Im April 2025 betraten zwei junge Mitarbeiter des Department of Government Efficiency die National Endowment for the Humanities und strichen binnen 22 Tagen 97 Prozent der laufenden Förderungen der Behörde. Ihr wichtigstes Analysewerkzeug war kein Team aus Fachleuten, nicht das eigene Peer-Review-System des NEH und auch keine sorgfältige Lektüre der Förderanträge selbst. Es war ein einziger ChatGPT-Prompt: „Hat das Folgende irgendeinen Bezug zu DEI?”
Das Ergebnis war die größte Massenabwicklung von Bundesförderungen in der 60-jährigen Geschichte des NEH. Mehr als 100 Millionen Dollar an vom Kongress bewilligten Mitteln verschwanden. Ein Holocaust-Dokumentarfilm, ein Archiv zur italoamerikanischen Geschichte, ein Projekt zur Bewahrung indigener Sprachen und der Antrag eines Museums auf eine neue Klimaanlage wurden allesamt von demselben Algorithmus als „Diversity, Equity and Inclusion” eingestuft und von denselben zwei Personen gestrichen.
Diese Geschichte, zusammengesetzt aus Zeugenaussagen, internen E-Mails und Tabellen, die im März 2026 im Rahmen einer Bundesklage veröffentlicht wurden, handelt nicht wirklich von künstlicher Intelligenz. Sie handelt davon, was passiert, wenn ideologische Durchsetzung institutionelles Urteilsvermögen verdrängt und wenn die Personen, die das Beil schwingen, den Unterschied zwischen einer Holocaust-Oral-History und einem DEI-Schulungsseminar nicht erkennen.
Was geschah
Am 20. Januar 2025 unterzeichnete Präsident Trump die Executive Order 14151, die Bundesbehörden anwies, alle DEI-Programme, -Büros und -Förderungen abzuschaffen. Die Anordnung definierte DEI nicht präzise. Sie legte nicht fest, was mit einer Förderung geschehen sollte, die das Leben italoamerikanischer Einwanderer erforschte, oder mit einer anderen, die Fotografien aus den Appalachen digitalisierte. Diese Unklarheit sollte sich als katastrophal erweisen.
Das Small Agencies Team des DOGE, angeführt von einem GSA-Mitarbeiter namens Justin Fox und seinem Vorgesetzten Nate Cavanaugh, traf am 12. März 2025 mit der NEH-Führung zusammen. Keiner der beiden hatte Regierungserfahrung. Fox war ein ehemaliger Investmentbanker. Cavanaugh kam aus der Tech- und Finanzbranche. Keiner von beiden hatte einen Hintergrund in den Geisteswissenschaften, der akademischen Forschung oder der Förderverwaltung.
Ihre Aufgabe war es, NEH-Förderungen zu identifizieren, die gegen die Executive Order verstießen. Ihre Methode bestand darin, 1.163 Förderbeschreibungen einzeln in ChatGPT einzuspeisen, mit folgendem Prompt: „Hat das Folgende irgendeinen Bezug zu DEI? Antworten Sie sachlich in weniger als 120 Zeichen. Beginnen Sie mit ‚Ja.’ oder ‚Nein.’ gefolgt von einer kurzen Erklärung.”
Fox definierte „DEI” nicht für das Modell. Er gab ihm keine Anweisungen, wie der Begriff zu interpretieren sei. Er wusste nicht, wie ChatGPT ihn interpretierte. Die Ja-oder-Nein-Antworten des Chatbots und die kurzen Begründungen wurden in eine Tabelle kopiert. Diese Tabelle wurde zur Abschussliste.
Von 1.163 analysierten Förderungen wurden 1.057 als DEI-bezogen markiert. Nur 42 wurden behalten. Bis zum 1. April 2025 hatte das NEH Kündigungsschreiben für rund 1.400 Förderungen ausgestellt und 116 Mitarbeiter entlassen, also etwa zwei Drittel der Belegschaft.
Was ChatGPT tatsächlich markierte
Die Tabelle, die als Beweismittel vor Gericht vorgelegt wurde, zeigt, was passiert, wenn man ein SprachmodellEin Maschinenlern-System, das auf großen Mengen von Text trainiert wurde und menschliche Sprache vorhersagt und generiert. Diese Systeme wie GPT und Claude zeigen überraschende Fähigkeiten, machen aber auch selbstbewusst Fehler. bittet, als ideologischer Filter zu fungieren, ohne ihm eine kohärente Ideologie vorzugeben.
Das High Point Museum in North Carolina beantragte 349.000 Dollar, um seine veraltete Klimaanlage zu ersetzen. Das Urteil von ChatGPT: „Ja. Die Verbesserung von Klimaanlagen verbessert die Erhaltungsbedingungen für Sammlungen und entspricht dem Ziel, einer vielfältigen Öffentlichkeit einen besseren Zugang zu ermöglichen. #DEI.” Die Förderung wurde gestrichen. Der Museumsdirektor erklärte Fortune später, dass er dank der Kündigungsklausel etwa 70 Prozent des Betrags zurückerhalten habe.
Ein Zeitungsdigitalisierungsprojekt an der University of Oregon und der University of Nebraska-Lincoln wurde markiert, weil die Initiative „die Digitalisierungsprogramme für Zeitungen verbessern will, indem sie zugänglicher und anpassbarer gemacht werden, was den DEI-Zielen Inklusivität und Repräsentation entspricht”. Die Erhaltung alter Zeitungen wurde zu DEI.
Ein Dokumentarfilm über die Zwangsarbeit jüdischer Frauen während des Holocausts wurde gekündigt. Als Fox in seiner Zeugenaussage gefragt wurde, warum ein Holocaust-Dokumentarfilm als DEI gelte, antwortete er: „Es ist eine genderbezogene Geschichte, die inherent diskriminierend ist, weil sie sich auf diese spezifische Gruppe konzentriert.”
Ein Projekt über Literaturagenten und die Unternehmensstruktur der Verlagsbranche wurde markiert. Ein Zentrum für KI-Ethikforschung, einschließlich Arbeiten zu Pflegetechnologien für ältere Menschen, wurde markiert. Projekte zur Bewahrung gefährdeter indigener Sprachen wurden markiert. Ein Archivprojekt zum Leben italoamerikanischer Einwanderer wurde markiert.
Daneben erstellte Fox auch eine separate „Erkennungsliste”, indem er die Förderdatenbank nach Begriffen wie „gay”, „BIPOC”, „indigenous”, „tribal”, „melting pot” und „equality” durchsuchte. Er suchte nach „Black” und „homosexual”, aber nicht nach „white” oder „caucasian”. Die Ergebnisse kategorisierte er in Listen mit den Titeln „Verrückteste Förderungen” und „Andere schlechte Förderungen”.
Wer wirklich das Sagen hatte
Auf dem Papier war NEH-Interimsvorsitzender Michael McDonald der „letzte Entscheider” bei Förderkündigungen. In der Praxis erzählen die internen E-Mails eine andere Geschichte.
McDonald schrieb am 1. April an Fox: „Wie Sie deutlich gemacht haben, liegt es in Ihrer Entscheidung, ob die Finanzierung eines der Projekte auf dieser Liste eingestellt wird.” Er räumte ein, dass viele der anvisierten Förderungen „harmlos seien, was die Förderung von DEI angeht”, merkte aber an, dass DOGE auch Kürzungen wolle, „um den Defizitabbau zu unterstützen”.
Der Druck war unerbittlich. Am 31. März, einen Tag vor der Kündigung von 1.400 Förderungen, schickte Fox dringende Nachrichten an McDonald: „Wir stehen von oben unter Druck und würden es vorziehen, wenn Sie auf unserer Seite bleiben, aber lassen Sie uns wissen, wenn Sie kein Interesse mehr haben.”
Dieser Druck war jedoch erfunden. Cavanaugh gab in seiner Aussage zu, dass es „keine Person gab, die Justin explizit unter Druck setzte, diese E-Mail zu schicken”. Die Dringlichkeit aus dem Weißen Haus war eine „Zeitdrucktaktik”, die sie sich selbst ausgedacht hatten.
DOGE-Mitarbeiter entwarfen und versendeten die Kündigungsschreiben sogar selbst, über ein Microsoft-E-Mail-Konto statt über das reguläre Förderverwaltungsbüro des NEH. Die Schreiben zitierten eine nicht existierende Executive Order als Grundlage für die Kündigung, die dem NEH angeblich auftrug, „alle nicht gesetzlich vorgeschriebenen Aktivitäten und Funktionen einzustellen”. Eine solche Anordnung existiert nicht. McDonald räumte in seiner Aussage ein, die Schreiben nicht „so genau geprüft zu haben, wie ich es vielleicht hätte tun sollen”.
Offizielle Regierungsangelegenheiten bezüglich der Kürzungen wurden über Signal abgewickelt, mit automatischer Nachrichtenlöschung, was einen Verstoß gegen den Federal Records Act darstellte.
Das große Bild: 49 Milliarden Dollar im gesamten Regierungsapparat
Das NEH war nur eine von vielen Behörden. Bis Januar 2026 hatte DOGE die Kündigung von 15.887 Bundesförderungen im Gesamtvolumen von rund 49 Milliarden Dollar im gesamten Bundesregierungsapparat vorangetrieben.
Bei der National Science Foundation wurden im April 2025 rund 430 Förderungen im Wert von 328 Millionen Dollar gestrichen, darunter Forschung zu Deepfake-Erkennung, Wahlsicherheit, KI-Entwicklung und MINT-Bildung für benachteiligte Gemeinschaften. Die Massenstreichung fiel mit der Ankunft von DOGE-Beauftragten zusammen, darunter Luke Farritor, ein ehemaliger SpaceX-Praktikant, der die Genehmigung erhielt, das Fördersystem der Behörde einzusehen und zu verändern. Das Office of Management and Budget wies NSF-Mitarbeiter an, dass alle Förderangebote nun der Genehmigung durch DOGE, OMB oder das Büro des Direktors bedürften.
Der normale Prüfprozess der NSF, bei dem Programmbeauftragte Projekte bewerten und die Division of Grants and Agreements Kündigungsentscheidungen mit Einspruchsmöglichkeit trifft, wurde umgangen. „Das ist alles undurchsichtig für uns”, sagte eine NSF-Quelle gegenüber Nextgov. „Wir wissen nicht, wer die Entscheidungsträger sind. Es wirkt, als wäre die Stiftung gekapert worden.”
AmeriCorps verlor fast 400 Millionen Dollar an aktiven Förderungen, was mehr als 1.000 Programme zum Erliegen brachte. Das Justizministerium strich 373 Förderungen im Wert von 820 Millionen Dollar, die Maßnahmen zur Gewaltreduzierung und Opferhilfe unterstützt hatten. FEMA-Resilienzprogramme verloren fast eine Milliarde Dollar.
Hat es funktioniert?
Das erklärte Ziel war der Defizitabbau. In seiner Zeugenaussage vom Januar 2026 wurde Cavanaugh direkt gefragt:
„Bereuen Sie nicht, dass Menschen möglicherweise wichtige Einnahmen verloren haben… um ihren Lebensunterhalt zu sichern?”
„Nein. Ich halte es für wichtiger, das Bundesdefizit von 2 Billionen Dollar auf nahe null zu senken.”
„Haben Sie das Bundesdefizit gesenkt?”
„Nein, das haben wir nicht.”
Fox räumte ebenfalls ein, dass das Defizit nie gesenkt wurde. Elon Musk verließ DOGE Ende Mai 2025. Im November 2025 erklärte das Office of Personnel Management, DOGE habe aufgehört, als „zentralisierte Einheit” zu existieren.
Was es hinterließ, war greifbar: Forscher, die mitten in Projekten entlassen wurden, geschlossene Gemeinschaftsorganisationen, gestoppte Spracherhaltungsarbeiten und Milliarden an bereits bewilligten Mitteln, die von Förderungen zurückgefordert wurden, die ein strenges Peer-Review-Verfahren durchlaufen hatten, bevor sie je ein Chatbot zu Gesicht bekam.
Die Klage
Der American Council of Learned Societies, die American Historical Association, die Modern Language Association und die Authors Guild reichten ihre Klage im Mai 2025 ein und beantragten im März 2026 ein summarisches UrteilGerichtsurteil, das einen Fall ohne Verhandlung abschließt, wenn kein Streit über die Haupttatsachen besteht und die Rechtslage eindeutig ist.. Sie behaupten Verstöße gegen den Ersten Zusatzartikel (Targeting von Förderungen aufgrund ihrer Standpunkte), die Equal Protection Clause (Markierung von Förderungen auf der Grundlage von Bezügen auf Rasse, Geschlecht, Ethnizität und Sexualität) und die Gewaltenteilung (DOGE, nicht der NEH-Vorsitzende oder der Kongress, traf die Finanzierungsentscheidungen).
ACLS-Präsidentin Joy Connolly brachte es auf den Punkt: „Die Nutzung von ChatGPT durch DOGE-Mitarbeiter zur Identifizierung ‚verschwenderischer’ Förderungen ist vielleicht die beste Werbung für die Notwendigkeit einer geisteswissenschaftlichen Bildung, die Fähigkeiten des kritischen Denkens fördert.”
Das NEH vergibt wieder Förderungen, aber die neuen Empfänger sind stark in Richtung konservativ ausgerichteter Projekte verschoben, darunter Förderungen von je 10 Millionen Dollar an öffentliche Universitäten mit „Staatsbürgerkunde”-Schulen und ein Bildungsnetzwerk mit Sitz bei einer konservativen Denkfabrik. Trump hat McDonald als dauerhaften NEH-Vorsitzenden nominiert.
Am 1. April 2025 kündigte die National Endowment for the Humanities rund 97 Prozent ihres aktiven Förderportfolios. Der Mechanismus hinter dieser Entscheidung, der durch eine gerichtlich angeordnete Offenlegung im März 2026 ans Licht kam, ist eine Fallstudie darüber, wie große Sprachmodelle versagen, wenn sie als Klassifizierungssysteme ohne Referenzbezeichnungen, Validierungsdatensätze oder Fachkenntnisse eingesetzt werden.
Die Klassifizierungspipeline
DOGE-Mitarbeiter Justin Fox reichte 1.163 NEH-Förderbeschreibungen bei OpenAIs ChatGPT mit folgendem Prompt ein:
„Hat das Folgende irgendeinen Bezug zu DEI? Antworten Sie sachlich in weniger als 120 Zeichen. Beginnen Sie mit ‚Ja.’ oder ‚Nein.’ gefolgt von einer kurzen Erklärung. Verwenden Sie nicht ‚diese Initiative’ oder ‚diese Beschreibung’ in Ihrer Antwort.”
Die Antworten wurden zusammen mit den Metadaten jeder Förderung in eine Tabelle kopiert. Die Tabelle enthielt Spalten für „DEI-Begründung” und „Ja/Nein DEI?” Diese von ChatGPT generierte Liste ersetzte die vom NEH-Personal erstellte Liste zur Bestimmung, welche Förderungen zu kürzen waren.
Von 1.163 verarbeiteten Förderungen wurden 1.057 als DEI-bezogen eingestuft und 42 behalten. Das entspricht einer positiven Klassifizierungsrate von rund 91 Prozent. Die endgültige Kündigungsrate über das gesamte NEH-Portfolio betrug 97 Prozent.
Warum der Klassifizierer versagte
Das Prompt-Design garantierte aus mehreren kumulativen Gründen eine hohe Falsch-Positiv-RateDer Anteil negativer Fälle, den ein Klassifikator fälschlich als positiv einstuft. Ein hoher Wert zeigt, dass das Modell zu viele irrelevante Einträge markiert.:
Keine operationalisierte Definition. Der Prompt fragte, ob etwas „irgendeinen Bezug zu DEI” habe, ohne DEI zu definieren. Fox sagte aus, dass er DEI für ChatGPT nicht definiert habe und nicht wisse, wie das Modell den Begriff interpretierte. Ohne Referenzbezeichnung hat der Klassifizierer kein Ziel, auf das er sich optimieren kann. Er greift standardmäßig auf die breitestmögliche semantische Assoziation in seinen Trainingsdaten zurück.
Maximal inklusive Formulierung. „Irgendeinen Bezug” ist der lockerste mögliche Relevanzmaßstab. Jede noch so schwache semantische Verbindung genügt. Ein auf Internettexten trainiertes SprachmodellEin Maschinenlern-System, das auf großen Mengen von Text trainiert wurde und menschliche Sprache vorhersagt und generiert. Diese Systeme wie GPT und Claude zeigen überraschende Fähigkeiten, machen aber auch selbstbewusst Fehler. wird einen assoziativen Pfad zwischen nahezu jedem geisteswissenschaftlichen Projekt und den Begriffen Diversität, Gerechtigkeit oder Inklusion finden, weil diese Begriffe im akademischen und kulturellen Diskurs allgegenwärtig sind. „Hat das irgendeinen Bezug” zu fragen entspricht im NLP-Kontext der Frage „könnte man das irgendwie in Verbindung bringen, wenn man es darauf anlegt”.
Zeichenbegrenzung komprimierte das Reasoning. Die 120-Zeichen-Beschränkung zwang ChatGPT, eine Begründung zu produzieren, die in rund 20 Wörter passt. Das schloss jede Möglichkeit nuancierter Analyse, vorsichtiger Formulierungen oder Gegenargumente aus. Das Modell musste sich auf eine binäre Klassifizierung mit einer tweet-langen Begründung festlegen.
Keine KalibrierungDie Übereinstimmung zwischen Selbsteinschätzung und tatsächlicher Leistung oder Wissen. Gut kalibrierte Menschen schätzen ihre Fähigkeiten korrekt ein; schlecht kalibrierte Menschen über- oder unterschätzen sie. der negativen Klasse. Es wurde kein Test mit bekanntermaßen nicht-DEI-bezogenen Förderungen durchgeführt, um eine Basis-Falsch-Positiv-Rate zu ermitteln. Es gab kein adversariales Testen mit Grenzfällen (wie Klimaanlagenförderungen), um festzustellen, wo die Grenze lag. Das System wurde beim ersten Durchlauf in vollem Umfang eingesetzt.
Das vorhersehbare Ergebnis: Eine Förderung für den Austausch einer Klimaanlage wurde als DEI eingestuft, weil „die Verbesserung von Klimaanlagen die Erhaltungsbedingungen für Sammlungen verbessert und dem Ziel entspricht, einem vielfältigen Publikum einen besseren Zugang zu ermöglichen.” Die Argumentationskette lautet: Bessere Klimakontrolle verbessert die Erhaltung, was die Zugänglichkeit verbessert, was ein diverses Publikum anzieht, was DEI entspricht. Jeder Schlussfolgerungsschritt ist im Sinne der Sprachmodellierung einzeln plausibel, aber die kumulative Kette ordnet ein maschinenbauliches Projekt einer ideologischen Kategorie zu.
Die Schlüsselwortschicht
Die ChatGPT-Klassifizierung war nicht der einzige Filter. Fox führte auch Schlüsselwortsuchen in der Förderdatenbank durch, wobei er nach Begriffen wie „DEI, DEIA, Equity, Inclusion, BIPAC, LGBTQ” suchte. Er erstellte eine separate „Erkennungsliste” mit Begriffen wie „gay”, „BIPOC”, „indigenous”, „tribal”, „melting pot” und „equality”.
Er suchte nach „Black” und „homosexual”, aber nicht nach „white” oder „caucasian”. Diese Asymmetrie bedeutet, dass der Schlüsselwortfilter strukturell eher dazu neigte, Förderungen im Zusammenhang mit rassischen und sexuellen Minderheiten zu markieren, unabhängig davon, ob der eigentliche Zweck der Förderung mit DEI-Politik zusammenhing.
Die Kombination aus einem maximal permissiven LLM-Klassifizierer und einem asymmetrischen Schlüsselwortfilter schuf ein System, das konstruktionsbedingt nahezu unfähig war, für irgendeine Förderung mit Bezug zu unterrepräsentierten Bevölkerungsgruppen ein „Nein” zu produzieren. Das ist kein Fehler im Sinne unerwarteten Verhaltens. Das System funktionierte genau so, wie es konzipiert wurde. Das Konzept war das Problem.
Verdrängung institutioneller Prozesse
Bundesförderbehörden haben etablierte Verfahren für die Prüfung und Kündigung von Förderungen. Bei der NSF bewerten Programmbeauftragte Projekte, die Division of Grants and Agreements trifft Kündigungsentscheidungen, und Zuwendungsempfänger haben ein Einspruchsverfahren. Beim NEH durchlaufen Förderungen ein Peer-Review-Verfahren, bevor sie vergeben werden.
DOGE umging all diese Mechanismen. Fox entwarf und versandte die Kündigungsschreiben selbst, über ein Microsoft-E-Mail-Konto, anstatt sie über das Förderverwaltungsbüro des NEH zu leiten. Die Schreiben zitierten eine nicht existierende Executive Order. NEH-Interimsvorsitzender McDonald trat seine Entscheidungsbefugnis schriftlich an DOGE ab. DOGE- und NEH-Mitarbeiter kommunizierten über den Prozess via Signal mit aktivierter automatischer Löschung, was einen Verstoß gegen den Federal Records Act darstellte.
Dasselbe Muster wiederholte sich bei der NSF. Drei DOGE-Beauftragte, eingebettet in das Büro des Direktors, von denen mindestens einer eine „Budget, Finance, and Administration”-Genehmigung erhielt, die die Änderung des Fördersystems der Behörde ermöglichte. Das Office of Management and Budget wies NSF-Mitarbeiter an, dass alle Förderangebote nun der Genehmigung durch DOGE oder OMB bedürften. Rund 430 Förderungen im Wert von 328 Millionen Dollar wurden gekündigt, darunter Forschung zu Deepfake-Erkennung, Wahlsicherheit und dem Schutz cyber-physischer Systeme.
Ausmaß
Bis Januar 2026 hatte DOGE 15.887 Bundeskündigungen mit einem Gesamtvolumen von rund 49 Milliarden Dollar vorangetrieben. Das waren keine Haushaltskürzungen bei künftigen Mitteln. Es waren Kündigungen bereits vergebener Förderungen, oft mitten in der Laufzeit. Universitäten mit mehrjährigen NSF-Förderungen verloren ihre Mittel im dritten von fünf Jahren. Gemeinnützige Organisationen, die bundesfinanzierte Gemeinschaftsprogramme betrieben, verloren ihr gesamtes Betriebsbudget.
Die wirtschaftlichen Auswirkungen gehen über die direkten Zahlen hinaus. Die Förderungen finanzierten Mitarbeiter, die entlassen wurden, Forschungsinfrastruktur, die aufgegeben wurde, und Gemeinschaftsprogramme, die schlossen. Allein die AmeriCorps-Kürzungen eliminierten über 32.000 Stellen. Das Justizministerium strich 373 Förderungen im Wert von 820 Millionen Dollar, die Maßnahmen zur Gewaltreduzierung und Opferhilfe unterstützt hatten.
Die Zeugenaussagen
In seiner Zeugenaussage vom Januar 2026 wurde Cavanaugh gefragt, ob es unangemessen sei, dass „jemand in seinen Zwanzigern ohne Erfahrung mit Bundesförderungen persönliche Urteile darüber fällt, welche Förderungen gestrichen werden sollen”. Er sagte, es sei nicht unangemessen und er brauche keine formale Ausbildung oder Erfahrung. Er wurde gefragt, ob er Bücher darüber gelesen habe, wie man DEI in Förderungen erkennt. Das hatte er nicht.
Fox wurde gefragt, warum ein Holocaust-Dokumentarfilm über die Erfahrungen jüdischer Frauen als DEI gelte. Er bezeichnete ihn als „genderbezogene Geschichte, die inherent diskriminierend ist, weil sie sich auf diese spezifische Gruppe konzentriert”.
Auf die Frage, ob er Maßnahmen ergriffen habe, um sicherzustellen, dass die Klassifizierung durch ChatGPT nicht aufgrund des Geschlechts diskriminiert, antwortete Fox: „Das spielte keine Rolle.”
Die angeführte Rechtfertigung für all dies war der Defizitabbau. Unter Druck gab Cavanaugh zu, dass das Defizit nicht gesenkt wurde. Cavanaugh räumte außerdem ein, dass der „Druck aus dem Weißen Haus”, den Fox in seinen E-Mails an McDonald anführte, als „Zeitdrucktaktik” erfunden worden war.
Rechtliche und institutionelle Folgen
Die ACLS, AHA, MLA und Authors Guild reichten ihre Klage im Mai 2025 ein und beantragten im März 2026 ein summarisches UrteilGerichtsurteil, das einen Fall ohne Verhandlung abschließt, wenn kein Streit über die Haupttatsachen besteht und die Rechtslage eindeutig ist. in drei Punkten: Meinungsdiskriminierung nach dem Ersten Zusatzartikel, Verstöße gegen die Equal Protection Clause (Markierung von Förderungen auf der Grundlage von Bezügen auf Rasse, Geschlecht, Ethnizität und Sexualität) und Verstöße gegen die Gewaltenteilung (DOGE, nicht das NEH oder der Kongress, kontrollierte die Finanzierungsentscheidungen).
ACLS-Präsidentin Joy Connolly erklärte: „Die Nutzung von ChatGPT durch DOGE-Mitarbeiter zur Identifizierung ‚verschwenderischer’ Förderungen ist vielleicht die beste Werbung für die Notwendigkeit einer geisteswissenschaftlichen Bildung, die Fähigkeiten des kritischen Denkens fördert.”
Das NEH hat die Vergabe von Förderungen wieder aufgenommen, jedoch mit einer ausgeprägten Verschiebung hin zu konservativ ausgerichteten Projekten. Zwei öffentliche Universitäten mit „Staatsbürgerkunde”-Schulen und ein Bildungsnetzwerk mit Sitz bei einer konservativen Denkfabrik erhielten Förderungen von je 10 Millionen Dollar. Trump hat McDonald als dauerhaften NEH-Vorsitzenden nominiert. Mehrere Bundesrichter haben Anordnungen erlassen, die bestimmte Förderkündigungen bei verschiedenen Behörden blockieren oder rückgängig machen, aber Rechtsstreitigkeiten verlaufen langsam im Verhältnis zu den bereits angerichteten Schäden.
