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Künstliche Intelligenz: Gemeinwohl und Nachhaltigkeit statt nur Profit

Künstliche Intelligenz: Gemeinwohl und Nachhaltigkeit statt nur Profit

Annika Kettenburg studierte Umwelt- und Nachhaltigkeitswissenschaften in Lüneburg, Thailand und Lund (Schweden). In ihrer Masterarbeit, auf der dieser Artikel basiert, untersuchte sie die Potentiale und Grenzen von Künstlicher Intelligenz für Nachhaltigkeit sowie die vorherrschenden Motive im politischen Diskurs um KI.

Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit: Eine kritische Analyse

Wohin wir blicken: Die hohen gesellschaftlichen Erwartungen an Künstliche Intelligenz (KI) bleiben omnipräsent. Man schreibt KI Chancen und Risiken riesigen Ausmaßes zu oder stilisiert KI gar als „game changer for climate change and the environment“.

Jedoch ist Maschinelles Lernen (ML) – der Kerninhalt des Oberbegriffs KI – nur für wenige Bereiche sehr gut geeignet und, wie jede Technologie, keine Lösung für soziale und ökologische Probleme.

Um dies zu erläutern, unterscheide ich zwei Ebenen, die im öffentlichen Diskurs zu KI und Nachhaltigkeit häufig nicht stark genug getrennt werden: Da ist die Sphäre der technischen Möglichkeiten, in der KI-Anwendungen für gesellschaftliche Probleme erdacht oder ihre Kosten und Nutzen für Nachhaltigkeit abgewogen werden. Auf dieser Ebene, im Elfenbeinturm der abstrakten Ideen, spielt sich nahezu die gesamte Debatte ab.

Ausgeblendet wird dabei die zweite Ebene: ihr realweltlicher Schauplatz. Hier verlieren logische Argumente über den gemeinwohlfördernden Einsatz von KI an Bedeutung gegenüber ganz anderen Logiken – zum Beispiel dem Streben, mit KI den eigenen Einfluss zu vergrößern.

KI im Elfenbeinturm: Theoretische Limitationen und Chancen für Nachhaltigkeit

Maschinelle Lernverfahren generalisieren Daten in Modellen und extrapolieren Werte auf Basis der abgeleiteten Funktionen, meist im Rahmen von Regressions- oder Clusteranalysen. Besonders durch den Einsatz neuronaler Netze erfuhren diese bewährten statistischen Verfahren in den letzten Jahren eine große Steigerung ihrer Performanz.

Immer noch aktuell bleibt zugleich die Mahnung zur Vorsicht im Umgang mit solchen Analysen: Daten sind immer von Menschen erzeugt, somit Konstrukte und nie ein objektives Abbild der Realität. Die Repräsentativität von Daten wird stets vorausgesetzt, jedoch faktisch nie erreicht. Fehler sind und bleiben inhärente Bestandteile von ML-Modellen. Die Intransparenz neuronaler Netze verbirgt Fehler und bietet Einfallstore für die gezielte Manipulation.

Wie wünschenswert ist Maschinelles Lernen, und wie mächtig?

Umso komplexer die zu modellierenden Zusammenhänge und umso folgenreicher die Anwendung dieser Modelle, desto wichtiger wird die ethische Abwägung des Einsatzes von ML. So ist es zwar möglich, ML zur Vorhersage von sozialem Verhalten für automatisierte Entscheidungsverfahren zu verwenden, etwa für das Kredit-Scoring, Berechnungen der Rückfallwahrscheinlichkeit oder für die Verteilung von Sozialhilfe. Doch während man einen technischen Prozess durch Daten annäherungsweise abbilden kann, ist dagegen die soziale Wirklichkeit nur subjektiv selektiv modellierbar. Zugleich wären Fehlentscheidungen des Modells hier weitaus folgenreicher für die Betroffenen. Darum fokussiert sich dieser Artikel auf die ökologische Komponente der Nachhaltigkeit.

Wie mächtig ist ML? Begriffe wie Künstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen suggerieren, dass die Technologie selbst zum Akteur wird. Doch Daten und ML-Modelle sind Produkte menschlichen Handelns: Daten werden gesammelt und gelabelt, ML-Methoden ausgewählt, Hyperparameter bestimmt, damit herumexperimentiert, erreichte Treffgenauigkeiten als ausreichend akzeptiert und dann das Modell in konkrete Anwendungen eingebettet. Diese menschliche Kontrolle entzaubert KI.

Wie kann ML zu Nachhaltigkeit beitragen? Die Nachhaltigkeitspotentiale von ML kann man grob in zwei Klassen einteilen: zum einen die Generierung empirischen Wissens über Umweltprozesse, gegebenfalls angewandt in Frühwarnsystemen; zum anderen die Steigerung von technischer Effizienz durch genauere Abstimmung von Angebot und Nachfrage.

Generierung empirischen Wissens

Mit Hilfe von ML kann beispielsweise besser vorhergesagt werden, an welchen Standorten und zu welchen Zeitpunkten Dürre droht, Starkregen zunimmt, Gewässer eutrophieren oder die Biodiversität besonders stark abnimmt.

Doch was bewirkt es, das Insektensterben genauer zu kartieren, wenn dort dann kein Lebensraum geschaffen wird? Die Hauptgründe für den Artenrückgang, also intensive Landwirtschaft und Zersiedlung, sind gesellschaftliche Prioritäten. Diese ändern sich nicht automatisch durch mehr Wissen um den damit einhergehenden Biodiversitätsverlust. Umweltwissenschaftler*innen rennen mit ihrer Forschung gegen Wände, und das schon seit Jahrzehnten.

Selbst Frühwarnsysteme vor Naturkatastrophen sind nur so effektiv wie das Krisenmanagement, in das sie eingebettet sind. So sind beispielsweise Warnungen vor Hurrikans in allen Karibikstaaten verfügbar, dennoch unterscheiden sich ihre Opferzahlen erheblich – wie Telepolis bei Hurrikane Matthew titelte: „542 Tote in Haiti, 21 Tote in den USA, 0 Tote in Kuba“. Was zählt, sind die Taten vor und nach einer Katastrophenwarnung, die sofortige Evakuierung und langfristige Prävention, sprich das soziale und politische Krisenmanagementsystem.

Grundlagenforschung ist und bleibt elementar, um unseren Planeten besser zu verstehen und gefährliche Entwicklungen zu antizipieren. Ohne hochkomplexe Klimamodelle – die durch Maschinelle Lernverfahren weiter verbessert werden können – gäbe es Klimawandelbekämpfung und -anpassung in ihrem heutigen Ausmaß wohl nicht. Wie beim Artensterben oder bei Naturkatastrophen ist es hier jedoch eine gesellschaftliche und politische Aufgabe, diesen Umweltveränderungen die entsprechende Relevanz beizumessen sowie Erkenntnisse in politische Strategien und praktische Routinen zu übersetzen.

Blick in das Death Valley
Das 

Steigerung technischer Effizienz

ML-Verfahren können die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern. Diese Stärke wird für technische Innovationen genutzt, die mit höherer Treffsicherheit Angebot und Nachfrage zusammenführen.

Einige Beispiele: Durch die Vorhersage der Stromverfügbarkeit in Abhängigkeit von Wetterdaten kann in einem Smart Grid Energie zu den richtigen Zeiten gespeichert beziehungsweise besonders stark verbraucht werden. In der Landwirtschaft können lokale Analysen der Boden- und Pflanzenparameter Entscheidungen über den Dünge- oder Pflanzenschutzbedarf unterstützen. Fahrpläne und Routen im öffentlichen Nahverkehr können auf Basis von Auslastungsdaten besser geplant werden. Durch eine gleichmäßigere Fahrweise können Fahrzeugassistenten etwas Sprit sparen und Staus vermeiden.

Doch Fahrzeugassistenten reduzieren nicht per se das Verkehrsaufkommen, noch motivieren sie uns dazu, Fahrzeuge zu teilen oder gar auf das Fahrrad umzusteigen. Womöglich führen sie dazu, dass Mobilität noch günstiger und bequemer wird, so dass wir häufiger fahren – der bekannte Rebound-Effekt, der Effizienzsteigerungen durch Konsumzunahme energetisch zunichtemacht.

Die häufig geforderten Agrar-, Energie- und Verkehrswenden benötigen primär ganz andere Erfolgszutaten als die marginalen Wissens- und Effizienzzuwächse, die KI ermöglicht. Es bedarf neuer gesellschaftlicher Institutionen, die uns Güter wie Lebensmittel, Energie und Mobilität auf andere Weise bereitstellen. Zum Beispiel ein Verkehrssystem, das viel stärker auf öffentliche, geteilte Fahrten setzt, auf der letzten Meile vielleicht auch selbstfahrend; ein Energiesystem, das auf erneuerbare Quellen umstellt, dabei Nutzer einbindet und Akzeptanz schafft; ein Ernährungssystem, das regionalen und saisonalen Waren den Vorrang einräumt, kleine, nachhaltig wirtschaftende Landwirtschaftsbetriebe unterstützt und Lebensmittelverschwendung eindämmt.

ML kann hier durchaus Beiträge leisten, indem man durch die Vorhersage und Synchronisierung von Angebot und Nachfrage Öko-Effizienz steigert – vorausgesetzt der Effizienzzuwachs ist größer als der materielle Fußabdruck von ML, also der Ressourcenbedarf für Training und Nutzung von ML-Verfahren. Diese Beiträge von KI sind jedoch nichts als Gedankenspielereien, wenn die nötigen Umstrukturierungen nicht gesellschaftlich gewünscht und politisch in Gesamtstrategien eingebettet werden.

KI in der echten Welt: Spielball im fossilen Status quo gesellschaftlicher Machtstrukturen

Eine effektive Bekämpfung der Klimakrise, des Biodiversitätsverlusts und globaler sozialer Ungleichheit – kurz: die „Große Transformation“ – verlangt nach solchen tiefgreifenden Umstrukturierungen. Technologien können als Werkzeuge nur dazu beitragen, wenn ihr gemeinwohlorientierter Einsatz politisch durchgesetzt wird. Doch die politische Kehrtwende erscheint utopisch – unsere gesellschaftlichen Strukturen und Prozesse spiegeln das Primat des globalen Wettbewerbs um Wirtschaftsmacht wider, während unsere Infrastruktur uns in Abhängigkeit von fossilen Ressourcen hält.

Zugleich ist Technik kein neutraler Faktor, der für Gutes und Schlechtes jederzeit gleichermaßen dient – abstrakt gesehen schon, aber realweltlich nicht. Technologien sind Produkte menschlicher Vorstellungen und Interessen, und solange wir in den beschriebenen Strukturen leben, werden sie zum Großteil erdacht und eingesetzt, um diese dominanten Strukturen zu reproduzieren.

Wofür die ausgereiftesten KI-Systeme heutzutage vornehmlich entwickelt werden

In diesem großen Bild des fossilen Status quo ist darum viel mehr zu fragen, wie mächtige Akteure KI für ihre Zwecke instrumentalisieren, um die sie begünstigenden Machtverhältnisse aufrechtzuerhalten. Warum werden Smart-Grid-Systeme, Precision Farming oder Fahrzeugassistenten entwickelt? Weil diese Technologien Kosten sparen oder neue Absatzmärkte erschließen, weil sie die Bilanz des nächsten Quartalsberichts aufpolieren und nicht, weil sie dem Gemeinwohl nützen. Das betriebswirtschaftliche Kalkül treibt die heutige KI-Entwicklung fern der nachhaltigen Nische an.

Momentan entscheidet eine Handvoll Unternehmen darüber, welche der vielen KI-Entwicklungen weiter verfolgt wird und wer die Ressourcen erlangt, neue Anwendungen zu erdenken. Auch Regierungen streben durch eine gezielte Forschungs- und Wirtschaftsförderung primär an, ihre nationale Produktivkraft zu steigern oder sich geopolitisch zu behaupten.

So verwundert es nicht, dass die ausgereiftesten KI-Systeme heutzutage vornehmlich für Konsumsteigerung und Kundenbindung entwickelt werden, etwa in Form von Empfehlungssystemen und Sprachassistenten, zur Erschließung neuer Absatzmärkte in der Autoindustrie, zur Automatisierung in Fabriken, für den Hochfrequenzhandel im Aktienmarkt, für die Gesichtserkennung zur staatlichen Überwachung oder gar für eine effektivere Kriegsführung durch autonome Waffensysteme.

Häufig heißt es in solchen Zusammenhängen, die Technologie rase dem Gesetzgeber davon – aber sind es nicht auch Unternehmen, die Technologien vorschnell implementieren, Gesetzeslücken gezielt ausnutzen und Gesetzgebungsprozesse beeinflussen? Sind es nicht auch Gesetzgeber selbst, die Lücken bewusst offenlassen oder die vorhandene Rechtsprechung nicht konsequent durchsetzen?

Es gilt jedoch, nicht nur die Praktiken von Unternehmenszentralen und Regierungen zu kritisieren, sondern zu fragen, welche Umstände ein solches Agieren fördern. Es sind geschichtlich eingebettete Logiken und Diskurse, Institutionen und Infrastrukturen, Regeln und Normen, Gesetze und Wirtschaftsordnungen, die unser Leben bedingen und formen. Sie gestalten unseren Möglichkeitsraum.

Überspitzt formuliert: Ohne sichere Radwege und ausgebauten ÖPNV – keine nachhaltige Mobilität; ohne Preise, die externe Kosten abbilden, – kein nachhaltiger Konsum; ohne finanzielle Grundsicherheit – wenig Gedanken an die sozial-ökologische Utopie oder Zeit für demokratische Einflussnahme; ohne Repräsentanz im Parlament – keine ausgeglichene Vertretung gesellschaftlicher Interessen; im globalen Wettbewerb um knappe Ressourcen, stets die verinnerlichte Selbstoptimierung und institutionalisierte Kostenminimierung; im Finanzmarkt des Überschusskapitals, nur die Jagd auf die höchsten Rendite bei der Wahl von KI als Investitionsobjekt. Strukturen sind größer als Individuen – und so kann man selbst Trump als Symptom seiner Gesellschaft sehen.

Fazit: Erwartungen an KI begrenzen und strukturelle Probleme angehen

In diesem großen Bild der ausbleibenden Nachhaltigkeitstransformation spielt Technik eine untergeordnete Rolle – und für KI bleibt nur eine wesentlich kleinere. Frühwarnsysteme und Energieeffizienzgewinne sind Bausteine einer Großen Transformation, aber nicht ihr Fundament.

Es gibt viele umweltrelevante Einsatzbereiche für ML – all jene, in denen sich ein Problem als quantitativ-statistische Frage beschreiben und durch Daten abbilden lässt. Solche Fragen sind thematisch weit gestreut und betreffen beispielsweise Klimaschutz, Energie, Transport, Landwirtschaft bis zu Naturschutz. Es ist nur nicht absehbar, dass ML-Analysen in diesen Bereichen als „game changer“ zum Wandel zur Nachhaltigkeit beitragen werden – denkbar sind schrittweise Verbesserungen, maximal Etappensiege.

Ich möchte die Beiträge von KI nicht per se schmälern, nur die Erwartungen in Bezug auf sozio-ökologische Probleme zurechtrücken. Es bleibt richtig und gut, die Nische zu stärken, nachhaltige KI-Anwendungen zu fördern und der öffentlichen Imagination Alternativen entgegenzusetzen. Fast allen Akteuren der Nische ist ihre Position schmerzlich bewusst. Denn ohne politisch durchgesetzte Änderungen unserer gesellschaftlichen Strukturen werden diese KI-Anwendungen ihr Potential nicht systematisch entfalten können. Ohne strukturelle Änderungen wird eine Elite weiter Technologien aus primär wirtschaftlichem Kalkül entwickeln und wir uns im Nachhinein fragen, ob und wie diese jetzt eigentlich zum Gemeinwohl beitragen.

IT-Security: Warum es so gefährlich war, dass Hacker über Twitters interne Systeme prominente Accounts steuern konnten

IT-Security: Warum es so gefährlich war, dass Hacker über Twitters interne Systeme prominente Accounts steuern konnten

Am Mittwochabend haben unbekannte Angreifer zahlreiche prominente und verifizierte Accounts auf Twitter übernommen und dabei Tweets abgesetzt, die zu einer Bitcoin-Abzocke führten. Unter den Accounts waren der ehemalige US-Präsident Barack Obama wie auch der demokratische Präsidentschaftskandidat Joe Biden. Betroffen waren neben Prominenten wie Kanye West oder Bill Gates auch Accounts großer Unternehmen wie Apple und Uber, außerdem prominente Kryptowährungsaccounts wie Coinbase, Binance und Gemini.

Bei den gehackten Promi-Accounts nutzten die Angreifer jeweils individuell angepasste Tweets nach dem gleichen Schema, bei anderen nicht-verifizierten Accounts wurde mit Copy-Paste gearbeitet.

Screenshot Scam-Tweet
Screenshot des Tweets, den der Account von Joe Biden absetzte. Alle Rechte vorbehalten Joe Biden / Screenshot

Mit dem an den Hack angeschlossenen Bitcoin-Betrug erbeuteten die Angreifer fast 120.000 US-Dollar. Ob die die Angreifer Zugriff auf die privaten Nachrichten der Accounts hatten oder im Hintergrund viele Daten abgesaugt haben, ist nicht bekannt. Diese Daten könnten für Erpressungen oder andere Zwecke genutzt werden.

Twitter bestätigt Angriff auf interne Systeme

Schon früh berichtete der IT-Security-Reporter Joseph Cox von Motherboard mit Verweis auf zwei anonyme Quellen darüber, dass Screenshots des internen Twitter-Admin-Panels aufgetaucht seien. Laut seinem Bericht hat Twitter die Screenshots dieses Panels gelöscht und die Accounts derer gesperrt, die diese Screenshots verbreiteten.

Internes Adminpanel Twitter

Dass die Angreifer Zugriff auf die internen Systeme von Twitter hatten, bestätigte das Unternehmen mittlerweile: Twitter geht davon aus, einen „koordinierten Social-Engineering-Angriff“ aufgedeckt zu haben, mit dem erfolgreich Mitarbeiter:innen mit Zugang zu internen Systemen und Werkzeugen ins Visier genommen wurden.

Motherboard berichtet in einem weiteren Artikel, dass die Angreifer einen Twitter-Angestellten bezahlt hätten, um Zugriff zu erlangen.

Der erlangte Zugang sei laut Twitter genutzt worden, „um die Kontrolle über viele gut sichtbare (einschließlich verifizierte) Konten zu übernehmen und in ihrem Namen zu twittern“. Twitter untersuche, welche anderen böswilligen Aktivitäten die Angreifer möglicherweise durchgeführt haben oder auf welche Informationen sie zugegriffen hätten.

Twitter habe die betroffenen Konten gesperrt und die geposteten Tweets der Angreifer gelöscht. Im Zug der Maßnahmen sei auch „Funktionalität für eine viel größere Gruppe von Konten eingeschränkt“ worden, gemeint sind damit unter anderem alle verifizierten Accounts. Sie konnten über Stunden nicht mehr twittern. Intern habe Twitter Schritte unternommen, um den Zugang der Mitarbeiter zu Systemen und Instrumenten während der Dauer der Untersuchung einzuschränken, heißt es weiter im Twitter-Thread zu der Attacke.

Sicherheitspolitische Bedeutung

Mit so einem umfassenden Zugriff auf bedeutende Accounts sind ganz andere Dinge möglich als nur ein banaler Bitcoin-Betrug, bei dem gerade einmal 12 Bitcoin gewonnen wurden. Deswegen wirft der Hack vor allem Fragen der internationalen Sicherheit auf.

Einerseits hätten die Angreifer die Accounts von offiziellen Repräsentanten, Außenminister:innen, Botschaften oder Nachrichtenorganisationen für koordinierte und orchestrierte Tweets nutzen können – um damit zum Beispiel zwischenstaatliche Konflikte anzufeuern. Gegen die Möglichkeiten eines solchen Kommunikationsangriffs mit verifizierten Top-Accounts muten Troll-Farmen und Propaganda-Accounts zur Diskurs-Beeinflussung wie Kindergarten an.

Wie aufgrund der schnellen und manchmal missverständlichen Kommunikation auf Twitter internationale Konflikte eskalieren könnten, hat gerade in dieser Woche das King’s College London in der Studie „Escalation by Tweet“ (PDF) beschrieben. Denkbar sind mit einem so umfangreichen Zugriff auf Unternehmensaccounts aber auch größere Börsenbewegungen und Spekulationsgewinne mit Insiderwissen.

Auf der anderen Seite war auch Twitters Reaktion gefährlich: Für mehrere Stunden ließ Twitter alle verifizierten Accounts mit dem blauen Haken nicht mehr twittern. Das betrifft auch viele offizielle Accounts von Polizeien und staatlichen Stellen, die sich in der schnellen Kommunikation auf den privaten Kurznachrichtendienst verlassen und nicht mehr twittern konnten.

Die Tweetsperre für verifizierte Accounts führte unter anderem dazu, dass beispielsweise Medien sich neue Accounts erstellten, die sie mittels Retweets ihrer verifizierten Accounts zur Verbreitung von Nachrichten nutzten.

Nutzer:innen nehmen es mit Humor

Twitter wäre nicht Twitter, wenn viele Nutzer:innen den Angriff nicht mit Humor genommen hätten. So wurde die mehrstündige Abwesenheit der verifizierten Accounts, Promis und Politiker als „sturmfreie Bude“ interpretiert. Andere freuten sich, dass endlich Trump einmal für ein paar Stunden nicht twittern durfte oder beklagten sich ironisch, dass sie zensiert worden seien.

Links der Woche, rechts der Welt 13/20

Links der Woche, rechts der Welt 13/20

Technologie des Weiter-so

Beim Klimaschutz setzt die Politik lieber auf technologische Innovation statt schmerzhafte Einschnitte. Isabell Schrickel schaut beim Freitag, was es mit dem Management von Sonneneinstrahlung und dem Abschöpfen von CO2 aus der Atmosphäre auf sich hat – und warum das nicht hilft, sondern eher schadet. (24.03.20)

Was bleibt von der Umarmung?

Gesa Lindemann zieht in der ZEIT eine erste Bilanz über Gewinner und Verlierer der Corona-Krise: Sie nützt dem Klima, den Nationalismen und IT-Konzernen, während der Einzelhandel, die EU und das allgemeine Grundvertrauen darunter leiden – vielleicht auf Dauer. (24.03.20)

Was der Idiotenspiegel uns lehrt

Der Wissenschaftsphilosoph Alfred Nordmann nimmt den gegenwärtigen Kampf gegen die Pandemie als Realexperiment und schaut in der ZEIT, was wir seit der Spanischen Grippe an Bewältigungsstrategien dazugewonnen haben und nun noch dazugewinnen werden. (25.03.20)

Biodiversität rettet Leben

Die Corona-Krise ist auch eine Folge unseres Umgangs mit dem Planeten: Im Spektrum-Interview erklären die Ökologen Josef Settele und Joachim Spangenberg, woher das Virus stammt und warum Artenvielfalt und geschützte Biotope die beste Prävention gegen die nächste Pandemie sind. (25.03.20)

Katastrophen bringen reiche Frucht

Nicht die Finanzkrise 2008, sondern die Systemkrise der 1970er hilft beim Verständnis des bevorstehenden Kollapses, nach dem nichts mehr so laufen wird wie zuvor, so schreibt William Davies im Freitag. Er blickt auch auf andere krisenhafte Einschnitte, denen ein Aufbau des Besseren folgte. (27.03.20)

Jedes Leben ist Leidensgeschichte

Peter Trawny denkt in der ZEIT über die Passion nach, mit der sich das Christentum besonders gut auskennt, die aber auch von Aristoteles bis Adorno Thema der Philosophie war. So lehren uns Leid und Schmerz einiges und verleihen dem davon geprägten Leben einen Sinn – oder ist das Pathos nur tiefsinnige Reklame für die bestehenden Verhältnisse? (27.03.20)

(Photo: ulukasczyk, pixabay.com, CC0)

Bücher

Litt Hölderlin gar nicht unter einer Geisteskrankheit, sondern unter zeitgemäßer „Psychotherapie“? Dafür argumentieren Uwe Gonther und Jann E. Schlimme in ihrem Buch, das die taz vorstellt. +++ Michael Hampes „Die Wildnis Die Seele Das Nichts“ lässt sich keinem Genre zuordnen und wirft auf diese Weise einen eigentümlichen Blick auf „das wirkliche Leben“, wie der Tagesspiegel findet. +++ Heroisierung sei eine patriarchale Herrschaftstechnologie, so der Schluss von Ulrich Bröcklings „Postheroische Helden“, das die SZ empfiehlt und auch bei Glanz & Elend ausführlich und lobend besprochen wird. +++ Zoran Terzić hat ein Buch über Denken und Handeln im Zeitalter des Idioten geschrieben und die Rezension in der taz klingt sehr vielversprechend. +++ Der Hellenismus als Öffnung von Orient und Okzident füreinander hat eine Globalgeschichte verdient, die Angelos Chaniotis vorgelegt hat und von der WELT rezensiert wird. +++ Ziemlich ermüdend findet die taz Thomas Pikettys auf 1.300 Seiten ausgewalzten Datenbrei über die weltweite soziale Ungleichheit.

Radio

Der Schuhmacher als Mystiker: Im DLF kommt heute Abend die Lange Nacht über Jacob Böhme. Leserinnen der Lichtwolf-Essays von Osman Hajjar sind mit dem geistigen Reichtum von „1.001 Nacht“ vertraut und haben letzte Woche bei Essay und Diskurs viel von Dalila Zouaoui-Beckers Radioessay über das Verhältnis der Märchensammlung zum Koran gehabt. Morgen denkt ebd. Timo Rieg über die Eigentumsreligion und den Grundbesitz nach. Bei Sein und Streit geht es u.a. um die Lage der Flüchtlinge in Griechenland und an den EU-Außengrenzen. Marco Wahr und Jürgen Wiebicke sprechen im Philosophischen Radio des WDR 5 darüber, wie sich Ausgangsperren auf Körper und Geist auswirken.

Die Unordnung der Dinge

Es braucht keinen Lagerkoller, um zu fragen, ob Kontaktverbote verhältnis- oder verfassungsmäßig sind, und Peter Nowak wundert sich bei Telepolis, warum gerade Linke den Notstand höchstens ironisieren. +++ Der Politologe Reinhard Mehring warnt im FR-Interview vor einer langfristigen Beschädigung der demokratischen Kultur durch Notstandsrhetorik. +++ Auch Herfried Münkler warnt in einem SPIEGEL-Interview vor autoritären Gelüsten, die in Krisenzeiten erwachen, und Telepolis glaubt nicht, dass Europa davor gefeit ist, zur ökologischen Hygienediktatur zu werden. +++ Vielleicht verhilft die Krise auch dem bedingungslosen Grundeinkommen zum Durchbruch – das hofft jedenfalls die Aktivistin Adrienne Goehler im FR-Interview. +++ Aus Sorge um die Wirtschaft fordert so mancher – FDP-Lindner, Boris Palmer und Bundesphilosoph Nida-Rümelin etwa – lieber nur die Alten und Kranken zu isolieren, wie ebenfalls in der FR steht. Auch Markus Gabriel denkt in der NZZ über die moralische Rechtfertigung einer allgemeinen Kontaktsperre nach. +++ Geld oder Leben: Die verschiedenen Auswege aus dem Shutdown erörtert der Wirtschaftsetiker Thomas Beschorner im ZEIT-Interview.

Berichte aus der Akademie

Im April startet das Sommersemester und FU-Präsident Günter M. Ziegler beschreibt im Tagesspiegel, warum krisenbedingt mehr Digitalisierung, Kreativität, Engagement und Phantasie gefragt sind als sonst. +++ Die pandemiebedingte Reduktion von Sozialkontakten kann für Leute mit psychischen Problemen besonders belastend sein. Der Psychiater Andreas Meyer-Lindenberg gibt im Spektrum-Interview Auskunft. +++ Hamsterkäufe sind selbsterfüllende Prophezeiungen und ziemlich (a)sozial, also Gegenstand von Ökonomie und Soziologie. Die FAZ stellt zwei klassische Texte zum Thema vor. +++ Der Freitag erinnert an die Spanische Grippe, die vor gut 100 Jahren um die globalisierte Welt zog und bis heute erkennbare Spuren hinterließ. +++ Haben die Geisteswissenschaften mit ihrem postmodernen Relativismus die heutige Faktenüberdrüssigkeit befördert? Erhard Schüttpelz argumentiert in der FAZ für das Gegenteil. +++ Heute Nacht werden die Uhren um eine Stunde vorgestellt und zur Erinnerung gibt es bei Spektrum eine kleine Geschichte der Zeitumstellung.

Trotz Philosophie

Jens Kastner kann nicht zum Sterne-Konzert und denkt in der taz mit Agamben und Foucault über den Ausnahmezustand nach, während Tilman Allert in der FAZ ein geradezu barockes Lebensgefühl in der sich ausbreitenden Stille ausmacht und der Tagesspiegel in der Krise zum Nachdenken über den Hedonismus und das glückende Leben aufruft. +++ Eremiten haben es gut, sie kennen die Quarantäne, so lesen wir im Tagesspiegel, der auf die Einsiedelei in Geschichte und Gegenwart blickt. +++ Abenteuer Zuhause: Die FAZ erinnert an Xavier de Maistre, der nach 42-tägiger Zwangsisolation „Die Reise um mein Zimmer“ verfasste – ein Buch, das auch die SZ für die Quarantäne empfiehlt. +++ Die SZ unterhält sich außerdem mit dem Witzsoziologen Jörg Räwel über Humor in Krisenzeiten und das Scherzen um des Scherzens willen. +++ Walter Benjamins 20-seitiges Exposé „Paris, Hauptstadt des XIX. Jahrhunderts“ wird im Standard vorgestellt. +++ Es gibt einen neuen Lichtwolf – auch als E-Book.