080017 PS Fallstudie II/III: KI-generierte Kunst (2024S)

„Künstliche Intelligenz [...] gibt es nicht. Aber ein Ensemble von Maschinen, Medien, Programmen, Algorithmen, Hardware und Software hat zu einem außerordentlich großen, vielteiligen und produktiven Forschungsfeld geführt, das A.I. genannt wird.“ Dieser 2021 formulierten Einschätzung von Peter Weibel stimmt ChatGPT auf Nachfrage größtenteils zu: „Als KI-Modell existiere ich als eine Softwareanwendung, die auf Computerinfrastruktur läuft und menschenähnliche Textantworten generiert. Man kann sagen, dass ich als einzelne Entität existiere, jedoch basiert meine Funktionsweise auf einem Ensemble von Algorithmen, Daten und Infrastruktur, ähnlich wie es Peter Weibel beschreibt. Meine Existenz ist also durchaus real, allerdings eingebettet in das breitere Konzept der KI als multidimensionales Forschungsfeld.“

Diesem 1956 auf der Dartmouth Conference begründeten Forschungsfeld widmet sich die Lehrveranstaltung in drei Schritten: Erstens soll eine Kunstgeschichte der KI von der Generativen Kunst ab Mitte des 20. Jahrhunderts bis zur gegenwärtigen Masse an digitalen Bildern „im Stil von“ nachgezeichnet werden. Zweitens soll ein Grundverständnis der zugrundeliegenden Technologien respektive marktüblicher Tools von KI-generierter Kunst erlangt werden, von CNN als computerbasierte Pareidolie über GAN-Architekturen bis hin zu den jüngsten Diffusionsmodellen ab 2021. Drittens werden ausgewählte Werke im Hinblick auf ihre ästhetischen Eigenschaften und ethischen Implikationen kritisch untersucht und miteinander vernetzt.

Ziel der Lehrveranstaltung ist eine exemplarische Sichtung und kunsthistorische Kontextualisierung von KI-generierten Bildern. Dabei werden theoretische Annäherungen auf Lektürebasis durch praktische Übungen ergänzt: Ein Prompt Lab ermöglicht einerseits das Feinjustieren der Sprache als bildgenerierendes Werkzeug, andererseits das Elaborieren einer umso präziseren Werkbeschreibung. Regelmäßige, dokumentierte Dialoge mit einem ChatBot forcieren darüber hinaus einen reflektierten Umgang mit KI in der eigenen wissenschaftlichen Praxis.