SFB 1187 ›Medien der Kooperation‹ an der Universität Siegen

B08 - Agentic Media: Formationen von Semi-Autonomie

 

Durch die Analyse gegenwärtiger Machine Learning-basierter KI-Technologien und der daran anknüpfenden Kontroversen leistet das Projekt einen grundlegenden medien- und sozialtheoretischen Beitrag zur Praxeologie von Agentic Media.

 


 

Zusammenfassung

Das Projekt „Agentic Media“ untersucht die Formierung und Ausdifferenzierung neuartiger Medientechnologien aus Software- und Hardwarekomponenten, die als eigenständige handlungsfähige Entitäten (semi-)autonom agieren. In seiner ersten Förderphase (2020–2023) hat sich das Projekt mit der Analyse der Akteurs- bzw. Subjektcharakteristiken und Kapazitäten von synthetischen Agenten beschäftigt. Die entstehenden Kooperationsordnungen zwischen menschlichen Akteur*innen und Agentic Media wurden als Konfigurationen von Semi-Autonomie analysiert. Hieran anknüpfend fokussiert das Projekt in der nächsten Förderphase die sensormedialen Beziehungen von und mit Agentic Media, die die Grundlage der semi-autonomen Handlungskapazitäten synthetischer Agenten bilden und zugleich die Interaktion mit diesen strukturieren. Sensoren ermöglichen heterogene Datenströme, die kontinuierlich Situationen bestimmen und aktualisieren. Dieses technische Sense-Making dient einerseits dem Vollzug semi-autonomer Operationen und generiert neue Formen des Wissens. Andererseits stellen der Umgang und die Kooperation mit synthetischen Agenten eine Herausforderung dar, weil das Wissen und Handeln dieser Akteure für Menschen unzugänglich und unvorhersehbar erscheint.

In komplementär angelegten Fallstudien zu Figurationen der Zusammenarbeit synthetischer und menschlicher Akteur*innen, dem Sense-Making über Foundation Models sowie der Entwicklung synthetischer Agenten in und für wissenschaftliche Kontexte untersucht das Projekt die relationale Verwobenheit und modulare Komposition von Agentic Media. Ziel ist es, die sensormediale Verfasstheit und eigentümliche Andersartigkeit synthetischer Agenten empirisch zu erforschen und theoretisch zu konzeptualisieren. Am Beispiel von Produktion und Management werden Modelle und Praktiken der Mensch-Maschine-Kooperation betrachtet, die als emergente Formen von Sozialität mit synthetischen Agenten analysiert werden. Vergleichend untersucht das Projekt die Entwicklung und Aneignung generativer Machine Learning-Modelle, die zugleich Gegenstand öffentlicher Kontroversen sind und grundlegende Komponenten von Autonomisierung darstellen. Diese Betrachtung zielt sowohl auf die Rekonstruktion dieser Debatten ab als auch auf die Analyse von Praktiken des Sense-Making über und mit Machine Learning-Modellen. Aufbauend auf den in den Fallstudien erarbeiteten empirischen Befunden leistet das Projekt einen Beitrag zur medien- und sozialtheoretischen Analyse von Agentic Media, indem es die Herausforderungen, Bedingungen und Formen der Kooperation zwischen menschlichen Akteur*innen und synthetischen Agenten herausarbeitet und deren Partizipation an der Formierung übergreifender Kooperationspraktiken in heterogenen Praxisfeldern wie der industriellen Produktion, der Kreativwirtschaft und der Wissenschaft selbst beschreibt.

 

Das Projekt untersucht und konzeptualisiert Agentic Media als einen neuartigen Typus digitaler Medien, die als synthetische Agenten in Erscheinung treten und mit technischer Handlungsautonomie ausgestattet sind.

Ziel ist die Erforschung von Herausforderungen, Bedingungen und Formen der Kooperation zwischen menschlichen Akteur*innen und synthetischen Agenten anhand:

  1. Verwobenheit von Agentic Media in mediale und sozio-technische Strukturen
  2. Andersartigkeit synthetischer Agenten innerhalb von Akteurskonstellationen und Kontroversen
  3. Handlungsformen und -felder von Agentic Media

Forschungsfelder: industrielle Produktion, Kreativwirtschaft sowie Wissenschaft

Modell kooperativer Kontrolle (© Baltzer et al. (2017): Cooperative Guidance and Control in Highly Automated Convoys—StrAsRob)
Modell kooperativer Kontrolle
(© Baltzer et al. (2017): Cooperative Guidance and Control in Highly Automated Convoys—StrAsRob)

Rollenmodelle künstlicher „Counterparts“ (© Ringfort-Felner et al. (2022): Distinct Roles for the Design of Intelligent Personal Assistants)
Rollenmodelle künstlicher „Counterparts“
(© Ringfort-Felner et al. (2022): Distinct Roles for the Design of Intelligent Personal Assistants)

Öffentliche Testpraktiken von ChatGPT (© medianama.com/2023/02/223-chatgpt-jailbreak-explainer)
Öffentliche Testpraktiken von ChatGPT
(© medianama.com/2023/02/223-chatgpt-jailbreak-explainer)

B08 untersucht Kooperation von und mit Agentic Media sowie die damit verbundenen Kontroversen mittels:

  • Praxeologischer Studien zu Interaktionsordnungen von menschlichen und synthetischen Akteuren
  • Expert*inneninterviews
  • Digital Methods zur Datenaneignung und Analyse ihrer Kontroversen
  • Dokumentenanalyse zur medienhistorischen Verortung

AP1 untersucht Figurationen der Zusammenarbeit menschlicher Akteur*innen und synthetischer Agenten mit Fokus auf:
Entwicklung und Erprobung von Modellen der Mensch- Maschinen-Zusammenarbeit

  • situierte Entwicklung synthetischer Agenten
  • Kooperation mit synthetischen Agenten in industriellen Anwendungskontexten

AP2 erforscht, wie generative Sprachmodelle kooperativ getestet, genutzt und anschlussfähig gemacht werden mit Fokus auf:

  • Kontroversen über generative KI-Modelle und die eigentümliche Andersartigkeit synthetischer Agenten
  • Praktiken des Sense-Making über und mit generativen Sprachmodellen von Entwickler*innen und Anwender*innen

AP3 konzeptualisiert die medien- und sozialtheoretischen Implikationen von Agentic Media und untersucht deren Einbettung in epistemische Praktiken mit Fokus auf:

  • Autonomisierung der Wissensproduktion
  • Entwicklung von Medienexperimentalsystemen in unterschiedlichen Disziplinen

 

➔ Hier geht es zum Projektarchiv 2020–2023

 

Publikationen

Aktuell

 

 

2022

Burkhardt, Marcus, Daniela van Geenen, Carolin Gerlitz, Sam Hind, Timo Kaerlein, Danny Lämmerhirt, und Axel Volmar, Hrsg. 2022. Interrogating Datafication. Towards a Praxeology of Data. Bielefeld: transcript. https://doi.org/10.14361/9783839455616.

2018

Burkhardt, Marcus. 2018. „Version Control: Zur softwarebasierten Koordination von Ko-Laboration“. In Materialität der Kooperation, herausgegeben von Sebastian Gießmann, Tobias Röhl, und Jörg Potthast. Berlin: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-658-20805-9_4.