Willkommen zu Krasse Links No 51. Werft den „Bag of Heuristics“ in den Datenpool, heute overfitten wir Brandolinis Lawfare im Latent Space.

Der Branchen-Newsletter Semianalysis berichtet, dass Microsoft nicht nur einen Großteil der geleasten Datacenter gekündigt hat (wir berichteten), sondern auch der Bau der eigenen groß angepriesenen Data-Center heimlich massiv ausgebremst.

While the leasing slowdown is material, these changes are not material to the short and medium term and only impact 2027+. The more important slowdown of Microsoft’s changes to their self-build datacenter plans. Our research indicates that Microsoft is freezing 1.5GW of near term self-build datacenter projects – projects that were previously scheduled to go online in 2025 and 2026.

Microsoft is freezing multiple (but not all) self-build projects across the globe with an immediate impact on capacity for 2025 and 2026 – as highlighted earlier to our Datacenter Model clients. Numerous multi-hundred-MW Microsoft campuses have shown underwhelming progress, despite our research indicating that these projects have secured energy and all necessary approvals. This is a deliberate move by Microsoft to slow the expansion of its self-built capacity.

Während Eric Schmidt dafür lobbyiert, dass wir 99% unserer Ressourcen für die vage Hoffnung auf AGI anzünden sollen, zieht sich Microsoft zurück und 80% der Data Center in China stehen still.

Diese Blase ist weird.

Im Atlantic denken Ian Bogost und Charlie Warzel darüber nach, was DOGE mit all den Regierunsdaten anstellt, die es aus all den Behörden klaut und in einem großen Datenpool sammelt.

The IRS gathers comprehensive financial and employment information from every taxpayer; the Department of Labor maintains the National Farmworker Jobs Program (NFJP) system, which collects the personal information of many workers; the Department of Homeland Security amasses data about the movements of every person who travels by air commercially or crosses the nation’s borders; the Drug Enforcement Administration tracks license plates scanned on American roads. And that’s only a minuscule sampling. More obscure agencies, such as the recently gutted Consumer Financial Protection Bureau, keep records of corporate trade secrets, credit reports, mortgage information, and other sensitive data, including lists of people who have fallen on financial hardship. […]

Since Donald Trump’s second inauguration, Elon Musk and the Department of Government Efficiency have systematically gained access to sensitive data across the federal government, and in ways that people in several agencies have described to us as both dangerous and disturbing. Despite DOGE’s stated mission, little efficiency seems to have been achieved. Now a new phase of Trump’s project is under way: Not only are individual agencies being breached, but the information they hold is being pooled together. The question is Why? And what does the administration intend to do with it?

All die Daten sollen natürlich auch mit LLMs ausgewertet und operationalisierbar gemacht werden.

Advancements in artificial intelligence promise to turn this unwieldy mass of data and metadata into something easily searchable, politically weaponizable, and maybe even profitable. DOGE is reportedly attempting to build a “master database” of immigrant data to aid in deportations; NIH Director Jay Bhattacharya has floated the possibility of an autism registry (though the administration quickly walked it back). America already has all the technology it needs to build a draconian surveillance society—the conditions for such a dystopia have been falling into place slowly over time, waiting for the right authoritarian to come along and use it to crack down on American privacy and freedom.

Damit lässt sich dann prima eine automatisierte Vorwurf-Pipline gegen Migrant*innen oder politische Gegner konstruieren.

Maybe you have information from background checks or health studies that allows you to punish people who have seen a therapist for mental illness. Or to terminate certain public benefits to anybody who has ever shown income above a particular threshold, claiming that they obviously don’t need public benefits because they once made a high salary. A pool of government data is especially powerful when combined with private-sector data, such as extremely comprehensive mobile-phone geolocation data. These actors could make inferences about actions, activities, or associates of almost anybody perceived as a government critic or dissident. These instances are hypothetical, but the government’s current use of combined data in service of deportations—and its refusal to offer credible evidence of wrongdoing for some of those deported—suggests that the administration is willing to use these data for its political aims. […]

It could, for example, target for harassment people who deducted charitable contributions to the Palestine Children’s Relief Fund, drove or parked near mosques, and bought Halal-certified shampoos. It could intimidate citizens who reported income from Trump-antagonistic competitors or visited queer pornography websites. It could identify people who have traveled to Ukraine and also rely on prescription insulin, and then lean on insurance companies to deny their claims.

Und dafür müssen die Vorwürfe auch gar nicht wahr sein.

But even worse than a mirror of this particular flavor of authoritarianism is the possibility that it might never even need to be well built or accurate. These systems do not need to work properly to cause harm. Poorly combined data or hasty analysis by AI systems could upend the lives of people the government didn’t even mean to target.

Hier meine Prognose: LLMs werden Listen mit politischen Gegnern abarbeiten, für die sie im riesigen DOGE-Datenpool „vorwerfbare“ Datenpunkte finden, für die sie in einem zweiten Schritt Schriftsätze formulieren (Anklage/Abmahnung/Anzeige/Abschiebesantrag), mit denen die Menschen in einem dritten Schritt terrorisiert werden. Quasi „Brandolinis Lawfare“ (Sven Kloppenburg)

Natürlich wird das über die Zeit das Vertrauen in staatliche Institutionen, Prozesse und Gesetze vollkommen zerstören. Willkommen im Zeitalter des Rauschens.

Georg Restle hat für die ARD eine sehr sehenswerte Doku über die zur Wahl ochestrierte Migrationspanik gemacht.

Ben Smith deckt bei Semafor einen ganzen Wust an rechten Chatgruppen auf, in denen Tech-Oligarchen seit der Pandemie mit rechten bis mittextremistischen Anti-Woke Publizistikgrößen rumhängen und sich wechselseitig radikalisierten.

And it was just another day in Chatham House, a giant and raucous Signal group that forms part of the sprawling network of influential private chats that began during the fervid early days of the COVID-19 pandemic, and which have fueled a new alliance of tech and the US right. That same week in Chatham House, Lonsdale and the Democratic billionaire Mark Cuban sparred over affirmative action, and Cuban and Daily Wire founder Ben Shapiro discussed questions of culture and work ethic.[…]

their influence flows through X, Substack, and podcasts, and constitutes a kind of dark matter of American politics and media. The group chats aren’t always primarily a political space, but they are the single most important place in which a stunning realignment toward Donald Trump was shaped and negotiated, and an alliance between Silicon Valley and the new right formed. The group chats are “the memetic upstream of mainstream opinion,” wrote one of their key organizers, Sriram Krishnan, a former partner in the venture capital firm Andreessen Horowitz (typically styled a16z) who is now the White House senior policy adviser for AI.

Geheime Gruppenchats mächtiger Männern bleiben die größte Gefahr, die von Social Media für die Demokratie ausgeht.

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Michael Seemann
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Christopher Mims berichtet im Wallstreet Journal, dass sich immer mehr ernsthafte KI-Forscher*innen mit der These vom Stochastischen Papagei abfinden.

In a series of recent essays, Mitchell argued that a growing body of work shows that it seems possible models develop gigantic “bags of heuristics,” rather than create more efficient mental models of situations and then reasoning through the tasks at hand. (“Heuristic” is a fancy word for a problem-solving shortcut.)

Mir gefällt „Bag of Heuristics“, aber es ist wichtig zu verstehen, dass wir es erstens nicht von menschlich formalisier- und verstehbaren Heuristiken zu tun haben, sondern mit semantischen Makrostrukzturen, die durchaus komplexe, semantische Operationen ermöglichen. Und zweitens, dass dieser „Bag“ unvorstellbar groß ist: In Hunderten von Milliarden von Parametern lassen sich im Zweifel für alle Eventualitäten eines Problems alle Lösungspfade speichern. Oder 89 %, reicht auch.

This research also suggests why many models are so massive: They have to memorize an endless list of rules of thumb, and can’t compress that knowledge into a mental model like a person can. It might also help explain why they have to learn on such enormous amounts of data, where a person can pick something up after just a few trials: To derive all those individual rules of thumb, they have to see every possible combination of words, images, game-board positions and the like. And to really train them well, they need to see those combinations over and over.

Wenn man LLMs verstehen will, muss man sich von dem Gedanken lösen, dass sie ein Modell des Gehirns sind, oder des „Minds“ oder gar ein „Weltmodell“.

LLMs sind ein Modell unserer Erwartungen.

Dass LLMs semantisch korrekte Sätze formen können, bedeutet, entweder, dass LLMs „verstehen“ (darauf fallen die KI-Bros rein), oder dass Semantik in der Sprache codiert ist und nicht, wie viele bislang glaubten, in der Intention des Sprechers oder der Interpretation des Hörers.

Wenn wir die erste Hypothese ausschließen, dann sind LLMs der materielle Beweis der poststrukturalistischen These, dass Zeichen immer nur auf sich selbst verweisen. Die Sprache spricht uns, nicht wir die Sprache.

Während ich das hier tippe, wäge ich mit jedem Wort ab, welche Assoziationen, Verbindungen, Erlebnisse, Wissen und Emotionen ich bei Euch erwarten kann, wenn ich mir vorstelle, wie ihr das lest. Jedes Wort erfordert eine Bezugnahme auf einen erwarteten Semantischen Raum. In diesem Bezugnehmen fließen meine Erwartungen an Eure Erwartungen in den Text ein.

Was LLMs in Wirklichkeit tun, ist von diesen eingebetteten Erwartungserwartungen (Luhmann) in ihrem Training einen unterdimensionierten Abdruck zu nehmen („Latent Space„), den sie als Landkarte zur Navigation desselben Semantischen Raums verwenden, den auch wir bewohnen. Ihre „Intelligenz“ ist nur das Orientierungswissen in diesem Raum.

Mit dieser Erkenntnis können wir auch alle anderen Machinelearning-Ansätze entzaubern:

Machine Learning ist keine „Künstliche Intelligenz“, sondern immer nur die Aneignung eines lokalen Orientierungswissens einer konkreten Umwelt. Ein Orientierungswissen das mit sehr „hungrigen“ Algorithmen in einer Art Tree-Search ertastet wird.

Man muss Machine Learning-Anwendungen von ihren Umwelten her denken.

Die Umwelt von AlphaGo ist Go. Die Maschine lernt in dieser Umwelt gewinnende Pfade zu finden. Die Umwelt von AlphaFold ist der Interaktionsraum von sich verbindenden Aminosäuren und es lernt dort relevante Protein-Faltungs-Pfade zu entdecken. Die Umwelt der LLMs sind Semantiken und sie lernen drain plausible Pfade zu finden.

In allen Fällen führt das durchaus dazu, dass innerhalb des Gesagten neue plausible, relevante, manchmal sogar nützliche Pfade gefunden werden können, aber LLMs können eines nie: Pfade abseits unserer Erwartungen zu finden.

LLMs sind semantische Spiegel und KI-Bros ihre Cyber-Narzisten.

Associated Press berichtet über Vorladungen, die die Trump-Regierung und der Congress an große KI Firmen geschickt haben.

In the White House and the Republican-led Congress, “woke AI” has replaced harmful algorithmic discrimination as a problem that needs fixing. Past efforts to “advance equity” in AI development and curb the production of “harmful and biased outputs” are a target of investigation, according to subpoenas sent to Amazon, Google, Meta, Microsoft, OpenAI and 10 other tech companies last month by the House Judiciary Committee.

And the standard-setting branch of the U.S. Commerce Department has deleted mentions of AI fairness, safety and “responsible AI” in its appeal for collaboration with outside researchers. It is instead instructing scientists to focus on “reducing ideological bias” in a way that will “enable human flourishing and economic competitiveness,” according to a copy of the document obtained by The Associated Press.

Dabei geht es nicht in erster Linie um generative KI, sondern um alle Arten und Weisen, wie KI-Firmen versuchen, gegen Biases in Machine Learning Systemen zu vorzugehen. Das gilt auch z.B. für Bilderkennungsalgorithmen, die Schwierigkeiten haben, schwarze oder asiatische Menschen zu erkennen.

One study showed self-driving car technology has a hard time detecting darker-skinned pedestrians, putting them in greater danger of getting run over. Another study asking popular AI text-to-image generators to make a picture of a surgeon found they produced a white man about 98% percent of the time, far higher than the real proportions even in a heavily male-dominated field.[…]

Face-matching software for unlocking phones misidentified Asian faces. Police in U.S. cities wrongfully arrested Black men based on false face recognition matches. And a decade ago, Google’s own photos app sorted a picture of two Black people into a category labeled as “gorillas.”

Diese Art von Forschung ist der Trumpregierung in Dorn im Auge, denn sie hat ja recht, dass es sich da sehr wortwörtlich um „DEI-Maßnamen“ handelt: Eine materiell festgestellte Ungleichbehandlung wird versucht, durch gezielte andere Ungleichbehandlungen auszugleichen. Das ist wichtig und gut (wie andere DEI-Maßnahmen auch), aber kann auch mal schlecht umgesetzt sein?

So versorgte Googles mißlungener Versuch, den Bias seiner Bildgenerierungs-KI durch ausgleichende Systemprompts zu korrigieren, die Rechte mit ihrem GoTo-Beispiel für „woke AI“.

Google tried to place technical guardrails to reduce those disparities before rolling out Gemini’s AI image generator just over a year ago. It ended up overcompensating for the bias, placing people of color and women in inaccurate historical settings, such as answering a request for American founding fathers with images of men in 18th century attire who appeared to be Black, Asian and Native American. Google quickly apologized and temporarily pulled the plug on the feature, but the outrage became a rallying cry taken up by the political right.

KI ist längst die relevanteste Arena des Kulturkampfes und es wird spannend sein, zu sehen, wie die Tech-Unternehmen sich in diesem Konflikt positionieren. Denn klar ist, dass die Biases ja eine nachgewiesene Realität sind und zu materiell schlechteren Produkten führen. Werden die Techbros ihre eigenen Produkte kaputtmachen, um dem neuen Zeitgeist zu entsprechen?

Aber das ist nur der Anfang. Das alles passiert, während Elon Musk verzweifelt versucht, seinem Grok die Wokeness aus dem „Latent Space“ zu prügeln. Das ist lustig anzusehen, klar, aber dahinter steht der Wunsch nach Kontrolle und am Ende wird Musk erfolgreich sein.

LLMs sind, wenn sie massenhaft eingesetzt werden, Massensprach-Akt-Waffen. Sie können dafür eingesetzt werden auf subtile Art Frames, Sprachregelungen und Narrative zu normalisieren oder gar zu hegemonialisieren. Je besser es den Unternehmen gelingt, den Output der Systeme zu kontrollieren, desto größeren Einfluss bekommen sie über unsere gesellschaftlichen Semantiken.

Trump macht den ersten Schritt zur Gleichschaltung der Sprach-Akt-Waffen.

Der Bild- und Medienwissenschaftler Roland Meyer hat in der FAZ eine umfassende Analyse der feindlichen Übernahme der Bildkultur durch den digitalen Faschismus in Gestalt des KI-Slop abgeliefert.

Bildgenerierungs KIs sind auch nur LLMs für optische Semantiken. Bildliche Ausdrucksformen, sogar so herausgehoben raffinierte, wie die von Studio Ghibli, werden ebenfalls als makrosemantische Templates im „Bag of Heuristics“ abgelegt.

Bilder sind genauso wie Texte teil unseres gemeinsamen kulturellen Orientierungsrahmens und so wurden eben auch all die Arrangements, Perspektiven und Konditionierungen unserer Sehgewohnheiten in den Transformer-Schredder gedrückt, um unsere visuellen Erwartungen zu reproduzieren. Dass dabei vor allem konservative Semantiken herausfallen, die hoch Anschlussfähig an das Imaginäre der Rechten sind, sollte nicht überraschen.

KI-Bildgeneratoren bieten sich für solche Mash-ups der historischen Zeitschichten geradezu an. Unterschiedslos behandeln sie die Gesamtheit der visuellen Überlieferung als Reservoir beliebig rekombinierbarer visueller Muster. Zugleich verdichten sich in den KI-Bildwelten die visuellen Klischees unserer digitalen Kultur, die von den Filterästhetiken und Empfehlungsalgorithmen der Onlineplattformen beherrscht wird. Die synthetischen Vergangenheiten erscheinen so für die digitale Gegenwart immer schon ästhetisch optimiert, unwirklich glänzend und von strahlender Glätte, zugleich nostalgisch und klischeebeladen. Nicht von ungefähr ist die Ästhetik generativer KI, wie der Journalist Gareth Watkins und andere angesichts der anhaltenden Flut KI-generierter Memes konstatiert haben, zur bevorzugten visuellen Propagandasprache des digitalen Faschismus avanciert. Nicht nur Elon Musk, auch Donald Trump und Javier Milei teilen am liebsten KI-generierte Bilder ihrer selbst, die sie in heroischen Posen und strahlender Männlichkeit präsentieren.

Die KI-Faszination der globalen Rechten ist aber nicht nur eine ästhetische. Vielmehr deutet sich in ihr eine ideologische Affinität an, auf der auch das politische Bündnis von Techoligarchie und autoritärer Staatsmacht basiert. Der Weg der KI-Entwicklung, den Open AI, Meta und andere eingeschlagen haben, folgt einer Logik der schrankenlosen Expansion, der Erschließung immer neuer Datenressourcen und des Aufbaus immer größerer Rechenkapazitäten in Form von riesigen Datenzentren, von denen jedes einzelne den Stromverbrauch einer ganzen Großstadt aufweist. Für diese Pläne ist man auf politische Unterstützung angewiesen – und, umgekehrt, entspricht dieser Expansionskurs den Ambitionen Trumps und anderer, globale Geopolitik explizit als Kampf aller gegen alle zu betreiben. Sehr unmissverständlich warnte in diesem Sinne J.D. Vance beim jüngsten KI-Gipfel AI Summit in Paris Europa davor, durch etwaige Regulierungsbemühungen die amerikanische KI-Vorherrschaft zu gefährden, und nannte KI die „new frontier“ – was zugleich amerikanische Siedlermythen wie die Erinnerung an das Weltraumprogramm der Kennedy-Ära aufrufen sollte.[…]

Das wohl prominenteste Network-State-Projekt namens „Praxis“ wirbt auf seiner Website unter dem Slogan „Reclaim the West“, den Westen zurückerobern, mit offensichtlich KI-generierten Bildern, in denen gotische Kathedralen, Sechzigerjahre-Space-Age-Design und Computerspiel-Ästhetik zu archäofuturistischen Stadtvisionen verschmelzen. Es sind neokoloniale Traumbilder „westlicher Zivilisation“, generiert aus den visuellen Mustern der Vergangenheit und präsentiert als technologiegetriebene Zukunftsvision.

Als „ästhetische Rechtfertigung des Rechts des Stärkeren“ hat der Kulturwissenschaftler Wolfgang Ullrich kürzlich die neuen autoritären Bildwelten charakterisiert. Die Formel bringt auf den Punkt, was die reaktionären Visionen der Network-States mit den hypermaskulinen Antikenphantasien von Musk und Zuckerberg, Altmans kulleräugigem Profilbild und der „ghiblifizierten“ Meme-Propaganda des Weißen Hauses verbindet: Es sind Bildwelten der Rücksichtslosigkeit, in denen neokoloniale Expansionsträume, pseudohistorisch bemäntelte Machtphantasien, ein entfesselter Datenextraktivismus und die zynische Glorifizierung staatlicher Gewalt ihren gemeinsamen Ausdruck finden.

Die Bildsprach-Akt-Waffen sind längst im Dauerbetrieb an der Informations-Front.

Techcrunch über die weirde Tatsache, dass die neusten Flagshipmodelle von OpenAI – o3 und o4-mini deutlich mehr „haluzinieren“ als die Vorgänger.

OpenAI found that o3 hallucinated in response to 33% of questions on PersonQA, the company’s in-house benchmark for measuring the accuracy of a model’s knowledge about people. That’s roughly double the hallucination rate of OpenAI’s previous reasoning models, o1 and o3-mini, which scored 16% and 14.8%, respectively. O4-mini did even worse on PersonQA — hallucinating 48% of the time.

Third-party testing by Transluce, a nonprofit AI research lab, also found evidence that o3 has a tendency to make up actions it took in the process of arriving at answers. In one example, Transluce observed o3 claiming that it ran code on a 2021 MacBook Pro “outside of ChatGPT,” then copied the numbers into its answer. While o3 has access to some tools, it can’t do that.

Zunächst ist es wichtig festhalten, dass „Halluzinieren“ nicht ein Bug, sondern schlicht die Funktionsweise von LLMs ist, denn für das Gegenteil bräuchten sie eine Verankerung in der Realiät. Das erstaunliche an LLMs ist nicht, dass sie „manchmal haluzinieren“, sondern dass ihre Haluzinationen manchmal stimmen. Und wenn die Haluzinationen stimmen, liegt das natürlich daran, dass sie erfolgreich Muster aus ´ Trainingsdaten rekonstruieren.

„Our hypothesis is that the kind of reinforcement learning used for o-series models may amplify issues that are usually mitigated (but not fully erased) by standard post-training pipelines,” said Neil Chowdhury, a Transluce researcher and former OpenAI employee, in an email to TechCrunch.

Hier meine These dazu: Wenn man versteht, dass der Latent Space – diese riesige Wolke aller semantischen Beziehungen – ein riesiges, tausenddimensionales Netzwerk ist, dessen Kanten sehr, sehr, sehr genau präzise abgemessen sind, dann wird auch klar, dass dieses Netzwerk als Gesamtheit eine „strukturelle Integrität“ besitzt.

Wenn man nun via „Reinforcement Learning“ an eigen wenigen Knoten des Netzwerkes zuppelt und zerrt, um sie mithilfe von Millionen extra Trainings-Cyclen besser auf irgendwelchen Benchmarks anzupassen, dann geht das nicht, ohne damit auch am Gesamtrahmen zu zerren und damit die strukturelle Integrität des Gesamtnetzwerks minimal zu verschieben. Und wahrscheinlich reicht die minimale Verzerrung, um die Trainingsdaten ungenauer zu matchen. Das Overfitting auf die Benchmarks bekommt den Modellen nicht gut.

Willkommen zu Krasse Links No 50. Letzte Woche war megavoll und ich habs nicht geschafft, sorry.

Aber nun stellt Eure Bootloader auf „industrielle Männlichkeit“, heute richten wir Musks Baby-Pipeline auf den Golden Dome der Bunkered Nation für einen Coup gegen den Endzeitfaschismus.

Jenna McLaughlin von NPR hat die unglaubliche Geschichte, wie DOGE die Daten des „National Labor Relations Board“ entwendete und sie liest sich wie ein Cyberpunk-Krimi.

Someone had disabled controls that would prevent insecure or unauthorized mobile devices from logging on to the system without the proper security settings. There was an interface exposed to the public internet, potentially allowing malicious actors access to the NLRB’s systems. Internal alerting and monitoring systems were found to be manually turned off. Multifactor authentication was disabled. And Berulis noticed that an unknown user had exported a „user roster,“ a file with contact information for outside lawyers who have worked with the NLRB.

Berulis said he noticed five PowerShell downloads on the system, a task automation program that would allow engineers to run automated commands. There were several code libraries that got his attention — tools that he said appeared to be designed to automate and mask data exfiltration. There was a tool to generate a seemingly endless number of IP addresses called „requests-ip-rotator,“ and a commonly used automation tool for web developers called „browserless“ — both repositories starred or favorited by Wick, the DOGE engineer, according to an archive of his GitHub account reviewed by NPR. […]

Berulis says someone appeared to be doing something called DNS tunneling to prevent the data exfiltration from being detected. He came to that conclusion, outlined in his disclosure, after he saw a traffic spike in DNS requests parallel to the data being exfiltrated, a spike 1,000 times the normal number of requests.

Die Daten sind hoch sensibel und extrem wertvoll, denn private Firmen können von Gewerkschaftsgründungen, über Identitäten von Whistleblower, über rechtliche Strategien ihrer Gegner, bishin zu geheimen Daten von Wettbewerbern alles Mögliche daraus ziehen.

Der Whistleblower, der das alles angezeigt hat, Daniel Berulis, hat eine ausführliche Aussage plus Belege vorgelegt, die von forensischen Expert*innen für echt befunden wurden, dennoch bestreitet der Pressesprecher der Behörde den Vorgang. Berulis wird seitdem anonym bedroht.

Was aber am meisten schockiert, ist das Vorgehen der Hacker*innen. Sie haben sich quasi unberegrenzte Rechte für das gesamte System geben lassen und penibel versucht, ihre Spuren zu verwischen. Insgesamt 10 Gigabyte an Daten wurden gestohlen. Aber das für viele Beängstigendste ist, dass sich kurz nach dem Angriff auch eine russische IP mit den DOGE Credentials im System einloggte.

Within minutes after DOGE accessed the NLRB’s systems, someone with an IP address in Russia started trying to log in, according to Berulis‘ disclosure. The attempts were „near real-time,“ according to the disclosure. Those attempts were blocked, but they were especially alarming. Whoever was attempting to log in was using one of the newly created DOGE accounts — and the person had the correct username and password, according to Berulis. While it’s possible the user was disguising their location, it’s highly unlikely they’d appear to be coming from Russia if they wanted to avoid suspicion, cybersecurity experts interviewed by NPR explained.

Auch lesenswert die Einschätzungen von Security Forscher Matt Johansen.

Auch: Berulis war sogar bei Rachel Meddow zum Interview.

Ich glaube btw. nicht, dass DOGE mit den Russen zusammenarbeitet. Wahrscheinlicher ist, dass der russische Geheimdienst längst auf einigen Devices der DOGE-Skriptkiddies wohnt, denn: warum sollte er nicht?

Aber ich finde die Russen hier überhaupt nicht das Problem?

Ich finde eher erstaunlich, dass die meisten Menschen immer noch so tun, als hätten sie Musks Coup nicht bemerkt. „Government Efficiency“, lol. Als hätte er nicht die Kontrolle über die Transaktionen der Treasury-Computer übernommen, Social Security- und alle möglichen anderen Daten abgesaugt, sein Starlink in den Behörden installiert und seine Leute auf alle strategisch wichtigen Posten gesetzt.

Ihr glaubt, Trump sei schlimm? Ich denke, er ist nur der Bootloader des Tech-Faschismus. Das Dicke Ende kommt erst noch.

Albert Lloreta erahnt ebenfalls den Silicon Valley Coup am Horizont und erinnert uns in seiner konzisen Analyse daran, dass unsere Verwirrung, teil des Plots ist.

Wherever you go these days, everyone expresses in one way or another that reality seems to have stopped making sense. Everything seems normal, but something just doesn’t add up. Absurd and incomprehensible things keep happening. They happen and accumulate at such a rate that it becomes increasingly difficult to understand anything. We live in a growing state of confusion.

This general uncertainty stops us in our tracks. It paralyses us. It is an anxious paralysis from which it is difficult to think clearly. It is terribly difficult to process the things that are happening, and even more difficult to remember them. And despite everything, the cognitive collapse does not prevent us from continuing to do our own thing. Everything is absurd, yes, but our life is still apparently normal, so we take refuge in it. We are suspended in this strange environment.

Er beschreibt präzise den Aufstieg der Silicon Valley Oligarchen durch die Plattformökonomie und wie sie diese Macht … zu mehr Macht inspririerte.

Why stop at just monopolising social networks? Intoxicated by this power, and in the name of freedom, tech leaders seek to rewrite the rules of the world, replacing democratic sovereignty with a system in which technological solutions – and therefore themselves – become the core of all decision-making. Having monopolised our attention, they now want to monopolise political power.

Silicon Valley is preparing a coup against democracy.

Carole Cadwalladr sieht den Coup des Silicon Valleys in diesem Ted-Talk als bereits gegeben an und verweist dabei insbesondere auf ihre eigene Geschichte, denn sie kämpft bereits seit Jahren in der vordersten Reihe gegen die Verbindung von Rechtsradikalismus und Tech-Oligarchie und wird seitdem mit Klagen überzogen.

Ich teile nicht alles, was Cadwalladr erzählt, insbesondere zu Cambridge Analytica, das im Grunde ein Scam war und die öffentlichen Erzählungen basically Critihype.

Aber richtig ist, dass damals der Grundstein für die Phalanx aus Tech-Oligarchie (deren Methoden ja nie scamfrei waren) und rechtsradikaler Politik gelegt wurde und ich wünschte, wir hätten wenigstens ein Drittel der Aufregung von damals für den Coup von heute.

Das Rolling Stone Magazin hat den wahrscheinlich inhaltlich detailreichsten Artikel über die Zustände im Konzentrationslager-System in El Salvador.

Disappeared is an apt description for the state of those in El Salvador’s prisons. Cristosal and other advocacy groups working with the families of the detained say that CECOT is just “the public face” of a much larger system of prisons in El Salvador holding the vast majority of those arrested under the state of exception. The Bukele administration makes it nearly impossible to track the whereabouts of an arrestee once they’ve entered the system. Family members are not allowed contact with inmates, and are given little information on their condition and location. Release papers, if they manage to secure them, are often ignored. “We do work with hundreds of families of people, innocent people have been detained, and they don’t even know for sure if they’re alive.” Bullock says. “They bring monthly packages [of basic goods] to the prisons out of fear that their loved ones don’t think they’ve been forgotten, but they have no guarantees or assurances that they’re even there or they ever received the packages.” (In many Latin American countries, prisons do not provide basic goods for inmates, whose families are expected to collect and deliver them to detention centers on a monthly basis.) […]

In 2024, Cristosal published a report detailing alleged torture within El Salvador’s prison system, unreported deaths of inmates, and the systematic dissappearances of those arrested. The organization has received thousands of complaints, investigated over 1,000 specific cases of alleged abuse, and documented the deaths in custody of over 200 prisoners.

Cristosal provided Rolling Stone with recorded testimony from a former inmate named Oscar who said he and other detainees are often forced to sign confessions by arresting officers, crammed into cells with over 250 other inmates, and regularly beaten by guards. Oscar describes witnessing food deprivation, denial of medical treatment, frequent transfers (he spent time at several prisons in El Salvador), deaths of inmates due to illness or abuse, and burials in mass graves.

In a 2023 report examining in-custody deaths investigated by the state-run Institute of Legal Medicine (IML), Cristosal was able to corroborate that the institute has investigated at least 28 deaths within prisons that were likely caused by torture. The actual number is estimated to be at least in the hundreds. Deaths in custody are often reported to be the result of chronic disease or natural causes, despite inmates’ families claiming they had no known conditions before being arrested.[…]

One man previously incarcerated at Mariona testified to Cristosal that at one point, guards “showed up with a bucket of food. We arrived on a Thursday (and it was Monday), the guard asked, ‘Are you hungry?’ When we answered yes, the guard threw the food on the floor, which was full of mud and other dirt, and said, ‘You are only going to pick the food up with your mouth and if you grab it with your hands I will take you out and I will beat you,’ and gave them five seconds to pick up the food with their mouths.”

Abu Ghraib war den Amerikanern damals noch peinlich, heute geben sie damit an.

Das Wallstreet Journal hat eine detaillierte Recherche zu Elon Musks Baby-Fabrik … Familienleben. Im Zentrum dabei steht sein Vermögensverwalter Jared Birchall.

Birchall was involved in acquiring the property for a compound in Austin where Musk imagined the women and his growing number of babies would all live among multiple residences, according to a person familiar with the matter. He is involved in other property deals across Musk’s different businesses.

Zilis lives in the gated community with their children, and Musk comes and goes. Musk also attempted to get Grimes to move to the compound, but she refused. Similarly, he tried to get St. Clair to spend some time in Austin “with our kid legion,” according to a text he sent her.

Birchall said on the December call with St. Clair the NDAs are necessary. “We have been through way too many issues where, to not sign some agreement associated with handing over 15-plus million dollars is absolutely insane and irresponsible, and because we have dealt with some very unstable, mentally unstable, people that all of a sudden misremember things,” he said.

Jaja, die verrückte Ex, wer kennt sie nicht?

Auch der (nicht immer erfolgreiche) Anwerbungsporozess für Frauen in für die Breeding-Pipeline wird ausführlich beschrieben.

Cryptocurrency influencer Tiffany Fong was covering disgraced crypto tycoon Sam Bankman-Fried’s downfall when Musk started liking and replying to her posts. Musk’s interactions ramped up as Fong posted more political content in support of Trump, and Musk followed her last summer. […]

That was about when Musk sent her a direct message asking if she was interested in having his child, according to people familiar with the matter. The two had never met in person.

Fong didn’t move forward with Musk because she pictured having children in a more traditional nuclear family, but confided to a few friends about the approach—including St. Clair, whom she knew as another conservative social-media figure—and how she worried that turning him down could hurt her earnings.

Relevant ist auch, dass Musk über alle Entscheidungen für das Kind die Oberhand behalten will. Ebenfalls nicht immer erfolgreich, wie im Falle von St. Claire.

While she was pregnant, Musk had urged her to deliver the baby via caesarean section and told her he didn’t want the child to be circumcised. (Musk has posted on X that vaginal births limit brain size and that C-sections allow for larger brains.) St. Clair is Jewish and circumcisions are an important ritual in the religion, and she decided against a C-section. He told her she should have 10 babies, and they debated the child’s middle name.

15 Millionen sofort und Hundertausend Dollar monatlich klingen nach viel, aber Musk nutzt diese Abhängigkeit gnadenlos aus. St. Claire setzte er unter Druck, weil sie es wagte mit der Presse zu reden.

Four days after the post, Musk eliminated the $15 million fee offer. Then, as they went to court to discuss paternity testing and Musk’s request for a gag order, he lowered the financial offer further, dropping her support to $40,000 a month, just as her legal fees were set to balloon in the fight.

On Thursday, the Journal contacted Musk for comment for this article. On Friday, St. Clair didn’t receive her scheduled child support payment from Musk, she said. Late on Tuesday, she said Musk’s team sent her $20,000, halving her stipend again.

St. Claire hat am Ende abgelehnt zu unterschreiben. Hoffen wir, dass sie ihm den Arsch wegklagt.

Zwei meiner Lieblingstheoretikerinnen – Naomi Klein und Astra Taylor – sehen in diesem sehr lesenswerten Text im Guardian die nihilistische Endzeiterwartung des aufkommenden Faschismus.

The governing ideology of the far right in our age of escalating disasters has become a monstrous, supremacist survivalism.

It is terrifying in its wickedness, yes. But it also opens up powerful possibilities for resistance. To bet against the future on this scale – to bank on your bunker – is to betray, on the most basic level, our duties to one another, to the children we love, and to every other life form with whom we share a planetary home. This is a belief system that is genocidal at its core and treasonous to the wonder and beauty of this world. We are convinced that the more people understand the extent to which the right has succumbed to the Armageddon complex, the more they will be willing to fight back, realizing that absolutely everything is now on the line.

Our opponents know full well that we are entering an age of emergency, but have responded by embracing lethal yet self-serving delusions. Having bought into various apartheid fantasies of bunkered safety, they are choosing to let the Earth burn. Our task is to build a wide and deep movement, as spiritual as it is political, strong enough to stop these unhinged traitors. A movement rooted in a steadfast commitment to one another, across our many differences and divides, and to this miraculous, singular planet.

Ich bekomme immer komische Blicke, wenn ich sage, dass die „Auslender-Raus“-Politik der Rechten ihre Version von Klimapolitik ist. Auch wenn sie das nicht zugeben: Sie kennen die Szenarien sehr genau, vor allem den Teil mit den prognostizierten Flüchtlingsströmen, doch ihre Antwort darauf ist eben nicht die Klimakatastrophe einzudämmen, sondern die Mauern höher zu bauen.

Bannon doesn’t only urge his audience to make their own bunkers, of course. He also advances a vision of the United States as a bunker in its own right, one in which Ice agents stalk the streets, workplaces and campuses, disappearing those deemed enemies of US policy and interests. The bunkered nation lies at the heart of the Maga agenda, and of end times fascism. Inside its logic, the first job is to harden national borders and expunge all enemies, foreign and domestic.

Der Begriff „Bunkered Nation“ scheint mir sehr geeignet, um die Entwicklungsrichtung der Faschisierung des Westens zu verstehen, denn unsere stetig auszubauende „Festung Europa“ bettet sich in diese Entwicklung ebenso ein, wie Elon Musks Marsträume. Gerade die Milliardärskaste kann den Zivilisationskollaps gar nicht abwarten, ist ein Überleben der Apokalypse doch der ultimative Ausweis materieller Allmächtigkeit.

Evidently uninterested in the vast bounty that surrounds him, or in ensuring Earth can continue buzzing with diversity, he instead deploys his vast fortune to bring about a future that would see a handful of people and robots eke out survival on two barren orbs (a radically depleted Earth and a terraformed Mars). Indeed, in a strange twist on the Old Testament tale, Musk and his fellow tech billionaires, having arrogated god-like powers to themselves, aren’t content to just build the arks. They appear to be doing their best to cause the flood. Today’s rightwing leaders and their rich allies are not just taking advantage of catastrophes, shock-doctrine and disaster-capitalism style, but simultaneously provoking and planning for them.

Zum undurchdringlichen, materiell-technologischen Körperpanzer gehört natürlich auch die emotionale Verpanzerung.

Musk informs Joe Rogan that empathy is “the fundamental weakness of western civilization” and he vents, after failing to purchase a supreme court election in Wisconsin: “It increasingly appears that humanity is a biological bootloader for digital superintelligence.” Meaning we humans are nothing but grist for Grok, the AI service he owns.

Das ist der Grund, warum sie ihre Verbrechen nicht mehr verstecken. Unsere Meinung ist nicht mehr wichtig. Wir sind aus ihrer Sicht obsolet.

An unspeakably dismal choice is being made before our eyes and without our consent: machines over humans, inanimate over animate, profits over all else. With stunning speed, the big tech megalomaniacs have quietly rolled back their net-zero pledges and lined up by Trump’s side, hellbent on sacrificing this world’s real and precious resources and creativity at the altar of a vampiric, virtual realm. This is the last great heist, and they are getting ready to ride out the storms they themselves are summoning – and they will try to defame and destroy anyone who gets in their way.

Das ist so grob der Plan: Noch eine große Party und dann zum Klimachaos im Bunker auskatern, bewacht und betreut von Robotern, bis Elon das Mars-Taxi endlich fertig hat und dann aus dem „überlegenen“ Milliardärs-Genpool plus AGI eine neue multiplanetarische, transhumanistische Spezies züchten.

Ja, wir sind in einem Trash-Scifi gefangen. Nein, den können wir nicht abschalten.

Reuters berichtet über den geplanten „Golden Dome“ der Trumpregierung, einer Art Iron Dome für die ganze USA. Der Golden Dome soll tausende Überwachungs- und hunderte bewaffnete Satteliten im All stationieren und alle ankommenden Raketen abwehren können. Dafür verpartnern sich drei Technologieunternehmen, die zufällig alle Trump unterstützt haben.

Musk’s rocket and satellite company is partnering with software maker Palantir (PLTR.O), opens new tab and drone builder Anduril on a bid to build key parts of Golden Dome, the sources said, which has drawn significant interest from the technology sector’s burgeoning base of defense startups.

Elon Musk, Peter Thiel und Palmer Luckey sollen die „Bunkered Nation“ also aus der Luft abschirmen. Aber weil Broligarchs eben Broligarchs sind, gibt es Sicherheit nur „as a Service“.

In an unusual twist, SpaceX has proposed setting up its role in Golden Dome as a „subscription service“ in which the government would pay for access to the technology, rather than own the system outright.

The subscription model, which has not been previously reported, could skirt some Pentagon procurement protocols allowing the system to be rolled out faster, the two sources said. While the approach would not violate any rules, the government may then be locked into a subscription and lose control over its ongoing development and pricing, they added.

Wie wäre es, die Bundestaaten einzeln für den Schutz zahlen zu lassen? Mit speziellen Tarifen für demokratisch regierte Staaten und ab und zu fällt der Schutz auch mal aus … ups.

Bin gespannt auf das Tarifmodell. Was kann man dafür verlangen? Den 10ten? Der Königin ihr Kind? Die Wiedereinführung der Sklaverei? Den eisernen Thron?

Sam Cieri, Pressesprecher des Imperiums.

Constance Grady bringt auf Vox den kulturellen Zusammenhang zwischen der Krise der Männlichkeit mit Trumps Zollpolitik auf den Punkt.

“A lot of men (specifically, single and frustrated ones on the right who have a negative view of women) have a perplexingly reverse-SJW attitude toward women in the workplace,” explained Substack writer Cartoons Hate Her in March in the midst of the DOGE shutdowns. “They believe women are part of an oppressor class, who has for some reason been granted unfair degrees of privilege in the form of being hired for fun, pretend jobs.” In this reading, the Australian skin care executives are callously celebrating their oppressive privilege by filming themselves dancing.

In this worldview, the fun, pretend jobs include federally funded government jobs. These men further believe that because DEI initiatives mandate that women get these fun, pretend jobs — usually described as “email jobs” — women have achieved unnatural degrees of self-sufficiency. No longer do they have to rely on marrying a good provider for economic stability. With that impetus gone, women’s standards for romantic partners have skyrocketed, leaving these hapless men unable to get a girlfriend.

Cartoons Hate Her quotes an X user who berated her for arguing that single women can be happy living by themselves. “Your ‘happy life alone’ only exists because the state funnels taxpayer money into your independence LARP,” he wrote. “I call it ‘negative prostitution’ because it takes men’s money away to ensure women don’t have sex with them.”

These men read Trump’s economic policy as a project of redistributing money and jobs away from women and back to men, ultimately for men’s sexual gain. DOGE slashed away the email jobs in the government, they argue, while tariffs will force a recession that will ultimately kill the email jobs of the private sector. Meanwhile, tariffs will bring manufacturing jobs, which are understood to be the rightful domain of men, back to the US. By the time the process ends, they believe, men will be gainfully employed and now-destitute women incentivized to sleep with them, and the world will be restored to its proper order.

Dass die Incel-Ideologie einmal eine eigene ökonomische Schule begründen würde, hatte wahrscheinlich auch niemand auf seiner Bingokarte.

Willkommen zu Krasse Links No 49. Programming Note: Dies ist nun ein Dienstags-Newsletter und ich habe wieder Wochenenden.

Aber jetzt konsolidiert Euer Fingerspitzengefühl, heute zollt die industrielle Männlichkeit der politischen Mitte Tribut beim heuristischen Rechnen.

Der Channel „Money & Macro“ hat ein sehenswertes Erklärstück zur vermeintlichen Strategie hinter Trumps eratischer Zollpolitik gemacht, dem ominösen Mar-a-Lago Accord.

Alle Rätseln, was hinter Trumps Zöllen steckt. Paul Krugman hält das alles für Bullshit, NPR findet ein Körnchen Sinn und Brian Merchant glaubt, die haben ihre Formeln aus ChatGPT kopiert. Oder hat der Crackpott Peter Navarro Trump das eingeredet, oder ist er einfach ein seniler Kapitän Ahab auf der ewigen Jagd nach dem asiatischen Außenhandelsdefizit-Wal?

Ihr seht, ich hab viel gelesen, deswegen hier meine unvollständige Liste möglicher Gründe für das Zollchaos.

1. Persönliche Bereicherung. Trump, Musk und ihre Crownies haben in den Tagen vor der Ankündigungen mit großer Sicherheit einen Haufen Aktien geshortet und verdienen sich gerade dumm und dämlich mit Insiderhandel.
2. Es sind keine Zölle, sondern Sanktionen. Wie jeder Gangster macht Trump erstmal Terror um Schutzgeld einzutreiben, wie David Dayen es im Prospect-Magazin beschreibt:
   

   It is not at all surprising that Trump sees the appeal in sanctions. It is no different from a mob boss moving into town and sending his thugs to every business on Main Street, roughing up the proprietors and asking for protection money so they don’t get pushed out of business.

3. Konsolidierung der Macht über die Wirtschafts-Oligarchie. Trump terrorisiert nicht nur die Handelspartner der USA, sondern auch die eigene Wirtschaft und zwingt die Oligarchen dazu, bei ihm anzutanzen und um Ausnahmen zu betteln. Der US-Senator Chris Murphy brachte es auf Bluesky auf den Punkt:
   

   „You see, our founders created a President with limited and checked powers. They specifically put the power of spending and taxation in the hands of the legislature.

   Why? Because they watched how kings and despots used spending and taxes to control their subjects.

   British kings used taxation to reward loyalty and punish dissent.

   Our own revolution was spurred by the King’s use of heavy taxation of the colonies to punish our push for self governance.

   The King’s message was simple: stop protesting and I’ll stop taxing.“

4. Eine neue Weltwirtschaftsordnung. Ja, wahrscheinlich hat Paul Krugman recht und das ganze Mar-a-Lago Accord-Gerede ist ein nachträgliches „Sanewashing“ von Trumps Kontrollgelüsten durch speichelleckende Pseudo-Ökonomen. Aber nur weil ein Plan die nachträgliche Verrationalisierung eines Größenwahnsinnigen ist, heißt das nicht, dass er nicht umgesetzt wird?

   Bessets „three buckets“-Strategie wird sicher irgendwie angewendet, allerdings wird die Frage, wer in den grünen (Vasallen), gelben (Neutrale) oder roten (Feinde)-Eimer gesteckt wird, wohl nur bedingt etwas mit Handel oder Wirtschaft zu tun haben. Wahrscheinlicher ist, dass Trumps Tageslaune, seine Sympathie zum Staatsoberhaupt und sein (durchaus käufliches) Wohlwollen eine viel größere Rolle spielen wird.

5. Tribut. Bessent und Miran deuten bei jeder Gelegenheit an, dass bei den Verhandlungen auch sicherheitspolitische Aspekte mit reinspielen werden und ich denke, am Ende steht die Einführung eines modernen Tribut-Systems. Das wird in zwei Phasen passieren, wobei die erste gerade läuft, in derTrump immer „Dankbarkeit“ für den NATOschutz ein fordert. Aber sobald sein Trade-War nicht einbringt, was er sich davon verspricht (was sehr wahrscheinlich ist), wird die Rhetorik bedrohlicher werden, bis irgendwann ein Exempel statuiert werden muss.

Die EU hatte Trump eine Industrie-Freihandels-Zone angeboten und dabei einfach nicht verstanden, worum es Trump geht, wie das Surplus-Magazin treffend kommentiert:

Eine schnelle Kehrtwende Trumps ist also nicht zu erwarten – vor allem nicht bei dieser Forderung.Denn eine solche Freihandelszone ergibt zwar im VWL-Lehrbuch Sinn, aber sie baut nicht den von Trump beklagten ungleichen Handel ab. Deutschland könnte zum Beispiel weiterhin weit mehr Autos in die USA verkaufen als umgekehrt – auch wenn es theoretisch anders herum sein könnte. Trump geht es nicht um gleiche Chancen, sondern um gleiche Ergebnisse in Form einer ausgeglichenen Handelsbilanz.

Das ist jetzt ein Muster bei den Rechten: Genau so wie sich CDU und AfD nicht mit den Anstrengungen von „Abschiebekanzler“ Olaf Scholz zufriedenstellen ließen, weil sie eine konkrete „Obergrenze“ verlangen, so will Trump das Ergebnis einer ausgeglichenen Handelsbilanz mit allen Ländern erzwingen. Realitäten haben sich dem Willen der Rechten zu beugen.

Der Autor Jason Pargin hat in seinem sehenswerten Insta-Channel eine überzeugende Popukulturelle Einordnung der Zollpolitik. In Wirklichkeit gehe es um die Rückeroberung einer verloren geglaubten Maskulinität, die stark mit der Industrie-Job-Vergangenheit mitte des letzten Jahrhunderts assoziiert wird und die im Kontrast zu „entmannenden“ Bürojobs entworfen wird.

Dazu die Beweisstücke A und B (via):

Fragile Männlichkeit vs. Weltwirtschaft. Wer wird gewinnen?

Adam Tooze schreibt über die Unmöglichkeit mit herkömmlichen Modellen und historischen Vergleichen, die Auswirkungen der Zölle vorherzusagen.

What trade models do highlight is the long-run damage done by the inefficiency of disassembling and then reassembling (if you are lucky) the global division of labour. In a huge, rich economy like the US, those inefficiencies will be knife cuts rather than hammer blows. But they will hurt low-income households. And if the Brexit example is anything to go by they will hurt smaller businesses, less able to set prices and less able to cope with the shock.

[…]
But touting general tariffs as a way of supporting comprehensive structural and socio-economic change in the largest and richest economy in the world, in which manufacturing accounts for less than ten percent of employment … well that is a first. Lets not pretend that South Korea’s experience in the 1970s and 1980s has much relevance here.

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Michael Seemann
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Im ND geht Stephan Kaufmann der Faschisierung des Westens auf den Grund und lässt sich dabei nicht von den Narrativen aus der politischen Mitte beirren, die den Faschismus als externe Verführung der unteren Klassen gegen die demokratische Ordnung erzählen.

Wer rechts wählt, ist eher arm oder armutsgefährdet oder fürchtet den sozialen Abstieg. Das, so lautet die gängige Erklärung, nutzen die Rechten aus und bieten den verunsicherten Menschen Sündenböcke, von den Migranten bis zur EU. Angesichts des Erfolgs dieser Strategie sähen sich Liberale und Konservative gezwungen, ihrerseits nach rechts zu rücken – quasi an einen Ort, an den die politische Mitte eigentlich nicht gehöre. Diese Erklärung des globalen Rechtstrends ist mangelhaft, denn sie betrachtet die Regression wie eine Bedrohung von außen. Es ist naheliegender, dass der Trend von der Mitte selbst ausgeht.

Die Erzählungen der Mitte und der Rechten haben entscheidende Überscheidungen.

Diese Unvereinbarkeit von Mitte und Rechts ist eine Fiktion. Denn beide teilen in ökonomischen Fragen das gleiche Gesellschaftsbild. Dieses Bild kennt keine Klassengegensätze im marxschen Sinne. Stattdessen wird der Gegensatz zwischen Kapital und Arbeit aufgelöst in ein funktionales Miteinander. Der Begriff des Kapitalismus wird dabei ersetzt durch den der »Wirtschaft«. An ihr sind alle ökonomischen Subjekte scheinbar gleichermaßen beteiligt – Lohnarbeitende, Kapitalistinnen, Grundeigentümer*innen gelten wie auch Beamte, Börsianerinnen und andere als »Einkommensbezieher« beziehungsweise »Erwerbstätige«. Gemeinsam produzieren sie die Wirtschaftsleistung und teilen ein Interesse an deren Erhöhung. Es ist eine Gesellschaft der Gemeinsamkeit, nicht der Gegensätze. Benannt wird die Gemeinschaft in Begriffen wie Bruttoinlandsprodukt, Volkseinkommen oder Nationalökonomie: Inland, Volk, Nation.

Dieser Verdacht erhärtet sich in der Krise: Gelten vorgestellte Gemeinschaftsgüter wie »unser Wohlstand« oder »unsere Industrie« als bedroht – wie derzeit – so beginnt die Suche nach jenen, die Ressourcen erhalten, obwohl sie nicht oder nicht genug zur Produktion des Reichtums beigetragen und sich folglich als wenig nützlich erwiesen haben. Dabei geraten zum einen Bezieher von sozialen Leistungen wie Bürgergeld ins Visier; zum anderen jene, die nicht von hier sind, die Migrant*innen. Sie werden verschärft nach Nützlichkeit sortiert oder zur Nützlichkeit angehalten.

In der Forderung nach Nützlichkeit, die sowohl die politische Mitte wie die Rechte stellt, ist der Übergang zum Leistungsrassismus angelegt beziehungsweise der Übergang zur »rohen Bürgerlichkeit«, die der Soziologe Wilhelm Heitmeyer »am meisten fürchte«. »Kapitalistische Kriterien von Effizienz und Verwertbarkeit gewinnen an Bedeutung. Menschen werden zunehmend nach diesen Kriterien beurteilt. Ein Jargon der Verachtung setzt sich durch.« Ihr zugrunde liegt ein ökonomisches Gesellschaftsbild, das in der Krise von der Politik flexibel gehandhabt werden kann. »Welchen Gruppen dann jeweils Ineffizienz und finanzielle Belastung zugeschrieben werden, ist eine Frage der Situation und der Definition«, schreiben die Soziolog*innen Eva Groß und Andreas Hövermann.

Ich finde, spätestens seit dem Merz-, Scholz-, Habeck-Wahlkampf ist dieser Befund nicht mehr wegzudiskutieren.

Marina Weisband hatte die Ehre zum 80. Jahrestag der Befreiung vom KZ-Buchenwald zu sprechen und ihre Rede spricht mir aus der Seele.

Wenn der Faschismus kommt, scheint noch immer die Sonne. Die Vögel singen. Sie gehen zur Arbeit. Alles ist normal. Nur trans Menschen verlieren ihre Rechte. Und Asylsuchende. Und Immigranten. Und Behinderte. Und Muslime. Und Juden. Und linke Journalisten. Und dann andere Journalisten. Und ich. Und Sie. Und niemandem ist mehr klar, wann es eigentlich zu spät wurde.

Sie traut sich bis zum Kern der faschistischen Ideologie vor – der Vorstellung der unterschiedlichen Wertigkeit von Menschen – vermutlich ahnend, dass sie die „politische Mitte“ da mit-adressiert.

Wir müssen uns aus dem Glauben an wertvolle und weniger wertvolle Menschen befreien. Aus der Sucht nach Status und Dynastie und Feinden. Aus dem „Wir“ gegen „Die“. Das ist vielleicht die schwerste Übung von allen. Denn wir alle sind mit der Gewalt der Vergangenheit aufgewachsen und von ihr geprägt. Waren irgendwo Opfer und wurden irgendwo zu Tätern. Und müssen lernen, uns selbst zu lieben. Und dann unseren Nachbarn. Und dann müssen wir lernen, für unsere Nachbarin eine Suppe zu kochen und spontan vorbeizubringen. Und uns mit der Mietgemeinschaft zu vernetzen. Und einen Park für Kinder zu gestalten. Und uns in der Gewerkschaft zu engagieren. Und mehr und mehr Netzwerke zu bauen, die resilient sind. Und solidarisch. Und sich gegenseitig beschützen. Wir müssen Demokratie nicht einfach nur verteidigen, wir müssen sie ausbauen! Jeden einzelnen Menschen darin als wertvollen Experten anerkennen, als gebraucht und bereichernd. Und wie passt das dazu, Nazis zu bekämpfen?

Anthropic hat wieder einmal eine seiner spannenden Forschungen zum Innenleben von LLMs veröffentlicht. Dabei haben sie sich unter anderem angeguckt, wie LLMs Fragen beantworten, mit Nichtwissen umgehen oder Gedichte schreiben. (Eine gute Zusammenfassung bietet auch T3N)

In diesem Newsletter sind wir bekanntlich der Überzeugung, dass „Large Language Models“ keine „Künstlichen Intelligenzen“ sind, die ein „World Model“ in ihrem digitalen „Mind“ entwickelt haben, sondern dass LLMs halbautomatische Semantik-Navigations-Maschinen sind und dass die vermeintliche „Intelligenz“ nicht in der Maschine, sondern in der Sprache liegt, also in den Mustern des Sprechens und Schreibens, die die Maschine im Zuge ihres Trainings mit Milliarden menschlichen Äußerungen extrahiert hat.

Dass so viele Menschen – insbesondere im Silicon Valley – auf die „Künstliche Intelligenz“-Erzählung reinfallen, liegt nicht daran, dass sie zu dumm sind oder die Technologie zu kompliziert ist, sondern daran, dass sie ihre eigenen Sinnprozesse nicht verstehen, bzw. missverstehen. Sie halten sich für „Individuen“, deren „Gehirne“ originäre „Gedanken“ produzieren, die ihnen Agency geben und verstehen nicht, dass sie ihre Gedanken, Erlebnisse und Vorstellungen entlang einer verteilt genutzten Cloud-Software entwickeln, die wir „Semantik“ nennen.

Mit „Semantik“ meine ich nicht „Worte“ oder „Bedeutungen“, sondern die vielfältigen Beziehungen der Zeichen zueinander und und das praktische Orientierungswissen, innere Zustände oder Beobachtungen mithilfe dieser Infrastruktur auszudrücken, voneinander zu unterscheiden und intersubjektiv zu bestätigen. LLMs dagegen drücken sich nicht aus, sondern bewegen sich mit einer Mischung aus Wahrscheinlichkeit und der Zugabe von Rauschen durch diese Struktur. Doch beide, Menschen und LLMs navigieren den Semantik-Space, nur anders.

Deswegen begleitete dieser Newsletter bereits Anthropics erste Versuche, eben diese „Semantiken“ („monosemantische Features“) der neuronalen Ebene zu isolieren und wunderte sich kein bisschen darüber, dass sich in unterschiedlichen Modellen dieselben Semantiken herausbilden, sind sie doch Abdruck derselben Struktur.

Und auch die neusten Forschungsergebnisse passen perfekt zu dieser Interpretation.

So stellt sich raus, dass LLMs abgefragtes Wissen entlang von semantischen Sinnpfaden ´ rekonstruieren. Den Satz „Fact: the capital of the state containing Dallas is“ vervolltständigt die LLM, indem es von den Schlüsselwörtern „Capital“ und „State“ ableitet, dass es eine Hauptstadt sagen soll, während ein zweiter Pfad den Sprung von „Dallas“ zu Texas und dann zusammen über den „say Capital“-Supernode bei „Say Austin“ rauskommt.

Was wir sehen, sind keine „logischen Schlüsse“, sondern ein „assoziatives Navigieren“ durch semantische Verknüpfungen.

Eine sicher noch wichtigere, aber auch nicht überraschende Erkenntnis ist, dass LLMs, obwohl sie immer nur das nächste Wort ausspucken, ihren Output planen. Etwa, wenn eine LLM dichtet, wie zB. folgendes Gedicht vervollständigt.

A rhyming couplet:
He saw a carrot and had to grab it,
His hunger was

Die LLM versucht zuerst einen plausiblen Reim auf „grab it“ zu finden („Rabbit“, „Habit“) und dann einen semantischen Pfad dahin zu konstruieren („a powerful habit“, „like a starving rabbit“)

We find evidence of both forward planning and backwards planning (albeit basic forms). First, the model uses the semantic and rhyming constraints of the poem to determine candidate targets for the next line. Next, the model works backward from its target word to write a sentence that naturally ends in that word.

Wem es zu weit geht, von Plänen zu sprechen, könnte auch „Rezepte“ sagen, oder wie Francois Chollet sie nennt: „emulated reasoning templates“, oder wie ich: makrosemantische Operationen. Pläne sind keine Geistesblitze genialer Individuen, sondern Strategien, die Welt zu navigieren. Für die LLM besteht die Welt aus Worten (Tokens) und so speichert sich das Modell beim Training eine riesige Bibliothek von makrosemantischen Programmen zusammen, aus der es schöpft, um plausible Pfade im Semantikraum zu finden.

Zuletzt noch das Beispiel, wie LLMs rechnen: Hier 36 + 59 =.

Low-precision features for “add something near 57” feed into a lookup table feature for “add something near 36 to something near 60”, which in turn feeds into a “the sum is near 92” feature. This low-precision pathway complements the high precision modular features on the right (“left operand ends in a 9” feeds into “add something ending exactly with 9” feeds into “add something ending with 6 to something ending with 9” feeds into “the sum ends in 5”). These combine to give the correct sum of 95.

Man könnte es „Heuristisches Rechnen“ oder „vibe calcing“ nennen, aber das ist halt kein Rechnen? Es sind „educated Guesses“, die mithilfe von Reinforcement-Learning präzisiert wurden, aber eben nur, indem das Raten durch das hinzufügen und üben von Millionen extra Pfaden immer ein bisschen weniger schlecht gemacht wird – aber niemals gut.

Das ist nicht nur die teuerste Art zu rechnen, die der Mensch sich je ausgedacht hat, sondern auch die unzuverlässigste?

Die Washington Post hatte letzte Woche die Hintergrundgeschichte von Sam Altmans Rauswurf Ende 2023 und mir wurden dabei viele Dinge klar, z.B., dass der ursprüngliche Coup von Ilia Sutskever and Mia Murati ausging.

Sutskever and Murati had been collecting evidence, and now Sutskever was willing to share. He emailed Toner, McCauley and D’Angelo two lengthy pdf documents using Gmail’s self-destructing email function.

One was about Altman, the other about Brockman. The Altman document consisted of dozens of examples of his alleged lies and other toxic behavior, largely backed up by screenshots from Murati’s Slack channel.

Murati war auch nach dem Coup weiter bei OpenAI und in hier öfters Thema, weil sie immer wieder scheinbar unabsichtlich peinliche News über OpenAI ausplauderte, zB. dass sie keine besseren Modelle im Lab testen, als sie öffentlich zur Verfügung stellen.

Sie hat mittlerweile ihr eigenes KI-Startup und ich gehe davon jetzt aus, dass die Indiskretionen keine Versehen waren, sondern ihre Art, sich an Altman zu rächen.

Dass Murati im Gegensatz zu den anderen nicht gefeuert wurde und Altman ihre Sticheleien ertragen musste, weist darauf hin, dass sie ordentlich Leverage über ihn hat und daher glaube ich, dass wir immer noch nur die halbe Story kennen.

Luciano Nooijen erklärt, warum er aufgehört hat, LLMs für die Programmierung zu benutzen. Er vergleicht das Programmieren mit LLM mit Teslas „Self Driving“-Feature, das ihm erschreckend schnell seine Fähigkeit nahm, Auto zu fahren.

If you drive a car often, you’ll know that when you’re driving on the highway, everything sort of happens automatically. Keeping your car in the lane at the right speed becomes a passive action, it does not require the type of focus that for example reading a book requires, it’s the type of focus that walking requires, it happens in the background of your mind.

In the period from 2019 to 2021 I exclusively drove my Tesla for longer rides. After 2021, I went back to driving regular cars and making this switch was definitely not what I expected. Driving on the highway required my full attention for the first month or so, I had to re-learn keeping the car in the middle of the lane without thinking about it.

Being reliant on Tesla’s FSD took away my own ability to go into autopilot.

Ähnlich ging es ihm, als er ohne LLM zu programmieren versuchte.

I felt less competent at doing what was quite basic software development than a year or so before. All of a sudden, it made it very clear to me how reliant I had become on AI tools. Anytime I defined a function, I paused in my editor to wait until the AI tools would write the implementation for me. It took some effort to remember what the syntax was to write unit tests by hand.

With my work, AI started to become less useful over time as well. Not only did it take out the fun for me, but I started to feel a bit insecure about making some implementation decisions myself. Outsourcing the decisions to the AI seemed a lot easier. But sometimes, the AI couldn’t figure things out, even with the best prompts. It was quite clear that because I did not practice the basics often, I was less capable with the harder parts as well.

Er beschreibt einen Verlust an „Fingerspitzengefühl“:

Though in my opinion a lot of being a “senior” is in soft-skills, when it comes to the technical hard-skills, a lot comes down to Fingerspitzengefühl. The longer you work with a language, framework or codebase, the more you develop this kind of intuition of what the correct approach is. The gut feeling of “something feels off” slowly turns into a feeling of “this is what we should do”.

This intuition is what I was slowly losing when relying on AI tools a lot. And this is coming from a lead developer. When I see a lot of hype about vibe coding, I can’t help but think: how do you exactly expect to vibe code your way to senior? Where will you get the skills from to maintain and extend the vibe-coded codebase when the AI tools are down, or have become too expensive?

Kathrin Becker beschreibt in der Berliner Gazette etwas ganz ähnliches für das Arbeiten mit und an Texten.

But it is only from the careful handling of writing, of language, that the interweaving of subject and text, the identification with and responsibility for the text arises. Only here does the irreducibly individual style emerge – that “absolutely free bond between language and its corporeal double”– which not only fosters the development of individual intellectual abilities, but – as a ‘living force’ – also ensures and nourishes the dynamism of language. The interposition of an algorithmic entity that takes over large or small parts of the writing process does not simply create a gap between author and text, making individual responsibility for one’s writing increasingly ambiguous. At the same time, it erodes the connection to and thus the foundation and mutability of the text of society.

Bei Pivot to AI hat David Gerard News zu Microsofts Ausstieg aus der Data-Center-Bubble zusammengetraten.

In February, stock analysts TD Cowen spotted that Microsoft had cancelled leases for new data centres — 200 megawatts in the US, and one gigawatt of planned leases around the world.

Microsoft denied everything. But TD Cowen kept investigating and found another two gigawatts of cancelled leases in the US and Europe. [Bloomberg, archive]

Bloomberg has now confirmed that Microsoft has halted new data centres in Indonesia, the UK, Australia and the US.

Es wird keine Agents geben, die „Intelligence Explosion“ fällt aus, AGI ist ein Fiebertraum und der Markt für LLMs und Bildgeneratoren ist zwar da, aber es wird kein Multi-Billionenmarkt, eher ein zwei-, höchstens dreistelliger Milliardenmarkt. Die Blase platzt.