Turning Danger into Performance - Evolutionäres Gespensterspagat

Die Drohne als der Star am Kriegshimmel im Akut der Gegenwart geht den Weg des sowjetischen Hubschraubers in Afghanistan, der Ritterrüstung in der Campagna oder der Speerschleuder in den Eiszeitwäldern. Sie ist das Premiumwerkzeug für eine temporäre ökologische Nische. Doch unter dem Druck der totalen Effizienz verändert sich die Nische.

Evolutionäres Gespensterspagat bedeutet eben auch: Während wir heute auf die Allmacht der FPV-Schwärme blicken und sie als das finale Gesetz des Krieges erachten, wird bereits der Algorithmus geschrieben und die mechanische Redundanz eingemottet, die diese Götter aus Silizium morgen wieder zu nutzlosem Plastikschrott deklassiert.

Krieg ist nicht der einzige Raum, in dem eine Gesellschaft sich in Widersprüche über das menschliche Leben verstrickt. Vielleicht ist gerade das eine der großen Selbsttäuschungen moderner Gesellschaften. Sie erklären den Menschen zum höchsten Wert und organisieren zugleich Bereiche, in denen sein Wert faktisch nach ganz anderen Maßstäben berechnet wird.

Was war ein englisches Menschenleben wert?

Im Manchester des frühen Industriekapitalismus war das Leben des Arbeiters rechtlich nicht wertlos. Die bürgerliche Gesellschaft entwickelte gerade eine starke Sprache für Freiheit, Eigentum, Individualität und persönlicher Würde. Und doch konnte ein menschliches Leben ökonomisch erstaunlich billig sein. Kinder arbeiteten in Fabriken und Bergwerken. Arbeitszeiten von zwölf, vierzehn und noch mehr Stunden waren die Regel. Wohnungen waren überfüllt, Krankheiten verbreiteten sich unter Bedingungen, die für die Wohlhabenden kaum vorstellbar waren. Arbeitsunfälle waren Teil der Produktionsrealität.

Der Mensch als Faktor

Der Manchesterkapitalismus machte aus dem Menschen einen Produktionsfaktor. Gesundheit wurde zur Arbeitsfähigkeit. Zeit wurde zur Arbeitszeit. Körperkraft wurde zur Produktivität. Leben wurde, soweit es in den Produktionsprozess eintrat, ökonomisch messbar. Auch im Krieg muss man nicht annehmen, dass ein Kommandeur seine Soldaten persönlich missachtet. Es genügt, dass das institutionelle System unterschiedliche Kosten erzeugt. Wenn ein Kommandeur für verlorenes Gelände verantwortlich gemacht wird, für unnötig hohe Verluste aber kaum, dann wird das Menschenleben gegenüber dem militärischen Ziel strukturell entwertet.

Eine Gesellschaft kann Menschenleben hoch bewerten und trotzdem Institutionen hervorbringen, die Kosten menschlicher Schäden aus dem Entscheidungszentrum herausverlagern. Das gilt für Fabriken. Es gilt für Umweltverschmutzung. Es gilt für Finanzkrisen. Es gilt für moderne prekäre Arbeitsverhältnisse. Und es gilt im Extremfall für den Krieg.

Technologische Prothesen und biologische Resilienz

Wenn das Gehirn kognitive Kernkompetenzen wie Navigation oder Gedächtnis permanent auslagert, findet eine neurobiologische Reorganisation statt. Das Gehirn baut ungenutzte neuronale Pfade ab. Der Verlust wird nicht als Mangel wahrgenommen, da die Prothese (z. B. das Smartphone) die Funktion nahtlos übernimmt. Fällt die Technologie aus (Blackout, Cyberangriff), bricht die Handlungsfähigkeit abrupt ab. Ein biologisches Backup existiert nicht mehr.

Biologische Systeme überleben, weil sie ineffizient im technischen Sinne sind. Sie halten ungenutzte Kapazitäten und alternative Wege bereit. Tarnung im Infrarotbereich scheitert oft an den Hauptsätzen der Thermodynamik. Wärme kann nicht vernichtet, sondern nur zeitweise gespeichert oder umgeleitet werden. Moderne Mustererkennung hebelt klassische Tarnkonzepte aus. KI verlässt sich nicht auf isolierte Merkmale; sie fusioniert Daten aus optischen, thermischen und kinetischen Sensoren. Kinetische Signaturen – Selbst, wenn ein Mensch thermisch perfekt isoliert wäre, verriete ihn seine Bewegungsbiomechanik.

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Um digitalen Sensoren und KI-gestützter Aufklärung zu entgehen, muss man die Schwachstellen der Algorithmen und die physikalischen Grenzen der Hardware nutzen. Klassische Überwachungssysteme detektieren Gesichter und Silhouetten. Urban Privacy und Cap_able entwickeln Streetwear mit spezifischen, algorithmisch generierten Mustern. Die Adversarial Patches fluten die Bilderkennung mit falschen Signalen. Die KI erkennt die Trägerin beispielsweise als Objekt, Tier oder Autokennzeichen.

Kleidung kann zu einem Mittel werden, sich der maschinellen Wahrnehmung zu entziehen. Ein besonders interessantes Beispiel dafür ist Cap_able, ein von der italienischen Designerin Rachele Didero gegründetes Designprojekt.

Cap_able beschäftigt sich mit sogenannter Anti-Surveillance- oder Anti-Überwachungs-Kleidung. Die Kleidung richtet sich gegen bestimmte Formen computergestützter Bilderkennung. Die Idee besteht darin, Muster so zu gestalten, dass Algorithmen Schwierigkeiten bekommen, die abgebildete Person richtig zu erkennen oder zu klassifizieren.

Bekannt wurde Cap_able mit der Manifesto Collection. Die Kleidungsstücke enthalten auffällige Muster, die gezielt auf die Funktionsweise von Computer-Vision-Systemen abgestimmt sind. So nutzt Cap_able das Prinzip des adversarialen Musters. Ein Bild wird so verändert, dass es für Menschen weitgehend verständlich bleibt, während ein maschinelles Erkennungssystem zu einer falschen Klassifikation gebracht werden kann. Da viele Kameras nachts auf IR-Dioden angewiesen sind, können in Kleidung oder Kappen integrierte, unsichtbare IR-LEDs die Sensoren der Kamera lokal blenden. Wärmebildkameras messen den thermischen Kontrast zur Umgebung. Die Körperwärme lässt sich manipulieren. High-Tech-Materialien nutzen Gewebe, die die Wärmeabstrahlung verzögern oder streuen, um die Signatur an die Umgebungstemperatur anzupassen. Duale Adversarial-Kleidung nutzt thermochrome Farben und integrierte Heizelemente. Sobald die Kleidung erwärmt wird, erzeugt sie ein dynamisches Muster, das sowohl optische als auch thermische KI-Erkennungsalgorithmen verwirrt.  

Jede technische Gegenmaßnahme eröffnet einen Wettlauf. Ein System, das heute durch ein aufgedrucktes Muster überlistet wird, kann morgen schon immun dagegen sein. Die effektivste Methode bleibt das Vermeiden digitaler Muster durch analoge Unberechenbarkeit.

Wenn Navigation, Gedächtnis, körperliche Fitness und Orientierung dauerhaft an externe Systeme delegiert werden, schwindet die individuelle Kompetenz, ohne dass sich ein Verlust anmeldet. Biologische Organismen besitzen zahlreiche Formen von Redundanz. Redundanz ist ein Grundprinzip biologischer Systeme. Es existieren mehrere Mechanismen, die dieselbe Funktion unterstützen und bei Ausfällen kompensierend wirken.

Ein digitales System ist von Stromversorgung, Sensorik, Kommunikation, Software, Wartung und Lieferketten abhängig. Mehr technische Leistungsfähigkeit bedeutet deshalb nicht automatisch mehr Resilienz. Ein Aufklärungssystem muss einen Menschen nicht anhand eines einzelnen Zivilisationsmusters erkennen. Verschiedene Sensoren können unterschiedliche Hinweise liefern: Form, Bewegung, thermischer Kontrast, räumlicher Kontext und zeitliche Veränderungen.  

Auch vollständige thermische Absorption ist physikalisch problematisch. Ein Körper kann seine Wärmeabgabe an die Umgebung verändern, aber Wärme verschwindet nicht. Oberflächen tauschen Energie durch Strahlung, Konvektion und Wärmeleitung aus. Die entscheidende Frage lautet, welches thermische Muster entsteht. Eine KI kann lernen, dass sich ein Objekt auf eine Weise bewegt, die einen Menschen anzeigt, auch wenn dessen visuelle oder thermische Signatur ungewöhnlich ist.

Menschen und Maschinen bilden zunehmend gekoppelte Systeme. Je stärker eine Fähigkeit ausgelagert wird, desto wichtiger wird die Frage, ob bei einem Ausfall eine unabhängige Alternative existiert. Eine Drohne mit optischen und thermischen Sensoren besitzt eine Wahrnehmungsfähigkeit, die mit dem menschlichen Sehen nicht unmittelbar vergleichbar ist. Eine gewöhnliche Kamera registriert sichtbares Licht. Eine Wärmebildkamera erfasst langwellige Infrarotstrahlung, die von Oberflächen aufgrund ihrer Temperatur und ihrer Materialeigenschaften abgegeben wird.  Sie misst nicht einfach die Körpertemperatur eines Menschen. Sie registriert Strahlung und berechnet daraus unter bestimmten Annahmen eine Oberflächentemperatur. Entscheidend für die Erkennbarkeit ist daher nicht die Frage, ob ein Mensch exakt 37 °C warm ist, sondern wie stark sich seine thermische Signatur von der Umgebung unterscheidet. Eine Person mit einer Oberflächentemperatur von beispielsweise 30 °C kann gegenüber einem kälteren Hintergrund deutlich auffallen. Umgekehrt kann eine thermisch ähnliche Umgebung den Kontrast reduzieren, obwohl die Person physiologisch weiterhin deutlich wärmer ist. Entscheidend ist der thermische Kontrast.

Kleidung verändert Wahrnehmung. Ein Wärmebildsensor registriert die äußere Oberfläche des Materials. Die thermischen Eigenschaften von Textilien, ihre Feuchtigkeit, die Temperatur ihrer Oberfläche und der Wärmeaustausch mit der Umgebung beeinflussen das resultierende Bild.

Ein Sensorsystem kann zunächst lediglich detektieren, dass sich an einer bestimmten Stelle ein ungewöhnliches Signal befindet. Danach kann es versuchen, dieses Signal zu klassifizieren, etwa als Mensch, Tier oder Objekt. Erst bei ausreichender räumlicher und sensorischer Information wird eine detailliertere Identifikation möglich.

Mit zunehmender Entfernung sinkt die Anzahl der Sensorpixel. Die Leistungsfähigkeit eines Systems hängt unter anderem von Sensorauflösung, Objektiv, Entfernung, Sichtfeld, atmosphärischer Dämpfung, Hintergrund, thermischem Kontrast und Bewegung ab. Nebel, Feuchtigkeit, Niederschlag und andere atmosphärische Bedingungen können die Übertragung infraroter Strahlung beeinflussen. Hindernisse können die direkte Sichtlinie unterbrechen.

Eine Wärmebildkamera ist kein magisches Auge. Eine hohe Umgebungstemperatur kann den thermischen Kontrast zwischen einem Menschen und bestimmten Hintergründen verringern. Die Umgebung ist thermisch nicht homogen. Boden, Vegetation, Gebäude, Wasser, Kleidung und Haut können unterschiedliche Temperaturen besitzen und Wärme unterschiedlich speichern und abgeben.   

Auch der Mensch ist ein Sensorsystem. Er verarbeitet Licht, Schall, Druck, Temperatur, Geruch, Gleichgewichtsinformationen und propriozeptive Signale. Seine Wahrnehmung ist auf Handlungsfähigkeit unter Unsicherheit optimiert. Er kann Erfahrungen übertragen, Erwartungen bilden und improvisieren.