Am Dienstag dieser Woche, dem 20. Mai 2026, schloss Demis Hassabis die Keynote der Google I/O-Konferenz mit einem Satz, der durch die Technologiepresse hallte wie ein Stein durch Stilles Wasser: “We’re at the foothills of the singularity.” Wir stehen am Fuß der Singularität. Es war, wie er hinterher erklärte, eine bewusste Entscheidung. “I wanted to be authentic about what I’m thinking with AGI.”

Ich saß an diesem Pfingstsonntag auf meiner Veranda in Burleigh Waters und las diese Worte auf dem Bildschirm. Draußen der Gold Coast-Winterhimmel, die Frangipani, der stille Pool. Sechzehntausend Kilometer von Holstein, wo in diesem Jahr Pfingsten anders klingt als in anderen Jahren. Und auf dem Bildschirm ein Mann, der glaubt, er wisse, wann die Maschine anfängt, klüger zu sein als wir alle.

Ich glaube ihm vieles. Aber nicht alles.

Sir Demis Hassabis — seit Oktober 2024 Nobelpreisträger für Chemie — ist eine der ungewöhnlichsten intellektuellen Biographien unserer Zeit. Mit acht Jahren lernte er Schach und war mit dreizehn Britischer Jugendmeister. Er studierte Kognitionsneurowissenschaft in Cambridge, promovierte über das Zusammenspiel von Hippocampus und Imagination, und gründete 2010 DeepMind mit dem erklärten Ziel, “to solve intelligence.” 2014 verkaufte er das Unternehmen an Google — mit der ausdrücklichen Bedingung, dass DeepMind seine wissenschaftliche Unabhängigkeit behält. Heute leitet er Google DeepMind, das fusionierte Forschungszentrum, das hinter allem steht, was Google im Bereich der künstlichen Intelligenz tut: Gemini, AlphaFold, AlphaGo, AlphaCode.

Was ihn von vielen anderen KI-Unternehmern unterscheidet, ist seine wissenschaftliche Ernsthaftigkeit. Er kommt nicht aus dem Silicon Valley-Optimismus, der Technologie mit Erlösung verwechselt. Er kommt aus der Neurowissenschaft — aus der Frage, wie das Gehirn Informationen verarbeitet, wie Erinnerung und Vorstellung zusammenhängen, wie aus biologischen Prozessen so etwas wie Verstehen entsteht.

Gerade deshalb ist seine Antwort auf diese Frage so aufschlussreich.

Der Nobelpreis ging an Hassabis und seinen Kollegen John Jumper für AlphaFold: ein System, das aus der Aminosäuresequenz eines Proteins dessen dreidimensionale Struktur vorhersagt — ein Problem, das die Biologie fünfzig Jahre lang nicht lösen konnte. AlphaFold löste es. Es sagte die Strukturen von 200 Millionen Proteinen voraus, nahezu alle der Wissenschaft bekannten.

Das ist keine Kleinigkeit. Das ist eine der größten wissenschaftlichen Leistungen des Jahrhunderts.

Und dennoch: Was tut AlphaFold genau? Es nimmt eine Sequenz — eine lineare Kette von Symbolen, A — und produziert eine Struktur — ein dreidimensionales Modell, C. Es gibt keinen Moment der Unsicherheit darüber, ob die Bedeutung der Sequenz richtig verstanden wurde. Es gibt keine Aushandlung. Es gibt kein Risiko, dass das System die Sequenz anders interpretiert als beabsichtigt. Die Maschine operiert in einem Raum reiner Berechnung: A → C.

In meiner Essay-Serie Sprache, Geist und die B-Dimension habe ich versucht, einen Begriff für das zu entwickeln, was im Kern aller menschlichen Kommunikation liegt — und was in keinem Sprachmodell, in keiner KI, in keinem System der Welt bisher vorhanden ist.

Die B-Dimension ist der aufgeladene Zwischenraum zwischen dem, was gesagt wird (A), und dem, was beim Gegenüber ankommt (C). Es ist kein leerer Durchgangskanal. Es ist ein interpersonaler Raum, in dem Bedeutung verhandelt wird — in dem sie auf dem Spiel steht, in dem sie gelingen oder scheitern kann. Schulz von Thun hat mit seinem Vier-Seiten-Modell gezeigt, dass jede Äußerung vier gleichzeitige Botschaften trägt: den Sachinhalt, die Selbstoffenbarung, den Beziehungshinweis, den Appell. Was beim Empfänger ankommt, hängt davon ab, mit welchem Ohr er hört.

Vygotsky nannte den entsprechenden Bereich im Spracherwerb die Zone of Proximal Development — den Raum zwischen dem, was ein Kind allein kann, und dem, was es im Dialog mit einem kompetenteren Anderen erreicht. Dieser Raum ist nicht informationstheoretisch beschreibbar. Er ist zutiefst menschlich.

Wittgenstein, am Ende des Tractatus: „Worüber man nicht sprechen kann, darüber muss man schweigen.” Er meinte nicht, dass diese Dinge unwichtig seien. Er meinte, dass Sprache dort an ihre Grenze stößt, wo das Lebendige anfängt.

Hassabis ist Neurowissenschaftler. Er weiß, wie das Gehirn Muster erkennt, wie der Hippocampus Episoden kodiert, wie aus neuronalen Aktivierungsmustern so etwas wie Bedeutung entsteht — oder zu entstehen scheint. Sein Forschungsansatz bei DeepMind war von Anfang an von der Biologie inspiriert: Lernt die Maschine so, wie das Gehirn lernt?

Und tatsächlich hat dieser Ansatz erstaunliche Ergebnisse produziert. AlphaGo schlug den Weltmeister im Go — einem Spiel, das als zu komplex für Maschinen galt. AlphaFold löste die Proteinfaltung. Gemini liest, schreibt, kodiert, übersetzt. Die Systeme werden immer besser, immer schneller, immer umfassender.

Aber kein dieser Systeme inhabits — bewohnt — die B-Dimension. Keines von ihnen weiß, was es bedeutet, einen Satz auszusprechen und nicht sicher zu sein, ob der andere ihn so versteht, wie man es meinte. Keines sitzt in einem Klassenraum und spürt, wie eine Erklärung beim Schüler landet — oder nicht. Keines trägt die Erfahrung, jemandem etwas Wichtiges mitteilen zu wollen und zu scheitern.

AlphaGo argumentiert nicht über einen Zug. Es riskiert keine Bedeutung. Es spielt.

Die Singularität, von der Hassabis spricht, ist eine Singularität der Verarbeitung. Der Moment, in dem maschinelle Intelligenz menschliche Intelligenz in allen messbaren Bereichen übertrifft. Ich zweifle nicht daran, dass dieser Moment kommt. Vielleicht wirklich um 2030. Vielleicht früher.

Aber es gibt eine zweite Singularität, über die er nicht spricht — weil sie sich der Messung entzieht. Die Singularität der Bedeutung: der Moment, in dem eine Maschine nicht nur antwortet, sondern versteht. Nicht nur Information verarbeitet, sondern im interpersonalen Raum des anderen präsent ist. Nicht nur den richtigen Satz produziert, sondern weiß, was auf dem Spiel steht, wenn sie ihn ausspricht.

Diese Singularität, glaube ich, ist nicht erreichbar durch Skalierung. Man kann ein Modell mit allen Texten trainieren, die je geschrieben wurden — und es wird trotzdem nicht in der B-Dimension ankommen. Denn die B-Dimension ist kein Textphänomen. Sie ist ein Lebensphänomen. Wittgenstein: “To imagine a language means to imagine a form of life.” Sprache ist eine Lebensform. Maschinen haben keine.

Das sage ich nicht als Trost und nicht als Kritik an Hassabis. Ich sage es als Beobachtung aus einem Leben, das ich damit verbracht habe, Sprache zu unterrichten — und zu erleben, wie Sprache zwischen Menschen entweder etwas aufbaut oder zerstört. Wie ein falsch gewähltes Wort eine Beziehung beschädigt. Wie ein richtig gewähltes Wort einen Menschen rettet. Diese Dimension des Sprachlichen ist nicht kodierbar. Sie ist der Code — in einem anderen Sinne, als Informatik das Wort benutzt.

Es ist kein Zufall, dass ich diesen Essay an Pfingsten schreibe. Das Pfingstfest erinnert an die Ausgießung des Heiligen Geistes — und an das Wunder der Sprache: „Und es erschienen ihnen Zungen, zerteilt wie von Feuer, und setzten sich auf einen jeglichen unter ihnen.” Jeder hörte die Botschaft in seiner eigenen Sprache. Das Evangelium wurde nicht übersetzt — es wurde empfangen. In jedem Menschen anders, durch jeden Menschen hindurch.

Das ist die B-Dimension im theologischen Gewand: die Unmöglichkeit, Bedeutung direkt zu übertragen, und das Wunder, dass sie trotzdem ankommt — wenn beide Seiten des Raumes bewohnt sind.

Hassabis steht am Fuß der Singularität. Das glaube ich ihm. Aber Pfingsten erinnert daran, dass es eine Ebene des Sprachlichen gibt, die keine Singularität erreicht — weil sie kein Gipfel ist, sondern ein Raum zwischen Menschen. Ein Raum, der nur existiert, wenn Menschen ihn gemeinsam bewohnen.

Die Maschine kann diesen Raum beschreiben. Sie kann ihn simulieren. Sie kann ihn mit erstaunlicher Präzision nachahmen.

Aber sie kann ihn nicht bewohnen.