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Legal Tech – Was hat Künstliche Intelligenz mit Recht zu tun?

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Seitdem die moderne Informationstechnik Einzug in die Gesellschaft gehalten hat, beschäftigt sich das Recht mit deren juristischen Auswirkungen und statuiert Regeln für deren Umgang. Die damit befassten Juristinnen und Juristen lassen sich keinem einzelnen Rechtsgebiet zuordnen. Vielmehr ist dieser Bereich, der am ehesten noch unter Technikrecht subsummiert werden könnte, interdisziplinär aufgestellt. Die Spannweite reicht dabei vom Datenschutzrecht über den gewerblichen Rechtsschutz und die Produkthaftung bis hin zur Cyberkriminalität sowie zur Rechtsethik, um nur wenige Beispiele zu nennen. Derzeit stellt sich jedoch die Frage, ob der Einzug der Künstlichen Intelligenz als Folge der zunehmenden Digitalisierung der Gesellschaft eine neue Qualität der rechtlichen Auseinandersetzung mit diesem Phänomen bewirkt und ob sich die Arbeitsweise von Juristinnen und Juristen durch den Einsatz  Künstlicher Intelligenz fundamental ändern wird.

Im Koalitionsvertrag zwischen CDU, CSU und SPD für die 19. Legislaturperiode taucht der Begriff Digitalisierung über 90 Mal auf. Zur künstlichen Intelligenz heißt es in den Zeilen 1490 bis 1501 u.a.: „Technologische Basis und Triebfeder der Digitalisierung sind Mikroelektronik, moderne Kommunikationstechnik, künstliche Intelligenz, Robotik, Datenwissenschaften, IT-Sicherheit und Quantentechnologien. Wir wollen die Forschung zu diesen Schlüsseltechnologien intensiv fördern, inklusive sozialer und geisteswissenschaftlicher Begleitforschung. […] Hierzu wollen wir aus der Plattform Lernende Systeme heraus ein Nationales Forschungskonsortium für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen aufbauen und konsequent auf Anwendungen in allen Feldern der Forschungs- und Innovationsstrategie ausrichten.“ Welche konkreten Auswirkungen der Einsatz Künstlicher Intelligenz auf die Ausgestaltung rechtlicher Rahmenbedingungen in Deutschland haben wird, bleibt, zumindest im Koalitionsvertrag, offen. Dass zur Beantwortung rechtlicher Fragen im Zusammengang mit Digitalisierung und künstlicher Intelligenz auch juristischer Sachverstand benötigt wird, zeigt die Zusammensetzung des Digitalrats, der drei Jurist*innen und einen Rechtsinformatiker zu seinen Mitgliedern zählt, und sich mit dem Umgang von Daten, der Voraussetzung für den Einsatz Künstlicher Intelligenz ist, beschäftigt sowie sich der Wahrung von Persönlichkeitsrechten widmen soll. Zu den Fragen, welche ethischen (auch rechtsethischen) Grenzen es hinsichtlich der Verwendung Künstlicher Intelligenz gibt, berät zusätzlich die Datenethikkommission der Bundesregierung. Schließlich hat die Enquete-Kommission „Künstliche Intelligenz – Gesellschaftliche Verantwortung und wirtschaftliche Potenziale“ des Bundestages im Juni 2018 ihre Arbeit aufgenommen und wird nach der parlamentarischen Sommerpause 2020 ihren Abschlussbericht mitsamt Handlungsempfehlungen vorlegen. Ein Eckpunktepapier der Bundesregierung für eine „Strategie Künstliche Intelligenz“ liegt bereits seit Juli 2018 vor, in welchem konkrete juristische Handlungsfelder beschrieben werden. Damit ist der große rechtspolitisch-organisatorische Rahmen für die nächsten Jahre abgesteckt, der mit konkreten Maßnahmen gefüllt werden soll. So hat die Bundesregierung ganz aktuell eine Blockchain-Strategie beschlossen, mit der sie die Potentiale dieser Technologie vollumfänglich nutzbar machen will.

Doch welche rechtlichen Fragen stellen sich nun konkret im Zusammenhang mit dem Einsatz Künstlicher Intelligenz?

Hierzu kann abschließend keine Antwort gegeben werden, jedoch geraten folgende Fragen zunehmend in den Fokus der Rechtswissenschaft:

Im Verhältnis zwischen Bürger und Staat ist es grundsätzlich fraglich, wie die Überprüfbarkeit von Datenverarbeitung, der Daten- und Grundrechtsschutz und die Diskriminierungsfreiheit sichergestellt werden können. Wie kann gewährleistet werden, dass Verwaltungsentscheidungen für Bürger*innen beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz  nachvollziehbar sind und effektiver Rechtsschutz uneingeschränkt gegeben ist? Darf der Staat überhaupt solches Handeln an entsprechende Systeme delegieren und wie kann sich der Staat Daten nutzbar machen (auch aus privaten Quellen), ohne dabei Persönlichkeitsrechte, das Recht auf informationelle Selbstbestimmung oder andere Grundrechte zu verletzen? Und gerade in der Europäischen Union ist das nicht nur eine Angelegenheit der Nationalstaaten. Vielmehr liegt mit der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) ein verlässlicher Rechtsrahmen für innovative Technologien und Anwendungen auch im Bereich der Künstlichen Intelligenz vor, der Vorschriften zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten und zum freien Verkehr solcher Daten umfasst. Ergänzt wird dieser durch die neue E-Privacy-Verordnung werden.

Der Zugang und die Nutzung von Daten (selbst zu kommerziellen Zwecken) verschiebt die juristische Auseinandersetzung mit der Künstlichen Intelligenz darüber hinaus stark in den gewerblichen Rechtsschutz und wird verstärkt Einzug in das Wettbewerbs- und Urheberrecht halten. Insbesondere auch das für Bibliotheken interessante Text und Data Mining (TDM), als Grundlage für maschinelles Lernen, bedarf einer Anpassung des urheberrechtlichen Rechtsrahmens.

Ganz weit vorn rangiert natürlich auch die Frage nach der Haftung für die durch Künstliche Intelligenz verursachten Schäden, wobei die entsprechende Würdigung zivil- und strafrechtlich behandelt werden muss. Dies wurde bereits im Zusammenhang mit einem Unfall mit Todesfolge bei einem Test von autonomem Fahren heftig diskutiert. Immerhin ist Künstliche Intelligenz bisher weder rechts- noch deliktsfähig. Wie sind also die dahinterstehenden Produzenten und Softwareentwickler zu behandeln?

Aber auch der Arbeitsmarkt ist betroffen. Immer mehr Arbeitgeber setzen bei der Einstellung von Mitarbeitenden Systeme der Künstlichen Intelligenz ein. Und welche Grenzen hinsichtlich der Überwachung von Personal durch entsprechende Systeme zu ziehen sind, ist noch längst nicht ausreichend geklärt.

Und schließlich wird die Frage immer aktueller, wie sich die Rechtsanwaltschaft oder auch Rechtssuchende Informationstechnologien zu Nutze machen können? Hier sind insbesondere Portale wie etwa wenigermiete.de, abfindungsheld.de oder flightright.de etc. im Fokus. Es ist zwar nicht zu erwarten, dass in naher Zukunft Recht von Robotern gesetzt oder gesprochen werden wird, jedoch spielt der Einsatz „juristischer“ Software schon jetzt bei der Vertragsgestaltung, Verfahrensabwicklung, Mandatsbetreuung oder Fallanalyse eine große Rolle. Nicht zuletzt für die rechtswissenschaftliche Recherche ist die Informationstechnologie nicht nur für Forschende, sondern auch für praktisch arbeitende Juristinnen und Juristen unverzichtbar. Welche juristische Sprengkraft das allerdings haben kann, wird besonders an einem Fall aus Frankreich zur s.g. „Predictive Analysis“ deutlich. So wurde es in diesem Jahr im Rahmen einer Justizreform unter Strafe gestellt, die Identitätsdaten von Richtern und Angehörigen der Justiz mit dem Ziel oder der Wirkung der Bewertung, Analyse, des Vergleichs oder der Vorhersage ihrer tatsächlichen oder angeblichen Berufspraktiken zu erheben und die gewonnenen Erkenntnisse zu verwenden. Diese Mustererkennung, die insbesondere auf Richter angewendet wird, um zu untersuchen, wie die künftige Entscheidungspraxis dieser Juristen sein könnte oder ob es große Unterschiede bezüglich einer „einheitlichen“ Rechtsprechung gibt, fordert Justiz und Gesellschaft enorm heraus und bedarf neben der juristischen Betrachtung einer politischen Auseinandersetzung.

Damit unsere künftigen Juristinnen und Juristen auf die vorab skizzierten Fragestellungen gut vorbereitet werden, gibt es mittlerweile Studiengänge zu Legal Tech oder es werden Summer Schools angeboten, die mit Sicherheit eine große Zukunft in der juristischen Ausbildung haben werden. Aber auch der wissenschaftliche Diskurs rund um das Thema Robotik und Recht hat einen erheblichen Aufschwung genommen, was insbesondere durch die Besetzung entsprechender Professuren bzw. Lehrstühle oder die Einrichtung von Forschungsstellen sowie die Gründung von Legal-Tech-Zentren zum Ausdruck kommt.

Das Thema Künstliche Intelligenz und Recht ist so breit aufgestellt, dass dieser Blogbeitrag lediglich ein kleines Streiflicht über die aktuelle Auseinandersetzung darstellen kann. Was wissenschaftliche Bibliotheken allerdings tun können, ist die Bereitstellung von Medien aller Art für das Studium und die Forschung auf diesem Gebiet oder für die allgemeine Rechtsrecherche zu gewährleisten. Zu einem der Fokusbereiche des Fachinformationsdienstes für internationale und interdisziplinäre Rechtsforschung <intR>² an der Staatsbibliothek zu Berlin gehört auch Legal Tech. Im Katalog der Staatsbibliothek zu Berlin (StaBiKat) oder in der Suchmaschine des Fachinformationsdienstes finden Sie zahlreiche Publikationen aus dem In- und Ausland zu den Themen Künstliche Intelligenz, Robotik, Legal Tech und Recht. Darüber hinaus können Sie innerhalb der Räumlichkeiten und teilweise auch von zu Hause Datenbanken nutzen, die Ihnen Zugriff auf die aktuelle Rechtsprechung rund um Technik und Recht ermöglicht. Welche das sind, erfahren Sie über das Datenbank-Infosystem (DBIS).

 

Vorschau: Im nächsten Beitrag entführen wir Sie noch einmal in die Welt der Literatur – Sie begegnen Cyborgs und anderen Mischwesen!

 

Mit Maschinen spielen – Lust und Frust in Zeiten der Künstlichen Intelligenz

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Irgendwann wird man vielleicht feststellen, dass der 10. März 2016 einen historischen Wendepunkt in der Technologie-, wenn nicht gar in der Menschheitsgeschichte markiert.

An besagtem Donnerstag geschah im Four Seasons Hotel in Seoul etwas überaus Überraschendes, wenngleich nicht in den Augen aller Menschen, so doch wenigstens in denen der interessierten Öffentlichkeit. Es ereignete sich das zweite Match zwischen dem Südkoreaner Lee Sedol, einem, wenn nicht dem zu dieser Zeit besten Go-Spieler der Welt, und dem Computerprogramm AlphaGo, einem neuronalen Netzwerk, basierend auf maschinellen Lernmethoden und entwickelt von Googles Deepmind.

Das erste Match hatte Sedol bereits verloren. Die Zuversicht in die eigene Spielstärke – oder war es menschliche Überheblichkeit? – war gewichen. Doch die Hoffnung stirbt bekanntermaßen zuletzt, hier vor allem die der versammelten Spielergemeinde.

Nach mehreren bemerkenswerten Spielzügen im zweiten Match vollzog AlphaGo im 37. Zug etwas, was nicht nur den vorherrschenden Spielkonventionen, sondern auch jeglichen statistischen Wahrscheinlichkeiten und dem Erfahrungswissen der AlphaGo-Entwickler entgegenstand. Die Maschine entwickelte ein Eigenleben, ein Eigendenken. Es war erst auf den zweiten Blick zu erkennen, dass die Maschine keinen (Rechen-)Fehler produzierte, zumal Go als komplexes Brettspiel mehr Züge ermöglicht, als jeder Superrechner klassischer Bauart heutzutage zu berechnen in der Lage ist.

Vielmehr überraschte AlphaGo das Publikum mit einer unerwarteten Spielintuition und -kreativität. Im Nachgang des Matchs resümierte der unterlegene Lee Sedol bewegt:

„Ich dachte AlphaGo würde auf Wahrscheinlichkeitsrechnung basieren und dass es nur eine Maschine wäre […] Nach dem Zug änderte ich meine Meinung. Dieser Zug war kreativ und wunderschön.“ (zitiert nach: Macht Euch die Maschinen untertan)

Einer Maschine war es gelungen, eine Grundeigenschaft des Menschen zu erlangen. Im Auge des Betrachters entwickelte sie eine Kreativität, um Originalität und Schönheit hervorzubringen – eine Domäne, die nur uns Menschen beschieden zu sein schien.

Was dieses Ereignis in den Augen vieler Go-Spieler so bedeutsam macht, bleibt für Nicht-Go-Spieler, also für die überwältigende Mehrheit von uns, unverständlich, singulär und ohne Folgen. In Südkorea indes führte die krachende Niederlage eines Nationalhelden zu verstärkten Investitionsprogrammen in die nationale, industrielle KI-Forschung – das Match als Sputnik-Schock.

Dieses Spiel war lediglich eine Zwischenetappe im Wettbewerb Mensch gegen Maschine, in dem ein Muster zu erkennen ist: Mensch programmiert Maschine, Maschine lernt, Maschine gewinnt, Mensch sucht komplexere Spielherausforderung für neue Maschinen.

Dieses Muster lässt sich anhand einzelner Spiele historisch skizzieren:

Dame:
Der Informatiker Arthur Lee Samuel, einer der frühen KI- und Computerspiel-Pioniere, entwickelte um 1959 ein Programm, welches im Spiel gegen sich selbst Gewinnwahrscheinlichkeiten von Zügen berechnete und so alsbald ein mehr als ernst zu nehmender Gegner im Dame-Brettspiel wurde. Dies war die Geburtsstunde maschinellen Lernens. Die damaligen Rechnerkapazitäten begrenzten die Möglichkeiten eines Vorgehens nach der Brute-Force-Methode, der Suche nach der einen richtigen Lösung. Anstatt alle möglichen Züge durchzurechnen, wurde ein heuristisches Verfahren gewählt, um den Suchraum nach guten, da gewinnbringenden Zügen einzugrenzen. Ein Ansatz, der bis heute eine gewisse Gültigkeit besitzt.

Schach:
Das Königsspiel reizte schon früh ob seiner Komplexität mit ca. 1043 möglichen Spielstellungen. In den 1980er Jahren entstanden an der Carnegie Mellon University leistungsfähige Schachcomputer, von denen Deep Thought nennenswerte Spielerfolge erzielte, aber gegen die weltbesten Spieler wie Garri Kasparow schachmatt ging. Erst eine modifizierte Schachsoftware, kombiniert mit einer enormen Prozessorleistung, führte 1997 zum Sieg des IBM-Schachcomputers Deep Blue über den Russen. Fun Fact: Im Nachgang entwickelte sich zwischen den Beteiligten eine rege Diskussion über regelkonformes Verhalten und die definitorischen Grenzen maschinellen Lernens.

Go:
Dem oben beschriebenen Wettkampf Mensch gegen Maschine folgten weitere. Professionelle Spieler waren auf die Tribüne verbannt, die Maschinen machten das Spiel mittlerweile unter sich aus. Während bei AlphaGo noch Ansätze von Big Data – die Auswertung zahlreicher von Menschen gespielter Partien – mit Ansätzen des reinforcement learning kombiniert wurden, wurden dem Nachfolgeprogramm AlphaGo Zero lediglich die Go-Spielregeln eingepflanzt. Das Erlernen des Spiels und der Strategien geschah eigenständig: KI als Lehrer und Schüler zugleich. Das Ergebnis dieser konstruktiven Symbiose mit sich selbst? Nach dreitägiger Lernphase schlug AlphaGo Zero in hundert Partien hundert Mal seinen Vorgänger.

Poker:
Während Dame, Schach und Go als Zwei-Personen-Nullsummenspiele mit perfekter Information gelten, sind Kartenspiele wie Poker Spiele mit imperfekter Information, das heißt die einzelnen Spieler kennen nur ihre eigenen Karten. Daher stehen Spieler wie KI vor der Herausforderung, das eigene strategische Verhalten nicht oder nur sehr bedingt an Informationen zur Kartenverteilung der Gegner ausrichten zu können. Ein weiteres Problem besteht darin, vermeintliche Muster erkennen zu müssen, wie Gegner in der Vergangenheit spielten, oder welchen Stellenwert beispielsweise Risiko und Bluffs einnehmen.
Aber auch diese Herausforderung (ca. 10160  mögliche Spielkonstellationen) war letztlich für KI-Programme zu bewältigen. Erst schlug Ende 2016 Deepstack und unmittelbar darauf im Januar 2017 Libratus die menschliche Konkurrenz im Two-Player No-Limit Texas Hold’em aus dem Feld. In der Lernmethodik unterscheiden sich die Ansätze, im Ergebnis führten beide zum Erfolg. Ein weiterer Meilenstein nun in diesem Jahr: Libratus erklomm die nächste Stufe der Komplexität – es gewann in der Königsdisziplin, dem Multiplayer-Game gegen fünf professionelle Poker-Spieler.

E-Sport:
Auch im boomenden Markt des E-Sports, des sportlichen Wettbewerbs mittels Computerspielen, mischt Künstliche Intelligenz zwischen Hunderten Millionen von Spielern kräftig mit.
Gerade im Multiplayer Online Battle Arena-Genre erhöht sich die Vielschichtigkeit klassischer Brett- oder Kartenspiele. Für Triumphe in diesen Echtzeit-Strategiespielen wie Dota2 oder League of Legends, gespielt in der Regel zu fünft pro Team, sind neben schneller Reaktionsfähigkeit im Mikrosekundenbereich, also durchaus einer Domäne von Computerprogrammen, auch die soziale Interaktions-, Team- und Kommunikationsfähigkeit vonnöten, gemeinhin ein herausforderndes Terrain nicht nur für KI. Pionierleistungen erfüllte in diesem Bereich das Projekt OpenAI Five, dem es im April 2019 erstmalig gelang, den amtierenden Dota-Weltmeister OG zu schlagen.

Womöglich wird es für Programme wie AlphaGo Zero, Libratus und OpenAI alsbald nach kurzer Trainingszeit möglich sein, nacheinander oder sogar simultan die derzeit Führenden der Ranglisten im Poker, Stephen Chidwick, im Schach, Magnus Carlsen und im Go-Spiel, Shin Jinseo zu besiegen. Die nächste Stufe wäre damit erreicht: nicht nur einzelne Spiele oder Nischen zu bespielen, sondern mit ganz unterschiedlichen Komplexitäten und Ansätzen umzugehen.
In weiterer Konsequenz wird die Herausforderung stehen, spielunabhängig vielschichtige Probleme zu bewältigen, Lösungskompetenz zu entwickeln, generell also realistische (Alltags-)Situationen zu meistern.

Was bleibt uns als Gewissheit in diesem ungleichen Spiel? Dass wir als Homo Ludens weiterhin bestimmen, was wir wo wie spielen. Oder etwa nicht?
Auch diese Domäne beginnt mittlerweile zu bröckeln, seit dem Aufkommen von Speedgate, dem ersten von Künstlicher Intelligenz entwickelten Sportspiel, in dem Menschen spielen, was Maschinen selbständig entwickelt haben. Bleibt auch um des joga bonito willen zu hoffen, dass dies nur eine sportspielerische Randerscheinung bleibt.

 

Referenzen:

Grunwald, Armin (2019): Der unterlegene Mensch: die Zukunft der Menschheit im Angesicht von Algorithmen, künstlicher Intelligenz und Robotern. München: riva.

Kreye, Andrian (2018): Macht Euch die Maschinen untertan: Vom Umgang mit künstlicher Intelligenz. München: Süddeutsche Zeitung Edition.

Ramge, Thomas (2018): Mensch und Maschine: Wie Künstliche Intelligenz und Roboter unser Leben verändern. Stuttgart: Reclam.

Weiterführendes:

AlphaGo – Film, USA 2017, Regie: Greg Kohs.

 

 

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Automaten und künstliche Menschen bei E.T.A. Hoffmann – „eine beunruhigende Faszination“

Ein Beitrag aus unserer Reihe Künstliche Intelligenz zum Wissenschaftsjahr 2019

Mit herausragenden Beispielen aus der Automatenbaukunst des 18. Jahrhunderts im Beitrag Künstliche Intelligenz avant la lettre? – Automaten in der Frühen Neuzeit haben wir im Juni bereits auf die berühmten Urahnen aller Künstlichen Intelligenzen und KI-Systeme hingewiesen, die von visionären Ingenieuren wie Jacques de Vaucanson erschaffen wurden. Doch nicht nur Technikwissenschaftler befassten sich mit der Belebung von Maschinen. Das Thema faszinierte die Gesellschaft der Zeit und war auch zu Beginn des 19. Jahrhunderts allgegenwärtig. Der Musiker, Zeichner und Schriftsteller E.T.A. Hoffmann hat sich in den 1810er Jahren besonders intensiv mit Automaten, belebten Maschinen und roboterhaften Menschen auseinandergesetzt, unter anderem in seinen literarischen Schriften Die Automate (1814), Der Sandmann (1815) und Nussknacker und Mausekönig (1815/1816). Im Bestand der Staatsbibliothek zu Berlin finden Sie zu diesen Werken, dem Autor und dem Automatenmotiv umfassende Forschungsliteratur, zahlreiche digitale Materialien hält das E.T.A. Hoffmann Portal bereit:

Einführungstexte

Für den Einstieg findet sich im Bereich Leben und Werk in der Rubrik Literarische Werke beispielsweise eine Werkinterpretation zum Sandmann von Prof. Marion Bönnighausen. Tiefer ins Thema der Maschinenmenschen führt der Beitrag Automaten von Dr. Arno Meteling im Bereich Erforschen in der Rubrik Charakteristisches. Beide Texte sind mit weiterführenden Literaturempfehlungen angereichert.

Unterrichtsmaterialien

Der Sandmann ist auch eine besonders beliebte Schullektüre. Drei Themenschwerpunkte, darunter das Automatenmotiv, wurden im E.T.A. Hoffmann Portal zu kompletten Lehreinheiten ausgearbeitet und können direkt online oder als PDF-Ausdruck im Schulunterricht verwendet werden. Vom Zitate-Quiz über eine vergleichende Bildanalyse bis hin zu Textinterpretationen und Zeichenaufgaben bietet die Sammlung vielfältig einsetzbares Material, das beliebig kombiniert werden kann.

Digitalisierte historische Ausgaben

Hoffmanns Werke in historischen Ausgaben sofort am Bildschirm lesen – das bietet der Bereich Hoffmann digital. Als Beispiel für die Fülle an digitalisierten Ausgaben soll hier eine Auswahl zu Die Automate dienen:

 

E.T.A. Hoffmann’s Sämtliche Werke (1879). SBB-PK Sign. Yw 9076-2a

  1. Musikalische Novellen, 1954
  2. Dunkle Mächte, 1920
  3. Sämtliche Werke, 1912
  4. E.T.A. Hoffmann’s Werke, 1879
  5. Erzählende Schriften in einer Auswahl, 1827

 

Illustrierte Ausgaben

E.T.A. Hoffmann zählt zu den am häufigsten illustrierten Literaten der Welt. Auch seine drei hier genannten Werke zu künstlichen Menschen und Maschinen gibt es in zahlreichen illustrierten Ausgaben. Die Forscherin Elke Riemer-Buddecke zählt beispielsweise allein 159 Illustratoren, die sich im Laufe der Zeit mit einer bildkünstlerischen Umsetzung von Nussknacker und Mausekönig befasst haben. Als Zweit- und Drittplatzierte folgen Der Goldne Topf mit 88 Illustratoren und Der Sandmann mit 72 Illustratoren. Nur Die Automate scheint kaum auf Interesse der Künstler gestoßen zu sein. Interessanterweise wurde der Aspekt der Maschine und des Künstlichen nur selten künstlerisch umgesetzt. So finden sich kaum Darstellungen der Mechanik, dagegen aber viele sehr menschliche Szenen. Einen umfassenden Überblick über die Thematik bietet der sechsteilige Beitrag zur Illustrationsgeschichte von Elke Riemer-Buddecke.

Verfilmungen

Ähnlich nachlässig wie die Illustratoren gingen Regisseure und Filmproduzenten mit Die Automate um. Während hierzu aktuell keine Verfilmungen nachgewiesen sind, wurde Nussknacker und Mausekönig zwischen 1958 und 2015 mindestens vier Mal filmisch umgesetzt, Der Sandmann sogar sieben Mal. Im Bereich Hoffmann im Film findet sich eine Filmografie, die sich unter anderem nach Werktiteln filtern lässt und detaillierte Informationen zu Besetzung, Produktion und Inhalten bereithält.

Studien zum Thema aus unserem Bestand (Auswahl):

Die Automate

Hoffmanns erstes veröffentlichtes Werk zum Thema liest sich wie ein Lexikon der zu seiner Zeit bekannten Puppen und Automatenarten, von Marionetten über Wachsfiguren und Schachautomaten bis hin zu Spieluhren und automatischen Musikinstrumenten.

Die Erzählung beginnt mit der öffentlichen Vorstellung eines „redenden Türken“ – einem orakelnden Automaten, der auf persönliche Fragen der Zuschauer mit Antworten reagiert, die eigentlich niemand wissen kann. Zwei befreundete Akademiker wollen dem auf den Grund gehen, finden aber ebenso wenig eine Erklärung wie die Leser der Erzählung. Auch ein Besuch bei Professor X, dem Erfinder des Türken und zahlreicher anderer, vor allem Musikautomaten, löst das Rätsel nicht auf. Die Figuren der Handlung schwanken zwischen Faszination und Grauen und die Leser werden mit der Frage allein gelassen, ob die Geschehnisse real sind oder nicht.

Studien zur Erzählung aus unserem Bestand (Auswahl):

Der Sandmann

In Hoffmanns wohl bekanntester Erzählung verwischen die Grenzen zwischen Mensch und Automat, denn während der Protagonist Nathanael sich in die bezaubernde Automatenfrau Olimpia verliebt, die er nicht als solche erkennt, beschimpft er seine Verlobte Clara als „verdammter Automat“. Denn die verständlicherweise wortkarge Olimpia erlebt er als tiefgründige und aufmerksame Zuhörerin, Clara dagegen erlaubt sich eine eigene Meinung und verwehrt gelegentlich Lob und Interesse. E.T.A. Hoffmann lässt seinen narzisstischen Protagonisten Mensch und Maschine verwechseln, beeinflusst durch ein Perspektiv, das seine Sinne täuscht. Damit kritisiert der Autor die damalige Wissenschaft und die aufklärerische Gesellschaft.

Studien zur Erzählung aus unserem Bestand (Auswahl):

Nussknacker und Mausekönig

Durch Tschaikowskis Ballett Der Nussknacker nach einer Bearbeitung von Alexandre Dumas d.Ä. ist Hoffmanns Kunstmärchen um die Kinder Marie und Fritz berühmt geworden. Ihr Pate, der Obergerichtsrat Droßelmeier, betätigt sich auch als Uhrmacher und schenkt den Kindern am Weihnachtsabend mechanisches Spielzeug. In der Nacht werden Nussknacker und Soldatenarmee plötzlich vor Maries Augen lebendig und müssen sich gegen den angreifenden Mausekönig und sein Heer behaupten. Marie wird in die Geschichte hineingezogen, Phantasiewelt und Realität verschwimmen.

Studien zur Erzählung aus unserem Bestand (Auswahl):

 

Vorschau: Im nächsten Beitrag entführen wir Sie in die Welt von Sport und Spiel – auch dort ist Künstliche Intelligenz ein Thema!