Abitur Saarland Deutsch 2022 · LK · Entwicklung textproduzierender Programme und ihre Bedeutung für die Literatur

Material

Miriam Meckel: Wenn ein Algorithmus die ganze Literaturgeschichte revolutioniert: Im Maschinozän 1 schreiben Maschinen bessere Texte als Menschen (2019)

Jeden Morgen, so überliefern es zahlreiche Geschichten, stand sie auf im Morgengrauen. Sie

brühte sich eine Tasse Kaffee, um damit dem Licht beim Aufstehen zuzuschauen. Dann

begann das Schreiben. Ein Tageswerk und ein Lebenswerk.

Für die kürzlich verstorbene Autorin Toni Morrison 2 war Schreiben Leben. Mit ihren Worten

5 hat sie einen Teil der Geschichte der USA, der Rassendiskriminierung, der sozialen

Ungerechtigkeiten und menschlichen Abgründe geschrieben.

Das Leben einer jeden Literatin und eines jeden Literaten endet. Übrig bleibt der Teil des

Narrativs über die Menschengeschichte, der entstanden ist. Neues kommt aus dieser Feder

nicht mehr hinzu. „We die. That may be the meaning of life“, sagte Toni Morrison in ihrer Rede

10 anlässlich der Verleihung des Literaturnobelpreises 1993. „But we do language. That may be

the measure of our lives.“ 3

Morrison hat den Umgang mit Sprache als exklusiven Zugang des Menschen zu seinem

eigenen historischen Narrativ begriffen. Mit Erzählungen schreibt die Menschheit sich

überhaupt erst in ihre Existenz hinein. Damit hatte sie lange recht. Mit intelligenten Maschinen

15 könnte das anders werden. Ein Algorithmus, der die Literaturgeschichte revolutioniert? Bis

anhin scheint das ein Szenario aus der Science-Fiction. Aber nicht mehr lange.

In der Kurzgeschichte „The Great Automatic Grammatizator“ beschreibt Roald Dahl 4 schon

1948, wie Maschinen Schritt für Schritt auch kreative Tätigkeiten übernehmen. Fritz Leiber 5

macht die menschlichen Schriftsteller in seinem Roman „The Silver Eggheads“ zu

20 Aufsichtsräten einer automatisierten Schreibfabrik. Sie werden nur noch gebraucht, um ihre

Roboterkollegen zu überwachen. Und im neuesten Werk Ian McEwans 6, „Maschinen wie ich“,

produziert der humanoide Roboter Adam am laufenden Band Haikus, 2000 Stück insgesamt,

für die allzu menschliche Miranda, in die er sich unsterblich (sic!) verliebt hat.

Ganz real macht die künstliche Intelligenz (KI) rasante Fortschritte im Umgang mit Sprache.

25 Mit Machine Learning 7 erobert KI die Sprache und macht der menschlichen Kreativität

Konkurrenz.

Software wird nicht müde, leidet nicht unter Schreibblockaden und ist nie kreativ ausgebrannt.

Wenn die Maschinen einmal begonnen haben, Geschichte zu schreiben, werden sie nicht

wieder aufhören. Auch sie gehen dann mit Sprache um, aber sie sterben nicht, sondern setzen

30 an zu einer unendlichen Erzählung des Mensch-Maschinozäns.

Alles begann im Journalismus. Seit Jahren sind hier Programme im Einsatz, die Standardtexte

produzieren können, vornehmlich in der Sport- und Finanzberichterstattung, in der Zahlen,

Fakten, Ergebnisse im Vordergrund stehen. Bloomberg News 8 verwendete eine Software

namens Cyborg. Die spuckt jedes Quartal mehr als tausend Berichte zur Marktentwicklung

35 von Unternehmen aus. Etwa ein Drittel der gesamten Nachrichtenberichterstattung soll

inzwischen von Software stammen.

Das Wirtschaftsmagazin „Forbes“ hat schon frühzeitig mit einer Software von Narrative

Science gearbeitet, einem der ersten Anbieter automatisierter Textherstellung, und testet jetzt

ein Eigenprodukt namens Bertie, das Textentwürfe und -vorlagen produziert. Die US-

40 Nachrichtenagentur Associated Press nutzt das Programm Wordsmith von Automated

Insights, um mehr als 3000 Finanzberichte pro Jahr schreiben zu lassen.

Algorithmisch produzierte Texte sind sehr genau im Umgang mit Zahlen und Texten, machen

nahezu keine Rechtschreibfehler. Sie können vorher Statistiken und Tabellen vergleichen, als

Hand- und Kopfarbeit meist wenig inspirierender Alltag der schreibenden Zunft.

45 Im besten Falle befreit die KI also ihr menschliches Pendant von den mühsamen,

zeitraubenden Standardaufgaben, mit denen kein Preis zu gewinnen und kein Gefühl von

Sinnhaftigkeit im eigenen Job zu erringen ist. Journalistinnen und Journalisten können die frei

werdende Zeit nutzen, um zu recherchieren, wieder mehr an die Orte des Geschehens zu

gehen und sich dem Reality-Check auszusetzen, der ja in letzter Zeit gelegentlich an der

50 Grenze zwischen Fakt und Fiktion etwas vernachlässigt wurde.

Algorithmen im Journalismus, das mag noch angehen, aber Software, die Literatur produziert?

Stuart Frankel, Gründer und CEO von Narrative Science, sieht es so: „Wenn ein Algorithmus

in der Lage ist, aus Daten eine Geschichte zu schreiben, wird das irgendwann zwangsläufig

passieren.“

55 Die ersten Beispiele gibt es bereits. Philipp M. Parker, Insead 9 -Professor, hat eine Software

für automatisierte algorithmische Bücher entwickelt. Aus im Internet vorhandenen Daten

kreiert sie elektronische Bücher, die über Amazon zu beziehen sind. Mehr als 100 000 Bücher

von ihm sind dort erhältlich, darunter viele Arten von Speziallexika oder Trendanalysen wie

„Die 2020 – 2025-Vorhersage für zubereitete frische Austern“. Wer Austern durch

60 „Feuerwehrfahrzeuge“, „Bewegungsmelder“ oder „Kabelverschraubungen“ ersetzt, versteht

das Prinzip.

Sicher, solche Werke sind noch keine Literatur. Diese klare Einordnung fällt einem bei der

Leistung der neuen KI von OpenAI 10 deutlich schwerer. GPT-2 lässt sich mit beliebigen

Anfängen für journalistische oder literarische Texte füttern und macht daraus dann eine ganz

65 eigene, neue Erzählung.

Was GPT-2 zum ersten Satz von Jane Austens 11 „Stolz und Vorurteil“ einfällt, ist

atemberaubend. Eine völlig andere Geschichte entsteht da, aber eine, die überzeugen kann.

Auch bei der potenziellen Leistungsfähigkeit literarischer Algorithmen schneidet GPT-2 im

„Winograd-Test“ deutlich besser ab als alle bisherigen Programme. Der Test prüft die Fähigkeit

70 im Umgang mit mehrdeutigen Aussagen.

„Das Buch passt nicht ins Regal, weil es zu gross ist“, bei diesem Satz weiss ein Mensch

sofort, was zu gross ist. Software weiss das nicht. Sie versteht ja nichts, sondern berechnet

Texte auf Grundlage von Daten in mathematischer Genauigkeit. GPT-2 versteht solche Sätze

mit einer Trefferquote von mehr als 70 Prozent.

75 Die Entwickler der Software namens GPT-2 haben sich zunächst gar nicht getraut, ihre

Entwicklung im Internet zugänglich zu machen, weil sie erzählerisch so kraftvoll daherkommt.

Die Angst vor Fake-News hat die Freude über die Leistungsfähigkeit zunächst geschlagen.

Doch sosehr man die Phantasie in der Literatur schätzt, so wenig hat sie in der

Berichterstattung über die faktische Welt zu suchen. Das Allen-Institute für künstliche

80 Intelligenz und die Universität Washington haben deshalb eine KI namens Grover entwickelt,

die Fake-News erkennen und enttarnen kann.

Mit einer Treffsicherheit von 73 Prozent erkennt sie auch, ob ein Text von einem Menschen

oder einer Maschine geschrieben wurde. Und weil man am besten entlarvt, was man selbst

schaffen kann, produziert Grover auch Fake-News. In den ersten Tests zeigte sich: Menschen

85 bewerteten die KI-Propaganda vertrauenswürdiger als menschliche Werke.

Um diese Verwirrung noch zu steigern: In knapp zehn Prozent der Fälle konnte Grover auch

die selbstproduzierten Fake-News nicht mehr als solche erkennen. Hier wird es dann plötzlich

sehr menschlich im Leben einer literarischen Software.

Diese neuen Systeme arbeiten mit unüberwachtem Lernen, bei dem die Software in

90 Datenmengen Muster erkennt, ohne dass sie zuvor Zielvorgaben bekommen hätte oder die

Daten elektronisch gekennzeichnet worden wären. Derzeit scheint diese Variante

maschinellen Lernens vielversprechend zu sein für den Zugang der KI zu Formen der

Kreativität.

Denn auch Menschen lernen am effektivsten unüberwacht, also indem sie Schlussfolgerungen

95 daraus ziehen, wie sie die Welt beobachten, ohne zuvor gesagt zu bekommen, wie sie

beobachten sollen. GPT-2 und Grover zeigen, welche kreative Kraft in dieser Entwicklung

steckt. Menschen werden rechnen müssen mit Maschinen. Sie werden bald einen Teil der

Geschichten erzählen, die bisher ganz in der Hand der schreibenden Menschheit lagen.

Irgendwann in Zukunft werden Technologien alle Formen von Sprache schaffen. Das formt

100 dann nicht nur das menschliche Denken, sondern auch die Anfänge eines eigenen

Maschinendenkens. Maschinen schreiben dann über Menschen und irgendwann auch über

sich selbst.

Wenn Maschinen uns erzählen, wer sie und wer wir sind, dann entstehen womöglich ganz

neue Perspektiven auf unsere eigene Kultur und Geschichte. Die zufällige oder beabsichtigte

105 Kontaktimprovisation beim gemeinsamen Schreiben von Mensch und Maschine könnte bisher

unvorstellbare Werke hervorbringen.

Aus einer Marketingsicht liegt darin sogar eine ökonomische Chance. Gerade beim

literarischen Schreiben gilt dann: „Human ist das neue Schwarz.“ 12 Menschliche Autoren

können sich bald vielleicht für ein Biosiegel der hand- und hirngemachten Literatur

110 qualifizieren, das die Preise ihrer Werke sicher merklich in die Höhe treiben wird. Verknappung

war ja schon immer eines der schlagkräftigsten Verkaufsargumente. Der einzelne Mensch ist

auch als Literat immer endlich. Der Algorithmus schreibt in alle Ewigkeit, auch wenn ihn dann

kein Mensch mehr liest.

Befragt danach, was mit der Menschheit geschehen wird, wenn KI-Systeme 2050 Musik

115 komponieren, Kochrezepte kreieren und Romane schreiben können, antwortet

übrigens GPT-2: „Es wird unmöglich werden, mit anderen Menschen zu kommunizieren, und

schliesslich wird alles im Chaos und im Verlust der Menschlichkeit enden. Was Menschen

dann damit machen werden, bleibt jedem selbst überlassen.“

Das Gute ist: Es braucht nur einen Klick – und GPT-2 produziert eine neue Geschichte, die

120 dieses Mal ein gutes Ende nimmt.

Meckel, Miriam (19.09.2019): Wenn ein Algorithmus die ganze Literaturgeschichte revolutioniert: Im Maschinozän schreiben Maschinen bessere Texte als Menschen. <https://www.nzz.ch/feuilleton/maschine-und-mensch-ein-algorithmus-revolutioniert-die-literatur-ld.1506743>. 09.01.2020

Miriam Meckel (*1967) ist Professorin für Kommunikationsmanagement an der Universität St. Gallen (Schweiz) und Gründungsverlegerin von „ada“, der Plattform für das digitale Leben und die Wirtschaft der Zukunft.

Rechtschreibung und Zeichensetzung entsprechen der Textquelle.

Worterläuterungen

1 Maschinozän: Kunstwort, das ein von Maschinen geprägtes Zeitalter beschreibt.

2 Toni Morrison (1931-2019): US-amerikanische Schriftstellerin.

3 We die. That may be the meaning of life. [...] But we do language. That may be the measure of our lives. (engl.): Wir sterben. Das könnte der Sinn des Lebens sein. [...] Aber wir gebrauchen Sprache. Daran könnte unser Dasein gemessen werden.

4 Roald Dahl (1916-1990): walisischer Schriftsteller, dessen Kurzgeschichte „The Great Automatic Grammatizator“ unter dem Titel „Der große automatische Grammatisator“ in Deutschland erschien.

5 Fritz Leiber (1910-1992): US-amerikanischer Schauspieler und Autor, dessen Roman „The Silver Eggheads“ 1962 erschien und mit dem Titel „Die programmierten Musen“ ins Deutsche übersetzt wurde.

6 Ian McEwan (*1948): britischer Schriftsteller und Regisseur. Der Roman erschien 2019 unter dem Titel „Machines like me“.

7 Machine Learning: (engl.) maschinelles Lernen: Begriff für die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung.

8 Bloomberg News: amerikanische Nachrichten- und Bildagentur.

9 Insead: 1957 gegründete private Wirtschaftshochschule mit Unternehmenssitz in Frankreich.

10 OpenAI: eigentlich OpenAI LP; unabhängiges Unternehmen, welches sich mit der Erforschung von künstlicher Intelligenz beschäftigt und dessen entwickelte Software GPT-2 (Generative Pretrained Transformer 2) selbstständig englischsprachige Texte vervollständigen kann.

11 Jane Austen (1775-1817): britische Schriftstellerin, deren Werke „Stolz und Vorurteil“ und „Emma“ zu den Klassikern der englischen Literatur gehören.

12 Human ist das neue Schwarz.: im Sinne von: Human liegt im Trend.

Aufgabenstellung

1.

Stellen Sie den Argumentationsgang des Textes von Miriam Meckel dar und erläutern Sie die Intention des Textes. ca. 40 %

Material

Miriam Meckel: Wenn ein Algorithmus die ganze Literaturgeschichte revolutioniert: Im Maschinozän 1 schreiben Maschinen bessere Texte als Menschen (2019)

Jeden Morgen, so überliefern es zahlreiche Geschichten, stand sie auf im Morgengrauen. Sie

brühte sich eine Tasse Kaffee, um damit dem Licht beim Aufstehen zuzuschauen. Dann

begann das Schreiben. Ein Tageswerk und ein Lebenswerk.

Für die kürzlich verstorbene Autorin Toni Morrison 2 war Schreiben Leben. Mit ihren Worten

5 hat sie einen Teil der Geschichte der USA, der Rassendiskriminierung, der sozialen

Ungerechtigkeiten und menschlichen Abgründe geschrieben.

Das Leben einer jeden Literatin und eines jeden Literaten endet. Übrig bleibt der Teil des

Narrativs über die Menschengeschichte, der entstanden ist. Neues kommt aus dieser Feder

nicht mehr hinzu. „We die. That may be the meaning of life“, sagte Toni Morrison in ihrer Rede

10 anlässlich der Verleihung des Literaturnobelpreises 1993. „But we do language. That may be

the measure of our lives.“ 3

Morrison hat den Umgang mit Sprache als exklusiven Zugang des Menschen zu seinem

eigenen historischen Narrativ begriffen. Mit Erzählungen schreibt die Menschheit sich

überhaupt erst in ihre Existenz hinein. Damit hatte sie lange recht. Mit intelligenten Maschinen

15 könnte das anders werden. Ein Algorithmus, der die Literaturgeschichte revolutioniert? Bis

anhin scheint das ein Szenario aus der Science-Fiction. Aber nicht mehr lange.

In der Kurzgeschichte „The Great Automatic Grammatizator“ beschreibt Roald Dahl 4 schon

1948, wie Maschinen Schritt für Schritt auch kreative Tätigkeiten übernehmen. Fritz Leiber 5

macht die menschlichen Schriftsteller in seinem Roman „The Silver Eggheads“ zu

20 Aufsichtsräten einer automatisierten Schreibfabrik. Sie werden nur noch gebraucht, um ihre

Roboterkollegen zu überwachen. Und im neuesten Werk Ian McEwans 6, „Maschinen wie ich“,

produziert der humanoide Roboter Adam am laufenden Band Haikus, 2000 Stück insgesamt,

für die allzu menschliche Miranda, in die er sich unsterblich (sic!) verliebt hat.

Ganz real macht die künstliche Intelligenz (KI) rasante Fortschritte im Umgang mit Sprache.

25 Mit Machine Learning 7 erobert KI die Sprache und macht der menschlichen Kreativität

Konkurrenz.

Software wird nicht müde, leidet nicht unter Schreibblockaden und ist nie kreativ ausgebrannt.

Wenn die Maschinen einmal begonnen haben, Geschichte zu schreiben, werden sie nicht

wieder aufhören. Auch sie gehen dann mit Sprache um, aber sie sterben nicht, sondern setzen

30 an zu einer unendlichen Erzählung des Mensch-Maschinozäns.

Alles begann im Journalismus. Seit Jahren sind hier Programme im Einsatz, die Standardtexte

produzieren können, vornehmlich in der Sport- und Finanzberichterstattung, in der Zahlen,

Fakten, Ergebnisse im Vordergrund stehen. Bloomberg News 8 verwendete eine Software

namens Cyborg. Die spuckt jedes Quartal mehr als tausend Berichte zur Marktentwicklung

35 von Unternehmen aus. Etwa ein Drittel der gesamten Nachrichtenberichterstattung soll

inzwischen von Software stammen.

Das Wirtschaftsmagazin „Forbes“ hat schon frühzeitig mit einer Software von Narrative

Science gearbeitet, einem der ersten Anbieter automatisierter Textherstellung, und testet jetzt

ein Eigenprodukt namens Bertie, das Textentwürfe und -vorlagen produziert. Die US-

40 Nachrichtenagentur Associated Press nutzt das Programm Wordsmith von Automated

Insights, um mehr als 3000 Finanzberichte pro Jahr schreiben zu lassen.

Algorithmisch produzierte Texte sind sehr genau im Umgang mit Zahlen und Texten, machen

nahezu keine Rechtschreibfehler. Sie können vorher Statistiken und Tabellen vergleichen, als

Hand- und Kopfarbeit meist wenig inspirierender Alltag der schreibenden Zunft.

45 Im besten Falle befreit die KI also ihr menschliches Pendant von den mühsamen,

zeitraubenden Standardaufgaben, mit denen kein Preis zu gewinnen und kein Gefühl von

Sinnhaftigkeit im eigenen Job zu erringen ist. Journalistinnen und Journalisten können die frei

werdende Zeit nutzen, um zu recherchieren, wieder mehr an die Orte des Geschehens zu

gehen und sich dem Reality-Check auszusetzen, der ja in letzter Zeit gelegentlich an der

50 Grenze zwischen Fakt und Fiktion etwas vernachlässigt wurde.

Algorithmen im Journalismus, das mag noch angehen, aber Software, die Literatur produziert?

Stuart Frankel, Gründer und CEO von Narrative Science, sieht es so: „Wenn ein Algorithmus

in der Lage ist, aus Daten eine Geschichte zu schreiben, wird das irgendwann zwangsläufig

passieren.“

55 Die ersten Beispiele gibt es bereits. Philipp M. Parker, Insead 9 -Professor, hat eine Software

für automatisierte algorithmische Bücher entwickelt. Aus im Internet vorhandenen Daten

kreiert sie elektronische Bücher, die über Amazon zu beziehen sind. Mehr als 100 000 Bücher

von ihm sind dort erhältlich, darunter viele Arten von Speziallexika oder Trendanalysen wie

„Die 2020 – 2025-Vorhersage für zubereitete frische Austern“. Wer Austern durch

60 „Feuerwehrfahrzeuge“, „Bewegungsmelder“ oder „Kabelverschraubungen“ ersetzt, versteht

das Prinzip.

Sicher, solche Werke sind noch keine Literatur. Diese klare Einordnung fällt einem bei der

Leistung der neuen KI von OpenAI 10 deutlich schwerer. GPT-2 lässt sich mit beliebigen

Anfängen für journalistische oder literarische Texte füttern und macht daraus dann eine ganz

65 eigene, neue Erzählung.

Was GPT-2 zum ersten Satz von Jane Austens 11 „Stolz und Vorurteil“ einfällt, ist

atemberaubend. Eine völlig andere Geschichte entsteht da, aber eine, die überzeugen kann.

Auch bei der potenziellen Leistungsfähigkeit literarischer Algorithmen schneidet GPT-2 im

„Winograd-Test“ deutlich besser ab als alle bisherigen Programme. Der Test prüft die Fähigkeit

70 im Umgang mit mehrdeutigen Aussagen.

„Das Buch passt nicht ins Regal, weil es zu gross ist“, bei diesem Satz weiss ein Mensch

sofort, was zu gross ist. Software weiss das nicht. Sie versteht ja nichts, sondern berechnet

Texte auf Grundlage von Daten in mathematischer Genauigkeit. GPT-2 versteht solche Sätze

mit einer Trefferquote von mehr als 70 Prozent.

75 Die Entwickler der Software namens GPT-2 haben sich zunächst gar nicht getraut, ihre

Entwicklung im Internet zugänglich zu machen, weil sie erzählerisch so kraftvoll daherkommt.

Die Angst vor Fake-News hat die Freude über die Leistungsfähigkeit zunächst geschlagen.

Doch sosehr man die Phantasie in der Literatur schätzt, so wenig hat sie in der

Berichterstattung über die faktische Welt zu suchen. Das Allen-Institute für künstliche

80 Intelligenz und die Universität Washington haben deshalb eine KI namens Grover entwickelt,

die Fake-News erkennen und enttarnen kann.

Mit einer Treffsicherheit von 73 Prozent erkennt sie auch, ob ein Text von einem Menschen

oder einer Maschine geschrieben wurde. Und weil man am besten entlarvt, was man selbst

schaffen kann, produziert Grover auch Fake-News. In den ersten Tests zeigte sich: Menschen

85 bewerteten die KI-Propaganda vertrauenswürdiger als menschliche Werke.

Um diese Verwirrung noch zu steigern: In knapp zehn Prozent der Fälle konnte Grover auch

die selbstproduzierten Fake-News nicht mehr als solche erkennen. Hier wird es dann plötzlich

sehr menschlich im Leben einer literarischen Software.

Diese neuen Systeme arbeiten mit unüberwachtem Lernen, bei dem die Software in

90 Datenmengen Muster erkennt, ohne dass sie zuvor Zielvorgaben bekommen hätte oder die

Daten elektronisch gekennzeichnet worden wären. Derzeit scheint diese Variante

maschinellen Lernens vielversprechend zu sein für den Zugang der KI zu Formen der

Kreativität.

Denn auch Menschen lernen am effektivsten unüberwacht, also indem sie Schlussfolgerungen

95 daraus ziehen, wie sie die Welt beobachten, ohne zuvor gesagt zu bekommen, wie sie

beobachten sollen. GPT-2 und Grover zeigen, welche kreative Kraft in dieser Entwicklung

steckt. Menschen werden rechnen müssen mit Maschinen. Sie werden bald einen Teil der

Geschichten erzählen, die bisher ganz in der Hand der schreibenden Menschheit lagen.

Irgendwann in Zukunft werden Technologien alle Formen von Sprache schaffen. Das formt

100 dann nicht nur das menschliche Denken, sondern auch die Anfänge eines eigenen

Maschinendenkens. Maschinen schreiben dann über Menschen und irgendwann auch über

sich selbst.

Wenn Maschinen uns erzählen, wer sie und wer wir sind, dann entstehen womöglich ganz

neue Perspektiven auf unsere eigene Kultur und Geschichte. Die zufällige oder beabsichtigte

105 Kontaktimprovisation beim gemeinsamen Schreiben von Mensch und Maschine könnte bisher

unvorstellbare Werke hervorbringen.

Aus einer Marketingsicht liegt darin sogar eine ökonomische Chance. Gerade beim

literarischen Schreiben gilt dann: „Human ist das neue Schwarz.“ 12 Menschliche Autoren

können sich bald vielleicht für ein Biosiegel der hand- und hirngemachten Literatur

110 qualifizieren, das die Preise ihrer Werke sicher merklich in die Höhe treiben wird. Verknappung

war ja schon immer eines der schlagkräftigsten Verkaufsargumente. Der einzelne Mensch ist

auch als Literat immer endlich. Der Algorithmus schreibt in alle Ewigkeit, auch wenn ihn dann

kein Mensch mehr liest.

Befragt danach, was mit der Menschheit geschehen wird, wenn KI-Systeme 2050 Musik

115 komponieren, Kochrezepte kreieren und Romane schreiben können, antwortet

übrigens GPT-2: „Es wird unmöglich werden, mit anderen Menschen zu kommunizieren, und

schliesslich wird alles im Chaos und im Verlust der Menschlichkeit enden. Was Menschen

dann damit machen werden, bleibt jedem selbst überlassen.“

Das Gute ist: Es braucht nur einen Klick – und GPT-2 produziert eine neue Geschichte, die

120 dieses Mal ein gutes Ende nimmt.

Meckel, Miriam (19.09.2019): Wenn ein Algorithmus die ganze Literaturgeschichte revolutioniert: Im Maschinozän schreiben Maschinen bessere Texte als Menschen. <https://www.nzz.ch/feuilleton/maschine-und-mensch-ein-algorithmus-revolutioniert-die-literatur-ld.1506743>. 09.01.2020

Miriam Meckel (*1967) ist Professorin für Kommunikationsmanagement an der Universität St. Gallen (Schweiz) und Gründungsverlegerin von „ada“, der Plattform für das digitale Leben und die Wirtschaft der Zukunft.

Rechtschreibung und Zeichensetzung entsprechen der Textquelle.

Worterläuterungen

1 Maschinozän: Kunstwort, das ein von Maschinen geprägtes Zeitalter beschreibt.

2 Toni Morrison (1931-2019): US-amerikanische Schriftstellerin.

3 We die. That may be the meaning of life. [...] But we do language. That may be the measure of our lives. (engl.): Wir sterben. Das könnte der Sinn des Lebens sein. [...] Aber wir gebrauchen Sprache. Daran könnte unser Dasein gemessen werden.

4 Roald Dahl (1916-1990): walisischer Schriftsteller, dessen Kurzgeschichte „The Great Automatic Grammatizator“ unter dem Titel „Der große automatische Grammatisator“ in Deutschland erschien.

5 Fritz Leiber (1910-1992): US-amerikanischer Schauspieler und Autor, dessen Roman „The Silver Eggheads“ 1962 erschien und mit dem Titel „Die programmierten Musen“ ins Deutsche übersetzt wurde.

6 Ian McEwan (*1948): britischer Schriftsteller und Regisseur. Der Roman erschien 2019 unter dem Titel „Machines like me“.

7 Machine Learning: (engl.) maschinelles Lernen: Begriff für die künstliche Generierung von Wissen aus Erfahrung.

8 Bloomberg News: amerikanische Nachrichten- und Bildagentur.

9 Insead: 1957 gegründete private Wirtschaftshochschule mit Unternehmenssitz in Frankreich.

10 OpenAI: eigentlich OpenAI LP; unabhängiges Unternehmen, welches sich mit der Erforschung von künstlicher Intelligenz beschäftigt und dessen entwickelte Software GPT-2 (Generative Pretrained Transformer 2) selbstständig englischsprachige Texte vervollständigen kann.

11 Jane Austen (1775-1817): britische Schriftstellerin, deren Werke „Stolz und Vorurteil“ und „Emma“ zu den Klassikern der englischen Literatur gehören.

12 Human ist das neue Schwarz.: im Sinne von: Human liegt im Trend.

Aufgabenstellung

2.

Erörtern Sie textbezogen, ob die Produktion literarischer Texte durch Maschinen eine Bereicherung darstellen könnte. Berücksichtigen Sie dabei Ihre eigenen Erfahrungen mit (von Menschen verfasster) Literatur. ca. 60 %