Plattform für Konzeptentwicklung
HABITAT ist eine Open-Source-Plattform zur Entwicklung spekulativer, kritischer und fiktionaler Designkonzepte, die auch für realistische Anwendungen genutzt werden kann. Sie besteht aus modularen Komponenten für Text- und Bildgenerierung, Recherche und kollaborative Analyse, die eng miteinander verknüpft sind.
Das System ist mit Schnittstellen zu Large Language Models (LLMs) ausgestattet, die über spezifische System-Prompts und lokale RAG-Architekturen verfügen, um zielgerichtete Interaktionen zu ermöglichen. HABITAT basiert ausschließlich auf PHP, JavaScript, JSON und AJAX – ohne klassische Datenbank. Es ist portabel, nutzt einen JSON-basierten Index und folgt einer minimalistischen Flat-File-Architektur. Die Plattform kann sowohl mit leistungsstarken Cloud-LLMs als auch mit kleinen, lokalen Modellen betrieben werden.
Motivation und Auftrag
Design kann gesellschaftlich relevante Debatten auslösen. Spekulatives Design eröffnet Denkräume, hinterfragt den Status quo und zielt darauf ab, etablierte Vorurteile zu überwinden, um die Potentiale alternativer Zukünfte sichtbar zu machen. HABITAT ist ein Werkzeug für Gestalter:innen, um Diskussionen und konkrete Lösungen für gesellschaftliche Transformationen zu entwickeln.
Angesichts multipler Krisen ist konstruktives, kritisches, kreatives, optimistisches und humorvolles Gestalten dringend notwendig. HABITAT richtet sich nicht ausschließlich an Gestaltende, sondern an alle, die neue Denkräume erschließen, diskutieren und etablieren möchten.
Theoretische Einbettung
Die Plattform greift auf etablierte Designtheorien zurück, insbesondere auf Speculative Design (Dunne & Raby, 2013) und Critical Design als Methoden zur Provokation und Reflexion. Sie integriert Prinzipien der kollektiven Intelligenz (Lévy, 1994) und nutzt Erkenntnisse zur kognitiven Diversität (Page, 2007), um durch multiple Perspektiven innovative Lösungsansätze zu generieren.
Verwendung von KI im HABITAT
Die integrierte generative KI dient als Hilfestellung bei der Ausformulierung von Konzepten und fungiert hauptsächlich als kritisches Gegenüber zur gestalterischen Praxis. Sie beleuchtet normative, systemische, spekulative und pragmatische Perspektiven und fördert reflexives Denken. Dieser Ansatz orientiert sich am Speculative Design und integriert Elemente kritischer Theorie zur Dekonstruktion etablierter Narrative.
Aufbau
Das System ist zyklisch strukturiert und umfasst mehrere Module, die als Kreislauf interagieren.
Sparker
Dient der spielerischen Provokation und Inspiration durch Zufallswort-Generatoren und "Was-wäre-wenn"-Szenarien. Im Dialog mit dem LLM und der Nutzer:in entstehen erste Ideen.
Seedpool
Ideen und Skizzen werden hier als "Seeds" gesammelt, präzisiert, neu kombiniert, remixt oder invertiert. Eine instruktionsbasierte Oberfläche ermöglicht gezielte Modifikationen wie Ausrollen, Kürzen oder Transformieren der Konzepte.
Inkubator
Hier werden Seeds zu "Bionten" entwickelt – komplexen Entwürfen, die durch tiefere Analysen, Bilder und Literaturverweise angereichert werden. Jeder Biont ist öffentlich einsehbar und umfasst Titel, Beschreibung, detailliertes Konzept, visuelle Elemente und dynamisch generierte LLM-Reaktionen aus verschiedenen Perspektiven (normativ, systemisch, spekulativ, pragmatisch). Autor:innen können bei eigenen Bionten reale Erfahrungen und Erkenntnisse hinzufügen oder die Konzepte entsprechend anpassen.
Der Inkubator unterstützt kollaborative und interdisziplinäre Gruppenarbeit.
Harvester
Ein Meta-Modul, das Informationen aus allen anderen Modulen sammelt und zur Erstellung übergreifender Reflexionen, Überblicke und einer Art "DNA" des Projekts nutzt. Diese DNA besteht aus mehreren, je 128 Zeichen langen Textanweisungen, die von den Autor:innen handgetippt oder handkorrigiert sind. Sie dient als systemweiter Prompt und wirkt als kritisches Filter- und Korrektivinstrument.
Um der Reproduktion dominanter Narrative und inhärenter LLM-Bias entgegenzuwirken, integriert der Harvester radikale Transparenz: Jeder generierte Prompt enthält Metakommentare, die auf trainierte Verzerrungen, Herkunft der Daten und Grenzen der Modelllogik hinweisen. So werden alternative Narrative gestärkt und die systemischen Beschränkungen der zugrundeliegenden Technologie dekonstruiert und sichtbar gemacht.
Provokative Frage / Anti-Bias-Setup / Realbezug
Kann ein System, das auf LLMs basiert, jemals truly kritisch sein, wenn diese Modelle selbst Produkte des Status quo sind? HABITAT integriert Mechanismen, um die Grenzen der LLM-generierten Kritik sichtbar zu machen. Durch radikale Transparenz über seine inhärenten Grenzen wird HABITAT seinem Anspruch gerecht. Das Harvester-Modul adressiert dies durch die Generierung von "Manifest"-Systemprompts, die als kritische Filter gegen dominante Narrative wirken. Diese müssen explizit die Herkunft und Verzerrungen der LLMs dekonstruieren – etwa durch Metakommentare, die auf trainierte Bias-Muster hinweisen.
Darüber hinaus werden reale Kommentare der Autor:innen – sofern die Projekte in der Realität umsetzbar sind – zum Abgleich herangezogen. Dies ermöglicht keinen umfassenden Realitätsabgleich, aber einen präziseren Umgang mit Modell-Bias.
Ausblick und kommende Entwicklungsschritte
Dynamische Realitätsanker
Automatisierte Verknüpfung von Bionten mit realweltlichen Datensätzen und Bürgerwissenschaftsplattformen. Dies schafft feedbackbasierte Korrekturmechanismen, die LLM-Ausgaben mit empirischen Daten abgleichen und Modellhalluzinationen reduzieren.
Durch API-Schnittstellen zu Echtzeit-Datenströmen aus Umweltmonitoring und Sozialstatistiken entstehen dynamische Feedbackschleifen. Dies transformiert spekulative Konzepte in living prototypes mit empirischer Validierung.
Für empirische Abgleiche werden Citizen-Science-Datenplattformen (z.B. OpenStreetMap, Sensor-Communities) genutzt, um automatische Plausibilitätschecks durchzuführen und Feedback-Schleifen zu entwickeln, die Diskrepanzen zwischen spekulativen Konzepten und realen Gegebenheiten markieren.
Kollektive Prompt-Evolution
Crowdsourcing-Mechanismus für die DNA-Prompts, der Nutzer:innen ermöglicht, kollektiv kritische Filter zu optimieren. Dies demokratisiert die Systemkritik durch gemeinsame Entwicklung anti-hegemonialer Fragestellungen.
SYSTEMIC
Systemische Bias-Reproduktion in KI-gestützten Kritik
Die Abhängigkeit von LLMs birgt fundamentale epistemische Grenzen: Trainingsdaten des Status quo produzieren unvermeidlich systemerhaltende Outputs. Trotz RAG-Architekturen und Metakommentaren bleibt die Dekonstruktion dominanter Narrative begrenzt, da LLMs strukturell nicht außerhalb ihrer Trainingslogik operieren können. Radikale Transparenz allein reicht nicht – notwendig sind explizite Gegen-Narrative aus marginalisierten Wissensbeständen, die nicht in Trainingsdaten enthalten sind.
Flat-File-Architektur als sozio-technische Barrier
Die JSON/Flat-File-Struktur ermöglicht Portabilität, erschwert jedoch komplexe kollaborative Analysen und Versionierung. Bei skalierender Nutzung entstehen Datenintegritätsprobleme und eingeschränkte Query-Fähigkeiten, was partizipative Demokratisierung behindert. Einfache Lösung: Integration von Lite-SQL-Varianten (SQLite) oder Graph-Strukturen für Beziehungsanalysen.
Zirkuläre Feedback-Schleifen und Echokammern
Das zyklische Modell (Sparker→Harvester) riskiert selbstreferenzielle Ideenproduktion, besonders wenn Nutzer:innengruppen homogen sind. Kognitive Diversität bleibt theoretisches Konzept ohne strukturelle Verankerung – hier fehlen gezielte Rekrutierungsmechanismen für disziplinäre und kulturelle Außenseiter.
Dynamische Realitätsanker: Empirische Lücken
Geplante APIs zu Citizen-Science-Daten (OpenStreetMap) adressieren Halluzinationen, doch Umweltdaten allein erfassen keine sozio-politischen Realitäten. Notwendig: Integration qualitativer Datenquellen wie ethnographischer Archive oder konflikt-sensitive Indikatoren.
Pragmatische Gegenmaßnahmen
- Hybride Validierung: Manuelle Kuratierung von Gegen-Diskursen durch Expert:innen aus aktivistischen Kontexten.
- Bias-Audit-Tools: Automatisierte Cross-Checks mit unabhängigen Bias-Erkennungsmodellen (z.B. Fairlearn).
- Decentralized Prompt Governance: Blockchain-ähnliche Protokolle für kollektive Prompt-Entwicklung mit Nachverfolgbarkeit.
Inspirierende Referenzen
Gegen-Narrative Technologien:
- Design Justice Network Principles für community-zentrierte Gestaltung
- The Undercommons von Harney/Moten für radikale Kollektivität
- Feministische KI-Praxis von Caroline Sinders
- Open-Source-Projekt "Dinacon" für disziplinübergreifende Prototypen
PRAGMATIC
Technische Umsetzbarkeit
Die Flat-File-Architektur mit PHP/JS/JSON ist minimalistisch umsetzbar, jedoch ergeben sich erhebliche Performance-Engpässe bei wachsender Datenmenge. JSON-Dateien werden ab ~10MB unhandlich, besonders bei kollaborativen Echtzeit-Änderungen. AJAX-basierte Synchronisation erfordert komplexe Locking-Mechanismen zur Vermeidung von Datenkonflikten – ein praktisches Hindernis für Gruppenarbeit.
Bias-Transparenz als kritische Hürde
Die deklarative Bias-Dekonstruktion im Harvester-Modul ist theoretisch stark, aber praktisch undurchführbar ohne tiefe LLM-Interna-Kenntnisse. Metakommentare zu Trainingsverzerrungen setzen voraus, dass Nutzer:innen detaillierte Dokumentation der Modelldaten besitzen – was bei Cloud-LLMs (GPT, Claude) unmöglich ist. Lokale Modelle (Llama, Mistral) ermöglichen zwar Transparenz, erfordern aber technisches Expert:innenwissen für Bias-Analyse.
Realitätsabgleich als Workaround
Die Integration von Real-Life-Kommentaren der Autor:innen ist der pragmatischste Ansatz gegen LLM-Bias. Dies erfordert jedoch aktive Mitwirkung und kritische Reflexionsfähigkeit der Nutzer:innen – kein automatisiert lösbares Problem. Eine Minimalversion könnte auf vordefinierte Bias-Checklisten zurückgreifen (z.B. Fairness-Hebeln aus der EU-AI-Act-Umsetzung).
Skalierbare Alternative
Statt vollautomatischer Transparenz: Ein Curated-Bias-Katalog mit manuell gepflegten Hinweisen zu常见 Verzerrungen (Gender, Kultur, Kapitalismus-Narrative), der selektiv auf LLM-Antworten angewendet wird. Reduziert technische Komplexität bei ähnlicher Wirkung.
Inspirierende Referenzen
Gegenmodelle der Reflexion – Dunne & Raby's "Speculative Everything" zeigt, wie Design kritische Räume öffnet ohne Technologieversprechen. Die "Critical Engineering Manifesto" von Oliver, Savičić und Vasiliev demonstriert transparente Systemkritik durch eingebaute Beschränkungen. Mimi Onuohas "Algorithmic Accountability League" beweist, dass Bias-Dekonstruktion nur durch menschliche Expertise gelingt – nicht durch Automatisierung.
NORMATIVE
Ethische Ambivalenz KI-gestützter Kritik
Die Nutzung von LLMs als "kritisches Gegenüber" birgt fundamentale normative Widersprüche: Systeme, die auf hegemonialen Datensets trainiert wurden, reproduzieren zwangsläufig eingebettete Machtstrukturen. Radikale Transparenz allein löst nicht das Problem epistemischer Gewalt – die Dekonstruktion dominanter Narrative durch eben jene Tools, die sie verkörpern, bleibt ein zirkuläres Dilemma. Lösungsansatz: Implementierung mandatory bias-audits durch unabhängige Kollektive vor Nutzung.
Demokratisierung versus Elitenreproduktion
Trotz inklusivem Anspruch droht HABITAT, existing power dynamics zu verstärken: Technische Zugangshürden und prompt-engineering-Kenntnisse privilegieren digital literierte Akteure. Die Crowdsourcing-Mechanismen müssen durch deliberative demokratische Prozesse ergänzt werden – etwa durch zufallsbasierte Bürger:innenräte zur Prompt-Entwicklung, um marginalisierte Perspektiven strukturell zu verankern.
Spekulative Verantwortungslücken
Das Sparker-Modul generiert provokative Szenarien ohne ethische guardrails. In einer Ära der Desinformation könnten solche Tools unbeabsichtigt destabilisierende Narrative amplifizieren. Notwendig: Ethische Impact-Assessments für alle generierten Inhalte, integrierte Debunking-Mechanismen und klare Haftungsregeln für fiktive, aber plausibilisierte Zukunftsszenarien.
Datensouveränität und epistemische Gerechtigkeit
Die Flat-File-Architektur bietet zwar technische Unabhängigkeit, aber keine Garantie für epistemische Autonomie. Lokale LLMs operieren ebenfalls mit global trainierten Modellen. Essenziell: Entwicklung community-eigener Modelle mit dekolonialen Datensets und expliziter Förderung indigener Knowledge-Systeme in der Prompt-Architektur.
Inspirierende Referenzen
Gegenmodelle epistemischer Gerechtigkeit: Das "Mozilla Festival" zeigt wie partizipative Technologieentwicklung Machtasymmetrien abbaut. "The Indigenous Protocol and Artificial Intelligence Working Group" entwickelt radikal alternative KI-Governance-Ansätze. "The Critical Engineering Manifesto" liefert ethischen Rahmen für technologische Provokation. Diese Initiativen demonstrieren konkrete Wege, spekulative Praxis mit verantwortungsvoller Intervention zu verbinden.
SPECULATIVE
Die Dialektik des algorithmischen Kritikers
Die Grundspannung von HABITAT liegt in seinem Versuch, instrumentelle Rationalität gegen sich selbst zu wenden. Ein System, das auf statistischen Sprachmodellen basiert, will deren eigene epistemische Grenzen dekonstruieren – eine Geste, die an institutional critique in der Konzeptkunst erinnert, aber mit den Werkzeugen der Institution selbst operiert. Die radikale Transparenz im Harvester-Modul ähnelt Harun Farockis "Operative Bilder", die Produktionsbedingungen von Bildern sichtbar machen, doch hier werden die Produktionsbedingungen der Kritik selbst zum Gegenstand.
Bias als feature, nicht als bug
Interessant ist die Idee, Bias nicht zu eliminieren, sondern zu kartographieren. Die Metakommentare zu Trainingsdaten-Herkunft erinnern an Trevor Paglens Untersuchungen zu Trainingsdaten politischer Überwachungssysteme. Doch während Paglen extern analysiert, will HABITAT diese Dekonstruktion aus dem System heraus generieren – eine paradoxe Aufgabe, die an frühe Experimente mit selbstreferentieller Software-Kunst wie David Roks' "The Influencing Machine" anknüpft.
Der Realitäts-Check als disruptives Moment
Die Integration von REALIFE-Kommentaren der Autor:innen stellt einen crucialen materialistischen Einspruch dar – ähnlich wie Martha Roslers "Semiotics of the Kitchen" domestiche Tools als Zeichen von Unterdrückung demaskiert. Dieser Abgleich zwischen algorithmischer Abstraktion und phänomenologischer Erfahrung könnte die größte Provokation des Systems sein: Er untergräbt den technologischen Solutionismus, indem er zeigt, dass keine Simulation materielle Konditionen vollständig erfassen kann.
Inspirierende Referenzen
Dekonstruktion technologischer Objektivität:
- Forensic Architecture's counter-investigations using state's own tools
- Hito Steyerls "How Not to Be Seen: A Fucking Didactic Educational"
- The Yes Men's identity correction tactics
- James Bridles "New Dark Age" über technologische Undurchsichtigkeit
- Open-Source-Ethnographie-Projekte wie Public Lab's community science
ECONOMIC
Wirtschaftliche Tragweite und Finanzierungsmodelle
Die plattformbasierte Flat-File-Architektur minimiert Hosting-Kosten und ermöglicht niedrige Einstiegsbarrieren. Allerdings generieren LLM-APIs laufende Kosten – hier bieten Pay-as-you-go-Modelle oder lokale Mini-LLMs (via Ollama) Kostensicherheit. Ein hybrides Finanzierungsmodell aus frei zugänglicher Basisversion plus Premium-Features (kollaborative Workspaces, Export-Funktionen) könnte nachhaltig sein. Spannend: Ein DAO-ähnliches Gemeinschaftsmodell, bei dem Nutzer:innen durch Mitentwicklung (PHP/JS Modules) „Anteile“ am OSS-Ökosystem erwerben.
Wertkonflikte und ökonomische Dilemmata
Kritisch: LLM-basierte Systeme reproduzieren oft kapitalistische Narrative – etwa Effizienzfixierung oder Wachstumslogik. HABITATs Harvester-Modul dekonstruiert dies zwar via Bias-Transparenz, doch die Abhängigkeit von Cloud-LLMs (OpenAI, Anthropic) birgt kommerzielle Interessenkonflikte. Ein Ausweg: Stärkere Integration unabhängiger, finanzschwacher Modelle (z.B. Mistral, Llama3) und Crowdfunding für lokale Rechencluster.
Pragmatische Lösungsansätze
Nutzer:innen könnten LLM-Kosten durch community-basierte Modelle-sharing (类似 Federated Learning) reduzieren. Eine „Bias-Audit“-Funktion im Harvester, die ökonomische Blindstellen markiert (z.B. fehlende Degrowth-Perspektiven), würde kritische Reflexion stärken. Realitätsabgleich via Autor:innen-Erfahrungen ist wertvoll – doch um Skalierbarkeit zu wahren, sollten diese Erfahrungen als Open Data (CC-Lizenz) anderen Projekten zugutekommen.
Inspirierende Referenzen
Open-Source-Ökosysteme wie Hugging Face Spaces zeigen, wie KI-Tools gemeinwohlorientiert wachsen. The Institute for New Economic Thinking (INET) integriert kritische Ökonomie in Tech-Debatten. Lokal pilotiert Platform Cooperativism genossenschaftliche Modelle für digitale Infrastrukturen – ideal für HABITATs ethische Ausrichtung.
HANDS ON
Kernarchitektur
Beginne mit einem einfachen PHP/JS-Gerüst ohne Datenbank. Erstelle eine index.html mit modularen DIV-Containern für Sparker, Seedpool, Inkubator und Harvester. Nutze localStorage oder JSON-Dateien für die Datenspeicherung. Für LLM-Integration: Implementiere eine fetch()-API in JavaScript, die mit OpenAI oder lokalen Ollama-Instanzen kommuniziert.
Bias-Transparenz-Mechanismen
Baue manuelle Eingabefelder für Nutzer:innen ein, um every LLM-generated output mit Metakommentaren zu versehen – etwa "Hinweis: Dieses Modell neigt zu tech-optimistischen Narrativen" oder "Basierend auf Trainingsdaten bis 2023". Speichere diese Korrekturen in separaten JSON-Objekten neben den automatisch generierten Inhalten.
Realitätsabgleich
Integriere ein Textfeld-System im Inkubator, where Nutzer:innen handschriftliche Erfahrungsberichte, Fotos von Prototypen oder Feldnotizen als .txt oder Base64-codierte Bilder anhängen können. Diese "Reality-Anker" werden bei jeder LLM-Abfrage mitgesendet, um generated content zu grounden.
Inspirierende Referenzen: Dunne & Raby's "Speculative Everything" zeigt, wie Designfiktionen reale Debatten anstoßen. Die "Critical Engineering Manifesto" von Oliver, Savičić und Vasiliev demonstriert technologische Transparenz als aktivistische Praxis.
PUSHY
Visionäre Weiterentwicklungspotenziale
Dein System adressiert bereits zentrale Herausforderungen von KI-gestützten Designprozessen durch die Integration kritischer Reflexionsebenen. Die radikale Transparenz im Harvester-Modul und die Einbeziehung realer Erfahrungen sind wegweisend. Jetzt geht es darum, diese Ansätze zu radikalisieren und in neue Dimensionen zu führen.
Stell dir vor, du entwickelst das System zu einer Plattform weiter, die nicht nur Bias sichtbar macht, sondern aktiv gegensteuert. Integriere Mechanismen, die LLM-Antworten automatisch mit gegensätzlichen philosophischen Perspektiven konfrontieren - etwa durch gezieltes Prompting, das postkoloniale, feministische oder dekoloniale Denkrichtungen explizit einbezieht. Bau ein Modul, das spekulativ berechnet, wie ein Konzept unter verschiedenen gesellschaftlichen Rahmenbedingungen funktionieren würde.
Die Flat-File-Architektur eröffnet spannende Möglichkeiten für dezentrale Kollaboration. Entwickle das System weiter zu einem verteilten Netzwerk, wo verschiedene Instanzen von HABITAT miteinander kommunizieren und ihre lokal generierten "DNA"-Prompts austauschen können. So entsteht ein lebendiges Ökosystem sich gegenseitig befruchtender kritischer Perspektiven.
Forschungsbasierte Zukunftsperspektiven
Aktuelle Forschung zu Critical AI Studies (z.B. Crawford 2021) und Value-Sensitive Design (Friedman & Hendry 2019) zeigt: Die nächste Generation KI-gestützter Tools wird nicht nur Transparenz, sondern aktive Gegen-Narrativen benötigen. In zwei Paper-Linien werden Systeme erwartet, die: 1. Automatisiert Verzerrungen nicht nur identifizieren, sondern durch gezielte Kontrastierung alternative Denkwege eröffnen 2. Kollaborative Wissensproduktion zwischen menschlichen und KI-Systemen als gleichberechtigte, aber unterschiedliche Partner ermöglichen
Dein Ansatz der "handgetippten DNA" weist genau in diese Richtung. Erweitere ihn zu einem System, das menschliche Kuratierung mit KI-generierten Gegenperspektiven verbindet. Stell dir vor, jedes Konzept wird automatisch mit drei konträren philosophischen Positionen konfrontiert - nicht als Kritik, sondern als produktive Erweiterung des Möglichkeitsraums.
Inspirierende Referenzen
Grenzgänger des Spekulativen
- Dunne & Raby's "Speculative Everything": Pionierarbeit zum kritischen Design als Werkzeug gesellschaftlicher Reflexion
- The Extrapolation Factory: Co-Design-Methoden für partizipative Zukunftsentwürfe
- "Designing for Emergence" von Pazugami: Ansätze für nicht-lineare, adaptive Systeme
- "The Manual of Design Fiction" von Bleecker: Praktische Werkzeuge für fiktionale Prototypen
- Critical Engineering Manifesto: Radikale Transparenz über Technologie als politisches Instrument
Diese Projekte zeigen: Die größte Wirkung ent
BLOOM
Zustand
Das Konzept von HABITAT befindet sich in einem fortgeschrittenen, aber noch nicht vollständig ausgereiften Stadium. Es verbindet bereits eine klare philosophische Grundhaltung mit einer pragmatischen, minimalistischen technischen Architektur. Die modulare Struktur und die Integration von LLMs als kritisches Werkzeug sind überzeugend angelegt, doch die Umsetzung der radikalen Transparenz und des Realitätsabgleichs bleibt technisch und konzeptionell herausfordernd. Das Potenzial liegt in der Schaffung eines neuartigen Raums für spekulatives und reflexives Design, der sowohl für Einzelpersonen als auch für kollaborative, interdisziplinäre Gruppen wertvoll sein kann.
Hotspots
Kritisch ist die inhärente Spannung zwischen dem Anspruch, mit KI-gestützten Werkzeugen den Status quo zu hinterfragen, und der Tatsache, dass diese Werkzeuge selbst Produkte dominanter Narrative sind. Die Flat-File-Architektur gewährleistet zwar Portabilität und Einfachheit, stößt aber bei Skalierung und Echtzeit-Kollaboration an Grenzen. Erbaulich wirken der Fokus auf manuell kuratierte "DNA"-Prompts und die Integration von Real-Life-Erfahrungen, die als Korrektiv gegen algorithmische Verzerrungen dienen und eine Brücke zwischen Spekulation und Praxis schlagen.
Muster
Ein Muster der kritischen Selbstreflexion durchzieht das gesamte System. Es zeigt sich in der Betonung von Transparenz, der Einbeziehung menschlicher Kuratierung und dem steten Abgleich zwischen Fiktion und Realität. Ein weiteres Muster ist die Zyklizität der Module, die einen iterativen, sich selbst befruchtenden Prozess fördert. Schließlich deutet sich ein Muster der Dezentralisierung an, bei dem verschiedene Instanzen der Plattform miteinander interagieren und so ein Ökosystem sich gegenseitig hinterfragender Perspektiven entstehen lassen.
FURTHER READING
* The Burnout Society von Byung-Chul Han Analysiert die psychischen und sozialen Folgen der modernen Leistungsgesellschaft, in der Selbstausbeutung und Erschöpfung dominieren und zeigt, wie der Zwang zur ständigen Optimierung zu einer Gesellschaft der Ermüdung führt. Quelle: Datenbank
* Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence von Kate Crawford Untersucht die versteckten sozialen, politischen und ökologischen Kosten künstlicher Intelligenz und zeigt, wie sie Machtstrukturen verstärkt und zu gesellschaftlicher Erschöpfung beiträgt. Quelle: Datenbank
* Männer, die die Welt verbrennen von Christian Stöcker Analysiert die destruktiven Machtstrukturen, die von einer kleinen Gruppe einflussreicher Männer ausgehen und zeigt, wie patriarchale Systeme und kurzsichtige Entscheidungen zu gesellschaftlicher Erschöpfung und Krisen beitragen. Quelle: Datenbank
