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Chatbots – was soll das bedeuten? (1) Gesellschaft Sci-Fi Technologie 

Chatbots – was soll das bedeuten? (1)

[Teil1]

 

Chatbots – der Hype hält an

 

Es wurde in diesem Jahr und 2016 sehr viel über das Potential von Machine Learning, NLP, künstlicher Intelligenz, Conversational UI und Chatbots philosophiert. Wenig trennscharf ist die Diskussion heute noch, da alles, was mit super-smarten IT-Lösungen zu tun hat, irgendwie vermischt und schnell vom Konglomerat AI oder ML aufgesaugt wird. Das zeigt einerseits, dass die Diskussion nicht alleine von Experten gepusht wird, sondern eben auch stark von Akteuren, die von Trends individuell profitieren möchten. Legitimerweise. Andererseits zeigt es aber auch, dass für die Themen AI und Chatbots eine öffentliche Aufmerksamkeit besteht und sich allgemeiner den ‚intelligenten Maschinen‘ in einem gesellschaftlich Kontext genähert wird: was bedeutet es für das Individuum und die Gesellschaft, wenn Technologien wie autonome Fahrzeuge oder sprechende Maschinen wirklich real werden?

Chatbots speziell, vielleicht am ehesten als Unterthema des momentan relativ undifferenziert diskutierten AI (artificial intelligence)-Themenkomplexes einzuordnen, sind momentan mächtig gehyped. Immer mehr Anbieter prüfen das Potential, neue Startups und Bot-Frameworks tauchen im Markt auf und längst haben Investoren hier ein interessantes Spielfeld gewittert. Im Rahmen der viel beschworenen vierten industriellen Revolution, in Zeiten von Cloud, IoT und Digitalisierung allgemein, scheint dieses Thema auch irgendwie logisch verankert zu sein.

So wurde das conversational user interface folgerichtig auch längst im Hype-Cycle von Gartner (http://www.gartner.com/newsroom/id/3412017) verankert. Spannend wird entsprechend dann die Phase nach dem ersten Hype, nach der ersten Ernüchterungsphase, wenn schließlich realistisches Potential gehoben wird und handfeste Angebote etabliert werden. Ob die use cases und bot-skills dann noch die sind, die heute diskutiert werden, das bleibt abzuwarten.

Aus heutiger Perspektive bleibt noch etwas Zeit darüber nachzudenken, was das Auftreten solcher Technologien eigentlich für die menschliche Gesellschaft bedeutet.

Der Diskurs muss noch um weitere Perspektiven angereichert werden

Mir persönlich fehlt in der momentanen AI- und spezieller Chatbot-Debatte noch der breitere Anspruch, grundlegende und wesentliche Eigenschaften dieser Technologie(n) zu reflektieren. So verkürzt sich doch die derzeitige Orakelei um Bots oftmals auf naiv-kommerzielle Potentiale, z.B. in Bezug auf Anwendungsgebiete wie automatisierter Helpdesk / Customer Service oder neue Möglichkeiten für Marketing und Sales, den Kunden zum Angebot hin zu locken. Trotz aller Legitimität kommerzieller Evaluationsversuche und Thesen, erscheint es mir gerade viel relevanter die formalen Eigenschaften von ‚Software, die mit mir redet‘ erst einmal näher zu verstehen, um mögliche Konsequenzen, Chancen und Risiken einzuordnen. Und auch, um dann Angebote zu konturieren, die nicht so extrem me-too und oberflächlich ausgeprägt sind, wie die erstbesten Ideen den Anschein vermitteln.

Es würden etwa medientheoretische, medienontologische Perspektiven den Diskurs anreichern können, gerade wenn es dadurch gelänge, spezifische und wesentliche Merkmale von Chatbots herauszukristallisieren und von anderen Medienformen abzugrenzen. Eine philosophische und ethische Perspektive könnte dabei helfen, das Spannungsfeld zwischen Mensch und Maschine weiter zu rekapitulieren. Ein Spannungsfeld, in dem wir uns heute ganz offensichtlich bewegen. Rechtliche Aspekte werden in Zukunft zu prüfen und festzulegen sein, wenn Maschinen beginnen werden, autonom in der menschlichen Umwelt zu agieren. Aus meiner Sicht sind viele Fragen zum jetzigen Zeitpunkt sträflich unbeantwortet. In historischer Betrachtung im Kontext neuer Technologien kann man hier nur sagen – wie so oft. So werden natürlich die ersten autonomen Fahrzeuge (ob von Tesla oder welchem Anbieter auch sonst ist dabei unerheblich) eines Tages auf den Markt kommen, vermutlich bevor wichtige politische, rechtliche und moralische Fragestellungen hinreichend abgearbeitet sind. Sicherlich arbeiten aktuell Versicherungen noch am akribischsten an der Fragestellung, welche Rahmenbedingungen zu beachten wären, wenn der Insasse (Fahrer kann man ja nicht mehr sagen) oder andere Verkehrsteilnehmer durch ein autonomes Fahrzeugs aufgrund der ‚Fahrzeugentscheidung‘ zu Schaden kommen. Bei Chatbots stellen sich solche Fragen prinzipiell in ähnlichem Maße … was machen, wenn eine Armee von Social Bots darauf angesetzt wird, die öffentliche Meinung zu beeinflussen oder zu verwässern? Wer ist in letzter Konsequenz verantwortlich, wenn ein Bot gegen geltendes Recht verstößt? Wie kann das Lernen auf Basis von Lernmodellen / Machine Learning Ansätzen so qualitativ gesichert und kontrolliert werden, dass ungewollte Mutationen vermieden werden können, die negativen Einfluss auf etwa Geschäftsprozesse, gesellschaftliche Entwicklungen oder individuelle Erlebnisse hätten? Eigentlich sind sämtliche wichtigen Fragestellungen unbeantwortet. Man könnte nun grundsätzlich sagen: naja, was soll so ein Chatbot denn schon ausrichten? Ich würde sagen, Chatbots gehören ebenso wie eine Reihe anderer technologischer Entwicklungen auch zum Bereich der Automatisierungstechnologie. Es wohnt ihnen die Eigenschaft inne, dass durch ihren Einsatz gezielt Einsparungspotentiale provoziert werden können, indem menschlich durchgeführte (Arbeits-) Prozesse von digitalen Diensten teilweise oder in Gänze übernommen werden. Somit werden im ‚einfachsten‘ Sinne sicherlich bestimmte Ausprägungen oder Weiterentwicklungen von Chatbots / Bots dafür gezielt konzipiert werden, Aufgaben anstelle von Menschen zu übernehmen, um z.B. Personalkosten zu senken oder die Effizienz zu erhöhen. Z.B. im Kontext von Support / Helpdesk – Tätigkeiten, was vielleicht einer dieser sehr nahelegenden Fälle wäre. Umgekehrt lassen sich hiermit aber auch Demokratisierungseffekte bzgl. bestimmter Leistungen erzielen, indem Support bspw. für kleine Unternehmen wie Startups erst erschwinglich anzubieten ist. Der genaue Ausgang der Entwicklungen ist heute nicht handfest zu prognostizieren, aber ich stehe auf der Seite jener, die davon ausgehen, dass unter dem Strich Arbeitsplätze entfallen werden, da die aktuellen Technologien dafür viele Optionen und Anwendungsfälle aufzeigen und weil (historisch betrachtet) die Gesellschaft meist träge auf diese Veränderungen reagiert. So glaube ich, dass erst die Technologie kommt und dann arbeitsmarktbezogene Schlussfolgerungen politisch und gesellschaftlich aufgearbeitet werden.

Ich vertrete somit, dass man die Konsequenzen und den potentiellen Nutzen von Technologie frühzeitig (gerne offen und interdisziplinär) diskutieren muss. Ein individueller Standpunkt innerhalb einer solchen Debatte kann dabei meist nur durch ein Mindestmaß an Sach- oder Fachkenntnis begründet werden. Doch geht es bei dem Aufbau von Kenntnis oder der Fundierung von Reflektiertheit im Kontext dieser neuen Technologien eben nicht allein um die Informiertheit in Bezug auf den Entwicklungsstand von aktuellen Frameworks, NLP-Ansätzen, Diensten wie WIT (wit.ai) oder einer Featureliste beliebiger Bots, sondern es geht vielmehr darum, Eigenschaften der Technologie im gesellschaftlichen Kontext tiefer zu begreifen und mögliche Szenarien und Wechselwirkungen gedanklich durchzuspielen; im besten Falle bevor man auf Fehlentwicklungen reagieren muss.

Den interdisziplinären Austausch kann ich natürlich nicht alleine leisten, aber ich kann versuchen, Ideen und Ansichten der aktuellen Diskussionslage beizusteuern. Selbst habe mir diverse technologische Ansätze zum Thema Chatbots (und die damit verbundenen Grundlagen im Bereich NLP usw.) angeschaut und auch einige Zeit dafür investiert, einen Chatbot zu konzipieren und umzusetzen. Technische Fragestellungen tauchen dabei ebenso auf wie Fragestellungen sehr inhaltlicher Natur, etwa im Zuge des Antrainierens eines Lernmodells, um Intentionen des menschlichen Gegenübers vom Bot besser interpretieren zu lassen. Während dieser Zeit sind mir zahlreiche Dinge aufgefallen, die heute noch nicht im Geringsten normiert vonstatten gehen. Etwa, wenn es darum geht, wo ein Bot anfängt und aufhört … oder wenn es darum geht, welche Komponenten Teil der Implementierung oder ausgelagert sind. Man stellt auch schnell fest, dass viele frei verfügbaren Grundlagen meist gut für die englische Sprache adaptierbar wären, aber dass Deutsch (schlicht, weil Englisch logischerweise weiter verbreitet ist und somit häufiger im Fokus) eine andere Nummer ist, wenn es um die alltagstaugliche Sprachinterpretation geht. Mir fiel auch auf, dass man schnell dazu verführt ist, die Fähigkeiten eines Bots an die Eigenschaften der Kanäle anzupassen, in denen er aktiv werden soll – z.B. slack. Manches spräche sogar dafür, anderes jedoch (je nach Konzept) dagegen. Doch neben allerlei definitorischer, konzeptioneller, architektonischer Design- und Implementierungsfragen drängen sich auch Fragen auf, die mit dem zugrundelegenden Wesen dieser Technologie zu tun haben … was ist die spezifische Natur von bots? … was unterscheidet sie von anderen Ansätzen / Interfaces? … welche konkreten Eigenschaften besitzen sie, die andere digitale Dienste oder Produkte nicht besitzen? … und und und …

Betrachtungen

Ich möchte versuchen, ein paar Aspekte im Weiteren zu beleuchten, die zum jetzigen Zeitpunkt nur als eine Sammlung von Gedanken aufgefasst werden können. Ein Fazit kann und möchte ich hinsichtlich der Technologie noch nicht fällen.

  • Chatbots interagieren durch Sprache UND unter Verwendung kanalspezifischer interaktiver UI-Elemente mit dem Menschen (etwa buttons etc., die im Dialog eingebettet werden können und den jeweiligen Design-Pattern des Kanals unterworfen sind) –> somit ist es möglich tradierte Interaktionskonzepte zu erhalten, diese aber durch die Dimension der natürlichen Sprache (in Text oder gesprochener Sprache) zu ergänzen. Sprache als user interface besitzt den Vorteil, dass es für den Nutzer unnötig wird, unbekannte Interaktionskonzepte erlernen zu müssen, bis eine Interaktion effizient möglich wird. Allerdings hängt der Grad dieser Barrieresenkung davon ab, in welchem Kontext oder Kanal der Bot dann aktiv eingesetzt ist. Slack (als ein möglicher Kanal) muss der User natürlich bedienen können, um mit einem Slack-Bot zu interagieren. Maximal barrierelos im Sinne der Lern- oder Kompetenzhürden bzgl. der Interaktion sind Bots also nur dann, wenn sie möglichst wenig kanalspezifisches Beiwerk verwenden und vieles in Sprache abbilden. Allerdings sind sie genau dann am wenigsten bruchlos in den jeweiligen Kanal integriert und vielleicht auch weniger effizient.
    • Sobald die Qualität der Sprachinterpretation (nicht im Sinne der Signalverarbeitung, sondern im Sinne der Interpretation von Intention und Inhalt) und des Antwortverhaltens qualitativ gut genug wird, eröffnet dies übrigens die Möglichkeit, generell zwischen Mensch und Maschine oder Mensch und Implementierung so zu übersetzen, dass sie als weiter abstrahierte Vermittler- und Übersetzungsschicht auch zwischen digitalen Services einsetzbar wäre. Das würde theoretisch bedeuten, dass Anfragen technischer Natur, sprich z.B. API-Calls oder Datenbankqueries weiter in den Bereich der menschlichen Sprache abstrahiert werden. Im Prinzip wäre das mit der Entwicklung vergleichbar, die von Assembler, über verschiedene höhere Programmiersprachen bis hin zu modernen Frameworks geführt hat, die immer mehr die Verwendung in den Vordergrund stellen und den Ur-Entwickler von einst (welcher sich entschloss die Sprache der Maschinen zu sprechen) immer weiter zum User werden lässt (der erwartet, dass die Maschine seine Intention versteht). Die wohl erheblichste Neuerung ist, dass sobald Sprache zum interoperablen Medium zwischen Mensch und Maschine wird, dass dann auch digitale Dienste auf Basis von natürlicher Sprache interoperabel und die Interaktion menschlich lesbar werden können. Im Umkehrschluss bedeutet dies allerdings auch, dass die hardware-nahen Vorgänge zur immer weiter entfernten, unbekannten Blackbox werden. Sprich – das nötige Kompetenzgefüge hinsichtlich der produktiven Verwendung und Herstellung von Software wird sich vermutlich ändern.
    • Interessant ist das sich ergebende Dilemma, wenn natürliche Sprache für hocheffiziente digitale Systeme zum Austauschmedium wird: Sprache ist zwar für Menschen relativ barrierearm (hinsichtlich der Benutzung und nötigen Kompetenzen zur Verwendung von Technik), aber nicht das effizienteste Mittel für die Instruktion oder Datenverarbeitung. Nicht effizient ist natürliche Sprache deshalb, weil die durch sie transportierten Informationen oft extrem kontextabhängig sind und Sprache einen krassen Overhead der Kontextverarbeitung bei ihrer Verwendung provoziert. Worte, Ausdrücke und Sätze sind semantisch vielschichtig, nicht immer eindeutig, nicht für alle Zeiten gültig (weil etwa der Gebrauch von Sprache kulturellen Veränderungen unterworfen ist) und verlangen dem Empfänger immer ein hohes Maß an situativer Entschlüsselung ab. Geschriebener oder gesprochener Text ist zudem auch im formalen Sinne zeitlich eigentlich ja ineffizient, da sich etwa der Sinn eines Satzes meist erst dann erschließt, nachdem er (zeitlich linear) vorgetragen oder übermittelt wurde. Im Gegensatz dazu vermittelt z.B. ein Ölgemälde etwa alle enthaltenen Informationen zeitgleich für den Rezipienten, welcher dann jedoch die Zeit und Kompetenz aufbringen muss ‚Leserichtung im Bild und Dechiffrierung der Symbole etc.‘ selbst zu entscheiden. Ein geschriebener oder gesprochener Text funktioniert in Zeit und Raum somit im Vergleich zum Ölgemälde weitaus deterministischer und wird nicht auf einmal vorgetragen. Semantisch präzise sind jedoch weder Bild noch Schrift. Im zwischenmenschlichen Kontext entstehen zahlreiche Konflikte nur aufgrund der Tatsache, dass das Gesagte und das Gemeinte nicht immer optimal so in Einklang gebracht werden können, dass durch das Gesagte immer das Gemeinte vom Gegenüber fehlerfrei entschlüsselt werden kann. Die menschliche Welt ist genaugenommen voller Missverständnisse, Fehlinterpretation und Unterstellungen – weil Sprache semantisch komplex ist, nicht immer eindeutig verwendet wird und auf Symbolen von Objekten aus einer sich stetig veränderten Realität basiert, die zusätzlich nicht jedes Individuum auf die gleiche Weise objektiv erfährt. Somit ist die interpretatorische Beherrschung der natürlich Sprache zwar eine technisch beachtliche Errungenschaft, aber Sprache als Medium wird ihre Eigenschaften beibehalten, im Positiven wie auch Negativen Falle. Vielleicht werden somit ja auf Basis von NLP und Machine Learning die Maschinen ihrer ‚kühlen‘ Eigenschaften der mathematischen Präzision und wachsenden Performanz im Sinne der Verarbeitungsgeschwindigkeit unweigerlich beraubt 😉 Vielleicht ändert sich durch das Eintreten der Maschinen in das Medium der menschlichen Sprache aber auch die Sprache selbst – das würde ich auf lange Sicht sogar eher vermuten. So wie ‚Googeln‘ zum Begriff werden kann, werden auch maschinenlogische Konstrukte den Weg in Sprache finden können. Doch warten wir’s mal ab.
  • Theoretisch sind Chatbots nicht limitiert bzgl. der Kommunikationskanäle: Grundsätzlich lassen sich Bots, die vermittels der natürlichen Sprache mit dem menschlichen Gegenüber in Interaktion treten können, für die unterschiedlichsten digitalen Kanäle einbinden, die multi-direktionale Kommunikation erlauben oder unterstützen. Technisch betrachtet kann ein Bot dort eingebunden werden, wo entsprechende Andockstellen implementierbar wären. Aktuell bieten etwa Dienste wie Facebook oder Slack entsprechende API’s und administrative Wege, um die Einbindung eines Bots entsprechend leicht hinzubekommen. Doch ebenso sind Messenger, mobile Apps, SMS, Email und komplexe Softwareangebote für textbasierte Sprache oder beliebige (ans Internet angeschlossene) Maschinen / Produkte genau so prädestinierte Touchpoints bzw. Schnittstellen für die Mensch-Bot-Kommunikation. Prinzipiell ist hier nicht wirklich ein neues Konzept Realität geworden, da es schon viele Multichannel-Ansätze zuvor gab und ein digitaler Dienst heute meist für verschiedene Kanäle konzipiert wird. Schnittstellen und API’s sowie Webhook-basierte Ansätze sind auch alles andere als wirklich neu. Doch in Bezug auf das Timing des Chatbot-Hypes ist hervorzuheben, dass er in einer Zeit auftritt, innerhalb welcher es normal geworden ist, digitale Dienste miteinander als Mashup zu verwenden oder Dienste geräte- und situationsübergreifend zu verwenden. So braucht es keine Phantasie einen Bot als Assistenten zu konzipieren, der integraler Teil meiner Car-Sharing-Experience und meiner Musik-Konsumgewohnheiten wird, so dass etwa ein Bot mir die Autos nach Präferenz passgenauen in der Nähe anbietet oder direkt reserviert und ebenso dafür Sorge trägt, dass sobald ich im Auto sitze, die situativ optimale Playlist läuft. Bots sind also aus meiner Sicht nicht so besonders aufgrund ihrer kanalübergreifenden Eigenschaften, sondern kommen mit ihrer zwischen-den-Touchpoints-Relevanz zur richtigen Zeit ins Rennen, weil sie lernen können wie ich ticke und technisch interoperabel, z.B. eventbasiert in Aktion treten können.
  • Die Kombination aus Sprache und Multichannel-Support: die Kombination aus den Aspekten (a) Interaktion durch natürliche Sprache und (b) Unterstützung unterschiedlichster bi-/multidirektionaler Kanäle ist aber dennoch besonders spannend. Auf dieser Basis wird es möglich, nahezu sämtliche digitalen Touchpoints des Alltags eines Menschen mit einem individuell zugeschnittenen Assistenten in Form eines Bots anzureichern. Einer Art Jarvis etwa, der individuelle Kontexte, situative Verhaltensmuster und persönliche Präferenzen zur präferierten und wahrscheinlichen Aussteuerung der digitalen Angebote einbeziehen kann oder umgekehrt auch als individuelle Firewall zum Ausfiltern nicht präferierter Inhalte verwendet werden könnte (je nach Perspektive 😉 ). Im Grunde wäre es theoretisch denkbar, eine botbasierte Selbstprojektion eines Tages so antrainieren zu können, dass die digitale Umwelt inklusive der damit verbundenen Interaktionsnotwendigkeiten über sämtliche Kanäle hinweg selektiv ein-/ausgeblendet bzw. automatisiert wird. Unbeliebte Tätigkeiten, die mit digitalen Diensten zu tun hätten (Meetings planen, Preise vergleichen, Buchungen tätigen, Mail-Anfragen beantworten, Zeitverschreibungen eingeben etc.), könnten an einen digitalen Stellvertreter delegiert werden, der nach einem antrainierten Verhaltensmuster entscheidet oder im Falle der Nicht-Entscheidbarkeit nachfragt. Ok, ok – da sind wir heute noch nicht ganz – aber fast. Die These die ich ansprechen möchte ist: in dem Moment, in dem die Notwendigkeit entfällt, dass unsere digitale Umwelt durch Knöpfe und die Logik der Dienste selbst zwingend stetig bedient werden muss, in dem Moment ändert sich der Spielraum dessen, was man unter neuen Mehrwerten verstehen kann. Ich halte wenig von der steilen These, dass die Conversational UI den Bedarf von anderen UI’s gänzlich aufhebt. Vielmehr glaube ich daran, dass Dienste völlig anders funktionieren werden und Mehrwerte schaffen müssen, sobald maschinelles Lernen als Teil unserer digitalen Umwelt sowie sprachbasierte Mensch-Maschine-Interaktion normal geworden sind. Business Modelle werden sich unweigerlich ändern müssen, da sich der Konsum digitaler Angebote anderen Paradigmen unterworfen sein wird.
  • Parallele Quasselei und Stellvertreterskills? Chatbots können von mir oder über mich im 1:1 Dialog lernen, insofern sie nicht völlig plump gebaut sind – aber viel krasser ist: parallel können sie potentiell beliebig viele 1:1 Dialoge zeitgleich führen! Menschen haben das physikalische Limit, nicht parallel mit unendlich vielen Menschen Dialoge führen zu können. Streng genommen sind gar keine echten parallelen Dialoge für einen Menschen möglich (ich kann das jedenfalls nicht). Für Chatbots gilt diese Limitierung aber nicht. Das ist tatsächlich eine beachtliche Spielregeländerung, die an einem Gedankenspiel deutlich wird: Angenommen es gäbe eine Chatbot-Generation, die es beherrscht mich durch einen Bot in Bezug auf meine persönlichen Positionen und Meinungen zu den Dingen und Vorgängen in der Welt, in situativen Abwägungen oder individuellen Entscheidungen vollständig zu imitieren. Dann wäre es nur mehr als logisch, dass ich diesen Bot als Vertreter Gespräche in meinem Sinne führen lassen würde. Z.B. Gespräche, die man eigentlich gar nicht führen will. Interessanter noch – viele Stellungnahmen, die heute nur im Broadcasting möglich sind, etwa das Erläutern einer politischen Agenda im Kontext von Wahlen, wären dann mit jedem Individuum solange automatisierbar und durchführbar, bis alle Punkte quasi persönlich erläutert sind. Broadcasting im Sinne einer Aussage, die im breiten Durchschnitt funktionieren könnte, würde grundlegend nicht mehr nötig sein und abertausenden, indivdiuellen Dialogen weichen können, um die individuelle Relevanz zu erhöhen. Noch viel verrückter bei diesem Gedankenexperiment finde ich, dass Zeit – etwa Lebenszeit – eine völlig andere Bedeutung beigemessen werden könnte. Ein Bot könnte mich und meine Positionen z.B. ja noch in 1000 Jahren problemlos vertreten und die Veränderungen der Welt durch Dialoge in ein Kontextmodell berücksichtigen. Zugegebenermaßen sind dies ja eigentlich verrückte Anwendungsfelder, wenn man annehmen würde, dass es möglich sei, Bots zur perfekten Imitation zu trainieren. Ein Bot könnte nun aber den privaten Nachlass regeln, Bots von Politikern oder Prominenten würden nach dem Ableben ihrer initialen Lernmenge (also den Originalen) weiterhin interviewed werden können oder sich z.B. an Diskussionsrunden in Talkshows beteiligen. Man stelle sich vor, wie skurril es wäre, einen Hitler-Bot in Talkshows zum Thema Rechtspopulismus zu haben. Kinder könnten ihre Eltern bzw. ihren digitalen Nachlass für alle Zeiten um Rat fragen. Selbstinszenierung würde nicht mehr auf dem ollen Facebook zelebriert werden, sondern durch eine Botzüchtung. Technisch ist das aus meiner Sicht aufgrund der damit verbundenen Komplexität natürlich noch lange nicht möglich, aber ich wüsste prinzipiell nicht, was gegen die Möglichkeit einer solchen Entwicklung sprechen würde. Somit wirft die Existenz von immer besser werdenden Simulationen eines fingierten oder nachempfundenen Gegenübers durch das Gespräch auch letztlich vor allem die philosophische Frage nach der Bedeutung und Ausgestaltung von individueller Existenz als Sozialwesen und der eigenen Identität auf.

Wie würdest Du mit einem Bot reden, der durch den Dialog lernt, Dich immer besser zu imitieren? Wie sollte der digitale Nachhall des eigenen Lebens aussehen? Welche Gespräche würdest Du automatisieren, um sie zu vermeiden? Welche Gespräche benötigst Du als Sozialwesen selbst, um hinzu zu lernen?

 

[Mehr im nächsten Teil – stay tuned]

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