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Software-Roboter oder kurz Bots existieren, seit es Computer gibt. Den ersten Bot, der einer Unterhaltung folgen konnte, entwarf der britische Computerwissenschaftler und Mathematiker Alan Turing in den 1950iger Jahren. Sein bahnbrechendes Papier \u201eComputing Machinery and Intelligence<\/a>\u201c 1<\/sup><\/a> bildet bis heute die Grundlage f\u00fcr die Entwicklung k\u00fcnstlicher Intelligenz. Turing arbeitete sich daran erstmals an der Frage ab, ob Maschinen denken k\u00f6nnen, und kam zu dem Schlu\u00df, dass man eher Frage nachgehen sollte, ob \u201edie Maschine\u201c ein Spiel gewinnen kann, weil die Begriffe \u201eDenken\u201c und \u201eMaschine\u201c zu missverst\u00e4ndlich w\u00e4ren. Er umgeht die Frage \u201eCan machines think?\u201c, indem er ein sogenanntes Imitationsspiel vorschl\u00e4gt, an dem drei Personen beteiligt sind. Eine Beobachter_in soll anhand von ausgetauschten Textnachrichten das Geschlecht der beteiligten Personen zuordnen \u2013 einem Mann und einer Frau. Aufgabe der beiden Spieler ist es die Beobachter_in zu t\u00e4uschen. Turings Idee, bekannt als der \u201eTuring-Test\u201c, kn\u00fcpft an dieses Spiel an und ersetzt eine der Spieler_innen durch eine Maschine. Wenn die Beobachter_in der textbasierten Unterhaltung am Computer nicht feststellen kann, wer von den beiden Spieler_innen Mensch, wer Maschine ist, hat die Maschine gewonnen.<\/p>\n 1966 entwickelt der deutsch-US-amerikanische Informatiker Joseph Weizenbaum ELIZA, ein Computerprogramm, das Gespr\u00e4che in nat\u00fcrlicher Sprache nachahmen soll. Eliza gilt als der erste Chatbot, auch wenn ihre M\u00f6glichkeiten noch sehr eingeschr\u00e4nkt waren. Heutige Chatbots, wie etwa Mitsuku von Steve Worswick<\/a>, der 2016 den Loebner-Preis<\/a> gewann, agieren sehr viel \u00fcberzeugender. Der Preis wurde 1991 ins Leben gerufen und wird j\u00e4hrlich verliehen. Die Goldmedaille \u2013 die noch nicht verliehen wurde \u2013 soll an den Chatbot gehen, der nicht von einem Menschen zu unterscheiden ist. Im j\u00e4hrlichen Wettbewerb werden Bronzemedaillen an den menschen\u00e4hnlichsten Bot des Jahrgangs verliehen.<\/p>\n Bots sind in der digitalen Welt \u00fcberall um uns: Sie suchen f\u00fcr uns bei Google, sie schreiben bei Twitter, sie schreiben Artikel zu Aktienkursen und Sportergebnissen. Forscher sch\u00e4tzen, dass im US-Wahlkampf ein Viertel der Tweets von Bots stammen. Dabei sollen die automatischen Nachrichten Stimmungen der W\u00e4hler verst\u00e4rken.<\/p>\n Schon bei Weizenbaums Programm ELIZA, das \u00fcber Skripte verschiedene Gespr\u00e4chspartner simulieren konnte und wie eine Psychotherapeutin antwortete, \u00f6ffneten sich die menschlichen Gespr\u00e4chspartner und erz\u00e4hlten intimste Geheimnisse, was den Entwickler in Erstaunen versetzte. Das geschah, obwohl es offensichtlich war, dass ELIZA kein Mensch, sondern ein eher einfach gestricktes Programm war. Es scheint, dass viele Menschen die Kommunikation mit Bots als unterhaltend und manchmal sogar poetisch empfinden. Agieren die Bots zu menschlich, kann das sogar kontraproduktiv wirken: Laut einer Microsoft-Studie von 2016<\/a> \u00fcber Online-Aktivismus in Lateinamerika, 2<\/sup><\/a> reagierten Anti-Korruptions-Aktivist_innen bei Online-Aktivit\u00e4ten auf Twitter weniger motiviert, wenn die eingesetzten Twitter-Bots <\/a>3<\/sup><\/a> (Botivisten) zu menschlich wurden und etwa ihre Solidarit\u00e4t mit den Aktivist_innen teilten, w\u00e4hrend der Aufruf von Bots zum Widerstand gegen Korruption viel mehr Zuspruch fand und motivierend wirkte.<\/p>\n Wir sehen uns heute mit dem Problem konfrontiert, dass es immer schwieriger wird, festzustellen, wer oder was uns warum welche Antworten ausliefert, egal ob es sich um Ergebnisse aus einer Suchanfrage handelt oder darum, welche Nachrichten wir \u00fcber diverse soziale Kan\u00e4le empfangen. Das hat weniger mit dem Fortschritt der Entwicklung der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu tun, als mit der M\u00f6glichkeit unvorstellbare Mengen an Daten zu sammeln, diese auf bestimmte Weise automatisiert nach Mustern auswerten (Big Data) zu k\u00f6nnen und diese Auswertung in Algorithmen zu nutzen, die uns subtil in bestimmte Richtungen lenken.<\/p>\n Das geschah zum Beispiel im US-Wahlkampf. Im Artikel \u201eThe Rise of the Weaponized AI Propaganda Machine<\/a>\u201c zeigen die Autor_innen Berit Anderson und Brett Horvath, wie zugeschnittenes \u201edirekt marketing\u201c und der Einsatz von Bots dazu beigetragen haben, wie sich W\u00e4hler_innen im US-Wahlkampf 2016 verhalten haben. 4<\/sup><\/a> Jonathan Albright, Professor und Datenforscher an der Elon Universit\u00e4t in North Carolina\/USA, stellt darin fest, dass Fake-News beim Sammeln von Daten \u00fcber Nutzer_innen eine wichtige Rolle gespielt haben. Seinen Untersuchungen nach hat die Firma Cambridge Analytica<\/em> durch Nutzertracking die verschiedenen Verhaltensweisen von Nutzern nachverfolgt und durch Algorithmen verst\u00e4rkt. Wer bei Facebook Seiten in einem bestimmten Meinungsspektrum liked und bestimmte Fake-News-Seiten anschaut, dem wurden mehr solche durch Algorithmen erzeugte Botschaften und Nachrichten angezeigt, so dass sich die Effekte \u00fcber die verschiedenen Kan\u00e4le verst\u00e4rkten. Dabei nutzte Cambridge Analytica<\/a> auch eingekaufte Nutzerprofile etwa von Amazon.<\/p>\n Hinter Cambridge Analytica steht die Familie von Robert Mercer, einem amerikanischen Hedge-Fund-Milliard\u00e4r. Sie wird von konservativen Alt-Right-Interessen geleitet und ist eng mit dem Trump-Team verbunden (der Chefstratege von Trump Steve Bannon ist Vorstandsmitglied der Firma). Obwohl man nicht hundertprozentig nachweisen kann, dass die Trump-Kampagne von Cambridge Analytica unterst\u00fctzt wurde, weil die Auftr\u00e4ge \u00fcber Subfirmen vergeben wurden, so ist doch klar, dass Profilbildung, Social-Media-Marketing und -Targeting eine wichtige Rolle spielten. Damit wurde 2016 eine neue \u00c4ra der politischen Meinungsmache eingeleitet, in der Big Data und Mustererkennung gepaart mit Automatisierung neue Formen der politischen Einflussnahme erm\u00f6glicht, f\u00fcr die wir bisher keine Handhabe haben.<\/p>\n Der genannte Scout-Artikel stellt eine interessante Parallele fest: Wird in Zukunft \u00f6ffentliche Meinungsmache \u00e4hnlich wie High-Frequency-Trading funktionieren, wo Algorithmen gegeneinander k\u00e4mpfen und den Kauf und Verkauf von Aktien beeinflussen? Aktienhandel-Algorithmen analysieren Millionen von Tweets und Online-Postings in Echtzeit und steuern so den automatisierten Kauf und Verkauf von Aktien. Allerdings steht hinter jedem Algorithmus ein Mensch, der ihn programmiert und die Regeln festlegt. Die Schuld also ausschlie\u00dflich den Bots zuzuschieben, f\u00fchrt nicht weiter. Was wir brauchen, sind ethische Kriterien, ob und wie automatisierte Systeme so genutzt werden k\u00f6nnen, dass sie einem demokratischen Diskurs dienen.<\/p>\n Social Bots sind semi-autonome Akteure, da ihr Verhalten einerseits von den Intentionen der Programmierer und andererseits von vorgegebenen Regelwerken und komplexen Algorithmen bestimmt wird. So definieren es die Internetforscher Samuel Woolley, danah boyd und Meredith Broussard in einem Artikel f\u00fcr Motherboard<\/a>. 5<\/sup><\/a> Ohne Zweifel stellt das Auftreten von Bots die Gesellschaft vor ethische und politische Herausforderungen. Wir m\u00fcssen uns um die Verantwortung und Transparenz Gedanken machen \u2013 beim Design, der Technik und der Regulierung der semi-autonomen Systeme, die wir selbst aufgebaut haben. Dazu geh\u00f6ren Fragen wie: M\u00fcssen Bots als Bots gekennzeichnet werden? Wie gehen wir mit Personalisierung um? Welche datenschutzrechtlichen Regelungen sind notwendig? Wer ist f\u00fcr Bots rechtlich verantwortlich \u2013 der Programmierer oder der Betreiber? Welche ethischen Regeln gelten f\u00fcr Bot-Programmierer?<\/p>\n All diese Fragen sind noch nicht beantwortet \u2013 manche k\u00f6nnen vielleicht gar nicht beantwortet werden. Trotzdem m\u00fcssen wir uns ihnen stellen, vielleicht in Zukunft irgendwann nicht nur untereinander, sondern auch mit Bots.<\/p>\n Das AMRO Research-Labor widment sich 2017 dem Thema \u201eSocial Bots\u201c<\/em> 1<\/a>A. M. Turing: Computing Machinery and Intelligence, 1950, http:\/\/orium.pw\/paper\/turingai.pdf<\/p>\n<\/div>\n 2<\/a>Saiph Savage. Andr\u00e9s Monroy-Hern\u00e1ndez. Tobias Hollerer: Botivist: Calling Volunteers to Action using Online Bots, 1 Feb 2016, https:\/\/www.microsoft.com\/en-us\/research\/publication\/botivist-calling-volunteers-to-action-using-online-bots\/?from=http%3A%2F%2Fresearch.microsoft.com%2Fpubs%2F256068%2Fbotivist_cscw_2016.pdf<\/a><\/p>\n<\/div>\n 3<\/a>Signe Brewster: How Twitter Bots Turn Tweeters into Activists, 18 Dec 2015, https:\/\/www.technologyreview.com\/s\/544851\/how-twitter-bots-turn-tweeters-into-activists\/<\/a><\/p>\n<\/div>\n 4<\/a>Berit Anderson and Brett Horvath: The Rise of the Weaponized AI Propaganda Machine, Scout https:\/\/scout.ai\/story\/the-rise-of-the-weaponized-ai-propaganda-machine<\/a><\/p>\n<\/div>\n 5<\/a>Samuel Woolley, danah boyd, Meredith Broussard: How to Think About Bots, 23 Feb 2016, https:\/\/motherboard.vice.com\/en_us\/article\/how-to-think-about-bots<\/a><\/p>\n<\/div>\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Software-Roboter oder kurz Bots existieren, seit es Computer gibt. 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\nIn Planung steht ein Symposium Anfang Mai in Kooperation mit der<\/em>
\nLinzer Kunstuniversit\u00e4t, Abteilung Zeitbasierte Medien.<\/em>
\nAutor_innen: Valie Djordjevic & Ushi Reiter<\/em>
\nArtwork: Christoph Haag, https:\/\/twitter.com\/makebotbot<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n