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Die Gegengeschichte hat einen Körper — Strom, Wasser, Land und der Mensch im Schrank

1770 spielte ein Automat namens Schachtürke gegen Napoleon und gewann — in seinem Schrank saß ein Mensch.

23 Min. Lesezeit

duotone (Tiefschwarz/Messing): Ein geöffneter Messing-Schrank auf tiefschwarzem Grund — dort, wo ein Uhrwerk sein müsste, sitzt gebeugt eine kleine menschliche Gestalt an einer Tastatur, dahinter die senkrechten Linien eines Serverschranks. Von oben rieselt ein Halbton-Raster aus Datenpunkten in den offenen Kasten.

Dies ist Teil 7 einer Serie über die Geschichte der Künstlichen Intelligenz. Teil 6 endete 2026 mit einem Satz, der eine Tür aufstieß und sie offen ließ: Diese Geschichte hat einen Körper. Sechs Teile lang lautete die Frage, ob die Maschine versteht — ob der Schein Substanz hat. Dieser Teil stellt die andere Frage, die dringendere, die bisher nicht gestellt wurde: Wer bezahlt dafür, dass sie so wirkt? Er ist die Gegengeschichte zur Erzählung vom körperlosen Geist. Und er beginnt nicht 1956, sondern 1770 — denn der Körper war von Anfang an da. Man hat ihn nur in einen Schrank gesperrt.

Im Jahr 1770 führte der Hofbeamte Wolfgang von Kempelen der Kaiserin Maria Theresia eine Maschine vor, die Schach spielte. Ein lebensgroßer, in osmanische Tracht gekleideter Automat saß hinter einem hölzernen Kasten, bewegte die Figuren mit der eigenen Hand und schlug, wer gegen ihn antrat. Der Schachtürke tourte ein halbes Jahrhundert durch Europa und Amerika. Er soll, so die Überlieferung, Napoleon Bonaparte besiegt und gegen Benjamin Franklin gespielt haben. Vor jeder Partie öffnete Kempelen die Schranktüren und zeigte dem Publikum ein dichtes Räderwerk aus Messing, Walzen und Hebeln — den Beweis, dass hier eine Maschine dachte.

In dem Kasten saß ein Mensch. Ein Schachmeister, zusammengefaltet auf einem gleitenden Sitz, der sich beim Öffnen der Türen lautlos verschob, während eine Kerze im Inneren durch einen verborgenen Schlot entlüftet wurde, damit kein Rauch ihn verriet. Das Räderwerk war Kulisse. Die Intelligenz war ein Körper im Schrank, dem man die Sicht auf das Brett über Magnete unter den Figuren vermittelte. Edgar Allan Poe widmete dem Betrug 1836 einen ganzen Essay. Der Türke verbrannte 1854 in einem Museum in Philadelphia, und mit ihm die letzten Zeugen seines Innenlebens.

Im Jahr 2005 baute Amazon eine digitale Plattform, auf der Unternehmen winzige Aufgaben an Menschen verteilen, die zu klein oder zu unscharf für Computer sind — Bilder beschriften, Texte prüfen, Datensätze sortieren. Der Konzern nannte sie Mechanical Turk, nach Kempelens Automaten. Jeff Bezos beschrieb das Prinzip mit einer Formel, die als Werbung gedacht war und als Geständnis funktioniert: „artificial artificial intelligence” — künstliche künstliche Intelligenz. Eine Maschine, die aussieht, als denke sie, und in deren Kasten ein Mensch die Arbeit tut.

Das ist keine Kuriosität am Rand der Geschichte. Es ist ihr Motor. Sechs Teile lang hat diese Serie die Ente aus Teil 1 verfolgt und gefragt, ob ihr Schnabel wirklich frisst. Dieser Teil öffnet den Schrank. Und was darin sitzt, ist auf drei Ebenen verteilt: das Material, aus dem die Maschinen gebaut und mit dem sie betrieben werden; die Menschen, die ihnen die Arbeit abnehmen; und die Daten, die jemandem gehörten, bevor sie Trainingsmaterial wurden. Material, Arbeit, Daten — drei Schränke, die selten geöffnet werden.

Man muss die Türliste nicht erfinden. Die Industrie hat sie selbst zu Protokoll gegeben. Im Juli 2026 schrieben Microsofts Präsident Brad Smith und die Nachhaltigkeitschefin Melanie Nakagawa in einem Firmenblog einen Satz, der die ganze Gegengeschichte in einer Aufzählung enthält: „While AI infrastructure is driving demand for energy, water, land, and materials, sustainability solutions are not scaling fast enough to meet demand.” Die KI-Infrastruktur treibe die Nachfrage nach Energie, Wasser, Land und Rohstoffen, während die Nachhaltigkeitslösungen nicht schnell genug mitwüchsen, um sie zu decken. Der körperlose Geist diktiert seine eigene Bedarfsliste, und sie liest sich wie das Inventar einer Schwerindustrie.

Die Forscherin Kate Crawford hat daraus 2021 den Grundsatz ihres Buchs Atlas of AI gemacht: „Artificial intelligence is neither artificial nor intelligent.” Künstliche Intelligenz sei weder künstlich noch intelligent, sondern „both embodied and material, made from natural resources, fuel, human labor, infrastructures, logistics, histories, and classifications” — verkörpert und materiell, gemacht aus Rohstoffen, Brennstoff, menschlicher Arbeit, Infrastrukturen, Geschichte und Klassifikation. Die Wolke, in der die KI angeblich wohnt, bestehe „of rocks and lithium brine and crude oil”: aus Fels, Lithiumsole und Rohöl. Schon 2018 hatte sie mit dem Designer Vladan Joler in Anatomy of an AI System eine einzige Sprachanfrage an ein Amazon-Echo bis in die Minen zurückverfolgt: Jeder kleine Moment der Bequemlichkeit verlange „a vast planetary network, fueled by the extraction of non-renewable materials, labor, and data” — ein riesiges planetares Netz aus Rohstoffen, Arbeit und Daten. Genau diese drei Schränke öffnet dieser Teil, in genau dieser Reihenfolge.

Das Material: eine Fabrik, die niemand so nennt

Am 12. Juli 2026 versammelten sich rund zweihundert Menschen in Lacchiarella, einer Gemeinde mit neuntausend Einwohnern südlich von Mailand — der erste Protest gegen ein Rechenzentrum in der Geschichte Italiens. Was das Bürgerkomitee vortrug, war keine Stimmung, sondern ein Aktenfund. Die geplante Anlage — dreißig Fußballfelder auf dem Agrarboden des Parco agricolo sud, drei Milliarden Euro von den Finanzkonzernen PIMCO und Allianz, ein Strombedarf von 300 Megawatt, so viel wie über hunderttausend Haushalte — würde im Fall eines Stromausfalls von 160 Notstromaggregaten versorgt. Deren Dieselvorrat: nach dem Originalprojekt 4,2 Millionen Liter. Damit fällt das Rechenzentrum unter die Seveso-Richtlinie — dieselbe Störfall-Gefahrenklasse wie eine Chemiefabrik. Das Umweltministerium hatte das übersehen; das italienische Gesundheitsinstitut ISS gab den Bürgern recht.

Die Ironie schreibt sich selbst. Seveso liegt eine halbe Autostunde nördlich, und dieselbe Zeitung, die den Protest meldete, hatte wenige Tage zuvor an den fünfzigsten Jahrestag der dortigen Dioxin-Katastrophe erinnert. Ein Rechenzentrum ist, rechtlich, ein Betrieb mit der Gefahrenklasse einer Giftfabrik. Es ist die materiellste denkbare Widerlegung des Bildes vom körperlosen Geist. Ein Sprecher des Komitees fasste die Umkehrung in eine Frage: „Ist es möglich, dass ausgerechnet die Bürger die Institutionen an ihre eigenen Vorschriften erinnern müssen?”

Der Diesel ist der Extremfall; der Normalfall ist der Verbrauch im Betrieb. In Irland gehen bereits rund 22 Prozent des gesamten Stroms an Rechenzentren; die Internationale Energieagentur erwartet, dass sich der weltweite Rechenzentrums-Stromverbrauch bis 2030 auf etwa 945 Terawattstunden verdoppelt — mehr, als Japan im Jahr verbraucht. Und anders als beim Bild vom teuren Training liegt der Löwenanteil dieser Energie nicht im Bau der Modelle: Ein Bericht der UN-Universität schätzt, dass 80 bis 90 Prozent der KI-Energie auf die Nutzung entfallen, auf jede einzelne Antwort. Die Maschine kostet nicht einmal, als man sie baute, sondern jedes Mal, wenn sie spricht.

Beim Wasser ist die Geografie zynisch. Eine Auswertung von 809 geplanten US-Rechenzentren ergab, dass 517 in ausgewiesenen Dürregebieten stehen sollen — der Boom sucht sich, weil Land dort billig ist, ausgerechnet die trockensten Regionen. In der ausgetrockneten Po-Ebene, wo die Wasserreserven ein gutes Drittel unter dem Mittel liegen, treten die Rechenzentren in direkte Konkurrenz zur Landwirtschaft. Und der Fußabdruck in der Atmosphäre wächst mit: Microsoft, Amazon und Google stießen im Geschäftsjahr bis März 2026 zusammen rund 119 Millionen Tonnen CO₂-Äquivalente aus, in der Größenordnung eines Drittels der französischen Emissionen — während alle drei an ihren Netto-Null-Versprechen festhalten. Der Umweltökonom Shaolei Ren formuliert den Zusammenhang so nüchtern wie möglich: „The increases in total carbon emissions are strongly correlated with [the companies’] AI investment.”

Genau hier lohnt die Disziplin dieser Serie — erschließen, nicht empören. Denn die Konzerne verkaufen ihren Verbrauch als Klimalösung. Ein Bericht der Organisation AlgorithmWatch zeigte 2026, wie: Von 154 Klima-Aussagen der Branche betrafen nur drei Prozent tatsächlich die generative Consumer-KI; der Rest vermengte sie mit „herkömmlicher” KI zur Wetteroptimierung oder Netzsteuerung. Der Hauptautor Ketan Joshi benannte den Trick: Indem man beides vermische „und den Wandel als unvermeidlich darstellt”, entziehe man sich der Rechenschaft. Die Forscherin Cecilia Rikap ist schärfer: Die Nachhaltigkeitsversprechen von Microsoft, Amazon und Google seien „a marketing strategy”. Das ist kein Naturgesetz, das ist eine Bilanzrhetorik.

Und die Unvermeidlichkeit lässt sich umkehren. Am 14. Juli 2026 verhängte New York als erster US-Bundesstaat ein Genehmigungs-Moratorium für Rechenzentren ab 50 Megawatt. Gouverneurin Kathy Hochul sagte den Satz, der die Verkaufslogik aushebelt: Diese Rechenzentren „can only be built, should only be built in places that want them. So they will never be exempt from local zoning, local approvals.” Sieben von zehn Amerikanern lehnen laut Gallup ein Rechenzentrum in der eigenen Nachbarschaft ab. Der Geist, so stellt sich heraus, braucht eine Baugenehmigung.

Ein Vorbehalt gehört an diese Stelle, sonst kippt der Teil in bloßen Strom-und-Wasser-Alarm. Der Sicherheitsforscher Bruce Schneier warnt, der Materialwiderstand sei womöglich die Front, die die Konzerne sich zu verlieren leisten können. Denn ihr eigentlicher Zugriff gelte nicht dem Bauland, sondern der Wertschöpfung: „AI companies have their eyes set on capturing all the value created by entire industries.” Die Konzentration von Macht und Reichtum in wenigen Firmen sei „the greatest existential risk facing society today” — größer als jede Superintelligenz. Das Material ist der sichtbarste Schrank. Er ist nicht der einzige.

Die Arbeit: wer den Maschinen Manieren beibringt

Teil 6 hat den zweiten Schrank schon einen Spalt geöffnet. Dass ChatGPT höflich antwortet, brachten dem Modell rund vierzig über eine Freelancer-Plattform angeworbene Vertragskräfte bei; damit es dabei sauber blieb, sichteten Arbeiterinnen und Arbeiter in Kenia für ein bis zwei Dollar die Stunde den Bodensatz des Internets. Der Mensch im Schrank hat 2026 eine Adresse, und sie liegt selten im Silicon Valley.

Sie liegt zum Beispiel in Nairobi. Dort annotierten Datenarbeiter beim Dienstleister Sama, was Metas „intelligente” Brille aufzeichnet — nach Berichten schwedischer Whistleblower einschließlich intimster Aufnahmen von Nutzern. Als der Skandal aufflog, kündigte Meta nicht die Brille, sondern den Vertrag mit Sama; über tausend Menschen wurden mit sechs Tagen Frist entlassen. Mehr als 140 ehemalige Moderatorinnen und Moderatoren klagen wegen posttraumatischer Belastungsstörungen. Kauna Malgwi, ehemalige Sama-Moderatorin, brachte das Muster auf einen Satz, der über diesem ganzen Kapitel stehen könnte: „Die Macht liegt bei den großen Technologieunternehmen. Das Risiko fließt nach unten und betrifft ausgelagerte Arbeitskräfte, oft im globalen Süden, die den geringsten Schutz und die höchste Gefährdung haben.”

Das Bild vom „körperlosen Geist” hat also einen sehr konkreten Körper, und er trägt die Verletzungen. Content-Moderation ist nicht nur Vorbedingung dafür, dass die Plattformen benutzbar bleiben — sie erzeugt, so eine plausible, wenn auch nicht bewiesene These, zugleich die Trainingsdaten, an denen die automatischen Filter lernen. Die Menschen im Schrank machen sich selbst überflüssig, indem sie der Maschine beibringen, was sie gerade noch von Hand tun.

Manchmal ist die Arbeit nicht traumatisch, nur absurd. Auf den Philippinen produzieren virtuelle Assistenten für vier bis sieben Dollar die Stunde die „Thought-Leadership” westlicher Führungskräfte auf LinkedIn — dreißig bis vierzig Kommentare am Tag, mit ChatGPT geschrieben, in WhatsApp-Gruppen gegenseitig hochgeklickt. Einer von ihnen, in der Reportage „Alex” genannt, beschreibt das Ergebnis: „It’s all AI comments by fake people answered with fake replies by other fake people. It’s so dead internet, like none of this is real.” Ein anderer, „Robin”, 39: „It’s alienation on top of alienation. What value am I actually making by throwing this garbage into the world?” Das tote Internet, über das man theoretisiert, ist an dieser Stelle bezahlte Handarbeit. Slop ist Arbeit.

Der Schriftsteller und Aktivist Cory Doctorow hat für die Figur einen Begriff, der die Richtung festhält: den reverse centaur. Ein Zentaur ist ein Mensch, dem eine Maschine dient; ein umgekehrter Zentaur ist „a machine head on a human body, a person who is serving as a squishy meat appendage for an uncaring machine” — ein Mensch als weiches Fleisch-Anhängsel einer gleichgültigen Maschine. Und, so seine Pointe zur Arbeitswelt: „The AI can’t do your job, but an AI salesman can convince your boss to fire you and replace you with an AI that can’t do your job.” Die Maschine muss die Arbeit nicht können. Es genügt, dass jemand dem Chef verkauft, sie könne es. Die Ökonomin Aline Blankertz übersetzt die eigentliche Botschaft der KI am Arbeitsplatz in eine Reihe von Imperativen: „You are replaceable, do not ask for a pay rise, do not insist on overtime, do not join the union or workers’ council, do not organise.”

Die Journalistin Karen Hao, deren Rekonstruktion von OpenAI schon Teil 6 getragen hat, fügt die Arbeit in ein größeres Bild. In ihrem Buch Empire of AI beschreibt sie die Konzerne als Imperien mit einem „imperial drive … to consolidate ever-more data and capital, terraform the Earth, exhaust and displace labor, and embed themselves deep within the state”. Daten und Kapital anhäufen, die Erde umgraben, Arbeit ausbeuten und verdrängen, sich in den Staat einnisten — die Datenarbeit im globalen Süden ist eine Achse dieser Bewegung, das Material eine zweite. „Empire” ist eine Rahmung, eine bewusst politische Metapher, keine bewiesene Struktur-Identität; man sollte sie als das kennzeichnen. Aber die Befunde darunter — Kenia, Manila, der Wasserverbrauch, die Landnahme — sind keine Metaphern.

Die Daten: wem gehörten sie, bevor sie Material wurden

Der dritte Schrank ist der am schwersten zu öffnende, weil in ihm etwas liegt, das sich anfühlt, als hätte es nie jemandem gehört: das offene Internet. Rainer Mühlhoff, Philosoph an der Universität Osnabrück, formuliert die Machtfrage präzise: „Nur wer Trainingsdaten hat, hat KI; Daten sind heute die knappste und strategisch wichtigste Ressource der KI-Industrie.” Und der Schriftsteller Dietmar Dath bringt es auf eine Parole: „AI is collective labor made invisible” — KI ist unsichtbar gemachte kollektive Arbeit, die geronnene und enteignete Leistung unzähliger Menschen, deren Spuren in den Trainingsdaten verschwinden.

Der Aneignungsmodus ist einfach: Was man herunterladen kann, darf man benutzen. Scraper ignorieren die robots.txt-Regeln, mit denen Websites sich ausbitten, verschont zu bleiben; ein wirksamer Widerspruch ist nicht vorgesehen. Recht durch Reichweite. Wo es doch justiziabel wurde, zeigte sich, wie schmal der Grat ist: Anthropic zahlte 2025 einen Vergleich von 1,5 Milliarden Dollar — und Doctorows Lesart ist präzise: Nicht das Trainieren an den Büchern begründete die Haftung, sondern dass man die Dateien von einer Raubkopie-Seite heruntergeladen hatte, wo pro Buch gesetzlicher Schadensersatz drohte. Doctorow zieht daraus ausdrücklich nicht den Schluss, man brauche mehr Urheberrecht; das nütze am Ende Disney und Getty, nicht den Urhebern, deren Umsatzanteil trotz stetiger Ausweitung des Copyrights seit Jahrzehnten sinke. Die Enteignung lässt sich nicht mit dem Werkzeug rückgängig machen, das sie ermöglicht hat. Das ist eine unbequeme Pointe, und sie gehört ehrlich dazu.

Wem also gehörten die Daten? Eine Szene aus dem Juli 2026 beantwortet die Frage, indem sie sie auflöst. Ein ukrainischer Ingenieur ließ ChatGPT, Gemini und Claude eine Karte der Ukraine zeichnen. Alle drei färbten die besetzte Krim russisch. Die Ursache war kein politisches Kalkül, sondern ein einziges Feld in einer frei zusammengetragenen Open-Source-Datenbank namens Natural Earth, in dem die Krim als SOVEREIGNT="Russia" geführt wird. Ein Eintrag, den niemand im Rechtssinn „besitzt”, geschrieben von Freiwilligen, eingesaugt von allen dreien, schreibt still in allen großen Modellen Souveränität um. Das ist die Antwort: Die Daten gehörten allen und niemandem, und genau das macht sie aneigenbar — und vergiftbar.

Denn dieselbe Offenheit lässt sich als Waffe nutzen. Recherchen von 2026 legten nahe, dass russische Netzwerke gezielt Referenz-Websites bauen, deren einziger Zweck es ist, in die Trainingsdatensätze der Modelle einzusickern — das sogenannte „LLM grooming”, mit Millionen Artikeln pro Jahr in Dutzenden Sprachen. Wichtig für die Redlichkeit: Belegt ist die Strategie, nicht ihre Wirksamkeit; spätere Studien fanden weniger direkte Übernahmen als befürchtet. Man sollte nicht behaupten, die KI sei „schon vergiftet”. Man kann sagen: Ein System, das alles frisst, was herunterladbar ist, hat keine Verdauung, die zwischen Nahrung und Gift unterscheidet.

Und am Ende frisst es sich selbst. „Slop” — der Netzbegriff des Jahres, ursprünglich das, was man Schweinen vorwirft — meint, mit dem Medienwissenschaftler Roland Meyer, „reaktionsoptimierten Content, angepasst an die algorithmischen Bedingungen der Plattformen”. Slop entsteht in Rückkopplungsschleifen, in denen Inhalte so lange variiert werden, bis sie maximale Reichweite erzeugen; auf einer frischen TikTok-Startseite maß eine Studie schon rund sechzig Prozent KI-Material. Dieser Müll wird zum Trainingsmaterial der nächsten Generation. Der Kreis schließt sich: enteignete Daten bauen ein Modell, das Modell erzeugt Slop, der Slop wird zu Daten. Der Schrank, den man geöffnet hat, ist voll mit dem, was aus dem vorigen Schrank herausfiel.

„Faschistisches Artefakt”? Zwei Deutungen und ihr Einspruch

An dieser Stelle wird die Gegengeschichte politisch, und hier ist Sorgfalt Pflicht — nicht weil die Positionen zu scharf wären, sondern weil sie oft falsch zitiert werden. Zwei Denker haben versucht, den Befund aus Arbeit, Material und Daten in einen Begriff zu fassen, und sie meinen Verschiedenes.

Der Technologiekritiker Jürgen Geuter, der als „tante” schreibt, vertritt die härtere These: KI sei ein faschistisches Artefakt. Das ist, richtig gelesen, kein Nazi-Vergleich und keine Beschimpfung der Nutzer — Geuter sagt ausdrücklich, nicht jeder Nutzer sei Faschist. Es ist eine strukturelle Behauptung in der Tradition von Langdon Winners Frage „Do Artifacts Have Politics?”: Ein Artefakt trägt eine Politik in sich, unabhängig von den Absichten dessen, der es bedient. Geuters Kern: KI beruhe auf Gewalt — nicht-einvernehmliches Scraping, traumatisierende Klickarbeit, koloniale Ausbeutung — und normalisiere Gewalt als Organisationsprinzip; das sei das gemeinsame Muster mit dem Faschismus. Seine schärfste Formel zielt auf die Erlösungserzählung der Branche: „Die Singularität ist ‚MAGA’ für Nerds.”

Rainer Mühlhoff, in KI und der neue Faschismus (2025), ist vorsichtiger und sagt das auch. Seine These lautet, „dass das faschistoide Potential von Alt-Right-Politik aus ihrer Synergie mit elitistischen Tech-Ideologien erwächst” — Affinität, kein Determinismus. KI ist nicht faschistisch; sie hat eine Wahlverwandtschaft zu autoritärer Politik, weil ihre Logik — Wahrscheinlichkeit statt Wahrheit, Inferenz nie preisgegebener Eigenschaften, Datenmacht bei wenigen — sich mit dieser Politik verbinden lässt. Seine Gegenwartswarnung nennt er „AI goes State”: Der Industrie gehe es zunehmend darum, sich durch Verschmelzung mit dem Staat unersetzbar zu machen, weshalb Regulierung vor dieser Verschmelzung greifen müsse. Der Befund darunter — Staatsmacht ist gewaltenteilig begrenzt, Kapitalmacht nicht — trägt; die unterstellte Absicht ist Deutung.

Und beide bekommen Widerspruch, von links. Der Blog Structural Integrity nennt Mühlhoffs Buch „convenience criticism”: eine korrekte Symptombeschreibung, die die kapitalistische Ursache umgehe und deshalb „auch den Mächtigen zumutbar” bleibe. Als Waffe dient ausgerechnet Horkheimer: „Whoever is not willing to talk about capitalism should also keep quiet about fascism.” Wer vom Kapitalismus nicht reden wolle, solle vom Faschismus schweigen. Die Kritik ist selbst parteiisch — aber sie hält die Debatte offen, und offen ist sie: „faschistisches Artefakt”, „faschistoide Affinität”, „automatisierte Ungleichheit” sind konkurrierende Etiketten für denselben Befund, kein Konsens.

Zur Redlichkeit gehört ein letzter Punkt. Karen Hao klammert die Firma hinter dem Werkzeug, mit dem diese Serie geschrieben wird, ausdrücklich nicht aus: Anthropic genieße einen besseren Ruf, verhalte sich aber in vielem ähnlich — „aggressively scaling their computing infrastructure to the detriment of communities”. Fiele OpenAI, so Hao, ersetzte es „another barely distinguishable competitor”. Die Struktur, die dieser Teil beschreibt, kennt keine sauberen Hände, auch nicht die, die ihn mitschreiben.

Warum das 2026 zählt

Man kann diese sieben Teile als eine einzige, lange Frage lesen: Versteht die Maschine? Von Turings Imitationsspiel über den Eliza-Effekt bis zum stochastischen Papagei drehte sich alles darum, ob der Schein Substanz hat. Dieser Teil behauptet nicht, die Frage sei falsch. Er behauptet, dass sie eine zweite verdeckt hat, und dass die zweite unbequemer ist.

Erstens ist der „körperlose Geist” nicht bloß eine Beschönigung, sondern eine Ideologie mit Funktion. Das Wort „Cloud” macht Fels, Sole und Rohöl unsichtbar; das Wort „künstliche Intelligenz” macht die Menschen in Nairobi unsichtbar. Crawford nennt KI deshalb eine „registry of power” — eine Registratur der Macht: Weil ihr Bau enormes Kapital verlangt und sie bestimmte „ways of seeing” optimiert, diene sie am Ende den herrschenden Interessen. Die Informatikerin Meredith Broussard nennt den Glauben, der diese Ideologie trägt, „technochauvinism” — „the belief that tech is always the solution”, die Überzeugung, Technik sei stets die Lösung. Wer die Schränke schließt, verkauft die Immaterialität mit.

Zweitens verschiebt sich damit die Beweislast. Teil 6 endete damit, dass die Maschine zugeschweißt wurde — keine Gewichte, keine Trainingsdaten, kein Architekturbericht, Begründung Wettbewerbslandschaft. Aber der Körper lässt sich nicht zuschweißen. Die Stromrechnung steht im Netz, die Dieseltanks stehen in Lacchiarella, die Klagen liegen in Nairobi bei Gericht, die Emissionen in den Geschäftsberichten. Was die Eigentümer der Prüfung entzogen haben — den Mechanismus —, gibt der Körper zurück. Man kann eine Blackbox nicht befragen. Ein Rechenzentrum kann man messen.

Drittens, und das ist die Brücke zum Schluss der Serie: Hao formuliert die Verwundbarkeit dieser Imperien selbst. Gerade das, was ihnen ihre überragende Stärke zu geben scheine, sei ihre größte Angreifbarkeit — halte man auch nur einen Bruchteil der Ressourcen zurück, die sie brauchen, gerieten die Riesen ins Straucheln. Ihr gigantischer Ressourcenhunger ist beides zugleich. New York hat einen Bruchteil zurückgehalten. Das ist kein Sieg. Aber es ist der Beweis, dass die Frage „wer bezahlt?” eine Antwort mit Hebel ist, während die Frage „versteht sie?” nur eine Antwort mit Achselzucken hat.

Bleibt, wie in jedem Teil, die Ente. In Teil 1 war sie Vaucansons Automat, der zu verdauen schien und nur durchschob. Dieser Teil hat mit ihrem Zwilling begonnen, dem Türken, der zu denken schien und einen Menschen im Schrank verbarg. Beide hatten einen Körper: die Ente aus Messing und Uhrwerk, der Türke aus einem zusammengefalteten Schachmeister. Sechs Teile lang haben wir gefragt, ob der Schnabel wirklich frisst. Dieser Teil dreht die Ente nicht ein weiteres Mal. Er geht um sie herum und sieht sich den Körper an, über den wir gestritten haben, ohne ihn je anzuschauen — das Messing, das jemand geschürft hat, die Hand, die das Uhrwerk aufzog, den Menschen, den man in den Kasten sperrte, damit die Maschine allein aussah. Der Körper der KI von 2026 sitzt nicht im Vorführsaal. Er sitzt in Nairobi und Manila, er steht in der Po-Ebene im Wasser und unter Lacchiarella im Diesel, und er liegt im abgesaugten Text von Millionen, die nie gefragt wurden. Das Misstrauen gegen die schnatternde Ente war immer richtig. Dieser Teil sagt nur, wohin man dabei zu schauen vergaß.

Im nächsten und letzten Teil: Die Abrechnung. War all das ein dritter Boom-Bust-Zyklus wie die zwei KI-Winter dieser Serie — oder ein Bruch? Was daran ist wirklich neu, was recycelter Hype? Und die Frage, die der Körper aufwirft und nur die Ökonomie beantworten kann: Diese Maschine kostet Strom, Wasser, Land und Arbeit — rechnet sie sich überhaupt, oder frisst der Zirkellauf am Ende die Hand, die ihn füttert? Adam Tooze, die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich und die Zahl, die niemand mehr verdrängen kann.

Quellen

Stammquellen der Serie

  • Kate Crawford: Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. Yale University Press, 2021. Die begriffliche Grundlage dieses Teils: „Artificial intelligence is neither artificial nor intelligent” und „a registry of power” (beides S. 8), die Re-Materialisierung der KI; die Wolke „made of rocks and lithium brine and crude oil” (S. 31, Kap. 1 „Earth”). Seitenangaben nach mehreren akademischen Rezensionen.
  • Kate Crawford & Vladan Joler: Anatomy of an AI System. 2018. Die Materialkette hinter einem einzigen Alexa-Befehl; „a vast planetary network, fueled by the extraction of non-renewable materials, labor, and data”. Quelle der Rohstoff- und Kobaltzahlen (die im Essay ihrerseits aus Drittquellen wie Amnesty stammen — montierte Belegkette, nicht Crawfords Eigenmessung).
  • Karen Hao: Empire of AI. Penguin Press, 2025. „Imperial drive”; die Verwundbarkeit der Imperien; die ausdrückliche Einklammerung Anthropics. Ergänzt um ihren Guardian-Kommentar „Musk v Altman is a distraction” (14.05.2026) und ihren re:publica-Vortrag „Stop Scaling!” (referiert bei netzpolitik, 20.05.2026 — Zitate dort journalistisch übersetzt).
  • Meredith Broussard: Artificial Unintelligence. MIT Press, 2018. Der Begriff „technochauvinism” — „the belief that tech is always the solution” (Einleitung) — als Diagnose des Glaubenssystems hinter dem körperlosen Geist.

Kritische Positionen (Partei — als solche gekennzeichnet)

  • Rainer Mühlhoff: KI und der neue Faschismus. Reclam, 2025. „Affinität, kein Determinismus”; „AI goes State”. Buchzitate wörtlich aus dem EPUB.
  • Jürgen Geuter (tante): AI as a Fascist Artifact. tante.cc, 21.04.2026 (CC BY-SA). Strukturelle These nach Langdon Winner („Do Artifacts Have Politics?”). Original englisch; „Die Singularität ist ‚MAGA’ für Nerds” gibt „The singularity is ‚MAGA’ for nerds” wieder. Fairness-Anker im Original: „That does not mean that every user of ‚AI’ products is therefore a fascist.”
  • Structural Integrity: Convenience Criticism (zu Mühlhoff), 2025. Die Gegenstimme von links; Horkheimer-Zitat „Whoever is not willing to talk about capitalism should also keep quiet about fascism.” (dt. Original: „Wer aber vom Kapitalismus nicht reden will, sollte auch vom Faschismus schweigen”, 1939). Selbst parteiisch, Sekundärkritik ohne Originalzugriff.
  • Cory Doctorow: The Reverse-Centaur’s Guide to Criticizing AI. Pluralistic, 05.12.2025 (CC BY 4.0). „Squishy meat appendage”; „an AI that can’t do your job”; der Anthropic-Vergleich (Haftung fürs Herunterladen) und das Copyright-Paradox (mehr Urheberrecht nützt den Studios, nicht den Kreativen). Englische Originalzitate, zitierfrei.

Quellen zum Material (Rechenzentren)

Quellen zur Arbeit

  • Markus Reuter: Meta-Brille, Outsourcing, Kenia, Sama. netzpolitik.org, 2026. Nairobi, > 1.000 Entlassungen mit 6 Tagen Frist; Sammelklage von 140+ Moderator:innen mit PTBS-Diagnose. Malgwi-Zitat wörtlich nach netzpolitik (dt. Übersetzung); im Original englisch (Malgwi, öffentliche Erklärung).
  • Rafael Grohmann: Datenarbeiter, unsichtbare Arbeit. netzpolitik.org, 12.06.2026. „Sogenannte künstliche Intelligenz ist auf … menschliche Arbeit … angewiesen.” Michael Beltran & Michael Zelenko: Filipino virtual assistants. Rest of World, 18.05.2026 ($4–7/Std.; „so dead internet” — Alex; „alienation on top of alienation” — Robin). Gregorio Carolo: TelePerformance. Jacobin Italia, 04.06.2026 (das „Aquarium”; ~500.000 Beschäftigte). Aline Blankertz: AI is Automated Inequality. Structural Integrity, 29.06.2026 („You are replaceable …”).

Quellen zu den Daten

  • Dietmar Dath (Interview), Telepolis, 14.06.2026. Daths Parole „AI is collective labor made invisible” (der deutsche Satz „KI ist kollektive menschliche Arbeit, nur unsichtbar gemacht” ist die Formulierung des Redaktions-Teasers).
  • Valigia Blu: Progetto 2026 — Russland vergiftet die KI-Trainingsdaten. 07.07.2026. Die Krim/Natural-Earth-Szene; „LLM grooming”. ⚠️ Belegt ist die Strategie, nicht die Wirksamkeit — Valigia Blu schränkt selbst ein.
  • Roland Meyer: Slopaganda (Kolumnenreihe), WOZ, 2026. Slop-Definition; die Feedbackschleifen; die ~60-%-TikTok-Messung.
  • Rainer Mühlhoff (s. o.) zur Datenmacht: „Nur wer Trainingsdaten hat, hat KI.”

Zahlen (Auswahl, mit Vorbehalt)

  • Material: Irland ~22 % Strom für Rechenzentren; IEA ~945 TWh weltweit bis 2030 (≈ Verdopplung); UNU ~80–90 % der KI-Energie = Inferenz ⚠️; 517 von 809 geplanten US-Rechenzentren in Dürregebieten; MS+Amazon+Google ~119 Mio. t CO₂e (GJ bis 03/2026) ⚠️; New York: Moratorium ab 50 MW; Gallup 7/10 gegen ein Rechenzentrum nebenan. Lacchiarella: 300 MW, 3 Mrd. €, 30 Fußballfelder, 4,2 Mio. l Diesel, 160 Aggregate.
  • Arbeit: Sama/Nairobi > 1.000 Entlassungen, 6 Tage Frist, Sammelklage 140+ (PTBS); Filipino VAs 4–7 /Std.”-Angabe (Kenia, Sama/OpenAI 2023) stammt aus Teil 6.
  • Daten: Anthropic-Vergleich 1,5 Mrd. $ (Haftung fürs Herunterladen der Raubkopie-Dateien, nicht fürs Trainieren — Doctorow); ~60 % KI-Slop auf einer frischen TikTok-Startseite (Kapwing).

Begriffsklärungen