5 Wege, wie Genossenschaften die Zukunft der KI gestalten können
Heute wird die Entwicklung von KI von einer kleinen Gruppe von Unternehmen kontrolliert. Firmen wie OpenAI, Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft dominieren durch enorme Rechenressourcen, massive proprietäre Datensätze, tiefes technisches Talent, ausbeuterische Datenpraktiken, kostengünstige Arbeitskräfte und Kapital, das kontinuierliche Experimente und schnelle Bereitstellungen ermöglicht. Selbst Open-Source-Herausforderer wie DeepSeek basieren auf enormer Rechenleistung und industriellen Trainingspipelines.
Diese Dominanz bringt Probleme mit sich: Datenschutzverletzungen und kostenminimierende Arbeitsstrategien, hohe Umweltkosten durch Rechenzentren und offensichtliche Vorurteile in Modellen, die Diskriminierung bei Einstellungen, im Gesundheitswesen, bei der Kreditvergabe, der Polizei und darüber hinaus verstärken können. Diese Probleme betreffen oft die Menschen, die bereits zu oft ausgeschlossen sind. Die undurchsichtigen Algorithmen der KI umgehen nicht nur demokratische Kontrolle und Transparenz – sie prägen auch, wer gehört wird, wer beobachtet wird und wer stillschweigend beiseitegeschoben wird.
Doch während Unternehmen in Betracht ziehen, diese Technologie zu nutzen, scheint es, dass es nur wenige andere Optionen gibt. So kann es scheinen, als wären sie in diese Kompromisse eingesperrt.
Ein anderes Modell Bild sich jedoch, ohne viel Aufsehen, aber mit echtem Potenzial. KI-Genossenschaften – Organisationen, die KI-Technologien auf der Grundlage genossenschaftlicher Prinzipien entwickeln oder verwalten – bieten eine vielversprechende Alternative. Die Genossenschaftsbewegung, mit ihrem globalen Fußabdruck und ihrer Vielfalt an Modellen, war erfolgreich in Bereichen wie Bankwesen und Landwirtschaft bis hin zu Versicherung und Produktion. Genossenschaften, die im Besitz und unter der Leitung ihrer Mitglieder stehen, haben seit langem Infrastruktur für das Gemeinwohl verwaltet.
Eine Handvoll von KI-Genossenschaften bietet frühe Beispiele dafür, wie demokratische Governance und gemeinschaftliches Eigentum verantwortungsvolle und gemeinschaftszentrierte Anwendungen der Technologie gestalten könnten. Die meisten sind große landwirtschaftliche Genossenschaften, die KI in ihren täglichen Abläufen nutzen, wie das DRONAI-Programm von IFFCO (KI für Düngung), FrieslandCampina (Milchqualitätskontrolle) und Fonterra (Milchproduktionsanalytik). Genossenschaften müssen sich dringend organisieren, um die Dominanz der KI herauszufordern oder am Rande kritischer politischer und technologischer Entwicklungen zu bleiben.
Was Genossenschaften tun können
Genossenschaften haben lange komplexe Systeme für das kollektive Wohl verwaltet – von der ländlichen Elektrifizierung bis zu erneuerbaren Energien – und haben bewiesen, dass sie tragfähige Alternativen zur monopolistischen Kontrolle sind. Weltweit beschäftigen Genossenschaften rund 280 Millionen Menschen – 10 % der globalen Arbeitskräfte. Im Allgemeinen folgen sie sieben Kernprinzipien, die demokratische Werte in Geschäftspraktiken umsetzen: freiwillige Mitgliedschaft, demokratische Kontrolle, Mitgliederbeteiligung, Autonomie, Bildung, Zusammenarbeit und Gemeinschaftsinteresse. Diese Prinzipien gehen auf 28 Weber im Mittleren des 19. Jahrhunderts in England, die Rochdale Equitable Pioneers, zurück, die einen kleinen Laden eröffneten, um Hafer, Mehl und Butter zu verkaufen – und leise eine globale Bewegung säten.
In der Studie „Die Genossenschaft für künstliche Intelligenz“ zeigen Melissa Terras und Kollegen, dass die echte Anwendung genossenschaftlicher Infrastrukturprinzipien auf KI zu gerechteren Ergebnissen führen kann.
Freiwillige und offene Mitgliedschaft würde signifikant die Anzahl der Stakeholder erweitern, die ein echtes Mitspracherecht bei der Entwicklung und Nutzung von KI haben.
Demokratische Mitgliedskontrolle könnte die Top-Down-Governance der KI herausfordern. Das würde bedeuten, den Menschen, die sie nutzen – und deren Lebensunterhalt davon betroffen ist – mehr Macht zu geben, zu entscheiden, wie sie gestaltet wird, was sie tut, welche Daten gesammelt, wie sie gespeichert und an wen, wenn überhaupt, verkauft werden.
Wirtschaftliche Beteiligung der Mitglieder stellt sicher, dass Gewinne zurück in das System reinvestiert werden, anstatt von Investoren abgeschöpft zu werden.
Autonomie und Unabhängigkeit ermöglichen es Genossenschaften, ihren Gemeinschaften ohne Einmischung zu dienen.
Bildung, Training und Information sind zentral für die genossenschaftlichen Prinzipien. Undurchsichtige KI-Systeme verfestigen Ungleichheit, indem sie Gemeinschaften machtlos gegen algorithmische Entscheidungen zurücklassen, und die Transparenz von KI hört oft dort auf, wo Systeme technisch erklärbar gemacht werden. Echte Verantwortung erfordert jedoch, den Menschen das Wissen zu vermitteln, um herauszufordern und umzugestalten.
Zusammenarbeit zwischen Genossenschaften fördert den gemeinsamen Fortschritt. So wie traditionelle Genossenschaften einander durch Zusammenarbeit stärken, könnten KI-Genossenschaften gemeinsame Datenschichten schaffen, um sicherzustellen, dass Ressourcen gemeinschaftlich und nicht privatisiert bleiben. Die meisten Ethikrahmen für KI betonen Fairness, Transparenz und Verantwortung, aber nur wenige thematisieren Solidarität – eine Lücke, die die genossenschaftliche KI füllen kann.
Und schließlich besteht das Interesse an der Gemeinschaft darin, dass KI für das Gemeinwohl gestaltet wird. Das bedeutet, die Entwicklung mit Nachhaltigkeit, öffentlichem Dienst und Wohlbefinden in Einklang zu bringen – nicht nur mit dem Nutzen der Mitglieder oder den Renditen der Investoren.
Fünf Interventionen zur Gestaltung der Zukunft der KI
Arbeiten mit diesen Prinzipien können Genossenschaften die Zukunft der KI auf fünf Schlüsselweisen gestalten: Demokratisierung der Datenverwaltung, Verbindung von Forschung, Zivilgesellschaft und Politik, Förderung von Bildung, Aufbau alternativer Eigentumsmodelle und kritische Anpassung der KI für genossenschaftliche Zwecke.
Demokratisierung der Datenverwaltung
KI-Genossenschaften sind noch klein und im Entstehen, aber die bestehenden deuten darauf hin, wie eine andere Art von Dateninfrastruktur und Governance aussehen könnte – und wie sie die Kontrolle und den Zugang zu Daten verändern können. MIDATA ist eine Schweizer gemeinnützige Gesundheitsdaten-Genossenschaft, die die Bürger fest in den Fahrersitz ihrer eigenen medizinischen Informationen setzt. Mitglieder eröffnen ein sicheres, verschlüsseltes Datenkonto und können Forschern selektiv Zugang zu ihren persönlichen Gesundheitsdaten gewähren, während sie die Genossenschaft demokratisch über ihre Generalversammlung verwalten.
Andere bemerkenswerte Daten-Genossenschaften sind Pescadata, eine mexikanische Daten-Genossenschaft, die kleinen Fischern hilft, ihre Fangdaten zu verwalten und davon zu profitieren; und SalusCoop, eine spanische Bürgergesundheitsdaten-Genossenschaft, die für partizipative Datenverwaltung eintritt.
Bringen von Forschung in die Zivilgesellschaft
Die meisten kritischen KI-Diskussionen finden in elitäreren Siloen statt – akademischen Konferenzen, Think Tanks, VC-finanzierten Labors. Aber die dort getroffenen Entscheidungen haben alltägliche Konsequenzen. Die Genossenschaftsbewegung ist einzigartig positioniert, um diese Debatten zu sozialisieren und KI in Stadtversammlungen, Gemeindezentren und Bürgerversammlungen zu bringen. Genossenschaften können helfen, Innovationen an den Bedürfnissen der Gemeinschaften zu verankern, anstatt an Märkten.
Förderung von Bildung
Die Schließung der KI-Wissenslücke betrifft nicht nur die Übersetzung – es geht um Macht. Die Internationale Genossenschaftsallianz – die führende Organisation, die die eine Milliarde Menschen, die weltweit in Genossenschaften tätig sind, vertritt – könnte die Führung übernehmen, um KI für die genossenschaftliche Bildung global zu nutzen. Genossenschaften können mehrsprachige, audio-basierte Lern-KI-Plattformen schaffen, die berufliche Schulungen für Mitglieder anbieten.
Aufbau alternativer Eigentumsmodelle
Eigentum prägt die Richtung. OpenAI begann als gemeinnützige Organisation „für die Menschheit“ und wechselte dann zu einem begrenzten Gewinnmodell, um Risikokapital zu gewinnen – ein Schritt, der ideologisch ebenso wie rechtlich war. Genossenschaften hingegen verwenden unteilbare Rücklagen und demokratische Governance, um sich an langfristigen Zielen auszurichten. Ressourcenstarke Genossenschaften wie IFFCO (5,5 Milliarden Dollar Jahresumsatz 2023) und Amul (9,5 Milliarden Dollar) könnten KI in Landwirtschaft und Lebensmittelsystemen testen; Rabobank (14 Milliarden Dollar), Crédit Agricole (46 Milliarden Dollar) und Desjardins (17 Milliarden Dollar) könnten im Finanzsektor führen, indem sie ethische KI für Kreditvergabe, Betrugsbekämpfung und Mitgliederdienste pilotieren.
Kritische Anpassung der KI für genossenschaftliche Zwecke
Nicht alle KI ist von Natur aus für genossenschaftliche Modelle geeignet. Aber wo sie es ist – Plattformgenossenschaften, Datengemeinschaften, Governance-Tools – gibt es Raum zum Bauen. Die Herausforderung besteht darin, die KI-Entwicklung selbst neu zu gestalten, nicht einfach „KI besser zu nutzen“. Das bedeutet, in Infrastruktur, rechtliche Rahmenbedingungen und Organisationsformen zu investieren, die von Anfang an Verantwortung gewährleisten. Weiße Etiketten von Big Tech sind keine Strategie – sie schaffen Abhängigkeiten. Genossenschaften benötigen ihre eigenen Pipelines: für Entwicklung, Experimentierung und Bereitstellung. Und sowohl Arbeitergenossenschaften als auch große Verbrauchergenossenschaften bieten eine Gelegenheit, die Mitglieder wieder einzubeziehen – nicht als passive Nutzer, sondern als aktive Teilnehmer.
Ein Modell für das, was möglich ist
READ-COOP, eine wissenschaftliche Genossenschaft, die KI-Tools für historische Dokumente verwaltet, ist ein überzeugendes Beispiel. Gegründet 2019 mit 10,6 Millionen Euro an EU-Förderung im Rahmen des Horizon 2020-Programms, entwickelte sie sich von einem durch Zuschüsse finanzierten akademischen Projekt zu einer selbsttragenden, transnationalen KI-Genossenschaft. Strukturierte als Europäische Genossenschaftsgesellschaft (SCE), verwaltet READ-COOP Transkribus, eine Maschinenlernplattform für die Erkennung handschriftlicher Texte (HTR) und Dokumententranskription.
Transkribus hat über 90 Millionen historische Bilder verarbeitet und wächst weiter. Es ermöglicht Benutzern – von professionellen Historikern und Archiven bis hin zu Schülern und Gemeinschaftsgruppen – handschriftliche Dokumente in über 200 Sprachen und Dialekten zu digitalisieren, zu durchsuchen, zu kommentieren und zu übersetzen. Seine Modelle werden nicht nur von Entwicklern, sondern auch von den Menschen, die sie verwenden, gestaltet – Mitglieder laden Daten hoch, optimieren Algorithmen und stimmen über Plattformprioritäten ab – und demokratisieren den Zugang zu KI, indem sie den alltäglichen Nutzern erlauben, die Werkzeuge selbst zu trainieren und zu steuern.
Transkribus funktioniert nicht nur als Produkt – es funktioniert als öffentliche Infrastruktur. Regiert von seinen Mitgliedern, die über Preise, Funktionen und ethische Richtlinien abstimmen, steht es im Einklang mit akademischen und kulturellen Prioritäten und nicht mit kommerziellen. Darüber hinaus unterstützt READ-COOP Bildungsprogramme, arbeitet mit ländlichen Bibliotheken zusammen und hilft Gemeinschaften, vom Aussterben bedrohte Sprachen zu transkribieren und verlorene Geschichten zu rekonstruieren – und dehnt KI in den Bereich der kulturellen Erhaltung und demokratischen Erinnerung aus.
Barrieren für die Skalierung
KI begünstigt große Strukturen, und Genossenschaften haben keinen Zugang zu Kapital, Rechenleistung und elitären politischen Foren in einem Markt, der zunehmend verschlossen ist. Das Trainieren eines groß angelegten Modells wie GPT-4 erfordert nicht nur Talent, sondern auch massive Infrastruktur und proprietäre Daten – Vermögenswerte, die die meisten Genossenschaften nicht besitzen. Infolgedessen werden selbst gut gemeinte Genossenschaften oft von Unternehmens-APIs abhängig, was die Strukturen verstärkt, gegen die sie sich wenden wollen.
Intern stehen Genossenschaften ebenfalls Herausforderungen gegenüber: langsame Entscheidungsfindung, technologische Zögerlichkeit, begrenzte KI-Kompetenz und Führungsengpässe. Während sie wachsen, driftet einige in traditionelle Hierarchien ab – was dazu führt, dass sie sich selbst „coop-washen“. Andere wählen Untätigkeit, überwältigt von der Geschwindigkeit des Wandels.
Eine breite Bewegung aufbauen
Wenn Genossenschaften sich nicht mit der Entwicklung und Bereitstellung von KI beschäftigen, riskieren sie nicht nur Irrelevanz, sondern auch, unterstützende Strukturen für genau die Systeme zu werden, die sie herausfordern sollten. KI ist nicht neutral. Sie bestimmt, wie Arbeit organisiert wird, wie Informationen zirkulieren und wer Zugang zu den Werkzeugen hat, die die Zukunft gestalten. Damit Genossenschaften Einfluss haben können, dürfen sie nicht isoliert arbeiten. Sie müssen Netzwerke aufbauen, Infrastruktur teilen und sich mit breiteren sozialen Bewegungen – Gewerkschaften, Klimagerechtigkeitsgruppen, Koalitionen für digitale Rechte, Kampagnen zur Datensouveränität der Indigenen – zusammenschließen.
Und dennoch zögern viele, obwohl Genossenschaften darauf ausgelegt sind, Widersprüche zu navigieren und zu überdauern – von der radikalen Linken bis zur libertären Rechten und vom Umwelt-Skeptizismus bis zum grassroots Feminismus – vereint nicht durch politischen Konsens, sondern durch ein gemeinsames Engagement für kollektives Eigentum und demokratische Kontrolle. Wie würde Engagement in der Praxis aussehen? Könnten Tech-Arbeiter-Genossenschaften sich mit Gewerkschaften wie der Alphabet Workers Union zusammenschließen, rechtliche Verte Fonds entwickeln, um Benutzerdaten vor Ausbeutung zu schützen, oder gemeinsame Governance-Modelle entwickeln, um die Unternehmensmacht in der KI-Regulierung auszugleichen? Dies sind keine hypothetischen Fragen, sondern die ersten Schritte von etwas viel Größerem.
KI ist nicht nur ein technologischer Sprung – es ist ein systemischer Neustart, der bestimmen wird, wie Institutionen arbeiten und wem sie dienen. Die genossenschaftlichen Experimente, die heute stattfinden, werden nicht über Nacht skalieren. Genossenschaften werden Big Tech nicht übertreffen. Aber durch abgestimmte Prinzipien, globale Koordination und konkrete Partnerschaften in öffentlichen und privaten Sektoren können sie helfen, die Landschaft neu zu gestalten. Aber sie stellen eine Herausforderung dar, die es wert ist, Aufmerksamkeit zu schenken: dass Eigentum, Governance und Verantwortungsstrukturen nicht nur für Gerechtigkeit, sondern auch für langfristige Stabilität von Bedeutung sind. Die wertvollsten Innovationen kommen möglicherweise nicht von den schnellsten Modellen, sondern von den inklusivsten Systemen.
