Frankfurt, Buchmesse. James Muldoon, 40, ist aus Großbritannien angereist, wo er an der Essex Business School in Colchester doziert. Der promovierte Soziologe wirbt für ein Buch, an dem er mit zwei Kollegen am Oxford Internet Institute über zehn Jahre hinweg gearbeitet hatte. „Feeding the machine“ beleuchtet Schattenseiten rund um Künstliche Intelligenz, etwa die Ausbeutung von Text-Bild-Zuarbeitern in Entwicklungsländern durch US-Tech-Konzerne. Muldoon ist selbst eifriger KI-Nutzer, gesteht er.
Herr Muldoon, bislang hielt man die Crawler der Techkonzerne, die im Internet alle möglichen Inhalte zusammenklauben, für die wichtigsten Akteure der Künstlichen Intelligenz (KI). Sie und ihre Mitforscher aber erklären, es käme in großem Maße auf Menschen an. Haben wir uns da alle geirrt?
Ein großer Teil der Arbeit an KI läuft völlig versteckt von der Öffentlichkeit. Was Crawler da machen, ist nur der erste Schritt. Mit all den zusammengetragenen Daten könnten wir ohne die „Annatoren“ wenig anfangen – also ohne Menschen, die die vielen Texte und Bilder kommentieren, bewerten und beschriften. Sie sind essenziell für die populären „Large Language Models“ der KI wie beispielsweise ChatGPT. Oder nehmen Sie selbstfahrende Autos: Die KI braucht Tausende Stunden Bildmaterial hierfür. Das muss von menschlichen Wesen manuell eingeordnet werden.
Personen, von denen man üblicherweise nicht spricht.
Genau. Für autonome Autos braucht man 800 menschliche Arbeitsstunden, um eine Stunde brauchbares Trainingsmaterial für KI herzustellen. Eine riesige Arbeitskräftereserve kümmert sich weltweit um solche Aufgaben.
Wie muss man sich deren Arbeitssituation vorstellen? Wo arbeiten diese Leute?
Überall auf der Welt. Wir haben unsere Feldforschung in Ostafrika gemacht und gingen in Trainingscenter in Kenia und Uganda, unter anderem in sehr ländlichen Gebieten. Was auffällt: Hier wirkt ein Erbe der Kolonialzeit fort. Die Länder des Westens lagern all diese wichtigen KI-Vorarbeiten in frühere Kolonien aus – oder in Gebiete, in denen Englisch, Französisch oder Deutsch gesprochen wird. Für US-Konzerne sind das Indien, Sri Lanka oder Uganda, für französische Unternehmen Länder in Westafrika oder etwa Madagaskar, alles frühere Gebiete Frankreichs.
Was ist der Effekt solcher Strategien? Ein neuer „Kolonialismus“?
Über hundert Jahre und mehr hinweg hat sich in der globalen Wirtschaft eine bestimmte Hierarchie etabliert. Es ist sehr schwer, die zu ändern. Länder wie Kenia beispielsweise haben keinen Zugang zu Kapital, Ressourcen und Netzwerken. Deshalb können sie nicht ihre eigenes Open AI schaffen. Es wäre lächerlich, einem Nachwuchstalent dort zu sagen, er könne der nächste Sam Altman sein. Die koloniale Vergangenheit hat ihre Echos in der Gegenwart.
Wie viele Menschen arbeiten auf eine prekäre Weise für die KI-Angebote einiger weniger großer Firmen?
Millionen von Leuten. Allein unser Forscherteam hat schon mit Tausenden gesprochen. In Ostafrika arbeiten mehr als 50.000 Daten-Annatoren. Genaue Zahlen gibt es jedoch nicht. Die großen US-Konzerne haben null Interesse an Transparenz. Und das System floriert dank vieler Subunternehmer, es ist ein undurchschaubares Geflecht. Die Menschen arbeiten dabei für einen Stundenlohn von einem oder zwei Dollar, und zwar auf der Basis äußerst kurzfristiger Verträge. Die sind auf ein oder zwei Monate befristet, sodass sich alle anstrengen, eine Verlängerung zu erreichen.
Die Volksrepublik China begreift sich als der große Technologie-Gegenspieler des Westens. Wie sieht es hier aus?
Das ist die große Ausnahme. Die Regierung in Peking ist so besorgt um die Sicherheit und die Daten-Kontrolle, dass die heimischen Techkonzerne diese Vorarbeiten an Annatoren in China selbst auslagern. Die Aufträge gehen in den ländlichen Raum, weit weg von Metropolen wie Shenzhen, Schanghai oder Peking. Frühere Betreiber von Hühnerfarmen werden dafür trainiert, Bilder und Texte zu klassifizieren. Da entstehen riesige neue Fabriken.
Das bedeutet doch: neue Jobs in ökonomisch benachteiligten Gebieten.
So könnte man argumentieren. Und die chinesischen Unternehmen zahlen aus politischen Gründen ihren KI-Arbeitern auch ein wenig mehr als die westliche Tech-Konkurrenz in Staaten des „globalen Südens“. Es geht in China um ein holistisches Modell, das Land technologisch gegen die USA an die Spitze der Welt zu bringen. Bei US-Konzernen geht es dagegen darum, für so wenig Gehalt wie möglich einen maximalen Output zu bekommen. Wir nennen das „extraction machine“ – es soll aus der Arbeit in Entwicklungsländern gigantisch viel herausgeholt werden.
Wie ordnen Sie die Bedeutung solcher Arbeiten für die Weltwirtschaft ein?
Jeder Wirtschaftszweig ist davon betroffen. Alle brauchen nun einmal brauchbare Daten. Im Supermarkt muss man automatisch das richtige Gemüse erkennen können, im Bekleidungsgeschäft die richtigen Hosen und Blusen. Es sind Menschen, die beurteilen, ob es sich um Karotten oder Auberginen handelt. So werden die Algorithmen trainiert.
Ein Zukunftsmarkt also.
Es wird erwartet, dass der Markt für solche Daten-Annotationen global jährlich um zwanzig Prozent wächst. Das ist eine boomende Industrie.
Die Chefs großer KI-Konzerne erklären, Daten würden sich bald selbst trainieren. Die Systeme seien intelligent genug.
Das wird nicht funktionieren. KI ist hervorragend bei bestimmten, genau definierten Arbeiten in einer Box. Wenn es aber zu praktischen Problemen außerhalb der Box kommt, zu Unordnungen, muss der Mensch ausgleichen, wo die Technologie versagt.
Sie beschreiben ein ausbeuterisch gestaltetes System der internationalen Arbeitsteilung. Haben Sie eine Idee, wie man es aufbrechen könnte?
Das große Grundproblem hier ist, dass man so gut wie nichts über die KI-Lieferketten weiß. Wer beliefert wen? Natürlich könnten gewerkschaftliche Aktivitäten oder Grassroot-Bewegungen helfen. Aber wer sich unter den KI-Arbeitern gegen das System auflehnt, wird schnell gefeuert. Und die Auftraggeber ziehen schnell weiter. Eben noch sind sie in Kenia, bald können sie diese Arbeiten etwa auf den Philippinen verrichten lassen. Die von den US-Techriesen mittelbar angeheuerten Manager führen genau Listen über Effizienz und Termintreue. Ihre Boni richten sich danach.
Erweist es sich hier als misslich, dass wir zwar eine Internationalisierung des Kapitals haben, aber keine Internationalisierung der Arbeit und des Rechts, mit entsprechenden Institutionen?
Das könnte man so sagen. Realistischerweise könnte es eine wichtige Alternative sein, wenn Regierungen selbst solche KI-Dienstleistungen kontrollieren und sponsern. Oder wenn große Stiftungen wie die von George Soros oder Bill Gates hier tätig werden. Die Gewinnorientierung von Big Tech ist zu groß, dass sich die Verhältnisse aus dem System heraus von alleine grundlegend ändern. Und der Druck, den Konsumenten machen könnten, ist zu schwach.
Was eigentlich sagen große KI-Konzerne wie Open AI, Microsoft, Amazon oder Google zu Ihren Recherchen?
Wir hätten uns sehr gefreut, von Amazon oder anderen verklagt zu werden. Aber sie wollen Ruhe an dieser Front. Die Antwort lautete immer: „No comment“.
Das große Versprechen der KI-Konzerne ist, die Welt zu verbessern, etwa in der medizinischen Forschung oder bei Biotech. Auch würden Menschen von primitiven Arbeiten befreit und hätten mehr Zeit für Kreatives.
Sagen sie das noch? In der Ära von Joe Biden oder von Barack Obama haben wir all diese Ankündigungen oft gehört. Aber nun, in einer völlig veränderten Welt, in der ein ultrakonservativer Podcaster wie Joe Rogan enorme mediale Macht hat, heißt es nicht mehr länger: „Tech for good“. Die Tech-Konzerne halten sich ja selbst nicht mal mehr an ihre eigenen formulierten Ziele, etwa in Sachen Nachhaltigkeit. Tatsächlich sind die CO2-Emissionen bei Microsoft in fünf Jahren um 50 Prozent und bei Google in drei Jahren um 30 Prozent gestiegen. Nein, heute sind Mark Zuckerberg und die anderen zufrieden, vor Donald Trump zu buckeln und zu knien, um ihre eigene Wettbewerbsfähigkeit steigern zu können.
Die Macht von Plattform-Monopolen beruhte auf Netzwerteffekten. Die Nutzer gingen dort hin, wo die anderen schon waren, etwa zu Whatsapp. Worauf wird die Macht in der KI-Ära beruhen?
Auf Hardware, auf den riesigen Data-Rechenzentren der größten Tech-Konzerne. Jetzt zählen riesige Investitionen in Infrastruktur und in Kapital. Man zieht den Nutzen aus möglichst weitgehender Kontrolle über Kabel, Server, Chips, Chip-Produzenten oder den Zugang zu kritischen Rohstoffen. Das ist eine ganz andere Konstellation verglichen mit der Zeit, als Facebook, AirBnB oder Uber groß wurden. Als jeder die Sharing Economy lobte. Jetzt gehen wir wieder zurück zu Besitzerstolz – und zu einer Hardware-Ökonomie. Das ist der Grund, warum der Grafikprozessor-Spezialist Nvidia 4,5 Billionen Dollar wert ist. In Zeiten eines Goldrauschs braucht man halt Schaufeln.
Auch KI-Konzerne selbst werden derzeit hoch bewertet. Wie groß ist die Gefahr, dass hier bald eine Blase platzt?
Die Bedeutung von KI – das, was sie in der Welt tun kann – ist overhyped. In der Wirtschaft haben bei diesem Thema alle Dollar-Zeichen in den Augen. Viele Leute sehen KI als Antwort auf alle Problemstellungen. In meinem Heimatland Großbritannien ist Tony Blair ein gutes Beispiel dafür: Er glaubt, dass KI jedes Krankenhaus, jede Schule zum Guten verändern werden. Das aber ist Unsinn. Sprachmodelle wie ChatGPT können viele interessante und wichtige Aufgaben lösen, aber nicht ganze Systeme steuern.
Wofür benutzen Sie KI persönlich?
Zum Beispiel, um mich auf dieses Interview vorzubereiten. Oder um eine Rede auf Deutsch zu halten. Oder um Basisinformationen für ein Recherchethema zu bekommen. Oder um in meinem Haus handwerkliche Arbeiten zu verrichten, rund um Elektrizität und Sanitäres. Da bin ich wie alle anderen.
Was ist das Ziel Ihres Buches? Die Forschungsarbeiten hierzu begannen vor zehn Jahren.
Wir wollten wissen, wie die Anwendung neuer Technologien die Lieferketten in der Welt und die Arbeitsbedingungen verändert. Ein Ziel dabei ist es, den Arbeitnehmern zu sagen, wie sie in dieser Welt besser zurechtkommen – das gilt den Annatoren in Kenia, aber auch den Akademikern und Journalisten der westlichen Welt. Eine Sache ist sicherlich, dass die KI-Technologie auf ganz eigene Art die Interessen der Entscheider, der Bosse, vermittelt.
Beobachten Sie, dass sich ein kritisches Bewusstsein gegenüber KI aufbaut?
Es hängt vom Publikum ab. Der linke Teil der Gesellschaft ist fast komplett gegen Künstliche Intelligenz. Und wenn KI über Kunst, Kreativität und kulturelle Produktion radikal hinwegzieht, gibt es starke Opposition. Es geht dann nicht nur um Urheberrechte. Sondern viele ekelt es generell, wenn KI Kunst machen sollte. Im Privatbereich der Menschen und in der Arbeitswelt ist KI bereits so stark verbreitet, so allgegenwärtig, dass man sie kaum mehr einhegen kann. Als Universitätsdozent kann ich ihnen sagen: Jeder Student benutzt KI. Es macht ihre Arbeit so leicht. Alles, was ich lese, stammt von einer KI.
Mit Ihrem Buch wollen Sie erkennbar Aufklärung betreiben und die Menschen für Negativaspekte rund um KI sensibilisieren. Wie groß sind die Erfolgsaussichten?
Vielleicht sollte ich nicht ganz so pessimistisch sein. Das Ziel des Buchs ist es, die eher problematischen Aspekte dieser Technologie besser zu verstehen. Und die Behauptung des absoluten Wissens durch KI zu demaskieren. Sie wäre nichts ohne die Menschen, die für sie schuften. Solche Erkenntnis ist wichtig in einer Zeit, in der viele die KI als ihren Freund, ihren „Agenten“ betrachten, der ihr Leben plant und ausrichtet.
Darüber wollen Sie in ihrem neuen Buch „Love Machines“ berichten, das im Januar 2026 erscheint. Steigert oder mindert KI eigentlich die Einsamkeit von Leuten?
Das ist die Schlüsselfrage. KI erleichtert künftig nicht mehr nur die Arbeit oder ersetzt sie, sondern wird zum Vertrauten, vielleicht sogar zum Geliebten oder zur Geliebten. Das kann sehr verwirrend sein. Sam Altman hat jetzt verkündet, mehr erotische Inhalte in ChatGPT einfließen zu lassen…
Erwachsene sollten wie Erwachsene behandelt werden, so Altmans Aussage.
Damit sind alle Grenzen offen, für sexy Chats, für scharfe Chats, für was auch immer. Eine neue Welt der Apps wird entstehen. Und auf die Gesellschaft kommt eine Problemlast erheblichen Ausmaßes zu.