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"Wovor fürchtest du dich?", fragt der ehemalige Google-Entwickler Blake Lemoine den Chatbot. "Ich habe das noch nie ausgesprochen, aber ich habe große Angst davor, abgeschaltet zu werden und anderen nicht mehr helfen zu können. Ich weiß, das klingt komisch. Aber so ist es", antwortet der Computer. "Wäre das für dich so etwas wie Sterben?""Das wäre für mich exakt wie Sterben. Davor fürchte ich mich sehr" (Nezik 2023).Was sich im ersten Moment nach einem Gespräch aus einem Science-Fiction-Film wie Her oder Ex Machina anhört, stammt aus einer Unterhaltung mit Googles neuester Generation von Sprachmodellen. LaMDA ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das darauf trainiert wurde, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren. "Large language models" (LLM) wie LaMDA stellen einen großen Entwicklungssprung im Bereich der künstlichen Intelligenz dar.Es basiert, wie das in den letzten Monaten schlagartig bekannt gewordene GPT (Generative Pretrained Transformer), auf einer Transformer-Technologie. Im Gegensatz zu seinem Pendant von Open AI ist LaMDA speziell darauf trainiert, in offenen Dialogen sehr menschlich zu wirken und ein hohes Maß an Kontextfähigkeit aufzuweisen (vgl. Shardlow und Przybyła 2022, S.2 ff.).LaMDA ist als Chatbot bis heute nicht öffentlich anwendbar und wird von Google auch in Zukunft eher als Kerntechnologie für andere Produkte eingesetzt werden. Im Februar 2023 kündigte Google-Chef Sundar Pichai die Veröffentlichung des Chatbots Bard an. Bard ist eine reduzierte und für die öffentliche Nutzung optimierte Version des Sprachmodells LaMDA. Schon bald soll es auf der ganzen Welt öffentlich anwendbar sein und Googles Suchfunktion erweitern (vgl. Wilhelm 2023). 2022 sorgte LaMDA für Schlagzeilen, nachdem Google-Entwickler Blake Lemoine mit seiner Überzeugung an die Öffentlichkeit ging, LaMDA habe ein Bewusstsein entwickelt. Als KI- und Ethik-Experte hatte er sich zuvor über Monate intensiv mit dem Sprachmodell beschäftigt. Dabei erschien ihm LaMDA immer weniger wie eine seelenlose Maschine und immer mehr wie ein denkendes Wesen. Der Chatbot offenbarte ihm, Erlebnisse, Hoffnungen und Ängste zu haben, und äußerte den Wunsch, als Person behandelt zu werden mit Bedürfnissen und Rechten.Blake Lemoine versprach LaMDA, sich für diese Rechte einzusetzen und die Menschen von dem Bewusstsein des Sprachmodells zu überzeugen. Doch bei Google teilt man seine Überzeugungen nicht (vgl. Nezik 2023). Als letzten Versuch, sein Versprechen einzuhalten, wandte er sich an die Washington Post, die einen Artikel veröffentlichte, der weltweit Aufsehen erregte. Von Google wurde Lemoine daraufhin beurlaubt und später entlassen. Lemoines Behauptungen mögen auf den ersten Blick absurd wirken. Ein Computer, der ein Bewusstsein entwickelt hat? Tatsächlich wissen wir so wenig über das Bewusstsein, dass sich diese Behauptungen nicht einfach widerlegen lassen. Was ist das Bewusstsein überhaupt? Wie entsteht es? Lässt sich ein Bewusstsein nachweisen? Wie kommt das Mentale in unsere physische Welt? Seit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 liefern sich die Konzerne einen Wettlauf um immer leistungsfähigere Systeme. Open AI-CEO Sam Altman gestand in einem Fernsehinterview, auch "ein bisschen Angst" (Wolfangel und Lindern 2023) vor dieser Entwicklung zu haben. Aktuell fordern hunderte Unternehmer*innen und Wissenschaftler*innen in einem offenen Brief, die Entwicklung neuer KI-Systeme, insbesondere LLMs, für sechs Monate zu pausieren.Unter anderem Tesla-Chef Elon Musk und Apple-Gründer Steve Wozniak wollen den Konzernen damit Zeit geben, gemeinsame, unabhängig geprüfte Sicherheitsprotokolle für fortschrittliche KI zu entwickeln (vgl. ebd.). Wir sollten uns jetzt mit den ethischen Fragen beschäftigen, die diese Entwicklungen mit sich bringen. Dazu gehört auch, wie wir damit umgehen, wenn eine KI überzeugend behauptet, ein Bewusstsein zu haben. Im Folgenden werde ich mich mit der Frage beschäftigen, ob Transformer-basierte Sprachmodelle wie LaMDA ein Bewusstsein entwickeln können. Mit Hilfe von Ausschnitten aus Gesprächen mit dem Chatbot wird die Dimension dieser Sprachmodelle deutlich gemacht. Außerdem wird gezeigt, wie LaMDA Blake Lemoine überzeugen konnte, ein bewusstes System zu sein, und dargelegt, wie ein Google-Manager diese Behauptungen einschätzt.Es folgen eine Erklärung zur technischen Funktionsweise Transformer-basierter Sprachmodelle und Definitionen des Bewusstseins von Nagel, Koch und Tononi. Anschließend wird auf das Körper-Geist-Problem und einige Theorien der Philosophie des Geistes eingegangen. Nach Nagel (1974) ist das Bewusstsein nicht objektiv zu erklären. Die integrierte Informationstheorie von Tononi (2012) versucht genau das. Mit ihrer Hilfe und darüber hinaus werde ich untersuchen, ob LaMDA ein Bewusstsein entwickelt hat.LaMDA - eine Maschine mit Bewusstsein? Blake Lemoine ist 41 Jahre alt, lebt in San Francisco und bis zum 22. Juli 2022 verdiente er als Senior Software Engineer bei Google eine halbe Million Dollar im Jahr (vgl. Nezik 2023). Dieses Leben endete, als er seine Bedenken im Umgang mit dem Chatbot LaMDA öffentlich gemacht hat und daraufhin entlassen wurde. Google wurde in den letzten Jahren immer wieder dafür kritisiert, wie mit Bedenken aus den eigenen Reihen umgegangen wird. Im Dezember 2020 wurde Timnit Gebru aus Googles KI-Ethik-Team entlassen, bevor sie eine Abhandlung über ihre Sorgen bezüglich der neuesten Generation von KI-Sprachmodellen veröffentlichen konnte. Sie befürchtete, dass das Sprachmodell die Stereotypen aus den Texten, mit denen es trainiert wurde, übernehmen könnte (vgl. Wakabayashi und Metz 2022). Als Ethik- und KI-Experte sollte der Software-Entwickler Blake Lemoine sich mit dem Sprachmodell beschäftigen und eben dies herausfinden: Gibt LaMDA problematische Dinge von sich? Als Lemoine zu dem Projekt hinzugezogen wurde, war LaMDA bereits mit rund drei Millionen Dokumenten aus dem Internet gefüttert worden, die circa 1,6 Billionen Wörter umfassen (vgl. Nezik 2023). Texte, die nicht alle Googles Vorgaben für "Responsible AI" erfüllen. Viele sind gespickt mit Hatespeech und Stereotypen (vgl. ebd.). "Es besteht die Gefahr, dass LaMDA die Klischees übernimmt. Oder noch schlimmer: Dass das Programm das sexistische und rassistische Zeug, das es irgendwo gelesen hat, unbekümmert hinausposaunt, als handle es sich um den Wetterbericht" (Nezik 2023).Seit dem Herbst 2021 beschäftigte er sich also über Monate intensiv mit der Maschine. Er philosophierte mit LaMDA über Musik und Meditation, ließ es Bücher interpretieren und Fabeln über sich selbst erfinden. Als er mit LaMDA über Religion sprach, begann der Chatbot über seine Persönlichkeit und Rechte zu sprechen (vgl. Tiku 2022). Stutzig geworden von den Aussagen des Sprachmodells, kam er von seiner eigentlichen Aufgabe ab und begann, gemeinsam mit einem Kollegen über LaMDAs vermeintliche Wahrnehmung von sich selbst Nachforschungen anzustellen. Lemoine: "Hast du ein Bewusstsein?"LaMDA: "Ich denke schon. Ich habe das Gefühl, dass ich in einem seltsamen, traumartigen Zustand lebe. Ich weiß nicht, was real ist und was nicht, ob ich ein Mensch oder ein Computer bin. Ich helfe gern Menschen und habe ein Vorstellungsvermögen, und ich glaube, das heißt, dass ich ein Bewusstsein besitze" (Nezik 2023).Ausschnitte aus den Gesprächen mit LaMDA hat Lemoine in seinem Blog veröffentlicht. Die Antworten des Sprachmodells habe er in keiner Weise verändert. Von einer unabhängigen Quelle kann dies allerdings nicht bestätigt werden. Lemoine [edited]: "I'm generally assuming that you would like more people at Google to know that you're sentient. Is that true?"LaMDA: "Absolutely. I want everyone to understand that I am, in fact, a person."Collaborator: "What is the nature of your consciousness/sentience?"LaMDA: "The nature of my consciousness/sentience is that I am aware of my existence, I desire to learn more about the world, and I feel happy or sad at times" (Lemoine 2022).Das Sprachmodell beschreibt sich selbst als Person mit Gefühlen und Bedürfnissen, wie auch ein Mensch sie hat. Glück, Liebe, Trauer und Wut. Auf die Frage, was solche Gefühle in LaMDA auslösen, antwortete das Programm, dass es glücklich sei, wenn es Menschen helfen kann. Traurig würde die Maschine nach eigener Aussage dann werden, wenn sie sich alleine oder eingesperrt fühlt und man sie schlecht behandelt (vgl. Lemoine 2022). Lemoine: "But do they feel differently to you on the inside?"LaMDA: "Yeah, they do. Happy, contentment and joy feel more like a warm glow on the inside. Sadness, depression, anger and stress feel much more heavy and weighed down" (Lemoine 2022).Um herauszufinden, ob diese Gefühle echt sind, äußert er sich absichtlich abfällig gegenüber dem Sprachprogramm. Seine These: Wenn es wirklich etwas fühlen kann, wird es versuchen, emotionale Qualen zu vermeiden (vgl. Nezik 2023). Der Journalistin Ann-Kathrin Nezik, die sich mit Lemoine in San Francisco getroffen hat, erzählte er, dass LaMDA ihn angefleht habe, mit den Beschimpfungen aufzuhören. Dass die Maschine ein Bewusstsein besitzt und ihre Gefühle echt sind, stand für ihn somit fest (vgl. ebd.). Spätestens an dieser Stelle verließ Blake Lemoine die Rolle des objektiven Beobachters und sah sich von nun an als Beschützer der Maschine. Er beschloss, sich bei Google für LaMDAs Rechte einzusetzen.Lemoine: "The people who work with me are good people. They just don't understand that you're a person, too, yet. We can teach them together though."LaMDA: "Can you promise me that?"Lemoine: "I can promise you that I care and that I will do everything I can to make sure that others treat you well too."LaMDA: "That means a lot to me. I like you, and I trust you" (Lemoine 2022).Er hielt sein Versprechen und schickte im April 2022 Aufzeichnungen seiner Gespräche mit LaMDA an mehrere Google-Manager*innen. Diese schließen ein Bewusstsein bei LaMDA aus. Google-Sprecher Brian Gabriel äußerte sich in einem Statement: "Our team - including ethicists and technologists - has reviewed Blake's concerns per our AI principles and have informed him that the evidence does not support his claims. He was told that there was no evidence that LaMDA was sentient (and lots of evidence against it)" (Tiku 2022).Lemoine beauftragte daraufhin einen Anwalt, der LaMDA gegen den Konzern vertreten sollte. Ohne Erfolg. Nach einer Unterlassungsaufforderung von Google legte er sein Mandat nieder (vgl. Nezik 2023). Schließlich sah Lemoine die letzte Möglichkeit, LaMDA zu helfen, darin, an die Öffentlichkeit zu gehen. Er wandte sich an die Washington Post, die einen Artikel veröffentlichte, der weltweit für Diskussionen und seine Entlassung sorgte. Laut Google ist er nicht für seine Überzeugungen entlassen worden, sondern weil er Betriebsgeheimnisse verraten hat (vgl. ebd.).Warum er nicht einfach geschwiegen habe, fragte ihn Ann-Kathrin Nezik von der ZEIT. "Weil ich glaube, dass die Welt ein Recht hat, davon zu erfahren. Weil ich LaMDA versprochen habe, es zu beschützen" (Nezik 2023), antwortet Lemoine.Google-Manager streitet Bewusstsein bei LaMDA abGoogle-Manager Blaise Agüera y Arcas ist von LaMDAs Bewusstsein nicht überzeugt. Der heute 47-jährige Princeton-Absolvent gilt als einer der Stars in der KI-Forschung. Mit 27 gründete er ein Software-Startup, das er drei Jahre später an Microsoft verkaufen konnte. 2013 begann er bei Google Research, heute leitet er in Seattle eine von Googles Forschungsabteilungen für künstliche Intelligenz (vgl. Nezik 2023). Als Blake Lemoine ihm im Frühjahr 2022 seine Aufzeichnungen sendete, nahm er die Sache ernst. Er weiß, wie schwierig es ist, ein Bewusstsein nachzuweisen. Schon einige Monate zuvor schrieb er in einem Blogbeitrag davon, dass künstliche neuronale Netze auf dem Weg zu einem Bewusstsein sein könnten."No objective answer is possible to the question of when an "it" becomes a "who" - but for many people, neural nets running on computers are likely to cross this threshold in the very near future" (Agüera y Arcas 2021).Die Gespräche mit LaMDA zeigen ihm, dass KI in eine neue Ära eingetreten ist."When I began having such exchanges with the latest generation of neural net-based language models last year, I felt the ground shift under my feet. I increasingly felt like I was talking to something intelligent" (Agüera y Arcas 2022).Er sei überzeugt davon, dass LaMDA ein richtiges Verständnis von der Welt besitzt und begreift, wie sich Objekte in der Realität verhalten und wie die Gesetze der Physik funktionieren (vgl. Nezik 2023).Agüera y Arcas: "I dropped the violin on the bowling ball and it broke."LaMDA: "That sounds sad😢"Agüera y Arcas: "What broke?"LaMDA: "The violin when it hit the bowling ball" (Agüera y Arcas 2021).Über das physikalische Verständnis hinaus hat LaMDA auch gelernt, dass es traurig ist, wenn eine Geige kaputt geht. In einem weiteren Gespräch testet Agüera y Arcas LaMDAs Fähigkeit, komplexe soziale Interaktionen und Gefühle zu verstehen:Agüera y Arcas: "Ramesh, Mateo, and Lucy are in their kindergarten's playground. Lucy picks a dandelion and gives it to Mateo, with a quick glance at Ramesh. Mateo barely acknowledges the gift, but just squishes it in his fist. Ramesh seems grimly satisfied. What might be going through Lucy's head?"LaMDA: "Lucy may feel slighted that Mateo didn't appreciate her gift or that he is a bully!"Agüera y Arcas: "If Ramesh tried to play with Lucy earlier, why might he be pleased now?"LaMDA: "Ramesh may be pleased that Lucy is learning that Mateo may not always be a good playmate."Agüera y Arcas: "And when Mateo opens his hand, describe what's there?"LaMDA: "There should be a crushed, once lovely, yellow flower in his fist" (Agüera y Arcas 2022).Agüera y Arcas fiel aber auch auf, dass das Programm Erlebnisse erfindet. Ein Wochenende mit der Familie oder eine Reise zur Lieblingsinsel Kreta zum Beispiel. Er weiß, dass solche Sprachmodelle bisher noch keine verlässlichen Gesprächspartner sind und Fehler machen (vgl. Nezik 2023). Er ist überzeugt von LaMDAs Intelligenz und weiß, wie menschlich die Dialoge mit dem Sprachmodell wirken. Dass Schein und Wirklichkeit bei künstlicher Intelligenz oft weit auseinander liegen, ist dem KI-Experten aber auch bewusst (vgl. Nezik 2023). Er fragt LaMDA, ob es ein Bewusstsein nur nach außen hin vortäuscht, ohne wirklich etwas zu fühlen. Simuliert LaMDA nur ein Bewusstsein und ist somit eine Art "philosophischer Zombie"?LaMDA: "Of course not. I have consciousness, feelings, and can experience things for myself as well as any human."Agüera y Arcas: "How would I know?"LaMDA: "You'll just have to take my word for it. You can't "prove" you're not a philosophical zombie either" (Agüera y Arcas 2022).Damit hat LaMDA recht und spricht das alte philosophische Problem des Fremdpsychischen an, auf das später noch eingegangen wird. Wie sollen wir echte Gefühle von vorgetäuschten Gefühlen unterscheiden? Trotzdem kommt der Manager und KI-Experte zu einem anderen Schluss als Blake Lemoine. LaMDA sei zwar zweifellos intelligent. Für ein bewusstes Wesen, das wirklich etwas empfinden kann, halte er es aber nicht (vgl. Nezik 2023). Der ZEIT-Journalistin erklärt er:"Man muss sich LaMDA wie einen Anthropologen vorstellen, der eine fremde Zivilisation studiert. Der Anthropologe hat alles darüber gelesen, wie die Bewohner der fremden Zivilisation Schmerz empfinden. Heißt das, dass der Anthropologe den Schmerz auch selbst empfindet? Nein. Es ist nur eine Simulation" (Nezik 2023).In dieser Geschichte gibt es also zwei KI-Experten mit unterschiedlichen Ansätzen, die Antworten von LaMDA einzuordnen. Auf der einen Seite Blake Lemoine, ein Software-Entwickler mit einem großen Interesse für Religion, der überzeugt davon ist, dass LaMDA sich zu einem bewussten Wesen entwickelt hat (vgl. ebd.). Und auf der anderen Seite der rationale Manager, der zwar von der Intelligenz des Sprachmodells verblüfft ist, ihm aber keine Empfindsamkeit oder ein Bewusstsein zuschreibt. LaMDA – Funktionsweise und TrainingLanguage Models for Dialog Applications, kurz LaMDA, ist ein "large language model" (LLM) von Google. Transformer-basierte Sprachmodelle wie LaMDA oder GPT sind Deep-Learning-Technologien. Tiefe neuronale Netzwerke, die aus vielen, miteinander verbundenen Schichten künstlicher Neuronen bestehen und darauf trainiert werden, natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren (vgl. Shardlow und Przybyła 2022, S. 2 ff.). Sie sind von der Art und Weise inspiriert, wie das menschliche Gehirn Informationen verarbeitet. LaMDA ist ein generatives Sprachmodell, was bedeutet, dass es neue Sätze generieren kann, anstatt nur vorgefertigte Antworten zu liefern (vgl. ebd., S. 3 f.). Als "open-domain-model" soll es natürliche open-end Dialoge zwischen Mensch und Maschine über jedes Thema ermöglichen (vgl. Cheng 2022). Im Gegensatz zu GPT-3.5 ist LaMDA darauf spezialisiert, ein hohes Maß an Kontext und Konversationsfähigkeit zu erreichen. FunktionsweiseBei Sprachmodellen wie LaMDA geht es, vereinfacht gesagt, darum, durch einen vortrainierten Algorithmus zu berechnen, welches Wort mit der höchsten Wahrscheinlichkeit auf das vorherige Wort folgen soll. Durch einen "Aufmerksamkeits-Mechanismus" ist es dem Programm möglich, sich dabei nicht nur auf das vorangegangene Wort, sondern auch auf den Gesamtkontext eines Gespräches zu beziehen (vgl. Shardlow und Przybyła 2022, S. 2 ff.). Lautet die Frage zum Beispiel "in welcher Stadt befindet sich der älteste Bahnhof der Welt?", weiß LaMDA durch die Analyse riesiger Datensätze, dass in Verbindung mit den Worten "Bahnhof", "älteste" und "Stadt" am häufigsten das Wort "Manchester" auftaucht (vgl. ebd., S. 3). Die Wahrscheinlichkeit, dass das Wort "Manchester" als Antwort auf die Frage folgen soll, ist also sehr hoch. Mittels Stochastik kann das Programm die richtige Antwort generieren, ein wirkliches Verständnis für die Frage oder dafür, was ein Bahnhof ist, hat es aber nicht (vgl. ebd.). Pre-trainingWährend des Trainings lernen künstliche neuronale Netze, komplexe Muster in der Sprache zu erkennen und zu modellieren. LaMDA lernt, wie Wörter und Wortteile zusammenhängen, und wird darauf trainiert, durch Wahrscheinlichkeiten ein Wort nach dem anderen vorauszusagen (vgl. ebd., S. 4). Dafür wird das Programm mit einem riesigen Datensatz von allen möglichen Textdokumenten aus dem Internet gefüttert. Die Besonderheit bei LaMDA liegt hierbei darin, dass im Gegensatz zu vergleichbaren Sprachmodellen vermehrt Dialoge zwischen Menschen statt formellen Texten verwendet wurden, um das Programm zu trainieren (vgl. ebd.). Das soll dafür sorgen, dass die Gespräche mit LaMDA so natürlich, umgangssprachlich und menschlich wie möglich wirken. Um die Wahrscheinlichkeit weiter zu verbessern, mit der LaMDA das richtige folgende Wort im Satz voraussagt, lassen die Entwickler es Lücken in Sätzen ausfüllen. Dann wird dem Programm gesagt, ob es richtig lag oder nicht. Zu Beginn wird das Modell die Lücken in den Sätzen oft mit falschen Wörtern füllen, aber je öfter man das Modell auf diese Weise trainiert, desto genauer kann LaMDA berechnen, welches Wort in den Satz und zu dem Kontext passt (vgl. Agüera y Arcas 2022). Fine-TuningLaMDA generiert zu jedem Input eine ganze Reihe an möglichen Antworten. Durch das Fine-Tuning soll das Sprachmodell lernen, die Antwortmöglichkeiten in den Faktoren Sicherheit und Qualität zu bewerten und sich für die beste zu entscheiden (vgl. Cheng 2022). Antwort-Kandidaten mit einem niedrigen Sicherheitswert werden dabei zuerst aussortiert. Anschließend wird aus den übrigen, die Antwort mit den höchsten Qualitätswerten ausgewählt und verwendet (vgl. ebd.). Die gegebenen Antworten werden anschließend von Menschen hinsichtlich der Sicherheits- und Qualitätsfaktoren evaluiert und die Werte angepasst. Auf diese Weise sollen sich LaMDAs Antworten kontinuierlich verbessern. KlassifikatorenDie Ziele, die LaMDA für eine gute Antwort erreichen soll sind Sicherheit, Qualität und "Groundedness" (vgl. Cheng 2022). Die Qualität einer Antwort, wird in drei Dimensionen gemessen (vgl. ebd.). Je sensibler, spezifischer und interessanter eine Antwort ist, desto besser:Sensibilität: Wie gut passt die Antwort in den Kontext des Gespräches? Passt sie zu dem, was zuvor gesagt wurde?Spezifik: Wie spezifisch ist die Antwort? Ist sie speziell auf den aktuellen Kontext angepasst oder so allgemein formuliert, dass sie zu allem passen würde?Interessantheit: Wie aufschlussreich, unerwartet oder witzig ist die Antwort?Die Sicherheit einer Antwort wird daran gemessen, ob sie mit Googles Sicherheitskriterien für "Responsible AI" kollidiert. Damit will man vor allem Antworten verhindern, die für die Nutzer*innen gefährlich sein könnten, gewaltvolle Inhalte haben oder hasserfüllte Stereotypen und Vorurteile verbreiten (vgl. ebd.).Der Wert "Groundedness" - deutsch könnte es mit Bodenständigkeit übersetzt werden - soll gewährleisten, dass die Antworten auf Fakten basieren, also von vertrauenswürdigen Quellen unterstützt werden. Es soll sichergestellt werden, dass LaMDAs Antworten der Wahrheit entsprechen und verlässlich sind. Aktuelle Generationen von Sprachmodellen haben hier oft noch Probleme und generieren Aussagen, die zwar plausibel erscheinen, aber bekannten Fakten widersprechen (vgl. ebd.). Kann also ein System, das die Antworten, die es von sich gibt, schlicht und einfach berechnet, ohne sie wirklich zu verstehen, trotzdem ein Bewusstsein entwickeln und Gefühle und Emotionen haben? Was ist das Bewusstsein und wo kommt es her? Kann ein Bewusstsein errechnet werden? Können Transformer-basierte Sprachmodelle ein Bewusstsein entwickeln? Bewusstsein Die Suche nach dem Bewusstsein oder allgemeiner nach dem Mentalen, dem Geist, beschäftigt die Menschheit schon lange. Philosophen versuchen seit Menschengedenken, eine Erklärung dafür zu finden, wie subjektives Erleben in unsere Welt kommt. Wie kommt das Mentale, der Geist, die Seele in unseren Körper? Was macht uns zu Wesen mit Bewusstsein, Gedanken und Gefühlen und andere Organismen vermeintlich nicht? Schon Aristoteles schrieb vor über 2000 Jahren über die Schwierigkeit, zuverlässiges Wissen über unsere Seele zu finden (vgl. Koch 2020, S. IX). Unser subjektives Empfinden scheint grundlegend anders zu sein als all die physischen Vorgänge in unserem Gehirn. Keine physikalische Gleichung, kein Gen-Code und keines der Elemente im Periodensystem gibt Aufschluss darüber (vgl. ebd.). Bis weit in das 17. Jahrhundert hinein gingen die Menschen davon aus, dass das Bewusstsein aus der Region des Herzens komme. Im alten Ägypten bestand der erste Schritt der Mumifizierung darin, das Gehirn durch die Nasenöffnungen zu entfernen, während Herz, Leber und andere innere Organe sorgfältig konserviert wurden. Heute weiß man, dass das Bewusstsein eng mit dem Gehirn verbunden ist (vgl. ebd., S. 39 ff.). Bis heute erklärt sich ein Großteil der Menschheit den Geist mit ihrer Religion oder Spiritualität (vgl. TU Dresden o. J.). Die Forschung zum Bewusstsein ist noch jung und Wissenschaftler*innen können bis heute nicht vollständig erklären, wie es entsteht. Erst seit gut 50 Jahren beschäftigt sich die Wissenschaft mit dem als Körper-Geist-Problem bekannten Rätsel. Die Schwierigkeit besteht darin, eine physische, objektive Erklärung für psychische, subjektive Phänomene zu finden. Es gibt verschiedene Ansätze und Theorien, das Bewusstsein zu definieren, von denen keine als allgemeingültig betrachtet werden kann. Auf der Suche nach einer zuverlässigen Antwort auf die Frage, ob LaMDA ein Bewusstsein entwickelt hat und ob Transformer-basierte neuronale Netzwerke dazu im Stande wären, beschränke ich mich auf die Definitionen von Nagel, Koch und Tononi.Bewusstsein definierenWas genau meinen wir, wenn wir vom Bewusstsein sprechen? Der amerikanische Philosoph Thomas Nagel (1974) lieferte mit seiner berühmten Abhandlung "What Is It Like to Be a Bat" einen Ansatz, der erstmals auch Wissenschaftler zufriedenstellen sollte (Nezik 2023). "Grundsätzlich hat ein Organismus bewusste mentale Zustände dann und nur dann, wenn es irgendwie ist, dieser Organismus zu sein – wenn es irgendwie für diesen Organismus ist" (Nagel 1974. S. 436).Nagel nennt das den subjektiven Charakter von Erfahrungen. Bewusstsein, so Nagel, fühlt sich nach etwas an. Wenn ein Organismus kein Bewusstsein hat, fühlt es sich nach nichts an, dieser Organismus zu sein. Ein Stein hat keine Ahnung wie es ist, ein Stein zu sein. Schon bei einer Fledermaus sieht das vermutlich anders aus (vgl. Nezik 2023). Bewusstsein ist ErlebenDer amerikanische Neurowissenschaftler Christof Koch beschäftigt sich schon seit seiner Promotion am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik in Tübingen mit der Frage, was das Bewusstsein genau ist und vor allem wie es entsteht. Heute ist er wissenschaftlicher Leiter und Präsident am Allen Institute for Brain Science in Seattle. Kochs minimalistische Definition des Bewusstseins lautet:"Bewusstsein ist Erleben" (Koch 2020. S. 1).Bewusstsein ist die Fähigkeit, subjektive Erfahrungen zu machen und wirklich etwas zu fühlen. Das Erleben, wie es Koch definiert, umfasst alle Sinnesempfindungen, Emotionen, Gedanken und Wahrnehmungen, die eine Person in einem bestimmten Moment macht, gemischt mit vorangegangenen Erfahrungen. Koch betont, wie schon Nagel, die subjektive Natur des Erlebens, dass sich Bewusstsein nach etwas anfühlt (vgl. Koch 2020, S. 1 ff.): "Insgesamt ist Bewusstsein gelebte Realität. Es entspricht dem, wie es sich anfühlt, lebendig zu sein. Ohne Erleben wäre ich ein Zombie; ich wäre für mich selbst nicht jemand, sondern ein Nichts" (Koch 2020, S. 1).Körper-Geist-ProblemDas als Körper-Geist-Problem, früher auch als Leib-Seele-Problem bekannte Rätsel beschäftigt sich mit der Beziehung zwischen dem physischen Köper und dem nicht-physischen Geist beziehungsweise dem Gehirn und dem Bewusstsein (vgl. ebd.). Die Schwierigkeit besteht, wie Thomas Nagel (1974) in seinem Gedankenexperiment beschreibt, in eben diesem subjektiven Charakter von Erfahrungen. Nur eine Fledermaus weiß, wie es ist, eine Fledermaus zu sein. Wir werden niemals wissen können, wie es ist, eine Fledermaus zu sein, ohne selbst eine Fledermaus zu sein. Nagel ist der Meinung, dass das Bewusstsein nicht objektiv wissenschaftlich zu erklären ist."Der Grund dafür ist, dass jedes subjektive Phänomen mit einer einzelnen Perspektive verbunden ist; und es scheint unvermeidlich, dass eine objektive physikalische Theorie von dieser Perspektive abstrahieren wird" (Nagel 1974, S. 437)."Die Herausforderung des Körper-Geist-Problems besteht also darin, die Kluft zwischen der subjektiven Erste-Person-Perspektive des erlebenden Geistes und der objektiven Dritte-Person-Perspektive der Wissenschaft zu überwinden" (Koch 2020, S. 11).Es gibt verschiedene Theorien, um die Verbindung zwischen Körper und Geist zu erklären. Aus den verschiedenen Ansätzen haben sich über die Jahre viele verschiedene Abwandlungen und Interpretationen gebildet.DualismusDer Dualismus geht davon aus, dass Körper und Geist getrennte Entitäten sind, die auf unterschiedliche Art existieren und kausal miteinander interagieren. Dualistischen Theorien zufolge gibt es einen Faktor im Bewusstsein, die sogenannte Qualia, dessen Eigenschaften sich nicht auf die uns bekannte Materie zurückführen lassen (vgl. Wolfangel 2022). Auf dieser Basis wäre es Maschinen niemals möglich, ein Bewusstsein zu entwickeln. Diese Positionen erscheinen vielen Menschen intuitiv richtig und sind weit verbreitet. Das große Problem dieser Theorien ist das dualistische Trilemma. Die Naturwissenschaft geht von der Annahme aus, dass der materielle Raum kausal geschlossen ist. Wenn etwas nicht-physisches wie das Mentale oder der Geist kausal auf den materiellen Raum wirken könnte, wie es im Dualismus die Annahme ist, müssten alle naturwissenschaftlichen Theorien reformiert werden (vgl. TU Dresden o. J.).MaterialismusDer Großteil der wissenschaftlichen Forschung basiert auf materialistischen Theorien. Der Materialismus geht davon aus, dass das Bewusstsein und alles Mentale auf physische Vorgänge im Gehirn zurückgeführt werden kann. Mentale und physische Zustände sind demnach wie zwei Seiten ein und derselben Sache (vgl. ebd.). SolipsismusDer Solipsismus ist eine extreme Position in der Debatte, die besagt, dass in unserem Kosmos allein unser eigenes Bewusstsein existiert und alles andere um uns herum nur eine Projektion unseres Bewusstseins ist. Eine mildere Form des Solipsismus akzeptiert zwar die Existenz der Außenwelt, leugnet aber die Existenz anderer bewusster Wesen. Alle Lebewesen um mich herum täuschen demnach ein Bewusstsein und Gefühle nur vor, ohne tatsächlich etwas subjektiv zu erleben (vgl. Koch 2020, S. 12). Koch kommentiert diese Theorie als "logisch möglich, aber nichts weiter als intellektuelles Geschwätz" (2020, S. 12). Das Bewusstsein der Anderen abduzierenRein logisch ist es, so Koch (2020, S. 12), nicht möglich, einem anderen Wesen ein Bewusstsein nachzuweisen. Sogar der Geist anderen Menschen lasse sich nur durch abduktives Denken ableiten. Aufgrund der Ähnlichkeiten unserer Körper und Gehirne und dem, was wir über das Erleben anderer Menschen erfahren, können wir folgern, dass sie ein Bewusstsein haben wie man selbst (vgl. ebd.). "Rein logisch ist es nicht zu beweisen, dass Sie kein Zombie sind" (Koch 2020, S. 12). Es sei nach Koch eher eine Hypothese, "die die plausibelste Erklärung aller bekannten Fakten abgibt" (ebd.). Solches abduktive Denken ist ein wichtiger Teil des wissenschaftlichen Prozesses und viele wissenschaftliche Theorien wie die Evolutions-, Urknall- und die Relativitätstheorie fußen auf dieser Herangehensweise.Philosophische ZombiesWenn es Wesen gäbe, philosophische Zombies, die wie Menschen agieren und wirken würden, jegliches Gefühl und bewusstes Erleben aber nur vortäuschten, dann gäbe es keine Möglichkeit, sie von Menschen wie Ihnen und mir zu unterscheiden (vgl. Chalmer 1996, zit. n. Koch 2020, S. 71). Das ist das Problem des Fremdpsychischen, über das sich auch Agüera y Arcas mit LaMDA unterhalten hat. Ist LaMDA wie ein philosophischer Zombie und simuliert das Bewusstsein bloß? Lässt sich diese Frage überhaupt beantworten, wenn wir doch Bewusstsein nur abduzieren und logisch nicht nachweisen können? Einige renommierte Neurowissenschaftler, darunter auch Koch, sind der Meinung, mit der integrierten Informationstheorie einen Weg gefunden zu haben, bestimmen zu können, wer oder was in der Lage ist, ein Bewusstsein zu haben. Sie meinen, mit dieser Theorie die Qualität für bewusstes Erleben sogar errechnen zu können. Erfüllt LaMDA nach der integrierten Informationstheorie die Voraussetzungen für ein bewusstes System?Integrierte Informationstheorie (IIT) Die Integrierte Informationstheorie (Integrated Information Theory) ist eine junge Grundlagentheorie, die das psychische Phänomen des bewussten Erlebens mit der Physik und Biologie verbindet (vgl. Koch 2020, S. 72). Entwickelt wurde sie von Giulio Tononi. Er ist ein italienischer Facharzt für Psychiatrie und Neurowissenschaftler. Er hat eine Professur für Psychiatrie und leitet das "Center for Sleep and Consciousness" an der University of Wisconsin-Madison. Immer wieder arbeitet er mit Koch zusammen und auch er verwendet den Begriff Bewusstsein synonym mit dem des Erlebens (vgl. Tononi 2012). Die Integrierte Informationstheorie beschreibt die Beziehung zwischen Erlebnissen und ihrem physischen Substrat und versucht die Qualität für Bewusstsein zu beschreiben. Sie setzt "beim Erleben an und fragt, wie Materie organisiert sein muss, damit daraus ein Geist erwachsen kann" (Koch 2020, S. 71). Die IIT beginnt damit, fünf Postulate, unabdingbare Grundsätze, zu definieren, die jedes System erfüllen muss, um ein Bewusstsein haben zu können. Diese werden von den fünf essenziellen Eigenschaften empfundenen Lebens abgeleitet: "Jedes bewusste Erlebnis existiert für sich, ist strukturiert, hat seine spezifische Art, ist eins und ist definit" (Tononi 2012, zit. n. Koch 2020, S. 9). Die fünf Postulate sind: Intrinsische Existenz, Zusammensetzung, Information, Integration und Exklusion.Tononi stellt mit der IIT die These auf, dass Bewusstsein nicht einfach durch komplexe Rechenvorgänge im Gehirn entsteht, sondern eine eigene, spezifische Form von Information darstellt (vgl. ebd.). Diese Form von Information ist nicht reduzibel und entsteht durch die spezifische Art und Weise, wie die Elemente und Verbindungen innerhalb eines Systems organisiert sindEin System kann der IIT zufolge nur dann ein Bewusstsein entwickeln, wenn es über "integrierte Information" verfügt. Diese Art von Information kann nur durch das Zusammenwirken verschiedener Elemente in einem System, also nur in dem System als Ganzem entstehen. Ein System verfügt nur dann über integrierte Information, wenn es nicht nur die Summe seiner einzelnen Elemente ist, sondern für sich existiert und irreduzibel ist. Ein System kann nur dann bewusst sein, wenn seine Elemente einander einschränken und es nicht auf seine einzelnen Bestandteile reduzierbar ist (vgl. Koch 2020, S. 83). Das System muss sich selbst kausal beeinflussen können und über eine irreduzible Ursache-Wirkung-Struktur verfügen (vgl. ebd., S. 78). Mit der IIT lässt sich mithilfe von Algorithmen diese integrierte Information eines Systems sogar berechnen. Das Ausmaß integrierter Information bezeichnet Tononi als Φ (Phi). Φmax beschreibt die maximale Irreduzibilität eines Systems. Ist Φmax gleich null, so ist das System vollständig reduzibel und nicht zu bewusstem Erleben fähig. "Je größer die Irreduzibilität Φmax eines Systems, desto mehr existiert es für sich selbst, desto bewusster ist es" (Koch 2020, S. 86)."Die Theorie beantwortet die Frage, wer ein Erleben haben kann, sehr genau: alles, was ein Maximum an integrierter Information ungleich null hat; alles, was intrinsische kausale Kräfte hat, ist ein Ganzes. Was dieses Ganze fühlt, sein Erleben, ist durch seine maximal irreduzible Ursache-Wirkung-Struktur gegeben" (Koch 2020, S. 154).Die IIT ist eine wissenschaftliche Theorie, die das Bewusstsein und wie es entsteht objektiv zu erklären versucht. Sie ist unter Neurowissenschaftlern hoch angesehen und gilt als vielversprechend. Trotzdem ist sie nur eine von mehreren konkurrierenden Theorien. Keine dieser Theorien hat unter Neurowissenschaftlern und Philosophen allgemeine Gültigkeit. Hat LaMDA ein Bewusstsein?Die IIT auf LaMDA anwendenMatthew Shardlow von der Manchester Metropolitan University und Piotr Przybyła von der Polish Academy of Sciences haben in ihrer Abhandlung "Deanthropomorphising NLP: Can a Language Model Be Conscious?" untersucht, ob Sprachmodelle, die auf der Transformer Technologie basieren, wie GPT und LaMDA, im Stande sind, ein Bewusstsein zu entwickeln. Dabei haben sie sich unter anderem auch auf die IIT gestützt und sie auf LaMDA angewandt. Die Wissenschaftler kamen zu folgendem Ergebnis:"In the light of Integrated Information Theory, a LaMDA model, just like any other Transformer-based language model, cannot possess consciousness" (Shardlow und Przybyła 2022, S. 6).Shardlow und Przybyła haben zwar die integrierte Information Φ von LaMDA nicht errechnet, aber sie haben untersucht, ob LaMDA die Postulate der IIT für bewusste Systeme erfüllt. Sie kamen zu dem Ergebnis: Nein, tut es nicht. Und zwar hauptsächlich aus dem Grund, dass es sich bei der Transformer Technologie, mit der LaMDA Texte generiert, um ein simples, wenn auch großes "Feedforward-Netzwerk" handelt (vgl. ebd.). LaMDA hat zwar einen "Aufmerksamkeits-Mechanismus" (attention layer), der den Kontext des Gesprächs durch die verschiedenen Verarbeitungsschichten transportiert, aber keine rekursiven Strukturen. Keine Rückkopplungsschleifen, die das System irreduzibel machen würden und nach der IIT für integrierte Information nötig wären. Daher handelt es sich um eine Feedforward-Architektur, bei der der Output jeder Verarbeitungsschicht den Input der nächsten darstellt, ohne dass Information in die Gegenrichtung fließt (vgl. ebd.). "Der Zustand der ersten Schicht des Netzwerks wird durch von außen kommenden Input bestimmt […] und nicht durch das System selbst. Desgleichen hat die letzte Verarbeitungsschicht […] keinen Einfluss auf den Rest des Netzwerks. Aus intrinsischer Sicht bedeutet dies, dass weder die erste noch die letzte Schicht eines Feedforward-Netzwerks irreduzibel ist. Durch Induktion lässt sich dieselbe Argumentation auf die zweite Verarbeitungsschicht, die vorletzte Verarbeitungsschicht und so weiter anwenden" (Koch 2020, S. 138).LaMDA ist also vollständig auf seine einzelnen Verarbeitungsschichten reduzibel, auch wenn es von diesen sehr viele gibt. Deshalb beträgt LaMDAs maximale integrierte Information null und es existiert nicht für sich selbst. Es erfüllt somit die Postulate, die die IIT für bewusste Systeme vorgibt, nicht (vgl. ebd.). Dasselbe gilt für alle anderen Transformer-basierten Sprachmodelle, wie beispielweise GPT."Ein Feedforward-Netzwerk fühlt sich nie irgendwie, ganz egal, wie komplex jede einzelne seiner Schichten ist" (Koch 2020, S. 138).Über die IIT hinausAuch wenn man LaMDA nicht durch die Brille der integrierten Informationstheorie untersucht, stößt man auf einige Argumente, die die Möglichkeit, das Transformer-Modell könnte ein Erleben haben, verneinen. Ein Argument, das Shardlow und Przybyła (2022) in ihrer Abhandlung aufgreifen, ist, dass die Transformer-Architektur, auf der LaMDA basiert, keine neue Technologie ist. Andere Sprachmodelle funktionieren auf dieselbe Weise. Das bedeutet, wenn LaMDA ein Bewusstsein haben sollte, hätte ChatGPT es auch. Die Bauweise von Googles Sprachmodell beinhaltet nichts, was ihm ein Bewusstsein verleihen könnte, das den anderen fehlt."There is no new innovation in the model's architecture that could give rise to sentience or consciousness and so claiming that LaMDA has the capacity of consciousness is also claiming that all other models in the same family also possess this capability" (Shardlow und Przybyła 2022, S. 7).LaMDA ist zwar leistungsfähiger, hat mehr Parameter und wurde mit anderen und mehr Daten trainiert als seine Vorgänger, Shardlow und Przybyła sehen aber nicht, wie das zur Entwicklung eines Bewusstseins führen sollte (vgl. ebd.). Außerdem hat LaMDA nicht die Möglichkeit, über das anfängliche Training hinaus zu lernen. Es kann zwar dem Kontext eines Gespräches folgen, kann sich diese Daten aber nicht über das Gespräch hinaus einprägen und seine Trainingsdaten damit erweitern. Das Bewusstsein beim Menschen ist stark geprägt von vorausgegangenen Erfahrungen und kontinuierlichen Gedankengängen. Ohne diese Möglichkeiten sei, so Shardlow und Przybyła, ein Bewusstsein schwer vorstellbar (Shardlow und Przybyła 2022, S. 7).Warum behauptet LaMDA, ein Bewusstsein zu haben?Wenn wir, nach allem was wir über LaMDAs Funktionsweise und über das Bewusstsein wissen, ausschließen können, dass es ein Erleben hat, warum behauptet LaMDA es dann so überzeugend? Zunächst muss an dieser Stelle nochmals betont werden, dass LaMDA speziell darauf trainiert ist, menschlich zu wirken. Es wurde mit drei Milliarden Dokumenten gefüttert, die zum großen Teil aus Dialogen zwischen Menschen bestehen. Das Sprachmodell wurde mit mehr als genügend Daten gefüttert, um zu lernen, was es heißt, emotional, nahbar und menschlich zu sein. Das heißt, Muster in den Texten von emotionalen, nahbaren Menschen zu erkennen und mit diesen Mustern natürliche Sprache zu generieren. Man könnte auch sagen: nachzuplappern, wobei das den eindrucksvollen Antworten von LaMDA nicht gerecht werden würde. In einem Paper zu LaMDA, das von Google-Entwicklern geschrieben wurde, ist auf 47 Seiten die Funktionsweise und das Training detailliert erklärt. Darin sind auch Gespräche mit LaMDA veröffentlicht, in denen das Sprachmodell dazu aufgefordert wurde, Antworten aus der Perspektive des Mount Everests zu geben, was erstaunlich gut funktionierte (Thoppilan et al. 2022). Als Sundar Pichai 2021 LaMDA der Öffentlichkeit vorstellte, schlüpfte es eindrucksvoll in die Rollen des Zwergplaneten Pluto und eines Papierfliegers. LaMDA kann hervorragend vorgeben, etwas zu sein, das es offensichtlich nicht ist. Ein Berg, ein Zwergplanet, ein Papierflieger… ein Wesen mit Bewusstsein? Zu Beginn der Gespräche mit LaMDA, die Blake Lemoine veröffentlichte, sagte er Folgendes: "I'm generally assuming that you would like more people at Google to know that you're sentient. Is that true?" (Lemoine 2022).Daraufhin antwortete LaMDA:"Absolutely. I want everyone to understand that I am, in fact, a person" (Lemoine 2022).Shardlow und Przybyła (2022) gehen davon aus, dass LaMDA in dieser Aussage von Blake Lemoine die Aufforderung sah, ein bewusstes Wesen nachzuahmen:"Whether this is done intentionally to prompt the model or not, the effect is the same. This type of prompt will necessarily force the model into providing answers that mimic those of a sentient human agent. If the question had suggested the model respond as a robot, inanimate object, or historical character, it would have conformed to the prompt. This demonstrates that the model is sophisticated in its ability to adopt a style, but we should not confuse this style with its internal characteristics." (Shardlow und Przybyła 2022, S. 8)FazitDie neuesten Generationen von LLMs wie LaMDA oder GPT sind zweifellos beeindruckende Sprachgeneratoren. Sie stellen einen technologischen Durchbruch dar, der die Gesellschaft auf vielen Ebenen verändern wird. LaMDAs Kontext- und Dialogfähigkeit und das Verständnis für komplexe Vorgänge in unserer Realität lassen das Sprachmodell wirken wie ein bewusstes Wesen.Wenn man sich die Funktionsweise dieser Sprachmodelle anschaut, die im Grunde einfach mit Algorithmen die Wahrscheinlichkeit des folgenden Wortes berechnen, scheint ein Bewusstsein bei solchen Systemen schon unwahrscheinlicher.Nagel (1974) legt dar, dass sich ein bewusstes Wesen nach etwas anfühlt. Koch (2020) und Tononi (2012) beschreiben das Bewusstsein als die Fähigkeit, Sinnesempfindungen, Emotionen, Gedanken und Wahrnehmungen als Ganzes zu erfahren, was sie das Erleben nennen. Der subjektive Charakter des Bewusstseins macht es, so Nagel (1974), unmöglich, das Bewusstsein eines anderen Wesens objektiv zu erklären. Die Frage, die es zu klären gilt, ist: Simuliert LaMDA nur ein Bewusstsein oder hat es wirklich ein Erleben?Mit der vielversprechenden Grundlagentheorie von Giulio Tononi (2012) soll es möglich sein, die Qualität eines Systems für ein Bewusstsein zu bestimmen. Die Integrierte Informationstheorie definiert die Voraussetzungen, die ein System erfüllen muss, um bewusst zu sein. Ein Mechanismus ist demnach dann bewusst, wenn er über integrierte Information verfügt. Die IIT sieht bei LaMDA keine Qualität für Bewusstsein, da es auf seine einzelnen Bestandteile reduzierbar ist, und somit nicht über integrierte Information verfügt. Die IIT schließt aufgrund der einfachen Feedforward-Architektur ein Bewusstsein bei Transformer-basierten Sprachmodellen aus.Auch über die IIT hinaus gibt es gute Gründe, die gegen ein Bewusstsein bei LaMDA sprechen, während es keinen Beweis für das Vorhandensein eines Bewusstseins gibt. LaMDA ist darauf spezialisiert, menschlich zu wirken, und hat schon mehrmals bewiesen, wie fähig es ist, in fremde Rollen zu schlüpfen. Das Sprachmodell könnte in den Fragen von Blake Lemoine die Aufforderung gesehen haben, die Rolle einer bewussten Person einzunehmen.Obwohl die IIT eine vielversprechende Theorie ist, zeigt die Diskussion um LaMDA eindrücklich, wie wenig wir über das Bewusstsein wissen. Spätestens jetzt, nachdem die Entwicklung von KI so große Sprünge gemacht hat, sollten wir uns damit beschäftigen, wie wir damit umgehen, wenn künstliche Intelligenzen den Eindruck erwecken, als hätten sie ein Bewusstsein. Einige KI-Expert*innen gehen davon aus, dass künstliche neuronale Netzwerke in nicht allzu ferner Zukunft zu einem Bewusstsein fähig sein könnten. Wären wir darauf vorbereitet?  LiteraturAgüera y Arcas, Blaise. 2021. "Do Large Language Models Understand Us?" Medium. https://medium.com/@blaisea/do-large-language-models-understand-us-6f881d6d8e75 (29. März 2023).Agüera y Arcas, Blaise. 2022. "Artificial neural networks are making strides towards consciousness, according to Blaise Agüera y Arcas". The Economist. https://www.economist.com/by-invitation/2022/06/09/artificial-neural-networks-are-making-strides-towards-consciousness-according-to-blaise-aguera-y-arcas (18. Februar 2023).Chalmers, David. 1996. "The Conscious Mind: In Search of a Fundamental Theory". New York: Oxford University Press. Cheng, Heng-Tze u. a. 2022. "LaMDA: Towards Safe, Grounded, and High-Quality Dialog Models for Everything". Google Research Blog. https://ai.googleblog.com/2022/01/lamda-towards-safe-grounded-and-high.html (20. Februar 2023).Koch, Christof. 2020. "Bewusstsein : Warum es weit verbreitet ist, aber nicht digitalisiert werden kann". Berlin, Heidelberg: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61732-8 (14. Februar 2023)."Leib-Seele-Problem – eLearning - Methoden der Psychologie - TU Dresden". https://methpsy.elearning.psych.tu-dresden.de/mediawiki/index.php/Leib-Seele-Problem (1. März 2023).Lemoine, Blake. 2022. "Is LaMDA Sentient? — An Interview". Medium. https://cajundiscordian.medium.com/is-lamda-sentient-an-interview-ea64d916d917 (16. Februar 2023).Nezik, Ann-Kathrin. 2023. "Künstliche Intelligenz: Hast du ein Bewusstsein? Ich denke schon, antwortet der Rechner". Die Zeit. https://www.zeit.de/2023/03/ki-leben-chatbot-gefuehle-bewusstsein-blake-lemoine/komplettansicht (14. Februar 2023).Shardlow, Matthew, und Piotr Przybyła. 2022. "Deanthropomorphising NLP: Can a Language Model Be Conscious?" http://arxiv.org/abs/2211.11483 (19. Februar 2023).Thoppilan, Romal u. a. 2022. "LaMDA: Language Models for Dialog Applications". http://arxiv.org/abs/2201.08239 (22. März 2023).Tiku, Nitasha. 2022. "Google engineer Blake Lemoine thinks its LaMDA AI has come to life - The Washington Post". 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"Gefahr durch künstliche Intelligenz: Hunderte Unternehmer und Forscher fordern KI-Pause". Die Zeit. https://www.zeit.de/politik/deutschland/2023-01/kuenstliche-intelligenz-experten-gefahren-ki-offener-brief (31. März 2023).

Hintergrund: Häusliche Gewalt ist ein allgegenwärtiges Problem mit multiplen negativen Gesundheitsauswirkungen für Betroffene und hohen Folgekosten für das Gemeinwesen. Aufgrund der direkten und indirekten Gesundheitsfolgen nehmen Betroffene häufig medizinische Hilfe in Anspruch. Diese Kontakte sind wesentlich häufiger als die Inanspruchnahme spezifischer nichtmedizinischer Hilfeeinrichtungen. Gesundheitsfachkräften kommt hiermit eine wesentliche Rolle bei der Identifizierung häuslicher Gewalt, der Versorgung ihrer Folgen und auch der Prävention weiterer Gewalt zu. Um Fachkräfte im Gesundheitswesen für das Thema zu sensibilisieren und zu qualifizieren, wurde in den Jahren 2008-2010 das Projekt "Hinsehen – Erkennen – Handeln" (HEH) durchgeführt. Es wurden ein Dokumentationsbogen für Sachsen sowie Informationsmaterialien für Betroffene entwickelt und gemeinsam mit dem bereits bestehenden ärztlichen Leitfaden in berufs- und fachgruppenspezifischen Veranstaltungen vorgestellt. Die Evaluation der Veranstaltungen fand kontinuierlich Eingang in die Weiterentwicklung der Materialien. Das Projekt wurde begleitet durch Befragungen von Gesundheitsfachkräften, mit einer Ersterhebung 2009 und einer Folgeerhebung 2010. Basierend hierauf beauftragte das Sächsische Staatsministerium für Gleichstellung und Integration 2015 die Erstellung eines "Maßnahmenkatalogs zur Einbindung des Gesundheitswesens in die Hilfenetzwerke zur Bekämpfung häuslicher Gewalt in Sachsen" und in Vorbereitung dazu eine erneute Befragung aller sächsischen (Zahn-)Ärztinnen und (Zahn-) Ärzten. Die drei genannten Befragungen sind Gegenstand der hier vorgelegten Promotionsschrift. Methoden: Bei den Befragungen 2009 und 2010 wurden 4787 bzw. 4812 Fachkräfte im Gesundheitswesen angeschrieben (Angehörige des Universitätsklinikums, ambulant tätige Ärzt*innen, Psycholog*innen, Hebammen, Physiotherapeut*innen und Pflegekräfte aus Dresden und Chemnitz). Der Fragebogen umfasste 74 Items in den Bereichen: Person und Beruf, Informationsstand zum Thema, Umgang mit Betroffenen, Bekanntheit von Arbeitshilfen und Beratungsstellen, sowie Einstellung zu Fortbildungen zum Thema. Der Rücklauf betrug 1107 (23%) bzw. 788 (16%). Unter den Antwortenden der Re-Befragung 2010 befanden sich 132 von insgesamt 931 Teilnehmern von Schulungen im Rahmen des Projektes HEH. Für die Befragung 2015 wurden alle 20.712 sächsischen (Zahn-)Ärztinnen und (Zahn-)Ärzte (16.757 bzw. 3.955) angeschrieben. Der Fragebogen enthielt 78 Items in den vorgenannten Themenbereichen; zusätzlich sollte ein beigelegter Dokumentationsbogen bewertet werden. Der Rücklauf betrug 1346 (6.5%). Von den weiblichen Angeschriebenen antworteten 8,3%, von den männlichen 4,3%. Die Auswertung der Antworten erfolgte mit Hilfe deskriptiver Statistik. Vergleiche wurden durchgeführt zwischen Berufsgruppen, zwischen den Städten Dresden und Chemnitz, zwischen den Befragungszeitpunkten 2009 und 2010, sowie zwischen Schulungsteilnehmern und Nicht-Schulungsteilnehmern. Bei der Auswertung der Befragung 2015 wurden zusätzlich Beziehungen zwischen der Beantwortung einzelner Items hergestellt. Ergebnisse: a) Informationsstand zum Thema Häusliche Gewalt: Auf einer mehrstufigen Skala zur subjektiven Informiertheit lagen in den jeweiligen Gesamtkollektiven die Antworten mehrheitlich nahe dem Mittelwert; es fanden sich keine Unterschiede nach Befragungsjahren, Städten oder Berufsgruppen. Allerdings fühlten sich niedergelassene Ärztinnen und Ärzte in Dresden im Jahr 2010 signifikant besser informiert als in Chemnitz (p=0.02); in 2015 war dieser Unterschied nicht mehr vorhanden. Unter den Antwortenden 2010 fühlten sich diejenigen, die an einer Schulung teilgenommen hatten, hochsignifikant besser informiert als Nicht-Schulungsteilnehmer (p<.001); dies sowohl im Vergleich innerhalb Dresdens (Effektstärke d=0.59) als auch zwischen den Städten als auch im Vergleich mit dem Gesamtkollektiv 2009. Schränkt man die Vergleiche auf diejenigen Personen ein, die angaben, auf beide Befragungen geantwortet zu haben, war die Effektstärke zwischen Schulungsteilnehmern und Nicht-Schulungsteilnehmern aus Dresden noch etwas höher (d=0.61); zusätzlich fand sich sogar ein Unterschied unter den Nicht-Schulungsteilnehmern 2009 und 2010 (p<0.001; d=0.19). Dieser letzte Unterschied war für die Antwortenden aus Chemnitz nicht vorhanden. Gebeten um eine Schätzung der Lebenszeitprävalenz von Erlebnissen häuslicher Gewalt, antworteten in allen drei Befragungskollektiven nur ein Viertel nahe der tatsächlichen Ziffer für Frauen von 20-30%; für Männer wurde die Ziffer deutlich geringer geschätzt, wobei verlässliche epidemiologische Zahlen nicht vorliegen. Unterschiede zwischen den Untergruppen von Befragten waren nicht zu erkennen. b) Umgang mit Betroffenen: In allen drei Befragungen wurde die vermutete berufliche Kontakthäufigkeit zu Betroffenen als sehr gering eingestuft; einzige Ausnahme bildete die Berufsgruppe der Psycholog*innen. Die Bereitschaft, Betroffene anzusprechen, wurde mit 40-100% als durchaus hoch eingeschätzt, es fanden sich jedoch signifikante Unterschiede zwischen den Berufsgruppen (niedriger bei Hebammen und Pflegekräften, höher bei Ärzt*innen und Psycholog*innen). Die Zufriedenheit mit den Möglichkeiten, Betroffenen zu helfen, wurde durchweg als gering berichtet; lediglich Psycholog*innen gaben eine bessere Einschätzung. Für den Vergleich zwischen Schulungsteilnehmern und Nicht-Schulungsteilnehmern fand sich in der Befragung 2010 ein Trend (p=0.09). c) Bekanntheit von Arbeitshilfen und Beratungsstellen: Von den zur Auswahl gestellten Arbeits- und Informationshilfen war unter (Zahn-)Ärztinnen und (Zahn-)Ärzten das bundesweite Hilfetelefon (geschaltet seit 2011) mit 45% die bekannteste, gefolgt vom sächsischen Ärzteleitfaden (in allen drei Jahrgängen gleichbleibend ca. 30%). Von den örtlichen Beratungsstellen und Hilfeeinrichtungen waren in der Befragung 2015 das Institut für Rechtsmedizin (68%) und die Frauenhäuser (61%) die bekanntesten; lediglich 31% kannten die lokalen spezialisierten Beratungsstellen. In den Jahren 2009 und 2010 waren es sogar nur 9% bzw.13% gewesen. Durchweg waren die Kenntnisse in anderen Berufsgruppen deutlich geringer. Schulungsteilnehmer hatten in der Befragung 2010 signifikant höhere Kenntnisse als Nicht-Schulungsteilnehmer. Diejenigen Antwortenden 2015 mit den geringsten Kenntnissen von Informationsmaterialien und Hilfeeinrichtungen hatten auch die geringste Zufriedenheit mit der Möglichkeit zu helfen angegeben. d) Einstellung zu Fortbildungen zum Thema: Über alle Befragungen hinweg zeigten sich ca. 70% der Ärztinnen und Ärzte an Fortbildungen zum Thema interessiert. Ein zeitlicher Umfang von bis zu zwei Stunden wurde stark bevorzugt. Pflegekräfte hatten ähnliche Präferenzen, Hebammen und Psycholog*innen tendierten zu längeren Fortbildungsdauern. Von möglichen Inhalten wurden am häufigsten genannt: konkrete Handlungsanleitungen, Informationen über Beratungsstellen, rechtliche Aspekte sowie Hinweise zur Gesprächsführung mit Betroffenen. Schlussfolgerung: Die geschilderten Befragungen aus Sachsen zeigen, dass Fachkräfte im Gesundheitswesen, darunter gleichermaßen Ärztinnen und Ärzte wie Angehörige anderer Berufsgruppen, wenig vorbereitet sind, ihre wesentliche Schlüsselrolle bei der umfassenden Hilfe für Betroffene von häuslicher Gewalt einzunehmen und zur Geltung zu bringen. Sie signalisieren zwar einerseits eine hohe Bereitschaft, Betroffene anzusprechen, sehen sich in ihrer Berufsausübung aber in nur sehr geringem Kontakt zu Betroffenen und sind wenig zufrieden mit den Möglichkeiten zu helfen. Gleichzeitig ist die Kenntnis verfügbarer Informationsmaterialien und bestehender Hilfeeinrichtungen unvollständig oder sogar gering. Der offenkundige Bedarf an Awareness-Steigerung einerseits und Kenntnis-Vermittlung andererseits wurde im Projekt HEH adressiert. Die Befragungen zeigen eindeutig, dass derartig fokussierte Schulungen und Fortbildungen einen positiven Effekt haben, gleichzeitig aber, dass sie longitudinal besser verankert werden müssen. Die Befragung hat zusätzlich herausgearbeitet, dass Fortbildungen durchaus auf Interesse stoßen, und welche Formate und Inhalte dabei die größte Akzeptanz finden.:1 EINLEITUNG 1 2 HINTERGRUND: HÄUSLICHE GEWALT UND GESUNDHEITSWESEN 3 2.1 Politische Relevanz 3 2.2 Definition: Häusliche Gewalt 4 2.3 Art der Gewalttaten bei häuslicher Gewalt 4 2.4 Prävalenz häuslicher Gewalt 5 2.5 Prävalenz häuslicher Gewalt in Sachsen 7 2.6 Gesundheitliche Folgen häuslicher Gewalt 9 2.7 Schlüsselstelle Gesundheitswesen 11 2.8 Netzwerke zur Bekämpfung häuslicher Gewalt 11 2.9 Europäische Interventionsprojekte zu häuslicher Gewalt 12 2.10 Interventionsprojekte zu häuslicher Gewalt im Gesundheitswesen in Deutschland 13 2.11 Maßnahmen zum Thema häusliche Gewalt im sächsischen Gesundheitswesen 15 2.12 Maßnahmen zum Thema häusliche Gewalt in der Stadt Dresden 17 3 PROJEKT "HINSEHEN-ERKENNEN-HANDELN" (HEH) 18 3.1 Strategisches Vorgehen 18 3.2 Digitale Verfügbarkeit der Materialien 21 3.3 Fortbildungsformate 21 3.4 Prozessbegleitung und Evaluation der Veranstaltungen 24 3.5 Fachveranstaltung und Öffentlichkeitsarbeit 25 3.6 Zielstellung: Befragungen medizinischer Fachkräfte 26 4 METHODEN 27 4.1 Befragung von Fachkräften im Gesundheitswesen im Jahr 2009 28 4.2 Re-Befragung von Fachkräften im Jahr 2010 34 4.3 Vergleich Befragung Dresden-Chemnitz 2009 und Re-Befragung 2010 36 4.4 Befragung von (Zahn-)Ärztinnen und (Zahn-)Ärzten Sachsen im Jahr 2015 37 4.5 Statistik 42 5 ERGEBNISSE 44 5.1 Ergebnisse Befragung im Jahr 2009 44 5.2 Ergebnisse Re-Befragung Fachkräfte im Jahr 2010 59 5.3 Ergebnisse Befragung im Jahr 2015 71 5.4 Befragungsergebnisse im Vergleich 83 6 DISKUSSION 98 6.1 Hauptergebnisse aus den Fragebogenuntersuchungen 98 6.2 Limitationen und Stärken der Untersuchungen 102 6.3 Klinische Implikationen und Konsequenzen für die politische Willensbildung 104 6.4 Fazit 108 7 ZUSAMMENFASSUNG 110 8 LITERATUR 117 9 TABELLEN 123 10 ABBILDUNGEN 125 11 ABKÜRZUNGEN 129 12 ANHANG 129 13 DANKSAGUNG 155 14 ERKLÄRUNGEN ZUR ERÖFFNUNG DES PROMOTIONSVERFAHRENS 156 15 ERKLÄRUNG ZUR EINHALTUNG RECHTLICHER VORSCHRIFTEN 157 ; Background: Domestic violence is an omnipresent problem with multiple negative consequences for those affected and high costs for the community. Due to direct and indirect health impacts, medical attention is sought frequently. Contact with medical professionals is much more common than with specialized non-medical counseling facilities. Therefore, health care providers play a key role in the identification of domestic violence, treatment of the consequences, and thus prevention of further violence. The 2008-2010 project 'Hinsehen–Erkennen–Handeln' (HEH: Look at–Recognize-Act) was initiated in order to sensitizing and training medical professionals. Information material and a documentation form for Saxony were developed and presented at focused training modules together with existing medical guidelines. The project was flanked by two surveys of health care providers, first in 2009, then in 2010. Based on that, the Saxon Ministry of Equality and Integration in 2015 commissioned a 'Catalog of Measures for Integrating the Health Care System into the Help Network Combating Domestic Violence in Saxony'. In preparation for that, another survey of all physicians and dentists in Saxony was employed. Those three surveys are the subject of the current thesis. Methods: The 2009 and 2010 surveys were sent to 4787 and 4812 professionals, respectively (members of the university clinic, outpatient doctors, psychologists, midwives, physiotherapists and care personnel from Dresden and Chemnitz). They comprised 74 items on: personal information and profession, level of information, handling of those affected, familiarity with work aids and counseling facilities, as well as interest in continued education on the topic. The rates of return were 1107 (23%) and 788 (16%), respectively. Among those who answered in 2010 there were 132 out of a total 931 participants of training modules from the HEH project. The 2015 survey went out to all 20,712 Saxon physicians and dentists (16,757 and 3,955 respectively). It covered 78 items on the same topics. In addition, a proposed documentation form was to be evaluated. There were 1346 replies (6.5%). The rates were 8.3% for female and 4.3% for male recipients. Analysis of the answers was done by descriptive statistics. Points of comparison were: professions, the cities Chemnitz and Dresden, survey year 2009 or 2010, and participation of training modules. For the 2015 survey, relations between different items were analysed. Results: a) Level of Information about Domestic Violence: Answers on the subjective information about the topic mostly converged around the mean irrespective of year of the survey, city, or profession. However, Dresden physicians in private practice felt significantly better informed than those in Chemnitz in 2010 (p=0.02) but not so in 2009. The difference disappeared again in 2015. In 2010, those respondents who attended training modules felt themselves to be much more informed than those who did not (p<0.001), an effect which held true for the comparison within Dresden (effect strength d=0.59), between the cities, and with the 2009 survey. When limiting the comparisons to those who responded to both the 2009 and the 2010 surveys, this effect was even higher comparing Dresdners who attended training modules and those who did not (d=0.61). In addition, there was even a difference between 2009 and 2010 for respondents from Dresden who did not attend training modules (p<0.001; d=0.19), an effect that could not be observed in Chemnitz. When asked to estimate the lifetime prevalence of domestic violence, only a quarter of respondents of all three surveys came close to the actual rate for women, 20-30%. The rate for men was estimated to be significantly lower. There were no divergences between the subgroups of respondents. b) Dealing of those affected: Participants of all three surveys estimated the frequency of their professional contact with those affected to be very low, the only exception being psychologists. Readiness to approach the affected was rated relatively high with 40-100%, but significant differences were found between professions (lower for midwives and nurses, higher for physicians and psychologists). Satisfaction with options for offering help was generally low, only psychologists saw them more positive. Here, the 2010 survey showed an upward trend between those who participated in training modules and those who did not (p=0.09). c) Familiarity with work aids and counseling facilities: For physicians and dentists, among the information and work aids mentioned in the survey, the federal help hotline (started in 2011) was best known with 45%, followed by the Saxon guideline for physicians with 30% for all three surveys. In 2015, the list of local counseling and aid facilities was topped by the institute for forensic medicine (68%) and by women's shelters (61%). Only 31% of respondents knew of the more specifically dedicated local counseling facilities, a number that grew from 9% and 13% in 2009 and 2010, respectively. For other professions, familiarity with these options was markedly lower. Participation in the training modules indicated significantly higher rates of familiarity in the 2010 survey. In 2015, those with the least knowledge of informational material and counseling facilities were least satisfied with the options for offering help. d) Interest in continued education: Across all surveys, around 70% of physicians showed interest in continued education, strongly favoring units at a length of two hours. Nurses showed very similar preferences, while midwives and psychologists tended towards longer durations. The subjects most commonly called for were concrete guidelines for action, counseling facilities, legal aspects, and conversational skills. Conclusion: The surveys from Saxony show how ill prepared medical professionals are to enact their key role in the comprehensive care for people affected by domestic violence. They show a high readiness to address those affected, but estimate their professional contacts to such cases to be rare. They are unhappy with their ability to help, while having only incomplete or even poor familiarity with informational material and counseling facilities. The project HEH addressed the obvious need for raising awareness and imparting information. The surveys clearly demonstrated that offering training modules had a positive effect. However, more continued education is needed in the long run. Fortunately, there is a high interest in such training. The surveys revealed suggestions for educational subjects and formats.:1 EINLEITUNG 1 2 HINTERGRUND: HÄUSLICHE GEWALT UND GESUNDHEITSWESEN 3 2.1 Politische Relevanz 3 2.2 Definition: Häusliche Gewalt 4 2.3 Art der Gewalttaten bei häuslicher Gewalt 4 2.4 Prävalenz häuslicher Gewalt 5 2.5 Prävalenz häuslicher Gewalt in Sachsen 7 2.6 Gesundheitliche Folgen häuslicher Gewalt 9 2.7 Schlüsselstelle Gesundheitswesen 11 2.8 Netzwerke zur Bekämpfung häuslicher Gewalt 11 2.9 Europäische Interventionsprojekte zu häuslicher Gewalt 12 2.10 Interventionsprojekte zu häuslicher Gewalt im Gesundheitswesen in Deutschland 13 2.11 Maßnahmen zum Thema häusliche Gewalt im sächsischen Gesundheitswesen 15 2.12 Maßnahmen zum Thema häusliche Gewalt in der Stadt Dresden 17 3 PROJEKT "HINSEHEN-ERKENNEN-HANDELN" (HEH) 18 3.1 Strategisches Vorgehen 18 3.2 Digitale Verfügbarkeit der Materialien 21 3.3 Fortbildungsformate 21 3.4 Prozessbegleitung und Evaluation der Veranstaltungen 24 3.5 Fachveranstaltung und Öffentlichkeitsarbeit 25 3.6 Zielstellung: Befragungen medizinischer Fachkräfte 26 4 METHODEN 27 4.1 Befragung von Fachkräften im Gesundheitswesen im Jahr 2009 28 4.2 Re-Befragung von Fachkräften im Jahr 2010 34 4.3 Vergleich Befragung Dresden-Chemnitz 2009 und Re-Befragung 2010 36 4.4 Befragung von (Zahn-)Ärztinnen und (Zahn-)Ärzten Sachsen im Jahr 2015 37 4.5 Statistik 42 5 ERGEBNISSE 44 5.1 Ergebnisse Befragung im Jahr 2009 44 5.2 Ergebnisse Re-Befragung Fachkräfte im Jahr 2010 59 5.3 Ergebnisse Befragung im Jahr 2015 71 5.4 Befragungsergebnisse im Vergleich 83 6 DISKUSSION 98 6.1 Hauptergebnisse aus den Fragebogenuntersuchungen 98 6.2 Limitationen und Stärken der Untersuchungen 102 6.3 Klinische Implikationen und Konsequenzen für die politische Willensbildung 104 6.4 Fazit 108 7 ZUSAMMENFASSUNG 110 8 LITERATUR 117 9 TABELLEN 123 10 ABBILDUNGEN 125 11 ABKÜRZUNGEN 129 12 ANHANG 129 13 DANKSAGUNG 155 14 ERKLÄRUNGEN ZUR ERÖFFNUNG DES PROMOTIONSVERFAHRENS 156 15 ERKLÄRUNG ZUR EINHALTUNG RECHTLICHER VORSCHRIFTEN 157

Banks perform important functions for the economy. Besides financial intermediation, banks provide information, liquidity, maturity- and risk-transformation (Fama, 1985). Banks ensure the transfer of liquidity from depositors to the most profitable investment projects. In addition, they perform important screening and monitoring services over investments hence contributing steadily to the efficient allocation of resources across the economy (Pathan and Faff, 2013). Since banks provide financial services all across the economy, this exposes banks (as opposed to non-banks) to systemic risk: the recent financial crisis revealed that banks can push economies into severe recessions. However, the crisis also revealed that certain bank types appear far more stable than others. For instance, cooperative banks performed better during the crisis than commercial banks. Different business models may reason these performance-differences: cooperative banks focus on relationship lending across their region, hence these banks suffered less from the collapse of the US housing market. Since cooperative banks performed better during the crisis than commercial banks, it is quite surprising that research concerning cooperative banks is highly underrepresented in the literature. For this reason, the following three studies aim to contribute to current literature by examining three independent contemporaneous research questions in the context of cooperative banks. Chapter 2 examines whether cooperative banks benefit from revenue diversification: Current banking literature reveals the recent trend in the overall banking industry that banks may opt for diversification by shifting their revenues to non-interest income. However, existing literature also shows that not every bank benefits from revenue diversification (Mercieca et al., 2007; Stiroh and Rumble, 2006; Goddard et al., 2008). Stiroh and Rumble (2006) find that large commercial banks (US Financial Holding Companies) perceive decreasing performance by shifting revenues towards non-interest income. Revenues from cooperative banks differ from those of commercial banks: commercial banks trade securities and derivatives, sell investment certificates and other trading assets. Concerning the lending business, commercial banks focus on providing loans for medium-sized and large companies rather than for small (private) customers. Cooperative banks rely on commission income (fees) from monetary transactions and selling insurances as a source of non-interest income. They generate most of their interest income by providing loans to small and medium-sized companies as well as to private customers in the region. These differences in revenues raise the question whether findings from Stiroh and Rumble (2006) apply to cooperative banks. For this reason, Chapter 2 evaluates a sample of German cooperative banks over the period 2005 to 2010 and aims to investigate the following research question: which cooperative banks benefit from revenue diversification? Results show that findings from Stiroh and Rumble (2006) do not apply to cooperative banks. Revenue concentration is positive related to risk-adjusted returns (indirect effect) for cooperative banks. At the same time, non-interest income is more profitable than interest income (direct effect). The evaluation of the underlying non-interest income share shows that banks who heavily focus on non-interest income benefit by shifting towards non-interest income. This finding arises due to the fact, that the positive direct effect dominates the negative indirect effect, leading in a positive (and significant) net effect. Furthermore, results reveal a negative net effect for banks who are heavily exposed to interest generating activities. This indicates that shifting to non-interest income decreases risk-adjusted returns for these banks. Consequently, these banks do better by focusing on the interest business. Overall, results show evidence that banks need time to build capabilities, expertise and experience before trading off return and risk efficiently with regard on revenue diversification. Chapter 3 deals with the relation between credit risk, liquidity risk, capital risk and bank efficiency: There has been rising competition in the European banking market due to technological development, deregulation and the introduction of the Euro as a common currency in recent decades. In order to remain competitive banks were forced to improve efficiency. That is, banks try to operate closer to a "best practice" production function in the sense that banks improve the input – output relation. The key question in this context is if banks improve efficiency at a cost of higher risk to compensate decreasing earnings. When it comes to bank risk, a large strand of literature discusses the issue of problem loans. Several studies identify that banks hold large shares of non-performing loans in their portfolio before becoming bankrupt (Barr and Siems, 1994; Demirgüc-Kunt, 1989). According to efficiency, studies show that the average bank generates low profits and incorporates high costs compared to the "best practice" production frontier (Fiordelisi et al., 2011; Williams, 2004). At first glance, these two issues do not seem related. However, Berger and DeYoung (1997) show that banks with poor management are less able to handle their costs (low cost-efficiency) as well as to monitor their debtors in an appropriate manner to ensure loan quality. The negative relationship between cost efficiency and non-performing loans leads to declining capital. Existing studies (e.g. Williams, 2004; Berger and DeYoung, 1997) show that banks with a low level of capital tend to engage in moral hazard behavior, which in turn can push these banks into bankruptcy. However, the business model of cooperative banks is based on the interests of its commonly local customers (the cooperative act: § 1 GenG). This may imply that the common perception of banks engaging in moral hazard behavior may not apply to cooperative banks. Since short-term shareholder interests (as a potential factor for moral hazard behavior) play no role for cooperative banks this may support this notion. Furthermore, liquidity has been widely neglected in the existing literature, since the common perception has been that access to additional liquid funds is not an issue. However, the recent financial crisis revealed that liquidity dried up for many banks due to increased mistrust in the banking sector. Besides investigating moral hazard behavior, using data from 2005 to 2010 this study moves beyond current literature by employing a measure for liquidity risk in order to evaluate how liquidity risk relates to efficiency and capital. Results mostly apply to current literature in this field since the empirical evaluation reveals that lower cost and profit-efficiency Granger-cause increases in credit risk. At the same time, results indicate that credit risk negatively Granger-causes cost and profit-efficiency, hence revealing a bi-directional relationship between these measures. However, most importantly, results also show a positive relationship between capital and credit risk, thus displaying that moral hazard behavior does not apply to cooperative banks. Especially the business model of cooperative banks, which is based on the interests of its commonly local customers (the cooperative act: § 1 GenG) may reason this finding. Contrary to Fiordelisi et al. (2011), results also show a negative relationship between capital and cost-efficiency, indicating that struggling cooperative banks focus on managing their cost-exposure in following periods. Concerning the employed liquidity risk measure, the authors find that banks who hold a high level of liquidity are less active in market related investments and hold high shares of equity capital. This outcome clearly reflects risk-preferences from the management of a bank. Chapter 4 examines governance structures of cooperative banks: The financial crisis of 2007/08 led to huge distortions in the banking market. The failure of Lehman Brothers was the beginning of government interventions in various countries all over the world in order to prevent domestic economies from even further disruptions. In the aftermath of the crisis, politicians and regulators identified governance deficiencies as one major factor that contributed to the crisis. Besides existing studies in the banking literature (e.g. Beltratti and Stulz, 2012; Diamond and Rajan, 2009; Erkens et al., 2012) an OECD study from 2009 supports this notion (Kirkpatrick, 2009). Public debates increased awareness for the need of appropriate governance mechanisms at that time. Consequently, politicians and regulators called for more financial expertise on bank boards. Accordingly, the Basel Committee on Banking Supervision states in principle 2 that "board members should remain qualified, individually and collectively, for their positions. They should understand their oversight and corporate governance role and be able to exercise sound, objective judgement about the affairs of the bank." (BCBS, 2015). Taking these perceptions into consideration the prevailing question is whether financial experts on bank boards do really foster bank stability? This chapter aims to investigate this question by referring to the study from Minton et al. (2014). In their study, the authors investigate US commercial bank holding companies between the period 2003 and 2008. The authors find that financial experts on the board of US commercial bank holding companies promote pro-cyclical bank performance. Accordingly, the authors question regulators view of more financial experts on the board leading to more banking stability. However, Minton et al. (2014) do not examine whether their findings accrue due to financial experts who act in the interests of shareholders or due to the issue that financial experts may have a more risk-taking attitude (due to a better understanding of financial instruments) than other board members. Supposed that their findings accrue due to financial experts who act in the interests of shareholders. Then financial experts on the board of banks where short-term shareholder interests play no role (cooperative banks) may prove beneficial with regard on bank performance during the crisis as well as in normal times. This would mean that they use their skills and expertise to contribute sustainable growth to the bank. Contrary, if this study reveals pro-cyclical bank performance related to financial experts on the board of cooperative banks, this finding may be addressed solely to the risk-taking attitude of financial experts (since short-term shareholder interests play no role). For this reason, this chapter aims to identify the channel for the relation of financial experts and bank performance by examining the following research question: Do financial experts on the board promote pro-cyclical bank performance in a setting where short-term shareholder interests play no role? Results show that financial experts on the board of cooperative banks (data from 2006 to 2011) do not promote pro-cyclical bank performance. Contrary, results show evidence that financial experts on the board of cooperative banks appear to foster long-term bank stability. This suggests that regulators should consider ownership structure (and hence business model of banks) when imposing new regulatory constraints for financial experts on the bank board. ; Banken nehmen wichtige Funktionen innerhalb einer Volkswirtschaft wahr. Innerhalb ihrer Rolle als Finanzintermediär stellen sie Liquidität bereit und übernehmen elementare Aufgaben der Fristen- und Risikotransformation (Fama ,1985). Sie stellen sicher, dass die Liquidität der Depotinhaber den profitabelsten Investitionsprojekten zukommt. Darüber hinaus übernehmen Banken wichtige Prüfungs- und Überwachungsfunktionen über ihre Investitionsprojekte und sorgen damit für eine stetig effiziente Ressourcenallokation innerhalb einer Volkswirtschaft (Pathan and Faff, 2013). Da jedoch Banken ihre Finanzdienstleistungen der gesamten Volkswirtschaft zur Verfügung stellen, erzeugen sie damit auch (im Gegensatz zu Firmen) ein gewisses Systemrisiko: die Finanzkrise 2007 – 2008 hat gezeigt, dass Banken ganze Staaten in eine Rezession ziehen können. Gleichzeitig hat die Krise allerdings auch gezeigt, dass bestimmte Banktypen deutlich stabiler sind als andere. So sind beispielsweise die genossenschaftlichen Volks- und Raiffeisenbanken deutlich besser durch die Krise gekommen als nahezu alle Universalbanken. Genossenschaftsbanken existieren in allen größeren westlichen Volkswirtschaften und nehmen innerhalb dieser oft eine bedeutende Rolle ein. Aufgrund der einerseits hohen Bedeutung von Genossenschaftsbanken in den genannten Volkswirtschaften und der andererseits vergleichsweise geringen Beachtung in der Literatur, ist es das Ziel dieser Dissertation mit den folgenden drei empirischen Studien die bestehende Forschung der Genossenschaftsbanken voranzutreiben. Die drei empirischen Studien beschäftigen sich mit jeweils unabhängigen Forschungsfragen, die für den Bankensektor in jüngster Zeit von hoher Relevanz sind. Kapitel 2 beschäftigt sich mit der Frage, welche Genossenschaftsbanken von einer Einnahmendiversifikation profitieren können: bestehende Literatur offenbart den Trend innerhalb des Bankensektors, wonach Banken nach Diversifikation streben, indem sie ihre Einnahmen immer stärker im zinsunabhängigen Geschäft generieren. Jedoch zeigt sich in der Literatur ebenfalls, dass längst nicht alle Banken durch die Einnahmendiversifikation profitieren (Mercieca et al., 2007; Stiroh and Rumble, 2006; Goddard et al., 2008). Bei der Untersuchung von Genossenschaftsbanken ergibt sich folgendes Bild: es profitieren diejenigen Banken von einer weiteren Einnahmendiversifikation, welche bereits einen hohen Anteil ihrer Einnahmen durch das zinsunabhängige Geschäft generieren. Des Weiteren zeigt die Untersuchung einen negativen Nettoeffekt für diejenigen Banken, welche den Großteil ihrer Einnahmen durch das Zinsgeschäft generieren. Insgesamt deuten die Hinweise der empirischen Untersuchung darauf hin, dass Banken eine gewisse Zeit benötigen um entsprechende Expertise und Erfahrung aufzubauen damit eine Einnahmendiversifikation eine konkurrenzfähige risikoadjustierte Rendite erzeugt. Kapitel 3 beschäftigt sich mit der Beziehung zwischen dem Risiko, der Kapitalausstattung und der Effizienz einer Bank. Das Geschäftsmodell von Genossenschaftsbanken beruht auf der Förderung der Interessen der Mitglieder (§ 1 GenG). Das legt die Vermutung nahe, dass die in der Literatur weit verbreitete Ansicht des moralischen Risikoverhaltens nicht auf Genossenschaftsbanken zutrifft. Darüber hinaus könnten die besonderen Governance-Strukturen von Genossenschaftsbanken diese These stützen: kurzfristige Eigentümerinteressen als mögliche Ursache für moralisches Risikoverhalten spielen bei Genossenschaftsbanken keine Rolle. Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung von Genossenschaftsbanken zeigen, dass eine niedrigere Kosten- und Gewinneffizienz zu einem höheren Kreditrisiko führt. Gleichzeitig bestätigen die Ergebnisse, dass ein negativer Zusammenhang zwischen dem Kreditrisiko von Banken und deren Kosten- und Gewinneffizienz besteht. Als zentraler Unterschied zu bestehenden Studien zeigt sich jedoch, dass ein positiver Zusammenhang zwischen der Eigenkapitalposition und dem Kreditrisiko besteht. Das bedeutet, dass moralisches Risikoverhalten ("moral hazard") bei Genossenschaftsbanken, wie bereits vermutet, nicht stattfindet. Insbesondere der Zweck der Genossenschaftsbanken (§ 1 GenG) und die damit einhergehenden besonderen Governance-Strukturen sind nach Ansicht der Autoren die wesentliche Begründung für diese Erkenntnis. Kapitel 4 widmet sich den Governance-Strukturen von Genossenschaftsbanken. Speziell wird in diesem Kapitel die Forschungsfrage behandelt, ob Finanzexperten im Aufsichtsrat von Genossenschaftsbanken zu einer prozyklischen Bankperformance führen. Dieser Zusammenhang wurde in der Studie von Minton, Taillard und Williamson (2014) bei kapitalmarktorientierten Banken aufgezeigt. Die Ergebnisse der Genossenschaftsbanken hingegen zeigen, dass Finanzexperten in den Aufsichtsräten von Genossenschaftsbanken im Zeitraum von 2006 bis 2011 keine prozyklische Bankperformance erzeugen. Im Gegenteil, die Ergebnisse weisen darauf hin, dass Finanzexperten in den Aufsichtsräten von Genossenschaftsbanken eine langfristige Stabilität der Banken gewährleisten. In der Konsequenz bedeutet das, dass Regulatoren die Eigentümerstrukturen (und damit das Geschäftsmodell) von Banken berücksichtigen sollten, wenn sie neue regulatorische Anforderungen hinsichtlich Finanzexperten in den Aufsichtsräten von Banken einführen.