Das Distributed AI Research Institute (DAIR) ist ein 2021 von Timnit Gebru gegründetes unabhängiges Forschungsinstitut, das KI-Forschung außerhalb der Konzerne und ihrer Interessen betreiben will.
Zusammenfassung
Die Gründung folgte auf Gebrus Ausscheiden bei Google im Dezember 2020, das im Streit um den Aufsatz Stochastic Parrots erfolgte.
Der Name enthält das Programm. Distributed bezeichnet nicht die Rechenarchitektur, sondern die Verteilung der Forschung: Mitarbeitende arbeiten von verschiedenen Kontinenten aus, und die Fragen sollen dort entstehen, wo die Folgen anfallen.
Finanziert wird die Arbeit von Stiftungen – unter anderem Ford Foundation, MacArthur Foundation und Open Society Foundations – ausdrücklich nicht von den Unternehmen, deren Systeme untersucht werden.
Der Arbeitsschwerpunkt liegt auf gegenwärtigen und belegbaren Schäden: Arbeitsbedingungen in der Datenaufbereitung, Sprachtechnologie für unterversorgte Sprachen, Überwachung, und die ideologische Grundlage der Branche.
Geschichte
Gebru leitete bei Google gemeinsam mit Margaret Mitchell das Team für ethische KI. Im Dezember 2020 endete das Arbeitsverhältnis im Streit um die Veröffentlichung des Stochastic-Parrots-Aufsatzes; Gebru spricht von Entlassung, Google von einer angenommenen Kündigung.
Der Vorgang löste erhebliche Proteste aus – mehrere tausend Beschäftigte und externe Forschende unterzeichneten Solidaritätserklärungen; einzelne Mitarbeitende verließen das Unternehmen.
Im Dezember 2021 gründete Gebru DAIR. Als Forschungsdirektorin kam Alex Hanna hinzu, ebenfalls zuvor bei Google.
Ein früher Arbeitsschwerpunkt betraf die Bedingungen der Datenarbeit – der Beschäftigten, die Trainingsdaten kennzeichnen und Inhalte prüfen, häufig in Kenia, Indien oder auf den Philippinen.
2024 erschien der gemeinsam mit Émile P. Torres verfasste Aufsatz zum TESCREAL-Komplex, der die weltanschaulichen Grundlagen der Branche untersucht.
Arbeitsschwerpunkte
Datenarbeit. Untersuchungen zu Bezahlung, psychischer Belastung und Organisierung der Beschäftigten in der Datenaufbereitung.
Sprachen ohne Versorgung. Arbeiten zu Sprachtechnologie für Sprachen, für die sich kein Markt bildet – ein Schwerpunkt, der aus der verteilten Zusammensetzung des Instituts folgt.
Satellitenbildauswertung. Untersuchungen zu räumlicher Trennung und ihren Spuren, etwa in Südafrika.
Ideologiekritik. Der TESCREAL-Aufsatz ordnet die Erzählungen der Branche in eine Traditionslinie ein, die von der Eugenik des frühen 20. Jahrhunderts ausgeht.
Forschungspraxis. Das Institut arbeitet ohne Veröffentlichungsdruck der üblichen Art und veröffentlicht auch außerhalb der Fachkonferenzen.
Anwendungsfelder
Gewerkschaftliche Arbeit. Die Befunde zur Datenarbeit haben Organisierungsversuche in mehreren Ländern gestützt.
Politikberatung. Das Institut wird in Anhörungen und Gesetzgebungsverfahren gehört, in den USA wie in der EU.
Wissenschaftliche Debatte. Der TESCREAL-Aufsatz hat der Kritik an der Risikoerzählung einen Begriff gegeben, der breit aufgenommen wurde – zustimmend wie ablehnend.
Vorbild für Finanzierung. Das Modell stiftungsfinanzierter, industrieunabhängiger Forschung wird von anderen Gruppen aufgegriffen.
Kontroversen und Kritik
Der TESCREAL-Begriff. Die schärfste Auseinandersetzung. Kritiker halten die Zusammenfassung sehr unterschiedlicher Denkschulen zu einem Akronym für eine unzulässige Vereinfachung; Vertreter verweisen auf personelle und finanzielle Verflechtungen, die die Zusammenfassung rechtfertigten.
Polemischer Ton. Der öffentliche Auftritt des Instituts – insbesondere in sozialen Medien – wird auch von Sympathisanten als zuspitzend beschrieben. Die Gegenrede lautet, dass Höflichkeit gegenüber Machtverhältnissen keine Tugend ist.
Geringe Größe. Mit einer zweistelligen Zahl von Mitarbeitenden steht das Institut einer Branche gegenüber, die in Milliarden rechnet.
Stiftungsabhängigkeit. Unabhängigkeit von Konzernen bedeutet Abhängigkeit von Stiftungen, deren Vermögen ebenfalls eine Herkunft hat. Der Einwand wird intern eingeräumt.
Verhältnis zur Sicherheitsforschung. Das Institut lehnt die Beschäftigung mit langfristigen Risiken nicht bloß ab, sondern hält sie für schädlich. Diese Schärfe macht Verständigung zwischen den Lagern unwahrscheinlich.
Was die Gründung über das Feld aussagt
Die Entstehungsgeschichte dieses Instituts ist selbst ein Befund über die Lage der KI-Forschung.
Der Streit von 2020 entzündete sich an einem Aufsatz, der keine Betriebsgeheimnisse enthielt und keine Rechte verletzte. Er benannte Kosten einer Technik, an der das Unternehmen arbeitete – Energieverbrauch, undurchsichtige Trainingsdaten, die Neigung, Sprachmuster mitsamt ihren Verzerrungen zu reproduzieren.
Dass ein solcher Text zum Bruch führte, zeigt eine strukturelle Schwierigkeit: Die Forschung über die Folgen einer Technik saß in den Häusern, die diese Technik verkaufen. Solange ihre Ergebnisse als Verbesserungsvorschläge lesbar blieben, ging das gut. Sobald sie das Vorhaben selbst in Frage stellten, nicht mehr.
DAIR ist die naheliegende Antwort darauf, und sie ist eine bescheidene. Ein Institut mit Stiftungsmitteln und wenigen Mitarbeitenden verschiebt keine Kräfteverhältnisse; es schafft einen Ort, an dem bestimmte Fragen gestellt werden können, ohne dass jemand seine Anstellung riskiert.
Ob das genügt, ist offen. Bemerkenswert bleibt, dass es nötig war – und dass die Alternative, unabhängige Forschung an Universitäten, an derselben Stelle klemmt: Auch dort stammen Rechenzeit und häufig die Mittel aus denselben Häusern.
Verwandte Begriffe
- Timnit Gebru – Gründerin
- Stochastic Parrots – Aufsatz, der zum Bruch führte
- TESCREAL – vom Institut geprägter Begriff
- Critical AI Studies – Feld, dem die Arbeit zugehört
- Algorithmic Bias – Untersuchungsgegenstand
- AI Now Institute – verwandte Einrichtung
- Algorithmic Justice League – aktivistische Schwesterorganisation
- Datasheets for Datasets – frühere Arbeit der Gründerin
Quellenangaben
- Bender, Emily M. / Gebru, Timnit / McMillan-Major, Angelina / Shmitchell, Shmargaret, 2021. On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? In: Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT 2021), S. 610–623. DOI: 10.1145/3442188.3445922.
- DAIR: About und Veröffentlichungsverzeichnis. dair-institute.org
- Gebru, Timnit / Torres, Émile P., 2024. The TESCREAL Bundle: Eugenics and the Promise of Utopia through Artificial General Intelligence. In: First Monday 29 (4). DOI: 10.5210/fm.v29i4.13636.
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Zuletzt bearbeitet: 10. August 2026
Zusammengestellt, formuliert, lektoriert und korrigiert mit KI-Unterstützung. Kuratiert von Nils Brauer. Alle Angaben ohne Gewähr.