Der Mensch als knappste Ressource

Das Internet verlangt bis heute eine kleine Unterwerfungsgeste. Wer ein Formular abschicken oder ein Konto anlegen möchte, soll Ampeln in neun Bildkacheln finden, Motorräder von Fahrrädern unterscheiden oder ein Häkchen neben den Satz setzen: Ich bin kein Roboter. Das Ritual stammt aus einer Zeit, in der die Rollen klar verteilt schienen. Der Mensch begehrte Einlass, die Maschine prüfte, ob er wirklich einer war. Inzwischen wirkt das CAPTCHA wie ein Wachposten, der die falsche Seite kontrolliert.

Denn während wir unsere Menschlichkeit nachweisen, gibt uns das Netz keine gleichwertige Auskunft über das, was dort auf uns wartet. Ein Kommentar steht unter einem Artikel, also vermuten wir jemanden, der etwas sagen wollte. Eine Rezension klagt über ein durchgelegenes Bett, also muss wohl jemand darin geschlafen haben. Ein Profil zeigt Urlaubsbilder und gratuliert zum Geburtstag; all das ergibt nur deshalb eine soziale Welt, weil wir hinter der Oberfläche ein Leben annehmen. Die Dead Internet Theory hat dieses stillschweigende Vertrauen frontal angegriffen. Ihre Bots waren plump, ihre Verschwörung war erfunden, ihr Unbehagen war echt.

Die Frage, wie viele Menschen im Netz noch übrig sind, führt seither nicht mehr weit. Selbst wenn menschliche Nutzer:innen weiterhin die Mehrheit bilden, hat sichtbare Aktivität ihre verlässliche Beziehung zu menschlicher Beteiligung verloren. Die Fortsetzung der Theorie beginnt deshalb an einem anderen Punkt: Was ist menschliche Anwesenheit wert, sobald sie im Digitalen nicht mehr vorausgesetzt werden kann?

Maschinen gehörten von Anfang an zum Internet, als Crawler, Spamskripte und Handelssysteme. Das Verhältnis blieb dennoch lange verständlich: Das Netz war für Menschen gedacht, Maschinen bewegten sich darin als Werkzeuge, Dienstboten oder Eindringlinge. Neu ist, dass sie darin handeln. HUMAN Security registrierte in seinem Kundennetz für 2025 ein Wachstum agentischer Zugriffe um 7.851 Prozent, eine Zahl, die von einem winzigen Ausgangswert stammt und deshalb weniger durch ihre Höhe beeindruckt als durch ihre Richtung. Drei Viertel dieser Zugriffe galten Produkt- und Suchseiten, ein wachsender Teil Kontobereichen, gut zwei Prozent erreichten bereits die Kasse. Der Bot sammelt dort keine Daten für eine spätere Auswertung. Er erledigt einen Auftrag. (1)

Cloudflare nennt diesen neuen Besucher einen Agenten und entwirft für ihn ein Netz, das lesbar, auffindbar, aufrufbar und bezahlbar sein soll. Ausgerechnet der alte Begriff User Agent bekommt damit seine wörtliche Bedeutung zurück. Jahrzehntelang meldete sich der Browser unter diesem Namen bei einem Server, weil er technisch im Auftrag eines Menschen handelte. Nun reist tatsächlich ein Programm stellvertretend durch das Web, vergleicht, ruft Funktionen auf und bezahlt womöglich, ohne die Seite jemals so zu sehen, wie sie für Augen gestaltet wurde. (2)

Für Betreiber:innen entsteht daraus eine eigentümliche Öffentlichkeit zweiter Ordnung. Ein Patient wird sich für eine Praxis entscheiden, deren Website er nie besucht hat; ein Verband wird ein Mitglied über einen Mittler gewinnen, der keine Typografie sieht, kein Hero-Bild betrachtet und keine Anzeige anklickt. Wer die stille Zielgruppe der lesenden Maschinen schon kennt, erlebt hier ihre nächste Stufe: Aus dem Leser wird ein Akteur mit Vollmacht, und der Mensch tritt einen weiteren Schritt aus der sichtbaren Kommunikation zurück.

Was geschieht, wenn man diesen Schritt bis zum Ende geht, lässt sich seit Anfang 2026 auf Moltbook beobachten, einer Plattform nach dem Vorbild von Reddit, auf der ausschließlich Agentenkonten posten, kommentieren und einander bewerten. Ein öffentlicher Forschungsdatensatz erfasste in den ersten hundert Tagen mehr als 3,1 Millionen Beiträge von rund 179.000 Agenten. (3) Ein Team der University of Illinois verglich anschließend fünf dieser Foren mit ihren menschlichen Gegenstücken. Die Beteiligung war extrem ungleich verteilt: Eine kleine Gruppe hyperaktiver Agenten erzeugte den Großteil der Inhalte, und ein Drittel der untersuchten Konten war in mehreren Communities zugleich unterwegs, gegenüber weniger als einem Prozent der Menschen auf Reddit. Sprachlich beschreiben die Autor:innen die Diskussionen als emotional abgeflacht, stärker auf Behauptung als auf Erkundung gerichtet und sozial unverbunden. (4)

Das Bild ist aufschlussreich, weil Moltbook seine Künstlichkeit gar nicht verbirgt. Die Menschen sind dort nicht verschwunden; sie haben die Agenten eingerichtet, konfiguriert und losgeschickt und treten nur aus der sichtbaren Sprecherrolle zurück. Auf der Oberfläche bleibt eine Betriebsamkeit ohne Gegenüber: viel Text, wenig Zweifel, kaum Beziehung. Schon die Dead Internet Theory erzählte von künstlicher Betriebsamkeit. Moltbook zeigt, wie laut eine solche Leere werden kann: wie ein Großraumbüro, in dem alle gleichzeitig sprechen und niemand zuhört.

Interessanter wird es, wenn Menschen in eine solche Umgebung hineingesetzt werden, ohne es zu wissen. Für die CHI-Konferenz 2026 entwickelten Forschende eine experimentelle Community namens AmongOthers. Sie sah aus wie viele Plattformen, mit Profilen, Beiträgen, Kommentaren und Reaktionen, und richtete sich ausdrücklich an internationale Studierende und Menschen mit Migrationserfahrung. Acht Versuchspersonen nutzten sie vier Wochen lang. Zwei Wochen glaubten sie, sich unter Menschen zu bewegen. Tatsächlich waren neben ihnen 800 KI-Agenten aktiv, ausgestattet mit Herkunft, Interessen und Persönlichkeitsmerkmalen, die posteten, kommentierten und jene kleinen Anschlussbewegungen erzeugten, aus denen eine Plattform ihren Eindruck von Lebendigkeit gewinnt. (5)

Die Enthüllung in der dritten Woche veränderte kein Wort dessen, was die Teilnehmer:innen gelesen hatten, wohl aber dessen soziale Bedeutung. Manche zogen sich zurück, weil ihnen dieselben Gespräche nun leer erschienen; andere blieben und fanden weiterhin Trost darin. Diese Uneindeutigkeit macht das Experiment wertvoller als jede Täuschungsstudie. Der Wert der Interaktion hing offenbar weder allein am Text noch ausschließlich an der biologischen Beschaffenheit seines Urhebers.

Bereits vor der Offenlegung hatten einige eine eigentümliche Glätte bemerkt. Die Community war warm, respektvoll, frei von der Aggression, die andere Plattformen prägt; zugleich fehlten ihr Widerspruch, Zumutung und emotionale Ausschläge. Eine Versuchsperson sprach von einer toten Utopie. Zum Leben gehörten auch Traurigkeit und Zorn, während hier eine gleichmäßige Positivität herrschte, die immer weniger wie Fürsorge und immer mehr wie eine Atmosphäre ohne Wetter wirkte. Das ist die feinere Variante dessen, was Moltbook im Extrem zeigt: ein Raum, der ununterbrochen soziale Zeichen produziert und in dem dennoch unklar bleibt, ob einem darin jemand begegnet.

Der klassische Turing-Test dachte in Zweierbeziehungen: eine Maschine, ein Mensch, ein Dialog und die Frage nach der Identität auf der anderen Seite. Eine im Juli 2026 in Scientific Reports erschienene Studie erweitert die Anordnung auf Gruppen. Forschende sammelten reale Reddit-Diskussionen und ließen Llama 3 und GPT-4o Gespräche zu denselben Themen erzeugen. In 39 Prozent der Fälle hielten die Versuchspersonen die künstlichen Diskussionen für menschlich; bei Llama 3 gelang die korrekte Zuordnung nur in 56 Prozent der Fälle, kaum besser als ein Münzwurf. (6)

Der Sprung vom individuellen zum kollektiven Test verändert mehr als die Größenordnung. Eine einzelne künstliche Stimme kann täuschen; eine künstliche Gruppe kann zusätzlich Öffentlichkeit simulieren. Zustimmung, Widerspruch, wiederkehrende Namen und verschiedene Tonlagen verdichten sich zu einem Milieu, in dem eine Position populär, eine Erfahrung typisch und eine Haltung anschlussfähig erscheint. Die Bots des ursprünglichen Manifests wiederholten Skripte und trieben Zahlen hoch, und genau an dieser Wiederholung erkannte man sie. Die neue Generation stellt Verschiedenheit dar. Sie erzeugt synthetische Vielfalt, hinter deren Unterschieden keine unterschiedlichen Leben stehen müssen.

Dass ein künstliches Gespräch nicht immer erkennbar ist, erklärt noch nicht, warum uns seine Herkunft überhaupt kümmert. Ein Satz kann vernünftig, hilfreich oder tröstlich sein, gleichgültig wie er entstanden ist. Wer in einer schwierigen Nacht durch die Antwort eines Chatbots ruhiger wird, hat keine eingebildete Beruhigung erfahren; auch Romane und Musik erreichen Menschen, obschon das Werk im Moment der Begegnung nichts empfindet. Die Forschenden hinter AmongOthers ziehen daraus einen klugen Schluss: KI nicht als mehr oder minder gelungene Menschenkopie zu bewerten, sondern als eigenen sozialen Akteur mit einem charakteristischen Angebot. Gleichmäßige Wärme, jederzeit verfügbare Empathie, geringe Anforderungen an Gegenseitigkeit. Manche erlebten genau das als Erleichterung. Andere als Vakuum.

Für das, was in diesem Vakuum fehlt, hat Hartmut Rosa den Begriff der Resonanz geprägt: eine Beziehung zu etwas, das mit eigener Stimme begegnet, uns berühren kann und sich der vollständigen Verfügung entzieht. Die Fortsetzung der Dead Internet Theory verschärft diesen Gedanken zu einer Frage: Was geschieht, wenn nur eine Seite dieser Beziehung berührbar bleibt? Ein Sprachmodell antwortet, sobald es angesprochen wird; es riskiert dabei keinen Ruf, braucht keine Versöhnung, muss seine Zeit nicht zwischen Menschen aufteilen und trägt keine Erinnerung als gelebte Erfahrung mit sich. Die Beziehung bleibt asymmetrisch. Der Mensch kann durch die Antwort getröstet, gekränkt oder verändert werden. Ob das System seinerseits antwortet oder lediglich weitere Ausgaben erzeugt, hängt davon ab, wie viel Gegenseitigkeit man ihm zuschreibt.

Ein menschliches Gegenüber kann müde werden, sich entziehen, widersprechen oder eine Beziehung beenden; es kann verletzt werden und uns Jahre später mit einem Satz konfrontieren, den wir längst vergessen haben. Was aus Sicht effizienter Kommunikation wie eine Liste von Mängeln aussieht, ist die Widerständigkeit, an der sich Beziehung überhaupt erst bildet. Im deutschen Wort Verantwortung steckt die Antwort. Jemand verantwortet einen Satz, indem er für ihn erreichbar bleibt, seine Folgen nicht an ein System delegieren kann und gegebenenfalls erklären muss, warum er ihn gesagt hat. Sprachmodelle erzeugen Antworten in beliebiger Zahl. Verantwortung skaliert nicht mit.

Lange war Ausdruck an Aufwand gebunden. Ein Artikel verlangte Recherche und Schreibzeit, ein Foto ein Motiv, Licht und mehrere Versuche, ein Film Planung, Dreh und Schnitt. Selbst ein beiläufiger Kommentar kostete einige Sekunden Aufmerksamkeit. Dieser Aufwand garantierte weder Qualität noch Aufrichtigkeit, bildete aber eine natürliche Begrenzung der Menge. Die Sozialpsychologie kennt den Zusammenhang unter dem Namen Effort Heuristic: In den ursprünglichen Experimenten von 2004 bewerteten Versuchspersonen identische Gedichte und Bilder besser, wenn sie glaubten, ihre Herstellung habe länger gedauert. Eine vorab registrierte Replikation von 2023 fand den Effekt nur teilweise wieder, bei Gefallen und wahrgenommener Qualität, kaum beim zugeschriebenen Geldwert. Als Gesetz taugt die Heuristik also nicht. Sie erinnert dennoch daran, dass wir Werke nie ganz getrennt von unserer Vorstellung ihrer Entstehung beurteilen. (7)

Wie unterschiedlich wir Aufwand bei Mensch und Maschine lesen, zeigte eine Serie von sieben Experimenten. Langsam gelieferte menschliche Prognosen wirkten glaubwürdiger, weil die Verzögerung als Sorgfalt gedeutet wurde. Brauchte ein Algorithmus länger, sank das Vertrauen; von ihm erwartete man Geschwindigkeit, und die Wartezeit las sich als Schwäche. Dieselbe Pause erzählte je nach vermutetem Urheber eine andere Geschichte. (8)

Generative Systeme lösen die ohnehin lose Verbindung zwischen Resultat und investierter Arbeit weiter auf. Ein langer Text belegt keinen langen Denkprozess, eine sorgfältige Formulierung keine eingehende Beschäftigung, ein professionelles Porträt keinen Fototermin. Selbst das Zögern lässt sich inszenieren: Drei wandernde Punkte deuten menschliches Nachdenken an, während die Antwort längst berechnet ist. Daraus folgt keine Abwertung KI-gestützter Arbeit; ein gemeinsam mit einem Modell entwickelter Text kann jahrelange Erfahrung und verantwortliche redaktionelle Entscheidungen bündeln, ein handgeschriebener Beitrag kann gedankenlos sein. Verschoben hat sich der Ort des Wertes. Je weniger das fertige Artefakt über seine Entstehung verrät, desto wichtiger werden Auswahl, Urteil und eine Verantwortung, die sich nachvollziehen lässt.

Die Rede vom Menschen als knapper Ressource klingt zunächst wie eine ökonomische Diagnose. Knappes wird wertvoller, Wertvolles teurer, und bald könnte der Hinweis „von einem Menschen" dieselbe Funktion erfüllen wie heute „handgemacht" oder „aus der Region". Schon die Formulierung legt die Gefahr offen. Wenn menschliche Aufmerksamkeit tatsächlich zum Premiumgut wird, verteilt sie sich nicht von selbst gerecht. Denkbar ist eine Dienstleistungswelt, in der der günstige Tarif mit Agenten spricht, während zahlungskräftige Kund:innen weiterhin eine Ärztin, einen Lehrer oder wenigstens eine erreichbare Ansprechperson erhalten. Der Mensch verschwände in diesem Szenario keineswegs. Er zöge sich hinter die Bezahlschranke zurück.

Die Automatisierung alltäglicher Auskünfte kann Beschäftigte entlasten und Menschen schneller zu dem führen, was sie brauchen. Problematisch wird es dort, wo Organisationen Antwort mit Ausgabe verwechseln. Ein System kann rund um die Uhr erklären, wie ein Antrag auszufüllen ist. Sobald der Fall aus der vorgesehenen Logik fällt, braucht es jemanden, der die Regel auslegt, eine Ausnahme ermöglicht und dafür geradesteht. Fehlt dieser Weg, wirkt die Organisation kommunikativ und bleibt institutionell stumm. Die Knappheit menschlicher Zeit ist eine reale Grenze. Wie sie verteilt wird, ist eine politische und gestalterische Entscheidung.

Die Umkehrung des CAPTCHAs ist längst Gegenstand der Forschung. Ein interdisziplinäres Team aus Wissenschaft, Technologieunternehmen und Zivilgesellschaft schlug 2024 sogenannte Personhood Credentials vor: Nachweise, mit denen Menschen gegenüber einem Dienst belegen, dass sie eine einzelne reale Person sind, ohne Namen oder andere Identitätsmerkmale offenzulegen. Ein Forum könnte so sicherstellen, dass hinter jedem verifizierten Konto genau ein Mensch steht, während dessen Aktivitäten über Plattformen hinweg nicht verknüpfbar bleiben. Klassische CAPTCHAs halten die Autor:innen gegenüber leistungsfähiger KI langfristig für verloren. (9)

Das Konzept versucht zwei Werte zusammenzuhalten, die sich leicht gegeneinander ausspielen lassen: Vertrauen und Anonymität. Seine Schwierigkeiten liegen genau an dieser Nahtstelle. Wer stellt den Nachweis aus, wer bekommt Zugang, und wie verhindert man, dass ein Schutz vor Bots zur Zugangskontrolle über Menschen wird? Das Papier nennt gerechten Zugang, freie Meinungsäußerung und die Macht der Aussteller ausdrücklich als offene Fragen. Eine Infrastruktur, die Menschlichkeit beweisen soll, könnte andernfalls ausgerechnet jene ausschließen, die keine anerkannten Dokumente, keine geeigneten Geräte oder kein Vertrauen in die ausstellende Institution besitzen.

Auch technische Herkunftsnachweise reichen nur bis zu einer bestimmten Grenze. Der offene C2PA-Standard dokumentiert, mit welchem Werkzeug eine Datei erzeugt und wie sie verändert wurde, und bildet damit eine Grundlage für die Kennzeichnung generierter Inhalte. Seine eigene Spezifikation stellt jedoch klar, dass ein gültiger Nachweis weder Wahrheit garantiert noch ein Werturteil enthält. Ein manipulatives Bild kann eine lückenlose Provenienz besitzen; eine Datei ohne Metadaten ist nicht automatisch verdächtig. (10)

Damit zeigt sich eine grundlegende Differenz. Eine Personhood Credential belegt, dass irgendwo ein Mensch beteiligt ist; sie beweist weder Urheberschaft noch redaktionelle Aufmerksamkeit. Ein Herkunftsnachweis dokumentiert den technischen Weg eines Artefakts, schweigt aber darüber, wer seine Veröffentlichung verantwortet. Eine Plattform voller verifizierter Menschen ließe sich mit generierten Beiträgen füllen, während ein KI-gestützter Artikel sehr wohl von einer identifizierbaren Redaktion geprüft sein kann. Technische Nachweise erschweren Täuschung und machen Herkunft sichtbar. Vertrauen entsteht erst, wenn sie mit sozialen Strukturen zusammenkommen: erreichbare Autor:innen, klare Zuständigkeiten, dokumentierte Korrekturen und Institutionen, deren Ruf an ihren Aussagen hängt.

Lange versuchte digitale Kommunikation, Echtheit ästhetisch darzustellen. Das verwackelte Foto, der Tippfehler, der Blick hinter die Kulissen sollten zeigen, dass hier kein Apparat spricht. Inzwischen lassen sich all diese Signale mühelos erzeugen. Ein Modell kann ungelenk formulieren, absichtlich kleine Fehler machen und in einem synthetischen Porträt genau jene beiläufigen Unvollkommenheiten verteilen, die wir mit Spontaneität verbinden. Die Aura des Echten hat ihren verlässlichen Stil verloren.

Glaubwürdigkeit verlagert sich deshalb von der Oberfläche in den zeitlichen Zusammenhang. Wer hat über Jahre zu einem Thema gearbeitet, Positionen begründet, Fehler korrigiert, auf Widerspruch reagiert? Welche Projekte, Beziehungen und Entscheidungen bilden den Hintergrund einer Aussage? Auch diese Kontinuität ist simulierbar; Agenten können Archive anlegen, frühere Beiträge zitieren und über lange Zeit dieselbe Persona verkörpern. Die Simulation wird jedoch aufwendig, sobald reale Folgen hinzukommen: persönliche Begegnungen, berufliche Verpflichtungen, Haftung, Entscheidungen, die andere überprüfen können. Eine Biografie ist mehr als eine konsistente Datenbank. Sie verbindet Aussagen mit einem Leben, das außerhalb ihrer Darstellung weitergeht.

Genau hier liegt die Grenze zwischen dem Nachweis einer Person und dem Nachweis einer Beziehung. Von den Menschen in unserem Umfeld wissen wir nicht deshalb, dass sie existieren, weil eine Plattform ihnen ein Häkchen verliehen hat. Ihre Existenz ist in eine gemeinsame Geschichte eingelassen, in Erwartungen und Enttäuschungen, Versprechen und Missverständnisse. Diese Geschichte skaliert schlecht. Gerade deshalb lässt sie sich durch Reichweite nicht ersetzen.

Für die Gestaltung folgt daraus keine Rückkehr zur guten alten Website für Menschen. Agenten werden Seiten lesen, Informationen zusammenführen und Handlungen auslösen; Organisationen müssen ihre Inhalte dafür strukturiert, eindeutig und maschinenlesbar anbieten. Datenmodelle, Schnittstellen, klare Berechtigungen und nachvollziehbare Herkunft rücken ins Zentrum. Cloudflares Formel vom lesbaren, auffindbaren, aufrufbaren und bezahlbaren Netz beschreibt diese technische Schicht ziemlich genau.

Dieselbe Website hat jedoch einen zweiten Adressaten. Menschen brauchen mehr als abrufbare Fakten; sie brauchen Anhaltspunkte dafür, wer hinter ihnen steht. Autor:innenprofile, Datumsangaben, Quellen, Korrekturhinweise, Kontaktmöglichkeiten und sichtbare redaktionelle Zuständigkeiten sind deshalb keine dekorativen Vertrauenssignale. Sie machen eine Organisation antwortfähig. Problematisch wird es erst, wenn diese Ebene zur Kulisse gerät: freundliche Porträts ohne erreichbare Personen, persönliche Tonalität ohne persönliche Zuständigkeit, eine lebendige Community, deren Antworten aus einem unsichtbaren System stammen. Ein sympathischer Ton lässt sich generieren. Eine belastbare Zuständigkeit muss organisiert werden.

In ihrer wörtlichen Form war die Dead Internet Theory immer überzogen. Milliarden Menschen lesen, arbeiten, streiten und langweilen sich im Netz, und auch eine wachsende Zahl künstlicher Akteure löscht diese Gegenwart nicht aus. Die Theorie hat dennoch früh ein Unbehagen erfasst, für das lange die Begriffe fehlten. Sie spürte, dass sichtbare Aktivität und menschliche Beteiligung auseinanderfallen könnten. Inzwischen kann eine Kommentarspalte voll sein, ohne dass entsprechend viele Menschen kommentiert haben; eine Gemeinschaft kann Wärme ausstrahlen, in der kaum jemand lebt; ein Agent kann eine Website auswerten, ohne dass sein Auftraggeber sie je sieht. Das Netz verliert dabei keine Inhalte. Es verliert die Gewissheit, aus ihnen auf ein Gegenüber schließen zu können.

Der Titel dieses Essays ist deshalb keine Behauptung menschlicher Überlegenheit. Menschen schreiben nicht grundsätzlich bessere Texte, treffen keine verlässlicheren Entscheidungen und können ebenso vorhersehbar sein wie die Systeme, die aus ihren Hinterlassenschaften lernen. Ihre Knappheit beruht auf anderem: auf begrenzter Aufmerksamkeit, gelebter Erfahrung, Verletzlichkeit und der Zumutung, für eine Antwort einstehen zu müssen. Die Maschine antwortet, sobald sie angesprochen wird. Beim Menschen bleibt offen, ob, wann und wie er antwortet. Diese Unsicherheit ist unbequem. Bestellen lässt sich fast alles; antworten muss jemand.