Wissenschaftskommunikation erforschen: Das RHET AI Center

Wie kann Kommunikation mit unterschiedlichen Zielgruppen gelingen? Wie können Prozesse der Forschung verständlich und das Innenleben beteiligter Institutionen transparent dargestellt werden? Und was braucht es, um Vertrauen in Wissenschaft zu stärken? 

Vier neu gegründete interdisziplinäre Forschungszentren in Kiel, Tübingen, Bonn/Dortmund und München werden im Rahmen der Initiative "Wissenschaftskommunikation hoch drei" gefördert, die langfristig bestehende Experimentierräume für die Wissenschaftskommunikationsforschung etablieren soll. In jedem der vier Zentren arbeiten Praktiker:innen der Wissenschaftskommunikation Seite an Seite mit Forschenden aus Fachdisziplinen und Kommunikationswissenschaften, jeweils mit einem anderen Fokus.

Tübinger Center for Rhetorical Science Communication Research on Artificial Intelligence (RHET AI Center)

Portrait von Markus Gottschling.
Dr. Markus Gottschling ist Projektkoordinator des RHET AI Center – dort leitet er auch das Forschungsteam zur Stärkung kommunikativer Kompetenzen für Wissenschaftler:innen. (Foto: Gerhard Kopatz)

"Wenn wir von künstlicher Intelligenz sprechen, haben viele sofort das Bild vom Terminator im Kopf", sagt der Tübinger Rhetoriker Markus Gottschling. Mythen und Imaginationen von künstlicher Intelligenz (KI) sind in der Gesellschaft fest verankert. Sie lösen Ängste aus und behindern so die sachliche Auseinandersetzung mit dem wissenschaftlichen Forschungsthema. 

"Rhetorik hat das Potential, die Wissenschaftskommunikationsforschung zu bereichern", ist Gottschlings Kollege Olaf Kramer überzeugt. Schon Aristoteles beschrieb in seiner Lehre der Rhetorik drei Dimensionen der Kommunikation: Logos, Ethos und Pathos. Um Wissen zu vermitteln und Verständnis zu schaffen, müssen wir als wohlwollend und kompetent wahrgenommen werden und unser Kommunikationsangebot auf die emotionalen Bedingungen unserer Adressat:innen abstimmen. 

Kollektive Wahrnehmung von künstlicher Intelligenz 

Die vorherrschenden Bilder von intelligenten Robotern oder dem Chip im Kopf knüpfen, erklärt Markus Gottschling, an die uralte Vorstellung vom menschgemachten Menschen an, der anfängt, alles zu zerstören. Olaf Kramer sieht in den Mythen "Fluch und Segen zugleich": Einerseits weckten sie Interesse an KI-Technologien, andererseits behinderten sie die sachliche Diskussion über konkrete Anwendungen. Und sie wirkten auf viele verschiedenen Menschen. Selbst die Entscheidung, welchen KI-Forschungsfragen Wissenschaftler:innen nachgehen, sei unter Umständen beeinflusst von deren eigenen Bildern im Kopf und von den wahrgenommenen Ängsten anderer Menschen.

Portrait von Olaf Kramer
Professor Olaf Kramer lehrt Rhetorik und Wissenskommunikation an der Eberhard Karls Universität Tübingen und kann sich noch erinnern, wie ihn 1986 das Input 64 Magazin zum ersten Mal mit KI in Verbindung brachte – damals in Form einer Kompaktkassette. (Foto: Katja Brandt)

Das Center for Rhetorical Science Communication Research on Artificial Intelligence in Tübingen möchte den derzeitigen gesellschaftlichen Diskurs um KI analysieren: Welche zentralen Begriffe und Wortverbindungen tauchen immer wieder auf? Welche Narrative werden in visuellen Darstellungen transportiert und aufrechterhalten? "Die Bilder und Begriffe verraten uns viel über die kollektive Wahrnehmung von KI", sagt Olaf Kramer. 

"Wir wollen gar keine menschenähnlichen Roboter bauen", versichert Philipp Berens. Er ist Experte für Maschinelles Lernen und schildert seine Forschung so: "Unsere Arbeit dreht sich um die mathematischen Beschreibungen wissenschaftlicher Zusammenhänge, die wir auf Fragestellungen in den Neurowissenschaften und der Medizin anwenden. Wir probieren viel aus, oft ist es ein fast handwerkliches Testen verschiedener Methoden."

Wissenschaftskommunikation ist auch anstrengend 

Das klingt eher trocken und nüchtern. Und doch: "KI ist ein Thema, an dem sich die Gesellschaft aufreiben kann", sagt Christian Kleinert, der Schülerprojekte zur Wissenschaftskommunikation konzipiert. "Deshalb ist es so wichtig, dass unsere Aufklärung über KI alle Menschen in der Gesellschaft erreicht." Doch Adressat:innen reagieren unterschiedlich auf Kommunikationsangebote. Und selbst das vernünftige Nachdenken finde stets im Kontext individueller Ansichten und Gegebenheiten statt, sagt Olaf Kramer. "Um neutrale Erkenntnisse vermitteln zu können, ist es extrem wichtig, den Wahrnehmungskontext des Gegenübers zu verstehen: Welche Interessen und Motivation treiben ihn oder sie an und auf welcher emotionalen Ebene kann ich ihn oder sie ansprechen?"

KI ist ein Thema, an dem sich die Gesellschaft aufreiben kann

Um das herauszufinden, können Kommunizierende objektiv zugängliche Kriterien heranziehen, etwa das Vorwissen ihrer Zuhörerschaft, deren Bildungsgrad, Alter oder soziales Umfeld. "Und Wissenschaftskommunikation muss barrierearm sein", fordert Christian Kleinert. "Es reicht nicht, offene Events zu veranstalten und zu meinen, da könnten ja alle hin kommen. Wir müssen die Menschen dort aufsuchen, wo sie sind." Das beste maßgeschneiderte Angebot können Kommunizierende machen, denen es gelingt, die Perspektive ihrer Adressat:innen einzunehmen. "Das kann durchaus anstrengend sein", betont Kleinert. Denn mit vielen Menschen ist die Wissenschaftskommunikation noch gar nicht in Kontakt. "Als potentielle Zielgruppe sind sie für uns schwer erreichbar, weil wir viel zu wenig über sie wissen und sie uns in großen Teilen unbekannt sind." 

Portrait von Philipp Berens.
Professor Philipp Berens ist Experte für die Anwendung von Maschinellem Lernen in den Neurowissenschaften und der Medizin und Sprecher des Tübinger Exzellenzclusters „Maschinelles Lernen – Neue Perspektiven für die Wissenschaften“. (Foto: Universitätsklinikum Tübingen)

Wie können Veranstaltungen Publika ansprechen, die bisher wenig oder keinen Zugang zu Wissenschaft hatten? Das zu erforschen und im echten Leben zu erproben, ist ein zentrales Ziel des RHET AI Centers. Zudem habe Wissenschaft geradezu die Pflicht, sich dort aktiv einzumischen, wo sie unsere Gesellschaft mit ihren Erkenntnissen voranbringen kann, fügt Markus Gottschling hinzu. "Die Kommunikation spielt sich in vielen verschiedenen Arenen ab", sagt er. Und der Übertritt in eine andere Arena, ein unbekanntes Umfeld oder einen fremden Kommunikationskontext, sei immer eine Herausforderung. Auf diese Herausforderung möchte das RHET AI Center Wissenschaftler:innen vorbereiten. "Wir geben ihnen Werkzeuge an die Hand, damit sie sich im offenen Dialog auch in fremden Arenen sicher fühlen, ihre Inhalte angemessen zu vermitteln", sagt Markus Gottschling. Dazu gehören beispielsweise Methoden der einladenden Rhetorik. "Sie kann helfen, Menschen zueinander und miteinander in einen Dialog auf Augenhöhe zu bringen", erklärt er. 

Portrait von Christian Kleinert
Christian Kleinert ist studierter Volkswirt und Politikwissenschaftler und konzipiert neue Format, um junge Menschen für Wissenschaft zu interessieren. (Foto: Wissenschaft im Dialog)

Auch Forschende mögen Pizza 

Schule ist ein beispielhafter Ort, der sich eignet, um viele verschiedene Menschen zu erreichen. Christian Kleinert hat bei der Initiative Wissenschaft im Dialog, die als Praxispartner im Center mitwirkt, Formate betreut, die Schüler:innen in den Dialog mit Forschenden bringen. Im Chat "I’m a Scientist" können sie sich mit Forschenden zu einem bestimmten Thema austauschen. "Dabei geht es auch um die Bilder, die viele Menschen von Wissenschaftlern haben", sagt Christian Kleinert. "Da herrscht noch viel Magiedenken." Im persönlichen Gespräch merkten die Schüler:innen oft: Forschende sind Menschen wie du und ich. Sie mögen Pizza oder Spagetti oder gehen gern ins Kino. Rhetorikexperte Kramer erklärt: "Das Format zahlt darauf ein, die Ebene des Ethos in der Kommunikation zu stärken: Die Schüler:innen erleben Wissenschaftler:innen als nahbare, vertrauenswürdige Personen." Diese Gewissheit zu vermitteln und Wissenschaftler:innen als Menschen aus der Mitte unserer Gesellschaft sprechen zu lassen, ist den Forschenden im RHET AI ein wichtiges Anliegen. 

Das Tübinger Exzellenzcluster "Maschinelles Lernen – Neue Perspektiven für die Wissenschaft" verfolgt dieses Anliegen in seinem Blog. "Hier versuchen wir eine Bildsprache zu nutzen, die die Forschenden stärker in den Fokus rückt", sagt der Datenwissenschaftler Philipp Berens. "Und wir zeigen KI Technologien und Forschungsfragen in ihrem natürlichen Anwendungskontext - etwa der Landwirtschaft oder der Medizin." 

Darüber zu sprechen, was KI kann, sei ein guter erster Weg, sich dem komplexen Thema anzunähern, meint auch Olaf Kramer. Und es lässt sich gut bebildern: KI unterstützt Ärzte, optimiert landwirtschaftliche Verfahren - sie kann sogar Schlaglöcher auf Straßen kartieren, wie Kramer berichtet. "Doch dabei sollte es Wissenschaftskommunikation nicht belassen", sagt er. "Sie muss es auch schaffen, zu erklären, wie diese Technologien funktionieren." 

Der Gesellschaft Orientierung ermöglichen 

Sind KI-Technologien in dieser Hinsicht eine besonders harte Nuss für die Wissenschaftskommunikation? Schließlich wissen sogar KI-Forschende selber nicht immer bis ins letzte Detail, auf welchem Weg ihre Algorithmen zu einem bestimmten Ergebnis gekommen sind. Diese Unsicherheit ist als Blackbox-Phänomen bekannt. Ob es spezifisch für KI-Forschung ist, sei eine "sehr komplexe Frage", sagt Kramer - und lässt die Antwort an dieser Stelle offen.

A window of three images. On the right is a photo of a man in a dark t-shirt and light trousers walking in a narrow street. The curving street is lined with brightly coloured terraced houses facing straight onto the pavement, with green trees in large pots on the other side. The images left and in the middle consist of multiple colored semi transparent polygons, made from the key colours of the mans clothes, the houses and the plants. These polygons were randomly initiated, then randomly mutated.
Die Arbeit veranschaulicht ein Modell für maschinelles Lernen: den Entscheidungsbaum. Hierfür wurde ein Modell trainiert, um Pixelfarbwerte basierend auf einem Originalfoto vorherzusagen. (Foto: Rens Dimmendaal / Better Images of AI / Man / CC-BY 4.0)

Sicher ist er sich: "Die Blackbox verweist uns auf ein anderes Problem: Wir müssen uns als Gesellschaft zu wissenschaftlichen Themen orientieren; und zwar anhand dessen, was wir wissen und dessen, was wir nicht wissen." Bei einem Thema wie der KI ist Wissenschaftskommunikation daher besonders gefordert, auch Unsicherheiten und Unklarheiten des wissenschaftlichen Kenntnisstandes explizit und verständlich zu vermitteln und deutlich zu machen, was Wissenschaft leisten kann und was nicht.

Wir müssen uns als Gesellschaft zu wissenschaftlichen Themen orientieren

Dieser Herausforderung können Forschende und Kommunizierende begegnen, indem sie nicht nur Ergebnisse berichten, sondern ihren Publika Vorgehensweisen und Prozesse der Wissenschaft erklären und aufzeigen, auf welchen Wegen sie zu ihren Erkenntnissen gelangen. 

"Was es wirklich spannend macht, mit uns zu reden", findet der Wissenschaftler Philipp Berens, "sind die Fragen: Warum macht ihr das? Warum interessiert es euch und welche möglichen Entwicklungen seht ihr, die unsere Gesellschaft langfristig weiterbringen?” Auch Markus Gottschling ermutigt KI-Forschende, zu überdenken, wie sie sich und ihre Tätigkeit darstellen. "Statt sich nur darauf zu berufen, dass sie ‘mit Statistiken und Modellen arbeiten’, sollten sie vielmehr das Einzigartige an ihrer Herangehensweise hervorheben und rüberbringen, was sie selbst daran fasziniert!" 

Was wir fühlen, wenn wir sehen: Künstler:innen, Designer:innen und Forschende ergründen im neuen Kieler Science Communication Network die emotionale Wirkung visueller Darstellungen. 

Das Munich Science Communication Lab widmet sich dem Forschungsthema "Planetary Health", das die Gesundheit des Planeten und der Menschen gemeinsam betrachtet.