Es gibt sie noch, die Personen, die Schachbücher lesen und kaufen. In vielen Sprachen existiert die Niche der heimlichen Strategen. „Teaching old dogs new tricks“ oder ist es eher „teaching young dogs old tricks“. Das ist eine empirische Frage. Nicht nur Zeitungen für sogenannte BildungsbürgerInnen haben noch kleine Spalten zumeist mit Schachproblemen. Manchmal findet sich Schachspielen sogar als Schulfach. Lesestoff zum Schachspiel findet sich reichlich. Schach in der Literatur ist jedoch verschieden von der Schachliteratur, die sich mit Strategien und Tempi befasst.
Das Lesen von Schachliteratur mit Meisterpartien hervorragender Spielenden ist vergleichbar dem Lesen einer Partitur einer Symphonie oder Oper. Das Kino spielt sich dabei überwiegend im Kopf ab. Gelegentliche unvermittelte Gesten oder Ah-laute sollten den Spielenden ihrer Verzückung wegen entschuldigt werden. Vielleicht sollten die Schulen diese Kulturtechniken mehr vermitteln. Macron‘s Vorschlag Theaterspielen mehr in den Schulen zu vermitteln erscheint in diesem Vergleich als ein Entgegenkommen an die „Generation der sich ständig selbst inszenierenden“. Mehr Spielen ist aber schon mal ein wegweisender Vorschlag.











The AI ChatGPT is advocating AI for the PS for mainly 4 reasons: (1) efficiency purposes; (2) personalisation of services; (3) citizen engagement; (4) citizen satisfaction. (See image below). The perspective of employees of the public services is not really part of the answer by ChatGPT. This is a more ambiguous part of the answer and would probably need more space and additional explicit prompts to solicit an explicit answer on the issue. With all the know issues of concern of AI like gender bias or biased data as input, the introduction of AI in public services has to be accompanied by a thorough monitoring process. The legal limits to applications of AI are more severe in public services as the production of official documents is subject to additional security concerns.
(See image). ChatGPT provides a more careful definition as the “crowd” or networked intelligence of Wikipedia. AI only “refers to the simulation” of HI processes by machines”. Examples of such HI processes include the solving of problems and understanding of language. In doing this AI creates systems and performs tasks that usually or until now required HI. There seems to be a technological openness embedded in the definition of AI by AI that is not bound to legal restrictions of its use. The learning systems approach might or might not allow to respect the restrictions set to the systems by HI. Or, do such systems also learn how to circumvent the restrictions set by HI systems to limit AI systems? For the time being we test the boundaries of such systems in multiple fields of application from autonomous driving systems, video surveillance, marketing tools or public services. Potentials as well as risks will be defined in more detail in this process of technological development. Society has to accompany this process with high priority since fundamental human rights are at issue. Potentials for assistance of humans are equally large. The balance will be crucial.













