons oder Drücken eines Knopfes) und die Maschine (z. B. eine Mikrowelle) reagiert auf diesen Input in Form des gewünschten Outputs (z. B. Erhitzen des Fertiggerichts). Diese Input-Output-Relation ist unilateral, da trotz maschineller Reaktion die Aktion bzw. die Initiative nur von einer Seite ausgeht und das Kommando keine dialogischen Momente beinhaltet. Zwar könnte an dieser Stelle in Bezug auf moderne Sprachmodelle wie ChatGPT argumentiert werden, dass diese ebenfalls lediglich mit dem geforderten Output auf Inputs reagieren.[16] Diese Beobachtung ist für viele technische Systeme zutreffend; sie greift hier jedoch zu kurz. Denn moderne Sprachmodelle reagieren bei weitem nicht mehr nur passiv, sondern ergreifen durch Rückfragen oder Aufforderungen zur Präzisierung des Geschriebenen selbst die Initiative. Genau diese Form von maschineller Agency – verstanden nicht als Intentionalität, sondern als interaktionale Initiativfähigkeit – markiert den Unterschied zwischen einem Kommando und der nächsthöheren Interaktionsform, dem Dialog.
Ein Dialog zwischen Mensch und Maschine liegt also dann vor, wenn die Maschine z. B. mit einer Rückfrage oder einem eigenen, neuen Input antwortet und so ein bilaterales Turn-Taking entsteht.[17] Der maschinelle Turn kann ebenfalls sprachlicher Natur sein, wie die mündliche Rückfrage eines Sprachassistenten („Mir geht es gut, danke der Nachfrage. Und wie geht es dir?“) oder die Aufforderung zur Präzisierung („Beziehst du dich mit Kompetenz auf das Kompetenz-Performanz-Modell nach Noam Chomsky oder auf kommunikative Kompetenz im Sinne von Dell Hymes?“). Der Turn kann aber auch in nicht-sprachlicher Form auftreten, etwa durch das Anzeigen eines weiterführenden Auswahlpunktes im Menü eines Bahnfahrtautomaten, der in einem zweiten Schritt nicht nur nach der gewünschten Strecke, sondern nach der Anzahl Reisender fragt (vgl. Butz et al. 2022: 99). Auch in diesem Fall tritt ein neuer, von der Maschine initiierter Turn auf. Zusammenfassend besteht der Unterschied vom Kommando zum Dialog also in folgenden Punkten:
• es liegt ein einfacher, wechselseitiger Austausch vor
• die Maschine stellt Rückfragen oder schlägt Alternativen vor
• Kontextinformationen werden über mehr als einen Turn hinweg erfasst.
Die hier für den Dialog als hinreichend erachteten Kriterien der Sequenzialität und Wechselseitigkeit sind dabei von den Kriterien der Ko-Konstruktion von Bedeutung und der (globalen) Kontextbezogenheit zu unterscheiden: Eine Mensch-Maschine-„Kommunikation“ ist bei dieser Art Maschine nicht möglich, da diese dialogischen Interaktionen hinsichtlich ihrer Komplexität noch eingeschränkt sind. Bendel (2024: 238) bezeichnet Sprachassistenzen daher passend auch als „Dialogsysteme“ und nicht etwa als Kommunikationssysteme. Von Kommunikation kann dagegen erst gesprochen werden, wenn „ein hohes Maß an Situationsgebundenheit sowie eine kollaborativ erzeugte sequenzielle Struktur vorliegt“ (Imo 2017: 81). Für Maschinen bedeutet das, dass ihre Antworten kontextuell kohärent sein müssen und über den local context (wie die letztgestellte Frage) hinausgehen, also auch vorherige Antworten aus dem Gesprächsverlauf oder Weltwissen aus dem global context einbeziehen müssen. So erfordert eine „kollaborativ erzeugte sequenzielle Struktur“ (Imo 2017: 81), dass die schriftlichen oder mündlichen Antworten der Maschine adaptive stilistische Variabilität aufweisen, dass sie sich dem Gegenüber anpasst und fortlaufend den common ground zwischen sich und dem Gegenüber aushandelt (was für Kommunikation konstitutiv ist). Ein einfaches Beispiel dazu: Fordere ich ein älteres Assistenz-System, wie etwa Google Home, dazu auf, mir das Phänomen Rekurrenz in einer Weise zu erklären, als sei ich ein Kind, ist es nicht fähig, dieser Aufforderung adäquat Folge leisten. Ein Sprachmodell wie ChatGPT hingegen antwortet auf die gleiche Aufforderung:
Abbildung 1: Rekurrenz kindgerecht erklärt [ChatGPT Stand August 2026]
Diese sprachlichen Anpassungen des Systems an den kognitiven und emotionalen Zustand des Gegenübers können je nach Inhalt auch Funktionen erfüllen, die über den rein informativen Austausch hinausgehen. Dazu wiederum ein Beispiel: Wenn Sprachmodelle bei der Erzählung eines Streits die erzählende Person in ihrer Meinung bestätigen, validieren sie damit auch deren Gefühle und vollziehen somit eine pragmatisch-emotive Handlung. Allerdings wird gerade diese eine Form von stetig affirmativer Resonanz inzwischen auch kritisch diskutiert (vgl. Pierre et al. 2025; Chadha et al. 2025).[18]
Weiter gedacht ist es theoretisch sogar möglich, dass die Maschine – z. B. ein humanoider Roboter oder ein 3D-Hologramm – verschiedene Modalitäten (wie Gestik und Mimik des Gegenübers) sowie außersprachliche situative Faktoren wie den Ort und soziokulturelle Dimensionen (z. B. Alter oder Gender) in ihre Antworten einbezieht.[19] In diesen Fällen nähert sich die Mensch-Maschine-Interaktion –und hier ist der Interaktionsbegriff durchaus angebracht – der Verschränkung von Mensch und Technik an, wie sie in der Medienlinguistik schon vor einigen Jahren beschrieben wurde (vgl. Schmitz 2018; Brommer/Dürscheid 2021) und sich auch im Begriff Technozän widerspiegelt (vgl. Schlaudt 2022).
Es ist naheliegend, dass Maschinen, mit denen wir auf diese Weise interagieren, starke anthropomorphe Tendenzen bei uns auslösen, dass wir also dazu neigen, ihnen menschliche Verhaltensmuster, Fähigkeiten und Emotionen zuzuschreiben (vgl. Salles et al. 2020: 88). Dies trifft nicht nur auf Roboter wie Sophia zu, die äußerlich einem Menschen ähneln, oder auf KI-Chatbots, mit denen wir uns auf hohem sprachlichem Niveau austauschen können (obwohl beides Faktoren sind, die Anthropomorphismus begünstigen, vgl. Xiao et al. 2025) – im Gegenteil. Das Beispiel in Abbildung 2 soll verdeutlichen, dass dieses Phänomen der Vermenschlichung nicht erst bei fortgeschrittenen KI-Systemen auftritt, sondern bereits auf der Kommando-Ebene einfacher Maschinen zu beobachten ist – etwa im Umgang mit einem Drucker.
Abbildung 2: Aus einem Vortrag in der Ringvorlesung „Digitaler Donnerstag“ im WS 25/26 an der Universität Wuppertal
Diese WhatsApp-Unterhaltungen von Schweizer Studierenden zeigen eindrücklich, dass die Zuschreibung menschlicher Eigenschaften sowohl auf ontologischer, agentiver als auch interaktionaler Ebene auftreten kann. Maschinen, hier Drucker, können demnach Bitches sein (ontologische Ebene), Angst riechen oder zicken (agentive Ebene) sowie Stress verursachen (interaktionale Ebene). Es kann also festgehalten werden, dass bereits solche Maschinen situativ als handelnde Subjekte wahrgenommen werden können – ein Effekt, der mit zunehmender Funktionalität und Humanisierung der Maschine noch verstärkt wird. So zeigen neuere Untersuchungen, dass uns Cues von humanoiden Robotern (z. B. Mimik, Gestik, Körperhaltung) in analoger Weise beeinflussen, wie es menschliche Cues tun (vgl. Bartneck et al. 2020; Tanner et al. 2021). Damit stellt sich zunehmend die Frage nach einer maschinellen Identität – und nach Konvergenzpunkten und Differenzierungsmöglichkeiten von der menschlichen Identität. Dies ist eine komplexe Thematik, die im gegenwärtigen KI-Diskurs – insbesondere im Hinblick auf Emotion, Empathie und Performanz (vgl. dazu Ortner 2024) – interdisziplinär diskutiert wird. Aus psycholinguistischer Perspektive ist Identität nicht etwas, das besteht, sondern etwas, das durch Sprache hergestellt wird. Bereits durch die Wortwahl (z. B. umgangssprachliche Ausdrücke vs. Fachtermini), durch spezifische Diskurspraktiken und kommunikative Handlungen positioniere ich mich – politisch, kulturell, sozial – und konstituiere somit sprachlich (m)eine Identität (vgl. Zülli/Eggenschwiler/Dürscheid 2026). Nur: Ein Sprachmodell, das dazu angewiesen oder programmiert wird, kann dies alles auch. So ist es für ChatGPT zum Beispiel ohne weiteres möglich, die Rolle und sprachliche Identität einer Psychotherapeutin – in Butlers Sinne – authentisch und empathisch zu performen (vgl. Zülli et al. eingereicht).
Maschinen besitzen zwar kein Bewusstsein – wie empfindungsfähige Akteur:innen (z. B. Tiere oder Menschen) –, sie können dieses aber überzeugend imitieren (vgl. Kalwa 2026), wodurch sie sich deutlich von nicht-sentienten Akteur:innen (z. B. Drucker oder Schaufel) unterscheiden. Wo sollen wir diese Entitäten also innerhalb unserer bestehenden kategorialen Muster einordnen? Eine Möglichkeit wäre, sie als eine eigenständige evolutionäre Entwicklung zu konzeptualisieren – vielleicht als machina sapiens, d. h. als Maschinen, die zwar keine intentionale Agency besitzen, aber dennoch über eine Form emergenter kognitiver Handlungsfähigkeit verfügen (vgl. Zülli 2026). In dieser Zuschreibung einer eigenständigen Handlungsfähigkeit liegt jedoch ein epistemisches Risiko, denn das Gegenüber bleibt – trotz menschlichen Sprachgebrauchs – letztlich eine Maschine und kein intentional handelndes Subjekt. Was als Agency oder Persönlichkeit erscheinen mag, basiert lediglich auf statistischer Mustererkennung und Musterwiedergabe und nicht etwa auf Intentionalität oder Bewusstsein. Diese Überschätzung künstlicher Intelligenz, die ab einem gewissen Punkt beinahe zwangsläufig einsetzt, ist nicht ungefährlich: Aussagen, die uns Sprachmodelle als Fakten präsentieren, werden nicht mehr auf ihre Richtigkeit überprüft, Ratschläge von Therapiebots unreflektiert umgesetzt, den Empfehlungen zur Annahme oder Ablehnung eines Bewerbungsdossiers Folge geleistet – kurz: Die moralischen und ethischen Implikationen, die durch die Nutzung von KI-Systemen entstehen können, werden oft nicht mitbedacht (vgl. dazu auch Bender 2024; Crawford 2021). Wichtig ist deshalb, dass im medienlinguistischen Kontext das Augenmerk verstärkt darauf gerichtet wird, wie die KI-Nutzung menschliches Handeln und gesellschaftliche Diskurse beeinflussen, verschieben und normativ prägen kann.
Die hier aufgeworfenen Fragen machen deutlich, dass Maschinen längst nicht mehr nur als Medium dem Austausch zwischen Menschen dienen, sondern selbst ein interaktionales Gegenüber sein können. Es ist zu vermuten, dass die Interaktionen, die zwischen Menschen und Maschinen stattfinden, nicht nur Einfluss auf das Privatleben einzelner Personen haben, sondern sich kollektiv auswirken, dass sich Technologie, Sprache und Gesellschaft zunehmend verschränken. Zum einen wird die Automatisierung der Kommunikation zunehmen, zum anderen wird es zu einer weiteren Hybridisierung kommen.[20] Die daraus emergierenden Phänomene sollten nicht nur aus einer technischen, psychologischen oder philosophischen Perspektive analysiert werden; sie stellen auch die Medienlinguistik vor viele neue Aufgaben. Das gilt u. a. für die Frage, ob Konzepte wie Medienkompetenz, Schreibkompetenz und Literalität neu zu fassen sind. Schon ist beispielsweise die Rede von einer KI-Literalität. Su et al. (2023: 1–2) definieren diese wie folgt: „AI literacy is a set of competencies that enables people to critically evaluate, communicate and collaborate effectively with AI“. Und was die Schreibkompetenz betrifft, so hält Ortner (2024: 84) mit Bezug auf einschlägige Arbeiten fest:
Wort-für-Wort-Schreiben, Orthographie und Grammatik werden zu niedrigen, vollständig an KI ausgelagerten Textarbeiten, während ‘Schreibkompetenz’ künftig als Editieren, Überarbeiten, Auswählen und Beurteilen dessen, was Algorithmen ausgeben, zu begreifen sein wird.
Die immer enger werdende symbiotische Verbindung von Mensch und Maschine (vgl. Schmitz 2018) tritt auch hier zu Tage. Menschen bearbeiten das, was Algorithmen ausgeben; Maschinen avancieren vom passiven Medium, mit dem geschrieben wird (z. B. Laptop), zu aktiven Kollaborateur:innen, die den Text mitgestalten. Vor diesem Hintergrund stellt sich umso mehr die Frage, ob Stöckls Aussage, dass „[t]echnische Hilfsmittel […] zur Sinnkonstitution selbst nicht bei[tragen]“ (Stöckl 2012: 17), zutrifft. Zugespitzt gesagt: Oft sind es nun ebendiese Hilfsmittel, die den Sinn konstituieren. Das, was bereits Schneider (2017: 38) konstatiert hat – „das Medium gibt dem jeweils Mediatisierten seine spezifische Gestalt“ –, erreicht damit eine neue Dimension: Im Schreibprozess können KI-Systeme so eingesetzt werden, dass sie nicht mehr nur sinnmiterzeugend sind. Sie sind sinngebend.[21]
4 Ausblick: Die Welt in 100 Jahren
„Ob bei Recherchen im Internet, bei der Animation von Fotos oder bei der Erstellung von Texten: Immer mehr Menschen nutzen heutzutage Werkzeuge Künstlicher Intelligenz.“ Mit diesen Worten informierte die Gesellschaft für deutsche Sprache (GfdS) im Jahr 2025 in einer Pressemitteilung über ihre Entscheidung, das Kompositum „KI-Ära“ zum Wort des Jahres 2025 zu küren. Dass KI in aller Munde ist und deshalb zum Kandidaten für das Wort des Jahres wurde, überrascht nicht. Weshalb aber Ära? Die Begründung dafür lautete, dass es inzwischen berechtigt sei, nicht mehr nur von einer Wende, sondern von einer neuen Zeit, einer neuen Ära zu sprechen. In der Pressemitteilung hieß es dazu:
Aus Sicht der GfdS ist der Beginn einer Ära nicht zu verkennen – mit vielen Chancen, aber ebenso mit Risiken des Missbrauchs und eines Verlustes an eigenständigem, kritischem Denken, Sprechen und Schreiben. Zu erwarten ist somit auch, dass die flächendeckende Nutzung von KI sich auf die künftige Entwicklung der deutschen Sprache auswirken wird.[22]
Noch ist allerdings nicht abzusehen, wie sich die Nutzung von KI auf „die künftige Entwicklung der deutschen Sprache“ auswirken wird. Werden sich neue sprachliche Register herausbilden? Wird es einen Mensch-Maschine-Stil, einen neuen, transhumanistischen Schreibstil geben (vgl. Zülli 2025)? Und wenn das der Fall sein sollte: Werden wir diesen Stil auf Situationen übertragen, in denen wir mit Menschen, nicht mit Maschinen kommunizieren (beispielsweise in einem WhatsApp-Chat)? Welche Indizien wird es noch geben, um zu erkennen, ob wir mit einem Menschen oder einer Maschine chatten?[23]
All das sind Fragen, mit denen sich die Medienlinguistik künftig befassen muss. Dafür muss sie eng mit der KI-Forschung zusammenarbeiten und die aktuellen technologischen Entwicklungen genau verfolgen. Unbestritten ist auf jeden Fall, dass die KI in sprachlicher Hinsicht immer leistungsfähiger werden wird. Das zeigt sich jetzt schon auf pragmatischer Ebene (vgl. Bojic et al. 2025). Inzwischen sind generative Sprachmodelle recht gut in der Lage, implizite Bedeutungen und Ironie zu erkennen, Metaphern zu verstehen und empathisch zu reagieren (vgl. Ortner 2024, Zülli et al. eingereicht). Auch das trägt dazu bei, dass man sich in der Mensch-Maschine-Kommunikation fast in einem Austausch mit einem Menschen wähnt; die Illusion ist nahezu perfekt.
An der Schnittstelle von Medienlinguistik und KI-Forschung kann es aber nicht nur darum gehen, welche Auswirkungen die Interaktion mit Large Language Models auf unseren Sprachgebrauch und auf unser Kommunikationsverhalten haben wird. Auch andere Forschungsfragen stellen sich neu bzw. stellen sich drängender als bisher: Woran erkennt man in den sozialen Netzwerken KI-generierte Inhalte? Welchen Einfluss hat die KI-Nutzung auf die Reproduktion von Stereotypen? Wie kann man dem entgegenwirken? In welchem Verhältnis steht der schulische Einsatz von KI-Tools zur Mediendidaktik? Wird die KI-Didaktik die Mediendidaktik ablösen? Woran lässt sich künftig noch festmachen, ob ein Text (z. B. ein wissenschaftlicher Artikel wie der vorliegende) von einem Menschen oder einer Maschine geschrieben wurde? Welche KI-basierten Methoden gibt es, die zur linguistischen Analyse von Texten, Audio und Videos eingesetzt werden können? Das ist nur eine kleine Auswahl an Fragen; inzwischen sind auch schon erste Publikationen dazu erschienen bzw. für die kommenden Monate angekündigt (z. B. Müller/Fürstenberg (2025) zum Einsatz von ChatGPT im Deutschunterricht; Weder/Bubenhofer (i. V.) zum wissenschaftlichen und literarischen Schreiben mit KI).
Vermutlich wird es auch nicht mehr lange dauern, bis eine Einführung in die KI-Linguistik in einer Studienbuch-Reihe erscheinen wird. Eine Monographie mit dem Titel Linguistische KI-Forschung ist bereits in Planung (vgl. Lotze i. V.). Auch größere Forschungsinitiativen zum Thema KI und Sprache gibt es schon: So initiierte die Gesellschaft für Angewandte Linguistik im Jahr 2024 den GAL-Forschungsfokus Künstliche Intelligenz, der sich „dem Einfluss von KI-Verfahren auf Sprache (und andere Zeichen) sowie dem Einfluss der Sprache (und von anderen Zeichen) auf KI-Verfahren“ widmet.[24] Und an der Universität Münster befasst sich eine Arbeitsgruppe unter der Leitung von Netaya Lotze mit dem Thema „Künstliche Intelligenz und Sprache“. Ein Anliegen dieser AG ist es, „die linguistische KI-Forschung in Deutschland überhaupt erst als medienlinguistische Teildisziplin ins Leben zu rufen“.[25] Die AG gehört dem internationalen Forschungsnetzwerk „Language in the Human-Machine Era“ (LITHME) an (vgl. Sayers et al. 2021). Auf der Website zu diesem Netzwerk ist zu lesen: „The ‘human-machine era’ is coming soon […] Intelligent eyewear and earwear will be able to translate another person’s words, and make it look and sound like they were talking to you in your language“.[26]
Zurzeit (d. h. im Jahr 2026) sind mit der KI-Nutzung oft aber noch praktische Probleme verbunden: Die KI halluziniert gelegentlich, sie reagiert manchmal unpassend und kann nur das leisten, wofür sie trainiert wurde. Doch das kann sich bald ändern. Seit einigen Jahren wird an einer starken KI (als Künstliche Allgemeine Intelligenz (KAI) bzw. Artificial General Intelligence (AGI) bezeichnet) geforscht. Dabei handelt es sich um eine KI, die intellektuelle, aber auch motorische Tätigkeiten übernimmt, die bisher nur der Mensch ausführen kann (z. B. ein Ikea-Regal aufbauen).[27] Vielleicht wird es also nur noch wenige Jahre dauern, bis sich unser digitaler Alltag durch diese neue Technologie wieder radikal verändern wird. Eine starke KI wäre maximal menschenähnlich, wir wären mit ihr vernetzt, sie würde unsere Interessen kennen und entsprechende Buchbestellungen etc. auslösen, uns im selbstfahrenden Auto zur Arbeit bringen, uns Vorschläge zur gesunden Ernährung machen, proaktiv für uns handeln, denken und interagieren. Kurz: Eine starke KI wäre in unserem Leben omnipräsent, wir wären symbiotisch mit ihr verbunden. Das erinnert an die Überlegungen von Ulrich Schmitz, der von der immer enger werdenden symbiotischen Verbindung von Menschen und „technisch produzierten Kommunikationsgeräten“ spricht (2018: 10). Was Schmitz hier zu Medien bzw. technischen Geräten schreibt, lässt sich nahtlos auf den Einsatz von Künstlicher Intelligenz übertragen. In der folgenden Textpassage haben wir lediglich an den zwei Stellen, an denen von Technik bzw. technischen Geräten die Rede ist, stattdessen das Kürzel KI eingesetzt:
Kommunikation ohne KI (Schmitz: ohne Technik) ist möglich und bleibt in besonderen Situationen auch weiterhin notwendig, kommt aber jedenfalls in hochindustrialisierten oder gar digitalisierten Gesellschaften vergleichsweise selten und eher episodisch (also auf kurze Fristen begrenzt) vor. In heutiger Kommunikation sind körperliche Organe und KI (Schmitz: technische Geräte) meistens arbeitsteilig aufeinander angewiesen. (Schmitz 2018: 10)
Diese Überlegungen kann man noch einen Schritt weiterführen: Wenn KAI-basierte Mikrochips in unserem Körper Aufgaben übernehmen, die der Mensch ohne diese Chips nicht ausführen könnte, kommt die KI nicht mehr nur außerhalb des Menschen zum Einsatz (wie bei einem Roboter), sondern wird zu einem Teil des Menschen. Die Folgen, die eine solche Entwicklung haben würde, können hier nicht diskutiert werden. Hingewiesen sei aber darauf, dass in einer repräsentativen Schweizer Untersuchung 1.008 Personen dazu befragt wurden, wie sie sich zu einer solchen Entwicklung stellen würden. Die Ergebnisse sind in dem Bericht Mensch-Technik-Beziehung im Wandel: Digitale Alltagsreligion und Cyborgisierung in der Schweiz nachzulesen (vgl. Latzer et al. 2023). In diesem Bericht wird u. a. dargelegt, dass die Einstellung der Menschen zu digitalen Technologien schon fast religiöse Züge annimmt. In der Projektbeschreibung dazu heißt es: „Das Projekt betrachtet nicht nur Chatbots mit Künstlicher Intelligenz wie ChatGPT, sondern untersucht auch die Verbreitung von und die Einstellungen zu einer nächsten Technik-Generation wie Cyborg-Produkten.“[28] Am 6. November 2025 wurden die wichtigsten Befunde in einer Medienmitteilung zusammengefasst. Hier ein Auszug:
Die nächste Technik-Generation kombiniert Internet-, Bio- und Nanotechnologien und soll menschliche Fähigkeiten erweitern sowie biologische Grenzen überwinden – etwa durch sogenannte Cyborg-Produkte. Während im Silicon Valley grosse Hoffnungen in solche Zukunftstechnologien gesetzt werden, bleibt die Schweizer Bevölkerung skeptisch: Nur ein Fünftel glaubt an dieses Potenzial, unter den KI-Nutzerinnen und -Nutzern sind es 30 %. Die Mehrheit der Bevölkerung sieht hingegen vor allem Risiken, etwa neue Formen der Cyberkriminalität (78 %), Verletzungen der Privatsphäre (67 %) und gesellschaftliche Ungleichheit (64 %).[29]
Wie daraus zu entnehmen, sind die Meinungen zu den Risiken bzw. Chancen einer solchen „Cyborgisierung“ (so die Bezeichnung von Latzer et al. 2023) geteilt.[30] Doch es stellt sich ohnehin die Frage, ob die Entwicklung überhaupt in die Richtung gehen wird, wie in dem Projekt vermutet. Wird durch die permanente Internetnutzung eine neue Religion entstehen, eine „Digitale Alltagsreligion“ (vgl. Latzer et al. 2023)? Werden die biologischen Grenzen überwunden, werden Menschen zu Cyborgs? Wird es zutreffen, wie es auf der oben erwähnten Website https://lithme.eu/publications/ heißt, „that the hardware will move from our hands into our eyes and ears“?
Abschließend kommen wir zurück zu der Frage, wie die Welt in 100 Jahren aussehen wird. Welche Rolle wird die KI dann noch im Alltag spielen? Wird sie Geschichte sein – abgelöst von einer Künstlichen Allgemeinen Intelligenz? Oder wird auch diese Geschichte sein? Erinnert sei an dieser Stelle an das Gesetz des Zukunftsforschers Roy Amara.[31] Es besagt, dass wir dazu neigen würden, die kurzfristige Wirkung von Technologien zu überschätzen und ihre langfristige Wirkung zu unterschätzen. Bezogen auf die Vermutungen, die wir hier angestellt haben, bedeutet dies: Vielleicht messen wir dem aktuellen Hype um die KI zu viel Bedeutung zu? Vielleicht überschätzen wir die aktuellen Entwicklungen, vielleicht wird sich in absehbarer Zeit (also etwa in den nächsten zehn Jahren) gar nicht so viel ändern? Wir wissen es nicht. Was wir aber wissen, ist: Die KI-Forschung muss zu einem integralen Bestandteil der Medienlinguistik werden.
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