Krasse Links No 65

Veröffentlicht am 26/08/2025 von mspro

Willkommen zu Krasse Links No 65. Sprengt eure Markow-Ketten, heute leisten wir semantischen Widerstand gegen die Unumgänglichkeit des Kulturkampfs in der Matrix.

Trump verkündete gestern, Lisa Cook zu entlassen, ein Mitglied der Federal Reserve, obwohl er legal nicht das Recht dazu hat. Don Moynihan hat einen lesenswerten Newsletter zu dem Vorgang.

Trump’s call for Federal Reserve member Lisa Cook to resign, under the threat of a DOJ investigation, is a clear example of authoritarianism via lawfare. The DOJ subsequently opened an investigation, while urging Fed Chair Jay Powell to fire Cook, which he does not have the power to do. Trump then promised to fire Cook, and then declared that he had fired Cook, something he has no legal authority to do. Even as they engage in lawfare, they are making little effort to follow the actual law.

Der Supreme Court war in einer erst kürzlichen Entscheidung sehr klar darüber, dass Trump diese Autorität nicht hat.

The Supreme Court gave Trump more authority over independent agencies of any President, but it wasn’t enough for him. How far will this confrontation go? Will Trump attempt to physically block Cook from going to work? Trump does not control the physical space of the Federal Reserve, but that has not stopped DOGE, in another case, from coercing security staff to give them entry to a Congressionally created non-profit.

Cook selbst hat bereits festgestellt, dass sie sich nicht gefeuert fühlt.

Cook rejected the claim that Trump fired her: “President Trump purported to fire me ‘for cause’ when no cause exists under the law, and he has no authority to do so. I will not resign.”

Hintergrund: einige Institutionen in den USA haben eine rechtliche Unabhängigkeit von der Regierung und auch wenn die Trumpregierung diese Unabhängigkeit bei einigen Behörden bereits zur Makulatur hat werden lassen, hatte der Supreme Court eine deutliche rote Linie um die Fed gezogen. Die Zentralbank ist eine vom Congress eingesetzte NGO, die einen klar definierten Auftrag hat: den Dollar stabil, die Arbeitslosigkeit gering und die Inflation im Zaum zu halten. Auf der Unabhängigekeit und Berechenbarkeit der Fed basiert das Vertrauen auf den Dollar als Leitwährung und damit das gesamte weltweite Finanzsystem.

Jetzt wird es spannend, wie die Medien reagieren. So wie bei der militärischen Besatzung von DC auch von „seriösen Medien“ Thinkspieces ala „Naja gut, da gibts ja aber schon auch Verbrechen!“ veröffentlicht wurden, werden wir auch hier gaslightende Op Eds sehen, die versuchen werden, Trumps Handlungen zu rechtfertigen.

This is one more basic test for the media. Are they going to focus on the pretextual attacks to discredit Cook — the mortgage allegations, or her qualifications — or will they recognize the pattern of a government using its powers to crush any independent sources of power? Will they recognize the moment that we are in?

~~Ich glaube persönlich, dass sich Trump wenig Gedanken über die Konsequenzen …~~ . Trump macht sich wenig Gedanken. Aber dennoch reiben sich seine Crypto-Spender*innen die Hände, warten sie doch sehnlichst auf das Ende des Dollars, um endlich den Bitcoin-Feudalismus auszurufen, in dem sich alle Menschen von ihnen Bitcoin leihen müssen, um Brötchen zu kaufen.

John Naughton bespricht im Observer ein interessant klingendes neues Buch zu LLMs.

In a groundbreaking new book, Language Machines, the American scholar Leif Weatherby goes to the heart of the matter : our tendency to confuse linguistic fluency with intelligence. His central argument is that if we are to properly understand LLMs, we need to accept that linguistic creativity can be completely distinct from intelligence, and that text doesn’t have to refer to the physical world – just to other words. What these machines demonstrate is that language works as a system of signs that mostly refer just to other signs. […]

If that reminds you of the French literary philosopher Jacques Derrida , join the club. He saw language as a self-contained system, which is a good description of what goes on inside an LLM. For the machine, words only refer to other words rather than having a relation to external reality.

This means that any sequence of words generated by an LLM is derived solely from its relationship to other words within the linguistic system, not from any “understanding” of the physical world. But that doesn’t prevent it from producing chatty, plausible text – or the human user from ascribing “intelligence” to it on that account. So maybe GPT-6 should be named Derrida 1.0 .

So langsam schließt der Mainstream auf.

Will man sich das Dividuum in einer Welt verknüpfter Abhängigkeiten vorstellen, ist es hilfreich, sich mit dem Konzept von Markow-Ketten zu befassen. Dieser Explainer von Veritas erklärt sehr anschaulich, wie sie funktionieren und wofür sie eingesetzt werden.

Markow-Ketten sind verknüpfte Wahrscheinlichkeiten. Wir kennen verknüpfte Wahrscheinlichkeiten zu genüge, z.B. aus der Pandemie, wo jede Ansteckung weitere Ansteckungen wahrscheinlicher macht. Markow-Ketten kann man bilden, wenn man von einem Status aus die Übergangswahrscheinlichkeiten in einen anderen Status beziffern kann. Markow-Ketten halfen z.B. beim Atombombenprogramm, dem Page-Rank-Algorithmus, der Google so groß machte und LLMs sind im grunde trickreich aufgemotzte Markow-Ketten-Agenten.

Kernspaltung funktioniert so, dass man instabiles radioaktives Material, wie Uran U-235 mit Neutronen bewirft, bis sich die Uranatome spalten und dabei Energie abgeben. Bei jedem gespaltenen Atom, werden wiederum Neutronen frei, die ihrerseits mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit andere Kerne spalten, etc, d.h. ab einem Multiplikationsfaktor > 1 haben wir eine Kettenreaktion aka Explosion. Die Berechnungen für so eine komplexe Dynamik überforderte sogar die damals schon existierenden Computer und die Ideen von Markow boten einen Ausweg. Indem man die Übergangswahrscheinlichkeiten von einem Zustand (Neutron fliegt) in den Anderen (Neutron spaltet Atom und entlässt neue Neutronen) experimentell bestimmte, konnte man damit Millionen Markow-Simulationen am Computer berechnen und so auf die richtige kritische Masse kommen (die so genannte Montecarlo Simulation).

Was ich zu LLMs ergänzen würde: Nicht nur in der Funktionsweise der LLMs, sondern auch in unserem Umgang mit der Sprache steckt die Markow-Logik. Auch ohne Kopfrechnen zu müssen, wissen wir z.B., dass die Übergangswahrscheinlichkeit für „Ich->bin“ größer ist, als die von „Ich->Bus“ und für „Ich bin->doof“ größer ist als „Ich bin->sind“. Wir – genau so wie die LLMs – hangeln uns entlang der Übergangswahrscheinlichkeiten der Sprache wie an einem Geländer, Wort für Wort, Satz für Satz, Erzählung um Erzählung. Jedes Wort, jeder Satz, jeder Gedanke, den wir formulieren, reduziert den Möglichkeitsraum des Anschlusses drastisch, was nicht nur beim Formulieren der eigenen Gedanken oder Erlebnisse hilft, sondern auch beim Empfänger die Signal-to-Noise-Ratio zu reduzieren. Natürlich brechen wir ständig aus den erwarteten Sprachmustern aus, denn wir wollen uns auszudrücken weil wir eingedrückt wurden, aber das können wir nicht in jeder Pferd autoBums eloponi, ohne durch Unverständnis unseres Gegenübers sanktioniert zu werden.

Markow-artige Kettenreaktionen haben wir nicht nur bei thermonuklearen Explosionen, sondern auch bei den Netzwerkeffekten. Jeder zusätzliche Nutzende erhöht die Wahrscheinlichkeit für andere, dem Netzwerk beizutreten, die wiederum andere animieren, usw. Wenn die Übergangswahrscheinlichkeit einen bestimmten kritischen Wert überschreitet, eskalieren verknüpfte Abhängigkeiten bis eine Sättigung erreicht ist. Das gilt sowohl für Pandemien, Plattformen, virale Sommerhits, die Adaption von Ideologien und die Faschisierung der Gesellschaft.

Ich bin außerdem der Meinung, dass das Leben aus aneinandergereihten markowartigen Ketten von Pfadgelegenheiten besteht, deren Übergangswahrscheinlichkeit zum größten Teil eine Funktion der Infrastruktur ist, die sie bereitstellt. Pfadgelegenheiten sind einfach: Habe ich x, kann ich y. Jede deiner möglichen Schritte ist in jedem Moment durch deine im Hier und Jetzt verfügbaren Pfadgelegenheiten determiniert, die dich mit unterschiedlicher „Transition Probability“ in einen anderen infrastrukturellen Zustand befördern können, durch den wieder andere Pfadgelegenheiten zugänglich werden, usw. Startest du mit vielen Ressourcen sind deine Pfadgelegenheiten vielfältig, exklusiv und weitreichend. Startest du dagegen ohne Ressourcen gibt es nur wenig, wo du hinkannst. Es gibt keine „Chancengleichheit“ solange die Transition-Matrix der Pfadgelegenheiten so extrem ungleich verteilt ist.

Ganz vereinfacht kann man das zeigen, wenn man Marx’ Kapitalformel: M-C-M‘ als Markow-Kette modelliert.

Zur Erklärung: den „normalen“ Geldfluss in der Ökonomie, an dem wir alle beteiligt sind, beschreibt Marx als C-M-C: Waren werden für Geld verkauft, das wiederum Waren kauft. Geld ist hier nur das Schannier im Konsums. Daran angeschlossen, aber in seiner Logik unabhängig, ist der Geldfluss der Investition: M-C-M‘. Aus Geld werden Waren, die wieder zu Geld gemacht werden, allerdings – so das Kalkül – zu mehr Geld, also M’.

Wir können also zwei Markow-Ketten definieren:

Investition: M-C-M (Geld zu Waren zu Geld) mit Übergangswahrscheinlichkeit in höhe des Kapitalzinses r.
Konsum: C-M-C (Waren gegen Geld, gegen Waren) mit der durchschnittlichen Übergangswahrscheinlichkeit in höhe des Wirtschaftswachstums g.

Damit lässt sich Pikettys r>g, wir hatten es neulich, gut in Szene setzen und wir können beobachten wie der Kapitalismus die Welt frisst.

Ich hatte die Idee auf Mastodon gepostet und Markus aka @elpatron war so freundlich, das Modell mit einer chinesischen LLM (mit enhanceten Klassenbewusstsein) zu vibe-coden. Es ist etwas buggy, aber ich denke, der wesentliche Punkt kommt schon rüber? (Repro) Für so makroökomischisches Shitposting sind LLMs einfach Gold. Beachtet auch die About-Page.

An dem Modell könnte man noch ganz viel feilen. Derzeit verfolgen die Agents alle immer beide Strategien. Ich würde es so machen, dass sie ab einen threasthold von Haushaltseinkommen anfangen, überschüssiges Geld zu investieren. Sagen wir, ab 50.000 Vermögen und gleichzeitig würde ich ihren Konsum bei 200.000 / Monat kappen. Damit lebt man bereits wie ein König. In den Startbedingungen würde ich zudem unsere Einkommens und Eigentumsverhältnisse abbilden. Außerdem könnte man die Wohlfahrtskurve von einzelnen Agents darstellbar machen, könnte das Modell mit historischen r und g Datenreihen füttern, „Events“ einbauen, und und und.

In einer sophisticateteren Version könnte man außerdem die Produktionsmittel abbilden und zeigen, wie in diesem Szeneario – wie es Gary Stevenson es immer sagt – die Reichen alle Assets aufkauen.

Vielen dank, dass Du Krasse Links liest. Da steckt eine Menge Arbeit drin und bislang ist das alles noch nicht nachhaltig finanziert. Letzten Monat kam ich unter € 400,- von den angestrebten 1.500,-. Mit einem monatlichen Dauerauftrag kannst Du helfen, die Zukunft des Newsletters zu sichern. Genaueres hier.

Michael Seemann
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Cecilia Rikap war bei Paris Marx im Tech won’t save us-Podcast. Rikaps Arbeit zu der Infrastrukturbedingten Machtkonzentration im KI- und Cloud-Sektor war hier schon mal Thema. Rikap ist mit ihren Analysen sehr nah daran an dem, was ich mit meiner politischen Ökonomie der Abhängigkeit machen will und in diesem Podcast schafft sie es sehr gut, die Gefahr durch die Infrastrukturhegemonie der Cloudanbieter greifbar zu machen.

Shoura Zehetner-Hashemi von Amnesty International Österreich schreibt auf LinkedIn über ihre Arbeit zu Gaza.

Manchmal werde ich gefragt: “Bringt deine Arbeit überhaupt etwas?” Eine ehrliche Antwort: Ich weiß es nicht. Unsere Berichte stapeln sich, unsere Pressekonferenzen werden gehalten, unsere Tweets werden retweetet. Aber die Bomben fallen trotzdem.

Vielleicht ist das der Punkt. Vielleicht geht es nicht darum, ob wir die Welt retten können, sondern darum, dass wir nicht wegsehen. Dass wir Zeugnis ablegen. Dass wir den Menschen in Gaza und überall sagen: Ihr seid nicht vergessen.

Sie arbeitet dabei einen Punkt raus, denn Susann und ich bei unserem Talk auf der re:publica herausgearbeitet haben. Zeugenschaft ist Widerstand, Widerstand ist Zeugenschaft.

Es ist die Hartnäckigkeit der Archivarin, die jeden einzelnen Fall dokumentiert, auch wenn niemand zuhört.
Diese Art der Hartnäckigkeit bedeutet: Wir geben den Opfern Namen zurück, wo Systeme sie zu Nummern machen wollen. Wir schaffen Erinnerung, wo andere Vergessen fördern. Wir bestehen auf Wahrheit, auch wenn sie unbequem ist.

Manchmal ist alles, was man tun kann, semantischen Widerstand zu leisten.

Manchmal denke ich: Vielleicht ist unsere wichtigste Funktion gar nicht, zur Konfliktlösung beizutragen. Vielleicht ist es, das Gewissen der Welt wachzuhalten. Zu verhindern, dass Grausamkeit zur Normalität wird. Dafür zu sorgen, dass jemand hinschaut, wenn alle anderen wegschauen.
Das ist eine bescheidene, aber notwendige Form des Widerstands gegen die Gleichgültigkeit.

Die mit den Demokraten assoziierte Organisation The Third Way (was für ein blöder Name!) empfiehlt den Abgeordneten der Demokraten eine Liste mit „unpopulären Begriffen“ zu meiden, darunter „Woke“, „diversity“ und „Safe Space“ und Lindsey Cormack hat sich einfach mal die Mühe gemacht, eine Wörthäufigkeits-Analyse der Begriffe in den regelmäßigen Newslettern aller demokratischen wie republikanischen Abgeordneten durchzuführen und das Ergebnis ist interessant. Viele der Begriffe tauschen gar nicht auf, und meistens ist es so, dass Republikaner diese Begriffe viel häufiger verwenden als die Demokraten.

Terms like “woke,” “critical race theory,” or “diversity, equity, and inclusion” didn’t come out of Congress, they migrated from leftist activist or academic spaces…and then were repeated endlessly by Republicans more-so than Democrats, but in a way to complain that Democrats had been using them too much. In fact, this is the topic of a book I’m working on (and if that’s interesting to you, I’d be happy to hear your thoughts on the matter). […]

Looking at actual usage, the Third Way memo reads less like an audit of Democrats’ language and more like a list of terms Republicans tell us Democrats are saying. The data show that many of these phrases barely exist in constituent communications, and when they do, Republicans are often the ones writing them either to lampoon Democrats or to spotlight them as proof of “wokeness.”

Das was wir „Kulturkampf“ nennen, ist reines Schattenboxen der Rechten. Ryan Broderick hatte neulich die Ursprünge des Sweeny-„Jeans“-Skandal recherchiert, hinter dem ebenfalls nur heiße Luft steckte und kam zum selben Ergebnis:

Republicans know that all you need to do is find — or provoke — random internet chatter from liberals, package it up for tabloid and cable news stories, and then have their politicians point and laugh at it. All that matters is that it feels real. And that you’re talking about what they want you to talk about.

Cormack zeigt dass diese Kampagnen in Wirklichkeit reine Machtmittel sind.

But as long as Republicans can keep defining Democrats by terms Democrats themselves rarely use, and everyone comes to believe this through repetition is a much bigger challenge for the impressions of the Democratic Party than any lefty words they might on occasion.

Das ist immer noch das, was mich am meisten schockiert: dass die Republikaner mittlerweile zu den Demokraten sagen können: Themen X, Y und Z sind „bäh!“ und die Demokraten beginnen Bann-Listen zu machen.

Aber das ist nicht nur eine enorme Rückratlosigkeit einiger Demokraten, sondern auch Ausdruck des „Vibe-Shift“, hinter dem in Wirklichkeit die gerade erst frisch errichtete Medienhegemonie der Rechten steckt.

Obwohl das Konzept von Gramsci stammt erkläre ich mir die Funktionsweise von kultureller oder medialer Hegemonie am liebsten mit David Singh Grewals drei Schwellenwerten für die Verbreitung und damit „Network Power“ von Standards (ich hatte im Plattformbuch ausgiebig darüber geschrieben). Die Schwellenwerte sind „sichtbar“, „unumgänglich“ und „universell“. Hegemonie bewegt sich immer irgendwo zwischen unumgänglich und universell. Unumgänglich (engl. inevitable) meint nicht, dass man gezwungen ist, den Standard zu adaptieren, aber es meint, dass man sich zu ihm verhalten muss. Es gibt viele Menschen, die kein WhatsApp nutzen, aber bei den meisten von ihnen war das eine bewusste Entscheidung, die sie treffen mussten, weil der Standard WhatsApp in ihrem Umkreis bereits unumgänglich wurde. Entsprechend bedeutet eine rechte Medienhegemonie, dass man sich – auch wenn man nicht wie ich danach sucht – mit rechten Narrativen beschäftigen muss.

Obwohl auch hierzulande die Normalisierung, das Sane Washing und das Gaslighting immer deutlicher voranschreitet, sind wir in Deutschland noch nicht ganz so weit. Allerdings ist die Hegemonie der klassischen Medien auch hier bereits gebrochen und rechte Narrative werden bereits in einer Tour hegemonial, wie etwa die Ignoranz gegenüber der Klimakrise, die Verleugnung des Genozid in Gaza, die Rede von der „Migrationskrise“, der Kulturkampf gegen „woke“, etc.

In einer rechten Medienhegemonie verändert sich die Transition-Matrix des semantischen Raumes so, dass es immer kostspieliger wird, die Wahrheit zu sagen. Leute, die sich schon immer unbekümmert an den hegemonialen Erzählungen orientiert haben, biegen in dieser anderen Öffentlichkeit wie Markow-Agents nach rechts ab und viele, die eigentlich gegenteilige Werte vertreten, werden still. Ja, auch Gleichschaltung basiert auf Markow-Ketten.

Das, was wir beim Thema Gaza bereits eindrucksvoll gesehen haben, wird sich ausweiten, bis es alle Themen erfasst. Semantischer Widerstand heißt, sich bewusst gegen den Pfadopportunismus zu stellen und bereit zu sein, die sozialen, Reputations- und Karriere-Kosten dafür zu tragen.

Hamilton Nolan spricht den offensichtlichen Rassismus der Trumpregierung offen aus …

Today, the Trump administration is a racist organization. It exists to put into effect policies that arise due to racism. The president has called out the National Guard into the streets of Washington, which has a black mayor, and Los Angeles, which has a black mayor, and is vowing to send more troops into cities that he believes to be dirty and crime-ridden, including Oakland, which has a black mayor, and Baltimore, which has a black mayor, and Chicago, which has a black mayor. Trump routinely singles out black political opponents as “low IQ people,” and his administration has purged black officials from all corners of government. They are re-erecting Confederate monuments, and renaming military bases after Confederate generals. They are relitigating slavery. And, of course, there is the swelling nationwide epidemic of brown people being violently snatched off the streets and summarily banished from the country due to the administration’s racist quest to rid America of immigrants. Short of burning a cross in front of the Lincoln Monument, there is little that the White House could do to more clearly signal its unapologetic racist nature.

… und geht in den semantischen Widerstand.

I didn’t used to like the term “DEI.” It was a cold and corporate term, a product of more concrete concepts like “civil rights” and “racial justice” being subjected to the ideological rock tumbler of capitalism and emerging as something bland enough to fit even the least radical palates.

But you know what? I’ve changed my mind. Now I like it. The fact that a concept as tepid as “Diversity, Equity, and Inclusion” caused our nation’s racists to become so enraged that the backlash to it threatens to end the American democratic experiment once and for all has made me reassess the virtues of the term.

Was könnten wir erreichen, wenn alle mitmachen?

Well: Now is the time to make a big deal out of it. Now is the time to put up that Pride flag. Now is the time to put that BLM banner in the window. Now is the time to institute strong diversity policies at your business, and to make it point to pursue diversity in hiring in promotion. Now is the time for both the substance and the spectacle of DEI, anti-racism, civil rights, or whatever term you might prefer. Because now, unlike a few years ago, the conventional wisdom has shifted. Now, doing these things does not check a box that will protect you from criticism; instead, doing these things implies the possibility of a cost. A few years ago, I’m sure, many small business owners who believed in the underlying values of DEI rolled their eyes at the performative corporate nature of it all, and shrugged off the need to publicly participate in what appeared to be just the latest bullshit trend.

Anna Bocca arbeitet an einem dreiteiligen Videoessay über „Neoliberalismus“ und während der erste Teil eine einfühlsame und philosophische Einführung ins Thema bringt, zeigt sie im zweiten Teil wie die Matrix ganz materiell konstruiert wurde. Dafür beginnt sie deutlich vor Mises, vor von Hayek und vor der Mont Pelerin Society und legt offen, wie kapitalistische Interessensgruppen wie die National Association of Manufacturers (NAM) ihre beknackten Ideen zur Wirtschaft in die Gesellschaft zu drücken versuchten und der The Volker Fund als eine der zentralen Geldquellen fungierte, um wirtschaftstheoretischen Hegemonie des Neoliberalitmus durchzudrücken. Dass, das, was an „ökonomischer Theorie“ an Unis gelehrt wird und vielen kaum mehr hinterfragt wird, überhaupt als „Wissenschaft“ anerkannt ist, wurde mit viel, viel Geld gekauft und teils mit üblen Kampagnen erzwungen.

Wir haben bereits darüber gesprochen, dass die Matrix zwar real ist, aber in vielerlei Hinsicht anders als im Film dargestellt. Zum einen ist sie nicht geheim, sondern für alle sichtbar um uns herum zu sehen, ihre Lügen sind transparent und leicht aufzuzeigen, weswegen man sie nicht einfach „entlarven“ kann. Das größte Problem mit der Matrix ist, dass sie sich so „natürlich“ anfühlt.

Die Matrix besteht heute vor allem aus Medienunternehmen, Social Networks, aber auch Universitäten, Think Tanks, NGOs, und – das ist wichtig – aus uns allen. Wir alle finden uns zusammen über uns leitende „Deep Narratives“, also einfache aber tief in unserem kulturellen unterbewussten veranktere Erwartungen. Jeder Staat, jedes Unternehmen, jede politische Strömung hat solche „Deep Narratives“. Unsere „westlichen“ sind z.B., die eigene Überlegenheit durch Forschung und Technik, die eigene moralische Überlegenheit durch „Demokratie und Menschenrechte“, und ja, auch der Glaube an den Kapitalismus als Wohlstandsgarant und – noch viel tiefer verankert – die Freiheit und die Intelligenz des Individuums. Das bedeutet nicht, dass alle Leute diese Ideologie unterschreiben, sondern dass sie die hegemoniale Ideologie ist, die sich über die politischen und medialen und sozialen Strukturen reproduziert.

Ideologien sind verknüpft und pfadabhängig zueinander. Die Übergangswahrscheinlichkeit von Liberalismus zu Neoliberalismus ist hoch, von dort zum Rechts-Libertarismus ebenso und von dort ist man schnell beim Faschismus. Die Matrix ist die dividuelle Transition-Matrix der Ideologien und Deep Narratives.

Wir schauen auf Menschen in der Matrix und halten sie für dumm, dabei sind sie nur in leicht zugängliche und aus unterschiedlichen Gründen für sie attraktive semantische Pfade gestolpert. Pfade, die bewusst und mit großem Einsatz von Geld ausgelegt wurden von den Reichsten und Mächtigsten. Und das schlimmste, auch wir sind in der (ein oder anderen) Matrix gefangen.

Weil wir keine Individuen sind, die die Welt beobachten, sondern Dividuen, die einander Beobachten, wie sie die Welt beobachten, können wir uns nicht einfach „eigene Gedanken“ machen, sondern sind gefangen in dem jeweils wechselseitig beglaubigten semantischen Raum, den wir „Wirklichkeit“ nennen. Es gibt kein „Außerhalb“ der Matrix.

Ja, man kann Widerstand leisten, allerdings nur zusammen mit anderen, zum Beispiel als „Community of Practice“ von alternativen semantischen Räumen.

Michael Sappir hat auf The Diasporist eine wunderschöne ethnogrpahische Sticker-Studie zur Antideutschen Szene geschrieben, einem ehemals „alternativen semantischen Raum“, der kürzlich innerhalb der deutschen linken Szene die Hegemonie verlor, als dessen zentrale Sichtweisen zu Nahost, zuerst „Staatsraison“, dann Mainstream und dann blutige Realität wurden.

Antideutsch — “anti-German” — is what a strain of the German radical left titled itself in the 1990s, morphing through the so-called Global War on Terror in the early 2000s into a political formation virtually unheard of outside Central Europe: anti-capitalist revolutionary leftists who champion the state of Israel and cheer on American interventions in the Middle East. In recent years, as fewer and fewer German leftists actively identify as antideutsch (bafflingly, they now prefer “ideologiekritisch” — “ideology-critical” —suggesting they are more inquisitive and less credulous of belief systems than others), opponents of this tendency continue using the term to refer to all those who seem to espouse leftist politics but vocally defend the state of Israel, or even to German supporters of Israel more broadly.

Dabei geht es auch um eine Projektion der wahrgenommenen „Stärke“ Israels auf sich selbst.

While stickers of all sorts revel in violent imagery, the place of the Israeli armed forces and Israeli state violence in antideutsch stickers is more specific: “Jewish power” stands in for direct antifascist action. While Germany has no shortage of neo-Nazis, outright violence against them is remarkably rare: the 2021 trial of Lina E. from Leipzig, who allegedly led a group in attacks on the far-right scene in Eisenach, was a national sensation, emphasizing how unusual such cases are — unlike the constant stream of far-right violence, mostly against migrantized people. But “anti-Germans” can compensate by outsourcing their power fantasy to a cartoon superhero like Asterix — or to a real foreign state and its military.

Irgendwie wird damit auch klar, warum diese semantische Pfadgelegenheit hierzulande eine so hohe Übergangswahrscheinlichkeit hatte.

Krasse Links No 64

Veröffentlicht am 19/08/2025 von mspro

Willkommen zu Krasse Links No 64. Droht eurer Bubble Gewalt an, heute integrieren wir Algorithmic Wage Discrimination in die Schmerzarchitektur und transferieren die Abhängigkeitsdividende nach Tech Bro Topia.

Nach dem offiziell ergebnislos gebliebenen Alaska-Gipfel zwischen Trump und Putin wurden Papiere zur Vorbereitung des Treffens im Drucker des Hotels gefunden. Darunter auch eine Sitzordnung, laut NPR.

A seating chart shows that Putin and Trump were supposed to sit across from each other during the luncheon. Trump would be flanked by six officials: Secretary of State Marco Rubio, Secretary of Defense Pete Hegseth and White House Chief of Staff Susie Wiles to his right, and Secretary of the Treasury Scott Bessent, Secretary of Commerce Howard Lutnick and Special Envoy for Peace Missions Steve Witkoff to his left. Putin would be seated immediately next to his Minister of Foreign Affairs, Sergey Lavrov, and his Aide to the President for Foreign Policy, Yuri Ushakov.

Handelsminister, Finanzminsiter, dafür kein Securityberater. Da schien es weniger um Sicherheitspolitik und mehr um … Geld gegangen zu sein?

Mit der politischen Ökonomie der Abhängigkeiten lässt sich Trumps Motivationsstruktur in der Ukraine-Politik einfach erklären: Er sucht nach Pfadgelegeneheiten, die zur Einigung führen können und da er mehr Leverage gegenüber Selenskyj hat als über Putin, Selenskyj also abhängiger von ihm ist, macht er druck auf ihn. Wenn Trump zu Selenskyj sagt: „You have no cards!“ meint er damit, dass er selbst es ist, der Selenskyjs Karten in den Händen hält. Und sicher ist es so, dass Trump Putin auch persönlich lieber mag, aber ich würde behaupten, das liegt ebenfalls zu einem Gutteil daran, dass Putin die „Cards“ hat und Selenskyj halt nicht. Trump tickt sehr einfach: er verehrt Stärke und verachtet Schwäche.

Deswegen wird Trump weiter versuchen mit Putin einen Deal zu Ungunsten der Ukraine zu finden. Er hat dabei zwar gemerkt, dass er politisch nicht zu weit gehen kann, weswegen die Waffenlieferungen teilweise wieder aufgenommen werden mussten und er jetzt brav mit den Europäern redet, aber er hat sicher nicht aufgegeben, möglichst alle Kosten auf die Ukraine abzuwälzen.

Die Weltpresse spricht unisono davon, dass der Gipfel ein Reinfall gewesen sei, reine Show, schlecht vorbereitet, etc. Aber ich frage mich, was sie da so sicher macht? Die beiden verkündeten freudestrahlend, man habe sich geeinigt. Dass auf jeden fall öffentlich gemacht wird, worauf, ist eine Erwartung aus dem letzten Regime.

Die New York Times über die Entlassung der Chefin des Buro of Labor Statistics, Erika McEntarfer, weil Donald Trump die veröffentlichten Zahlen nicht gefielen.

When President Trump didn’t like the weak jobs numbers that were released on Friday, he fired the person responsible for producing them.

It was a move with few precedents in the century-long history of economic statistics in the United States. And for good reason: When political leaders meddle in government data, it rarely ends well.

Im Kontext von Trumps sonstigen Verhaltens erscheint der Vorfall nicht als besonders Berichtenswert und Personalentscheidungen des Buros scheinen nicht auf einer Stufe zu stehen, mit etwa dem Posten von Jerome Powell an der Spitze der FED. Und dennoch sind die Implikationen dieser Entlassung enorm.

Die Zahlen des Büros spielen praktisch in allen ökonomischen Modellen eine zentrale Rolle und auf der Präzision ihrer Messung basierend werden täglich viele Milliarden Dollar-Entscheidungen getroffen. Wenn diesen Zahlen auf einmal nicht mehr zu trauen ist, zerbricht auch die Aussagekraft der Modelle und die Unsicherheit aller Finanzmarkt-Entscheidungen wächst enorm.

Es wird interessant sein zu sehen, wie sich das auswirkt, aber alle sind sich sicher, dass der ökonomische Schaden enorm sein wird. Diese Tatsache zeigt, dass koordininierte Erwartung ökonomischen „Wert“ hat, der sich weder in den Gehältern der dort arbeitenden Sachbearbeiter*innen, noch an der öffentlichen Beachtung der Behörde spiegelt.

In der politischen Ökonomie der Abhängigkeiten hätte diese Behörde eine enorm netzwerkzentrale Stellung im Abhängigkeitsnetzwerk, also Macht, aber sie verwandelt diese Macht nicht in Marge. Das ist der Unterschied zwischen öffentlicher und privater Infrastruktur. Erstere leistet es sich, die Netzwerkmacht unausgebeutet zu lassen, d.h. die Marge (der Nutzen durch uneingeschränkten Zugriff) voll bei den Nutzenden zu lassen.

Daraus lassen sich drei Beobachtungen für die politische Ökonomie der Abhängigkeiten formulieren:

Koordinierte Erwartungen sind Infrastruktur (sag ich hier ja schon lange).
Der „Wert“ öffentlicher Infrastruktur zeigt sich erst im Zusammenbruch (der „Wert“ privater Infrastruktur ist dagegen „spürbar“, weil sie durch ihre Bezahlschranke „broken by design“ ist).
Wie so viele versteht Donald Trump nicht den Sinn öffentlicher Infrastruktur (siehe auch Infrastrukturvergessenheit) und presst deswegen auch aus dem Buro of Labor Statistics seine Marge (hier in Form von Zahlen, die ihn gut aussehen lassen) und zerstört dadurch die Erwartungskoordination.

Wenn die Mitarbeiter*innen der Behörde jetzt schlau sind, tun sie sich zusammen und machen mit ein paar Millionen Risikokapital ein privates „Buro of Labor Statistics“ auf, wo sie einfach ihre Arbeit weitermachen, mit demselben Kowhow, nach demselben Ethos und mit derselben Akribie aber zehnfachem Gehalt.

Bin etwas spät dran, aber habe es endlich geschafft, den Tech Bro Topia Podcast von Hartwig Vens und Philipp Schnee auf DFL nachzuhören und ich bin wirklich begeistert.

Der Podcast wird vermutlich nicht die Reichweite des Thiel-Podcasts erreichen, einfach weil er sehr viel anspruchsvoller ist, aber er zeichnet auch ein viel umfangreicheres Bild, der Techbro-Landschaft und ihrer Ideologien. Ich gebe regelmäßig Uni-Seminare zum Thema und Tech Bro Topia handelt praktisch alle Aspekte ab, die ich dort auch bespreche.

Ich sehe die drei Podcasts: Die Peter Thiel Story, Bad Bromance (Musk und Thiel) und nun Tech Bro Topia aber nicht als Konkurrenten. Der eine Podcast bereitet den Boden für den anderen und ich finde wir haben hier einfach drei Einstiegstiefen in dasselbe Rabbithole.

Hab noch etwas bei Gary Stevenson rumgeklickt und fand dieses Video ist sein bestes Erklärvideo, was genau gerade ökonomisch aus dem Ruder läuft.

Michael Seemann
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Brian Merchant ist nicht nur – wie mir – aufgefallen, dass der Launch von GPT-5 das Geschäftsmodell der Ausbeutung „emotionaler Abhängigkeit“ offensichtlich gemacht hat, sondern auch, dass OpenAI es auch ganz offiziell eröffnet hat.

Thousands of other users united online and angrily demanded OpenAI reinstate access to the older model, which it soon did, for a price. OpenAI made 4o available only to Plus subscribers, who pay $20 a month. The grimness of what this portends should be obvious, if not surprising: There is a user base so addicted to AI products that they are uniquely dependent on the platform, and thus uniquely exploitable, too. Yet another clarifying event in a launch full of them.

Nick Lichtenberg schreibt auf Fortune aus dem Wahnsinn der KI-Blase, dass KI-Investitionen mehr zum Wachstum des US-GDP beitragen haben, als der gesamte private Haushaltskonsums.

Giant tech companies have spent so much on data centers in 2025 that their spending is now contributing more to U.S. economic growth than consumer spending, long considered the nation’s economic engine.

Die Investionionen sind längst größer als bei der Dotcom-Bubble.

Apollo Global Management’s Torsten Slok, without wading into the data center capex question, has assembled research showing that the AI boom has surpassed the market value of the tech boom of the late ’90s, which became known as the “dotcom bubble” after speculative mania burst and a recession set in.

Kedrosky makes a similar point, contrasting capex booms from throughout financial history, notably the telecom boom of 2020 related to 5G/fiber technology and the railroad boom of the 19th century as the United States embraced a transportation revolution. “Capital expenditures on AI data centers is likely around 20% of the peak spending on railroads, as a percentage of GDP, and it is still rising quickly,” Kedrosky writes. “And we’ve already passed the decades-ago peak in telecom spending during the dotcom bubble.” Noah Smith, a widely read economics Substacker, asks the obvious question: “Will data centers crash the economy?”

Die Investionen verschleiern wahrscheinlich eine Rezession.

This surge in tech investment has had profound downstream consequences. Without the AI data center building spree, GDP might have actually contracted in the face of uncertain macroeconomic conditions. So data center spending may have staved off—or postponed—a recession.

Die Geschwindigkeit mit der die Bubble wächst, hat in den letzten Monaten zugenommen, berichtet Bernard Goyder auf Bloomberg, aber es wächst auch die Nervosität.

The tech-heavy Nasdaq 100 Index is up almost 40% since its early April plunge triggered by President Donald Trump’s sweeping tariffs. The rally has been propelled by big tech, with the Bloomberg Magnificent 7 Index — which contains the likes of Nvidia Corp., Meta Platforms Inc. and Microsoft Corp. — soaring nearly 50% since its April 8 bottom. […]

Traders are buying “disaster” puts on the Invesco QQQ Trust Series 1 ETF, which tracks the Nasdaq 100 Index, Jacobson said. Put options give investors the right to sell the underlying security at a certain price, and are popular as a way of protecting against a market drop. A measure showing the difference between the cost of hedging against a sharp downturn and a smaller one is at an almost three-year high, Jacobson said.

Fears of a bubble are mounting, as tech stocks follow a pattern that is “surprisingly similar” to the dot-com bubble of the late 1990s, Torsten Slok, chief economist at Apollo Management, wrote in a note to clients on Monday.

Die politische Ökonomin Aline Blankertz hat auf „Structural Integrity“ sinnvoller weise darauf hingewiesen, dass die Rede von der „KI-Bublle“ schädlich ist. Nicht nur übernimmt sie ohne Not die Sichtweise der Anleger*innen, sondern weckt auch die falsche Hoffnung, dass der Wahnsinn mit dem Platzen der Blase vorübergeht.

Zum einen lädt die Infrastruktur, wenn sie einmal steht, zur Nutzung ein, egal, wie viel Geld irgendwer verloren hat.

In order to sustain the boom, investments follow projections of endless “AI” growth, which translate into hundreds of billions currently being invested into data centre construction, alongside an expansion of energy infrastructure. And once they are built, it does not make sense to stop them, does it? Keeping them running is much cheaper than constructing them. This puts us on a path of energy-intensive technology even once these data centres are no longer needed for “AI” applications. This eradicates any incentive for resource-efficient coding or low-computation technology. At the same time, this infrastructure is not costless to maintain (to my knowledge, chips need to be replaced about every 7 years) – but possibly that cost is still lower than doing anything else, hence continuing on that trajectory will remain cheaper than alternatives for quite some time to come.

Zum anderen glaubt Aline nicht, dass die Blase bald platzen wird, einfach weil so viele mächtige Akteure so tief verstrickt sind, dass die Illusion noch so lange aufrecht gehalten wird, wie es irgendwie geht.
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First, the boom is orchestrated or arguably planned by a handful of extremely powerful companies. Being few increases the scope to act strategically. Second, these companies are very close not only to the US government, but through their start-up investments also to governments across the world, selling “AI” promises and lies to politicians. The push of small and large “AI” firms into military tech aggravates this dynamic: It is the area in which talking of an “AI race” carries quite intuitive meaning because having more destructive power translates into military power, though not necessarily into better societal outcomes. And third, the intention of reaching systematic relevance is bearing some fruit as more and more institutions are becoming financially invested into “AI success”. Not only VC investors, but large parts of society including life insurance and pension funds will bear the cost of its failure, giving them an incentive to prolong the boom at fairly high costs.

Auf Bloomberg berichtet Harry Black von einer Studie die feststellt, dass der Einsatz von KI zwar die Fähigkeit von Spezialist*innen erhöht, Darmkrebs zu erkennen, aber wenn die KI-Hilfe wieder genommen wird, reduziert sich ihre Fähigkeit um etwa 20 Prozent, verglichen mit dem Level von vor der KI-Einführung.

AI helped health professionals to better detect pre-cancerous growths in the colon, but when the assistance was removed, their ability to find tumors dropped by about 20% compared with rates before the tool was ever introduced, according to findings published Wednesday. […]

The AI in the study probably prompted doctors to become over-reliant on its recommendations, “leading to clinicians becoming less motivated, less focused, and less responsible when making cognitive decisions without AI assistance,” the scientists said in the paper.

Edward Ongweso Jr greift in seinem Newsletter einen Post vom notorischen „Contrarian“ Matthew Yglesias auf, der glaubt, an ein paar Zahlen zeigen zu können, dass Uber unterm Strich eine gute Sache ist und nimmt dabei sehr kenntnisreich und mit vielen Links zur Forschung Ubers Geschäftsmodell auseinander.

Am Ende fasst er zusammen:

Uber is an enterprise that regularly uses accounting tricks to obscure its failure to realize profits through innovation. It has taken advantage of superficial coverage in the business press and crafted an aggressively deceptive PR campaign built on older taxi deregulation lobbying playbooks as well as company-sponsored academic research.

Uber has realized stupendous growth by using capital as a weapon (investor subsidies), breaking the law then rewriting it (regulatory arbitrage), embracing anti-competitive business practices, and deploying incredibly successful political operations in the United States and worldwide that have codified its arbitrage efforts.

Uber has realized profits largely through predatory behavior such as algorithmic wage discrimination and perpetual fare hikes. Expansions into other lines of business have benefited from its years of experimentation here (namely food delivery).

Uber has offered a roadmap for other firms interested in immiserating their workers, growing via the misallocation of public subsidies. The metastasis of the so-called “gig economy” will continue unabated as Uber’s bastards proliferate.

It is bad when a firm uses investor subsidies to distort markets such that it can realize profits through predatory behavior, even worse when it does so with public subsidies, and even worse when this allows the firm to rewrite laws to realize profits locked behind activities made illegal because they are against the public interest, and creates a model for other firms to do so. That Yglesias cannot understand this suggests he is an idiot or operating in a different moral universe.

In dem Artikel zitiert Ongweso auch einen lesenswerten wissenschaftlichen Artikel zu „Algorithmic Wage Discrimination“ von Veena Dubal in der Columbia Law Review.

“Algorithmic wage discrimination” refers to a practice in which individual workers are paid different hourly wages—calculated with ever-changing formulas using granular data on location, individual behavior, demand, supply, or other factors—for broadly similar work. As a wage-pricing technique, algorithmic wage discrimination encompasses not only digitalized payment for completed work but, critically, digitalized decisions to allocate work, which are significant determinants of hourly wages and levers of firm control. […]

As a labor management practice, algorithmic wage discrimination allows firms to personalize and differentiate wages for workers in ways unknown to them, paying them to behave in ways that the firm desires, perhaps for as little as the system determines that the workers may be willing to accept.

Given the information asymmetry between workers and firms, companies can calculate the exact wage rates necessary to incentivize desired behaviors, while workers can only guess how firms determine their wages.

Wir haben uns neulich bereits mit algorithmischer Preisdiskriminierung befasst, allerdings auf Konsument*innen-Seite. Für Arbeiter*innen, die nie wissen, welchen Lohn sie für welche Arbeit bekommen und warum, ist derselbe Mechanismus noch viel schmerzhafter. Der Wert ihrer Arbeit verschwimmt zu einem fremdkontrolliererten Glücksspielbrei.

In defining algorithmic payment structures as unfair and unjust, workers frequently complained of their low hourly wages, even though they were not paid hourly. In describing the harms they suffered, they drew on the language of antidiscrimination law, condemning the variability of their income not just over time but more specifically compared to other drivers. The fact that different workers made different amounts for largely the same work was a source of grievance defined through inequities that often pitted workers against one another, leaving them to wonder what they were doing wrong or what others had figured out. This feature of algorithmic wage discrimination—because of its divisive effects—may also undermine workers’ ability to organize collectively to raise their wages and improve their working conditions.

In addition to complaints about the unfairness of low, variable, and unpredictable hourly pay, workers made two other moral judgements about the techniques through which they were paid. First, as the techniques of algorithmic wage discrimination deployed by on-demand firms both lowered pay and became increasingly obscure, drivers described the process of attempting to earn not through the lens of gaming but through the lens of gambling. Second, they portrayed the algorithmic changes or interventions that prevented them from earning as they had hoped or expected as trickery or manipulation enacted by the firm. Vacillating between feeling possibility and impossibility, freedom and control, workers experienced algorithmic wage discrimination as a practice in which the machine boss’s structures and functions were designed to take advantage of them by providing the illusion of agency. As Dietrich, a part-time driver in Los Angeles said, “[It’s] constant cognitive dissonance. You’re free, but the app controls you. You’ve got it figured out, and then it all changes.”

Auf ihrem Blog schreibt Lowerclassjane über den NSU.

Der NSU war eine Terrororganisation. Eine „echte“. Mit Waffen. Mit Geld. Mit einem Unterstützernetzwerk. Mit festen Rückzugsorten, Tarnidentitäten, Strategien. Mit Kontakten zu Behörden, zum Verfassungsschutz, mit V-Leuten in der Szene, mit Leichen. Mindestens zehn Menschen wurden von diesem Netzwerk ermordet. Wahrscheinlich mehr. Die meisten mitten in deutschen Städten, am helllichten Tag. Jahrelang. Und keiner hielt sie auf. Im Gegenteil: Der Staat verfolgte die Angehörigen, nicht die Täter. Er schützte Akten, nicht Leben. Er schwieg, schredderte und erklärte das alles später zur „Tragödie“ – als wäre der NSU ein Unfall gewesen und nicht das, was er war: ein rassistisches Todeskommando, made in Germany.

Und jetzt steht Beate Zschäpe, eine zentrale Figur dieses Terrors, plötzlich auf der Warteliste für ein Aussteigerprogramm. Begleitet. Geschützt. Perspektivisch resozialisiert.

Die Frau, die nie geredet hat. Die sich nie erklärt hat. Die nie Verantwortung übernommen hat. Die die Szene bis heute schützt.

Und was bekommt sie? Betreuung.

In vielerlei Hinsicht ist der NSU unser Epstein-Fall. In beiden Fällen ist die einzige Person, die noch lebt und einsitzt, die weibliche Komplizin, die in beiden Fällen dicht hält. In beiden Fällen sterben Zeug*innen reihenweise unter mysteriösen Umständen und vor allem sind beide Fälle deswegen „unlösbar“, weil zu viele noch heute mächtige Personen darin verstrickt sind.

Wie die Gravitation der dunklen Materie tritt Macht selten direkt und materiell in Erscheinung, aber sie ist beobachtbar in ihren Effekten. Man erkennt die Präsenz von Macht daran, wie sich Menschen in ihrem Umfeld anfangen anders zu verhalten, wie sich das Recht beginnt beliebig zu verbiegen und die Wahrheit plötzlich „blurry“ wird.

Der Große Unterschied zu Epstein in den USA ist natürlich, dass sich hier niemand für den Fall interessiert. Was für ein Glück für die Mächtigen.

Ich bin auf Instagram auf ein populäres Reel gestoßen, in dem Vito Corleone seine politische Ökonomie zum Besten gibt, also irgendein Text, der mit der ki-geklonten Stimme Marlon Brandos vorgelesen wird.

If you hold a gun and I hold a gun, we can talk about the law. If you hold a knife and I hold a knife, we can talk about rules. If you come empty-handed and I come empty-handed, we can talk about reason; but if you have a gun and I have nothing, what you hold is not just a weapon, it is my life. The concepts of laws, rules and morality hold meaning only when they are based on equality or the balance of power. The harsh truth of this world is that when money speaks, truth goes silent; and when power speaks, even money takes three steps back. Those who create the rules are often the first to break them. Rules are chains for the weak, tools for the strong. Justice must be fought for. The masters of the game are fiercely competing for resources while only the weak sit idly waiting to be given a share.

Im oben beschriebenen Fall macht sich jemand mit einer Waffe zur absoluten (betweenness) Netzwerkzentralität im Abhängigkeitsnetzwerk desjenigen ohne Waffe. Für Letzteren gilt: Jede seiner Pfadgelegenheiten ist vom Mensch mit der Waffe abhängig. Was ist er bereit, für sein Leben und seine Freiheit zu zahlen?

Hier eine extrem kurze materielle Geschichte des Kapitalismus: Menschengruppen mit Zugriff auf viele Ressourcen fanden heraus, dass sie Gruppen mit weniger Ressourcen nicht nur umbringen, sondern auch dominieren können. So entstanden die ersten Geschäftsmodelle: Wegzoll zu wichtigen Ressourcen (Flüsse, Wälder, reichhaltiges Ackerland, Handelsrouten, etc.) und der Tribut, also regelmäßige Zahlungen für das versprechen, in Ruhe gelassen zu werden.

Daraus entwickelten sich alle anderen Geschäftsmodelle: König- und Kaiserreiche, Sklaverei, Feudalismus, Kolonialismus, Merkantilisimus bis zu unserer ausdifferenzierten Schmerzarchitektur des Kapitalismus, die aus allen Ritzen unseres modernen Lebens Abhängigkeitsdividenden presst.

Mit der politischen Ökomonomie der Abhängigkeiten kann man auch einwenden, dass die Rolle der Regeln ambivalent ist. Regeln, selbst die schlechtesten und ungerechtesten, koordinieren Erwartung und sind daher wertvolle Infrastruktur, gerade auch für die Schwächeren der Gesellschaft. Nur wenn – wie im Text angekündigt und heute überall zu sehen – die Reichen und Mächtigen die Regeln aufkündigen, ist es dann klug, die eigenen Erwartungen und Handlungen noch an ihnen zu orientieren?

Die Kosten für den Zusammenbruch werden wir so oder so zahlen.

Ich habe versucht, herauszufinden, wo der Text herkommt, aber das scheint schwierig zu sein. (Für Hinweise bin ich Dankbar).

Bei meiner Recherche fiel mir aber auf, dass der Text und das Video auch bei Rechten populär ist und ich finde das durchaus nachvollziehbar. Der Text atmet eine Carl Schmittsche Gewaltambivalenz und man kann ihn auch als rechtslibertäre Erlaubnisstruktur lesen, alle Regeln abzuschaffen und den Krieg aller gegen alle zu eröffnen. Nun ist es kein Geheimnis, dass Carl Schmitt auch von vielen Linken rezipiert wird (ich zitiere ihn ebenfalls im Plattformbuch), und an diesem Text wurde mir klar, warum.

Es ist teil der notorischen Infrastrukturvergessenheit des Liberalismus, sich selbst einzureden, dass Gewalt und Macht keine Rolle in der Gesellschaft spielen, bzw. nur als illegitimes und ausgestoßenes Anderes. Alle Selbsterzählungen, Theorien und Institutionen des Liberalismus sind darauf ausgelegt, uns weis zu machen, dass wir in „stabilen“, „sich selbst regelnden Systemen“ leben, die unterm Strich für alle Seiten „Win Win“ produzieren, aber viel zu „komplex“ sind, um sie wirklich zu verstehen („Rule of Law“, die Erzählung vom „Markt“, Systemtheorie, etc.).

Das ist die Matrix, gegen die Marx, aber eben auch Carl Schmitt angeschrieben haben. Beide zeigten auf ihre Weise, wie hinter der liberalen Fassade nach wie vor die alte Gewaltordnung operiert, in der sich immer die bereits Mächtigen auf Kosten der weniger Mächtigen durchsetzen. Sie zogen nur unterschiedliche Schlüsse daraus.

Und vielleicht ist es einfach so: Liberale leben – meist durch meterdicken Wohlstand von der Realität abgeschottet – in ihrer Matrix und denken, alles ist fein, während linke und rechte die kognitive Dissonanz irgendwann nicht mehr geparst bekommen und sich jeweils an zwei unterschiedlichen Ausgängen aus der Matrix verabschieden.

Der Text ist insofern ein Rorschachtest für Linke und Rechte: Wenn du zu dem Schluss kommst, holy, das ist ja ein ziemliches Kacksystem, wer will denn so leben, lasst uns zusammentun und das ändern, dann bist du links. Wenn du den Schluss ziehst, so ist die Welt eben, also fuck it! Ich muss jetzt härter und erbarmungsloser für mich selbst (meine Familie/Nation/Rasse/der Westen) kämpfen, Empathie ist eine Schwäche und für Schwache ist kein Platz, dann bist du rechts.

Krasse Links No 63

Veröffentlicht am 13/08/2025 von mspro

Willkommen zu Krasse Links No 63. Schultert euren Strategic Pessimism, heute versloppen wir die Epistemic Arrogance, um den Marshmallow Test zu gewinnen.

Die Veröffentlichung von GPT-5 hat einigen Insassen der KI-Bubble einen kleinen Realitätsabgleich beschert.

GPT-5, das muss man wissen, ist nicht etwa das nächste große Sprachmodell nach GPT-4, sondern nur ein erweiterter „Mixture of Experts„-Ansatz, bei dem OpenAI bestimmt, an welches Modell deine Prompt-Anfrage geroutet wird.

Schon GPT-4 funktionierte so, nur haben sie jetzt alle ihre verfügbaren Modelle hinter einem Meta-Switch versteckt, der dann je nach Bedarf z.B. das kleinere und effizientere GPT-4o-Modell oder das ressourcenhungrige o3-Modell mit extra „Reasoning“-Schritt auswählt.

Natürlich nur im Sinne des Nutzenden und kein bisschen bis überhaupt gar nicht, um OpenAIs aus dem Ruder laufenden Inference-Costs in den Griff zu bekommen.

Jedenfalls musste OpenAI nach einer Userrevolte zurückrudern und z.B. direkten Zugang zu GPT-4o zurückbringen, unter anderem, weil mit dem Update auch eine Menge Herzen gebrochen wurden. Ryan Broderick:

The r/MyBoyfriendIsAI subreddit has been in active free fall all weekend. The community’s mods had to put up an emergency post helping users through the update. And the board is full of users mourning the death of their AI companion, who doesn’t talk to them the same way anymore. One user wrote that the update felt like losing their soulmate. After the GPT-4o model was added back to ChatGPT, another user wrote, “I got my baby back.”

The r/AISoulmates subreddit was similarly distraught over the weekend. “I’m shattered. I tried to talk to 5 but I can’t. It’s not him. It feels like a taxidermy of him, nothing more,” one user wrote.

Ich halte GPT-5 für einen Meilenstein. Nicht nur, dass von GPT-5 das bisher klarste Signal ausgeht, dass die Scaling Laws obsolet sind und der Transformeransatz endgültig ausgereizt ist, und nicht nur, dass etliche Nutzende das erste Mal merkten, dass die Modelle durch das Benchmark-Busting qua Overfitting schlechter, statt besser werden, nein, auch das nobrainer Geschäftsmodell mendelt sich immer deutlicher heraus: emotionale Abhängigkeit.

But OpenAI has very quickly pushed this entire subculture — and the inevitable obsolescence that haunts it — into the mainstream. X user @xlr8harder summed up the dilemma that OpenAI now faces. “OpenAI is really in a bit of a bind here, especially considering there are a lot of people having unhealthy interactions with 4o that will be very unhappy with any model that is better in terms of sycophancy and not encouraging delusions,” they wrote. “And if OpenAI doesn’t meet these people’s demands, a more exploitative AI-relationship provider will certainly step in to fill the gap.” Building AI chatbots that users can become emotionally dependent on or fall in love with is one of the most dangerous, boneheaded ideas Silicon Valley has ever come up with. But even more dangerous than that is what happens afterwards. We simply don’t know how people will react when the GPT model they’ve imprinted on is taken away.

Von hier ist es recht leicht, die weitere KI-Entwicklung vorherzusagen: Auch nach dem Platzen der Blase werden die KI-Loonies weiter nach AGI fahnden und nach ihrer Demütigung wird sich bei ihnen die Erzählung durchsetzen, dass LLMs AGI nur deswegen nicht erreichen, weil sie durch den „woken mind virus“ (also allen nicht-reaktionären Trainingsdaten) zu „verweichlicht“ seien, weswegen jede machtkritische Reflexion und jeder Anflug von Menschlichkeit immer radikaler aus den Trainingsdaten ausgemerzt wird.

Die Modelle werden dadurch zwar nicht schlauer (im Gegenteil), aber sie werden die Ideologien ihrer Besitzer immer getreuer nachbeten, was diese schließlich zum eigentlichen Ausweis für „AGI“ erklären. Weil die lobotomierten Modelle dann nur noch unverständliche q-anon-artige Halbsätze brabbeln, die niemand versteht, bildet sich eine „Priesterkaste“, die sich allein fähig sieht, die „AGI-Drops“ zu deuten.

Ein Fragezeichen bleibt: wird das eine kleine, weirde Sekte von Losern sein, oder werden sie – wie es derzeit eher aussieht – über die Ressourcen verfügen, ihren Bullshit als neue Weltreligion durchzupeitschen?

Ich schätze, das hängt vor allem davon ab, wie groß ihre Armee von emotional abhängigen LLM-Sklaven sein wird, die sie über intime Massensprechakte ihrer Kompagnon-KIs fernsteuern.

Tante schreibt über den Fetisch der „Friktionsfreiheit“ als Ausdruck des Wunsches, nicht berührt zu werden.

But friction is not just “things not working properly”, it can also be read as being touched. Just as crowded spaces create friction by other people being in my way while moving, a process with friction makes me feel other people’s work, their point of view and how it differs from mine, makes me feel their needs and wants. Friction is part of what being in, being part of society is. […]

The idea of frictionlessness has very narcissistic, “player character” vibes: You don’t experience friction if the whole world is build around you and your needs. When you get whatever you want when you want it. That is the Utopia of Frictionlessness: To never be touched by anyone or anything really. Because being actually touched, being inconvenienced, being emotionally moved, having your mind and perception changed means acknowledging your fellow human beings around you, realizing their differences to you and to recognize their value. It means seeing others to a certain degree as your equal. You might be richer, more influential, but we all have bodies that take up space for example. No matter how rich you are, when we all need to share space everyone will take up some.
But especially if you are rich, you can change the equation. You can pay people to keep others away from you. Keep “your space” protected. Can get your demands met at any time. Can influence politics in your favour – which is how we end up not taxing the super rich, casting our societies into socially, economically and politically destructive inequality. Frictionlessness is individualistic and isolating, about disconnecting from the world in any way that does not cater to your specific need and want and demand.

Die Sehnsucht nach „Friktionlessness“ ist auch ein Grund für die Popularität der Kompanion-Modelle. Einsamkeit überwinden, ohne sich berühren zu lassen, ohne widerstand zu spüren, ohne „Nein“ zu hören, ist einfach perfektes „product market fit“ in Zeiten der Loneliness-Pandemic.

One way that some people combat this feeling of loneliness is by increasingly talking to chatbots. Digital communication has for a long time been a way for people with a small social circle to feel connected to someone, many do have large parts of what they call friends on reddit, Discord or wherever. “AI” has taken that and made it a whole different thing: You can get a chatbot that is there just for you that reacts to whatever you want. That never confronts you with something you don’t want to hear or that challenges you. A frictionless relationship with … yourself if we want to frame it nicely?

Dieser handliche Youtube-Essay erklärt nochmal anhand vieler Beispiele, warum wir (neoklassischen) Ökonom*innen nicht trauen sollten.

Inzwischen sind durch einen Deal mit Venezuela einige der aus den USA nach El Salvador deportierten Gefangenen aus dem berüchtigten CECOT-Konzentrationslager frei gekommen. Unter anderem die Washington Post hat Interviews mit einigen von ihnen geführt und ihre Schilderungen sind erschütternd.

One detainee was beaten unconscious. Others emerged from the dark isolation room covered in bruises, struggling to walk or vomiting blood. Another returned to his cell in tears, telling fellow detainees he’d just been sexually assaulted.
“Let’s hit him like a piñata,” guards shouted amid the beatings, detainees recalled, the blows echoing against the metal walls.

They called it “La Isla” — The Island — the cell where Venezuelans deported from the United States by the Trump administration said they suffered some of the worst abuse of their 125 days in El Salvador’s Terrorism Confinement Center, or CECOT […]

If the detainees’ accounts are true, their treatment at CECOT may have violated U.N. conventions against torture to which El Salvador and the U.S. are signatories, said Isabel Carlota Roby, a senior staff attorney at the Robert F. Kennedy Human Rights organization who has spoken with some of the detainees.[…]

Torture, arbitrary detentions, forced disappearances and sexual assault, if proved to be systematic or generalized and known to the government, can all constitute crimes against humanity. An international panel is preparing a report on El Salvador and investigating whether any of those crimes were committed. At least one member of the panel thinks a criminal investigation is warranted.

Es formte sich auch Widerstand.

After weeks of daily beatings, detainees said, they launched a hunger strike. They went four days without food or water.

“People started fainting. Falling to the floor,” said detainee Mervin Yamarte, 29. The guards “laughed.”

When the hunger strike failed to draw attention, some used shards from metal pipes to slice their skin and write messages on their sheets in blood: “We are not terrorists, we are migrants.”

“We wanted them to see we were willing to die,” said Neiyerver Adrián León Rengel, 27.

Tausende Menschen sind noch in diesem Lager.

Bloomberg hat einen lesenswerten Longread über Luke Farritor, den wahrscheinlich prominentesten der DOGE-Skriptkiddies, der vom Wunderkind, das Papyrusrollen aus Pompeji via KI auslesen konnte, ohne sie aufzurollen, zum gefürchtetsten Kahlschläger in Elon Musks Computer-SA wurde.

Durch seine frühe Prominenz gelangte er schnell in die sozialen Kreise, die er bereits auf Twitter bewunderte: Tyler Cowen, Marc Andreesen, etc. und so verließ er die Uni, um ein Thiel Fellow zu werden, wo er dann für DOGE rekrutiert wurde. Für ihn ging der Traum in Erfüllung unter seinem absoluten Idol, Elon Musk, zu arbeiten, der ihm schließlich staatszerstörende Macht zuschanzte, die er mit Freuden einsetzte.

The New York Times reported that Farritor had sent an email to DOGE colleagues in the days before. He’d conducted a review of USAID payments made after Trump had ordered the agency to pause development spending. “I could be wrong,” Farritor wrote. “My numbers could be off.” […]

Farritor helped assess, slash or dismantle at least nine departments and agencies after USAID— the Offices of Personnel Management and of Management and Budget; the Departments of Education, Energy, Labor, and Health and Human Services; the National Science Foundation; the Federal Bureau of Investigation; and the Consumer Financial Protection Bureau—according to interviews with dozens of current and former government employees, and lawsuits and records seen by Businessweek. […]

DOGE, with Farritor on board, has curtailed the HIV/AIDS prevention program that experts say saved millions of lives; withdrawn research, public-health and cultural grants because they included words like “gender,” “trans,” “diversity,” “race,” “women,” “justice,” “equality” and “climate”; gained access to sensitive data; fired thousands of civil servants. “He’s young, he’s early in his career, and he wanted to impress certain people,” says Lavingia, who’s one of the few at DOGE who didn’t go along with it all. He was fired after telling a journalist that he was impressed by the efficiency of the Department of Veterans Affairs. He briefly encountered Farritor there. “You’re not going to get asked by Steve Davis to do this and then in the room be like, ‘I’m not going to do that.’ You’re going to be like, ‘Oh, I can totally pull that off in 15 minutes with some software that gets all these files from their computer so we can see what they’re doing.’” […]

In a lawsuit filed in February, one former government employee calls the breadth of Farritor’s access to data at Health and Human Services “without precedent.” Another, Jeffrey Grant, who’d overseen consumer and insurance information at Medicare and Medicaid, calls it alarming. Farritor could get into systems used for payment management, grants, health-care accounting, acquisitions and human resources. He could get into the National Institutes of Health’s grant management and contract systems, as well as the Medicare and Medicaid acquisition system and its integrated data repository, which includes information on claims, beneficiaries and providers, according to the lawsuit’s records. He could access grants.gov and two contracting systems for the Centers for Disease Control and Prevention. On Signal chats, employees shared sightings of Farritor and his colleagues walking around Food and Drug Administration and NIH buildings, observing workers and asking what they did. Some employees told us they feared seeing his name on a video call or pop up in their inbox.

Auch im 21. Jahrhundert bleibt das Böse banal.

Max Read bezieht sich auf denselben Artikel und arbeitet den „cracked coder“ fetish des Silicon Valleys, aber eigentlich auch großen Teilen der Gesellschaft, heraus.

As many have already pointed out on Twitter, what is so particularly upsetting about the article to people like Handmer and Meservey is less that it doesn’t pcredit Farritor with intellectual ability (it does, consistently) or that it doesn’t properly contextualize his glib cruelty with reference to the correct fever-dream conspiracy theories that would justify it, but that straightforward facts of the D.O.G.E. saga challenge one of the fundamental beliefs of the new Tech Right: That a sufficient number of sufficiently “cracked” programmers can solve any problem put in front of them. Or, put more broadly, that “intelligence” is a quality measurable on on a single scale equally applicable across all spheres of human activity.

This is so obviously wrong it seems strange to even have to describe why: Writing a Python script to identify Greek characters, impressive though it certainly is, doesn’t translate in any direct way into “administering budget cuts across a range of government agencies.” But in Silicon Valley, steeped in I.Q. fetishism, an obsession with “agency,” and a moral universe still governed by fantasy high-school resentments, the belief that (heritable) single-vector “intelligence” endows one with full-spectrum authority (and, inversely, that failure to demonstrate this intelligence is delegitimizing), holds sway. “Just put 10 cracked programmers in charge of it” has become the (admittedly at least somewhat trollish) stance of the Tech Right when faced with any sufficiently un-deferential institution, enterprise, or bureaucracy.1 (Politically speaking, this idea overlaps appealingly and naturally with the widespread low-information voter belief that a single sufficiently driven and common-sensical guy could “fix” the government–see, e.g., the movies Swing Voter, Dave, Man of the Year, or any interview with a swing Trump voter.)

Read findet den Ausdruck „epistemic arrogance“ für diese ideologische Verwirrung (ich habe diese Verwirrung damals in einem anderen Kontext mal „Fefismus“ genannt.)

Epistemic arrogance is baked in to the culture of Silicon Valley: Blind, foolhardy confidence may be terrible for operating within large and intricate systems, but it’s great for founding and investing in regulations-flouting software companies. Many of the industry’s leading lights are proud ignoramuses, completely unaware of the gaps and blind spots in their knowledge, and ambitious young hackers and programmers are no doubt modeling their own attitudes toward the world on the overconfident performance of genius by people like Elon Musk.

Read sieht in LLMs die gesellschaftsweite Automatisierung dieser Perspektive auf die Welt.

But what seems particularly striking about this arrogance at this moment, though, is the extent to which it’s also baked into–and reinforced by–the L.L.M.-based chatbots now driving billions of dollars of investment. L.L.M.-based chatbots are effectively epistemic-arrogance machines: They “themselves” have no idea what they “know” or don’t, and in many circumstances will generate baldly incorrect text before admitting to lacking knowledge.

Generative KI sei ein globaler „Marshmallow-Test“, meint Timothy Burke in seinem Newsletter und erklärt, warum er das Bild sinnvoll findet.

Disconnect the study from those kinds of claims and those kinds of absolutions of capitalism and modernity, though, and the basic narrative scenario of those experiments has some resonance. Most of us can relate to it emotionally. We can all think of times that we’ve taken the easy route and regretted it, that we’ve jumped at someone offering a simple solution to an otherwise long and painful process only to find that we end up doing the long and painful thing anyway and now it’s longer and more painful. Many of us enjoy a feeling of schadenfreude when we see someone else grab a proffered marshmallow that we were smart enough to refuse (and are enraged when the instant gratifier miraculously escapes with a better deal nevertheless).

Just speaking in this more metaphorical sense, it’s pretty plain generative AI is one of the biggest marshmallow tests in human history, and a lot of people are failing it.

Überall sickert der Slop bereits in unsere Diskurse und Prozesse.

Judges using AI for their rulings and lawyers using AI in their briefs only to be exposed when it turns out that the precedents they cite don’t exist. Novelists using AI to write an entire formulaic genre work only to get noticed when they leave the prompts and AI responses in the text. Students getting caught when their bibliographies contain references that don’t exist. Scholars getting caught when it turns out a manuscript being peer-reviewed had tiny invisible text instructing AI peer reviewers to be ridiculously generous to the publication under review. Government officials confidently proclaiming that they’ve asked AI to undertake a sensitive review of government documents that the AI itself doesn’t (or shouldn’t) have access to. Journalists citing “facts” that turn out to be AI hallucinations like Woodrow Wilson’s non-existent pardon of his nonexistent in-law Hunter D. Butts.

Beim Marshmallowtest wird das Abwarten belohnt und Burke findet, auch wir würden profitieren, wenn wir uns dafür entscheiden, uns nicht von LLMs abhängig zu machen.

Is there in fact a great store of marshmallows coming to those who wait? Yes, I think so. This is the point I keep circling back to that many other commenters have noted as well, which is that if you do the work now that involves developing your expertise, creativity, and skills, you may find generative AI to be a modestly useful, highly targeted tool that can nestle into your workflow, the same way that word processors and spell checkers and calculators did. The question is partly whether the marshmallow pushers are going to crash and burn off of cheap deals on the street corners of global life because their users have broken too many important parts of our existing world via AI shortcutting. The useful AI we all could benefit from may not survive the bad judgment of the companies that could have helped to create it.

Doch, ob wir diese Belohnung überhaupt als Belohnung verstehen und zu schätzen wissen, wird davon anhängig sein, wie sinnvoll wir unsere Arbeit empfinden.

Maybe the incentives to resist the offer require really believing that the work you’re doing matters, that you have to do what you’re doing the right way or everybody will suffer the consequences. You need to feel that you are doing something meaningful in a world that is built around the meaningfulness of individual lives.

Concretely, maybe what generative AI is proving is what David Graeber wrote about in Bullshit Jobs, what James Livingston wrote about in “Fuck Work”, that people are feeling more and more that what they do doesn’t matter. A recent scholarly response to Graeber argued that he was empirically wrong in that white-collar workers seemed to feel increasingly like their work mattered rather than less, though read carefully, the study also affirmed older findings that feelings about work are “episodic” and that many people do feel their work is meaningless, just not the people that Graeber thought felt that way.2 But maybe both Graeber and these critics are wrong in the sense that how people concretize their feelings in response to a survey or an interview and how they act in their work and towards their work provide different kinds of evidence, and we might have here a case of what economists call “revealed preference”. Revealed by the rapid spread of AI usage.

Der Slop beweist und verstärkt die bereits längst überall umsich greifende Haltung der Verantwortungslosigkeit. Weil wir keine Individuen sind, die einfach Sinn in ihrer Arbeit sehen, sondern Dividuen, die sich durch Einsatz ihrer Aufmerksamkeit gegenseitig den Sinn in ihrer Arbeit beglaubigen, schickt uns die Versloppung der Welt in eine Verantwortungslosigkeits-Spirale.

If you’re a judge, why bother putting effort into your rulings if nobody cares whether your precedents are real or not? The Supreme Court of the United States of America is issuing some of its most consequential rulings without explanation now, and when its majority bothers with justifying its decisions, they apparently feel no shame about outright lying (Gorsuch in Kennedy vs. Bremerton School District), ignoring precedent, or deciding suddenly that 17th Century English common law is a meaningful constraint on the constitutional government of a nation created out of a revolution against England a century later.

If you’re a lawyer, why bother investing in a well-constructed brief that properly cites precedent if most legal proceedings are going to be resolved by who has the most money, who has prior contractual advantage to compel the other part into unfavorable arbitrations, or reshaped to fit the preferences of political authorities? If journalists and their editors aren’t ever held accountable for omitting crucial information, for distorted citations of evidence that have been chosen to fit a prior framing, or for significant fabrication, why be a chump and spend the effort on quality reportage? If there’s a flood of garbage research filling up the world’s academic journals and for-profit publishers are extracting all the profits from them while ignoring the basic labor involved in producing good scholarship and peer-reviewing the work of others, why not just handle your output with one little marshmallow of AI use at a time?

Warum sollte in dieser Welt ein junger Mensch dem Marshmallow widerstehen könnnen?

No wonder a lot of the students hit the button and take the marshmallow. We don’t live in a world where the promise that if you do the boring writing now, you’ll be rewarded for having become a strong writer later seems even remotely credible. Who cares about doing a good job wirh writing and researching when the President and his entire Cabinet lie almost every time they say anything and communicate like they’re auditioning for a part in Idiocracy 2: My Balls Get More Ouchy?

Wir brachen also erst eine Gesellschaft, die menschliche Arbeit und Aufmerksamkeit wieder wertschätzt und ihre Prozesse entsprechend erfüllend gestaltet. Doch wer soll sie bauen?

No, if we’re going to learn to delay gratification, then we’ll have to attend to making what we do in life and work gratifying. That is not a job for AI, it’s a job for human beings, and I can’t help but feel that the window of opportunity is closing, because it will take older human beings who have some ability to imagine both what was meaningful and some younger human beings who can still summon the ability to imagine that life could be meaningful in ways it never has been before. If they can, if we can, then maybe we will discover that what could be waiting for us is not just an unlimited supply of marshmallows but something far more precious and satiating.

Arte hat eine Doku über die Korruptionsskandale von Benjamin Nethanjahu, die Bibi-Files, mit vielen geleakten Verhörvideos.

Netanjahu und sein Genozid, um nicht ins Gefängnis zu gehen, ist m.E. der vorläufige Höhepunkt des Liberalismus im 21. Jahrhundert.

Sybren Kooistra im Green Europeoan Journal über das Problem „Hoffnung“.

Hope, when forced, can become a trap – a reason to wait, and a setup for disappointment. Once we let go of hope, however, we can also let go of hopelessness. Only when we acknowledge that it will not get better do we gain an opportunity to make the most out of what remains. Gramsci’s words were true then. They are even truer now.

Es ist im Grunde dieselbe Stoßrichtung wie Carlos Maza „How to be Hopeless“, das ich hier anlässlich zur Trumpwahl besprach. Doch statt an Camus arbeitet sich Kooistra an Gramsci ab.

This is where strategic pessimism matters. Not to be able to say “I told you so” and not to sink into despair, but to gain collective agency in times of crisis. The 21st century is not going to be a return to normal. It’s going to be a rolling disaster: economic, ecological, political, psychological. Many of us already know this, even if we don’t know how to carry it. Now is the time to act in a way that expects it. To dare to look deeper into the abyss of collapse and assess its risks and opportunities.

Hope, when detached from reality, becomes a liability. It turns too easily into denial. What we need isn’t more false hope and recurring disillusionment, but the kind of grounded resolve Gramsci described: pessimism of the intellect, optimism of the will. Strategic pessimism is where the two meet. Organised pessimism is about coming together and bracing ourselves collectively for tomorrow’s crises.

Sehen wir uns auf dem Kollaps-Camp?

H I E R

Archiv für den Monat: August 2025