Die Doppelnatur der Metadaten

Was sind Metadaten? Nur in einer unterkomplexen sprachlichen Definition handelt es sich dabei schlicht um Daten über Daten. Oberflächlich betrachtet sind sie die allgegenwärtige digitale Bürokratie, unsichtbaren Etiketten im Hintergrund des digitalen Raums: EXIF-Daten in Bilddateien, strukturierte JSON-LD-Formate, die Suchmaschinen mitteilen, was auf einer Website geschieht und wie dies zu kontextualisieren ist oder Prompt-Historien in KI-Modellen. Metadaten dienen der Auffindbarkeit, der Katalogisierung und der Ordnung.

Allerdings beschränken sich Metadaten im postdigitalen Zeitalter keineswegs auf die Funktion administrativer Paratexte; sie müssen vielmehr als für Menschen und Maschinen lesbaren Repräsentate von latenten Vektorräumen begriffen werden.
Ein latenter Vektorraum ist ein verborgener mathematischer Raum, in dem Merkmale und Muster von komplexen Daten vereinfacht als Datenpunkte (Vektoren) dargestellt werden. Dabei erfüllen Vektorräume zwei wesentliche Funktionen: Sie isolieren aus den zuvor durch Algorithmen komprimierten Rohdaten die essenziellen Informationen und ordnen diese nach dem Prinzip der semantischen Ähnlichkeit. So entsteht eine Art Kartierung, aus dem das Modell anschließend die statistische Wahrscheinlichkeit berechnet, mit der bestimmte Daten zusammen auftreten.

Klassische Metadaten wie Zeitstempel oder Geotags sind indexikalisch (vgl. Charles Sanders Peirce, On a New List of Categories, 1867) – sie weisen direkt und kausal auf ein reales Ereignis hin. Wenn jedoch traditionelle Metadaten, wie sie beispielsweise zur Verschlagwortung in statischen Datenbanken benutzt werden durch moderne Systeme in hochdimensionale Vektorräume eingespeist und dort stochastisch neu korreliert werden, verlieren sie diese kausale Erdung. Ein latenter Vektorraum (auch Embedding Space) nutzt Vektoren und Distanzmaße wie die Cosine Similarity, um Sinnverwandschaft abzubilden. Anders als in der klassischen Semiotik besteht also keine Ähnlichkeitsrelation (Ikon), sondern eine räumlich-zeitliche Relation, was formal der Funktion eines indexikalischen Metadaten-Zeichens entspricht, aber die KI stellt diese Relation eben nicht durch einen Verweis auf eine externe Realität her, sondern durch eine systemimmanente mathematisch-räumliche Korrelation und statistische Verteilungshypothesen. Ein Embedding Space übersetzt also semantische Ähnlichkeit in eine künstliche mathematische Kontiguität. Das Modell sprengt damit die Peirce’schen Kategorien: Es nutzt eine künstlich erzeugte Indexikalität (die Vektordistanz), um Ikonizität (die semantische Ähnlichkeit) abzubilden. Durch diesen Verlust echter Indexikalität findet so auch ein faktischer Realitätsverlust, eine Ent-Erdung statt. Die Ki baut so eine hermetische Semantosphäre auf, in der die Kontiguität der realen Welt in eine mathematisch simulierte überführt wird. Metadaten verweisen in dieser Semantosphäre nicht auf ein reales Ereignis, sondern auf eine statistische Wahrscheinlichkeit: Sie sind lediglich das lesbare Resultat einer räumlichen Mustererkennung.

Dennoch wirken Metadaten als eine Art semiotisch-ontologischer Katalysator, in dem die Mathematik kybernetischer Modelle zu einer Syntax wird, die Mensch und KI in einem Bedeutungssystem koppelt. Das bedeutet allerdings gerade nicht, daß die Entstehung von Bedeutung innerhalb dieses Systems nach denselben Prinzipien erfolgt. Während der Mensch Bedeutung in einem aktiven Akt der Sinnstiftung konstituiert, indem er nach Niklas Luhmann die unendliche, bedrohliche Offenheit der Welt als geformte Kontingenz strukturiert und selektiert (vgl. Niklas Luhmann, Soziale Systeme. Grundriß einer allgemeinen Theorie, 1984), wird der hermeneutische Prozess (i.e. das Verstehen und die Interpretation von Zeichen) in der KI durch die Korrelation von statistischer Wahrscheinlichkeit und der Nähe von Datenpunkten in einem Vektorraum ersetzt. Das hat jenseits der Theorie ganz praktische Auswirkungen: Was im Vektorraum keine Kontiguität aufweist, also keine oder wenige relationale Nachbarn hat, existiert für das System nicht. Das heißt, das System ignoriert alles, was vom statistischen Mittelmaß abweicht, was räumlich nicht in einer Agglomeration von Vektoren lokalisiert ist, sondern in der Peripherie. In anderen Worten, all das, was originär, non-konform und vor allem singulär ist, ist im System unsichtbar wohingegen das stochastische Mittel sich in kontinuierlichen Rückkoppelungsschleifen autonom wie der Spiegel im Spiegel unendlich vervielfältigt. Die künstliche Kontiguität im Vektorraum schafft so die ideale Voraussetzung für eine Zensur durch Trivialisierung. Der Embedding Space bestimmt, was sichtbar und damit erinnerbar ist und was unsichtbar.

Wie der Konstruktivist Luhmann interessierte sich vor ihm bereits der Dekonstruktivist Derrida dafür, wie in einem System Sinn erzeugt, unterdrückt oder verschoben wird (vgl. Jaques Derrida, De la grammatologie,1967). Der Vektorraum operiert demnach in Derridas Begrifflichkeit als ein geschlossenes System der reinen Differenz. Ein Datenpunkt besitzt keine inhärente Essenz; seine Bedeutung generiert sich ausschließlich aus der mathematischen Distanz und der stochastischen Abstoßung zu allen anderen Vektoren (Datenpunkten) des Systems. 

Das Metadatum, das aus der Tiefe dieses mathematischen Raums an die Oberfläche tritt, erfährt einen ebenso fundamentalen wie kritischen semiotischen Statuswechsel. War es in der analogen und frühen digitalen Ära als Index im Sinne von Charles S. Peirce codiert – als mechanische, kausale Spur eines realen Ereignisses wie Zeit oder Ort – so mutiert es im postdigitalen Dispositiv zum reinen Simulakrum im Sinne Jean Baudrillards (vgl. Simulacres et Simulation, 1981). Es ist ein degenerierter Signifikant ohne physisches Signifikat. Als mathematisches Repräsentat bildet das Simulakrum nichts Reales ab. Es verweist nur auf andere Metadaten. Die KI simuliert über die räumliche Kontiguität eine funktionale Äquivalenz zur Indexikalität, entkoppelt diese jedoch von der physischen Kausalität. In der Folge entsteht nach Baudrillard ein Zustand der Hyperrealität, die realer als real wirkt. Aus meiner Sicht benennt der Begriff des Simulakrums exakt das aktuelle Unbehagen gegenüber generativ erzeugten Bildern und legt gleichzeitig die Entkoppelung von der physischen Kausalität als dessen Ursache offen.

Als zeitgenössische Vertreterin kritisiert auch die amerikanische Literatur- und Medienwissenschaftlerin N. Katherine Hayles die Vorstellung, daß Information ein digitales Muster sei, das völlig unabhängig von seinem materiellen Träger oder einer externen Realität existieren kann [1, 2]. Dabei lehnt Hayles den Posthumanismus nicht grundsätzlich ab, aber sie definiert ihn völlig anders als die Tech-Konzerne des Silicon Valley. Hayles warnt davor, daß die menschliche Fixierung auf künstliche Intelligenz uns in eine Sackgasse führt. Sie plädiert stattdessen dafür, die Kognition von biologischen, analogen Lebensformen von Bakterien bis Pflanzen mit der von Maschinen zusammenzudenken und argumentiert, dass das Ignorieren der stofflichen, analogen Umwelt durch rein algorithmische Systeme zu einer existenziellen Entfremdung und ökologischen Krisen führt. Für Hayles bedeutet Posthumanismus nicht das Verschwinden des Körpers im Digitalen, sondern die Erkenntnis, daß der menschliche Körper schon immer mit technischen Apparaten und seiner Umwelt gekoppelt war (Cyborg-Subjektivität). In ihren Publikationen von How We Became Posthuman (1999) bis zu ihrer jüngsten Analyse Bacteria to AI (2025) fordert Hayles deshalb eine radikale Rückbesinnung auf die materielle Verkörperung (Embodiment). Für Hayles gibt es keine Intelligenz und keine Bedeutung ohne den physischen Körper. Sie argumentiert, daß menschliches Denken und Handeln fundamental durch unsere biologische, analoge und materielle Existenz in der Welt geformt wird (enaction in the human life-world). Die Rückkoppelung an das Analoge ist deshalb kein rückwärtsgewandter Anachronismus, sondern die notwendige Bedingung für echte Kausalität und Welterfahrung [1].

Bereits zwanzig Jahre früher nimmt der Begriff des Apparats schon einmal im Werk von Vilém Flusser eine zentrale Stellung ein:


Der Mensch als Funktionär des Systems

Zeitgleich mit Baudrillard beschäftigte sich auch der Medienphilosoph und Kulturtheoretiker Vilém Flusser mit den funktionalen Konsequenzen des Übergangs von Sprache zu digitalen binären Codes und schrieb in seinem über die Photographie hinaus sehr hellsichtigen Essay „Für eine Philosophie der Fotografie“ 1983, daß der Apparat ein System ist, dessen Programmierung sich der unmittelbaren Sichtbarkeit entzieht, um den Menschen zum reinen Funktionär seiner vorgegebenen Spielräume zu degradieren.

In Flussers Begrifflichkeit ist der Funktionär niemand anderer als das menschliche Subjekt, das den technischen Apparat bedient. Allerdings ist dieses „Bedienen“ bereits bei Flusser radikal entzaubert: Der Funktionär beherrscht den Apparat nicht, sondern er wird von ihm beherrscht. Übertragen auf die KI als ultimativen Apparat lässt sich die Rolle des Benutzers durch drei Merkmale definieren: 

1. Die eingeschränkte Freiheit innerhalb der Programmgrenzen
   
   

Ein Apparat – der Fotoapparat bei Flusser oder ein aktuelles KI-Modell wie Gemini und andere heute – ist ein geschlossenes System, das auf einem für den Benutzer unsichtbaren Code basiert. Während der Mensch glaubt, er handle frei und kreativ, während er Prompts eingibt, bewegt er sich real innerhalb der mathematischen Spielräume, die der Algorithmus absteckt. Zwar übersteigt die Anzahl der Permutationen in einem hochdimensionalen latenten Raum inzwischen die menschliche Vorstellungskraft – und damit auch die konkrete Vorhersehbarkeit durch die Hersteller – dennoch ändert diese Quantität nichts an der grundsätzlichen strukturellen Begrenzung: Es bleibt ein Ausreizen vorgegebener Wahrscheinlichkeiten. Die Idee der Freiheit des Menschen ist im postdigitalen Dispositiv ein gefährdetes Ideal und genau hier liegt die Demarkationslinie: Während das System in hyperkomplexen Schleifen gefangen bleibt, konstituiert sich menschliche Freiheit nicht im Durchspielen von Permutationen, sondern in der Dekonstruktion des Systems, der Umnutzung seiner Bedingungen und vor allem in der Sinnstiftung jenseits des Vektorraums. 

2. Der Verlust der Werkzeug-Kontrolle

Im Gegensatz zum analogen Handwerker, der ein Werkzeug besitzt, dessen Funktion und Arbeitsweise er vollständig versteht, steht der Funktionär vor einer Blackbox: Da er die mathematischen oder physikalischen Prozesse des Apparats nicht durchschaut und auch nicht durchschauen muss, bedient er ihn ausschließlich über das Interface. Er füttert den Apparat mit Inputs und konsumiert die Outputs und verliert dadurch nicht nur die Kontrolle über das Werkzeug, das er nutzt, sondern auch seine Autorschaft. Und wenn er sich erst vollständig daran gewöhnt hat, das Denken an eine KI auszulagern, ist eine umfängliche Abhängigkeit vom Apparat entstanden, mit deren Ausmaß die Macht derer, die den Apparat programmieren proportional wächst.

3. Die Umkehrung der Agency: Wer benutzt wen?

Für Flusser kehrt sich in der Interaktion mit dem Apparat das traditionelle Subjekt-Objekt-Verhältnis um: Nicht der Mensch nutzt den Apparat, um seine Intentionalität in der Welt zu ankern, sondern der Apparat nutzt den Menschen. Der Funktionär leistet die notwendige Zuarbeit, die der Apparat (noch) nicht selbst erledigen kann. Auf die KI übertragen besteht diese Zuarbeit im digital gespeicherten Wissen und der digital verfügbaren Kreativität, die die KI vom Benutzer abzieht, um sie dem endlosen Datenstrom einzuverleiben und zu Trainingsdaten zu degradieren, damit das im Apparat inhärente Programm sich selbst abarbeiten und fortwährend optimieren kann. Es entsteht also eine gefährliche gegenläufige Dynamik: Während das System in der Nutzung durch den Menschen seine stochastische Verwertungslogik, die algorithmische Mustererkennung und die mathematische Effizienz optimiert, verliert der Mensch in derselben Interaktion Kontrolle, Wissen, Autorschaft und Deutungshoheit.