Walrus wird gerade "verifizierbare Entsinnlichung" herstellen: Wenn Bitströme die multidimensionale Textur des Gedächtnisses verschlingen
Walrus reduziert alle Erinnerungen auf Bitströme, die von Computern verarbeitet werden können. Dieser abstrakte Prozess wird als Verallgemeinerung der Speicherung betrachtet, verschlingt jedoch vollständig die multidimensionale sensorische Textur, auf der das Gedächtnis beruht – das sind die physischen und physiologischen Erfahrungen, die nicht digital codiert werden können.
Die Ankerpunkte menschlichen Gedächtnisses sind oft ein Komplex aus Sinneseindrücken: der muffige Geruch von altem Briefpapier, das Knacken von Schallplatten, die Haptik eines alten Pullovers oder sogar der Rhythmus der Fingerspitzen beim Blättern durch ein Fotoalbum. Diese sensorischen Details bilden das „Präsenzgefühl“ der Erinnerung. Doch die Architektur von Walrus akzeptiert nur binäre Eingaben und zwingt alle Erfahrungen in eine Sequenz von 0 und 1.
Noch heimlicher ist, dass diese Umwandlung eine irreversible Dimensionsreduktion ist. Du kannst die Faserstruktur von Papier nicht auf der Blockchain rekonstruieren, noch kannst du den räumlichen Klang durch Hashwerte verifizieren. Das System speichert nicht die „Eigenschaften des Mediums“, sondern nur die „Daten des Inhalts“. Der „körperliche“ Aspekt der Erinnerung wird abgerissen, es bleibt nur eine Kopie der „Seele“.
Das Ergebnis ist, dass die „Universalität“ von Walrus auf Kosten der Verarmung der Sinne geht. Es bewahrt das Skelett der Informationen, lässt jedoch das Fleisch im Digitalisierungsprozess verdampfen; es zeichnet die Darstellung des Inhalts auf, lässt jedoch die Tiefe der Erfahrung während der Übertragung abklingen.
Fazit: Wenn das Gedächtnis seine sensorischen Ankerpunkte verliert, verliert es die Fähigkeit, Menschen „in die Situation hineinzuversetzen“. Walrus bewahrt keine Erfahrungen, sondern drückt lebendige Wahrnehmungen mit Algorithmen in trockene Symbole - im Namen der Verifizierbarkeit, tatsächlich handelt es sich um eine Entsinnlichung.
