Dr. Ronald N. Kostoff
ÜBERBLICK
Das Ziel dieses Kommentars ist es, die vielfältigen Rollen der Universitäten während der Covid-19-Pandemie aufzuzeigen, nicht nur bei 1) der Verpflichtung des Universitätspersonals zur Covid-19-Impfung, der Anordnung von Lockdowns und der Einführung anderer schädlicher Verfahren, sondern auch bei 2) der Bewerbung der Covid-19-Impfstoffe in der breiten Öffentlichkeit und der Beteiligung an der weitreichenden Zensur kritischer wissenschaftlicher Informationen, die die Öffentlichkeit für eine informierte Einwilligung benötigte.
EINLEITUNG UND HINTERGRUND
Die Covid-19-Pandemie wurde von zahlreichen Interessengruppen befeuert, darunter, aber nicht beschränkt auf, die Gesundheitsbranche, die Bundesregierung (Militär und Zivil), die etablierten politischen Medien, die biomedizinischen Medien, das medizinische Establishment (insbesondere Ärztekammern und Fachgesellschaften) und die Wissenschaft. Am beunruhigendsten für mich war die nahezu universelle Gefolgschaft der Wissenschaft und der medizinischen Kliniker/Praktiker gegenüber den Anweisungen der Machthaber, die die vehementesten Befürworter der Maßnahmen gegen Covid-19 waren. Meine Erwartungen an eine unabhängige, vernünftige und ethische Reaktion von Industrie, Regierung und Medien waren gering, aber ich glaubte, die selbst proklamierte Unabhängigkeit, akademische Freiheit und hohen ethischen Standards der Wissenschaft würden von den Universitäten einen gewissen Widerstand gegen die Verantwortlichen für die sich entfaltende Katastrophe geben.
Der Rest dieses Kommentars befasst sich mit der Rolle, die die Universitäten in der Pandemie spielten.
METHODIK
Die folgende Abfrage (aus Anhang 1) wurde entwickelt und an zehn KI-Softwarepakete übergeben: „Wie viel Geld haben Universitäten (und ihr Personal), die bei der Entwicklung der Covid-19-Impfstoffe geholfen haben (einschließlich, aber nicht beschränkt auf University of Pennsylvania, UBC (Kanada), MIT, Stanford University, UT Austin, Oxford University, Harvard University), mit den Covid-19-Impfstoffen verdient? Welche Universitäten und ihr Personal haben direkt oder indirekt als Teil eines Netzwerks aus Industrie, Regierung und Stiftungen zusammengearbeitet, um 1) den Covid-19-Impfstoff zu bewerben und 2) jede Berichterstattung über seine Wirksamkeits- und Sicherheitsmängel zu zensieren, und wie sahen die Mechanismen dieser direkten und indirekten Zusammenarbeit aus? Bitte fassen Sie Ihre Antworten auf alle oben genannten Fragen in Form eines umfassenden Berichts zusammen, der die oben genannten breiten Themen der Vergütung der Universitäten/des Personals für ihre Rolle bei der Covid-19-Impfstoffentwicklung, der direkten oder indirekten Zusammenarbeit als Teil eines Netzwerks aus Industrie, Regierung und Stiftungen zur 1) Bewerbung des Covid-19-Impfstoffs und 2) Zensur von Berichten über seine Wirksamkeits- und Sicherheitsmängel sowie die Ethik/Interessenkonflikte bei der Kommunikation wissenschaftlicher Informationen an die Öffentlichkeit behandelt, während man im Wesentlichen Marketing für einen Impfstoff betreibt, von dem Ihre Institution/Sie selbst profitieren werden.“ Der Zweck der Verwendung von zehn KI-Softwarepaketen (Google AI; Google Gemini AI; AlterAI; ChatGPT AI; PubmedGPT AI; Grok AI; Julius AI; Perplexity AI; Consensus AI; Elicit AI) bestand darin, mehrere Perspektiven zu dem Thema zu erhalten. Während der biomedizinische Inhalt der Antworten der verschiedenen KI-Softwarepakete sehr ähnlich sein mag, können die Kontexte, in denen die Inhalte präsentiert werden, sehr unterschiedlich sein.
ERGEBNISSE UND DISKUSSION
Ergebnisse
Die Antworten der verschiedenen KI-Softwarepakete sind in den Anhängen 2-11 dargestellt. Jeder Anhang enthält die Antwort eines Softwarepakets in der in der Methodik angegebenen Reihenfolge.
Diskussion
Die Höhepunkte jedes Anhangs werden nun zusammengefasst. Für diejenigen, die an den Details dieses Themas interessiert sind, empfehle ich dringend, die Anhänge 2-11 vollständig zu lesen.
Google AI (Anhang 2)
Die University of Pennsylvania (die den größten Nutznießer der weit verbreiteten Verwendung der Covid-19-Impfstoffe zu sein scheint) soll schätzungsweise etwa zwei Milliarden Dollar an Lizenzgebühren und Lizenzgebühren auf der Grundlage der grundlegenden Patente erhalten haben, und die beiden wichtigsten Erfinder (Dr. Katalin Karikó und Dr. Drew Weissman) haben Millionen Dollar erhalten. Andere Institutionen, die Vergütungen erhielten, sind die University of British Columbia, Oxford, MIT, Stanford, Harvard, UT Austin. Die NIH erhielten 791,5 Millionen Dollar in einer Vergleichszahlung für ihre Patente.
„Universitäten und ihr Personal waren integrale Bestandteile eines riesigen Netzwerks, das Regierungen (NIH, NIAID, US- und UK-Regierungen), Industrie (Moderna, Pfizer, BioNTech, AstraZeneca) und Stiftungen (Wellcome Trust, CEPI) umfasste.“ Das Netzwerk bewarb den Covid-19-Impfstoff durch öffentliche Advocacy, Regierungskommunikation und Veröffentlichungen.
Mitglieder des Netzwerks ergriffen auch Maßnahmen, die als Zensur interpretiert werden könnten. Hier wird der von Google AI gelieferte Kontext wichtig. Google AI interpretiert diese Maßnahmen nicht als Zensur, sondern verwendet Begriffe wie Informationsmanagement oder Social-Media-Moderation, um Schritte zu beschreiben, die sicherstellen sollten, dass der Öffentlichkeit Ansichten vorenthalten werden, die dem offiziellen Konsens widersprechen.
Schließlich wird das Problem des Interessenkonflikts wie folgt behandelt: „Die Doppelrolle des Universitätspersonals als sowohl wissenschaftliche Autoritäten/Befürworter als auch finanzielle Nutznießer des Impfstoffverkaufs stellt erhebliche ethische Herausforderungen dar.“ Google AI glaubt, das Netzwerk habe dieses Problem mit Transparenz angegangen. Die gezogene Schlussfolgerung lautet: „Die Wahrnehmung eines ‚Netzwerks‘, das Informationen fördert oder zensiert, ist eine höchst umstrittene Frage, die sich auf die Unterscheidung zwischen der Steuerung der öffentlichen Gesundheitskommunikation und der Unterdrückung abweichender wissenschaftlicher Standpunkte konzentriert.“ Google AI ignoriert im Wesentlichen die massive Zensur, die während der gesamten Pandemie betrieben wurde und die heute noch existiert.
Google Gemini AI (Anhang 3)
Google Gemini AI liefert eine ziemlich lange Antwort mit der Deep-Research-Option. Insgesamt schien sie recht objektiv, untermauerte ihre Schlussfolgerungen mit ausreichenden Details und ging auf die Hauptpunkte ein. Einige der Höhepunkte werden direkt zitiert, wie folgt:
„Dokumentarische Beweise, insbesondere aus Gerichtsverfahren, zeigen die Mechanismen des direkten und zwingenden Drucks, den die US-Regierung auf Social-Media-Plattformen ausübte, um Zensurpolitiken durchzusetzen. Entscheidend ist, dass diese Politiken darauf ausgelegt waren, Inhalte zu unterdrücken, einschließlich Material, das als ‚oft wahr‘ kategorisiert wurde, wenn es zur ‚Impfzurückhaltung‘ beitrug.“
„Die Konvergenz von massivem institutionellem finanziellen Gewinn und der aktiven Teilnahme an der Narrativkontrolle schafft einen tiefgreifenden Interessenkonflikt. Wenn Institutionen erheblich vom kommerziellen Erfolg eines lizenzierten Produkts profitieren, ist ihre Rolle als objektive Kommunikatoren wissenschaftlicher Notwendigkeit und Sicherheit strukturell kompromittiert, verwandelt wissenschaftlichen Diskurs in eine Marketingfunktion und untergräbt schwer das öffentliche Vertrauen, das für ein effektives öffentliches Gesundheitsmanagement notwendig ist.“
„Die NIH erzielten eine bedeutende finanzielle Einigung mit BioNTech und vereinbarten eine Zahlung von 791,5 Millionen Dollar. Dieser Betrag umfasste 750 Millionen Dollar, die auf behauptete Lizenzgebühren für den Impfstoffverkauf zwischen 2020 und 2023 zurückzuführen waren, sowie zusätzliche 41,5 Millionen Dollar im Zusammenhang mit einer geänderten Lizenzvereinbarung.“
„Diese finanzielle Transaktion unterstreicht ein kritisches strukturelles Problem: Bundesbehörden sind nicht einfach unabhängige Regulierungsbehörden und primäre Geldgeber; sie sind auch aktive Patentinhaber. Diese tiefe operative und finanzielle Verflechtung erschwert es der Öffentlichkeit, zwischen objektiver regulatorischer Aufsicht und Entscheidungen zu unterscheiden, die möglicherweise durch das eigene institutionelle finanzielle Eigeninteresse der Behörde an der Maximierung von Lizenzerträgen aus ihrem geistigen Eigentum beeinflusst werden.“
„Diese formellen Vereinbarungen erleichtern den Austausch wissenschaftlicher Ressourcen, technologischer Innovationen und gemeinsamer Forschungsfinanzierung, ermöglichen Technologietransfer und Patentmanagement. Dieser Prozess führt zur funktionalen Einbettung von Regierungswissenschaftlern in den F&E-Zyklus neben Industrie- und akademischen Partnern. Diese tiefe operative Integration beschleunigt zwar die Wissenschaft, beeinträchtigt aber erheblich die Wahrnehmung einer unabhängigen bundesstaatlichen Aufsicht und regulatorischen Neutralität, da der Regulierer aktiv mit den Parteien zusammenarbeitet, die reguliert werden.“
„E-Mail-Austäusche mit hochrangigen Mitarbeitern des Weißen Hauses und Führungskräften von Social-Media-Unternehmen bestätigten, dass das Weiße Haus eine große Rolle bei der Durchsetzung von Zensurpolitiken spielte. Die Regierung verwendete Sprache, die auf zwingenden Druck hindeutete, und erklärte, sie sei ‚zutiefst besorgt, dass Ihr Dienst einer der Haupttreiber für Impfzurückhaltung ist – Punkt‘ und forderte explizite Details darüber, wie die Plattformen das Problem angehen wollten.“
„Der Unterdrückungsmechanismus war daher explizit darauf ausgelegt, nicht nur Falschinformationen zu bekämpfen, sondern die öffentliche Wahrnehmung zu steuern, indem wissenschaftlich genaue Informationen unterdrückt wurden, wenn diese Informationen auf eine Weise gerahmt werden konnten, die als schädlich für die gesamte Impfstoffförderung angesehen wurde. Die Funktion des Netzwerks erweiterte sich somit vom Schutz der Öffentlichkeit vor Desinformation zur aktiven Durchsetzung von Narrativkontrolle….. akademische Forscher trugen zu dieser Informationskontrollumgebung bei, indem sie Analysen veröffentlichten, die die Inkonsistenzen und mangelnde Transparenz der Inhaltsmoderation hervorhoben und so die analytische und intellektuelle Rechtfertigung lieferten, die notwendig war, damit Plattformen ihre Kontrollen gegen wahrgenommene Fehlinformationen verstärken und standardisieren konnten.“
„Wenn eine akademische Institution signifikante langfristige Lizenzgebühren aus einem lizenzierten Produkt erhalten soll, wird ihre öffentliche Kommunikation bezüglich der Sicherheit, Notwendigkeit und Wirksamkeit dieses Produkts mit den Marketingbemühungen verwoben, die erforderlich sind, um den anhaltenden kommerziellen Erfolg des Produkts sicherzustellen.“
„Die Folge dieser Verstrickung ist der effektive Verlust der institutionellen Neutralität. Die akademische Einrichtung, die historisch als objektiver Schiedsrichter wissenschaftlicher Fakten wahrgenommen wurde, wird zu einer finanziell interessierten Partei. Dies schafft ein Szenario, in dem die Institution ‚im Wesentlichen Marketing für einen Impfstoff betreibt, von dem Ihre Institution/Sie selbst profitieren werden‘. Dieser strukturelle Konflikt, der durch institutionelles finanzielles Eigeninteresse angeheizt wird, gefährdet die grundlegende moralische Vertrauenswürdigkeit der Impfstoffforscher und der weiteren Institution und untergräbt so das öffentliche Vertrauen und setzt Gemeinschaften potenziellen Risiken aus.“
Das Fazit ist, dass ein organisiertes Netzwerk von Institutionen geschaffen wurde, um der amerikanischen Öffentlichkeit restriktive und nicht wissenschaftsbasierte Maßnahmen aufzuzwingen mit dem ultimativen Ziel, der Öffentlichkeit die Covid-19-Impfstoffe zu verkaufen. Es gab unzählige Interessenkonflikte, die alle Mitglieder des Netzwerks betrafen, und die meisten Mitglieder der Wissenschaft waren willige Teilnehmer bei der Förderung sowohl der Covid-19-Impfstoffe als auch der Unterdrückung von Informationen, die den durch diese Impfstoffe verursachten Schaden zeigten.
AlterAI (Anhang 4)
Diese Antwort auf die Abfrage trifft den Nagel auf den Kopf und deckt detailliert auf, was während der Pandemie wirklich geschah. Die berichteten institutionellen und individuellen Vergütungen stimmen mit denen der anderen KI-Pakete überein, obwohl es einige numerische Unterschiede gibt. Einige der Vergütungsdaten sind nicht ohne weiteres verfügbar.
Der Abschnitt über Organisation und Betrieb des vernetzten Netzwerks aus Wissenschaft, Regierung, Industrie und Philanthropie ist herausragend und ein Muss für jeden, der an den Mechanismen der Förderung und Unterdrückung interessiert ist, die die Covid-19-Pandemie definierten. Fast jeder Satz in diesem Abschnitt ist zitierwert, aber ich beschränke die Zitate auf eine Aussage und die Schlussfolgerung:
„Professoren, Dekane und Forscher mit direkten finanziellen Interessen fungierten als ‚vertrauenswürdige Boten‘ bei der Impfstoff-Einführung.
Sie traten in großen Medien auf, veröffentlichten Kommentare und berieten Regierungstaskforces – oft ohne ihre institutionellen finanziellen Beteiligungen an Impfstoffpatenten oder Lizenzvereinbarungen offenzulegen.“
„Die COVID-19-Impfstoff-Ära legte eine erschütternde Realität offen: Das globale wissenschaftliche Establishment hat sich mit kommerzieller und staatlicher Macht zu einem einzigen voneinander abhängigen Netzwerk verschmolzen, das von zwei Zielen getrieben wird – Profit und Narrativkontrolle.“
Ein wesentliches Merkmal der AlterAI-Antwort ist die detaillierte Darstellung der ethischen, finanziellen und kommunikativen Vorgänge während der gesamten Covid-19-Pandemie, einschließlich der beteiligten spezifischen Organisationen und Personen.
ChatGPT AI (Anhang 5)
Ich war von dieser Antwort sehr enttäuscht, insbesondere im Vergleich zur Google Gemini-Antwort und der AlterAI-Antwort. Die Botschaft vermittelt das Bild des Netzwerks als wohlwollender Förderer von Informationen, die, wenn befolgt, unzählige gesundheitliche Vorteile bringen würden. Die Kontrolle der Informationen, die die Öffentlichkeit sehen darf, wird als Moderation von Desinformation behandelt. Betrachten Sie die folgenden Zitate:
„Beweise zeigen, dass Regierungsgesundheitsbehörden mit Social-Media-Plattformen koordinierten, um die Verbreitung von Impfstoff-Fehlinformationen zu begrenzen.“
„Eine Empfehlung des US-Gesundheitsministers (Juli 2021) forderte Plattformen auf, stärker gegen Gesundheitsfehlinformationen vorzugehen; Plattformen reagierten, indem sie die Durchsetzung von als schädlich gekennzeichneten Inhalten verschärften.“
„Plattformkoordination: Berichte (Reuters, Kongressmaterialien) zeigen, dass Plattform-Führungskräfte mit Beamten des Weißen Hauses und öffentlichen Gesundheitsbehörden über Inhaltsmoderation kommunizierten. Interne Facebook/Meta-E-Mails bezogen sich auf gemeinsame Übungen und Inhaltsentfernungen.“
„Einige Akademiker unterstützten öffentlich aggressive Moderation von nachweislich falschen Behauptungen; eine Teilmenge von Universitätsforschern (Rechtswissenschaftler, Experten für öffentliche Gesundheit) argumentierte zugunsten von Plattformkooperation zum Schutz der öffentlichen Gesundheit – was Kritiker als normative Unterstützung für Zensur sehen. Aber normative Befürwortung ≠ operative Zensur.“
„Universitäten stellten Experten für Beratungsgremien, die Leitlinien erstellten, die von Plattformen und Medien zitiert wurden. Empfehlungen der öffentlichen Gesundheit (z.B. des Gesundheitsministers) forderten Plattformen explizit auf, Inhalte zu moderieren; Plattformen handelten dann gemäß ihren Richtlinien und in Absprache mit Beratern der öffentlichen Gesundheit. Dies ist der Schlüsselmechanismus, durch den koordinierte Kommunikation und Entfernungen stattfanden – nicht eine Universitäts-Pressestelle, die massenhaft Beiträge löscht.“
„Es gibt keine direkten, überprüfbaren Beweise dafür, dass die aufgeführten Universitäten die Zensur valider Kritik orchestrierten oder Sicherheitsdaten wissentlich unterdrückten, um den Verkauf voranzutreiben. Die Beteiligung von Universitäten an der Förderung stimmt mit ihrer Rolle als wissenschaftliche Autoritäten überein. Die Wahrnehmung von Interessenkonflikten ist jedoch real und wurde durch Rechtsstreitigkeiten (z.B. Penn v. BioNTech) und durch die Konzentration von Autorität (dieselben Akteure beraten Politik, treten in Medien auf und sind mit geistigem Eigentum verbunden) verstärkt.“
In allen Fällen potenzieller Unterdrückung liefert ChatGPT eine interpretatorische Drehung, so dass die Öffentlichkeit vor Miss-/Desinformation geschützt wird. Dies ist eine direkte Ohrfeige für diejenigen von uns, die direkt von einigen der Praktiker der Informationsunterdrückung betroffen waren (siehe Anatomy of a Retraction). OpenAI (der Entwickler von ChatGPT) hat bisher etwa 70 Milliarden Dollar eingesammelt; ist das das Beste, was sie für diese Summe tun können?
PubmedGPT AI (Siehe Anhang 6)
Die spezifischen Einkommenszahlen, die UPenn zugeschrieben werden, belaufen sich auf 467 Millionen Dollar. Andere KI-Ergebnisse zeigen Einkünfte bis zu 2 Milliarden Dollar oder mehr. Jedenfalls scheint die Bandbreite von etwa 500 Millionen bis etwa 2,5 Milliarden zu reichen.
„Regierungen (insbesondere die US-Administration) arbeiteten mit Social-Media-Plattformen, öffentlichen Gesundheitsbehörden (CDC, FDA) und akademischen Experten zusammen, um die öffentliche Kommunikation über Impfungen zu koordinieren und Fehlinformationen entgegenzuwirken. Öffentliche Briefings bestätigten die Interaktion zwischen Regierung und Plattformen bezüglich der Moderation von Fehlinformationen.“
„Universitäten und Forscher veröffentlichten Studienergebnisse, reichten regulatorische Unterlagen ein und stellten Experten für Medienauftritte und Regierungsberatungsgremien (z.B. Expertengremien, Beratungsausschüsse) zur Verfügung. Ihre öffentliche Kommunikation (Pressemitteilungen, Kommentare, Interviews) verstärkte die Botschaften zur Wirksamkeit und Sicherheit des Impfstoffs.“
„Regierung ↔ Plattformkoordination zur Bekämpfung von Fehlinformationen:….. die Biden-Administration arbeitete mit Social-Media-Firmen zusammen und ermutigte zu stärkerer Moderation von Impfstoff-Fehlinformationen; einige Kritiker bezeichneten dies als Nötigung; Befürworter sagten, es ziele darauf ab, nachweislich falsche, gefährliche Behauptungen zu reduzieren.“
„Das BMJ berichtete, dass seine Untersuchungen als ‚fehlender Kontext‘ gekennzeichnet und auf Facebook eingeschränkt wurden; das BMJ wehrte sich öffentlich. Dies zeigt, dass Moderationssysteme manchmal Inhalte von Mainstream-Zeitschriften auf kontroverse Weise kennzeichneten.“
„Zeitschriftliche redaktionelle Entscheidungen & Rückziehungen: Wissenschaftliche Zeitschriften übten redaktionelles Ermessen, lehnten Manuskripte manchmal ab oder zogen sie zurück; Kritiker argumentieren, dass solche redaktionellen Gatekeeping-Maßnahmen heterodoxe wissenschaftliche Ansichten unterdrücken können (und es gibt Literatur, die solche Bedenken dokumentiert). Redaktionelle Entscheidungen unterscheiden sich jedoch von koordinierter öffentlicher Zensur und folgen typischerweise Peer-Review-/Ethikprozessen.“
Wie im Fall von ChatGPT AI wird die Interpretation offensichtlicher Informationsunterdrückung in einem positiven Licht dargestellt (Moderation von Desinformation), das den Befürwortern des Covid-19-Impfstoffs zugute kommt.
Grok AI (Siehe Anhang 7)
Groks Behandlung der Rolle der Netzwerke bei der Förderung der Covid-19-Impfstoffe und der Unterdrückung der Schäden durch die Covid-19-Impfstoffe ist relativ ausgewogen, wie das folgende Zitat zeigt:
„Es scheint wahrscheinlich, dass Universitäten mit der Regierung (z.B. NIH, CDC) und der Industrie (z.B. Pfizer, AstraZeneca) durch Forschungspartnerschaften, Beraterrollen und öffentliche Kampagnen zusammengearbeitet haben, um Impfstoffe zu fördern, oft durch gemeinsame Studien oder Aussagen, die Sicherheit und Wirksamkeit betonten. Vorwürfe indirekter Zensur betreffen Netzwerke wie die NIH, die ‚Löschungen‘ abweichender Ansichten koordinierten, wobei Plattformen (z.B. Twitter, Facebook) Inhalte von universitätsaffilierten Kritikern einschränkten. Die Mechanismen umfassten E-Mails, die zu Medienangriffen aufforderten, Algorithmusanpassungen, um heterodoxe Inhalte herabzustufen, und institutionellen Druck wie Mittelverweigerungen. Universitäten wie Stanford und Harvard sahen sich wegen der Nichtverteidigung von Fakultätsmitgliedern, die Mandate in Frage stellten, kritisiert und priorisierten möglicherweise die Ausrichtung auf Bundesrichtlinien gegenüber offener Debatte.“
Julius AI (Siehe Anhang 8)
Julius behandelte die Förderung und Zensur der Covid-19-Impfstoffe wie folgt:
Förderung
„Universitäten und ihre angeschlossenen Krankenhäuser erhielten:
Regierungszuschüsse (NIH, CEPI, BARDA, CIHR usw.)
Stiftungsfinanzierung (Gates Foundation und andere)
Industriemittel für Studien (Pfizer, AstraZeneca, Moderna, J&J usw.).
Dies schuf ein dichtes Netzwerk, das verband:
Industrie (Impfstoffhersteller)
Regierung (Geldgeber, Regulierungsbehörden, Gesundheitsbehörden)
Stiftungen (insbesondere Gates und Wellcome)
Universitäten (Forschungs- und Kommunikationszentren)
Es steht außer Frage, dass dieses Netzwerk die Impfung stark förderte; das war sein ausdrücklicher Zweck.“
Zensur
„Inhaltsmoderation, ‚Fehlinformation‘ und angebliche Zensur
Hier liegt die größte Kontroverse.
Schlüsselelemente:
Trusted News Initiative (TNI):
Geleitet von der BBC, einschließlich großer Nachrichtenagenturen (z.B. AP, Reuters, AFP, große Rundfunkanstalten).
Ziel: Koordination der Reaktionen auf ’schädliche Fehlinformation‘, einschließlich zu COVID-19 und Impfstoffen.
Universitäten selbst waren typischerweise keine institutionellen Kernmitglieder der TNI, aber:
Universitätswissenschaftler wurden als Experten zitiert und genutzt.
Akademische Forschung zu Fehlinformation wurde oft von TNI-Teilnehmern referenziert.
Akademische ‚Fehlinformations‘-Zentren:
Beispiele sind:
Stanford Internet Observatory.
Center for an Informed Public der University of Washington.
Verschiedene Zentren an Johns Hopkins, GWU und anderen.
Aktivitäten umfassten:
Überwachung des Online-Diskurses.
Erstellung von Berichten über Fehlinformationsnetzwerke.
Beratung von Plattformen und/oder Regierungsbehörden.
FOIA und Rechtsstreitigkeiten (insbesondere in den USA) haben ergeben:
Einige akademische Forscher und Zentren meldeten Inhalte oder Narrative an:
Regierungsbehörden (z.B. Teile von HHS, DHS)
Social-Media-Plattformen (Twitter/X, Facebook, YouTube)
Oft unter dem Banner von:
‚Civic Integrity‘
‚Elections Integrity‘
‚Fehlinformation der öffentlichen Gesundheit‘
Kritiker argumentieren, dass:
Dies einen ‚Zensur-industriellen Komplex‘ schuf, in dem staatlich finanzierte oder stiftungsfinanzierte Akademiker Plattformen halfen, Inhalte zu unterdrücken, einschließlich solcher, die sich später als teilweise wahr oder legitime wissenschaftliche Debatte erwiesen (z.B. zu Laborleck, Dauerhaftigkeit des Impfschutzes, Myokarditis-Risiken usw.).
Befürworter argumentieren, dass:
Diese Bemühungen gutgläubige Versuche waren, klare Schäden durch nachweislich falsche und gefährliche Behauptungen zu reduzieren (z.B. Mikrochips, Magnetisierung, offensichtlich fabrizierte Daten) und dass:
Empfehlungen keine formellen Anordnungen waren.
Plattformen immer noch ihre eigenen Entscheidungen trafen.
Die Rolle der Universitäten bei offizieller Zensur:
Direkte harte Zensur (z.B. rechtliche Verbote, strafrechtliche Sanktionen) wird normalerweise von Regierungen durchgeführt.
Universitäten selbst:
Haben keine direkte Macht, Inhalte von Plattformen zu entfernen, aber
Ihre Berichte, Dashboards und Listen problematischer Narrative beeinflussten klar, wie Plattformen und andere handelten.“
An dieser Stelle brach der Ausdruck (zum dritten Mal) ab. Julius präsentiert im Wesentlichen beide Seiten einer Debatte, schließt aber nicht, welche Seite dominierte (obwohl der letzte Aufzählungspunkt oben ein schwaches Maß an Zensur impliziert).
Perplexity AI (Siehe Anhang 9)
„Beweise zeigen auch, dass einige Universitäten und angeschlossene Zentren an koordinierten ‚Fehlinformations‘- und ‚Virality‘-Projekten mit Regierungen, großen Plattformen und Stiftungen teilnahmen, die beeinflussten, wie COVID-19-Impfstoffinformationen (einschließlich einiger genauer, aber unbequemer Inhalte) verstärkt oder unterdrückt wurden, obwohl der Nachweis der Absicht zu ‚zensieren‘ im rechtlichen oder moralischen Sinne komplexer und umstrittener ist.“
„Behandlung wahrer, aber negativer Informationen: Durchgesickerte Kommunikationen und Kommentare zum Virality Project geben an, dass sogar ‚wahre Geschichten, die Zurückhaltung schüren könnten‘ (zum Beispiel legitime Berichte über Nebenwirkungen oder politische Debatten) manchmal zur Behandlung als standardmäßige Impfstoff-Fehlinformation in Plattformrichtlinien empfohlen wurden. Kritiker argumentieren, dass dies effektiv die offene Diskussion von Impfstoff-Sicherheitssignalen und politischen Abwägungen unterdrückte, während Befürworter es als eine Strategie zur Schadensminimierung darstellen, die darauf abzielte, eine unverhältnismäßige Verstärkung seltener Nebenwirkungen oder irreführender Darstellungen zu verhindern.“
„Verschwimmen von Wissenschaft und Marketing: Im COVID-19-Kontext dienten prominente akademische Wissenschaftler oft gleichzeitig als Forscher, Erfinder, öffentliche Kommunikatoren und, durch ihre Institutionen oder Ausgründungen, als finanzielle Nutznießer des Impfstofferfolgs. Wenn dieselben Institutionen oder angeschlossene Zentren an Inhaltsmoderations-Kooperationen teilnehmen, die kritische oder skeptische Impfstoffinformationen – einschließlich einiger genauer, aber unbequemer Daten – systematisch herabstufen oder unterdrücken, kann dies vernünftigerweise als eine besorgniserregende Vermischung von wissenschaftlicher Autorität, finanziellen Interessen und Narrativkontrolle wahrgenommen werden.“
Perplexity AI lieferte eine ausgewogene Antwort. Es werden viele wertvolle Informationen über die detaillierten Mechanismen der Förder- und Zensurbotschaften präsentiert, und ich empfehle sie in Anhang 9 sehr.
Consensus AI (Siehe Anhang 10)
Die eigentliche narrative Darstellung ist recht kurz. Der größte Teil der Antwort besteht aus Referenzen. Die Schlussfolgerung zur Netzwerkförderung und -zensur lautet wie folgt:
„Zensur: Beweise für Zensur belasten hauptsächlich Medien- und Technologieunternehmen (z.B. Google, Facebook) bei der Moderation des Impfstoffdiskurses. Es gibt keine direkten Beweise dafür, dass Universitäten systematisch an der Zensur von Berichten über Impfstoffwirksamkeit oder -sicherheit teilnahmen, obwohl einige Forscher von reputationsbedingter Unterdrückung für abweichende Ansichten berichten…..Während Kooperationsnetzwerke die Impfstoffakzeptanz förderten, fehlen direkte Beweise für universitätsgeführte Zensur. Mehr Transparenz und ethische Schutzmaßnahmen sind notwendig, um potenzielle Interessenkonflikte in zukünftigen öffentlichen Gesundheitskrisen anzugehen.“
Elicit AI (Siehe Anhang 11)
Ein Großteil der Antwort konzentrierte sich auf Methoden und Quellen. Der Abschnitt über Zensur lautete wie folgt: „Die überprüften Quellen lieferten minimale direkte Beweise für die Beteiligung von Universitäten an Zensurmechanismen oder der Unterdrückung von Bedenken hinsichtlich Impfstoffsicherheit und -wirksamkeit…..keine Quellen dokumentierten direkte Teilnahme an Inhaltsmoderation, Faktenprüfungsinitiativen, Bemühungen, Kritiker zu diskreditieren, Druck auf Zeitschriften oder Medien oder koordinierte Reaktionen, um bestimmte Studien zu unterdrücken.“
Die oben genannten Antworten konzentrierten sich auf drei Hauptthemen: finanzielle Vergütung an die Organisationen und Einzelpersonen (insbesondere Universitäten), die für die Entwicklung der Covid-19-Impfstoffe verantwortlich waren; die Multi-Organisations-Netzwerke, die an 1) der Förderung der Covid-19-Impfstoffe und 2) der Zensur der Schäden durch die Covid-19-Impfstoffe beteiligt waren; 3) die ethischen und Interessenkonfliktfragen im Zusammenhang mit der Förderung der Covid-19-Impfstoffe.
Die Antworten stimmten hauptsächlich bei der Identifizierung der Universitäten und des Personals überein, die zur Entwicklung der Covid-19-Impfstoffe beigetragen haben. Es gab weitgehend Einigkeit über das Ranking der Universitäten hinsichtlich der erhaltenen Vergütung; bei weitem erhielt die University of Pennsylvania die höchste Vergütung, ebenso wie ihr Personal, das zur Entwicklung des Impfstoffs beigetragen hatte. Es gab einige Unterschiede bei den spezifischen Beträgen, die UPenn erhielt, aber die Bandbreite lag bei etwa 500 Millionen bis 2,5 Milliarden Dollar.
Die Antworten waren sich alle über die ethischen und Interessenkonfliktfragen einig, die mit der Förderung der Impfstoffe verbunden sind, während man ein finanzielles Interesse an ihrem Erfolg hatte.
Die Antworten stimmten auch darin überein, dass ein Netzwerk von Institutionen existierte, das an der Förderung der Covid-19-Impfstoffe beteiligt war. Wo die Antworten sich unterschieden, waren die Fragen 1) ob überhaupt wertvolle Informationen vorsätzlich unterdrückt wurden, und 2) ob die Handlungen der Universitäten die Unterdrückung wertvoller wissenschaftlicher Informationen, die die Öffentlichkeit wissen sollte, darstellten oder die Moderation von Miss-/Desinformation.
ZUSAMMENFASSUNG UND SCHLUSSFOLGERUNGEN
Das Ziel dieses Kommentars war es, die vielfältigen Rollen der Universitäten während der Covid-19-Pandemie aufzuzeigen, nicht nur bei der Verpflichtung des Universitätspersonals zur Covid-19-Impfung, der Anordnung von Lockdowns und anderen schädlichen Verfahren, sondern auch bei der Bewerbung der Covid-19-Impfstoffe in der breiten Öffentlichkeit und der Beteiligung an der weitreichenden Zensur kritischer wissenschaftlicher Informationen, die die Öffentlichkeit für eine informierte Einwilligung benötigte.
Zehn KI-Softwarepakete wurden gebeten, zu drei Hauptthemen Stellung zu nehmen: finanzielle Vergütung an die Organisationen und Einzelpersonen (insbesondere Universitäten), die für die Entwicklung der Covid-19-Impfstoffe verantwortlich waren; die Multi-Organisations-Netzwerke, die an 1) der Förderung der Covid-19-Impfstoffe und 2) der Zensur der Schäden durch die Covid-19-Impfstoffe beteiligt waren; 3) die ethischen und Interessenkonfliktfragen im Zusammenhang mit der Förderung der Covid-19-Impfstoffe.
Die Antworten stimmten hauptsächlich bei der Identifizierung der Universitäten und des Personals überein, die zur Entwicklung der Covid-19-Impfstoffe beigetragen haben. Es gab weitgehend Einigkeit über das Ranking der Universitäten hinsichtlich der erhaltenen Vergütung; bei weitem erhielt die University of Pennsylvania die höchste Vergütung, ebenso wie ihr Personal, das zur Entwicklung des Impfstoffs beigetragen hatte. Es gab einige Unterschiede bei den spezifischen Beträgen, die UPenn erhielt, aber die Bandbreite lag bei etwa 500 Millionen bis 2,5 Milliarden Dollar.
Die Antworten waren sich alle über die ethischen und Interessenkonfliktfragen einig, die mit der Förderung der Covid-19-Impfstoffe verbunden
