Plausibel, aber unwahr: Sozialisation und Wahrscheinlichkeitspapageien

Sprache kann „eine Fülle von Phänomenen […] ‚vergegenwärtigen‘, die räumlich, zeitlich und gesellschaftlich vom ‚Hier und Jetzt‘ abwesend sind“ und dafür sorgen, dass „eine ganze Welt in einem Augenblick ‚vorhanden‘“ ist (Berger et al., 1980, S. 41). Sprachgebrauch ist selten oder vielleicht nie nur inhaltlich, manche Begriffe oder Worte können „signalhaft eingeschnapp[t]“ (Adorno, 1973, S. 417) sein, sie sind außerdem im zwischenmenschlichen Gebrauch nicht „unberührt von Geschichte“ und keine „austauschbaren Spielmarken“ (Adorno, 1973, S. 418). Rezeptionsseitig ergänzen Menschen als Lesende auf verschiedene Weisen hinzu: Sie müssen nicht jedes Wort einzeln lesen, um einen Eindruck vom Gelesenen zu bekommen, sie assoziieren, ergänzen,  korrigieren Fehler und machen sich Vorstellungen z. B. zu Inhalt und Glaubwürdigkeit von Texten aufgrund verschiedenster Sprachmerkmale. Im Folgenden finden sich einige Überlegungen dazu, was daraus folgt, wenn Textsequenzen nicht von Menschen, sondern von Maschinen und Modellen generiert werden: Werden Begriffe mit der Verbreitung synthetischen Texts zu „austauschbaren Spielmarken“? Gilt noch, dass Sprache Abwesendes vergegenwärtigt? Inwiefern legen Wortwahl und -anordnung ggf. ungültige Rückschlüsse, z. B. auf Wahrheitsgehalte oder text-urhebende Instanzen nahe? Mit der Verbreitung syntethischen Texts und in einer Zeit, in der die text-urhebende Instanz nicht mehr durchgängig bekannt und identifizierbar ist, können Vermutungen über Informationsgehalt, Glaubwürdigkeit und Sprechereigenschaften zumindest nicht mehr in derselben Weise vorgenommen werden wie zuvor. Gleichzeitig haben Menschen zunächst einmal „für die Beschreibung und Erklärung nicht-menschlicher Phänomene keine andere Möglichkeit, als Prädikatoren, die sich in der Beschreibung und Erklärung zwischenmenschlicher Phänomene bewährt haben, auf diese zu übertragen“ (Gethmann, 2022, S. 65). Gerade deshalb müssen Menschen, so das Plädoyer des vorliegenden Beitrags, dringend neue kognitive Heuristiken in Bezug auf Sprache und deren produzierende Instanzen – zu denen heute auch große Sprachmodelle gehören und in Zukunft gehören werden – ausbilden. Zuletzt wird im vorliegenden Beitrag danach gefragt, wie generative KI-Anwendungen und Sozialisation zusammengedacht werden könnten.