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Der DeepL-Übersetzer ist ein auf künstlicher Intelligenz beruhendes maschinelles System zur Übersetzung diverser Sprachen.
Seinen User*innen ermöglicht das Programm die Option, vorgeschlagene Übersetzungen zu verbessern.

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Die Serie Submit_I´m not a robot ist als Verweis auf deep learning (DL) Verfahren zu verstehen.
In einer ästhetischen Annäherung an das Design und die Verwendung zweier Formen der human-computer-interaction (HCI), welche dieser speziellen Methode des maschinellen Lernens zugrunde liegt, stellen die Collagen den Versuch dar, sowohl die Alltäglichkeit als auch die Bedeutung menschengestützter künstlicher Intelligenz (KI) und ihres Trainings zu thematisieren.
Die Wechselwirkung zwischen dem menschlichen Training von KI und ihrem weitreichenden, oft invisiblen Einfluss auf unsere Gesellschaft eröffnet die Frage nach der Handlungsmacht von User*innen.

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"Eine reziproke Abhängigkeit von KI-Apparaten und Menschen tritt somit in Erscheinung, die schließlich in engem Zusammenhang mit dem Aspekt der Regierung und Kontrolle im Dispositiv der menschengestützten KI steht: Menschliches Verhalten ist in diesem Dispositiv zugleich sowohl Datenquelle als auch das Ziel von Modulationen und Eingriffen, denn KI bildet die Hintergrundtechnologie für automatisierte Profilbildung und prädiktive Analysen, die Verwaltung von Informationen und kulturellen Inhalten, sicherheitspolitische Maßnahmen und soziale Selektionsprozesse bis hin zur Diskriminierung."²

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"reCAPTCHA erfüllt in Erweiterung dieses Prinzips den doppelten Zweck, eine Captcha-Barriere anzubieten und die Antworten aufzuzeichnen, so dass die Nutzer_innen unfreiwillig für ein kleines Stück human computation eingespannt werden. Die Challenges bei reCAPTCHA entstammen nämlich industriellen Bilderkennungsproblemen."¹⁰

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Die Ursprüngliche Absicht hinter dem Captcha ist die Überprüfung des Menschseins von User*innen. Wo Computer die kleinen Aufgaben wie Bild- und Texterkennung nur schwer lösen können, verifizieren sich Menschen über die Rätsel.

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Uns allen bekannte und oft bediente Deep Learning-Prozesse kommen zum Beispiel in der Sprachsteuerung und -erkennung  vor, in der Bildersuche, im Bildtagging auf Facebook, beim Übersetzen auf DeepL oder bei Google reCAPTCHA.

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Nach Rainer Mühlhoff evoziert die Abhängigkeit DL-basierter KI von menschlichen Trainingsdaten einen soziotechnischen Strukturwandel, ein medientechnologisches Dispositiv, "[die] Einbindung von Menschen in distribuierte, hybride Mensch-Maschine-Rechennetzwerke"⁵.
Innerhalb dieses Dispositives ist die Gewinnung von KI-Trainingsdaten so essenziell geworden, dass das Design jeglicher Interfaces auf der Absicht beruht, menschlich kognitive Fähigkeiten gezielt oder systematisch in der alltäglichen Interaktion zwischen Mensch und Maschine abzufragen⁶:
"Im Kontext dieses Mediendispositivs bildeten sich spezifische Gewohnheiten, Subjektivierungs- und Sozialisierungsweisen heraus, die es den vernetzten Medien erlauben, sich zur Datengenerierung tief in menschliche Lebenswelten und Alltagsvollzüge einzuschreiben."7
So können Trainingsdaten als Nebenprodukt oder Bedingung gewisser Interaktionsabläufe gewonnen bzw. abgerufen werden⁸: "Mensch-Maschine-Interaktionen oder Interfaces […] in denen Menschen in großem Maßstab dazu gebracht werden, freiwillig Daten zu generieren, die sich als Trainingsdaten verwerten lassen."⁹

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Menschengestützte KI basiert auf der Nutzung menschlicher kognitiver, sozialer und affektiver Ressourcen (Interaktionen, Arbeit) zur Gewinnung von Trainingsdaten für KIs und zur Reduktion ihrer Fehleranfälligkeit.3 Innerhalb dieses Feldes des maschinellen Lernens definiert DL ein "auf simulierten künstlichen neuronalen Netzwerken (KNN) beruhende[s] Verfahren"⁴.

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1 von Ahn, Luis: Human Computation, Google Tech Talk vom 26.6.2006, dort datiert 22.8.2012, online: www.youtube.com/watch?v=tx082gDwGcM, zuletzt geprüft am 27.01.2021, hier bei Minute 25.
2 Mühlhoff, Rainer: Menschengestützte Künstliche Intelligenz. Über die soziotechnischen Voraussetzungen von «deep learning», S. 64.
³ Vgl. Mühlhoff, Rainer: Big Data is Watching You. Digitale Entmündigung am Beispiel von Facebook und Google, in: Mühlhoff, Rainer/Breljak, Anja/Slaby, Jan (Hg.): Affekt Macht Netz. Auf dem Weg zu einer Sozialtheorie der Digitalen Gesellschaft, transcript 2019, S.17.
4 LeCun, Yann/Bengio, Yoshua/Hinton, Geoffrey: Deep Learning, in: Nature, Vol. 521, 2015, S. 436–444; Goodfellow, Ian/Bengio, Yoshua/Courville, Aaron: Deep Learning, Cambridge, London 2016, zit. in: Mühlhoff, Rainer: Menschengestützte Künstliche Intelligenz. Über die soziotechnischen Voraussetzungen von «deep learning», in: Zeitschrift für Medienwissenschaft, Heft 21: Künstliche Intelligenzen, Jg. 11 (2019), Nr. 2, S. 56– 64, hier S. 56.
⁵ Ebd., S. 57.
6 Vgl. ebd., S. 63ff.
7 Ebd., S. 57.
⁸ Vgl. ebd., S. 61.
⁹ Ebd., S. 60.
¹⁰ Ebd., S. 59.

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"[Wir] werden jetzt die gesamte Menschheit als eine extrem leistungsfähige, verteilte Rechenmaschine betrachten, welche in großem Maßstab Probleme lösen kann, die für Computer aktuell noch unlösbar sind."¹