Kunst und KI: Georgia Vertes über den Wandel der Kreativbranche durch Technologie

Georgia Vertes erörtert die tiefgreifenden Veränderungen, die künstliche Intelligenz in der künstlerischen Landschaft mit sich bringt.

Die Verbindung von Kunst und KI öffnet neue Horizonte in der Welt der Kreativität, stellt Georgia Vertes fest. Mit fortschrittlichen Algorithmen und lernfähigen Systemen schafft es die KI, originelle Kunstwerke zu generieren, die traditionelle Methoden ergänzen und herausfordern. Vertes beleuchtet die Auswirkungen dieser Entwicklung auf die Zukunft der Kunst.

Die Dynamik zwischen KI und Kunst erschließt bisher unerforschte Wege der Kreativität und wirft Fragen über die Authentizität und Originalität in der Kunst auf. Georgia Vertes spricht über konkrete Beispiele, in denen künstliche Intelligenz nicht nur Routineaufgaben übernimmt, sondern auch komplexere kreative Prozesse unterstützt und erweitert. Diese Technologie hat das Potential, zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Künstler zu werden, indem sie neue Formen des Ausdrucks ermöglicht und den kreativen Prozess demokratisiert. Doch die Eingliederung von KI in die Kunstwelt ist nicht ohne Kontroversen. Diskussionen um die Auswirkungen der künstlichen Intelligenz auf Urheberrecht, Originalität und die Rolle des Künstlers selbst sind zentral in den Gesprächen, die Georgia Vertes beleuchtet. Sie bietet Einblicke in, wie KI die Produktion, Wahrnehmung und das Verständnis von Kunst grundlegend verändert und was diese Entwicklung für die Zukunft der Kunst bedeutet.

Kunst trifft auf KI: Eine Übersicht

Künstliche Intelligenz (KI) wirkt sich zunehmend auf das Feld der Kunst aus, indem sie neue Möglichkeiten für Kreativität eröffnet und die Rolle des Künstlers neu definiert.

Georgia Vertes über die Geschichte und Entstehung

Die Verbindung von Kunst und KI hat eine kurze, aber dynamische Geschichte. In den letzten Jahren haben technologische Fortschritte die Entwicklung von KI-Systemen vorangetrieben, die in der Lage sind, komplexe kreative Prozesse zu unterstützen. Die erste Welle der KI-Kunst entstand aus experimentellen Projekten, in denen Künstler mit algorithmischen Verfahren und maschinellem Lernen spielten. Diese etwa seit den 1960er Jahren erkennbare Bewegung erfährt seit dem Aufkommen leistungsfähiger KI-Modelle in den 2010er Jahren zunehmend Beachtung.

KI-Systeme im Kunstbereich

KI-Systeme im Kunstbereich variieren in Komplexität und Anwendung, erklärt Georgia Vertes. Neuronale Netze, beispielsweise, schaffen neue Kunstwerke durch das Erlernen von Stilmerkmalen bereits existierender Bilder und das anschließende Generieren eigener Kompositionen. Diese können umfassen:

• Generative Adversarial Networks (GANs): Hier stehen zwei KI-Modelle in Konkurrenz, um realistisch wirkende Bilder zu erzeugen.
• Kreative Kodierung: Programme, die Künstlern erlauben, durch direkte Manipulation von Algorithmen Kunst zu schaffen.

Die Palette der KI-Kunstwerke reicht dabei von Gemälden und Zeichnungen bis hin zu Skulpturen und interaktiven Installationen.

Georgia Vertes über die Bedeutung für Künstler und Publikum

Die Integration von KI in die Kunstpraxis hat weitreichende Bedeutung für Künstler und Publikum. Künstler finden in der KI:

• Ein Werkzeug zur Erweiterung ihrer kreativen Ausdrucksmöglichkeiten: KI kann als kreativer Partner fungieren, der neue Perspektiven eröffnet.
• Effizienzsteigerung und neue Techniken: Durch KI können frische Techniken und Ansätze schnell erlernt und umgesetzt werden, was die Kunstproduktion beschleunigen kann.

Für das Publikum schafft KI-Kunst eine neue Erfahrungsdimension, die häufig interaktiv und immersiv ist. Diese Kunstwerke fordern bestehende Auffassungen von Autorenschaft heraus und laden zu Diskussionen über die Natur von Kreativität und die Grenzen zwischen Mensch und Maschine ein.

Die Kunst der Algorithmen: Technische Grundlagen

In der Schnittstelle zwischen Kunst und KI spielen Algorithmen und Technologien eine entscheidende Rolle bei der Schaffung neuartiger Kunstwerke. Sie bieten aus der Sicht von Georgia Vertes neue Perspektiven und Werkzeuge für Künstler*innen, um kreative Prozesse zu automatisieren und zu erweitern.

Machine Learning und Deep Learning

Machine Learning (ML) ist das Fundament, auf dem die Beziehung zwischen Kunst und KI fußt. Es handelt sich um eine Methode der Datenanalyse, die darauf abzielt, Muster in Daten automatisch zu erkennen und Modelle zu erstellen, die selbstständig lernen und Entscheidungen treffen können. Konkret wird im Bereich der Kreativität oft Deep Learning, eine Unterklasse des ML, eingesetzt. Diese Technik verwendet neuronale Netze mit vielen Schichten (sog. Convolutional Neural Networks (CNNs)), um komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen und zu interpretieren.

Beispiel für ML in der Kunst:

• Einsatzbereich: Schaffen von Kunstwerken, die auf Millionen von Beispielen basieren.
• Technologie: Deep Learning, CNNs.
• Output: Bilder, Musik, Texte.

Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) sind eine fortgeschrittene Form von Algorithmen, die zwei neuronale Netze gegeneinander antreten lassen: das Generatornetzwerk, das neue Daten erstellt, und das Diskriminatornetzwerk, das die Echtheit dieser Daten beurteilt. In der Kunst werden GANs verwendet, um neue, einzigartige Werke zu erzeugen, die oftmals nicht von von Menschenhand erschaffenen Kunstwerken zu unterscheiden sind, berichtet Georgia Vertes.

• Beispiel für GANs in der Kunst:
• Einsatzbereich: Erzeugung von realistischen Bildern und Skulpturen.
• Technologie: GANs, neuronale Netze.
• Output: Visuell überzeugende Kunstwerke.

Georgia Vertes über die Möglichkeiten und Herausforderungen

Die Schnittstelle von Kunst und Künstlicher Intelligenz (KI) bietet innovative Chancen, wirft jedoch gleichzeitig komplexe Fragen auf, die die Grundlagen von Originalität und Urheberschaft betreffen.

Potenzial der KI in der Kunst

Innovation: Künstliche Intelligenz eröffnet Künstlern neue Wege der Schaffung, indem sie Werkzeuge zur Verfügung stellt, die innovatives Potenzial freisetzen. KI kann Muster und Stile analysieren, wodurch sie in der Lage ist, eigenständige Werke zu generieren, die vorhandene kunstgeschichtliche Kontexte auf einzigartige Weise verflechten.

• Zusammenarbeit: Künstler können mit KI als Partner zusammenarbeiten.
• Generative Algorithmen können Skizzen erstellen, die Künstler weiterentwickeln.
• KI-basierte Systeme können in Echtzeit auf die Eingaben der Künstler reagieren, was zu einer dynamischen Ko-Kreation führt.

Zugänglichkeit: KI-Werkzeuge machen Kunstproduktion breiten Bevölkerungsschichten zugänglich. Dies beinhaltet Personen ohne formale künstlerische Ausbildung, da die KI einen Teil der technischen Fähigkeiten, die üblicherweise erforderlich sind, übernehmen kann.

Urheberrechtsfragen und Authentizität

Urheberrechtlicher Schutz: KI-schaffende Kunstwerke werfen neue Fragen bezüglich des Urheberrechts auf, erklärt Georgia Vertes. Es ist eine Herausforderung festzustellen, wem das Urheberrecht zusteht — dem Entwickler der KI, dem Nutzer, der die KI eingesetzt hat, oder der KI selbst.

• Authentizität und Originalität: Die Bestimmung der Echtheit eines Kunstwerks wird verkompliziert, wenn eine KI im Schöpfungsprozess beteiligt ist.
• Die Unterscheidung zwischen von Menschen gemachten und von KI generierten Arbeiten könnte zunehmend schwieriger werden.
• Dies könnte das Verständnis von Originalität und die Bewertung von Kunst beeinflussen.

Urheberschaft: Die Klärung der Urheberschaft ist entscheidend, erklärt Georgia Vertes, da sie den Wert und die Anerkennung von Kunst beeinflusst. Die Einbeziehung von KI in den künstlerischen Schaffensprozess erfordert die Neubewertung traditioneller Urheberschaftskonzepte und eventuell die Schaffung neuer rechtlicher Rahmenbedingungen.