Who becomes replaceable? Generative AI and the discursive stratification of work

Wenn wir hören, dass künstliche Intelligenz die Arbeitswelt verändert, fühlt sich das Gespräch oft wie ein technisches Audit an. Wir fragen, welche Jobs von Maschinen erledigt werden können und welche nicht, und behandeln die Antwort als eine feste Eigenschaft des Jobs selbst. Aber es gibt eine andere Ebene dieser Geschichte, eine, die sich nicht in Code oder Fabriken abspielt, sondern in den Nachrichten und im öffentlichen Gespräch. Bevor eine Maschine einen Menschen ersetzt, müssen die Menschen zuerst zustimmen, dass der Ersatz möglich, notwendig oder sogar wünschenswert ist. Diese Zustimmung wird durch Sprache aufgebaut. Wenn Nachrichtenmedien einen Job als „gefährdet“ beschreiben, sagen sie nicht nur die Zukunft voraus; sie sortieren Arbeiter aktiv in Kategorien von denen ein, die behalten werden, und denen, die aussortiert werden. Dieser Prozess des Sortierens durch Worte ist das, was Forscher diskursive Stratifizierung nennen. Es ist ein Weg zu verstehen, wie die Gesellschaft entscheidet, wer gegenüber Veränderungen verwundbar ist und wer sicher ist, lange bevor tatsächliche Entlassungen stattfinden.

Eine neue Studie von Hana Kim, einer Forscherin am Korea Advanced Institute of Science and Technology, untersucht genau, wie dieses Sortieren im Zeitalter der generativen KI stattfindet. Die Forschung konzentriert sich auf einen spezifischen Wendepunkt: die Veröffentlichung von ChatGPT Ende 2022. Die Autorin wollte wissen, ob sich die Art und Weise, wie die Nachrichtenmedien über KI und Arbeit sprachen, nach diesem Moment änderte, und vor allem, ob sich dieser Wandel gegenüber verschiedenen Arten von Arbeitern innerhalb desselben Berufs unterschiedlich verhielt. Die Studie untersucht nicht, ob Menschen tatsächlich ihre Jobs verloren haben. Stattdessen untersucht sie den Text von fast einer halben Million Nachrichtenartikeln, um zu sehen, wie sich das öffentliche Narrativ verschoben hat. Die Kernfrage ist einfach: Wenn die Nachrichten sagen, dass ein Job durch KI ersetzt wird, wer ist das „Wer“ in diesem Satz?

Um dies zu beantworten, sammelte die Forscherin eine massive Sammlung von Nachrichtenpassagen von 2010 bis 2026, wobei der Fokus auf Erwähnungen spezifischer Berufe wie Anwälten, Ärzten, Autoren und Entwicklern lag. Das Team nutzte ein Computerprogramm, das von menschlichen Experten trainiert wurde, um diese Passagen zu lesen und sie in vier verschiedene Kategorien einzuteilen. Die erste Kategorie war neutral, in der der Job erwähnt, aber nicht mit KI verknüpft wurde. Die zweite war Augmentierung (Erweiterung), in der die KI als ein Werkzeug beschrieben wurde, das dem Arbeitnehmer hilft, seinen Job besser zu erledigen. Die dritte war Aufgabenautomatisierung, bei der spezifische Teile der Arbeit gesagt wurden, die von einer Maschine übernommen werden, aber der Job selbst bestehen bleibt. Die vierte und schwerwiegendste Kategorie war Ersatz, in der der Text suggerierte, dass der Job selbst unnötig werde oder der Arbeitnehmer entfernt würde.

Die Analyse ergab, dass nach der Ankunft von ChatGPT die Gesamtzahl der Nachrichtenberichterstattung, die die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplätze diskutierte, tatsächlich anstieg. Der Anstieg der „Ersatz“-Geschichten geschah jedoch nicht, weil plötzlich jeder einzelne Job gefährlicher klang. Stattdessen begann die Berichterstattung, ihre Aufmerksamkeit auf einen anderen Satz von Berufen zu richten als zuvor. Die Berichterstattung verlagerte sich hin zu Jobs, die bereits als riskant diskutiert wurden, wie etwa Autoren und Programmierer, während sie anderen Berufen relativ weniger Aufmerksamkeit schenkte. Das bedeutet, dass das allgemeine Gefühl der Gefahr in den Nachrichten durch eine Änderung der Frage vorangetrieben wurde, welche Jobs im Rampenlicht standen, und nicht durch eine plötzliche Verhärtung des Narrativs für jeden Beruf.

Die bedeutendste Erkenntnis liegt jedoch nicht darin, welche Jobs diskutiert wurden, sondern darin, wie die Menschen innerhalb dieser Berufe beschrieben wurden. Die Studie untersuchte genau den Unterschied zwischen Junior-Mitarbeitern – jenen, die gerade erst ihre Karriere beginnen, oft als Berufseinsteiger oder Trainees bezeichnet – und Senior-Mitarbeitern, die erfahrene Führungskräfte oder Prinzipale sind. Die Ergebnisse zeigten eine scharfe und wachsende Kluft. Nach 2022 war es in Nachrichtenartikeln viel wahrscheinlicher, Junior-Mitarbeiter zu erwähnen, wenn über die Auswirkungen von KI gesprochen wurde. Tatsächlich vergrößerte sich die Lücke darin, wie oft Junior- und Senior-Mitarbeiter als Ziele des KI-Wandels erwähnt wurden, um zwanzig Prozentpunkte.

Aber der Unterschied ging tiefer als nur die Häufigkeit ihrer Erwähnung. Wenn ein Junior-Mitarbeiter im Kontext von KI erwähnt wurde, war die Geschichte überwältigend wahrscheinlich dazu geneigt, ihn als ersetzbar darzustellen. Die Analyse ergab, dass unter den Nachrichten, die über Junior-Mitarbeiter sprachen, fast die Hälfte ihre Rollen als vollständig eliminiert beschrieb und sehr wenige sie als durch KI unterstützt beschrieben. Im Gegensatz dazu war das Narrativ, wenn Senior-Mitarbeiter im gleichen Zeitraum erwähnt wurden, fast das Gegenteil. Sie wurden viel häufiger als augmentiert beschrieben, wobei die KI als ein Werkzeug diente, um ihr Urteilsvermögen und ihre Produktivität zu steigen. Die Nachrichten suggerierten selten, dass Senior-Mitarbeiter entfernt würden; stattdessen deuteten sie darauf hin, dass sie diejenigen sein würden, die die neue Technologie führen.

Dieses Muster blieb auch dann bestehen, wenn die Forscher versuchten, andere Erklärungen auszuschließen. Sie prüften, ob der Unterschied lediglich darauf beruhte, dass Junior-Jobs routinierter oder repetitiver sind, was ein häufiger Grund für die Automatisierung von Jobs ist. Die Daten zeigten, dass Routinearbeit zwar tatsächlich eher als automatisiert diskutiert wurde, die spezifische Kluft zwischen Junior- und Senior-Mächten jedoch ein separates Phänomen war. Es ging nicht um die Art der Aufgabe, sondern um die Phase der Karriere. Die Forscher testeten auch, ob das Computerprogramm lediglich auf die Wörter „Junior“ oder „Senior“ als Abkürzung reagierte. Sie führten die Analyse erneut durch, nachdem sie diese spezifischen Wörter ausgeblendet hatten, und das Muster blieb exakt gleich. Der Computer reagierte auf den Kontext der Geschichte, nicht nur auf die Bezeichnungen.

Um absolut sicher zu gehen, brachten die Forscher menschliche Experten ein, die eine kleinere, sorgfältig abgestimmte Auswahl an Geschichten lasen. Sie paarten eine Nachricht über einen Junior-Mitarbeiter mit einer Nachricht über einen Senior-Mitarbeiter desselben Berufs und desselben Jahres und baten die Menschen, diese zu klassifizieren, ohne zu wissen, welcher welcher war. Die menschlichen Leser bestätigten das Muster mit frappierender Klarheit. In der überwiegenden Mehrzahl der Fälle, in denen die beiden Geschichten differierten, wurde diejenige über den Junior-Mitarbeiter als eine Geschichte über Ersatz klassifiziert, während diejenige über den Senior-Mitarbeiter als eine Geschichte über Augmentierung klassifiziert wurde. Die Übereinstimmung der Menschen war so stark, dass die statistische Chance, dass dies durch Zufall geschah, praktisch null war.

Die Studie legt nahe, dass die Ankunft der generativen KI nicht nur die technische Landschaft der Arbeit verändert, sondern auch die soziale Landkarte neu gezeichnet hat, wer als essenziell und wer als entbehrlich gilt. Das Narrativ hat sich dahingehend verschoben, die Einstiegspositionen in vielen Berufen als primäre Ziele der Automatisierung zu behandeln, während das Bild des erfahrenen Profis als Meister der neuen Werkzeuge bewahrt wird. Dies ist eine entscheidende Unterscheidung, da Einstiegsjobs nicht nur kostengünstige Arbeitskräfte sind; sie sind der Trainingsplatz, an dem neue Fachkräfte die Fähigkeiten, das Urteilsvermögen und die Gewohnheiten erlernen, die sie benötigen, um Experten zu werden. Wenn der öffentliche Diskurs diese Startrollen als disponibel behandelt, riskiert er, genau den Weg abzuschneiden, der es Menschen ermöglicht, die Senior-Mitarbeiter der Zukunft zu werden.

Die Forschung behauptet nicht, dass diese Nachrichten die direkte Ursache für Arbeitsplatzverluste sind, noch sagt sie, dass Arbeitgeber unmittelbar auf diese Nachrichten reagieren. Stattdessen identifiziert sie einen mächtigen Wandel in der Art und Weise, wie die Gesellschaft die Zukunft der Arbeit imaginiert. Indem sie Junior-Rollen konsistent als ersetzbar und Senior-Rollen als augmentierbar rahmt, erschafft die öffentliche Konversation eine Hierarchie der Verwundbarkeit. Sie entscheidet durch Worte, dass die Zukunft der KI den Erfahrenen gehört, während der Novize derjenige ist, der ersetzt werden muss. Diese diskursive Stratifizierung findet statt, bevor die wirtschaftlichen Veränderungen eintreten, und bereitet die Bühne für eine Zukunft, in der die Möglichkeiten zu lernen und zu wachsen für diejenigen an der Basis der Karriereleiter eingeschränkt werden, während diejenigen an der Spitze neue Machtbefugnisse erhalten. Die Studie kommt zu dem Schluss, dass das Verständnis der Auswirkungen von KI auf die Arbeit nicht nur darin besteht, was Maschinen tun können, sondern auch darin, wen wir bereit sind, als ersetzbar zu imaginieren.