Quelltext der Seite KI Kunst - Warum KI kein neuer Pinsel ist

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= KI-Kunst - Warum KI kein neuer Pinsel ist =
{{#ev:youtube|   https://www.youtube.com/watch?v=8dyReIUnJUg   |500|center}}

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= Einleitung =
[[KI-Kunst]] wirkt auf den ersten Blick wie eine neue Variante des digitalen Arbeitens: Früher malte man mit [[Pinsel]], [[Farbe]], [[Kamera]], [[Collage]], [[Computer]] oder [[Grafiktablett]], heute schreibt man einen [[Prompt]] und erhält ein Bild. Diese Sicht ist jedoch zu einfach. Eine bildgenerierende [[Künstliche Intelligenz|KI]] ist nicht bloß ein Werkzeug in der Hand einer einzelnen Person, sondern ein komplexes [[soziotechnisches System]] aus [[Trainingsdaten]], [[Maschinelles Lernen|maschinellem Lernen]], [[Modellarchitektur]], [[Softwareoberfläche]], [[Plattformökonomie]], [[Urheberrecht]], [[Kunstmarkt]] und menschlichen Entscheidungen. Deshalb lautet die zentrale Frage dieses aiMOOCs: '''Warum ist KI kein neuer Pinsel, sondern eine neue Produktionsbedingung von Bildern?'''

Der Kurs verbindet [[Kunstgeschichte]], [[Epochen der Kunst|Epochen]], [[Stilrichtung|Stilrichtungen]], [[Medienbildung]], [[Ethik]], [[Urheberrecht]] und [[Bildkompetenz]]. Du lernst, KI-Bilder nicht nur nach ihrer Oberfläche zu beurteilen, sondern nach den historischen, technischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Zusammenhängen, in denen sie entstehen.

[[Datei:State of AI Art Machine Learning Models.svg|500px|rahmenlos|center]]

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= Lernziele =
Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, warum [[KI-Kunst]] mehr ist als ein digitales Zeichenwerkzeug. Du kannst zentrale Begriffe wie [[Prompt]], [[Trainingsdaten]], [[Diffusionsmodell]], [[Generative Adversarial Networks|GAN]], [[Latent Space]], [[Stiltransfer]], [[Autorschaft]] und [[Appropriation Art|Aneignungskunst]] sinnvoll verwenden. Du kannst KI-Bilder kunsthistorisch einordnen, mit traditionellen [[Stilrichtung|Stilrichtungen]] vergleichen und kritisch beurteilen, welche Rolle [[Urheberrecht]], [[Bias]], [[Stereotyp]] und [[Transparenz]] spielen. Außerdem entwickelst Du eigene Kriterien für verantwortungsvolle kreative Arbeit mit KI-Systemen.

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= Was ist KI-Kunst? =
[[KI-Kunst]] bezeichnet künstlerische oder bildgestalterische Arbeiten, die ganz oder teilweise mithilfe von [[Künstliche Intelligenz|KI-Systemen]] entstehen. Dazu zählen unter anderem [[Text-zu-Bild-Generator|Text-zu-Bild-Systeme]], [[Bild-zu-Bild-Generator|Bild-zu-Bild-Verfahren]], [[Neuronaler Stiltransfer|neuronaler Stiltransfer]], [[Generative Adversarial Networks|Generative Adversarial Networks]], [[Diffusionsmodell|Diffusionsmodelle]], [[Inpainting]], [[Outpainting]], [[Deepfake|Deepfakes]] und [[multimodal]]e Systeme, die Text, Bild, Ton oder Video miteinander verbinden.

Wichtig ist: Ein KI-Bild entsteht nicht allein im Moment des Schreibens eines Prompts. Es beruht auf vielen vorgelagerten Entscheidungen: Welche Bilder und Texte wurden gesammelt? Wie wurden sie beschriftet? Welche Werke wurden in die [[Trainingsdaten]] aufgenommen? Welche [[Filterblase|Filter]], [[Moderation|Moderationsregeln]] und [[Nutzungsbedingungen]] gelten? Welche Parameter steuern das Ergebnis? Wer wählt aus, bearbeitet weiter, veröffentlicht und verkauft das Bild? Diese Fragen machen KI-Kunst zu einem Thema, das über Technik hinausgeht.

[[Datei:AI relation to Generative Models subset, venn diagram.png|500px|rahmenlos|center]]

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= Warum KI kein neuer Pinsel ist =
Ein [[Pinsel]] überträgt die Bewegung der Hand relativ direkt auf ein sichtbares Material. Auch ein [[Grafiktablett]] oder eine [[Kamera]] verändert diesen Vorgang, aber die Bedienperson entscheidet in der Regel unmittelbar über Ausschnitt, Linie, Druck, Komposition oder Belichtung. Ein KI-System arbeitet anders: Es erzeugt Bilder aus statistischen Mustern, die in großen Datenmengen gelernt wurden. Die einzelne Person gibt eine Richtung vor, aber das System übersetzt diese Richtung durch ein Modell, dessen innere Gewichtungen für die Nutzenden meist nicht durchschaubar sind.

Der Satz '''KI ist kein neuer Pinsel''' bedeutet nicht, dass Kunstschaffende KI nicht als Werkzeug verwenden können. Er bedeutet, dass dieses Werkzeug selbst bereits kulturelle, technische und rechtliche Vorentscheidungen enthält. Ein Pinsel hat keine Trainingsdaten. Ein Pinsel kennt keine Milliarden Bild-Text-Paare. Ein Pinsel reproduziert nicht automatisch Stilmerkmale aus fremden Werken. Ein Pinsel verändert nicht die Frage, wer als [[Urheber]] gilt, in derselben Weise wie ein KI-System. Deshalb muss KI-Kunst als '''neue Bildinfrastruktur''' verstanden werden.

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== Der Unterschied zwischen Werkzeug und System ==
Ein Werkzeug erweitert menschliche Handlungsmöglichkeiten. Ein System organisiert Handlungsmöglichkeiten. Bei KI-Kunst gehören zum System mindestens fünf Ebenen:
# [[Datensatz]]: Die Sammlung von Bildern, Texten und Metadaten, aus denen das Modell Muster lernt.
# [[Modell]]: Die mathematische Struktur, die Verbindungen zwischen Text, Bild, Stil, Form, Farbe und Motiv berechnet.
# [[Interface]]: Die Oberfläche, über die Nutzende Prompts, Parameter, Seeds, Referenzbilder oder Stile eingeben.
# [[Auswahl]]: Die menschliche Entscheidung, welches Ergebnis verworfen, weiterbearbeitet oder veröffentlicht wird.
# [[Kontext]]: Der Ort der Präsentation, etwa [[Museum]], [[Galerie]], [[Social Media]], [[Werbung]], [[Schule]] oder [[Kunstmarkt]].

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= Kunstgeschichte: Werkzeuge, Medien und Brüche =
Die Geschichte der Kunst ist auch eine Geschichte neuer Materialien, Medien und Apparate. Die [[Ölmalerei]] veränderte seit der frühen Neuzeit die Möglichkeiten von [[Farbe]], [[Lasur]] und [[Detailgenauigkeit]]. Die [[Fotografie]] löste im 19. Jahrhundert Debatten darüber aus, ob maschinell erzeugte Bilder Kunst sein können. Die [[Collage]] und der [[Dadaismus]] stellten infrage, ob ein Kunstwerk vollständig neu geschaffen sein muss. [[Marcel Duchamp]] zeigte mit dem [[Readymade]], dass Auswahl, Kontext und Idee selbst künstlerisch werden können. [[Pop Art]] arbeitete mit Bildern der Massenmedien. [[Konzeptkunst]] verschob den Schwerpunkt vom handwerklichen Objekt zur Idee.

Diese Geschichte hilft, KI-Kunst einzuordnen. Neue Technik zerstört Kunst nicht automatisch. Aber jede Technik verändert, was als künstlerische Leistung gilt. Bei KI-Kunst verschiebt sich der Fokus besonders stark: von der handwerklichen Ausführung zur Auswahl, Konzeption, Datenkritik, Prozessgestaltung, Nachbearbeitung und Reflexion.

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== Zeitstrahl der digitalen und generativen Kunst ==
{| class="wikitable"
! Zeitraum
! Entwicklung
! Bedeutung für KI-Kunst
|-
| [[1950er]] und [[1960er]]
| Frühe [[Computerkunst]], [[Algorithmische Kunst]], Plotterzeichnungen und mathematische Bildverfahren
| Kunst wird zunehmend als Regel, Code und Prozess gedacht.
|-
| [[1970er]]
| [[Harold Cohen]] entwickelt das Programm [[AARON]]
| Ein frühes Beispiel dafür, dass Programme selbstständig Bildentscheidungen treffen können.
|-
| [[1980er]] und [[1990er]]
| [[Digitale Kunst]], [[Videokunst]], [[Netzkunst]] und interaktive Installationen verbreiten sich
| Der Computer wird nicht nur Werkzeug, sondern künstlerischer Raum.
|-
| [[2010er]]
| [[Deep Learning]], [[Generative Adversarial Networks]] und [[Neuronaler Stiltransfer]] werden populär
| KI-Systeme können Bildstile, Gesichter, Formen und Bildräume zunehmend überzeugend erzeugen.
|-
| ab [[2021]]
| Große [[Text-zu-Bild-Generator|Text-zu-Bild-Modelle]] werden öffentlich nutzbar
| Prompting, Trainingsdaten, Copyright und Bildflut werden zentrale Kulturfragen.
|}

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= Epochen und Stilrichtungen als Prompt-Vokabular =
In vielen KI-Bildsystemen tauchen Namen von [[Kunststil|Kunststilen]], [[Epoche|Epochen]] und Künstlerinnen oder Künstlern als steuernde Wörter auf. Ein Prompt wie „im Stil des [[Impressionismus]]“ ruft jedoch nicht die historische Erfahrung des Impressionismus auf, sondern statistische Muster, die das Modell mit diesem Wort verbindet. Hier liegt ein entscheidender Unterschied: Eine [[Stilrichtung]] ist kunsthistorisch nicht nur eine Oberfläche. Sie umfasst Weltbild, Technik, Material, gesellschaftliche Situation, Bildthemen, Institutionen und Konflikte.

{| class="wikitable"
! Epoche oder Stilrichtung
! Kunsthistorischer Kern
! Risiko bei KI-Prompting
|-
| [[Renaissance]]
| Perspektive, Proportion, Humanismus und Wiederbezug auf die Antike
| Reduktion auf harmonische Körper, Zentralperspektive und „alte Meister“-Optik
|-
| [[Barock]]
| Dramatische Bewegung, Lichtregie, Machtinszenierung und religiöse Bildsprache
| Verwechslung von Stil mit bloßem Hell-Dunkel-Effekt
|-
| [[Romantik]]
| Gefühl, Naturerfahrung, Erhabenheit und Sehnsucht
| Reduktion auf Nebel, Mondlicht und einsame Figuren
|-
| [[Realismus]]
| Darstellung sozialer Wirklichkeit und alltäglicher Lebensbedingungen
| Verwechslung mit fotografischer Genauigkeit
|-
| [[Impressionismus]]
| Wahrnehmung von Licht, Atmosphäre und flüchtigem Moment
| Reduktion auf pastellige Farben und lockeren Pinselduktus
|-
| [[Expressionismus]]
| Ausdruck innerer Spannung, starke Farbe, Verzerrung und Gesellschaftskritik
| Reduktion auf grelle Farben und verzerrte Gesichter
|-
| [[Kubismus]]
| Aufbrechen der Zentralperspektive, Mehransichtigkeit und Formanalyse
| Reduktion auf geometrische Flächen
|-
| [[Surrealismus]]
| Traumlogik, Unbewusstes, Irritation und Bildmontage
| Reduktion auf zufällige Fantasiebilder
|-
| [[Dadaismus]]
| Anti-Kunst, Provokation, Collage und Kritik an bürgerlichen Kunstnormen
| Verlust des historischen Protests durch dekorative Zufälligkeit
|-
| [[Pop Art]]
| Massenmedien, Konsumkultur, Werbung und serielle Bildformen
| Verwechslung mit bunter Comic-Ästhetik
|-
| [[Konzeptkunst]]
| Idee, Sprache, Kontext und Regel als Werkbestandteil
| Übersehen, dass der Prozess wichtiger sein kann als das fertige Bild
|-
| [[Digitale Kunst]]
| Kunst mit digitalen Werkzeugen, Code, Netzwerken und interaktiven Systemen
| Verengung auf glatte Computeroptik
|}

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== Stil ist mehr als Oberfläche ==
Wenn ein KI-System ein Bild „im Stil des Impressionismus“ erzeugt, kann es sichtbare Merkmale imitieren: helle Palette, kurze Pinselstriche, Landschaft, Lichtstimmung. Es übernimmt aber nicht automatisch die historische Bedeutung dieser Stilrichtung: die Modernisierung des Sehens, die Rolle der Stadt, die Veränderung von Freizeit, die Kritik an akademischen Kunstnormen oder die technischen Bedingungen der Freilichtmalerei. Deshalb ist kunsthistorische Bildung besonders wichtig: Sie schützt davor, Stil nur als Effektfilter zu verstehen.

[[Datei:An astronaut riding a horse (Monet) 2022-08-30.png|400px|rahmenlos|center]]

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= Wie generative Bild-KI funktioniert =
Bildgenerierende KI-Systeme lernen nicht wie Menschen durch bewusstes Betrachten, sondern durch mathematische Optimierung. Sie analysieren große Mengen von Bild-Text-Beziehungen und bilden daraus Muster. Ein System lernt zum Beispiel, dass bestimmte Wörter häufig mit bestimmten Farben, Formen, Bildkompositionen, Gegenständen oder Stilmerkmalen zusammenhängen. Beim Generieren wird dann kein einzelnes gespeichertes Bild einfach kopiert, sondern ein neues Bild aus gelernten Wahrscheinlichkeiten aufgebaut. Trotzdem können Trainingsdaten, Ähnlichkeiten, Stilübernahmen und mögliche Rechtsverletzungen problematisch sein.

[[Datei:Stable Diffusion architecture.png|500px|rahmenlos|center]]

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== Diffusionsmodelle ==
Ein [[Diffusionsmodell]] arbeitet vereinfacht gesagt mit Rauschen und Entrauschen. Im Training lernt das Modell, wie Bilder schrittweise verrauscht werden und wie aus Rauschen wieder sinnvolle Bildstrukturen entstehen können. Bei der Generierung startet das System mit Rauschen und nähert sich Schritt für Schritt einem Bild an, das zum Prompt passt. Dabei spielen [[Textencoder]], [[Latent Space|latente Bildräume]], [[Seed|Seeds]], [[Sampling]], [[Guidance Scale]] und andere Parameter eine Rolle.

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== Generative Adversarial Networks ==
[[Generative Adversarial Networks]] bestehen aus zwei gegeneinander arbeitenden Komponenten: einem Generator und einem Diskriminator. Der Generator erzeugt Bilder, der Diskriminator bewertet, ob sie echten Trainingsbeispielen ähneln. Durch dieses Gegenspiel kann das System lernen, immer überzeugendere Bilder herzustellen. GANs waren besonders wichtig für frühe realistische KI-Gesichter, Stilbilder und experimentelle generative Kunst.

[[Datei:Generative Adversarial Network illustration.svg|500px|rahmenlos|center]]

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== Neuronaler Stiltransfer ==
Beim [[Neuronaler Stiltransfer|neuronalen Stiltransfer]] werden Inhalte eines Bildes mit visuellen Merkmalen eines anderen Bildes kombiniert. Dabei kann zum Beispiel die Komposition eines Fotos mit Farb- und Formmustern eines bekannten Kunstwerks verbunden werden. Dieses Verfahren machte vielen Menschen erstmals sichtbar, dass KI nicht nur Objekte erkennen, sondern auch Bildstile transformieren kann.

[[Datei:Scottish-highland-cattle-1-style.jpg|500px|rahmenlos|center]]

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== Latenter Raum ==
Der [[Latent Space|latente Raum]] ist ein rechnerischer Bedeutungsraum. In ihm werden Bild- und Textmerkmale nicht als sichtbare Bilder gespeichert, sondern als mathematische Beziehungen. Nähe im latenten Raum bedeutet: Bestimmte Merkmale treten statistisch gemeinsam auf. Das erklärt, warum Prompts oft überraschende Ergebnisse liefern. Ein Wort verändert nicht nur ein einzelnes Objekt, sondern kann die gesamte Bildlogik verschieben.

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= Prompting: Schreiben, Steuern, Kuratieren =
[[Prompt Engineering|Prompting]] ist die Kunst, ein KI-System durch Sprache, Referenzbilder und Parameter zu lenken. Ein Prompt kann Motiv, Material, Perspektive, Licht, Stil, Format, Stimmung und technische Eigenschaften enthalten. Trotzdem ist Prompting nicht dasselbe wie Malen. Ein Pinselstrich ist eine direkte Spur der Hand. Ein Prompt ist eher eine Anweisung an ein komplexes Bildsystem.

Gute KI-Arbeit besteht häufig nicht in einem einzigen genialen Prompt, sondern in einem Prozess: Idee entwickeln, Prompt formulieren, Varianten erzeugen, Ergebnisse prüfen, Fehler erkennen, Parameter verändern, Bild weiterbearbeiten, Quellen und Rechte reflektieren, Veröffentlichungskontext wählen. Die künstlerische Leistung verschiebt sich also zur [[Kuration]], [[Konzeption]], [[Bildkritik]] und [[Postproduktion]].

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== Prompt-Beispiel und Analyse ==
{| class="wikitable"
! Prompt-Baustein
! Beispiel
! Wirkung
|-
| Motiv
| Eine Person betrachtet ein leuchtendes Bildarchiv
| Legt das Hauptthema fest
|-
| Epoche
| inspiriert vom Barock
| Gibt Lichtdramaturgie und Inszenierung vor
|-
| Medium
| digitale Collage
| Verändert die erwartete Materialästhetik
|-
| Perspektive
| Blick von oben
| Steuert Bildraum und Komposition
|-
| Ethik-Hinweis
| keine lebenden Künstler imitieren
| Unterstützt verantwortungsvolle Stilentscheidungen
|-
| Negativer Prompt
| keine verzerrten Hände, keine Stereotype
| Versucht unerwünschte Bildmerkmale zu reduzieren
|}

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= Autorschaft: Wer macht das Bild? =
Die Frage nach der [[Autorschaft]] ist bei KI-Kunst besonders schwierig. Beteiligt sind die Person, die das Bild in Auftrag gibt oder promptet, die Entwicklerinnen und Entwickler des Modells, die Betreiber der Plattform, die Urheberinnen und Urheber der Trainingsbilder, die Menschen, die Datensätze beschriftet oder moderiert haben, und manchmal auch Personen, deren Bilder oder Stile indirekt in Trainingsdaten vorkommen.

In der Kunstgeschichte ist Autorschaft nie völlig einfach gewesen. In Werkstätten der [[Renaissance]] arbeiteten Meister, Gehilfen und Lernende gemeinsam. In der [[Fotografie]] entscheiden Technik, Objektiv, Licht, Labor und Abzug mit. In der [[Konzeptkunst]] kann eine Idee wichtiger sein als die Ausführung. KI-Kunst verschärft diese Fragen jedoch, weil sehr viele unsichtbare Beiträge in das Modell eingehen.

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== Autorschaft als Entscheidungskette ==
{| class="wikitable"
! Entscheidung
! Menschlicher Anteil
! Systemischer Anteil
|-
| Thema wählen
| Intention, Fragestellung, Zielgruppe
| Plattformvorschläge und Bildtrends
|-
| Prompt formulieren
| Sprache, Stilentscheidung, kunsthistorisches Wissen
| Modellinterne Wort-Bild-Beziehungen
|-
| Bild generieren
| Parameterwahl und Variantensteuerung
| Berechnung durch Modell und Trainingsmuster
|-
| Ergebnis auswählen
| Urteil, Geschmack, Konzept, Kritikfähigkeit
| Menge und Qualität der erzeugten Varianten
|-
| Bild bearbeiten
| Montage, Retusche, Kontextualisierung
| Funktionen wie Inpainting, Upscaling und Filter
|-
| Veröffentlichung
| Titel, Erklärung, Lizenz, Transparenz
| Plattformregeln, Sichtbarkeit und Algorithmen
|}

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= Urheberrecht, Trainingsdaten und Verantwortung =
Bei KI-Kunst geht es nicht nur um Ästhetik, sondern auch um [[Urheberrecht]], [[Persönlichkeitsrecht]], [[Datenschutz]], [[Transparenz]] und [[Fairness]]. Viele Bildmodelle wurden oder werden mit sehr großen Datensätzen trainiert. Darin können urheberrechtlich geschützte Werke, Fotos, Illustrationen, Produktbilder, private Bilder oder problematische Inhalte enthalten sein. Ob und wann Training, Output oder Stilübernahme rechtlich zulässig sind, hängt vom jeweiligen Land, vom konkreten Modell, von den Daten, vom Ausgabebild und vom Nutzungskontext ab. Dieser Kurs ersetzt keine Rechtsberatung.

In Deutschland und der Europäischen Union sind insbesondere die Fragen wichtig, ob ein Werk eine persönliche geistige Schöpfung ist, welche Rolle [[Text und Data Mining]] spielt, ob Rechteinhaber einen Nutzungsvorbehalt erklären konnten, wie KI-generierte Inhalte gekennzeichnet werden müssen und ob ein Ausgabebild wesentliche geschützte Merkmale eines vorhandenen Werkes übernimmt. Für Schule, Studium und kreative Praxis ist deshalb ein sorgfältiger Umgang sinnvoll: Quellen prüfen, Nutzungsbedingungen lesen, keine lebenden Künstlerinnen oder Künstler ungefragt imitieren, KI-Anteile transparent machen und eigene kreative Entscheidungen dokumentieren.

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== Trainingsdaten als kulturelles Gedächtnis und Problemfeld ==
[[Trainingsdaten]] sind nicht neutral. Sie enthalten Auswahlentscheidungen, Lücken, Machtverhältnisse und Vorurteile. Wenn bestimmte Bildtypen im Internet häufiger vorkommen, können KI-Systeme diese überbetonen. Wenn Berufe, Geschlechter, Hautfarben, Kulturen oder Körper in Datensätzen stereotyp dargestellt werden, kann das Modell solche Stereotype reproduzieren. Deshalb gehört zur KI-Kunst immer auch [[Datenkritik]].

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== Bias und Stereotype ==
[[Bias]] bedeutet eine systematische Verzerrung. Ein KI-Bildmodell kann zum Beispiel bestimmte Berufe häufiger männlich darstellen, bestimmte Kulturen exotisieren oder Schönheit an sehr engen Normen ausrichten. Solche Fehler sind nicht bloß technische Pannen. Sie zeigen, dass KI-Systeme gesellschaftliche Bilder und Vorurteile aufnehmen und verstärken können. Künstlerische Arbeit mit KI kann deshalb kritisch sein, wenn sie diese Muster sichtbar macht, stört oder reflektiert.

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= KI-Kunst und Kunstmarkt =
KI-Bilder verändern auch den [[Kunstmarkt]]. Sie können schnell, billig und massenhaft erzeugt werden. Dadurch entstehen neue Möglichkeiten für [[Illustration]], [[Concept Art]], [[Game Design]], [[Werbung]], [[Social Media]] und experimentelle Kunst. Gleichzeitig geraten professionelle Bildberufe unter Druck, wenn Auftraggeber menschliche Arbeit durch billigere KI-Ausgaben ersetzen. Außerdem stellt sich die Frage, wie Originalität, Knappheit und Provenienz bewertet werden, wenn Millionen Varianten erzeugt werden können.

Ein KI-Bild wird nicht automatisch wertvoll, weil es technisch beeindruckend ist. In der Kunst zählen auch Kontext, Idee, Haltung, Materialentscheidung, Präsentation, Risiko und gesellschaftliche Relevanz. Deshalb kann ein reflektiertes KI-Projekt künstlerisch interessant sein, während ein beliebiges schön aussehendes KI-Bild eher dekorativ bleibt.

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= KI-Kunst als Gegenstand der Bildanalyse =
Bei der Analyse von KI-Kunst helfen klassische Methoden der [[Bildanalyse]], müssen aber erweitert werden. Neben Beschreibung, Formanalyse, Deutung und Kontext brauchst Du Fragen nach Datengrundlage, Modell, Prompt, Bearbeitung und Kennzeichnung.

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== Analysemodell in sieben Schritten ==
# [[Bildbeschreibung]]: Was ist sichtbar? Welche Motive, Figuren, Farben, Räume und Blickrichtungen erkennst Du?
# [[Formanalyse]]: Wie sind Komposition, Licht, Perspektive, Textur, Schärfe, Stil und Format gestaltet?
# [[Kunsthistorische Einordnung]]: Welche Epochen, Stile oder Bildtraditionen werden erkennbar zitiert?
# [[Technische Analyse]]: Wurde das Bild durch Text-zu-Bild, Bild-zu-Bild, Stiltransfer, Inpainting oder Montage erzeugt?
# [[Promptanalyse]]: Welche sprachlichen Anweisungen könnten das Bild geprägt haben?
# [[Ethikprüfung]]: Gibt es Stereotype, problematische Körperbilder, kulturelle Aneignung, Deepfake-Risiken oder fehlende Kennzeichnung?
# [[Deutung]]: Welche Aussage entsteht durch das Zusammenspiel von Bild, Technik und Kontext?

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= KI-Kunst und kulturelle Aneignung =
[[Kulturelle Aneignung]] ist ein sensibles Thema in der KI-Kunst. Wenn KI-Systeme kulturelle Zeichen, religiöse Symbole, traditionelle Muster oder indigene Bildsprachen ohne Kontext mischen, können bedeutungsvolle kulturelle Formen zur bloßen Oberfläche werden. Besonders problematisch ist es, wenn marginalisierte Gruppen nicht beteiligt sind, ihre Bildsprachen aber kommerziell genutzt werden. Verantwortungsvolle KI-Kunst fragt daher: Wem gehört ein Bildwissen? Wer profitiert? Wer wird dargestellt? Wer darf widersprechen?

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= KI-Kunst in Schule, Ausbildung und Studium =
Im Unterricht bietet KI-Kunst große Chancen. Du kannst historische Stile vergleichen, Bildsprache analysieren, Quellenkritik üben, ethische Fragen diskutieren und eigene kreative Prozesse dokumentieren. Wichtig ist aber, dass KI nicht als Abkürzung für Denken verwendet wird. Ein gutes KI-Projekt zeigt, was Du entschieden, geprüft, verworfen und begründet hast.

{{BR}}
== Projektidee: Stilgeschichte kritisch visualisieren ==
Eine Lerngruppe kann mehrere KI-Bilder zu einer Epoche erstellen und anschließend prüfen, welche Klischees entstehen. Beim Thema [[Impressionismus]] wäre zu fragen: Werden immer nur Seerosen, Lichtpunkte und Pastellfarben erzeugt? Fehlen soziale Aspekte, moderne Stadt, Bahnhöfe oder Freizeitkultur? Beim [[Expressionismus]] wäre zu fragen: Wird die gesellschaftskritische Spannung sichtbar oder nur eine grelle Oberfläche? So wird aus KI-Nutzung ein kunsthistorisches Forschungsprojekt.

[[Datei:An astronaut riding a horse (Hiroshige) 2022-08-30.png|400px|rahmenlos|center]]

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= Fallbeispiele für Diskussionen =
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== Fallbeispiel 1: Der scheinbar alte Meister ==
Ein KI-Bild sieht aus wie ein Gemälde der [[Renaissance]]. Es zeigt perfekte Perspektive, weiches Licht und antike Architektur. Die Analyse darf aber nicht bei „sieht alt aus“ stehen bleiben. Du fragst: Welche Elemente stammen aus tatsächlichen Renaissance-Konventionen? Welche sind moderne Fantasie? Welche Körperbilder werden wiederholt? Wird eine Epoche verstanden oder nur imitiert?

{{BR}}
== Fallbeispiel 2: Der lebende Künstler als Prompt ==
Eine Person gibt den Namen einer lebenden Künstlerin oder eines lebenden Künstlers in ein KI-System ein, um Aufträge im ähnlichen Stil zu erzeugen. Rechtlich und ethisch ist das heikel. Auch wenn ein Stil als solcher nicht immer einfach geschützt ist, kann eine gezielte Nachahmung unfair sein, die wirtschaftliche Existenz gefährden und die persönliche Handschrift einer Person ausnutzen. Verantwortungsvolles Prompting vermeidet solche Imitationen und entwickelt stattdessen eigene Stilbeschreibungen.

{{BR}}
== Fallbeispiel 3: Das KI-Bild im Museum ==
Ein Museum zeigt KI-generierte Bilder. Entscheidend ist nicht nur, ob sie schön aussehen. Wichtig ist die kuratorische Frage: Was wird sichtbar gemacht? Der Algorithmus? Die Datengrundlage? Die Geschichte der Computerkunst? Die Arbeit der Menschen hinter dem System? Die Kritik an Bildproduktion? Erst durch diesen Kontext kann aus einem generierten Bild ein reflektierter Beitrag zur [[Zeitgenössische Kunst|zeitgenössischen Kunst]] werden.

[[Datei:Who Fears 2021.jpg|500px|rahmenlos|center]]

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= Argumente: KI als Werkzeug und KI als Strukturwandel =
Es gibt gute Gründe, KI als Werkzeug zu betrachten: Menschen entwickeln Ideen, formulieren Prompts, wählen Ergebnisse aus, bearbeiten Bilder weiter und stellen sie in künstlerische Zusammenhänge. Gleichzeitig gibt es gute Gründe, KI nicht nur als Werkzeug zu sehen: Sie beruht auf massenhaften Daten, verschiebt Autorschaft, automatisiert Stilproduktion, verändert Märkte und erzeugt neue rechtliche Konflikte. Eine differenzierte Position lautet daher: '''KI kann in einem künstlerischen Prozess als Werkzeug genutzt werden, ist aber kunsthistorisch und gesellschaftlich mehr als ein Werkzeug.'''

{{BR}}
= Kriterien für verantwortungsvolle KI-Kunst =
# [[Transparenz]]: Mache sichtbar, wenn KI wesentlich am Bild beteiligt war.
# [[Eigenleistung]]: Dokumentiere Deine Idee, Auswahl, Überarbeitung und Begründung.
# [[Quellenkritik]]: Prüfe, welche Modelle, Daten oder Referenzen Du verwendest.
# [[Respekt]]: Imitiere keine lebenden Künstlerinnen und Künstler ohne Zustimmung.
# [[Fairness]]: Achte auf Stereotype, Diskriminierung und kulturelle Aneignung.
# [[Rechtsbewusstsein]]: Beachte Nutzungsbedingungen, Lizenzen und Urheberrechte.
# [[Kontext]]: Erkläre, warum KI für Deine Aussage sinnvoll ist.
# [[Nachbearbeitung]]: Nutze eigene Gestaltung, statt nur Varianten zu konsumieren.
# [[Dokumentation]]: Halte Prompts, Parameter, Schritte und Entscheidungen fest.
# [[Kritikfähigkeit]]: Frage, was das Bild verschweigt, vereinfacht oder verzerrt.

{{BR}}
= Glossar =
{| class="wikitable"
! Begriff
! Erklärung
|-
| [[KI-Kunst]]
| Kunst oder Gestaltung, die ganz oder teilweise mithilfe künstlicher Intelligenz entsteht.
|-
| [[Prompt]]
| Texteingabe oder Anweisung, mit der ein KI-System gesteuert wird.
|-
| [[Trainingsdaten]]
| Daten, aus denen ein KI-Modell Muster lernt.
|-
| [[Diffusionsmodell]]
| Generatives Modell, das aus Rauschen schrittweise ein Bild erzeugt.
|-
| [[Generative Adversarial Networks]]
| Modelltyp mit Generator und Diskriminator.
|-
| [[Latent Space]]
| Mathematischer Bedeutungsraum, in dem Bild- und Textmerkmale organisiert werden.
|-
| [[Seed]]
| Startwert, der Varianten und Wiederholbarkeit einer Generierung beeinflusst.
|-
| [[Inpainting]]
| KI-gestütztes Ergänzen oder Ersetzen von Bildbereichen.
|-
| [[Outpainting]]
| KI-gestütztes Erweitern eines Bildes über den ursprünglichen Rand hinaus.
|-
| [[Bias]]
| Systematische Verzerrung in Daten, Modellen oder Ergebnissen.
|-
| [[Autorschaft]]
| Frage danach, wer für ein Werk schöpferisch, rechtlich und kulturell verantwortlich ist.
|-
| [[Kuration]]
| Auswahl, Anordnung und Kontextualisierung von Bildern oder Werken.
|}

{{BR}}
= Merksatz =
'''KI-Kunst ist nicht einfach Malerei mit einem neuen Pinsel. Sie ist Bildproduktion in einem Netzwerk aus Daten, Modellen, Menschen, Märkten, Rechten und Deutungen. Wer KI-Kunst verstehen will, muss deshalb nicht nur Bilder anschauen, sondern ihre Entstehungsbedingungen analysieren.'''

[[Datei:Mona lisa the great wave o lbfgs i content h 720 m vgg19 cw 100000.0 sw 30000.0 tv 1.0.jpg|400px|rahmenlos|center]]

{{BR}}
= Interaktive Aufgaben =

{{BR}}
== Quiz: Teste Dein Wissen ==
{{MC}}

'''Warum ist KI-Kunst nicht einfach mit einem neuen Pinsel vergleichbar?'''
(Weil KI-Systeme auf Trainingsdaten, Modellen und Plattformen beruhen)
(!Weil KI-Bilder nie von Menschen ausgewählt werden)
(!Weil Pinsel keine Kunst erzeugen können)
(!Weil digitale Bilder grundsätzlich keine Kunst sind)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was ist ein Prompt?'''
(Eine Texteingabe oder Anweisung an ein KI-System)
(!Ein historischer Malgrund)
(!Eine klassische Drucktechnik)
(!Ein Museumskatalog)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was sind Trainingsdaten in der bildgenerierenden KI?'''
(Bilder, Texte und Metadaten, aus denen ein Modell Muster lernt)
(!Die fertigen Bilder einer Ausstellung)
(!Die Farben auf einer Palette)
(!Die Eintrittskarten eines Museums)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was beschreibt ein Diffusionsmodell vereinfacht?'''
(Ein Verfahren, das aus Rauschen schrittweise ein Bild erzeugt)
(!Ein Verfahren zum Trocknen von Ölfarbe)
(!Eine Epoche der Renaissance)
(!Eine Art von Bilderrahmen)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Warum ist kunsthistorisches Wissen beim Prompting wichtig?'''
(Weil Stilrichtungen mehr bedeuten als sichtbare Oberflächen)
(!Weil alle Stile nur aus Farbtönen bestehen)
(!Weil KI keine Bilder mit Stil erzeugen kann)
(!Weil Kunstgeschichte für digitale Bilder verboten ist)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was meint Bias bei KI-Bildern?'''
(Eine systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen)
(!Eine besonders glänzende Bildoberfläche)
(!Eine Form des Bilderrahmens)
(!Eine neutrale mathematische Wahrheit)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welche Frage gehört zur Analyse von KI-Kunst?'''
(Welche Rolle spielten Modell, Daten, Prompt und Auswahl)
(!Welche Farbe hatte ausschließlich der erste Pinselstrich)
(!Wie schwer war die Leinwand vor dem Malen)
(!Welche Museumswände wurden zuerst gestrichen)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was ist eine verantwortungsvolle Praxis im Umgang mit KI-Kunst?'''
(KI-Anteile transparent machen und eigene Entscheidungen dokumentieren)
(!Lebende Künstler ungefragt möglichst genau imitieren)
(!Alle Ergebnisse ohne Prüfung veröffentlichen)
(!Prompts grundsätzlich geheim halten)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welche kunsthistorische Bewegung stellte die Idee des fertigen Kunstobjekts besonders stark infrage?'''
(Konzeptkunst)
(!Romanik)
(!Rokoko)
(!Historismus)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Warum kann die Verwendung von Künstlernamen in Prompts problematisch sein?'''
(Weil sie gezielte Stilnachahmung und faire Vergütung berühren kann)
(!Weil Namen in Prompts technisch unmöglich sind)
(!Weil alle Künstlernamen automatisch gemeinfrei sind)
(!Weil Stilfragen nie etwas mit Ethik zu tun haben)

{{E}}
<br>

{{BR}}
== Memory ==
<div class="memo-quiz">
{|
|-
| Prompt || Texteingabe zur Steuerung eines KI-Systems
|-
| Trainingsdaten || Materialbasis für gelernte Muster
|-
| Diffusion || Schrittweises Entrauschen zum Bild
|-
| Bias || Systematische Verzerrung
|-
| Kuration || Auswahl und Kontextualisierung von Ergebnissen
|-
| Autorschaft || Frage nach schöpferischer Verantwortung
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== Drag and Drop ==
<div class="lueckentext-quiz">

{| class="wikitable" 
! Ordne die richtigen Begriffe zu.
! Thema
|-
| '''Fotografie'''
| Apparat und Bildausschnitt
|-
| '''Collage'''
| Kombination vorhandener Bildelemente
|-
| '''Readymade'''
| Auswahl und Kontext als Kunstentscheidung
|-
| '''Konzeptkunst'''
| Idee wichtiger als handwerkliche Ausführung
|-
| '''KI-Kunst'''
| Daten, Modell, Prompt und Auswahl
|-
| '''Stiltransfer'''
| Übertragung visueller Merkmale
|}

{{E}}

<br>

{{BR}}
== Kreuzworträtsel ==
<div class="kreuzwort-quiz">
{|
|-
| Prompt || Wie heißt eine Texteingabe, mit der ein KI-Bildsystem gesteuert wird?
|-
| Datensatz || Wie nennt man eine geordnete Sammlung von Trainingsmaterial?
|-
| Diffusion || Welches Verfahren erzeugt Bilder vereinfacht durch schrittweises Entrauschen?
|-
| Urheber || Wie nennt man eine Person, die ein Werk schöpferisch geschaffen hat?
|-
| Bias || Wie heißt eine systematische Verzerrung in Daten oder Ergebnissen?
|-
| Kontext || Was ist neben dem Bild selbst wichtig, um Kunst zu deuten?
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== LearningApps ==
<iframe> https://learningapps.org/index.php?s=KI+Kunst+Kunstgeschichte+Epochen+Stilrichtungen </iframe>

{{BR}}
== Lückentext ==
<quiz display=simple>
{'''Vervollständige den Text.'''<br>
|type="{}"}
KI-Kunst entsteht nicht allein durch einen digitalen Pinsel, sondern durch das Zusammenspiel von { Trainingsdaten }, Modell, Interface und menschlicher Auswahl. Ein { Prompt } ist eine sprachliche Anweisung, die ein Bildsystem steuert. Ein { Diffusionsmodell } kann aus Rauschen schrittweise ein Bild erzeugen. Kunsthistorische Stile sind mehr als Oberflächen, weil sie immer auch einen historischen { Kontext } besitzen. Eine verantwortungsvolle KI-Praxis macht KI-Anteile { transparent } und dokumentiert eigene Entscheidungen. Problematisch wird KI-Kunst unter anderem dann, wenn sie Stereotype durch { Bias } verstärkt oder lebende Künstler ungefragt imitiert. Deshalb braucht die Analyse von KI-Kunst sowohl Bildkompetenz als auch { Datenkritik }.
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= Offene Aufgaben =

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=== Leicht ===
# [[Bildbeschreibung]]: Suche ein KI-generiertes Bild und beschreibe es ohne Bewertung. Achte auf Motiv, Farbe, Licht, Raum, Figuren und Stimmung.
# [[Promptanalyse]]: Formuliere drei mögliche Prompts, die zu einem ausgewählten KI-Bild geführt haben könnten. Begründe Deine Vermutungen.
# [[Stilvergleich]]: Vergleiche ein KI-Bild, das „impressionistisch“ wirkt, mit einem echten Werk des [[Impressionismus]]. Notiere Gemeinsamkeiten und Unterschiede.
# [[Transparenz]]: Entwirf ein kleines Schild für eine Ausstellung, auf dem ehrlich erklärt wird, wie ein KI-Bild entstanden ist.

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=== Standard ===
# [[Kunstgeschichte]]: Erstelle eine Zeitleiste von der [[Fotografie]] über [[Computerkunst]] bis zur KI-Kunst. Erkläre zu jeder Station, welche Debatte sie ausgelöst hat.
# [[Ethik]]: Schreibe eine Stellungnahme zur Frage, ob man lebende Künstlerinnen und Künstler in Prompts namentlich imitieren sollte.
# [[Datenkritik]]: Untersuche mehrere KI-Bilder zu Berufen. Prüfe, ob Geschlechterrollen, Hautfarben, Alter oder Körperformen stereotyp dargestellt werden.
# [[Kuratorisches Konzept]]: Plane eine Mini-Ausstellung mit fünf KI-Bildern zum Thema „Stil ist nicht Oberfläche“. Formuliere Titel, Reihenfolge und Wandtexte.

{{BR}}
=== Schwer ===
# [[Urheberrecht]]: Recherchiere die Grundfragen von KI-Kunst und Urheberrecht in Deutschland. Erstelle eine Übersicht, die zwischen Training, Output, Bearbeitung und Veröffentlichung unterscheidet.
# [[Künstlerisches Projekt]]: Entwickle eine eigene Bildserie, in der Du KI nur als einen Schritt verwendest. Dokumentiere Idee, Prompts, Varianten, Auswahl, Nachbearbeitung und Reflexion.
# [[Kritische Bildanalyse]]: Analysiere ein KI-Bild nach dem Sieben-Schritte-Modell aus diesem aiMOOC. Beziehe Kunstgeschichte, Technik, Ethik und Kontext ein.
# [[Debatte]]: Organisiere eine Pro-und-Contra-Diskussion zur These „KI demokratisiert Kunst“. Berücksichtige Chancen, Arbeitsbedingungen, Macht der Plattformen und kulturelle Vielfalt.

{{:Offene Aufgabe - MOOC erstellen}}

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= Lernkontrolle =
# [[Transferanalyse]]: Erkläre an einem selbst gewählten Beispiel, warum ein KI-Bild kunsthistorisch überzeugend aussehen kann, ohne die Geschichte der zitierten Stilrichtung wirklich zu verstehen.
# [[Vergleich]]: Vergleiche Pinsel, Kamera und KI-System als Bildwerkzeuge. Arbeite heraus, worin jeweils menschliche Kontrolle, technische Vermittlung und Zufall liegen.
# [[Fallentscheidung]]: Eine Werbeagentur möchte den Stil einer lebenden Illustratorin mit KI nachahmen, ohne sie zu beauftragen. Beurteile den Fall ethisch und wirtschaftlich.
# [[Ausstellungskritik]]: Entwirf Kriterien, nach denen ein Museum entscheiden könnte, ob ein KI-Bild ausstellungswürdig ist.
# [[Promptreflexion]]: Entwickle einen Prompt zu einer historischen Stilrichtung und schreibe anschließend eine Reflexion darüber, welche historischen Aspekte der Prompt vermutlich vereinfacht.
# [[Medienkompetenz]]: Erstelle einen Leitfaden für Mitschülerinnen und Mitschüler, wie sie KI-Bilder erkennen, kennzeichnen und verantwortungsvoll verwenden können.

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{{BR}}
= Lernnachweis =
Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur ein KI-Bild erzeugst, sondern den gesamten Prozess verstehst und begründest. Dein Lernnachweis kann aus einer Analyse, einer Präsentation, einem Portfolio oder einem künstlerischen Projekt bestehen.

# [[Fachbegriffe]]: Verwende zentrale Begriffe wie Prompt, Trainingsdaten, Diffusionsmodell, Bias, Autorschaft und Kuration korrekt.
# [[Kunsthistorische Einordnung]]: Zeige, welche Epoche oder Stilrichtung Du behandelst und warum sie nicht nur aus Oberflächenmerkmalen besteht.
# [[Prozessdokumentation]]: Dokumentiere Prompts, Varianten, Auswahlentscheidungen, Nachbearbeitung und Reflexion.
# [[Ethik und Recht]]: Erkläre, wie Du mit Urheberrecht, Künstlernamen, Trainingsdaten, Transparenz und Stereotypen umgegangen bist.
# [[Bildanalyse]]: Analysiere mindestens ein Ergebnis nach Beschreibung, Form, Technik, Kontext und Deutung.
# [[Eigenleistung]]: Mache deutlich, worin Deine eigene kreative, analytische oder kuratorische Leistung besteht.
# [[Präsentation]]: Stelle Deine Ergebnisse verständlich, kritisch und visuell nachvollziehbar dar.

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{{BR}}
= OERs zum Thema =
<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/KI-Kunst </iframe>
<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion </iframe>
<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz </iframe>

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{{BR}}
= Links =
{| align=center
{{:D-Tab}}
'''[[KI-Kunst]]'''
# [[Künstliche Intelligenz]]
# [[Generative Kunst]]
# [[Computerkunst]]
# [[Digitale Kunst]]
# [[Kunstgeschichte]]
# [[Epochen der Kunst]]
# [[Stilrichtung]]
# [[Prompt Engineering]]
# [[Diffusionsmodell]]
# [[Generative Adversarial Networks]]
# [[Neuronaler Stiltransfer]]
# [[Trainingsdaten]]
# [[Urheberrecht]]
# [[Medienkompetenz]]
# [[Ethik]]
# [[Bildanalyse]]
|}

[[Kategorie:Kunst]]
[[Kategorie:Kunstgeschichte]]
[[Kategorie:Künstliche Intelligenz]]
[[Kategorie:Medienbildung]]
[[Kategorie:Digitale Bildung]]
[[Kategorie:Informatik]]
[[Kategorie:Ethik]]
[[Kategorie:Urheberrecht]]
[[Kategorie:Politische Bildung]]
[[Kategorie:OER]]
[[Kategorie:Klasse 9-10]]
[[Kategorie:Sekundarstufe II]]

{{BR}}
= aiMOOC-Projekte =
[[Kategorie:AI_MOOC]] [[Kategorie:GPT aiMOOC]]
{{MT}}