Die Kunst, etwas zu verlieren

Im September 1928 kehrte Alexander Fleming aus dem Urlaub in sein Labor am St Mary's Hospital in London zurück und fand eine verdorbene Petrischale. Ein Schimmelpilz hatte sich über die Bakterienkultur gelegt, ein Versuch war hinüber, ein Sommer Arbeit vermutlich auch. Fleming hätte die Schale wegwerfen können. Stattdessen sah er, dass rund um den Pilz keine Bakterien mehr wuchsen. Der Rest ist Medizingeschichte, und aus der verdorbenen Schale wurde eine der meistzitierten Anekdoten über produktives Scheitern.

Man erzählt sie heute gern in Workshops zur Fehlerkultur, gleich neben dem Post-it, das aus einem missglückten Klebstoff entstand. Das Silicon Valley hat daraus ein Mantra gemacht, "fail fast", und es so oft wiederholt, dass es auf Postern in Großraumbüros hängt und nichts mehr bedeutet. Wer heute vom Scheitern schwärmt, klingt schnell nach Coaching. Und doch lohnt es sich, den abgenutzten Begriff noch einmal in die Hand zu nehmen, denn eine Technologie stellt ihm gerade eine Frage, die niemand vorher stellen musste: Was ist das Scheitern eigentlich wert, wenn es Maschinen gibt, die das Richtige billiger liefern als jeder Mensch?

Maschinen irren, ohne zu verlieren

Die naheliegende Antwort lautet, dass Scheitern menschlich bleibe, weil Maschinen es nicht könnten. Sie stimmt nicht. Künstliche Intelligenz scheitert unentwegt. Sie halluziniert Quellen, verrechnet sich bei einfachen Aufgaben, und die Verfahren, mit denen moderne Sprachmodelle trainiert werden, sind im Grunde industrialisiertes Versagen: Milliarden von Fehlversuchen, aus denen ein Algorithmus statistisch lernt, was besser funktioniert. Kein Mensch hat je so viele Fehler gemacht wie ein einziges dieser Systeme in einer Nacht.

Was der Maschine fehlt, ist etwas anderes. Im März 2016 spielte das Programm AlphaGo gegen den koreanischen Go-Meister Lee Sedol. Im zweiten Spiel setzte es den 37. Zug so weit ab vom vertrauten Muster, dass die Kommentatoren ihn zunächst für einen Fehler hielten. Er entschied die Partie. Die Maschine hatte diesen Zug mit einer Wahrscheinlichkeit von etwa eins zu zehntausend bewertet, sie hatte nichts riskiert, sie hatte nur gerechnet. Lee Sedol saß auf der anderen Seite des Bretts mit seiner Laufbahn, seinem Namen, seiner Vorstellung davon, was Go ist. Drei Jahre später trat er zurück und sagte, gegen diese Systeme sei nicht mehr zu gewinnen.

Der Unterschied zwischen einer Fehlerrate und einem Scheitern liegt im Einsatz. Wer nichts besitzt, kann nichts verlieren. Ein Modell besitzt nichts: keine Zeit, die es nicht zurückbekommt, keinen Ruf, keine Erinnerung an das, was es werden wollte. Es irrt, aber es verliert nicht. Und ohne Verlust ist das Scheitern nur ein Messwert.

Der Funke liegt nicht im Fehler

Wenn das stimmt, muss man auch die zweite Hälfte der beliebten These prüfen, wonach der Fehler die eigentliche Quelle der Kreativität sei. Der Zufall, so heißt es, sei der Motor des Neuen, und der Mensch habe einen Vorsprung, weil er sich irren könne. Doch Zufall lässt sich programmieren. Jedes Sprachmodell hat einen Regler, der bestimmt, wie weit es von der wahrscheinlichsten Antwort abweicht. Varianz ist billig geworden.

Was nicht billig geworden ist, zeigt eine Bemerkung, die Miles Davis zugeschrieben wird: Ob ein Ton falsch war, entscheide der nächste. Der falsche Ton ist noch keine Musik. Musik entsteht, wenn jemand beschließt, ihm zu folgen statt zurück zum Plan. Fleming hat keinen Fehler gemacht, er hat einem Fehler geglaubt. Die Kreativität lag nicht in der verdorbenen Schale, sondern in der Entscheidung, den eigenen Versuchsaufbau für weniger wichtig zu halten als das, was ihn zerstört hatte.

Diese Entscheidung setzt etwas voraus, das man leicht übersieht: Man muss den Plan gewollt haben. Abweichung ist nur dort ein Ereignis, wo jemand eine Absicht hatte, von der abgewichen wird. Eine Maschine, die keine Absicht hat, kann auch nicht davon abweichen. Sie produziert Unerwartetes, aber nichts, das sie selbst überrascht. Der Funke, wenn man ihn so nennen will, springt nicht im Fehler über. Er springt in dem Moment, in dem jemand etwas aufgibt, das ihm gehört hat.

Die neue Ökonomie des Falschen

Was folgt daraus für eine Arbeitswelt, in der das Richtige zunehmend automatisiert wird? Vermutlich eine Verschiebung, die der Volkswirt sofort versteht und der Personalchef noch nicht: Wenn Korrektheit billig wird, wird das Falsche teuer. Nicht der Fehler an sich, den erledigt die Maschine im Akkord, sondern die Bereitschaft, mit dem eigenen Namen für einen Versuch einzustehen, der danebengehen kann.

Ausgerechnet die Fehlerkultur, wie sie in Unternehmen und Schulen seit Jahren gepredigt wird, arbeitet gegen diese Fähigkeit. Sie nimmt dem Scheitern die Kosten, um es erträglich zu machen, und nimmt ihm damit genau das, was es wertvoll macht. Ein Scheitern ohne Einsatz ist eine Übung. Übungen kann man an Maschinen delegieren.

Man sollte vorsichtig sein mit dem Wort "niemals". Die Geschichte der Technik ist eine Geschichte von Dingen, die Maschinen nie können sollten, vom Schachspiel über die Übersetzung bis zum Gedicht. Vielleicht wird eines Tages ein System etwas riskieren, was ihm gehört, und dann wäre es kein Werkzeug mehr, sondern ein Gegenüber. Bis dahin aber bleibt eine Fähigkeit, die sich nicht trainieren lässt, weil sie kein Können ist, sondern eine Lage: verlieren zu können, und zu wissen, dass man es tut.

Fleming hat einen Sommer Arbeit verloren, als er die Schale in der Hand hielt. Er wusste das. Deshalb hat er genauer hingeschaut.