Xonorika Kira: Menschzentrierte KI kann Ausschluss verstärkenCEFR B2
16. Apr. 2026
Adaptiert nach Guest Contributor, Global Voices • CC BY 3.0
Foto von Steve A Johnson, Unsplash
Xonorika Kira warnt davor, dass der Aufruf, bei KI „den Menschen in den Mittelpunkt zu stellen“, eine sehr enge Vorstellung von Menschlichkeit verschleiern kann. Diese Sichtweise habe historische Wurzeln: tierische, ökologische, ancestrale und spirituelle Wissensformen wurden oft abgewertet. Kira betont, dass dieses enge Menschenbild vielfach durch weißen Suprematismus, Patriarchat, Ableismus und Cisheteronormativität geformt wurde und durch eine Zentrierung des Menschen in KI genau diese Schablone verstärkt werden kann.
Sie beschreibt ferner, wie die Grenze zwischen Natürlichkeit und Künstlichkeit moralische Regeln schafft, die Menschen als „unnatürlich“ markieren. Gleichzeitig entstehe eine Krise des Realen: KI-Bilder und -Stimmen stabilisieren Realität nicht mehr, sondern konkurrieren mit ihr, wodurch ein Überangebot an Bildern und ein Defizit an Verifikation entsteht. Daten und Inhalte seien Resultat von Arbeit, Extraktion und Energieverbrauch; Modelle laufen auf Servern, die Strom, Wasser und Mineralien verbrauchen. Seit mindestens 2022 habe die Beschleunigung der planetaren Berechnung Ängste vor Ersatz von Arbeit, Sinn, Wahrnehmung und Kreativität verschärft.
Praktische Wege, die Kira vorschlägt, sind der Aufbau situierter Datensätze — kleinere, gezielte Archive, die auf Beziehungen, Einwilligung und Rechenschaft beruhen — sowie alternative Formen des Datenkonsums mit kleineren, langsameren Modellen und Schnittstellen, die Tiefe statt endloser Skalierung fördern. Arbeit mit KI bedeute, Systeme als instabile Kollaborateurinnen zu behandeln und sie zur Unterstützung von Souveränität für Kulturen zu nutzen, deren Wissen extrahiert wurde. In Anlehnung an Ruha Benjamin betont Kira außerdem, dass Vorstellungskraft mit Abbau einhergehen muss: neue Welten zu schaffen sei unordentlich, aber notwendig.
Kira Xonorika arbeitet interdisziplinär als Künstlerin, Forscherin und Autorin. Ihre Arbeit konzentriert sich auf Trauma und koloniale Macht, Pathologisierung, trans- und queere Temporalitäten, Wissensproduktion aus dem Globalen Süden, Internetästhetiken und resilientes Organisieren.
Schwierige Wörter
- verschleiern — etwas bewusst verbergen oder unklar darstellen
- abwerten — als weniger wichtig oder minderwertig darstellenabgewertet
- ableismus — Diskriminierung gegen Menschen mit Behinderungen
- cisheteronormativität — Annahme, dass cis- und heterosexuelle Identitäten überlegen sind
- verifikation — Prüfung, ob Informationen wirklich wahr oder korrekt sind
- extraktion — Entnahme oder Gewinnung von Daten oder Ressourcen
- zentrierung — Fokussierung auf eine Gruppe oder eine bestimmte Perspektive
- souveränität — Fähigkeit, unabhängig Entscheidungen und Kontrolle auszuüben
Tipp: Fahre über markierte Wörter oder tippe darauf, um kurze Definitionen zu sehen – während du liest oder zuhörst.
Diskussionsfragen
- Welche Vor- und Nachteile sehen Sie in kleineren, situierten Datensätzen statt großer, skalierter Sammlungen? Nennen Sie Gründe.
- Inwiefern kann ein enges Menschenbild die Entwicklung und Anwendung von KI beeinflussen? Geben Sie konkrete Beispiele.
- Wie könnte man KI-Systeme so gestalten, dass sie Kulturen unterstützen, deren Wissen zuvor extrahiert wurde?
Verwandte Artikel
Weniger Teilen, mehr Nachdenken: Reaktion gegen Fehlinformationen
Forschende der University of Copenhagen schlagen vor, das Teilen in sozialen Medien kurz zu verzögern und ein kurzes Lernfenster einzuführen. Modelltests zeigen, dass Verzögerung plus Lernen die Qualität geteilter Beiträge verbessern kann.
Automatische Strike-Entscheidungen verringern Vorteil berühmter Schlagleute
Eine Studie der University of Michigan zeigt, dass das Automated Ball-Strike (ABS)-System in der südkoreanischen KBO 2024 den Vorteil bekannter Schlagleute verringerte. Pitcher zeigten denselben Wandel nicht, und Forschende diskutieren mögliche Gründe.