Patrick Champagnac
Gegen das Vergessen
Geschichte und Erinnerungskultur
Donnerstag, 5. Februar 2026
Juden gegen ethnische Säuberung auf dem Gazastreifen
Was man in der NS-Zeit über Deportationen wusste
Gunter Hofmann berichtet in seinem Buch Richard von Weizsäcker. Ein deutsches Leben C.H. Beck 2010
1994 sei es zu einer kurzen Kontroverse zwischen Weizsäcker und Helmut Schmidt wegen der Aussage aus "der Rede" von 1985 gekommen, "niemandem habe es entgehen können, dass Deportationszüge rollten, wenn er es wissen wollte" (S.65). Schmidt habe dem entgegengehalten, in der gesellschaftlichen Oberschicht habe man sehr viel mehr wissen können als die Durchschnittsbürger. Dann zitiert Hofmann verkürzt Schmidts Aussage über seinen Anfang in der Rekrutenstube 1937: "Allesamt seien sie der naiven Meinung gewesen: 'Gott sei Dank, jetzt sind wir endlich im einzigen anständigen Verein im Dritten Reich gelandet, wo kein Versuch der Indoktrination gemacht wurde. Wir fühlten uns sozusagen in einer Schutzzone. Wir hatten keine Ahnung von den Deporta/tionszügen. Wir haben in der Kaserne nicht einmal die 'Reichskristallnacht' mitgekriegt.'
Freitag, 23. Januar 2026
Donnerstag, 15. Januar 2026
Verstehen kann man nur aus dem Zusammenhang von Gegenwart und Vergangenheit
'Das Unverständnis der Gegenwart entsteht zwangsläufig aus der Unkenntnis der Vergangenheit. Aber es ist auch wahr, dass man die Vergangenheit nicht verstehen kann, ohne die Gegenwart zu kennen.'
dieses Zitat stammt von Marc Bloch, der 1944 von den Nazis erschossen wurde. Bloch hat zusammen mit anderen die Art und Weise verändert, wie Geschichte gedacht und geschrieben wird. Das Zitat stammt aus seiner Apologie der Geschichtswissenschaft, die 1949 posthum veröffentlicht wurde. Bloch befasst sich darin mit dem Beruf des Historikers oder der Historikerin [...]
Dies ist der Anfang des Newsletters von Voxeurop vom 15.1.2026 von
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Er führt hin zum Gegenstad ihres Berichts über den Kosovo: Wie man ein europäisches Dorf wieder aufbaut, nachdem der Krieg seine Männer getötet hat
Mittwoch, 14. Januar 2026
Donnerstag, 18. Dezember 2025
Roboter als Lehrer der KI?
"Geht raus!
Übung macht den Chip
Hinzu kommen ungelöste Probleme wie die "Halluzinationen", also die Unsitte von Sprachmodellen, plausibel klingende, aber völlig falsche Antworten zu geben. Das ist schon in der Nutzung eines normalen Chatbots ärgerlich, aber wenn ein halluzinierendes Sprachmodell einen Roboter in die Irre schicken würde, wäre das potenziell lebensgefährlich.
Wenn also Training mit riesigen Datenmengen längerfristig nicht praktikabel ist – bedeutet das, sich vom Traum autonom arbeitender Roboter verabschieden zu müssen?
Nicht unbedingt. Tatsächlich erleben gerade Programmierverfahren, die lange spöttisch als GOFAI (good old-fashioned artificial intelligence) bezeichnet wurden, ein Comeback: Die KI soll dabei nicht mehr alles selbst lernen, sondern bekommt Vorwissen mit auf den Weg. So werden Sprachmodelle etwa mit Datenbanken verknüpft, in denen ihnen sicheres Wissen vorgegeben wird.
Maschinen mit menschlichen Gedanken zu behelligen, halten manche für einen Fehler
Damit sind Programme nicht besonders kreativ, aber man kann sich darauf verlassen, dass ihre Antworten stimmen. Die Entsprechung in der Robotik heißt GOFE, good old-fashioned engineering. So nennt der Roboterforscher Ken Goldberg von der University of California in Berkeley Versuche, den Robotern menschliches Ingenieurwissen mitzugeben: wie eine Bewegung auszusehen hat oder welche Daten wichtig sind.
KI-Pionier Richard Sutton hält diesen Weg jedoch nicht für richtig: Er warnt schon lange davor, künstliche Intelligenz durch menschliches Wissen auszubremsen. Es sei eine Sackgasse, die Maschinen mit unseren (unzulänglichen) Gedanken über die Welt zu behelligen. Stattdessen ruft Sutton eine "Ära der Erfahrung" aus: Um wirklich intelligent zu werden, müssen die Maschinen demnach lernen, lernen und nochmals lernen. Nicht aus mühsam beschafften Daten, sondern aus Erfahrungen, die sie selbst machen – mit anderen Programmen oder mit der Welt. [...]"
Zu den auch Ende des Jahres 2024 deutlich feststellbaren grundlegenden Schwachstellen der KI gehören u. a.:
- Generative KI beinhaltet systemimmanente Probleme, die zum so genannten Halluzinieren führen können, bei dem schlüssige Antworten verfasst werden, die angeblich wahr sind, obwohl es sich tatsächlich um frei erfundene Inhalte handelt.[82][83]
- Wenige marktbeherrschende Unternehmen im Zusammenhang mit den weltweiten Internetgiganten kontrollieren durch Ausnutzung ihrer bestehenden Dominanz und durch gezieltes Aufkaufen von KI-Startups die Entwicklung der künstlichen Intelligenz und verstärken dadurch umso mehr ihre monopolartigen Marktstellungen mit all den damit zusammenhängenden Nachteilen.[84]
- Manipulierbarkeit der Anwendung schon allein durch Auswahl der verwendeten KI-„Trainingsdaten“.
- Zum Teil gravierende Sicherheitsbedenken: Nutzer von insbesondere generativen KI-Modellen haben kaum Möglichkeiten, Sicherheitslücken zu erkennen. Beispielsweise ist mit Stand Februar 2025 bei der DeepSeek-AI von einer sehr weitreichenden Speicherung von auch vertraulichen Nutzerdaten auszugehen.[85]
- KI neigt dazu, bereits bestehende gesellschaftliche Diskriminierungsverhältnisse zu reproduzieren. Wenn die Daten, mit denen eine KI trainiert wird, z. B. bereits einen sexistischen oder rassistischen Bias haben, wirkt sich dieser auch auf die Funktionen der KI aus. Es gibt vor allem bei mittels KI automatisierten Entscheidungsprozessen eine Reihe von Beispielen, bei denen marginalisierte Gruppen benachteiligt werden.[86][87] So wurde z. B. im November 2025 bekannt, dass KI, die Dialekte hört bzw. liest, oft unfair urteilt, indem sie Vorurteile gegenüber Menschen mit Dialekt zum Ausdruck bringt und Eigenschaften wie „ungebildet“ und „unfreundlich“ auswählt.[88] [...]"
KI in der Geschichtswissenschaft
"[...] Kein anderer Beruf, von dem des Übersetzers abgesehen, sei stärker von KI betroffen als der des Historikers, heißt es in dem Bericht. KI könne die Tätigkeiten von Historikern, wie sie in einer Berufsdatenbank des US-Arbeitsministeriums beschrieben werden, zu 91 Prozent übernehmen: Informationen recherchieren, evaluieren und aufbereiten. Einzig an der Archivarbeit scheitere die Software – und am Unterrichten.
"Es steht wirklich eine Revolution bevor", sagt auch der Wissenschaftshistoriker Gerd Graßhoff bei einem Gespräch in seinem Büro an der Berliner Humboldt-Universität. Graßhoff hat viel zur Geschichte großer Entdeckungen geforscht, etwa zur Kopernikanischen Wende und zu Johannes Kepler. Eigentlich wurde er gerade emeritiert. Aber jetzt, da LLMs anfangen, in die historische Forschung vorzudringen, hält es ihn doch noch etwas im Beruf. Zu verlockend findet er die neuen Möglichkeiten: KI-Anwendungen können mehr Material lesen, als es Historiker in ihrem Leben je schaffen, und das über alle Sprachen und Schriftarten hinweg. Auch Karten oder archäologische Objekte können sie in enormer Menge und Geschwindigkeit erfassen – vorausgesetzt, dass diese digitalisiert sind. Und erstmals sind Programme in der Lage, nicht mehr nur Zeichenketten zu identifizieren, sondern komplexe Inhalte.
[...]"Suchen Sie mal nach Aussagen in einem beliebigen historischen Text, die einer These von Ihnen widersprechen. Bislang unmöglich", sagt Graßhoff: "Jetzt geht das." Die Modelle könnten sogar ganze Handlungsketten rekonstruieren. Wie etwa hat Albert Einstein schrittweise zur Relativitätstheorie gefunden? "Das ist manuell nur in jahrelanger Arbeit rekonstruierbar, weil die Masse an Material kaum zu bewältigen ist", erklärt der Wissenschaftshistoriker. Ein LLM hingegen könne das schnell bewerkstelligen. [... ]Juden gegen ethnische Säuberung auf dem Gazastreifen
Patrick Champagnac @PatChampagnac · Feb 15, 2025 Des dizaines d’artistes et célébrités Juifs comme #JoaquinPhœnix et #NaomiKlein , ainsi...
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