Geschmack schlägt Kompetenz

Es gibt einen Moment in jeder Diskussion über künstliche Intelligenz, in dem jemand erleichtert sagt, das Modell könne ja doch nicht alles, und sich dabei an dem festhält, was es noch nicht kann, als wäre das die eigentliche Versicherung. Ich finde diesen Moment interessant, weil er fast immer am falschen Ende anfasst. Die unbequeme Nachricht steckt nämlich nicht in dem, was die Maschine schlecht macht, sondern in dem, was sie inzwischen ausgezeichnet macht, und zwar für alle gleichzeitig.

Stell dir vor, es gäbe ein Modell, das deine Firma wirklich gut führen kann. Nicht spektakulär, nicht visionär, einfach solide, kompetent, auf dem Niveau eines guten Geschäftsführers an einem guten Tag. Das wäre für dich ein enormer Vorteil, bis dir auffällt, dass dasselbe Modell zur selben Stunde die Firma deines Wettbewerbers genauso gut führt, und die seines Wettbewerbers, und so weiter, bis hinunter zu jedem, der den Zugang bezahlen kann. Kompetenz, die jedem in identischer Qualität zur Verfügung steht, ist keine Kompetenz mehr im wirtschaftlichen Sinne, sie ist Infrastruktur, ungefähr so unterscheidungskräftig wie ein Stromanschluss.

Genau hier kippt etwas, das die meisten Karrieren und die meisten Organisationen für ihren Kern hielten. Eine ganze Generation hat gelernt, dass Verlässlichkeit, hohe Qualität und reproduzierbare Exzellenz der Weg nach oben sind, und das stimmte auch, solange diese Dinge knapp waren. Hohe Qualität ohne Varianz erzeugt aber keinen Wettbewerbsvorteil mehr, sobald ein System sie auf Abruf in jede Firma kopiert, und was übrig bleibt, wenn das Reproduzierbare zur Grundausstattung wird, ist ausgerechnet das, was sich nicht reproduzieren lässt.

Das Knappe ist nicht mehr die Kompetenz, sondern die Abweichung

Die Branche hat dafür inzwischen ein Wort gefunden, sie nennt es die Taste Economy, und das Wort ist genauer, als es zunächst klingt. Wenn das Produzieren von Antworten gegen null geht, verschiebt sich der Wettbewerb auf die Frage, welche Antwort man überhaupt haben will, und diese Frage beantwortet kein Modell, weil sie kein Wissensproblem ist. Sie ist eine Frage des Geschmacks, und Geschmack ist nichts anderes als die Fähigkeit, aus tausend technisch korrekten Möglichkeiten die eine auszuwählen, die stimmt, und die übrigen neunhundertneunundneunzig mit einer Begründung zu verwerfen, die man nicht nachschlagen kann.

Abweichung lässt sich nicht mitteln. Ein Modell, das auf den Durchschnitt von allem trainiert ist, produziert per Konstruktion den Durchschnitt, und der Durchschnitt ist genau das, wovor sich jeder fürchtet, der schon einmal Mittelmaß in Serie gesehen hat. Geschmack ist der einzige Mechanismus, der zuverlässig nicht den Mittelwert trifft, weil er aus Haltung kommt, aus einer Person, die bereit ist, eine bestimmte Art von Falschheit nicht durchgehen zu lassen, auch wenn sie statistisch unauffällig wäre.

Daraus folgt etwas, das in Organisationen ungern ausgesprochen wird: Die Person mit dem Geschmack wird wichtiger als der ganze Apparat, der gebaut wurde, um das Produkt zu liefern. Über Jahrzehnte war die Organisation die Antwort auf das Problem der Reproduzierbarkeit, sie existierte, damit Qualität nicht von einer einzelnen Person abhing. Wenn aber Qualität ohnehin verfügbar ist und nur noch die Abweichung knapp, dann wird die Struktur, die auf Reproduzierbarkeit optimiert wurde, zur Kostenstelle, und die eine Person, deren Urteil die Maschine nicht hat, wird zum eigentlichen Aktivposten.

Warum handgemacht teurer wird, nicht billiger

Die zweite Beobachtung ist tiefer und sie klingt zunächst nach Kunstmarkt, hat aber mit jedem Produkt zu tun, das ein Mensch verantwortet. Wer ein Bild kauft, kauft nicht die Fläche an der Wand, er kauft die Geschichte, dass ein Mensch sich das ausgedacht hat, und diese Geschichte ist der eigentliche Gegenstand des Geschäfts. Forschung zur Bewertung von KI-Werken zeigt das mit fast schon unhöflicher Deutlichkeit: Sobald Menschen vermuten, dass ein Werk maschinell entstanden ist, werten sie es systematisch ab, und zwar nicht graduell, sondern nahezu nach dem Alles-oder-nichts-Prinzip, als handle es sich um eine Kontamination.

Das ist aus der Verhaltensökonomie betrachtet kein Snobismus, sondern ein sauberes Beispiel für ein kostspieliges Signal. Ein Signal ist nur dann glaubwürdig, wenn es teuer genug ist, dass ein billiger Anbieter es nicht fälschen kann, und menschliche Anstrengung war immer das teuerste Signal überhaupt, weil sie Zeit, Können und Risiko bündelt, die sich nicht vortäuschen lassen. Solange Anstrengung selten war, war sie nur eine Voraussetzung. In einer Welt, in der die Maschine das Mühelose im Überfluss liefert, wird die Anstrengung selbst zum knappen Gut, und Knappheit, deren Preis mit der Nachfrage steigt statt zu fallen, hat einen Namen, sie heißt Veblen-Gut. Handgemacht gewinnt also nicht trotz der KI an Wert, sondern wegen ihr.

Wer im Verhaltensbereich über den Unterschied zwischen einer Sache und der Erzählung über die Sache nachdenkt, findet hier die sauberste Formulierung des Mechanismus. Das, was verkauft wird, war nie nur das Objekt, es war immer die glaubwürdige Spur eines menschlichen Urteils, und genau diese Spur wird in einem Meer maschineller Beliebigkeit zur einzigen Information, die noch zählt.

Die Gefahr liegt nicht in der Maschine, sondern im Charakter

Damit das hier nicht nach einer guten Nachricht für Menschen mit Geschmack klingt, gehört die unbequeme Hälfte dazu. KI ist nämlich gar nicht das Problem, sie ist die maximale Ausprägung einer Kultur, die ohnehin schon ergebnisbesessen und mühevermeidend geworden ist, und das Auslagern der Anstrengung ist deshalb weniger ein technisches als ein charakterliches Risiko. Eine Maschine, die einem jede Mühe abnimmt, ist für jemanden, der ohnehin den Weg abkürzen wollte, kein Werkzeug, sondern eine Erlaubnis.

Der empirisch belegte Teil dieser Sorge betrifft das Lernen, und er ist unangenehm konkret. Beim bloßen Abfragen von Antworten glaubt man zu lernen, ohne zu lernen, weil die Maschine das Ergebnis liefert und nicht den Weg. Untersuchungen zur kognitiven Auslagerung beschreiben eine Illusion von Kompetenz, bei der die Flüssigkeit der gut formulierten KI-Antwort für eigenes Verständnis gehalten wird, und in einer der zitierten Studien fühlten sich Teilnehmer mit KI-Unterstützung sicherer in ihren Antworten, selbst wenn diese falsch waren. Das ist genau die Konstellation, die Geschmack verhindert, denn Geschmack entsteht aus dem Weg, aus den verworfenen Möglichkeiten, aus der Reibung, die man sich erspart, wenn man nur das Ergebnis abholt.

Hier schließt sich der Kreis. Geschmack wird in dem Maße zur knappen, wertvollen, lehrbaren Fähigkeit, in dem die Versuchung wächst, ihn sich nie anzueignen, weil die Maschine das Ergebnis ja ohnehin liefert. Wer den Weg auslagert, lagert genau das aus, was ihn unterscheidbar gemacht hätte, und merkt es zu spät, weil die ausgelagerte Mühe sich anfühlt wie ein Gewinn.

Was daraus konkret folgt

Wenn das stimmt, dann ist die wichtigste Konsequenz keine Frage der Technologie, sondern eine Frage der Ausbildung. Geschmack galt bisher als beiläufige Lebensleistung, als etwas, das man nebenbei entwickelt, wenn man Glück hat, mit den richtigen Menschen, an den richtigen Dingen. Diese Beiläufigkeit kann man sich nicht mehr leisten. Wenn Geschmack das einzig Knappe ist, dann muss er von einer Hoffnung zu einem Trainingsprogramm werden, zu einer Routine, in der man wieder und wieder die begründete Entscheidung gegen das naheliegende Mittelmaß übt, bis das Urteil schneller ist als die Versuchung, das Erstbeste zu nehmen.

Das ist nüchtern gemeint und nicht als Heilsversprechen. Die Rahmenbedingung ist gesetzt, ob man sie schön findet oder nicht, die Maschine bleibt, und sie wird besser. Die einzige interessante Frage ist deshalb nicht, ob man das gut findet, sondern was man daraus macht, und die Antwort lautet überraschend altmodisch: Man kultiviert das eine, was sich nicht kopieren lässt, und man tut es absichtlich, weil das Beiläufige als Strategie nicht mehr ausreicht.