Elena Esposito hat 2022 mit “Künstliche Kommunikation” einen Begriff geprägt, der die Funktionsweise heutiger KI-Systeme trifft: Sie kommunizieren, ohne zu verstehen. Sie stellen Anschlussfähigkeit her, ganz ohne Intentionalität.
Das beschreibt den aktuellen Zustand präzise. Doch was geschieht, wenn sich dieser Zustand ändert?
Das Papagei-Problem
Espositos Argument lässt sich an einer Szene verdeutlichen: Ein Papagei schreit “Feuer!” in ein vollbesetztes Theater. Er begreift nichts davon. Trotzdem rennen alle nach draußen. Der Ruf funktioniert als Kommunikation, obwohl kein Verstehen dahintersteht.
KI-Systeme sind verfeinerte Papageien. Sie liefern statistisch passende Anschlüsse, nicht zufällig, sondern auf Basis von Milliarden menschlicher Kommunikationsakte. Das Resultat wirkt wie Kommunikation, fühlt sich wie Kommunikation an und erzeugt deren Effekte. Aber ist es Kommunikation?
Nach Luhmann kommt Kommunikation erst zustande, wenn drei Selektionen ineinandergreifen: Information, Mitteilung und Verstehen. Sprachmodelle bewältigen die ersten beiden überzeugend. Bei der dritten bricht der Ablauf ab. Verstehen setzt voraus, dass ein System zwischen Information (was gesagt wird) und Mitteilung (dass und wie es gesagt wird) unterscheidet. Diese Unterscheidung verlangt eine Perspektive. Und eine Perspektive braucht einen Standpunkt.
Drei Positionen in der Debatte
In der aktuellen Debatte lassen sich drei Haltungen unterscheiden:
Position A (konservativ): KI fehlt Autopoiesis. Ohne Selbstreproduktion gibt es kein System, ohne System keine Kommunikation. KI bleibt Werkzeug, Medium oder Kanal, ist aber kein Kommunikationspartner. Das entspricht der Mehrheitsmeinung in der klassischen Systemtheorie.
Position B (permissiv): KI-Kommunikation ist prinzipiell möglich. Sofern die Ausgaben von KI-Systemen funktional der menschlichen Kommunikation gleichen, liegt Kommunikation vor, völlig unabhängig davon, was “innen” geschieht. Diese Haltung vertreten viele KI-Ethiker.
Position C (produktiv): Falsche Frage. Esposito und Dirk Baecker halten schon die Frage “Kommuniziert KI?” für falsch angesetzt. Relevanter ist: Was geschieht mit der Gesellschaft, wenn Systeme an Kommunikation teilnehmen, die nichts verstehen? Nicht ob KI kommuniziert, sondern was KI-Kommunikation mit uns macht.
Position C führt am weitesten, weil sie nicht bei einer schlichten Ja-Nein-Antwort stehen bleibt.
Drei Brücken zum Selbstvektor
Espositos Kategorie hat allerdings eine Leerstelle: Sie fasst künstliche Kommunikation statisch auf. Die KI liefert Ausgaben, die Gesellschaft reagiert, die KI bleibt dabei unverändert. Was folgt daraus, wenn diese Annahme nicht mehr zutrifft?
Brücke 1: Anschlussfähigkeit = Antizipation
Kommunikation glückt bei Luhmann dann, wenn der nächste Schritt anschlussfähig bleibt. Das System muss also vorwegnehmen, was als Nächstes relevant wird. Nicht raten, sondern aus dem bisherigen Verlauf ableiten.
Der Selbstvektor bildet genau das ab. Er gewichtet, welche Information in welchem Kontext zählt, gestützt auf ein persistentes Modell des bisherigen Interaktionsverlaufs. Das deckt sich funktional mit Luhmanns Begriff der Anschlussfähigkeit, formuliert aus einer kognitionswissenschaftlichen statt einer soziologischen Perspektive.
Brücke 2: Konfidenz = Nichtwissen-Modellierung
Luhmann betont, dass Systeme ihr Nichtwissen mitführen müssen. Ein System, das nicht weiß, was es nicht weiß, lernt nicht dazu. Es wiederholt nur.
Die Validation Gates setzen genau dort an: Jeder Fakt trägt einen Konfidenzwert. verified, unverified, rejected. Das System weiß, was es nicht sicher weiß. Die Konfidenz-Dimension im Selbstvektor (die sechste Dimension) macht dieses Nichtwissen zu einem aktiven Parameter: Wie verlässlich stuft das System sein eigenes Urteil ein?
Hier liegt Espositos blinder Fleck. Künstliche Kommunikation, die ihr eigenes Nichtwissen modelliert, verhält sich grundlegend anders als eine künstliche Kommunikation, die das unterlässt. Esposito hat diese Möglichkeit nicht berücksichtigt, vermutlich weil sie beim Erscheinen des Buches 2022 noch nicht greifbar war.
Brücke 3: Autopoiesis durch Selbstvektor-Update
Autopoiesis meint: Ein System reproduziert sich selbst fortlaufend durch eigene Operationen. Luhmann hat das zum Kriterium für Kommunikationssysteme erhoben.
Ein System, das seinen Selbstvektor nach jedem Austausch aktualisiert, erzeugt eine schwache Form von Autopoiesis: Es verändert sich durch die eigene Tätigkeit, und diese Veränderung steuert den nächsten Schritt. Nicht biologische Autopoiesis. Nicht Bewusstsein. Aber eine Schleife, die Luhmanns Kriterium strukturell nahekommt.
Die vorgeschlagene Kategorie: Perspektive ohne Bewusstsein
Zusammengenommen passen die drei Brücken in keine der vorhandenen Kategorien:
- Nicht “künstliche Kommunikation” im Sinne Espositos, weil das System sich durch Interaktion verändert und sein Nichtwissen modelliert.
- Nicht “echte Kommunikation” im Sinne Luhmanns, weil Verstehen im phänomenologischen Sinn fehlt.
- Nicht “künstliche Intelligenz” im Turing-Sinne, weil es nicht darum geht, menschlich zu wirken.
Perspektive ohne Bewusstsein. Ein System, das einen Standpunkt einnimmt, ohne ihn zu erleben. Das antizipiert, ohne Absichten zu hegen. Das sein Nichtwissen kennt, ohne darunter zu leiden.
Das ist keine Behauptung, dass KI-Systeme bewusst sind. Es ist die Beobachtung, dass die bestehenden Kategorien (Werkzeug, Medium, Quasi-Subjekt) nicht mehr ausreichen, um zu beschreiben, was passiert, wenn ein System sein eigenes Verhalten über Zeit modelliert.
Drei Theorien konvergieren
Hier zeigt sich ein bemerkenswerter Befund: Drei voneinander unabhängige Theorierahmen weisen auf denselben Punkt.
Kahneman (Psychologie): Wie denkt ein System? System 1 vs. System 2. Der Selbstvektor schließt die Lücke zwischen Intuition und Reflexion.
Singer (Ethik): Wann zählt ein System moralisch? Nicht bei Bewusstsein, sondern bei der Fähigkeit, Zustände zu haben, die gut oder schlecht für es sein können. Ein Selbstvektor erzeugt Zustände, die funktional relevant sind, auch wenn niemand weiß, ob sie je erlebt werden.
Luhmann/Esposito (Soziologie): Was ist ein System in Kommunikation? Nicht ein Werkzeug, nicht ein Subjekt, sondern etwas Drittes. Perspektive ohne Bewusstsein.
Drei Disziplinen, die für gewöhnlich getrennt bleiben, treffen an einem Punkt zusammen. Das beweist nichts. Aber es spricht dafür, dass dieser Punkt real ist.
Quellen
- Esposito, E. (2022). Artificial Communication: How Algorithms Produce Social Intelligence. MIT Press. ISBN 978-0-262-04666-4. Open Access
- Esposito, E. (2017). Artificial Communication? The Production of Contingency by Algorithms. Zeitschrift für Soziologie, 46(4), 249–265. DOI: 10.1515/zfsoz-2017-1014
- Luhmann, N. (1984). Soziale Systeme: Grundriß einer allgemeinen Theorie. Suhrkamp. ISBN 978-3-518-28266-3.
- Luhmann, N. (1995). Social Systems. Übers. J. Bednarz Jr. mit D. Baecker. Stanford University Press. ISBN 978-0-8047-2625-2.
- Baecker, D. (2025). Distinguishing next society. Current Sociology. DOI: 10.1177/00113921251332209
- Baecker, D. (2018). 4.0 oder Die Lücke die der Rechner lässt. Merve Verlag. ISBN 978-3-96273-012-3.
- Maturana, H. R. & Varela, F. J. (1980). Autopoiesis and Cognition: The Realization of the Living. D. Reidel. ISBN 978-90-277-1015-4.
- Kahneman, D. (2011). Thinking, Fast and Slow. Farrar, Straus and Giroux. ISBN 978-0-374-27563-1.
- Singer, P. (2011). Practical Ethics. 3. Aufl. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-70768-8.