mini|Künstlerkollekiv Obvious: Edmond de Belamy, 2018, von einer KI generiert.
Künstliche-Intelligenz-Kunst (KI-Kunst, ) bezeichnet die Gesamtheit an Kunstwerken, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) entstanden sind oder von dieser beeinflusst wurden.
Sie umfasst verschiedene kreative Prozesse, bei denen maschinelle Lernverfahren, wie künstliche neuronale Netzwerke (KNN) trainiert und eingesetzt werden, um Bilder, Musik, Texte und andere Kunstformen zu generieren.
Über die philosophischen, moralischen und rechtlichen Aspekte der KI-Kunst wird stark diskutiert: Ob diese tatsächlich zur Kunst gezählt werden kann, ist unter anderem aufgrund der fehlenden direkten menschlichen Urheberschaft umstritten. Für das Training der generativen KI-Modelle werden außerdem sehr große Mengen an Daten benötigt. So werden Werke verwendet, deren Urheber zumeist weder über die Verwendung aufgeklärt wurden, noch dieser zugestimmt haben.
Kategorien KI-Kunst lässt sich in drei Hauptkategorien unterteilen:
KI als Generator Kunstwerke, die nahezu vollständig autonom und auf Basis weniger Vorgaben von KI-Modellen wie den Text-zu-Bild/Video- bzw. Bild-zu-Bild-Generatoren DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion oder Flux generiert wurden.
KI als Werkzeug Kunstwerke, die mit Hilfe von KI-Werkzeugen bearbeitet wurden, etwa durch eine maschinelle Nachbearbeitung mit der DeepDream-Technik.
KI als Inspiration Kunstwerke, bei denen KI-generierte Inhalte als Anregung für menschliche Kunst dienen – sei es durch eine direkte Übertragung oder die kreative Weiterentwicklung von KI-generierten Ideen und Motiven.
Der für die KI-Kunst zentrale Begriff der Künstlichen Intelligenz lässt sich dabei auf die Dartmouth Conference 1956 zurückführen, die den Grundstein für KI als eigenen Forschungsbereich legte. Nachdem bereits in den 1960er Jahren kreative, künstlich erzeugte Darstellungsformen in der Computerkunst entstanden, ermöglichten es vor allem technische Entwicklungen im Bereich der Computer Vision und später im Bereich des maschinellen Lernens, dass Künstliche Intelligenz zunehmend als eigenständiges kreatives Werkzeug im Kunstbetrieb eingesetzt wird. Dabei wirft KI-Kunst eine Vielzahl an Fragen und Debatten auf – etwa zu Urheberschaft, Kreativität, ethischer Verantwortung, dem Wert von Kunst sowie zum Einfluss algorithmischer Prozesse auf traditionelle Kunstverständnisse.
Historische Entwicklung Das Konzept intelligenter Maschinen ist nicht erst im 21. Jahrhundert aufgekommen. Die Frage nach der Übertragbarkeit menschlichen Intellekts auf Maschinen fand ihren Ursprung bereits in der Antike.
In den 1950er Jahren brachte Alan Turing mit dem Turing-Test und der Intelligent Machinery die erste Auseinandersetzung mit diesem Thema, die auf Wissenschaft basiert. Turing stellte sich dabei die Frage, ob Maschinen denken können.
Die Dartmouth Conference, die als Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz gilt, findet im Jahr 1957 statt, im selben Jahr kamen zugleich die ersten neuronalen Netze, darunter „Perzeptron“ von Frank Rosenblatt auf. 1969 entwickelt Edward Feigenbaum das chemische Expertensystem „DENDRAL“.
Bis zum Jahr 1986, mit der Gründung des Konnektionismus, einem Problemlösungsansatz in der Kybernetik, machte die Entwicklung der Künstlichen Intelligenz keine großen Fortschritte.Philip T. Quinlan: Connectionism and psychology. a psychological perspective on new connectionist research. Harvester Wheatsheaf, New York 1991, ISBN 0-7450-0835-6, S. 1.
Es gibt viele Mechanismen für die Schaffung von KI-Kunst, darunter die prozedurale, „regelbasierte“ Generierung von Bildern anhand mathematischer Muster, Algorithmen, die Pinselstriche und andere gemalte Effekte simulieren, und Algorithmen der künstlichen Intelligenz oder des Deep Learning wie Generative Adversarial Networks (GANs) und Transformatoren.
Die ersten Ausstellungen zu Computerkunst wurden nicht von Künstlern, sondern Wissenschaftlern fast Zeitgleich im Jahr 1965 sowohl in den USA als auch in Deutschland abgehalten. In New York fand eine solche Ausstellung in der Howard Wise Gallery durch Bela Julesz und A. Michael Noll statt, in Deutschland veranstalteten sie Georg Nees und Frieder Nake in der Galerie Niedlich in Stuttgart. Die US-amerikanische Ausstellung entstand im Rahmen eines Forschungsprojekts in den Bell Laboratories zum Thema visuelle Wahrnehmung, damit trugen die Forschenden maßgeblich zu Entwicklung von Computergrafiken bei. Das deutsche Pendant entstand an der Technischen Hochschule Stuttgart unter Max Bense.Frank Dietrich, S. 159,5 Visual Intelligence: The First Decade of Computer Art (1965–1975) In: Leonardo, Band 19, No. 2
Eines der ersten bedeutenden KI-Kunstsysteme ist AARON, das von Harold Cohen ab Ende der 1960er Jahre entwickelt wurde. AARON ist ein bemerkenswertes Beispiel für KI-Kunst dieser Zeit, weil es einen symbolischen, regelbasierten Ansatz zur Erzeugung technischer Bilder verwendet. Cohen entwickelte AARON mit dem Ziel, den Akt des Zeichnens zu kodieren. In seiner primitiven Form erstellte AARON einfache Schwarz-Weiß-Zeichnungen. Später vollendete Cohen die Zeichnungen selber, indem er sie malte. Im Laufe der Jahre entwickelte er AARON weiter, so dass es auch ohne seine Hilfe malen konnte, und zwar mit speziellen Pinseln und Farben, die vom Programm selbst und ohne Vermittlung von Cohen ausgewählt wurden.
Der wahre Durchbruch in der KI-Kunst begann jedoch mit der Entwicklung moderner maschineller Lernverfahren und neuronaler Netzwerke. Diese Technologien erlauben es Computern, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und auf dieser Basis eigenständig neue Inhalte zu erstellen. In den 2010er Jahren erlebte das maschinelle Lernen, insbesondere das Deep Learning, einen Aufschwung, was es den Computern ermöglichte, kreative Aufgaben zu übernehmen.
Seit ihrer Entwicklung im Jahr 2014 werden GANs häufig von KI-Künstlern verwendet. Dieses System verwendet einen „Generator“, um neue Bilder zu erstellen, und einen „Diskriminator“, um zu entscheiden, welche erstellten Bilder als erfolgreich angesehen werden. Neuere Modelle verwenden Vector Quantized Generative Adversarial Network und Contrastive Language-Image Pre-training (VQGAN+CLIP). Die Durchbrüche generativer Bild-KI der frühen 2020er Jahre beruhen insbesondere auf der Entwicklung von CLIP und dessen Potenzial zum Nullschusslernen. GANs sind beschränkt auf die Identifikation und Generierung von Klassen, die bereits im Trainingsdatensatz angelegt waren. Nullschusslernen bezeichnet hingegen die Fähigkeit eines KI-Modells neue Daten zu klassifizieren und zu generieren, die nicht im Datensatz enthalten waren oder vielleicht gar nicht existieren, wie z. B. ein „Avocado-Sessel“.
DeepDream, das 2015 von Google veröffentlicht wurde, verwendet ein Convolutional Neural Network, um mittels algorithmischer Pareidolie Muster in Bildern zu finden und zu verstärken und so ein traumähnliches psychedelisches Erscheinungsbild in den absichtlich überbearbeiteten Bildern zu erzeugen.
Mehrere Programme großer Unternehmen nutzen KI, um auf der Grundlage verschiedener Texteingaben (sogenannter Prompts) eine Vielzahl von Bildern zu erzeugen. Dazu gehören DALL-E von OpenAI, das im Januar 2021 eine Reihe von Bildern veröffentlichte, Imagen und Parti von Google Brain, die im Mai 2022 angekündigt wurden, und NUWA-Infinity von Microsoft.
mini|Beispiel einer KI-generierten Textur, 2022
Es gibt viele andere Programme zur Erzeugung von KI-Kunst, deren Komplexität von einfachen mobilen Anwendungen für Verbraucher bis hin zu Jupyter-Notebooks reicht, die leistungsstarke Grafikprozessoren benötigen, um effektiv zu arbeiten. Beispiele hierfür sind Midjourney und StyleGAN, neben vielen anderen. Am 22. August 2022 wurde mit Stable Diffusion das erste solche Modell veröffentlicht, dessen Quellcode vollständig Open Source ist.
Stable Diffusion wird unter anderem als Werkzeug in der 3D-Animation verwendet. Beispielsweise wurde für die Open-Source-Software Blender ein Plug-in veröffentlicht, um Texturen zu generieren. Diese haben den Vorteil, urheberrechtlich frei verwendbar zu sein und dass sie sehr individuell erstellt werden können.
mini|Als fotorealistisch beabsichtigte Darstellung einer Japanerin … jedoch mit drei Armen; 2024 ein typischer KI-Fehler (der zugrunde liegende Prompt lautete: „japanese woman with long hair and red lips, dress is kimono, background mount fuji“) mini|KI-Darstellung einer Höhlenmalerei mit Abdrücken 6- und 7-fingriger Hände (GPT Image 2.5, September 2026)
Noch entstehen bei der Umsetzung von Prompts – vor allem bei der Darstellung von Lebewesen – immer wieder sachliche Fehler, die mehr oder weniger leicht erkennen lassen, dass es sich um KI-generierte Werke handelt. Besonders häufig sind etwa Fehler bei der Anzahl von Gliedmaßen, insbesondere bei menschlichen Händen. Auch die Darstellung von Händen wirkt oft unrealistisch. Manchmal werden selbst grobe Fehler beim flüchtigen Betrachten übersehen, da die Gesamtdarstellung ausgesprochen realistisch wirkt. Die Hersteller bringen in rascher Folge neue Programmversionen heraus, um diese Fehler zu minimieren.
Arten von KI-Kunst Mit KI-Kunst-Programmen wie Midjourney, DALL-E oder Stable Diffusion erstellte Werke sind Beispiele für generative KI-Kunst, eine Form von KI-Kunst an der Schnittstelle zur Generativen Kunst. Zur generativen KI-Kunst gehören neben diesen Bild- und Videogeneratoren auch Tools zur Erschaffung von Lyrik oder Musik. Generative-KI wurde beispielsweise genutzt, um eine mögliche Fortführung von Beethovens unvollendeter 10. Sinfonie vorzuschlagen.
Neben der generativen KI-Kunst gibt es auch weitere Arten von KI-Kunst, bei der keine digitalen Medien generiert werden, sondern KI z. B. genutzt wird, um Menschen zu analysieren oder Interaktionen zu steuern. Beispiele hierfür sind die Installation „Smile to Vote“, die mittels Gesichtserkennung die politischen Präferenzen eines Menschen schätzt, oder die Installation „Smart Hans“, die mittels Mustererkennung rät, an welche Zahl ein Mensch gerade denkt.
Bei KI-Kunst-Projekten wie dem humanoiden Roboter Ai-Da oder dem „dezentralen autonomen Künstler“ Botto übernimmt die Künstliche Intelligenz zunehmend die Autorenschaft und entscheidet größtenteils autonom über die Inhalte ihrer Kunst. Botto versucht zusätzlich die wirtschaftliche Seite der Kunst abzubilden und nutzt Smart Contracts, um eigenständig Auktionen seiner KI-Kunstwerke einzuleiten und Einnahmen zu verwalten.
KI-Kunst im Kunstbetrieb KI-Kunst in der Kunstproduktion und der Kreativbranche Seit den frühen 2020er-Jahren haben sich generative KI-Modelle zunehmend in der Öffentlichkeit etabliert und Auswirkungen auf die Kunstproduktion und die Kreativbranche. Dies führte zu interdisziplinären Debatten über Urheberschaft, Kreativität sowie die allgemeine Rolle und Nutzung von KI in der Kunst.
Im Bereich der Kunstproduktion lassen sich unterschiedliche Ansätze zum Umgang mit KI und KI-Kunst feststellen:
In einigen Werken wird die KI selbst zum eigenständigen, künstlerischen Akteur. Ein bekanntes Beispiel dafür ist das KI-generierte Gemälde Edmond de Belamy des Künstlerkollektivs Obvious, das 2018 bei Christie’s versteigert wurde.
In anderen Arbeiten wird KI als Werkzeug in der künstlerischen Produktion eingesetzt. Ein Beispiel für eine solche Kollaboration stellen die Arbeiten von Sofia Crespo dar. Die Künstlerin verwendet künstliche neuronale Netzwerke zur Erzeugung von Bildern, die Technik mit Natur kombinieren. Auch Mario Klingemann setzt künstliche Intelligenz als kreativen Partner ein, indem er neuronale Netzwerke für die Erforschung neuer künstlerischer Ausdrucksformen nutzt.
Der Künstler Patrick Tresset integriert in seinen Arbeiten unter anderem Robotertechnologie und KI und thematisiert KI(-Kunst) darüber hinaus als Reflexionsobjekt.