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Photo: Gene Kogan

Künstliche Intelligenz in Kunst und Gesellschaft

Mitmischen und Mitbestimmen

Ob kreatives Werkzeug, medizinisches Analysetool oder Steuerung für autonomes Fahren: Im Hintergrund steckt immer eine Künstliche Intelligenz (KI), die auf Basis von Regeln Entscheidungen trifft. Im Bestfall nimmt sie uns damit mühselige, vielleicht auch gefährliche Arbeiten, Berechnungen und Prozesse ab, und schenkt uns so mehr Zeit für schöne Dinge und anspruchsvollere Aufgaben. Im schlimmsten Fall macht sie uns überflüssig oder trifft Entscheidungen, die nicht im Sinne der Menschheit sind.

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Photo: Gene Kogan

Musikmachen, Bilder verfremden, die geheime Macht der Algorithmen entdecken – im Futurium Lab kann das kreative Potenzial und die Gefahren der KI direkt selbst ausgetestet werden. Wie werden wir in Zukunft mit Maschinen zusammenarbeiten? Und wie viel Verantwortung wollen wir ihnen wirklich übertragen?

Unsichtbar und doch präsent

Laut dem Wissenschaftsjournalisten Ulrich Eberl stecken wir schon mittendrin. Maschinen „fahren selbständig Auto, lernen kochen und kellnern, malen und musizieren, denken und debattieren. Manche übertreffen uns bereits: Sie stellen bessere Diagnosen als Ärzte, beherrschen 20 Sprachen und erkennen technische Probleme, noch bevor eine Turbine ausfällt.“

Wem jetzt vor Schreck das Handy aus der Hand rutscht, darf ruhig aufatmen. So schnell wird uns Künstliche Intelligenz nicht ersetzen. Ganz im Gegenteil: Sie kann uns ‚langweilige’ Arbeiten abnehmen, mehr Freiraum schaffen und sogar helfen, kreativer zu werden. Anders als unser eigenes Gehirn können Computer in Windeseile Milliarden von Datensätzen abgleichen und Gesetzmäßigkeiten erkennen. Davon können wir theoretisch in allen Lebensbereichen profitieren.

Mehr künstlich als intelligent

Was wir im allgemeinen Sprachgebrauch dabei als Künstliche Intelligenz (KI) bezeichnen, ist allerdings alles andere als ‚intelligent’. Jedenfalls nach menschlichen Maßstäben. Noch lernen vierjährige Kinder besser als digitale Systeme. Eine bessere Bezeichnung wäre ‚silikonbasierte Fachidioten’. Denn die Programme können oft nur ein ganz bestimmtes Problem sehr gut lösen. Dafür werden sie mit großen Datensätzen trainiert und stellen Zusammenhänge her. Auf dieser Basis können sie Schlussfolgerungen ziehen, Handlungen empfehlen oder Entscheidungen treffen. Ein Artikel im Atlantic bringt es treffend auf den Punkt: „KI ist weder gut noch böse, dumm oder schlau. Sie hat keine eigenen Ziele und auch kein Bewusstsein. Was sie gut kann, ist klare Aufgaben erledigen und Zusammenhänge zwischen Daten und Handlungen erkennen. So findet sie Lösungen, mit denen wir Menschen uns deutlich schwerer tun würden.“

Die Evolution der Maschinen

In den letzten Jahren hat maschinelles Lernen riesengroße Sprünge gemacht. Deep Learning orientiert sich am Aufbau unseres eigenen Gehirns. Der Softwareentwickler Dhanoop Karunakaran erklärt, dass „hier jede ‚Nervenzelle’ eine bestimmte Teilaufgabe bearbeitet und das Ergebnis an die nächste weitergibt. Unser Gehirn geht bei der Problemlösung ganz ähnlich vor.” Anders als beim klassischen Maschinenlernen ermittelt das System hier außerdem selbst, welche Merkmale wichtig sind und bekommt diese nicht von Menschen vorgegeben.

Im Futurium Lab experimentiert u. a. der Künstler und Entwickler Gene Kogan mit solchen Technologien. Er nutzt maschinelles Lernen, um z. B. Kameraaufnahmen in lebende Gemälde zu verwandeln und ist begeistert von den vielfältigen Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz.

Auf die Knöpfe, fertig, los!

Wer dies selbst ausprobieren möchte, bekommt im Futurium reichlich Gelegenheit. Ohne großes Vorwissen können Besucher*innen an Gene Kogan’s Stationen das eigene Spiegelbild in ein Kunstwerk verwandeln, mit wenigen Strichen Landschaftsgemälde erzeugen oder aus simplen Plastikscheiben fotorealistische Stadtpläne basteln. Nur ein paar Schritte entfernt hat das Kollektiv kling klang klong KI-assistierte Instrumente aufgebaut, die uns alle spontan dirigieren, komponieren und improvisieren lassen. Wir geben die kreative Richtung vor, das neuronale Netz dahinter erledigt den Rest. Was dabei unter der Oberfläche passiert, bleibt allerdings weiterhin rätselhaft – selbst für die Künstler und Entwickler, die Künstliche Intelligenz für ihre Projekte nutzen.

Ab in die Blackbox

Da die Maschinen hier nicht mehr von Menschen ‚lernen’, sondern eigene Lösungswege finden, können die Ergebnisse überraschen. Anders als traditionelle Schachcomputer wurde AlphaZero, beispielsweise nicht mehr mit unzähligen ‚echten’ Schachpartien gefüttert, um daraus optimale Gewinnstrategien zu ermitteln, sondern nur noch mit den allgemeinen Spielregeln. Nach kurzer Zeit konnte AlphaZero nicht nur jeden menschlichen und digitalen Schachmeister schlagen, sondern tat dies mit Zügen, die Schachexperten fremd und ‚falsch’ vorkamen. Der Gründer des Unternehmens hinter AlphaZero nannte es „Schach aus einer anderen Dimension”. Das Experiment ist unter Anderem ein Beweis dafür, dass die nächste KI-Generation „nicht länger durch die Grenzen menschlichen Wissens beschränkt ist.“

Gerade bei der Bilderkennung, wie sie auch Gene Kogan für seine Projekte einsetzt, werden solche selbsttrainierende Systeme immer besser, was u. a. auch medizinische Diagnosen deutlich vereinfacht. Bei der Hautkrebsvorsorge und Brustkrebsdiagnose können Algorithmen Röntgenaufnahmen und CT-Scans bereits präziser einordnen als menschliche Experten.

Denn sie wissen nicht, was sie tun

Hilfe, die Roboter kommen? Keine Sorge, so schnell geht das nicht, wenn man von Saugrobotern absieht, die in immer mehr Wohnzimmern Staubflusen jagen. Denn während Künstliche Intelligenzen viele schwere Fragen sehr schnell beantworten können, scheitern sie weiterhin an banalen Fragen wie „Kann ein Krokodil Volleyball spielen?“, weil sie nur eine bestimmte Aufgabe beherrschen. Was passiert, wenn man Künstliche Intelligenzen auf neue Bereiche ansetzt, zeigt unter anderem Janelle Shanes großartiger Blog aiweirdness.com, auf dem sie eine KI unter anderem Schiffsnamen erfinden und neue Kochrezepte entwickeln lässt. Fernando Knof von kling klang klong ergänzt, das „Künstliche Intelligenzen im Grunde Spezialisten sind. Sie können eine Sache, für die sie trainiert wurden, und das war es dann auch. Der Mensch ist dann immer derjenige, der die eigentlich großen Entscheidungen trifft. Unser großer Vorteil ist immer noch, dass wir über Grenzen hinausdenken können. Ich kann Inspirationen für meine Musik zum Beispiel aus einem Buch ziehen. Diese Querverbindung zwischen Literatur und Musik ist schwierig für eine künstliche Intelligenz.“

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Foto: FRanck V. on Unsplash

Hier spielt die Musik

Als reine Werkzeuge und Hilfsmittel bieten diese Technologien Künstlern und Kreativen jedoch riesige Chancen. Dank fertiger KI-Module und Plattformen können sie jetzt auch ohne großes Hintergrundwissen selbst mitmischen. Viele Bestandteile des Musikmachens können so automatisiert werden, ohne Kreativität einzubüßen. Denkbar ist der Einsatz an fast jedem Schritt, von Komposition und Sounddesign bis zum Live-Auftritt und der Vermarktung. Felipe Sanchez Luna von kling klang klong lacht: „Ich glaube nicht, dass uns Maschinen auf absehbare Zeit die Arbeit wegnehmen werden. Ja, Künstliche Intelligenz kann mittlerweile zwar ganze Partituren schreiben, aber diese momentan – und wahrscheinlich auch in Zukunft – nicht interpretieren wie ein Musiker, denn das ist eine sehr emotionale und subjektive Sache.“ Sein Partner Fernando Knof ergänzt: „In unserem Alltag gibt es immer Aufgaben, die eher lästig sind, wie z. B. das Mischen der Musik. Da möchte man vielleicht einfach nur vorgeben, ob bestimmte Stellen heller, dunkler oder lauter klingen sollen – das könnte eine künstliche Intelligenz dann abnehmen. Auch beim Komponieren kann sie helfen. Viele Komponisten starten sowieso mit einer groben Idee, die dann von vielen anderen Musikern ausgearbeitet wird.“

Gene Kogan sieht in kreativen KI-Technologien, die allen Menschen spannende Einblicke in das Thema Künstliche Intelligenz ermöglichen, ebenfalls großes Potenzial. „Sie erweitern unsere Kreativität auf eine Art und Weise, die wir uns vielleicht noch gar nicht vorstellen können. In Zukunft könnte man damit nicht nur visuelle Informationen in neue Bilder übersetzen, sondern dieses Prinzip auch auf Literatur oder Musik anwenden – natürlich in Echtzeit.“

Echt, jetzt? Von Deep Learning zu Deep Fakes

Andererseits wird Deep Learning natürlich auch genutzt, um täuschend echte Bilder oder Videos erzeugen, die wir nicht selbst gestalten, sondern nur konsumieren. „Es wird tatsächlich immer schwieriger, echte, menschgemachte Inhalte von künstlichen zu unterscheiden – was natürlich auch starke Auswirkungen auf unser Medienverständnis hat“, gibt Gene Kogan zu bedenken und verweist dabei auf Projekte wie das KI-Experiment ‚This person does not exist’ des Softwareentwicklers Phillip Wang. Dieses Projekt generiert alle zwei Sekunden ein neues, täuschend echtes Porträtfoto und Scammer nutzen solche Kunstfiguren schon jetzt, um z. B. Fake-Facebookprofile anzulegen. Ein Ansatz der Firma DataGrids erweitert dieses Prinzip auf ganze Körper und erzeugt so fotorealistische Models und Outfits, z. B. für Kataloge. Oder wie wär’s mit einem virtuellen Model, das sogar eine eigene Biografie hat?Imma hat mehr als 50.000 Instagram-Follower, wird für ihren trendigen Streetstyle geliebt und ziert bereits Magazin-Fotoshoots.

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Bei Anruf Wort

Täuschend echt sind auch die Klänge, die wir mit Deep Learning erzeugen können, wie die eindrucksvollen Stücke von kling klang klongs Musikstationen beweisen. Von soliden Charthits oder Improvisationen professioneller Pianisten sind die Ergebnisse, die wir dort selbst spontan aus der Hand schütteln, fast nicht mehr zu unterscheiden. Selbst der Klang unserer Stimme lässt sich mittlerweile sehr gut nachahmen, wovon viele Menschen mit Lähmungen, Sprach- oder Kehlkopfproblemen profitieren. Die Zeiten der „männlichen Standardstimme Perfect Paul”, deren blecherner Klang durch den Physiker Stephen Hawking berühmt wurde, sind endgültig vorbei. Natürlicher Tonfall, glaubwürdige Pausen, angenehme Stimmlage – all dies ist dank KI mittlerweile machbar. Die Firma Vocal IDkann Menschen mit Sprachproblemen sogar eine maßgeschneiderte Stimme liefern, die zu ihrer Persönlichkeit passt oder aus mehreren Stimmen der eigenen Familie zusammengesetzt ist.

Maschinensprache 2.0

Sprachwissenschaftler interessieren sich währenddessen eher für Prozesse, die Online-Übersetzungsdienste durch Deep Learning entwickeln. Googles Übersetzer hat anscheinend eine eigene, für uns nicht verständliche Ursprache entwickelt. Währenddessen analysiert das Translatotron(ebenfalls Google) für seine Übersetzungen in Echtzeit und natürlicher Sprache (auf Wunsch sogar mit der Stimme des Sprechenden) nicht mehr Worte oder Inhalte, sondern nur noch die entsprechenden Klangmuster. Nicht zu vergessen Microsoft und Alibaba, die ihrer Software kürzlich ein besseres Textverständnis als Menschen attestiert haben.

Ähnlich wie bei den Kreativprojekten von Kogan und kling klang klong lassen sich so unterschiedliche technologische Bausteine zu immer neuen Anwendungen zusammenpuzzeln, deren Auswirkungen auf unser zukünftiges Leben – ob positiv oder negativ – nicht immer hundertprozentig absehbar sind.

Ab auf den Arbeitsmarkt

Welche Aufgaben und Jobs Künstliche Intelligenz in Zukunft verdrängen wird, steht größtenteils noch in den Sternen. Allerdings wäre es sinnlos, direkt mit ihr zu konkurrieren, denn „Maschinen sind Sklaven. Jeder, der mit einem Sklaven konkurriert, wird selbst zum Sklaven.“ (US- Schriftsteller Kurt Vonnegut). Auch die US-amerikanischen Ökonomen Ajay Agrawal, Joshua Gans und Avi Goldfarb rechnen hier weniger mit einem Kollaps des Arbeitsmarktes, als mit einem Verschiebungsprozess. „Wenn sich Machinenlernen weiter verbessert, wird der Wert menschlicher Vorhersagekraft sinken, denn maschinelle Vorhersagen sind billiger und besser. Das bedeutet jedoch nicht das Ende menschlicher Arbeitsplätze, wie viele Experten vermuten. Denn der Wert menschlicher Urteilsfähigkeit wird zunehmen.“

Wer entscheidet?

Inwieweit – und wo – wir die Verschiebung von Entscheidungen von Menschen auf Maschinen zulassen, bleibt allerdings der entscheidende Knackpunkt, wie Besucher im Futurium selbst erleben können. Können KIs bessere Entscheidungen treffen als der Mensch? Und wann wäre dies wirklich sinnvoll und begrüßenswert? In einigen Bereichen verspricht der Einsatz Künstlicher Intelligenz tatsächlich fairere, vorurteilsfreie Ergebnisse. „Richter urteilen vormittags anders als nachmittags, Arbeitgeber trauen Jobkandidatinnen weniger zu als Jobkandidaten, von den Nachteilen derjenigen mit migrantisch klingenden Namen ganz zu schweigen“, schreibt die Philosophieprofessorin Lisa Herzog. „Sollte schwierige Entscheidungen lieber der Computer treffen?“

Experten und Ethiker beantworten diese Frage mit einem klaren „Jein“. Während Künstliche Intelligenz tatsächlich fairere Entscheidungen ermitteln könnte, hängt viel (zu viel) davon ab, mit welchen Daten und Vorgaben sie trainiert wurde. Und welche Absichten die Menschen haben, die sie in die Welt setzen. Da wir gerade bei Deep Learning-Prozessen keinen echten Einblick mehr haben, wie solche Ergebnisse zustande kommen, fehlt hier echte Transparenz – und die Resultate können erschrecken.

Die große Herausforderung besteht darin, die Künstliche Intelligenz diskriminierungsfrei zu trainieren.

Sven Laumer, Wirtschaftsinformatiker

Das AI Now Institute schlägt bereits Alarm, Da die KI-Branche weiterhin von weißen Männern dominiert wird, spiegeln auch ihre Systeme oft entsprechende Tendenzen und Vorurteile. Nach Googles desaströser Bildvergleichssoftware, die dunkelhäutige Menschen ursprünglich mit Gorillas verglich, weil das System nur mit weißen Gesichtern trainiert wurde, zeigt sich immer wieder, wie wichtig die richtige Auswahl von Kriterien und Daten ist, um wirklich faire, repräsentative Ergebnisse zu erhalten. Sonst werden Chatbots rassistisch, Gegenstände aus Schwellenländern schlechter erkannt, oder weibliche Bewerber von Amazon benachteiligt, weil das System hauptsächlich mit Profilen von Männern trainiert wurde und diese dadurch automatisch für erfolgreichere Bewerber hält.

Mein Freund die Datenkrake

Gleichzeitig dürfen wir das wirtschaftliche Eigeninteresse der Akteure nicht unterschätzen, die KI besonders häufig einsetzen. Unternehmen wie Otto, Kaufland und DM nutzen die Algorithmen des Karlsruher KI-Spezialisten Blue Yonder, um Preise zu optimieren und verkaufte Mengen vorauszusagen. Für maßgeschneiderte Sonderangebote, bessere Routenführung oder perfekte Suchergebnisse geben wir hier gern unsere Daten preis. Doch dieser Glaube an die ‚gute’ Nutzung unserer Daten ist gefährlich. Alexander Peterhaensel möchte aufrütteln – und hält uns im Futurium Lab mit seiner Smile to Vote-Wahlkabine deshalb einen ironischen Spiegel vor. Wer hier eintritt, wird kurz gescannt und auf Basis von Gesichtserkennung politisch eingeordnet. Die KI vergleicht unsere Merkmale mit Politikern und stimmt automatisch für uns ab. Damit überspitzt Peterhaensels Arbeit einen allgemeinen Technikoptimismus, der uns verleitet, aus Bequemlichkeit wesentliche Entscheidungen an Systeme auszulagern, die wir am Ende gar nicht mehr verstehen.

Vergleichbare Technologien berechnen bereits unsere Bewerbungschancen und Versicherungsprämien. „Es erschreckt mich, dass große Tech-Firmen deren Geschäftsmodell auf psychometrischer Vermessung beruht, nicht darin gehindert werden, unser Grundrecht auf Privatsphäre zu untergraben. Wir werden schon jetzt nach unserem Verhalten und unserer biologischen Veranlagung bewertet. Wenn hier nicht reguliert wird, werden wir demnächst für unsere Privatsphäre teuer zur Kasse gebeten“, so Peterhaensel. Er plädiert nicht nur dafür, dass wir die Hoheit über unsere eigenen Daten behalten, sondern auch für einen viel bewussteren Umgang mit datenhungriger Technik, damit wir unsere zukünftige Entscheidungsfreiheit nicht gedankenlos der Bequemlichkeit opfern.

Alles ist durchleuchtet

Die Durchleuchtung hat System, denn laut dem israelischen Historiker Yuval Noah Harari „erhält man deutlich bessere Algorithmen, wenn man Datenschutz einfach ignoriert und die Daten von Milliarden Menschen in einer Datenbank zusammenfasst, als wenn man die Privatsphäre einzelner respektiert und deshalb nur auf Teilinformationen von einer Million Menschen zugreifen kann.“

Nicht nur Gene Kogan hält Eigenverantwortung, Mitbestimmung und Auseinandersetzung mit dem Thema KI deshalb für unverzichtbar. „Wir werden viele wichtige Entscheidungen treffen müssen, und je mehr wir über diese Technologien Bescheid wissen, desto besser können wir dabei mitreden.“ Denn „wenn die Zukunft in unserer Abwesenheit entschieden wird“, so Harari, „müssen wir trotzdem mit den Konsequenzen leben.“