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2026-07-06T19:29:44Z

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= Einleitung =

'''[[KI-Kunst]]''' oder '''[[Artificial Intelligence Art|AI Art]]''' bezeichnet Kunst, die mit Hilfe von [[Künstliche Intelligenz|Künstlicher Intelligenz]] entsteht, durch KI beeinflusst wird oder KI selbst zum Thema macht. Dazu gehören [[Text-zu-Bild-Generator|Text-zu-Bild-Generatoren]], [[Bild-zu-Bild-Generator|Bild-zu-Bild-Verfahren]], [[Generative Adversarial Networks|GANs]], [[Diffusionsmodell|Diffusionsmodelle]], KI-gestützte [[Videokunst]], [[Musik]], [[Installation|Installationen]], [[Computerkunst]], [[Digitale Kunst]] und [[Zeitgenössische Kunst]]. Im Mittelpunkt steht nicht nur die Frage, ob eine Maschine kreativ sein kann, sondern auch, wie Menschen mit [[Algorithmus|Algorithmen]], [[Trainingsdaten]], [[Prompt Engineering|Prompts]], [[Urheberrecht]], [[Ethik]] und [[Medienkompetenz]] verantwortungsvoll umgehen.

{{#ev:youtube| https://www.youtube.com/watch?v=W4rCg6GQs_s |500|center}}

Dieser aiMOOC führt Dich in die wichtigsten Begriffe, Verfahren und Debatten der KI-Kunst ein. Du lernst, wie generative Bildsysteme arbeiten, warum [[Prompting]] eine neue Form künstlerischer Steuerung sein kann, welche Rolle [[Datensatz|Datensätze]] spielen und warum Fragen nach [[Autorschaft]], [[Copyright]], [[Kennzeichnungspflicht]], [[Transparenz]] und [[Fairness]] für die Kunst der Gegenwart zentral sind.

[[Datei:Théâtre D’opéra Spatial.png|500px|rahmenlos|center]]

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== Lernziele ==

# [[Begriffsklärung]]: Du kannst erklären, was [[KI-Kunst]], [[generative Kunst]], [[Computerkunst]] und [[zeitgenössische Kunst]] miteinander verbindet und voneinander unterscheidet.
# [[Technikverständnis]]: Du verstehst Grundideen von [[Maschinelles Lernen|maschinellem Lernen]], [[Neuronales Netz|neuronalen Netzen]], [[GAN|GANs]], [[Diffusionsmodell|Diffusionsmodellen]] und [[Prompt Engineering]].
# [[Bildkompetenz]]: Du kannst KI-generierte Bilder analysieren, ihre Wirkung beschreiben und typische Muster, Fehler oder [[Bias]] erkennen.
# [[Urheberrecht]]: Du kannst zentrale urheberrechtliche und lizenzbezogene Fragen zu KI-Kunst benennen, ohne einfache Patentrezepte zu erwarten.
# [[Ethik]]: Du kannst Chancen und Risiken von KI-Kunst in Bezug auf [[Transparenz]], [[Täuschung]], [[Datenethik]], [[Kulturelle Aneignung]] und [[Nachhaltigkeit]] diskutieren.
# [[Kreative Praxis]]: Du kannst eigene künstlerische Experimente mit KI planen, dokumentieren, reflektieren und präsentieren.

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== Grundbegriffe ==

'''[[KI-Kunst]]''' umfasst Werke, bei denen [[Künstliche Intelligenz]] im Entstehungsprozess eine wesentliche Rolle spielt. Dabei kann KI als '''Generator''', als '''Werkzeug''' oder als '''Inspiration''' eingesetzt werden. Als Generator erzeugt sie neue Bilder, Texte, Videos oder Klänge aus Eingaben. Als Werkzeug unterstützt sie Menschen bei Auswahl, Variation, [[Retusche]], [[Inpainting]], [[Upscaling]] oder [[Stiltransfer]]. Als Inspiration liefert sie Entwürfe, Bildideen oder unerwartete Kombinationen, die anschließend menschlich weiterentwickelt werden.

'''[[Generative Kunst]]''' ist älter als aktuelle KI-Systeme. Sie meint Kunst, die nach Regeln, Programmen, Zufallsprozessen, mathematischen Strukturen oder algorithmischen Verfahren entsteht. Ein generatives Werk kann mit einfachen Regeln, mit einem [[Computerprogramm]], mit Sensoren, mit [[Zufall]] oder mit komplexem [[Machine Learning]] erzeugt werden. Nicht jede generative Kunst ist KI-Kunst, aber viele Formen aktueller KI-Kunst sind generativ.

'''[[Zeitgenössische Kunst]]''' bezeichnet Kunst der Gegenwart. KI-Kunst gehört dazu, wenn sie aktuelle gesellschaftliche, technische, ästhetische und politische Fragen sichtbar macht. Ein KI-Bild ist nicht automatisch bedeutende Kunst. Entscheidend sind Kontext, Idee, Reflexion, Materialbewusstsein, Gestaltung und die Frage, ob das Werk eine nachvollziehbare künstlerische Haltung entwickelt.

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

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== Wie entsteht KI-Kunst? ==

Bei vielen KI-Bildsystemen beginnt der Prozess mit einem [[Prompt]]. Ein Prompt ist eine Eingabe, die aus Text, Bildern, Skizzen, Parametern oder Kombinationen davon bestehen kann. Die KI erzeugt daraus Vorschläge, indem sie Muster nutzt, die sie während des Trainings aus großen Datenmengen gelernt hat. Diese Muster sind keine Kopien im einfachen Sinn, aber sie sind durch die Auswahl und Struktur der [[Trainingsdaten]] geprägt.

Ein typischer Arbeitsprozess umfasst mehrere Schritte. Zunächst entwickelt die Künstlerin oder der Künstler eine Idee, ein Thema oder eine ästhetische Richtung. Danach werden Prompts formuliert, Parameter angepasst und mehrere Varianten erzeugt. Anschließend werden Ergebnisse ausgewählt, verglichen, verworfen, kombiniert oder weiterbearbeitet. In vielen professionellen Projekten folgen [[Bildbearbeitung]], [[Collage]], [[3D-Grafik]], [[Animation]], [[Sounddesign]], [[Installation]] oder eine kuratorische Einbettung. Die künstlerische Leistung kann also in der Idee, der Auswahl, dem Prozess, der Nachbearbeitung, der Präsentation und der kritischen Reflexion liegen.

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== Modelle und Verfahren ==

'''[[Generative Adversarial Networks|GANs]]''' bestehen vereinfacht aus zwei Teilen: Ein Generator erzeugt Bilder, ein Diskriminator bewertet, ob sie den Trainingsdaten ähneln. Durch diesen Wettbewerb entstehen immer überzeugendere Ergebnisse. GANs wurden besonders in der frühen Phase der KI-Bildkunst bekannt.

'''[[Diffusionsmodell|Diffusionsmodelle]]''' erzeugen Bilder häufig aus Rauschen heraus. Beim Training lernen sie, verrauschte Bilder schrittweise zu rekonstruieren. Bei der Generierung wird dieser Prozess kreativ genutzt: Aus zufälligem Rauschen entsteht nach vielen Rechenschritten ein Bild, das zum Prompt passt.

'''[[Transformer]]''' und multimodale Modelle verbinden Text, Bild und andere Datentypen. Dadurch können Systeme Prompts semantisch besser erfassen, Bildbereiche gezielt verändern oder Bilder mit Sprache beschreiben. Solche Modelle sind für aktuelle KI-Kunst besonders wichtig, weil sie [[Sprache]], [[Bild]] und [[Kontext]] miteinander verknüpfen.

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== Geschichte: Von Computerkunst zu generativer KI ==

Die Idee, Maschinen an kreativen Prozessen zu beteiligen, ist älter als die heutigen Bildgeneratoren. Bereits in den 1950er Jahren wurde [[Künstliche Intelligenz]] als Forschungsfeld geprägt. Die [[Dartmouth Conference]] von 1956 gilt als wichtiger Startpunkt der KI-Forschung. In den 1960er Jahren entstanden frühe Formen der [[Computerkunst]], etwa durch [[Plotterzeichnung|Plotterzeichnungen]], mathematische Bildsysteme und algorithmische Experimente. Künstlerinnen und Künstler wie [[Frieder Nake]], [[Georg Nees]] oder [[Vera Molnár]] untersuchten, wie Regeln, Zufall und Maschine neue Bildsprachen hervorbringen können.

Später entstanden Systeme wie [[AARON]] von [[Harold Cohen]], das über Jahrzehnte eigenständig Zeichnungen und Bildkompositionen erzeugte. Mit [[Deep Learning]], großen Datensätzen und leistungsfähigen Grafikkarten veränderte sich die Bildgenerierung stark. In den 2010er Jahren wurden GANs populär. 2018 wurde das KI-generierte Werk '''[[Edmond de Belamy]]''' des Kollektivs [[Obvious]] bei [[Christie’s]] versteigert und löste eine breite Debatte über Kunstmarkt, Autorschaft und Maschine aus.

[[Datei:Edmond de Belamy.png|500px|rahmenlos|center]]

Seit den frühen 2020er Jahren haben Text-zu-Bild-Systeme wie [[DALL-E]], [[Midjourney]], [[Stable Diffusion]] und [[Flux]] KI-Kunst einer breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Dadurch entstanden neue Möglichkeiten für [[Illustration]], [[Konzeptkunst]], [[Design]], [[Film]], [[Mode]], [[Game Design]] und [[Bildung]]. Zugleich verschärften sich Debatten über Trainingsdaten, Berufsrollen, Stilnachahmung, Rechte und Kennzeichnung.

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== KI-Kunst im Kunstbetrieb ==

KI-Kunst ist längst Teil von Ausstellungen, Festivals, Galerien und Sammlungen. Künstlerinnen und Künstler wie [[Refik Anadol]], [[Mario Klingemann]], [[Sofia Crespo]], [[Memo Akten]] oder [[Anna Ridler]] arbeiten mit [[Neuronales Netz|neuronalen Netzen]], Datenarchiven, biologischen Formen, historischen Sammlungen oder algorithmischen Prozessen. In vielen Arbeiten geht es nicht nur um ein einzelnes Bild, sondern um immersive Räume, bewegte Bilder, Datenvisualisierungen, Klang, Licht und Interaktion.

[[Datei:Unsupervised by Refik Anadol.jpg|500px|rahmenlos|center]]

[[Refik Anadol]] nutzt häufig große Datenmengen und audiovisuelle Installationen, um Daten als fließende, räumliche Bildwelten erfahrbar zu machen. Solche Arbeiten zeigen, dass KI-Kunst nicht auf schnelle Prompt-Bilder reduziert werden sollte. Sie kann Forschung, Architektur, Museum, [[Medienkunst]], [[Datenvisualisierung]] und [[Ästhetik]] verbinden.

[[Datei:Infinity Room by Refik Anadol.jpg|500px|rahmenlos|center]]

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== Ästhetische Merkmale und Bildkritik ==

KI-generierte Bilder wirken oft beeindruckend, weil sie viele visuelle Muster kombinieren können: Lichtstimmungen, Oberflächen, Perspektiven, Kamerastile, Kompositionen, Gesichter, Architekturen oder fantastische Räume. Gleichzeitig zeigen sie typische Schwächen. Dazu gehören unlogische Details, unklare Hände, fehlerhafte Schrift, stereotype Schönheitsideale, kulturelle Klischees, überglatte Oberflächen, uneindeutige Perspektiven oder eine starke Orientierung an häufigen Motiven der Trainingsdaten.

Gute [[Bildanalyse]] fragt deshalb nicht nur: '''Sieht das Bild schön aus?''' Sie fragt auch: '''Welche Vorstellungen von Welt, Körper, Geschlecht, Kultur, Technik und Macht werden sichtbar?''' KI-Kunst kann Wahrnehmung erweitern, aber auch Vorurteile verstärken. Gerade deshalb ist sie ein wichtiges Thema für [[Medienbildung]], [[Kunstunterricht]], [[Ethikunterricht]], [[Informatikunterricht]] und [[Politische Bildung]].

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== Prompting als künstlerische Praxis ==

Ein [[Prompt]] ist mehr als ein Befehl. In der künstlerischen Praxis kann er Entwurf, Konzept, Regieanweisung, Suchbewegung und Experiment zugleich sein. Gute Prompts beschreiben nicht nur Gegenstände, sondern auch Stimmung, Komposition, Material, Licht, Perspektive, Stil, Epoche, Medium, Farbigkeit und Kontext. Dennoch garantiert ein ausführlicher Prompt kein gutes Werk. Entscheidend ist die wiederholte Auswahl, Veränderung und Reflexion.

{{#ev:youtube| https://www.youtube.com/watch?v=mxP3G2Jb2LM |500|center}}

Professionelles Prompting sollte dokumentiert werden. Ein '''Prompt-Tagebuch''' kann Eingaben, Parameter, Seeds, Zwischenergebnisse, Nachbearbeitung, Quellen, Lizenzen und Entscheidungen festhalten. So wird sichtbar, welche Rolle der Mensch im Prozess hatte. Für Schule und Studium ist diese Dokumentation besonders wichtig, weil sie Lernwege nachvollziehbar macht.

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== Urheberrecht, Copyright und Trainingsdaten ==

KI-Kunst berührt komplexe Fragen des [[Urheberrecht|Urheberrechts]]. In Deutschland schützt das Urheberrecht Werke, wenn sie persönliche geistige Schöpfungen sind. Rein automatisch erzeugte Ergebnisse ohne ausreichenden menschlichen schöpferischen Beitrag sind deshalb rechtlich problematisch. Bei KI-assistierten Werken kann menschliche Auswahl, Komposition, Bearbeitung oder konzeptionelle Gestaltung bedeutsam sein. Die genaue Bewertung hängt jedoch vom Einzelfall, vom Land, vom Werkprozess und von der konkreten Nutzung ab. Dieser aiMOOC ersetzt keine Rechtsberatung.

Besonders umstritten sind [[Trainingsdaten]]. Viele KI-Modelle wurden mit großen Mengen an Bildern, Texten oder Musik trainiert. Darunter können urheberrechtlich geschützte Werke sein. Kritikerinnen und Kritiker fragen, ob Künstlerinnen und Künstler zustimmen, vergütet oder genannt werden müssten. Befürworterinnen und Befürworter verweisen auf neue kreative Möglichkeiten, Forschung, Innovation und den Unterschied zwischen Lernen von Mustern und Kopieren einzelner Werke. Diese Debatte ist weiterhin im Wandel.

[[Datei:Art Resists – Only Humans Make Art.svg|350px|rahmenlos|center]]

Für Lernende ist wichtig: Prüfe Nutzungsbedingungen, Lizenzen und Quellen. Verwende möglichst eigene Fotos, gemeinfreie Materialien, [[Creative Commons|Creative-Commons-Lizenzen]] oder ausdrücklich freigegebene Datensätze. Kennzeichne KI-Beteiligung transparent. Achte darauf, keine lebenden Künstlerinnen und Künstler gezielt zu imitieren, wenn dadurch Persönlichkeitsrechte, Marktinteressen oder faire Anerkennung verletzt werden könnten.

[[Datei:Yes AI art.svg|250px|rahmenlos|center]]

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== Transparenz, Kennzeichnung und Verantwortung ==

Transparenz bedeutet, dass Betrachterinnen und Betrachter erfahren können, ob und wie KI beteiligt war. Bei künstlerischen Arbeiten kann dies Teil des Werktextes, der Bildbeschreibung, der Ausstellungstafel, des Projektberichts oder der Dateimetadaten sein. Besonders wichtig ist Transparenz, wenn Bilder realistisch wirken, politische Aussagen transportieren, Personen zeigen, historische Ereignisse simulieren oder journalistisch erscheinen könnten.

In der Europäischen Union enthält der [[Artificial Intelligence Act|AI Act]] Transparenzpflichten für bestimmte KI-Systeme und KI-generierte Inhalte. Auch unabhängig von gesetzlichen Regeln ist eine klare Kennzeichnung pädagogisch sinnvoll: Sie stärkt Vertrauen, verhindert Täuschung und ermöglicht eine faire Diskussion über Kreativität, Technik und Verantwortung.

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== Ethik und Gesellschaft ==

KI-Kunst eröffnet neue Zugänge für Menschen, die nicht zeichnen, malen, fotografieren oder programmieren können. Sie kann Barrieren senken, Ideen visualisieren und inklusives Gestalten fördern. Gleichzeitig kann sie künstlerische Arbeit entwerten, Stilkopien erleichtern und Plattformmacht verstärken. Wer KI-Kunst nutzt, sollte deshalb nicht nur nach Effizienz fragen, sondern auch nach Verantwortung.

Wichtige ethische Fragen lauten: Welche Daten wurden verwendet? Welche Menschen wurden unsichtbar gemacht? Welche Stereotype werden wiederholt? Welche Bilder wirken glaubwürdig, obwohl sie erfunden sind? Wer verdient an den Systemen? Wie viel Energie verbraucht die Produktion? Wer bekommt Anerkennung? Wie können menschliche Künstlerinnen und Künstler fair beteiligt werden?

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== Praktischer Unterrichtsworkflow ==

Ein sinnvoller KI-Kunst-Workflow im Unterricht beginnt mit einem klaren Thema, nicht mit einem beliebigen Tool. Du kannst zum Beispiel ein gesellschaftliches Problem, ein literarisches Motiv, eine historische Epoche, eine musikalische Stimmung oder eine persönliche Fragestellung visualisieren. Danach sammelst Du Referenzen, klärst Rechte, entwickelst Prompts, erzeugst Varianten, analysierst die Ergebnisse, bearbeitest ausgewählte Bilder weiter und präsentierst Deinen Prozess.

Ein gutes Projekt enthält nicht nur ein Endbild, sondern auch Skizzen, verworfene Varianten, Reflexion, Quellenangaben, Prompt-Tagebuch und eine begründete Entscheidung. Dadurch wird aus einem schnellen KI-Output ein lernwirksamer künstlerischer Prozess.

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== Qualitätskriterien für KI-Kunst ==

# [[Konzept]]: Das Werk hat eine erkennbare Idee, Fragestellung oder Haltung.
# [[Prozessdokumentation]]: Prompt, Auswahl, Varianten und Bearbeitung sind nachvollziehbar dokumentiert.
# [[Bildgestaltung]]: Komposition, Farbe, Licht, Raum, Rhythmus und Materialwirkung unterstützen die Aussage.
# [[Originalität]]: Das Werk erschöpft sich nicht in Klischees, Stilkopien oder dekorativen Effekten.
# [[Reflexion]]: Die Rolle der KI wird kritisch betrachtet und nicht verschleiert.
# [[Transparenz]]: KI-Beteiligung, Quellen und Lizenzen werden kenntlich gemacht.
# [[Fairness]]: Persönlichkeitsrechte, Urheberrechte, kulturelle Kontexte und Arbeitsleistungen anderer werden respektiert.
# [[Transfer]]: Das Werk verbindet Technik, Kunst und gesellschaftliche Bedeutung.

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= Interaktive Aufgaben =

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== Quiz: Teste Dein Wissen ==

{{MC}}

'''Was bezeichnet KI-Kunst am treffendsten?'''
(Kunst die mithilfe von Künstlicher Intelligenz entsteht oder von ihr beeinflusst wird)
(!Kunst die nur von Robotern in Museen gemalt wird)
(!Kunst die grundsätzlich ohne menschliche Idee entsteht)
(!Kunst die ausschließlich aus Computercode ohne Bilder besteht)

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<br>

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'''Was ist ein Prompt in der KI-Kunst?'''
(Eine Eingabe mit der ein KI-System gesteuert wird)
(!Ein fertiger Bilderrahmen für digitale Kunst)
(!Ein Gesetzestext zum Urheberrecht)
(!Ein Museumspreis für Computerkunst)

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<br>

{{MC}}

'''Welche Rolle spielen Trainingsdaten bei generativer KI?'''
(Sie prägen die Muster die ein Modell lernen kann)
(!Sie ersetzen jede menschliche Entscheidung im Kunstprozess)
(!Sie sind immer vollständig gemeinfrei)
(!Sie verhindern automatisch Vorurteile im Ergebnis)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Welches Verfahren erzeugt Bilder häufig schrittweise aus Rauschen?'''
(Diffusionsmodell)
(!Lochkarte)
(!Taschenrechner)
(!Ölfarbe)

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<br>

{{MC}}

'''Was bedeutet KI als Werkzeug in der Kunstproduktion?'''
(KI unterstützt Bearbeitung Variation oder Erweiterung eines Werks)
(!KI verbietet menschliche Nachbearbeitung)
(!KI entscheidet immer allein über die Ausstellung)
(!KI macht Kunstkritik überflüssig)

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<br>

{{MC}}

'''Warum ist Transparenz bei KI-generierten Bildern wichtig?'''
(Damit Entstehung mögliche Täuschung und Verantwortung einordbar werden)
(!Damit alle Bilder automatisch wertvoll werden)
(!Damit keine Bildanalyse mehr nötig ist)
(!Damit Urheberrecht weltweit gleich geregelt ist)

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<br>

{{MC}}

'''Was beschreibt Urheberschaft im Kunstkontext?'''
(Die Zuordnung einer schöpferischen Leistung zu einer Person)
(!Die technische Auflösung eines Bildes)
(!Die zufällige Reihenfolge von Pixeln)
(!Die Größe eines Museumsraums)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was meint Bias bei KI-Bildern?'''
(Eine Verzerrung durch Daten Auswahl oder Modell)
(!Eine besonders hohe Bildauflösung)
(!Eine neutrale Garantie für Wahrheit)
(!Eine Farbmischung aus Blau und Gelb)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was ist generative Kunst?'''
(Kunst die durch Regeln Systeme oder Algorithmen neue Formen erzeugt)
(!Kunst die nur mit Wasserfarben gemalt wird)
(!Kunst die ausschließlich historische Gemälde kopiert)
(!Kunst die keine Wiederholung und keinen Prozess kennt)

{{E}}
<br>

{{MC}}

'''Was gehört zu verantwortungsvollem Prompting?'''
(Quellen prüfen Rechte respektieren und KI-Beteiligung kennzeichnen)
(!Prompts geheim halten und fremde Stile exakt kopieren)
(!Alle Ergebnisse ungeprüft veröffentlichen)
(!Trainingsdaten als bedeutungslos behandeln)

{{E}}
<br>

{{BR}}
== Memory ==

<div class="memo-quiz">
{|
|-
| Prompt || Eingabe an ein KI-System
|-
| Trainingsdaten || Material zum Lernen von Mustern
|-
| Diffusionsmodell || Bildaufbau aus Rauschen
|-
| GAN || Generator und Diskriminator
|-
| Bias || Verzerrung im Ergebnis
|-
| Transparenz || Offenlegung der KI-Beteiligung
|-
| Prompt-Tagebuch || Dokumentation des Prozesses
|-
| Urheberrecht || Schutz persönlicher geistiger Schöpfung
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== Drag and Drop ==

<div class="lueckentext-quiz">

{| class="wikitable"
! Ordne die richtigen Begriffe zu.
! Thema
|-
| '''Prompt'''
| Eingabe
|-
| '''Trainingsdaten'''
| Lernmaterial
|-
| '''Diffusionsmodell'''
| Generierungsverfahren
|-
| '''Transparenz'''
| Kennzeichnung
|-
| '''Bias'''
| Verzerrung

|}
{{E}}

<br>

{{BR}}
== Kreuzworträtsel ==

<div class="kreuzwort-quiz">
{|
|-
| Prompt || Welche Eingabe lenkt einen Bildgenerator?
|-
| Datensatz || Wie nennt man eine strukturierte Sammlung von Trainingsmaterial?
|-
| Diffusion || Welches Modellprinzip baut Bilder schrittweise aus Rauschen auf?
|-
| Urheber || Wie nennt man die Person der eine schöpferische Leistung zugerechnet wird?
|-
| Bias || Welcher Begriff bezeichnet eine Verzerrung in Daten oder Ergebnissen?
|-
| Kurator || Wer wählt Werke für eine Ausstellung aus und ordnet sie ein?
|}
{{E}}
<br>

{{BR}}
== LearningApps ==

<iframe> https://learningapps.org/index.php?s=KI-Kunst+künstliche+Intelligenz+Kunst+generative+Kunst+zeitgenössische+Kunst+AI+Art </iframe>

{{BR}}
== Lückentext ==

<quiz display=simple>
{'''Vervollständige den Text.'''<br>
|type="{}"}
KI-Kunst entsteht, wenn künstlerische Prozesse durch { Künstliche Intelligenz } unterstützt, geprägt oder reflektiert werden. Eine wichtige Eingabe für Bildgeneratoren heißt { Prompt }. Die Ergebnisse eines Modells hängen stark von den gelernten Mustern der { Trainingsdaten } ab. Bei vielen modernen Bildgeneratoren spielen { Diffusionsmodelle } eine zentrale Rolle. Für eine verantwortungsvolle Veröffentlichung ist { Transparenz } wichtig, damit Betrachterinnen und Betrachter die Entstehung einschätzen können. Im deutschen Urheberrecht sind Werke grundsätzlich persönliche geistige { Schöpfungen }. Deshalb sollte KI-Kunst immer mit Blick auf Rechte, Quellen, Lizenzen und { Ethik } reflektiert werden.
</quiz>

<br>

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= Offene Aufgaben =

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=== Leicht ===

# [[Bildvergleich]]: Suche zwei KI-generierte Bilder und zwei menschengemachte Kunstwerke zu einem ähnlichen Thema. Beschreibe Unterschiede in Wirkung, Details, Bildaufbau und Aussage.
# [[Prompt-Tagebuch]]: Erstelle fünf Prompts zu einem selbst gewählten Thema und dokumentiere, wie kleine Veränderungen die Ergebnisse beeinflussen.
# [[Begriffskarte]]: Gestalte eine Mindmap zu [[KI-Kunst]], [[Generative Kunst]], [[Prompt]], [[Trainingsdaten]], [[Bias]], [[Urheberrecht]] und [[Transparenz]].
# [[Kennzeichnung]]: Formuliere drei transparente Bildbeschreibungen für KI-generierte Werke, in denen Tool, Rolle des Menschen und Nachbearbeitung verständlich genannt werden.

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=== Standard ===

# [[Kunstkritik]]: Schreibe eine Rezension zu einem KI-Kunstwerk. Beurteile nicht nur die Optik, sondern auch Idee, Prozess, Kontext und gesellschaftliche Bedeutung.
# [[Kuratorisches Konzept]]: Plane eine kleine Ausstellung mit dem Titel '''Mensch Maschine Bild'''. Wähle fünf Werke oder Werkideen aus und begründe ihre Reihenfolge.
# [[Ethik-Debatte]]: Entwickle Pro- und Contra-Argumente zur Frage, ob KI-Bilder in Kunstwettbewerben erlaubt sein sollten.
# [[Lizenzprüfung]]: Recherchiere ein frei nutzbares Bildmaterial auf [[Wikimedia Commons]] und erkläre, wie Lizenz, Namensnennung und Weitergabe funktionieren.

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=== Schwer ===

# [[Eigenes KI-Kunstprojekt]]: Entwickle ein künstlerisches Projekt mit KI-Beteiligung. Dokumentiere Konzept, Prompts, Varianten, Auswahl, Nachbearbeitung, Quellen und Reflexion.
# [[Fallanalyse Urheberrecht]]: Analysiere einen fiktiven Fall, in dem ein KI-Bild den Stil einer lebenden Künstlerin imitiert. Entwickle eine begründete Position zu Fairness, Recht und Verantwortung.
# [[Datenkritik]]: Untersuche, welche Stereotype in KI-Bildern zu Berufen, Geschlecht, Alter oder Kultur sichtbar werden können. Präsentiere Beispiele und Gegenstrategien.
# [[Performance oder Installation]]: Entwirf eine Installation, in der Publikum, KI-System und künstlerische Entscheidung zusammenwirken. Beschreibe Raum, Ablauf, Technik, Datenschutz und Aussage.

{{:Offene Aufgabe - MOOC erstellen}}

{{BR}}
= Lernkontrolle =

# [[Transferanalyse]]: Erkläre an einem selbst gewählten Beispiel, warum ein beeindruckendes KI-Bild nicht automatisch ein überzeugendes Kunstwerk ist.
# [[Entscheidungsszenario]]: Eine Schule möchte KI-Bildgeneratoren im Kunstunterricht einsetzen. Entwickle Regeln, die Kreativität ermöglichen und zugleich Rechte, Datenschutz und Fairness berücksichtigen.
# [[Vergleich]]: Vergleiche generative Kunst der 1960er Jahre mit aktueller KI-Kunst. Gehe auf Technik, Rolle des Zufalls, Rolle des Menschen und gesellschaftliche Wirkung ein.
# [[Kritische Bildanalyse]]: Analysiere ein realistisches KI-Bild daraufhin, welche Hinweise auf synthetische Erzeugung, Stereotype oder mögliche Täuschung erkennbar sind.
# [[Konzeptentwicklung]]: Plane ein KI-Kunstwerk zum Thema Erinnerung. Begründe, welche Daten, Prompts, Medien und Präsentationsform Du einsetzen würdest.
# [[Argumentation]]: Nimm Stellung zur Aussage: '''KI ist kein Ersatz für Kunst, sondern ein neues künstlerisches Medium.'''
Begründe differenziert mit Beispielen.
# [[Reflexion]]: Beschreibe, wie sich Deine Vorstellung von Autorschaft verändert, wenn Mensch, Datensatz, Modell und Plattform gemeinsam an einem Bildprozess beteiligt sind.

<br>
<br>

{{BR}}
= Lernnachweis =

Für einen überzeugenden Lernnachweis zu diesem Thema solltest Du zeigen, dass Du KI-Kunst technisch, ästhetisch, rechtlich und ethisch reflektieren kannst. Wichtig sind ein eigenes oder analysiertes Werk, eine nachvollziehbare Prozessdokumentation, ein Prompt-Tagebuch, eine begründete Bildanalyse, eine transparente Kennzeichnung der KI-Beteiligung, eine Prüfung von Quellen und Lizenzen sowie eine kritische Einordnung von Chancen und Risiken. Besonders stark ist ein Lernnachweis, wenn er nicht nur Ergebnisse zeigt, sondern Entscheidungen erklärt: Warum wurde ein Prompt verändert? Warum wurde ein Bild verworfen? Welche Rolle spielte menschliche Auswahl? Welche Verantwortung entsteht durch Veröffentlichung?

<br>
<br>

{{BR}}
= OERs zum Thema =

<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/KI-Kunst </iframe>

<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/Generative_Kunst </iframe>

<iframe> https://de.m.wikipedia.org/wiki/K%C3%BCnstliche_Intelligenz </iframe>

[https://commons.wikimedia.org/wiki/Category:Artificial_intelligence_art Wikimedia Commons: Artificial intelligence art]

[https://commons.wikimedia.org/wiki/Commons:AI-generated_media Wikimedia Commons: AI-generated media]

<br>

{{BR}}
= Links =

{| align=center
{{:D-Tab}}
'''[[KI-Kunst]]'''
# [[Künstliche Intelligenz]]
# [[Generative Kunst]]
# [[Computerkunst]]
# [[Digitale Kunst]]
# [[Zeitgenössische Kunst]]
# [[Medienkunst]]
# [[Maschinelles Lernen]]
# [[Neuronales Netz]]
# [[Deep Learning]]
# [[Generative Adversarial Networks]]
# [[Diffusionsmodell]]
# [[Text-zu-Bild-Generator]]
# [[Prompt Engineering]]
# [[Trainingsdaten]]
# [[Bias]]
# [[Urheberrecht]]
# [[Creative Commons]]
# [[Medienkompetenz]]
# [[Ethik]]
# [[Artificial Intelligence Act]]
|}

[[Kategorie:Kunst]]
[[Kategorie:Bildende Kunst]]
[[Kategorie:Zeitgenössische Kunst]]
[[Kategorie:Digitale Kunst]]
[[Kategorie:Medienkunst]]
[[Kategorie:Künstliche Intelligenz]]
[[Kategorie:Informatik]]
[[Kategorie:Medienbildung]]
[[Kategorie:Ethik]]
[[Kategorie:Politische Bildung]]
[[Kategorie:Deutsch]]
[[Kategorie:Sekundarstufe I]]
[[Kategorie:Sekundarstufe II]]
[[Kategorie:Studium]]

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

KI-Kunst und generative Kunst - Versionsgeschichte

Glanz: aiMOOC über GPT aiMOOC Action erstellt