Der älteste Traum der Bosse

Der englische Erfinder Charles Babbage ist vor allem für seine Arbeit bekannt, als er im 19. Jahrhundert zusammen mit Ada Lovelace die Grundlagen für alle digitalen Computer entwarf. Was weniger bekannt ist, istWarumer wollte sie bauen. In den Jahrzehnten vor der Abschaffung der Sklaverei in Westindien durch das Britische Empire im Jahr 1833 (die Babbage unterstützte) stellte sich die ernsthafte Frage, wie man freie und rebellische Industriearbeiter dazu bringen kann, genug zu produzieren, um das Empire zu ernähren. Babbages Antwort bestand darin, die Arbeiter zu überwachen und ihre Anstrengungen in standardisierte, messbare Aufgaben aufzuteilen – ein Projekt, das er als notwendigen Schritt auf dem Weg zur vollständigen Automatisierung der Arbeit ansah.

Babbage hat diese Methoden nicht erfunden, wie Meredith Whittaker, eine Wissenschaftlerin für künstliche IntelligenzcoledGoogles Streik im Jahr 2018, schreibt Logic(s)Aufsatz. Ähnliche Technologien zur Arbeitskontrolle wurden zunächst auf Plantagen entwickelt, um den versklavten Menschen ein Maximum an Arbeitskraft zu entlocken, wobei unter britischen Kapitalisten routinemäßig Managementleitfäden im Umlauf waren. „Babbages proto-tayloristische Ideen zur Disziplinierung von Arbeitern sind untrennbar mit den Rechenmaschinen verbunden, die er sein Leben lang zu bauen versuchte“, schreibt Whittaker. Die Automatisierung gab den Chefs ein Werkzeug an die Hand, um streikende Arbeiter zu ersetzen, und sorgte in Babbages Worten für eine Disziplinarkontrolle „gegen die Unaufmerksamkeit, die Trägheit oder die Unehrlichkeit menschlicher Agenten“.

Es gibt eine nette Alpha- und Omega-Qualität in der Informatik: Ihre ultimative Anstrengung, das Obsoleting Project – der Drang der Industrie, Maschinen zu bauen, die alle unsere Aufgaben erledigen können – reimt sich auf seine frühesten. Sollten sie wie vorgesehen funktionieren, würden diese Maschinen als unermüdliche, flexible und billige Arbeitskräfte agieren, von denen die Chefs bisher nur träumen konnten. Von Babbage bis Bezos haben sich Manager schon immer über die verschiedenen Arten geärgert, in denen Menschen nicht auf Leistung – und damit auf ihr Endergebnis – optimiert sind.

Für Chefs sind Kosteneinsparungen allein nur ein Teil des Reizes. Auch AutomatisierungschwächtVerhandlungsmacht der Arbeitnehmer und ist daran gewöhntOrganisieren machennoch schwieriger. Nachdem Arbeiter behauptet hatten, Amazon habe algorithmisches Management eingesetzt, um geschützte Gewerkschaftsorganisationen zu überwachen und zu unterdrücken, sagte Seema N. Patel, Dozentin für Rechtswissenschaften an der Stanford UniversityerzähltDer Guardian sagte, dass KI es Arbeitgebern ermöglicht, Hunderttausende Arbeitnehmer „auf eine Weise zu disziplinieren, wie es kein menschlicher Manager oder keine Gruppe von Managern überhaupt tun könnte“.

„Man fühlt sich wie im Gefängnis“, sagte Wendy Taylor, eine Amazon-Packerin.sagte. „Sie kennen jede Ihrer Bewegungen, egal ob Sie arbeiten oder nicht.“

Amazon ist es natürlich auchführenddie Gebühr für den vollständigen Austausch von Arbeitnehmern.

Yoshua Bengio ist dank seiner grundlegenden Beiträge zum Deep Learning der am häufigsten zitierte lebende Wissenschaftler. „Ich spreche mit vielen CEOs auf der ganzen Welt“, sagte er mir, „und sie werden [Jobs] so schnell wie möglich automatisieren.“ Tatsächlich ergab eine Umfrage des Weltwirtschaftsforums 2025 unter mehr als tausend großen ArbeitgeberngefundenMehr als 40 Prozent planen, ihre Belegschaft aufgrund der Automatisierung bis 2030 zu reduzieren.

Außerdem schaffen Unternehmen mit weniger Menschen mehr Wohlstand als je zuvor. Pro Mitarbeiter waren die wertvollsten Unternehmen der Welt in den letzten Jahrzehnten zwischen 3,5 und 30 Millionen US-Dollar wert. Nvidia? Mehr als 100 Millionen Dollar. Reine KI-Unternehmen wie OpenAI, Anthropic und xAI haben den Trend mit Quoten zwischen 140 und 167 Millionen US-Dollar noch weiter vorangetrieben.

Dieser Anstieg der KI-gesteuerten Vermögenskonzentration baut auf einem jahrzehntelangen Anstieg der Ungleichheit auf. So wie es die Ökonomen Emmanuel Saez und Gabriel Zucman getan habengezeigt, ist die Ungleichheit in den Vereinigten Staaten so hoch wie seit den 1920er Jahren nicht mehr. Wenn Maschinen menschliche Arbeitskraft wirklich auf breiter Front ersetzen können, könnte das Ergebnis wie ein weltweites Spiel mit musikalischen Stühlen aussehen, bei dem Ihre wirtschaftliche Position davon abhängt, welchen Reichtum Sie gerade hatten, als sich Ihre Arbeit nicht mehr lohnte.

Wenn man diese Daten betrachtet, scheint KI weniger ein Blitz aus heiterem Himmel zu sein als vielmehr die nächste – und vielleicht letzte – Grenze im endlosen Streben nach Gewinn.

Können sie es wirklich tun?

Es überrascht Sie wahrscheinlich nicht, dass viele Kapitalisten ihre Arbeiter automatisieren wollen. AberdürfenSie?

Die Frage ist schwer abschließend zu beantworten. Anthropic-CEO Dario Amodei schlug Mitte 2025 Alarm und sagte Axios voraussynchronisiertein „Blutbad der Angestellten“. KI könnte in den nächsten ein bis fünf Jahren die Hälfte aller Einstiegsjobs im Angestelltenbereich eliminieren und die Gesamtarbeitslosigkeit auf 10 bis 20 Prozent ansteigen lassen, sagte er der Veröffentlichung. Für Skeptiker war die Warnung des CEO eines KI-Unternehmens, dass seine Technologie so effektiv sein würde, dass sie bald menschliche Arbeitskräfte ersetzen würde, natürlich nichts weiter als eine kluge, verdiente Medienkampagne. Aber das lässt sich nur schwer mit neueren Erkenntnissen in Einklang bringenBerichterstattungdass OpenAI seine Ökonomen daran hinderte, Forschungsergebnisse zu veröffentlichen, die zeigten, dass seine Technologie Arbeitsplätze verdrängte.

Im Jahr 2025 schien es überall Anzeichen für die schädlichen Auswirkungen von KI auf die Belegschaft zu geben.Steigende Arbeitslosigkeitfür Hochschulabsolventen,Dipsin Stellenausschreibungen und dramatische Big TechEntlassungenzeigten alle in die gleiche Richtung, und insbesondere bei der Einstellung von Software-Ingenieuren ging es bergab. Die Leute führten den Rückgang schnell auf die KI zurück.

Wie aufmerksame Beobachter jedoch feststellten, fiel der Rückgang der Einstellungen eher mit den Erhöhungen der Fed zusammenZinssätzeals mit dem Aufstieg von ChatGPT, das sich erst zu einem großen Programmierer entwickelte, nachdem das Net-Recruiting (kaum) wieder aufgenommen wurde. Die generative KI erlangte ungefähr zur gleichen Zeit wie die heutigen turbulenten makroökonomischen und politischen Bedingungen an Bedeutung, was es unglaublich schwierig macht, Veränderungen zu erklären. Anekdoten in Form von Nachrichten über junge Menschen, die Schwierigkeiten haben, Programmierjobs zu finden, reichen nicht aus.

Ich hasse es, das zu sagen, aber das klingt nach einem Job für Wirtschaftswissenschaftler.

Im Jahr 2024, als Daron Acemoglu – der in diesem Jahr den Nobelpreis für Wirtschaftswissenschaften erhielt –vorhergesagtDie Auswirkungen der KI auf den Arbeitsmarkt im nächsten Jahrzehnt wurden den Menschen bewusst. Im Gegensatz zu den Vorhersagen von Goldman Sachs und McKinsey, dass KI Billionen zum BIP beitragen würde, erwartete er einen Nichtsmacher und prognostizierte, dass das US-BIP in zehn Jahren aufgrund von KI nur um etwa 1 Prozent höher sein würde.

Ökonomen glauben meist nicht, dass es eine wirkliche Chance gibt, dass KI die meisten Menschen bald arbeitslos machen könnte, sagte mir Phil Trammell, Postdoktorand für Wirtschaftswissenschaften an der Stanford University, aber Acemoglus Ansicht ist sogar „pessimistischer als der Mainstream“.

Am anderen Ende des Spektrums steht Anton Korinek, ein Ökonom der University of Virginia, der seit März bei Anthropic beurlaubt ist. Er verwendet Standard-Wirtschaftsmodelle, um zu untersuchen, was passieren könnte, wenn Unternehmen Kapital effektiv in mehr Arbeitskraft umwandeln könnten. Unter der Annahme, dass die vollständige Automatisierung in zwanzig Jahren erreicht sei („baseline AGI“), sagen er und sein Doktorand Donghyun SuhvorhersagenDie Wirtschaft würde sich im folgenden Jahrzehnt verdoppeln. Wenn es in fünf Jahren möglich ist („aggressive AGI“), sagen sie vorausVerdreifachungdes BIP bis 2034 – ein zehnmal schnelleres Wachstum als im Business-as-usual-Szenario. „Allerdings“, schreiben sie, „brechen die Löhne ein, während sich die Wirtschaft der vollständigen Automatisierung nähert.“

„Ökonomen haben dem Rest der Welt seit 200 Jahren gesagt, dass wir uns keine Sorgen um die Automatisierung machen sollten“, sagte mir Korinek, „denn wenn man einige Arbeitsplätze vernichtet, schafft die Wirtschaft immer neue.“ Das sei in der Vergangenheit zwar so gewesen, räumte er ein, aber nur, weil „es immer Dinge gab, die nur Menschen tun konnten“. Tatsächlich gibt es mehr Menschen als je zuvormehr Arbeitsplätzeals je zuvor, selbst nach mehr als zwei Jahrhunderten der Automatisierung. Allerdings hatten wir noch nie eine Maschine, die tatsächlich Arbeit leisten konnte. (Korinek hatgesondert geklärtEr sagt die bevorstehende AGI nicht selbst voraus, sondern nutzt die traditionelle Ökonomie, um zu zeigen, was passieren würde, wenn die Vorhersagen von KI-Experten wie Geoffrey Hinton tatsächlich eintreten würden.)

Wirtschaftsprognosen reagieren bekanntermaßen empfindlich auf die ihnen zugrunde liegenden Annahmen. Der Artikel von Acemoglu aus dem Jahr 2024 verwendet gängige Methoden, um das Automatisierungspotenzial einer Aufgabe zu messen. Aber wenn es um die Fähigkeiten der KI geht, ist erdauertein ausgesprochen konservativer Ansatz, vorausgesetzt, sie werden nicht wesentlich über GPT-4 hinauskommen, was damals der Stand der Technik war.

Trammell sagte mir, dass der Unterschied zwischen den Lagern von Acemoglu und Korinek darin besteht, „ob die wirtschaftlichen Auswirkungen der KI in den nächsten zehn Jahren hauptsächlich in der Verbreitung dessen liegen werden, was die KI bereits vor einem Jahr leisten konnte, im Vergleich zu den Dingen, die sie in den nächsten zehn Jahren leisten kann.“

Das sei nicht wirklich eine ökonomische Frage, sagte Trammell. „Es ist eine Frage zur technologischen Prognose. Ich denke, vernünftige Leute können da anderer Meinung sein. Aber es ist auch nicht Darons Steuerhaus.“

Im September 2025 interviewte ich Acemoglu für ein Gremium der Nobelstiftung während der Generalversammlung der Vereinten Nationen. Zu meiner Überraschung sagte er, er werde „bei seinen Worten bleiben“. Ende 2024Interview, hatte er argumentiert, dass die Produktivitätsgeschichte davon abhängt, dass die Technologie wirklich neue Aufgaben und neue Produkte schafft, und er geht nicht davon aus, dass der derzeitige Fokus der Branche innerhalb eines Jahrzehnts viel davon liefern wird. Er geht davon aus, dass sich die kurzfristigen Gewinne auf relativ „leicht zu erlernende“ Büroaufgaben konzentrieren werden, während Berufe, die auf stillschweigendem Urteilsvermögen, sozialer Interaktion und schwer überprüfbaren Ergebnissen beruhen, weitaus weniger exponiert bleiben.

Es stimmt, dass es selbst Jahre nach der Veröffentlichung von ChatGPT schwierig war, Beweise dafür zu finden, dass KI tatsächlich Arbeitsplätze vernichtet. Ein Yale vom Oktober 2025StudieUnter Verwendung des Standarddatensatzes für Arbeitsökonomen, des US Current Population Survey (CPS), wurde festgestellt, dass „die Messungen der Exposition, Automatisierung und Steigerung derzeit keine Anzeichen dafür zeigen, dass sie mit Veränderungen in der Beschäftigung oder Arbeitslosigkeit zusammenhängen.“ Als ich Korinek ebenfalls im Oktober nach den bisherigen Daten fragte, gab er zu, dass wir nur „winzige kleine Stücke empirischer Beweise haben, die nicht das Niveau der Transformationskraft erreichen“. Wenn man also sagt, dass ich ein ehrlicher, evidenzbasierter Ökonom bin, kann man mit Recht sagen, dass die Evidenz nicht darauf hindeutet, dass sich dies von einer früheren technologischen Revolution unterscheidet.“

Wenn man sich jedoch auf ganze Berufe konzentriert, kann es sein, dass die ersten Anzeichen der Automatisierung übersehen werden. Hier griffen drei Stanford-Ökonomen mit einem bahnbrechenden Artikel einAugust 2025. Anstatt sich auf traditionelle staatliche Quellen wie CPS zu verlassen, die einen nützlichen, aber aus der Vogelperspektive betrachteten Überblick über Beschäftigungsveränderungen bieten, griffen sie auf Daten eines Lohn- und Gehaltsabrechnungsprozessors zurück, was es ihnen ermöglichte, Trends zu erkennen, die sonst zu subtil wären, um sie zu erkennen. Spoiler: Die Anekdoten waren ein echtes Zeichen dafür, dass das Blutbad unter den Angestellten bereits in vollem Gange war und wie die Grippe von 1918 vor allem junge Menschen in Mitleidenschaft gezogen hat.

Da die Lohn- und Gehaltsdaten bis ins Jahr 2021 zurückreichen, haben die Autoren die Berufe in sechs Alterskohorten aufgeteilt, beginnend mit den 22- bis 25-Jährigen, und die Jobs nach KI-Exposition unter Verwendung der gleichen Kennzahl wie Acemoglu eingeteilt. Am stärksten exponiert waren Bereiche wie Programmierung und Kundenservice.

Unter Berücksichtigung der Zinssätze, der Überbesetzung in der Pandemiezeit und anderer Faktoren lassen die Daten zunächst keine eindeutige Aussage erkennen. Selbst bei den jüngsten, der KI am stärksten ausgesetzten Arbeitnehmern schwankte die relative Beschäftigung jahrelang und ging im Jahr 2022 um bis zu 6 Prozent zurück, bevor sie Mitte 2024 wieder auf Null sank. Aber dannfälltstürzte von einer Klippe ab und stürzte in etwas mehr als einem Jahr um 16 Prozent ab, ohne dass es Anzeichen für ein Ende gab.

Bis Ende 2025 schienen die Makrodaten mit dieser Geschichte übereinzustimmen. Die US-Wirtschaft wuchs im dritten Quartal mit 4,3 Prozent – ​​dem schnellsten seit zwei Jahren –, während im Durchschnitt nur 51.000 neue Arbeitsplätze pro Monat geschaffen wurden. Joseph Brusuelas, Chefökonom der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft RSM,schreibt„Die große Entkopplung von Arbeitsplätzen und Wachstum wird der amerikanischen Öffentlichkeit einiges erklären müssen.“ Das Stanford-Papier bietet eine überzeugende Erklärung.

Wer kann sonst noch verlieren?

Korinek befürchtet, dass wir auf etwas Grundlegenderes zusteuern als eine schwierige Phase für Einsteiger-Programmierer. „Das größte wirtschaftliche Risiko bei KI“, sagte er mir, „besteht darin, dass sie die Arbeit grundlegend untergräbt und dazu führt, dass im Grunde ein großer Teil der Bevölkerung zu Verlierern dieser Technologie wird.“ Er stellte fest, dass Lohnarbeit „im Grunde ein Konstrukt des Industriezeitalters“ sei – eines, das unter der AGI wahrscheinlich nicht langfristig überleben werde, wo er standardmäßig damit rechnete, dass die Arbeit „eine sehr erhebliche Abwertung erfahren“ würde.

Der Aufstieg der Automatisierung in den Vereinigten Staaten erfolgt nach Jahrzehnten sinkender Gewerkschaftsdichte, mit nur wenigen6 Prozentder einem privaten Sektor angehörenden Arbeitnehmer. Derzeit sieht die Arbeitsautomatisierung meist nicht wie Massenentlassungen aus; Stattdessen deutet das Stanford-Papier darauf hin, dass Unternehmen es zunehmend vermeiden werden, Personen einzustellen, die sie möglicherweise automatisieren könnten – eine Gruppe, die mit der Verbesserung der KI größer werden wird.

Und da KI-Arbeit in der Regel um Größenordnungen billiger ist als die menschliche Variante, erfordert die Substitution keine KIalsgut, einfach gutgenug.

Kollektive Macht

Nachdem ich jahrelang über das Obsoleting-Projekt berichtet habe, habe ich herausgefunden, dass der Gesetzgeber es nicht stoppen wird, wenn wir es nicht in die Tat umsetzen. Die Industrie hat sie erfasst, und sie waren bereits katastrophal von den Wünschen der Öffentlichkeit abgeschnitten. Was die Automatisierung wie alles andere verlangsamt hat, ist die Organisierung der Arbeiter.

Ein Bereich, in dem Chefs versuchten – aber größtenteils scheiterten –, Automatisierung zur Reduzierung der Arbeitskraft einzusetzen, war das Schreiben von Drehbüchern. Um besser zu verstehen, wie das geht, habe ich mit Ellen Stutzman gesprochen, der Chefunterhändlerin für den Streik 2023 der Writers Guild of America (WGA). Sie erzählte mir, dass KI-Bedenken organisch aus dem entstanden seien, was die Mitglieder bereits erlebt hätten: eine Beschleunigung. Als Streaming in den letzten fünfzehn Jahren das Rundfunkfernsehen ersetzte, gingen die Studios von weniger Sendungen mit 22 Episoden zu mehr Shows mit nur acht Episoden über und verlangten von den Autoren, mehr Arbeit in kürzerer Zeit und für weniger Geld zu leisten. Die Autoren traten bereits in den Streik und forderten vertragliche Mindestbesetzungen für die Personalausstattung und die Arbeitszeit. Als ChatGPT eintraf, schien es also eine natürliche Weiterentwicklung dieses Trends zu sein. „Es ist, als ob ein Autor mit einem KI-System eine ganze Staffel dreht“, sagte Stutzman, „oder irgendwann keine Autoren mehr.“

Die WGA hat nicht verhandelt und ein Verbot von KI gefordert. Stattdessen wollte es Einschränkungen bei der Nutzung der Technologie, nämlich, dass KI-generiertes Material so behandelt wird, wie Wikipedia-Artikel – als Recherche, nicht als Schreiben. Wenn ein Studio einem Autor KI-generiertes Material übergibt, sollte der Autor dennoch die volle Anerkennung und Vergütung erhalten. Was auch immer die Maschine ausspuckt, gilt nicht als literarisches Material im Sinne des Vertrags. Und Autoren sollten nicht gezwungen werden, KI-Tools zu verwenden. Letzteres sei wichtig, sagte sie, weil die Ansichten der Mitglieder das gesamte Spektrum abdeckten: „Leute wie David Simon, der im Verhandlungsausschuss war, sagten meiner Meinung nach: ‚Ich würde lieber eine Waffe in den Mund stecken, als KI zu verwenden.‘“

Erst am letzten Wochenende vor Vertragsende seien die Studios bereit gewesen, überhaupt etwas über KI zu sagen, sagte Stutzman. Zu diesem Zeitpunkt verwiesen sie schließlich auf die Formulierung im bestehenden Tarifvertrag, dass ein „Schriftsteller“ ein Mensch sei, und teilten der Zunft mit, dass KI zumindest auf dem Papier nicht als Autor anerkannt werden könne. Sie betonten jedoch, dass sie den Einsatz der Technologie in der Praxis nicht einschränken wollten.

Dies fiel mit Bedenken zusammen, dass Studios KI verwenden würden, um Schauspieler zu scannen, um „synthetische Darsteller“ für Hintergrundaufnahmen zu erstellen. Die Screen Actors Guild – American Federation of Television and Radio Artists (SAG-AFTRA) startete einige Monate später einen eigenen Streik, bei dem die Verwendung digitaler Repliken zu einem zentralen Knackpunkt wurde.

Es dauerte einen fünfmonatigen Streik, um die von den Autoren gewünschten Schutzmaßnahmen durchzusetzen, und Stutzman ist sich der Grenzen dessen, was sie erreicht haben, klar: Die WGA hat keine Macht über ein KI-Unternehmen. „Was wir in einem Tarifvertrag tun können, ist, unsere Arbeitgeber zu regulieren“, sagte sie, „aber OpenAI ist nicht unser Arbeitgeber.“ Die Unternehmen, die die Arbeit von Autoren zum Trainieren ihrer Modelle gekürzt haben, bleiben außerhalb der direkten Reichweite der Gilde – ein Problem, das die WGA nun durch Gerichtsverfahren und Gesetze anzugehen versucht.

Vor diesem düsteren Hintergrund fragte ich Stutzman, was andere automatisierungsgefährdete Arbeitnehmer aus ihren Erfahrungen lernen könnten. Sie zögerte nicht. „Es ist die gleiche Lektion, die ich zu allem habe, was kollektive Macht betrifft“, sagte sie. „Wenn Sie zurückdrängen wollen, wenn Sie KI regulieren wollen, wenn Sie sie zu einem Werkzeug machen wollen, das Sie nutzen, und nicht zu einem, durch das Sie ersetzt werden – dann geht es um kollektives Handeln.“

Dieser Artikel erschien ursprünglich inJakobiner, ein demokratisch-sozialistisches Magazin, das ausführliche Essays und Analysen zu Politik, Wirtschaft und Kultur veröffentlicht.Abonnieren Sie die Printausgabe für 20 $ pro Jahr.