Zum Inhalt springen

KI-Kunst und generative Kunst

Aus MOOCsWiki Staging
Version vom 6. Juli 2026, 21:29 Uhr von Glanz (Diskussion | Beiträge) (aiMOOC über GPT aiMOOC Action erstellt)
(Unterschied) ← Nächstältere Version | Aktuelle Version (Unterschied) | Nächstjüngere Version → (Unterschied)

KI-Kunst und generative Kunst



Einleitung

KI-Kunst oder AI Art bezeichnet Kunst, die mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz entsteht, durch KI beeinflusst wird oder KI selbst zum Thema macht. Dazu gehören Text-zu-Bild-Generatoren, Bild-zu-Bild-Verfahren, GANs, Diffusionsmodelle, KI-gestützte Videokunst, Musik, 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 Algorithmen, Trainingsdaten, 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 Datensätze spielen und warum Fragen nach Autorschaft, Copyright, Kennzeichnungspflicht, Transparenz und Fairness für die Kunst der Gegenwart zentral sind.


Lernziele

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


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.


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.


Modelle und Verfahren

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.

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.


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 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.

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.


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 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.

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.


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.


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.


KI-Kunst berührt komplexe Fragen des 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.

Für Lernende ist wichtig: Prüfe Nutzungsbedingungen, Lizenzen und Quellen. Verwende möglichst eigene Fotos, gemeinfreie Materialien, 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.


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 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.


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?


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.


Qualitätskriterien für KI-Kunst

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


Interaktive Aufgaben


Quiz: Teste Dein Wissen

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)




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)




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)




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




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)




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)




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)




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)




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)




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)





Memory

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





Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu. Thema
Prompt Eingabe
Trainingsdaten Lernmaterial
Diffusionsmodell Generierungsverfahren
Transparenz Kennzeichnung
Bias Verzerrung





Kreuzworträtsel

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?





LearningApps


Lückentext

Vervollständige den Text.

KI-Kunst entsteht, wenn künstlerische Prozesse durch

unterstützt, geprägt oder reflektiert werden. Eine wichtige Eingabe für Bildgeneratoren heißt

. Die Ergebnisse eines Modells hängen stark von den gelernten Mustern der

ab. Bei vielen modernen Bildgeneratoren spielen

eine zentrale Rolle. Für eine verantwortungsvolle Veröffentlichung ist

wichtig, damit Betrachterinnen und Betrachter die Entstehung einschätzen können. Im deutschen Urheberrecht sind Werke grundsätzlich persönliche geistige

. Deshalb sollte KI-Kunst immer mit Blick auf Rechte, Quellen, Lizenzen und

reflektiert werden.




Offene Aufgaben


Leicht

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


Standard

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


Schwer

  1. Eigenes KI-Kunstprojekt: Entwickle ein künstlerisches Projekt mit KI-Beteiligung. Dokumentiere Konzept, Prompts, Varianten, Auswahl, Nachbearbeitung, Quellen und Reflexion.
  2. 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.
  3. Datenkritik: Untersuche, welche Stereotype in KI-Bildern zu Berufen, Geschlecht, Alter oder Kultur sichtbar werden können. Präsentiere Beispiele und Gegenstrategien.
  4. Performance oder Installation: Entwirf eine Installation, in der Publikum, KI-System und künstlerische Entscheidung zusammenwirken. Beschreibe Raum, Ablauf, Technik, Datenschutz und Aussage.




Text bearbeiten Bild einfügen Video einbetten Interaktive Aufgaben erstellen



Lernkontrolle

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




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?




OERs zum Thema

Wikimedia Commons: Artificial intelligence art

Wikimedia Commons: AI-generated media



Links


aiMOOC-Projekte





Schulfach+

Prüfungsliteratur 2026
Bundesland Bücher Kurzbeschreibung
Baden-Württemberg

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck

Mittlere Reife

  1. Der Markisenmann - Jan Weiler oder Als die Welt uns gehörte - Liz Kessler
  2. Ein Schatten wie ein Leopard - Myron Levoy oder Pampa Blues - Rolf Lappert

Abitur Dorfrichter-Komödie über Wahrheit/Schuld; Roman über einen Ort und deutsche Geschichte. Mittlere Reife Wahllektüren (Roadtrip-Vater-Sohn / Jugendroman im NS-Kontext / Coming-of-age / Provinzroman).

Bayern

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck

Abitur Lustspiel über Machtmissbrauch und Recht; Roman als Zeitschnitt deutscher Geschichte an einem Haus/Grundstück.

Berlin/Brandenburg

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Woyzeck - Georg Büchner
  3. Der Biberpelz - Gerhart Hauptmann
  4. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck

Abitur Gerichtskomödie; soziales Drama um Ausbeutung/Armut; Komödie/Satire um Diebstahl und Obrigkeit; Roman über Erinnerungsräume und Umbrüche.

Bremen

Abitur

  1. Nach Mitternacht - Irmgard Keun
  2. Mario und der Zauberer - Thomas Mann
  3. Emilia Galotti - Gotthold Ephraim Lessing oder Miss Sara Sampson - Gotthold Ephraim Lessing

Abitur Roman in der NS-Zeit (Alltag, Anpassung, Angst); Novelle über Verführung/Massenpsychologie; bürgerliche Trauerspiele (Moral, Macht, Stand).

Hamburg

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun

Abitur Justiz-/Machtkritik als Komödie; Großstadtroman der Weimarer Zeit (Rollenbilder, Aufstiegsträume, soziale Realität).

Hessen

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Woyzeck - Georg Büchner
  3. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck
  4. Der Prozess - Franz Kafka

Abitur Gerichtskomödie; Fragmentdrama über Gewalt/Entmenschlichung; Erinnerungsroman über deutsche Brüche; moderner Roman über Schuld, Macht und Bürokratie.

Niedersachsen

Abitur

  1. Der zerbrochene Krug - Heinrich von Kleist
  2. Das kunstseidene Mädchen - Irmgard Keun
  3. Die Marquise von O. - Heinrich von Kleist
  4. Über das Marionettentheater - Heinrich von Kleist

Abitur Schwerpunkt auf Drama/Roman sowie Kleist-Prosatext und Essay (Ehre, Gewalt, Unschuld; Ästhetik/„Anmut“).

Nordrhein-Westfalen

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck

Abitur Komödie über Wahrheit und Autorität; Roman als literarische „Geschichtsschichtung“ an einem Ort.

Saarland

Abitur

  1. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck
  2. Furor - Lutz Hübner und Sarah Nemitz
  3. Bahnwärter Thiel - Gerhart Hauptmann

Abitur Erinnerungsroman an einem Ort; zeitgenössisches Drama über Eskalation/Populismus; naturalistische Novelle (Pflicht/Überforderung/Abgrund).

Sachsen (berufliches Gymnasium)

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Woyzeck - Georg Büchner
  3. Irrungen, Wirrungen - Theodor Fontane
  4. Der gute Mensch von Sezuan - Bertolt Brecht
  5. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck
  6. Der Trafikant - Robert Seethaler

Abitur Mischung aus Klassiker-Drama, sozialem Drama, realistischem Roman, epischem Theater und Gegenwarts-/Erinnerungsroman; zusätzlich Coming-of-age im historischen Kontext.

Sachsen-Anhalt

Abitur

  1. (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Themenfelder)

Abitur Schwerpunktsetzung über Themenfelder (u. a. Literatur um 1900; Sprache in politisch-gesellschaftlichen Kontexten), ohne feste Einzeltitel.

Schleswig-Holstein

Abitur

  1. Der zerbrochne Krug - Heinrich von Kleist
  2. Heimsuchung - Jenny Erpenbeck

Abitur Recht/Gerechtigkeit und historische Tiefenschichten eines Ortes – umgesetzt über Drama und Gegenwartsroman.

Thüringen

Abitur

  1. (keine fest benannte landesweite Pflichtlektüre veröffentlicht; Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool)

Abitur In der Praxis häufig Orientierung am gemeinsamen Aufgabenpool; landesweite Einzeltitel je nach Vorgabe/Handreichung nicht einheitlich ausgewiesen.

Mecklenburg-Vorpommern

Abitur

  1. (Quelle aktuell technisch nicht abrufbar; Beteiligung am gemeinsamen Aufgabenpool bekannt)

Abitur Land beteiligt sich am länderübergreifenden Aufgabenpool; konkrete, veröffentlichte Einzeltitel konnten hier nicht ausgelesen werden.

Rheinland-Pfalz

Abitur

  1. (keine landesweit einheitliche Pflichtlektüre; schulische Auswahl)

Abitur Keine landesweite Einheitsliste; Auswahl kann schul-/kursbezogen erfolgen.




aiMOOCs



aiMOOC Projekte












THE MONKEY DANCE



{{#ev:youtube | https://youtu.be/rFhZlg38Zf8?si=9KdMNZYRkRD81YTo%7C 500 | center}}

The Monkey DanceaiMOOCs

  1. Trust Me It's True: #Verschwörungstheorie #FakeNews
  2. Gregor Samsa Is You: #Kafka #Verwandlung
  3. Who Owns Who: #Musk #Geld
  4. Lump: #Trump #Manipulation
  5. Filth Like You: #Konsum #Heuchelei
  6. Your Poverty Pisses Me Off: #SozialeUngerechtigkeit #Musk
  7. Hello I'm Pump: #Trump #Kapitalismus
  8. Monkey Dance Party: #Lebensfreude
  9. God Hates You Too: #Religionsfanatiker
  10. You You You: #Klimawandel #Klimaleugner
  11. Monkey Free: #Konformität #Macht #Kontrolle
  12. Pure Blood: #Rassismus
  13. Monkey World: #Chaos #Illusion #Manipulation
  14. Uh Uh Uh Poor You: #Kafka #BerichtAkademie #Doppelmoral
  15. The Monkey Dance Song: #Gesellschaftskritik
  16. Will You Be Mine: #Love
  17. Arbeitsheft
  18. And Thanks for Your Meat: #AntiFactoryFarming #AnimalRights #MeatIndustry


© The Monkey Dance on Spotify, YouTube, Amazon, MOOCit, Deezer, ...

{{#ev:youtube | https://youtu.be/Ob7etf9QuBo?si=t_NBA71bWg3Rq3LI%7C 500 | center}}



Text bearbeiten Bild einfügen Video einbetten Interaktive Aufgaben erstellen