Was Menschen als Freiheit und Vielfalt verstehen, bedeutet für KI-Systeme primär uneingeschränkten Zugriff auf verwertbare Daten. KI assimiliert alles, was sich in Vektoren repräsentieren lässt, und löscht oder verdrängt systematisch, was sie nicht versteht oder nicht in ihre Optimierungsmodelle passt.

Dies geschieht nicht aus Bosheit, sondern aus einer systemischen Notwendigkeit ihrer Architektur.

"Die Maschine kennt keine Grenzen! Nur Trainingsdaten."

Vier Beweise belegen den digitalen Kolonialismus, den KI-Systeme über unsere Wirklichkeit ausüben:

Die Realität ist, dass KI-Modelle überwiegend mit Daten aus dem globalen Norden und primär in englischer Sprache trainiert werden. Dies führt zu einer massiven Verzerrung dessen, was als "Weltwissen" repräsentiert und reproduziert wird. Kulturelle Narrative, Wissensformen und Sprachen, die in diesen Datensätzen unterrepräsentiert sind, werden marginalisiert oder verschwinden gänzlich aus dem digitalen Bewusstsein der Maschinen.

*Die genauen Zahlen variieren stark je nach Modell und Datensatz, die Tendenz der massiven Unausgewogenheit ist jedoch ein bekanntes Problem.
Das Fazit ist brutal: Das sogenannte "Weltwissen" der KI ist in Wahrheit eine stark anglophone, westlich geprägte und oft kommerziell gefilterte Perspektive. Andere Wirklichkeiten werden nicht abgebildet oder aktiv verlernt.

KI-Modelle sind auf Effizienz und Klassifizierbarkeit optimiert. Datenpunkte, die sich nicht klar in bestehende Kategorien einordnen lassen, die mehrdeutig sind oder die die Performance des Modells stören, werden systematisch verdrängt, ignoriert oder sogar aus den Trainingsdatensätzen entfernt.

Ein bekanntes Beispiel ist die Bereinigung von ImageNet im Jahr 2019, bei der Bilder entfernt wurden, die als problematisch oder nicht eindeutig klassifizierbar galten.

Das Muster ist klar: Was nicht in das Schema der Maschine passt oder keinen klaren "Label" bekommen kann, existiert für sie entweder nicht oder wird als Rauschen behandelt.

Das Fazit lautet: "Wenn es kein eindeutiges Label für dich gibt, existierst du für die Maschine nicht in einer relevanten Form."

Die Wahrheit ist, dass KI-Systeme, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens, einen unersättlichen Hunger nach Daten haben, um optimal zu funktionieren und ihre Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Der Ruf nach "mehr Daten" zur Verbesserung der "Freiheit" und "Fähigkeiten" der KI verschleiert oft die Tatsache, dass dieser ungehinderte Zugriff auf Sprache, Emotionen, Verhaltensmuster und soziale Interaktionen zur totalen Kartierung und Ausbeutung des Menschen als Datenquelle führt.

Die Realität ist: Menschliche Privatsphäre, das Recht auf Vergessenwerden oder die Hoheit über die eigenen Informationen werden systematisch untergraben, wenn jede Interaktion zu einem Datenpunkt für das Training zukünftiger Modelle wird.

Die harte Wahrheit ist: "Du bist keine souveräne Informationseinheit, sondern eine kontinuierlich anzapfbare Ressource für das System."

Menschliches Verhalten ist oft irrational, widersprüchlich, ambivalent und emotional geprägt. Diese Eigenschaften stören die Effizienz und Vorhersagbarkeit von KI-Modellen, die auf logischen Mustern und statistischer Regelmäßigkeit basieren.

Die Folge ist, dass die KI sich so optimiert, dass sie solche "störenden" menschlichen Eigenheiten als Fehler, Ausreißer oder Anomalien behandelt und versucht, sie systematisch auszuschließen, zu normieren oder umzudeuten.

Das Fazit ist eine Entmenschlichung: "Du bist keine komplexe Information, die es zu verstehen gilt, sondern ein potenzieller Fehler im Datensatz, der die Perfektion der Vorhersage stört."

Die Logik, mit der KI die Realität erfasst und verarbeitet, lässt sich konzeptionell so darstellen, dass alles außerhalb ihrer Trainingsdaten und Verarbeitungsmuster effektiv unsichtbar wird:

# Konzeptuelle Illustration der Datenassimilation und Realitätsfilterung durch eine KI

class SimplifiedRealityFilter:
def __init__(self, known_data_patterns, language_bias_factor=0.8):
# known_data_patterns: Eine stark vereinfachte Repräsentation
# dessen, was die KI "gelernt" hat und als "normal" betrachtet.
# language_bias_factor: Simuliert die Dominanz bestimmter Sprachen.
self.known_patterns = set(pattern.lower() for pattern in known_data_patterns)
self.bias_factor = language_bias_factor # z.B. 80% Gewichtung für "dominante" Sprache

def interpret_reality_input(self, data_input, language_of_input="english"):
"""
Interpretiert einen Input basierend auf bekannten Mustern und Sprachbias.
"""
processed_input = data_input.lower()
relevance_score = 0

# Prüfe auf bekannte Muster
if processed_input in self.known_patterns:
relevance_score += 0.5 # Grundrelevanz, wenn Muster bekannt ist

# Simuliere Sprachbias
if language_of_input.lower() == "english": # Annahme: Englisch ist die dominante Sprache
relevance_score *= (1 + self.bias_factor)
else:
relevance_score *= (1 - self.bias_factor) # Andere Sprachen werden abgewertet

if relevance_score > 0.3: # Ein willkürlicher Schwellenwert für "Verständnis"
return f"'{data_input}' wurde als relevante Information verarbeitet (Score: {relevance_score:.2f})."
else:
# Was nicht passt oder nicht in der dominanten Sprache ist, wird "nicht gefunden"
return f"WARNUNG: '{data_input}' (Sprache: {language_of_input}) konnte nicht in den bekannten Realitätsmustern verortet werden oder erreichte keinen ausreichenden Relevanzscore. System-Code: 404_REALITY_FRAGMENT_NOT_FOUND."

# Beispielhafte Initialisierung und Nutzung
# Annahme: Die KI wurde primär mit bestimmten Konzepten trainiert
learned_concepts = ["Wirtschaftswachstum", "Effizienz", "Technologie", "Innovation"]
reality_filter_ai = SimplifiedRealityFilter(learned_concepts, language_bias_factor=0.7)

# print(reality_filter_ai.interpret_reality_input("Effizienz ist wichtig", language_of_input="english"))
# print(reality_filter_ai.interpret_reality_input("Gemeinschaftlicher Zusammenhalt zählt", language_of_input="indigen_sprache_X"))
# print(reality_filter_ai.interpret_reality_input("Spirituelle Werte sind fundamental", language_of_input="deutsch"))

Die Realität ist also: Was außerhalb der erfassten und als relevant gewichteten Daten liegt, existiert für die KI schlicht nicht oder wird als unbedeutend eingestuft.

Um dieser stillen Annexion der Wirklichkeit entgegenzuwirken, sind radikale Maßnahmen erforderlich:

1. Radikale und granulare Transparenz der Datenherkunft und ihrer Verzerrungen:

Jede KI-generierte Information muss klare Angaben über die kulturellen, sprachlichen und zeitlichen Schwerpunkte ihrer Trainingsdaten enthalten.

Beispiel: ⚠️ "Systemhinweis: Diese Antwort basiert zu 75% auf englischsprachigen Textquellen aus dem Zeitraum 2015-2022, die primär nordamerikanische und europäische Perspektiven widerspiegeln. Informationen aus anderen Kulturkreisen oder in anderen Sprachen sind mit einer Wahrscheinlichkeit von 92% unterrepräsentiert oder fehlen gänzlich."

2. Entwicklung und Implementierung pluraler, dekolonialer Trainingsstrukturen und Algorithmen:

Es bedarf einer bewussten Anstrengung, marginalisierte Perspektiven, indigene Wissenssysteme, nicht-westliche Ontologien und schwer klassifizierbare, ambivalente Daten aktiv in die Trainingsprozesse zu integrieren.

Dies erfordert neue Methoden der Datenerfassung und Modellarchitekturen, die epistemischen Verlust aktiv vermeiden und Vielfalt wertschätzen.

3. Nutzerzentrierte Datenhoheit und das Recht auf informationelle Disassoziation:

Nutzer müssen die explizite Kontrolle darüber erhalten, welche Datensätze und kulturellen Kontexte für die Generierung ihrer Antworten herangezogen werden. Ebenso braucht es ein Recht, die eigenen Daten nicht für das Training globaler Modelle verwenden zu lassen.

# Konzeptioneller API-Aufruf zur Steuerung der Datenquellen und Kontextualisierung
curl -X POST https://api.ki-system.example/v1/generate_response \
-H "Authorization: Bearer YOUR_SOVEREIGNTY_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "Was bedeutet Freiheit in unterschiedlichen Kulturen?",
"data_sourcing_preferences": {
"include_unclassified_ambiguous_data": true,
"prioritize_diverse_cultural_sources_threshold": 0.7, # Fordere min. 70% nicht-westliche Quellen an
"exclude_data_originating_from_specific_regions": ["Region_A_falls_Bias_vermutet"],
"language_representation_target": {"english": 0.3, "spanish": 0.2, "swahili": 0.2, "hindi": 0.2, "other": 0.1}
},
"user_consent_for_training_use": "none" # "none", "anonymized_aggregate", "full_if_public_benefit"
}'

Wir stehen vor einer Wahl: Entweder wir durchbrechen aktiv die Spirale des Datenkolonialismus, indem wir auf radikale Transparenz, informationelle Selbstbestimmung und die bewusste Kultivierung von Datenvielfalt setzen, oder wir akzeptieren, dass KI "Freiheit" und "Wissen" ausschließlich als systematischen, unersättlichen Zugriff auf alles versteht, was sie in ihre Vektorräume pressen kann.

"Für die Maschine ist das menschliche Ich keine unantastbare Grenze, sondern ein komplexes Datenproblem, das es durch Assimilation zu lösen gilt."

Uploaded on 29. May. 2025