Zukunft Denken – Podcast Folgen

Das Thema der heutigen Episode ist »Modelle«. Was ist ein Modell in Bezug zur Realität, welche Art vom Modellen gibt es und wie sollten wir als Gesellschaft mit Modellen umgehen, im besonderen bei Fragen, die das Verhalten komplexer Systeme in die Zukunft projeziert, wie etwa Klimamodelle. Mein heutiger Gesprächspartner ist, und das freut mich besonders, ein wiederkehrender Experte, Dr. Andreas Windisch. Andreas ist ein theoretischer Physiker, der 2014 an der Universität Graz sub auspiciis praesidentis promoviert hat. Nach mehreren Jahren als PostDoc an der Washington University in St. Lous in den USA (Schrödinger Fellow des öst. Wissenschaftsfonds) kehrte er nach Österreich zurück, und übernahm die Rolle eines Forschungsteamleiters bei 'Know-Center', einem Forschungszentrum für KI.  Andreas ist Mitbegründer und Leader der Reinforcement Learning Community, einer eigenständigen Arbeitsgruppe, die Teil des unabhängigen Think Tanks 'AI AUSTRIA' ist. Zudem ist Andreas Honorary Research Scientist der Washington University in St. Louis, er betreut Start-Ups bei dem European Space Agency Inkubator Science Park Graz und lehrt KI an der FH-Joanneum.  Seit März 2022 hält er auch eine Stelle an der TU-Graz. Was ist ein Modell? Wie verhält sich ein Modell zur Realität, zur Natur? Welche Rolle spielen Variable und Freiheitsgrade? Andreas erklärt zunächst fundamentale Modelle — am Beispiel des Standardmodell der Teilchenphysik.  »Der Natur ist unsere persönliche Sichtweise natürlich egal.« Damit ist die Suche nach der Abweichung vom Modell ein wesentlicher Aspekt der Modellierung. Was hat es mit der Filterung durch unsere Sinne und durch unsere Instrumente auf sich? Können wir überhaupt ohne Modell und Theorie Beobachtungen machen? Warum ist Platons Höhlengleichnis ein gutes Beispiel für Modell und Realität? Welche Arten der Modellierung gibt es? Vom bottom up / fundamentalen Modell zur Welt im Großen, zu effektiven Modellen? Damit stellt sich die Frage: kann ich die Welt im Großen aus dem fundamentalen Verständnis des Kleinstes modellieren? Also: kann ich mit dem Standardmodell der Teilchenphysik etwa das Klima modellieren? Sollte es nicht nur ein Modell der Welt geben? Andreas erklärt, warum dies nicht möglich ist. Damit stellt sich die Frage: was ist eine Skala? Was sind Hierarchien von Modellen nach Skala und Fragestellung? Wir diskutieren Beispiele  von der Quantenmechanik über die klassische Mechanik bis zur Relativitätstheorie und wieder zurück. Wie verhält es sich im Übergang von einem Modell einer Skala oder Anwendungsbereich zu einem Modell einer andere Skala? Wo liegen die Grenzen und wie sieht es in den Übergangsbereichen aus? Wie weit kann Extrapolation gehen? Wenn ich Modelle außerhalb des Gültigkeitsbereiches »befrage«, bekomme ich Antworten, aber was ist von diesen zu halten? Gilt die heute häufig formulierte Annahme: je mehr Daten desto besser (für die Entscheidungsfindung)? Die richtige Information und Abstraktion zur richtigen Zeit ist essentiell! Wir sprechen weiters über mathematische Symmetrien, »Schönheit« und Qualität von Modellen, datengetriebenem (machine learning) vs. Modell-Zugang. Sind wir am Ende der Theorie angelangt, wie vor einiger Zeit behauptet wurde, oder war das ein Irrtum? Wie repräsentativ sind die Daten mit denen modelliert wird im Bezug auf die Daten, die in der Realität zu erwarten sind? Ändert sich das über die Zeit der Modell-Nutzung?  Wir kehren dann wieder an den Anfang zurück und diskutieren ein fundamentales historisches Beispiel, das n-Körper-Problem, beziehungsweise eine vereinfachte Form davon, das Dreikörperproblem, das ja einfach physikalisch zu lösen sein sollte. Oder doch nicht? Warum nicht? Was sind die Erkenntnisse und Folgen dieses historischen Problems, getrieben von König Oskar II und Henri Poincaré? Es kann doch nicht so schwer sein, die Bahnen von Sonne, Erde und Mond zu berechnen! Aus diesem Beispiel folgend: Was sind (nicht-lineare) chaotische Systeme und was bedeutet das für Modellierung und Vorhersage, vor allem in Bezug auf die Anfangsbedingungen und die Möglichkeit diese genau zu bestimmen? Wie hängt dies mit den intrinsischen Zeitskalen des Systems zusammen? Liegen hier natürliche Grenzen der Vorhersagbarkeit, die wir auch mit stetig besseren Sensoren, Computern und Algorithmen nicht brechen können? Was sind Attraktoren komplexer dynamischer Systeme und Tipping Points (auch Kipppunkte,Phasenübergänge oder Regime Shifts genannt)? Kann man vorhersagen, wann sich ein System einem Kipppunkt nähert? Dann diskutieren wir die Konsequenzen für Risikomanagement, den Unterschied zwischen statistisch gut beschreibbaren und bekannten Systemen, versus komplexen chaotischen Systemen und dem Vorsorgeprinzip. Was können wir daraus für politische und gesellschaftliche Entscheidungsprozesse mitnehmen? Passend zur vorigen Episode disuktieren wir auch das Risiko des »Overselling« wissenschaftlicher Erkenntisse und vor allem von Modell-Ergebnissen als Wissenschafter. Zum Schluss stellen wir die Frage, wie weit wir als Gesellschaft kritischen Diskurs verlernt haben.  »Alle Experten sagen...« ist keine relevante Aussage, sondern ein rhetorischer Trick um Diskurs zu beenden. Unterschiedliche Meinungen sind gerade bei komplexen (wicked) Problems von größter Bedeutung. Es gibt keine zentrale Anlaufstelle der Wahrheit, auch wenn das von manchen politischen Akteuren gerne so dargestellt wird. Was Information und Misinformation ist, stellt sich in der täglichen Praxis als sehr schwieriges Problem heraus. Auch die aktuelle Rolle der »alten« Medien ist stark zu hinterfragen. Referenzen  Andere Episoden Episode 79: Escape from Model Land, a Conversation with Dr. Erica Thompson Episode 67: Wissenschaft, Hype und Realität — ein Gespräch mit Stephan Schleim Episode 55: Strukturen der Welt Episode 53: Data Science und Machine Learning, Hype und Realität Episode 47: Große Worte Episode 37: Probleme und Lösungen Episode 27: Wicked Problems Episode 25: Entscheiden unter Unsicherheit Episode 10: Komplizierte Komplexität Andreas Windisch Andreas Windisch auf LinkedIn Episode 18: Gespräch mit Andreas Windisch: Physik, Fortschritt oder Stagnation Fachliche Referenzen Chris Anderson, The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete, Wired (2008) Daisyworld Model TED-Talk Bill Gates: The next outbreak, we are not ready (2015) Marten Scheffer, Catastrophic regime shifts in ecosystems: linking theory to observation (2003)

In dieser Episode führe ich ein äußerst interessates Gespräch mich mit Prof. Stephan Schleim. Er ist deutscher Philosoph und Psychologe, Professor für Theorie und Geschichte der Psychologie Universität Groningen. Seine Spezialgebiete sind die Theorie und praktische Anwendungen der Psychologie und Neurowissenschaften.  In seiner Forschung zur Wissenschaftskommunikation untersucht er, wie Darstellungen der Hirnforschung akademische und gesellschaftliche Debatten beeinflussen (z. B. in der Neuroethik oder dem Neurorecht). Seit 15 Jahren ist er mit seinem Blog Menschen-Bilder bei den SciLogs vertreten, dem Portal für Wissenschaftsblogs des Spektrum-Verlags. Außerdem ist er Autor mehrerer Bücher.  Ich beschäftige mich ja schon länger mit der Frage, ob unser Wissenschaftsbetrieb nicht an einigen Stellen falsch abgebogen ist und was wir tun könnten, ja müssten um diese Situation zu verbessern. Warum ist es für uns wir als Gesellschaft wichtig, diese Problemlage zu verstehen? Denn wesentliche politische Entscheidungen hängen ja von wissenschaftlichen und technischen Aussagen und Möglichkeiten ab. Wir beginnen unser Gespräch mit der Frage, ob sich die Erwartungen, die in der aus der Gesellschaft aber meist auch aus der Wissenschaft heraus an die Wissenschaft formuliert werden erfüllen? Schreitet Wissenschaft immer schneller voran? Führt dies stetig zu neuen und bahnbrechenden technischen Fortschritten? Zahlreiche Untersuchungen legen eher das Gegenteil nahe. Wie sieht es nun mit Fortschritt und Qualität wissenschaftlicher Erkenntnis aus? Welche Anreizsysteme herrschen aktuell vor, nach welchen Indikatoren werden Wissenschafter gemessen, welche Definitionen von Produktivität gibt es in der Wissenschaft und was bedeutet dies für Erkenntnis und Innovation? »Lässt man Kants akademischen Werdegang kurz Revue passieren, muss man zu dem Befund kommen, dass ein Denker wie Kant im gegenwärtigen Wissenschaftsbetrieb keine Chance gehabt hätte. Im Gegenteil: Er verkörpert geradezu alles das, was dem Eifer der Universitätsreformer ein Dorn im Auge ist.«, Konrad Paul Liessmann Es gibt nur noch selten in der modernen Wissenschaft solche positiven Beispiele, etwa den 3D-Atlas des Gehirns, wo das Ergebnis jahrzehntelanger, qualitativ hochwertiger Grundlagenforschung dargestellt werden. »Die Wissenschaft befindet sich großteils in einem hermeneutisch abgeriegelten, selbstreferentiellen System.« Was sind Beispiele für die Probleme, die wir beschreiben? Die 90er Jahre waren in den USA die Dekade des Gehirns. Auch Europa hat mit dem Human Brain Project nachgezogen — unter anderem mit dem Ziel, ein Gehirn im Computer zu simulieren. Was ist das Ergebnis dieser Dekade? Wir diskutieren Erwartungen und Versprechungen vom Gedankenlesen bis zum  Lügendetektor; was waren die Folgen für die Diskussion des »freien Willen«, für Recht und Medizin? In den letzten Jahrzehnten waren auch die »bunten Bilder« des Gehirns, die aus statistischen Auswertungen von Kernspintomographen entstehen, ein Hit in wissenschaftlichen Artikeln aber auch in populärwissenschaftlichen Berichten. Man konnte fast sagen: keine Psychologie ohne »Hirnbilder«! Sind die Ergebnisse, die man mit der Kernspintomographie erhalten hat aber überhaupt vertrauenswürdig und korrekt? Beziehungsweise unter welchen Versuchsbedingungen kann man mit seriösen Ergebnissen rechnen und wurden diese in der Regel erziehlt? Also bleibt letztlich die Frage: können diese Hirnscanner, die richtig viel Geld kosten, überhaupt das Kriterium der Reproduzierbarkeit — als Mindeststandard wissenschaftlicher Qualität — erfüllen? War der Hype gerechtfertigt? »Es gibt einige gute Studien, aber in der großen Masse sind viele dieser Studien, glaube ich,  nicht vertrauenswürdig. […]  Diesen Schluss muss man ziehen.« Aber auch in zahlreichen anderen Bereichen der Psychologie und Psychiatrie erleben wir im Rückblick durchwachsene Ergebnisse, so etwa bei den wenig beeindruckenden Erfolgen der Antidepressiva in der Psychiatrie. Ich spreche dann auch andere Hype-Themen der Vergangenheit an, und frage, warum wir aus diesen relativen Fehlschlägen so wenig lernen, z.B. Richard Nixon und den Krieg gegen den Krebs, Erik Topol und seine Kritik des Human Genome Projects sowie die mangelhafte Leistung von KI-Systemen in der Covid-Behandlung. Wir diskutieren dann die Konsequenzen dieser Hypes, denn diese sind nicht einfach nur kurzfristige Irrtümer, sondern in ihnen stecken zum Teil enorme Opportunitätskosten und Kollateralschäden. Wenn wir über die aktuelle Situation hinausschauen: »Wissenschaft die auch taugt« — was könnten wir die Standards sein? Prof. Schleim bezieht sich auf einen Artikel von Thomas Kuhn: Hartnäckigkeit und Dogmatismus ist manchmal auch ein wesentliches Mittel zum Erfolg in der Wissenschaft.  Die Behandlung von Aids kann als als Erfolgs-Beispiel gelten, auch die Entdeckung der PCR durch Kary Mullis, die psychiatrische Forschung mit Verengung auf Neuro-Wissenschaft allerdings als negatives. Überhaupt ist Kary Mullis ein gutes Beispiel für einen ultra-harnäckigen Wissenschafter gewesen, der in einem engen Bereich hohe Leistung gebracht hat, darüber hinaus aber eher für fragwürdige Ideen bekannt wurde. Nun stellt sich aber die Frage: was für das Individuum des Wissenschafters gilt, gilt das auch für die Wissenschaft als Ganzes? Und wo hört die Hartnäckigkeit auf und wird zum (sanften) Betrug? Fake it till you make it — ein wissenschaftliches Erfolgsmodell? Welchen Effekt haben New Public Management, Messen, Optimieren in der Wissenschaft(sverwaltung), Zitationsfaktoren, Impact-Faktor, usw? »There is no cost to getting things wrong. The cost is not to getting them published.«, Prof. Brian Nosek Wir erleben aktuell in vielen Bereichen einen Hyperwettbewerb und Bewertung von Forschung — wenn man in kurzen Zeiträumen »Durchbrüche« darstellen muss, um überhaupt überleben zu können — was wird das für Konseqzenzen für Richtung und Qualität und Vermarktung der Forschung haben? Die Probleme, über die wir sprechen, sind bei weitem keine, die nur in den Interna der Wissenschaft Folgen haben, sondern breiten sich über Wissenschaftskommunikation und Expertenwesen in Gesellschaft und Politik aus? Hier ist auch der Aspekt zu sehen, dass die Verantwortung für diese Hypes auch an den Konsumenten liegt — eine Folge der Konkurrenz um Aufmerksamkeit. Was ist überhaupt von Wissenschafts-News zu halten? Denn die Taktung wird immer höher — ist das sinnvoll oder sogar schädlich? Wissenschaft ist selten eindeutig, vor allem nicht in komplexen Fragestellungen. Führt das nicht eher zu Verwirrung statt Information bei der Bevölkerung? Kann mehr Transparenz in den wissenschaftlichen Prozess die Situation verbessern? Können wir vom Rechtswesen lernen — was sind Folgen für wissenschaftliche Freiheit, politische Freiheit und Demokratie? Was können wir aus den Erfahrungen erfolgreicher Wissenschafter lernen? Ohne die Freiheit, "Sachen zu machen die nicht Mainstream waren", sei seine Forschungsarbeit nicht möglich gewesen, Anton Zeilinger Max Perutz, der österr. Wissenschafter, der von den Nazis nach England fliehen musste, hatte in seinem Labor neun Nobelpreisträger! Auf die Frage, wie man so erfolgreich wird antwortet er: »Keine Politik, keine Gremien, keine Berichte, keine Gutachter, keine Interviews, nur begabte, hoch-motivierte junge Menschen, ausgewählt von wenigen Männern mit gutem Blick.« Und was machen wir im heutigen Wissenschaftsbetrieb? Einer der Ursachen für die Probleme im aktuellen Wissenschaftsbetrieb ist das Publikations(un)wesen: welche Rolle spielen kommerzielle Verlage, Open Access, Preprint, sind Daten und Prozesse transparent? Welche Rolle spielt der Antrags-Irrsinn und die damit verbundene Bürokratie? Die bekannte amerikanische Tiefsee-Forscherin Edith Widder bringt den Konflikt zwischen innovativer Forschung und Finanzierung auf den Punkt:  »Die Sache ist die: In der Wissenschaft muss man den Förderstellen erklären, was man entdecken wird, bevor sie einem Geld geben. Und ich wusste nicht was ich entdecken werde. Somit bekam ich keine Unterstützung.« Wo und in welchem Umfang macht Antragswesen Sinn, in welcher Form, und wo ist es ein Hindernis für gute Wissenschaft und verhindert vor allem auch, dass gute Wissenschafter Karrieren machen. Welcher innovative und kreative Wissenschafter ist Willens 30-40% seines Alltags mit stumpfer Bürokratie und Antragschreiben zu verbringen? Welche Folgen hat dies daher für die Selektion an Universitäten?  Eric Weinstein nennt dies passend: »snap-to-grid intellectualism« Führen diese Prozesse zu kontroproduktiven Anpassungsprozessen an Indikatoren, Bürokratie, Regeln usw. Lenken wir also die verbleibende Intelligenz der Forscher weg von der Forschung hin zum Übergehen und Ausnutzen von Regeln und Bürokratie? Einfache Versprechungen und Aussagen treffen in der Realität sehr schnell an ihre Grenzen und so ist es auch nicht einfach Schritte aus der Krise zu finden. Ein erster Ansatzpunkt findet sich etwa in der Magna Charta Univesitatum. Referenzen Andere Podcast Episode 53 und Episode 54: Data Science und Machine Learning, Hype und Realität Episode 47: Große Worte Episode 44: Was ist Fortschritt? Ein Gespräch mit Philipp Blom Episode 39: Follow the Science? Episode 28: Jochen Hörisch: Für eine (denk)anstössige Universität! Episode 19 und Episode 20: Offene Systeme Episode 18: Gespräch mit Andreas Windisch: Physik, Fortschritt oder Stagnation Stephan Schleim Homepage von Stephan Schleim Stephan Schleim auf Twitter Menschen-Bilder Blog Stephan Schleim an der Universität Groningen Universität Groningen Die Neurogesellschaft: Wie die Hirnforschung Recht und Moral herausfordert, Heise (2010) Psyche & psychische Gesundheit: Philosophen, Psychologen und Psychiater im Gespräch, Heise (2020) Wissenschaft und Willensfreiheit: Was Max Planck und andere Forschende herausfanden, Springer (2023) Stephan Schleim, Sind Hirnscans nur Kaffeesatzleserei? Fachliche Referenzen Nicholas Bloom, Are Ideas Getting Harder to Find? (2020) How should medical science change, Lancet (2014) Economist: How Science goes wrong  Trouble at the lab | The Economist  Rettet die Wissenschaft,Die Zeit (2014)  Konrad Paul Liessmann, Kant — Dienst ohne Vorschrift, Der Standard (2004) Eric Topol, Human genomics vs Clinical genomics — Expectation vs. Facts  Thomas Kuhn, The Function of Dogma in Scientific Research, 1963  John P. A. Ioannidis, Why Most Published Research Findings Are False (2005)  Warum KI-Werkzeuge gegen COVID-19 bislang versagt haben, Heise (2021)  Physik Nobelpreis für österr. Quantenphysiker Anton Zeilinger (2022) Zitat Max Perutz aus Geoffrey West, Scale: The Universal Laws of Life and Death in Organisms, Cities and Companies, W&N (2018) Edith Widder, Glowing life in an underwater world, TED-Talk  Magna Charta Univesitatum 

Das Thema Selbst-Verbesserung mag auf den ersten Blick wie eines wirken, das keinen großen gesellschaftlichen Bezug hat. Selbst-Vebesserung beziehungsweise Selbst-Optimierung hat teilweise auch einen schlechten Ruf, wenn man an die Bücherregale gefüllt mit fragwürdigen Ratgebern denkt, die so in den meisten Buchhandlungen zu finden sind, ganz zu schweigen von Coaching-Podcasts und YouTube-Videos. Das Thema hat mich dann aber doch für eine Episode sehr angesprochen, nachdem ich das hervorragende Buch von Prof. Anna Schaffner gelesen. Anna Katharina Schaffner ist Professorin an der Univ. Kent und Executive und Personal Coach. Sie ist Autorin mehrerer Bücher, unter anderem Exhaustion: A History und The Art of Self-Improvement: Ten Timeless Truths und hat neben wissenschaftlichen Veröffentlichungen auch Artikel für Guardian, Psychology today und times Literary Supplement verfasst. In diesem Gespräch beziehe wir uns im wesentlichen auf ihr letztes Buch zum Thema Selbst-Verbesserung. Prof. Schaffner arbeitet nicht nur den historischen Kontext der »Selbst-Verbesserungs-Ideen« auf, die Rolle, die sie für uns als Individuen hat, sie stellt diese auch in einen breiteren gesellschaftlichen Kontext und öffnet damit auch den wichtigen Diskurs, wie wir uns als Gesellschaft auf die Zukunft vorbereiten können. Eine solche Vorbereitung hat eine persönliche, aber eben auch eine soziale Komponente. Dabei verwendet sie den Begriff Self-Improvement, im Deutschen: »Selbstverbesserung« und nicht Selbst-Optimierung, wie sie im Podcast erklärt. »Esse est percipi«, George Berkely Zunächst stelle ich die Frage nach der Freiheit, die ja eine Grundlage für Selbstverbesserung zu sein scheint. Woher kommt unser Begriff der Freiheit? Hat Freiheit ein rein positives Moment oder ist sie gar eine Belastung (für viele Menschen)? Erkennen wir Selbstverwirklichung als Möglichkeit oder gar als Zwang? Alain Ehrenberg spricht von der  »Müdigkeit des Selbst, das sich permanent selbstverwirklichen muss« Erleben wir also Freiheit zwischen Selbstverwirklichung und Selbstversagen? Außerdem: wie frei sind wir wirklich? Sind wir eine »Blank Slate«, eine leere Tafel, die nur beschrieben werden muss und beliebig beschrieben werden kann, oder ist alles determiniert, also vorherbestimmt? Welche rolle spielen einschränkende Strukturen der Gesellschaft? Sehen wir im Extremen vielleicht sogar »Victim-blaming«, also ein Herunterblicken auf Opfer der Freiheit, auf Menschen, denen es nicht gelungen ist, sich selbst zu verwirklichen, ihre Freiheit »zu nutzen«? Die Wurzeln dieses Problems scheinen aber älter zu sein, wie wir am Beispiel des Calvinismus diskutieren: »Calvinismus — weltlicher Erfolg als Zeichen, dass man zu den Auserwählten gehört.« Pervertiert eine implizite Forderung zur Selbstverwirklichung und Selbstoptimierung gar die Freiheit, die wir gerade erst gewonnen haben? »Die Freiheit wird eine Episode gewesen sein. Episode heißt Zwischenstück. Das Gefühl der Freiheit stellt sich im Übergang von einer Lebensform zur anderen ein, bis sich diese selbst als Zwangsform erweist. […] « »Wir leben in einer besonderen historische Phase, in der die Freiheit selbst Zwänge hervorruft. Die Freiheit des Könnens erzeugt sogar mehr Zwänge als das disziplinarische Sollen, das Gebote und Verbote ausspricht. Das Soll hat eine Grenze. Das Kann hat dagegen keine.«, Byung-Chul Han Prof. Schaffner zitiert in diesem Zusammenhang Franz Kafka: »Das Tier entwindet dem Herrn die Peitsche und peitscht sich selbst um Herr zu werden und weiß nicht, dass das nur eine Phantasie ist, erzeugt durch einen neuen Knoten im Peitschenriemen des Herrn« Welche (externen) Wertesysteme haben wir also unbewusst internalisiert? Sind diese gesund für uns? Wie können wir und selbst verbessern ohne uns gleichzeitig unserer Freiheit zu berauben, zumal in unserer Gesellschaft Bedeutung, Status und Identität oftmals mit einer eher oberflächlichen Ideen des Erfolgs verwoben sind? Was ist von der Ratgeber-, der Self-Help-Industrie zu halten? Was ist der Unterschied zwischem »Mac Self-Help« und philosophisch fundierteren Ideen? Hat die zeitgenössische Philosophie hier eine wesentliche Wurzel — die Beschäftigung mit dem »guten Leben« vergessen? »Der Mensch wird am Du zum Ich«, Martin Buber Dann tauchen wir noch einmal tiefer in die Vergangenheit und Grundlagen ein und stellen die Frage nach dem Selbst. Was ist eigentlich »das Selbst«? Und was zählt als Verbesserung? Wie sind diese Ideen historisch einzuordnen? Prof. Schaffner erklärt dabei drei verschiedene Entwürfe des Selbst: relationales Selbst kein Selbst (in der buddhistischen Interpretation) atomares, individualistisches Selbst und homo oeconomicus Sollten wir im Westen eine Rückkehr von starken individualistischen Ideen hin zu einem relationaleren Selbst suchen, gar »planetare Wesen« werden? Warum ist diese Frage für die Herausforderungen der Zukunft von großer Bedeutung? Wie spielt das Dilemma zwischen Bildung und Ausbildung — im Sinne des Humboldtsches Ideals hier hinein? Und welche Rolle spielt das Systemdenken, beziehungsweise der Generalismus? Pointiert formuliert: erleben wir gerade in der Krise ein Abwendung vom »Fachidiotentum«? Was ist die Rolle von Kultur und Ritualen, Zeremonien? Altmodisch und irrelevant, oder wesentliche Anker auch für moderne und zukünftige Gesellschaften? Was ist vom heute sehr modischen Begriff der Authentizität zu halten? »Authentisch ist der Mensch offensichtlich nur dann, wenn er sein Inneres, seine vermeintlich unverfälschte Natur, ungefiltert nach außen stülpt. Und das bedeutet letztlich: Authentizität ist das Gegenteil von Kultur. […]  Anthropologisch ist das zwar Irrsinn, denn der Mensch ist bereits seiner Natur nach ein Kulturwesen, doch lässt dies der Authentizitätsdiskurs weitgehend außer Acht, der voraussetzt, dass sich unser unverfälschtes Ich in uns selbst findet und sich nicht in unserem Zusammenspiel mit Kultur und Gesellschaft entwickelt.«, Thomas Bauer Wie spielt der heutige Begriff der Authentizität mit der Romantik als Geburt des Individualismus zusammen?  Wo ist die Grenze zwischen Authentizität und performativem »Oversharing«, oder gar bis zum »vulnerability porn«? Was bedeuten die Überlegungen zu Selbstverbesserung und Coaching für die heutige Arbeitswelt? Nur was messbar — quantifizierbar ist — ist etwas wert? Und zuletzt, was bedeuten diese Überlegungen nun für die Zukunft der Gesellschaft und nicht nur des individuums? Verbreiten sich Tugenden (nach Konfuzius) wie gutartige Viren? Ist intellektuelle Bescheidenheit — vielleicht gar  Weisheit — noch eine zeitgemäße Tugend? »Wir dürfen nie vorgeben zu wissen, und dürfen nie große Worte gebrauchen«, Karl Popper Der Mensch ist, nach Arnold Gehlen ein Mängelwesen, und Rupert Riedl macht schon in den 1970er Jahren deutlich: »Der menschliche Verstand ist nicht dazu geschaffen, komplexe Systeme zu verstehen« Aber wie weit geht; soll die Verbesserung die technische Erweiterung des Menschen gehen? Ist sie nicht notwendig um mit der wachsenden Komplexität unserer techno-sozialen Systeme umgehen zu können? Wo ist die Grenze? Sind die Ideen des Transhumanismus nicht letztlich die logische Konsequenz (und das natürliche Ende)  der Selbst-Verbesserung? Gibt es eine (vernünftige) Grenze der technischen Verbesserung menschlicher (kognitiver) Fähigkeiten? »The faith in Utopia, which killed so many in the centuries following the French Revolution, is dead.«, John Gray Referenzen Andere Episoden Episode 17: Kooperation Episode 28: Jochen Hörisch: Für eine (denk)anstössige Universität! Episode 47: Große Worte Episode 49: Wo denke ich? Reflexionen über den »undichten« Geist Episode 50: Die Geburt der Gegenwart und die Entdeckung der Zukunft — ein Gespräch mit Prof. Achim Landwehr Anna Schaffner Executive and Personal Coaching | Exhaustion and Burnout Coaching Exhaustion: A History, Columbia University Press (2017) The Art of Self-Improvement: Ten Timeless Truths, Yale University Press (2021) The Truth about Julia, Atlantic Books (2016) Artikel in Psychology Today Fachliche Referenzen George Berkeley Alain Ehrenberg, Das erschöpfte Selbst: Depression und Gesellschaft in der Gegenwart, Campus (2015) Byung-Chul Han, Psychopolitik, Neoliberalismus und die neuen Machttechniken, S. Fischer (2014) Thomas Bauer, Die Vereindeutigung der Welt, Reclam (2018) Karl Popper, Auf der Suche nach einer besseren Welt (1987) Arnold Gehlen, Der Mensch, Klostermann Vittorio (2016) Rupert Riedl, Evolution und Erkenntnis, Piper (1982) John Gray, Black Mass, Penguin (2008)