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Special #2: Ausschnitte aus dem Forum Digitale Kunstgeschichte auf dem 37. Kongress für Kunstgeschichte
286 Plays1 year ago
In dieser Sonderfolge des #arthistoCast verlässt Jacqueline Klusik-Eckert das Aufnahmestudio und gibt einen Zusammenschnitt des Forums Digitale Kunstgeschichte wieder, das während des 37. Kongresses für Kunstgeschichte in Erlangen am 16.03.2024 stattfand. Das Forum, von Jacqueline und Peter Bell konzipiert, konzentrierte sich auf die Auswirkungen und Möglichkeiten künstlicher Intelligenz in der Kunstgeschichte. Unter dem Motto "Raum für KI – Bildgeneratoren und Wissensmaschinen. Die KI-Debatte im Fachkontext“ waren die drei Gäste Andreas Maier, Roland Meyer und Christian Huemer eingeladen, um mit ihnen aus unterschiedlichen Perspektiven auf die aktuellen Debatten zu schauen.
Die Podiumsdiskussion, geprägt von den drei Experten aus den Bereichen Technik, Theorie und Praxis, beleuchtete, wie KI-Verfahren bereits in der Kunstgeschichte angewendet werden und was sie für das Fach bedeuten. Es wurden konkrete Beispiele und laufende Projekte vorgestellt, um ein umfassendes Verständnis der Materie zu fördern. Zudem wurden kritische Fragen zur Zukunft der KI in der Kunstgeschichte gestellt, einschließlich ethischer Überlegungen und der Rolle von KI in der Forschung und Lehre.
Diese Episode gibt nicht nur einen Einblick in die Veranstaltung für diejenigen, die nicht teilnehmen konnten, sondern bietet auch einen Startpunkt für weiterführende Diskussionen über die Rolle der KI in der Kunstgeschichte.
Im zugehörigen Blogbeitrag findest du zusätzliche Ressourcen und Links zu den Projekten, die während des Forums vorgestellt wurden.
Prof. Dr.-Ing. habil. Andeas Maier ist Leiter des Pattern Recognition Labs an der FAU Erlangen-Nürnberg und hat in unterschiedlichen Projekten den Einsatz von Pattern Recognition in der Kunstgeschichte erprobt.
Dr. Roland Meyer ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am SFB »Virtuelle Lebenswelten« an der Ruhr-Universität Bochum und forscht über die Theorie generierter Bilder und den Einsatz von KI-Verfahren.
Dr. Christian Huemer ist Hauptabteilungsleiter des Research Center am Belvedere, Speaker des DArtHist Austria und hat zahlreiche digitale Projekte im Museum betreut.
Begleitmaterial zu den Folgen findest du auf der Homepage unter https://www.arthistoricum.net/themen/podcasts/arthistocast
Alle Folgen des Podcasts werden bei heidICON mit Metadaten und persistentem Identifier gespeichert. Die Folgen haben die Creative-Commons-Lizenz CC BY 4.0 und können heruntergeladen werden. Du findest sie unter
https://doi.org/10.11588/heidicon/1738702
Bei Fragen, Anregungen, Kritik und gerne auch Lob kannst du gerne per Mail an uns schicken unter
podcast@digitale-kunstgeschichte.de
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Transcript
Einführung in ArtistoCast und digitale Kunstgeschichte
00:00:05
Speaker
ArtistoCast, der Podcast zur digitalen Kunstgeschichte.
Maschinelles Lernen in der Kunstgeschichte: Eine Diskussion
00:00:16
Speaker
Der Arbeitskreis Digitale Kunstgeschichte lädt ein zu einem Dialog über die Analyse und Generation von Texten und Bildern durch maschinelles Lernen.
00:00:25
Speaker
Das war der Startgedanke für das Forum Digitale Kunstgeschichte, das ich zusammen mit Peter Bell für den 37.
00:00:32
Speaker
Kongress für Kunstgeschichte geplant hatte.
00:00:35
Speaker
In Erlangen kamen dann auch am Samstag, den 16.
00:00:37
Speaker
März 2024, über 100 KollegInnen in einem Vorlesungsraum des Kollegienhauses zusammen, um sich auf diesen Dialog einzulassen.
00:00:48
Speaker
In dieser Spezialfolge des ArtistoCast werfe ich einen Blick zurück auf dieses Forum, das unter dem Motto Raum für KI, Bildgeneratoren und Wissensmaschinen die KI-Debatte im Fachkontext gestanden hat.
Aufzeichnung der Diskussion durch Jacqueline
00:01:00
Speaker
Dass es diese Folge überhaupt gibt, ist einem unglücklichen Zufall geschuldet.
00:01:04
Speaker
Peter Bell ist krankheitsbedingt ausgefallen und hat um einen Mitschnitt gebeten.
00:01:08
Speaker
In einer Nacht- und Nebelaktion habe ich das Equipment besorgt, um die Veranstaltung mitzuschneiden.
00:01:14
Speaker
Mit einer mehr amateurhaften Ausstattung, eben das, was man so auf die Schnelle auftreiben kann, und ohne professionelles Tonteam hat das dann auch irgendwie funktioniert.
00:01:23
Speaker
Und was macht man als Podcasterin mit einer Aufnahme?
00:01:26
Speaker
Natürlich eine neue Folge at Histocast.
00:01:29
Speaker
Ich habe also nun die zweistündige Veranstaltung so eingekürzt und geschnitten, dass man einen guten Eindruck von dem Forum bekommt, auch wenn man nicht in Erlangen sein konnte.
00:01:39
Speaker
Die Tonqualität ist jetzt vielleicht nicht das, was man von Artistokast gewohnt ist, aber es ist hörbar und für diejenigen, die nicht mit uns in Erlangen diskutieren konnten, vielleicht ein kleiner Trost.
Wird KI die Kunstgeschichte verändern?
00:01:49
Speaker
Wir steigen also nun ein in meine Vorstellungen des Forums und dann geht es auch schon mit den Statements unserer Gäste los.
00:02:01
Speaker
Eins vorweg, die Kunstgeschichte als Wissenschaft wird sich durch die künstliche Intelligenz nicht abschaffen.
00:02:08
Speaker
Darauf können wir uns schon mal einigen.
00:02:10
Speaker
Noch klarer ist, dass die Wissenschaftswelt sich in den letzten Jahrzehnten, also das ist das, was ich live miterlebt habe, verändert hat, sich noch mehr verändern wird.
00:02:20
Speaker
Das ist der Lauf der Geschichte.
00:02:21
Speaker
Und eins ist auch sicher, wir als Kunsthistorikerinnen und Kunsthistoriker können auch damit umgehen, mit Geschichte und Veränderung von Wissen.
Innovative und disruptive Anwendungen von KI
00:02:30
Speaker
Und trotzdem waren einige mit der Veröffentlichung des Sprachbords JetGPT irgendwie überrascht.
00:02:37
Speaker
Diese Anwendungen waren in der Welt.
00:02:39
Speaker
Man konnte mit diesen künstlichen Intelligenzen, in Anführungszeichen, interagieren.
00:02:45
Speaker
Stable Diffusion hat einem Bilder gemacht am laufenden Band.
00:02:48
Speaker
Manche sehen, dass da so ein Launch, so ein Startschuss passiert ist in ein technisches Zeitalter.
00:02:54
Speaker
anderen war irgendwie schon klar, dass es schon immer da war.
00:02:57
Speaker
Für manche war es die Büchse der Pandora, die wir geöffnet haben mit dem Loslassen der Sprachbots, Bildbots auf die Gesellschaft.
00:03:06
Speaker
Als Gesellschaft befinden wir uns gerade in solchen Aushandlungsprozessen.
00:03:11
Speaker
Manches ist angestoßen, vieles ist nicht klar.
00:03:13
Speaker
Wir stecken mitten in Debatten.
00:03:16
Speaker
Wir können nicht von einer sprechen, es sind mehrere, die parallel laufen.
00:03:19
Speaker
Manches können wir im Überblick behalten, einiges überholt uns einfach in der Geschwindigkeit der Entwicklung.
00:03:25
Speaker
Auch das ist normal, das ist sehr menschlich.
00:03:28
Speaker
Und es fällt auch selbst mir nicht leicht, bei all diesen Themen, bei all diesen Techniken immer up to date zu sein.
00:03:33
Speaker
Darum sprechen wir miteinander.
00:03:36
Speaker
Das hier ist das Forum des Arbeitskreises Digitale Kunstgeschichte.
Inklusive Diskussionen im Forum
00:03:39
Speaker
Und ich bin sehr froh, dass heute sehr viele da sind, die nicht im Arbeitskreis Digitale Kunstgeschichte sind.
00:03:44
Speaker
Denn das war auch das Ziel.
00:03:46
Speaker
Es soll nicht hier ein Arbeitstreffen sein, wo wir untereinander und es wurde in der Vorbereitung gesagt, ihr Freaks unter euch irgendwie uns diese ganzen Fachbegriffe um die Ohren hauen.
00:03:55
Speaker
Nein, dieses Forum ist gedacht als Einladung, als Gesprächsanreger und als Austausch über die aktuelle Debatte Künstliche Intelligenz im Fachkontext.
00:04:05
Speaker
Und wir nehmen uns diesen Raum vor allem, um miteinander zu sprechen.
00:04:09
Speaker
Ich bin Jacqueline Klusig-Eckert, damit Sie auch wissen, wer zu Ihnen gerade spricht.
00:04:14
Speaker
Ich bin promovierte Kunsthistorikerin.
00:04:16
Speaker
Ich habe hier in Erlangen meine Promotionsarbeit geschrieben.
00:04:19
Speaker
Und aktuell bin ich im Heine Center for Artificial Intelligence and Data Science an der Heinrich-Heine-Universität in Düsseldorf, einem ganz spannenden KI-für-alle-Projekt.
00:04:28
Speaker
Mir zur Seite stünde eigentlich Peter Bell.
00:04:32
Speaker
Peter Bell ist Professor für Kunstgeschichte und Digital Humanities an der Philips-Universität in Marburg.
00:04:39
Speaker
Er stünde hier konjunktiv, ist leider erkrankt und kann deswegen heute nicht hier sein.
00:04:43
Speaker
Er grüßt ganz herzlich.
00:04:45
Speaker
Das ist nicht nur für mich sehr schade oder für Sie wahrscheinlich.
00:04:49
Speaker
Ich sehe einige enttäuschte Gesichter.
00:04:51
Speaker
Es ist auch generell sehr schade, weil wir hier gerne einen Abschluss gesetzt hätten hinter unsere eher lange Zeit.
00:04:56
Speaker
Als er hergekommen ist als Junior Professor für digitale Kunstgeschichte, ich als Koordinatorin des IZ Digitals für Digital Humanities, haben wir in vier Jahren einiges
Arbeitskreis Digitale Kunstgeschichte und neue Mitglieder
00:05:06
Speaker
geschafft.
00:05:06
Speaker
In dieser Zeit auch Andreas kennengelernt und ihn und sein Team ganz schön oft abgehalten.
00:05:11
Speaker
Es wäre schön gewesen, nach vier Jahren gemeinsamer Zusammenarbeit hier in diesem Forum, hier in Erlangen, über diese Debatte zu sprechen.
00:05:19
Speaker
Leider ist es ein Konjunktiv geblieben.
00:05:21
Speaker
Wenn ich also jetzt nun in der Vorbereitung und in der Kontextualisierung, warum wir eigentlich hier sind und was ich mit Ihnen vorhabe, immer wieder ins Wir verfalle, ist es nicht, weil ich durchgedreht bin, sondern weil Peter und ich einfach ganz viel zusammen konzipiert haben.
00:05:34
Speaker
Und wir ist dann auch eben immer er mit gemeint.
00:05:39
Speaker
Bei der Vorbereitung dieses Forums haben wir natürlich auch im Arbeitskreis Digitale Kunstgeschichte darüber gesprochen, was machen wir eigentlich damit, machen wir wieder etwas für uns, machen wir etwas für alle.
00:05:49
Speaker
Es war sehr schnell klar, dass es ein KI-Thema geben muss.
00:05:53
Speaker
Es ist unsere Aufgabe, digitalen Themen in der Kunstgeschichte für die Kunstgeschichte zu erklären oder zu erzählen und reinzubringen.
00:06:03
Speaker
Und dass künstliche Intelligenz als Thema überall immer eine Rolle spielt, sieht man, dass es ja alleine drei Fachforen gegeben hat dieses Jahr, die sich damit auseinandergesetzt haben.
00:06:12
Speaker
Einige von Ihnen haben ja eins, zwei, drei besucht.
00:06:16
Speaker
Damit Sie aber wissen, wer wir eigentlich sind als Arbeitskreis digitaler Kunstgeschichte.
00:06:19
Speaker
Ich bin dort auch schon seit einer Weile Mitglied.
00:06:21
Speaker
Es ist ein offener Zusammenschluss.
00:06:22
Speaker
Es ist nicht eine offizielle Mitgliedschaft oder ein Verein.
00:06:25
Speaker
Nein, Gleichgesinnte treffen sich, um über gleiche Themen oder ähnliche Themen zu sprechen.
Interaktive Sitzungen und Posterpräsentationen
00:06:30
Speaker
Und um nicht alleine an den Instituten zu sein, weil oft ist man dann nicht so der Einzige oder die Einzige mit digital, in Anführungszeichen, oder einem Untertitel bei den Projekten.
00:06:39
Speaker
Man kann einfach mitmachen, schauen Sie auf die Homepage.
00:06:42
Speaker
Das ist sehr niedrigschwellig, auch wenn man jung ist und sich irgendwie alleine fühlt mit seinem Digital-Thema an einem Institut.
00:06:47
Speaker
Einfach vorbeikommen, keine Berührungsängste haben.
00:06:50
Speaker
Wir können gar nicht beißen, ist ja alles digital.
00:06:54
Speaker
Jetzt gehen wir mal in Medias Rees und gucken uns an, was wir heute machen.
00:07:00
Speaker
Peter und ich, wir haben uns bei diesem Forum gedacht, dass wir nicht nur sehr frontal zu allen sprechen möchten mit den Gästen, die wir heute hier haben, sondern wir werden auch das Ganze dann öffnen und in Dialog treten.
00:07:13
Speaker
Weil auch wenn man bei der Podiumsdiskussion das Publikum zu Wort kommen lässt, kommt dann doch nicht wieder jeder ans Sprechen.
00:07:18
Speaker
Man traut sich nicht oder denkt man, die Frage darf ich nicht stellen.
00:07:22
Speaker
Mein Ziel wäre heute, dass wir
00:07:25
Speaker
im Gespräch unser Verständnis für dieses Verfahren der künstlichen Intelligenz im Einsatz kunsthistorischer Forschung und im Alltag, auch in der Praxis der kunsthistorischen Lebenswelt, dass wir uns da annähern, Berührungsängste verlieren und wirklich miteinander ins Gespräch kommen, an den Beispielen selbst.
00:07:45
Speaker
Das Problem ist aber, dass wir unterschiedliche und heterogene Wissensstände haben.
00:07:48
Speaker
Und das ist ganz normal.
00:07:49
Speaker
Ich wäre in einem Italien-Forum auch komplett aufgeschmissen.
00:07:53
Speaker
Das ist kein Problem.
00:07:55
Speaker
Deswegen machen wir das heute als dialogische Form dann später.
00:07:58
Speaker
Es wird einen Moment geben, wo wir das hier öffnen.
00:08:00
Speaker
Wir verlassen dann auch das Podium.
00:08:02
Speaker
Und Sie haben alle schon beim Herlaufen gesehen, dass wir im Flur Poster aufgehängt haben.
00:08:06
Speaker
Das sind Projekte, die im Bereich Einsatz künstlicher Intelligenz für die Kunstgeschichte entstanden sind.
00:08:13
Speaker
Wir werden uns auch unterschiedlich positionieren.
00:08:15
Speaker
Und Sie können dann an den Beispielen selber, also was gerade schon gemacht ist oder was schon vor zehn Jahren, vor fünf Jahren gemacht wurde, versuchen nachzuvollziehen, wie das eigentlich ist und dann nochmal genauer nachfragen.
00:08:25
Speaker
Wir werden auch alle hier sein.
00:08:27
Speaker
Es wird hier vorne auch einen Turing-Test geben.
00:08:29
Speaker
Also alle, die ein bisschen abschweifen, weil wir schon am Ende der Tagung sind.
00:08:33
Speaker
Den hat Peter Bell gemacht.
00:08:34
Speaker
Das ist immer ein generiertes Bild und ein Original sozusagen.
00:08:38
Speaker
Also natürlich das Digitalisat eines Originals.
00:08:41
Speaker
Kann man ein bisschen sein kunsthistorisches Wissen, Hauptwerkekenntnisse schulen, aber auch Sehgewohnheiten überprüfen.
00:08:47
Speaker
Dazu dann später mehr.
00:08:49
Speaker
Also Sie merken, wir machen das hier alles so ein bisschen anders, es ist ein bisschen lockerer.
00:08:53
Speaker
So ist es halt in der digitalen Kunstgeschichte.
00:08:56
Speaker
Und ich lade Sie ein, auch wenn es jetzt so spät ist und der Zug nach Hause lockt, dieses Experiment des Dialogs mal mit uns zu wagen.
00:09:04
Speaker
Das ist mal was Neues.
00:09:06
Speaker
Also Ziel ist das Format des Austauschs und das machen wir am besten, indem wir auf unterschiedliche Perspektiven da mal drauf schauen.
00:09:14
Speaker
Und die Podiumsgäste, die wir uns ausgesucht haben für heute, kommen aus drei unterschiedlichen Perspektiven.
00:09:20
Speaker
Wir haben die Technik, die Theorie und die Praxis.
00:09:24
Speaker
Manche von diesen Verfahren, die Sie heute sehen werden oder manche Sachen, die in der Praxis passieren, sind Pilotprojekte, manches ist etabliert.
00:09:31
Speaker
Es hat unterschiedliche Stadien auch von gemacht werden, gemacht sein.
00:09:35
Speaker
Das heißt, das müssen wir auch immer so ein bisschen reflektieren.
00:09:40
Speaker
Jetzt muss ich noch ein bisschen mich aus der Erklärungsnot herausbringen, weil wie Sie sehen, es ist das Podium nur männlich besetzt.
00:09:49
Speaker
Liegt nicht daran, dass es keine Frauen gibt, die in dem Bereich forschen.
00:09:52
Speaker
Es liegt daran, dass die Frauen, die in dem Bereich forschen, sehr wenige sind und alle keine Zeit haben.
00:09:56
Speaker
Wir wollten noch andere Perspektiven mit reinbringen, um das Ganze, um die ganzen Facettenfächer aufzumachen.
00:10:02
Speaker
Das ist uns leider nicht gelungen.
00:10:04
Speaker
Und dann war es auch so, dass man relativ früh ja die Sprecherinnen und Sprecher einreichen muss.
00:10:09
Speaker
Und erst auf der DHD vor zwei Wochen in Passau sind dann noch einige bekannt geworden,
00:10:13
Speaker
die man vorher einfach nicht gesehen hat, weil sie in der Wissenschaftskommunikation noch nicht so sichtbar waren und deswegen heute nicht hier sind.
00:10:18
Speaker
Also es ist nicht so, dass wir das nicht mitgedacht haben.
00:10:21
Speaker
Es ist nur die Entschuldigung jetzt gerade, dass meine Kolleginnen, die da draußen unterwegs sind und uns sicherlich auch viele wichtige Sachen erzählen könnten, einfach woanders gerade sprechen.
00:10:31
Speaker
Dann.
00:10:33
Speaker
So viel davor reden.
00:10:34
Speaker
Fangen wir doch mal an mit den Blicken in die Geschichte.
00:10:38
Speaker
Ich habe mir gedacht, aber das ist jetzt ohne Absprache mit Peter Bell, dass ich auf diese ganze Vorstellung des akademischen Lebenslaufs einfach verzichten werde.
00:10:46
Speaker
Die Referenten wissen auch Bescheid.
00:10:48
Speaker
Ich finde das natürlich zielführend.
00:10:49
Speaker
Ich werde eher sagen, warum die jeweilige Person heute hier ist.
00:10:52
Speaker
Sie können ja dann den ganzen Lebenslauf nachlesen auf der LinkedIn-Seite oder der Institutsseite.
00:10:58
Speaker
Wir werden jetzt so vorgehen, dass wir drei Statements bekommen, einmal aus Theorie, einmal aus Technik und Praxis.
00:11:06
Speaker
Und wir werden dann zusammen zu viert ins Gespräch gehen miteinander.
00:11:09
Speaker
Auf einem gewissen Punkt, vor allem wenn Sie unruhig werden und Ihnen die Fragen unter den Fingernägeln jucken, also die Hände ganz schön so hochschnellen, werde ich Sie mit einbeziehen.
00:11:18
Speaker
Wir werden Fragen aus dem Plenum mit in unsere Diskussion reinnehmen.
00:11:22
Speaker
Wenn ich merke, es sind so viele Fragen oder sie werden unruhig und wollen auch nicht mehr sitzen und wollen raus an die Poster, in die Praxis rein, dann beenden wir auch das Ganze mit dem Podium hier vorne.
00:11:32
Speaker
Wir öffnen uns und verteilen uns dann im Raum.
00:11:37
Speaker
Dann, Andreas, ich stelle dich kurz vor, dann kannst du schon mal hier vorkommen.
Vergleich von Bildern mit KI: Technische Herausforderungen
00:11:42
Speaker
Andreas Mayer kennen wir jetzt auch schon seit erlanger Zeit, ist Professor für Pattern Recognition und bei 50 habe ich aufgehört zu zählen.
00:11:49
Speaker
Du hast viel mehr in deinem Team.
00:11:51
Speaker
Weißt du es genau, wie viel du hast?
00:11:52
Speaker
Also das Pattern Recognition Lattes hier in Erlangen hat sicherlich an die 100 Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter oder Forschende, die in seinem Team mit drin sind, Traumzustelle für die Kunstgeschichte.
00:12:04
Speaker
Er hat an der European Time Machine mit konzipiert und ist dort auch immer noch aktiv und hat unter sich auch dieses Computational Humanities Group, aus dem er uns heute einiges erklären wird oder vorstellen wird.
00:12:17
Speaker
Er ist unser Mann für die Technik.
00:12:20
Speaker
Vielen Dank für die sehr nette Einführung.
00:12:22
Speaker
Ich darf Sie vorwarnen.
00:12:24
Speaker
Ich bin Informatiker von der Ausbildung her und ich hoffe, Sie verzeihen mir den einen oder anderen Lapsus in Bezug auf Kunstgeschichte.
00:12:32
Speaker
Eine Arbeitsgruppe bei uns beschäftigt sich mit den Themen Digital Humanities, Computational, also quasi...
00:12:40
Speaker
rechnerbasierte Herangehensweisen in verschiedenen Bereichen der Geisteswissenschaften.
00:12:46
Speaker
Aber tatsächlich, wenn Sie vorhin gehört haben, dass relativ viele Mitarbeiter haben, ein großer Teil arbeitet auch in anderen Bereichen, in denen eben Mustererkennung, Maschinenlernen eingesetzt wird.
00:12:56
Speaker
Und dabei sind wir natürlich hier in Erlangen mit Siemens Herfingers vor der Tür auch sehr stark in der Medizintechnik involviert.
00:13:04
Speaker
Tatsächlich sind die Themenbereiche in den Geisteswissenschaften natürlich auch besonders spannend.
00:13:11
Speaker
Und wir haben hier nicht nur mit der Kunstgeschichte Zusammenarbeit, aber eben auch mit der Geschichte, wo es dann auch sehr viel um die Analyse von Dokumenten ging, Handschriften, nicht nur die Handschrift lesbar zu machen, sondern auch zu verstehen, wer es geschrieben hat, wie viele Leute waren beteiligt,
00:13:27
Speaker
an der Erstellung eines Manuskripts, um da weitere Einsichten in die Vergangenheit zu bekommen, in das Verstehen von einzelnen Texten.
00:13:37
Speaker
Hier möchte ich jedoch eher vorstellen unsere Arbeiten, die wir in Richtung Kunstgeschichte und natürlich mit Bildern vollzogen haben.
00:13:44
Speaker
Und ein wesentliches Problem, das sich dabei immer wieder stellt, ist, dass man versucht, verschiedene Bilder miteinander zu vergleichen und das für einen Computer überhaupt beschreibbar zu machen.
00:13:56
Speaker
Was ist auf einem Bild zu sehen?
00:13:59
Speaker
Wie kann ich das Ganze analysieren?
00:14:01
Speaker
Und dazu stellt sich auch immer wieder die Fragestellung, wie man quasi zwei unterschiedliche Bilder ins selbe Koordinatensystem bringt.
00:14:09
Speaker
Und das wird mit eines Prozesses gemacht, der Bildregistrierung heißt.
00:14:13
Speaker
Also wenn ich von Registrierung rede, gehe ich nicht davon aus, dass jemand zu einer Konferenz geht und sich dafür registriert und seinen Namen und seine Adresse angibt und dann nachher eine Rechnung bezahlen muss.
00:14:25
Speaker
Bei Registrierung verstehen wir in diesem Kontext, dass wir zwei Bilder in dasselbe Koordinatensystem zu bringen.
00:14:32
Speaker
Und das bringt natürlich verschiedenste Herausforderungen.
00:14:35
Speaker
Und ich habe hier drei Beispiele mitgebracht.
00:14:38
Speaker
zum Beispiel der Analyse von Porträts, um quasi diese miteinander vergleichbar zu machen.
00:14:45
Speaker
Und das Schöne daran ist, dass wir hier letzten Endes auf ähnliche Herangehensweisen setzen, wie wir eben auch das in der visuellen Wahrnehmung haben, auch ähnliche Fragestellungen, die sich quasi in der sogenannten Computer Vision, in dem Rechner sehen, stellen, dass man quasi Gesichter erkennt, Teile von Gesichtern, wo ist die Nase, wo sind die Augen.
00:15:05
Speaker
Und wenn ich das erkennen kann,
00:15:07
Speaker
Wenn ich quasi in der Lage bin, auf einem Porträt letzten Endes biometrische Merkmale zu erkennen, dann kann ich die auch nutzen, um die ins selbe Koordinatensystem zu bringen.
00:15:18
Speaker
Und unter anderem kann man dann zum Beispiel auch Fragestellungen nachgehen, ob zum Beispiel Schablonen verwendet wurden, wie ähnlich sind sich Bilder, handelt es sich hierbei eventuell um, ist es nur inspiriert oder wurde hier doch noch...
00:15:32
Speaker
technischer vorgegangen, dass es also tatsächlich sich um eine Vergrößerung oder Reproduktion handelt.
00:15:40
Speaker
Und solche Fragestellungen kann man mit solchen Techniken bearbeiten.
00:15:44
Speaker
Natürlich haben wir nicht nur Kamerabilder von, also Digitalisate von entsprechenden Porträts oder generell Gemälden, sondern wir haben auch andere Sensorik, die dabei eingesetzt wird.
00:15:57
Speaker
Und besonders spannend sind zum Beispiel
00:16:01
Speaker
Mit Röntgenaufnahmen kann ich dann Unterzeichnungen erkennen und noch genauer gelegene Analysen machen.
00:16:07
Speaker
Das Problem dabei ist aber, dass die Bilder häufig und mit unterschiedlichen Sensoren eben aufgenommen werden und daher nicht in derselben Perspektive liegen und gegeneinander verschoben sind.
00:16:17
Speaker
Und auch hier müssen wir quasi Methoden finden, um die Bilder wieder in dasselbe System zu bringen, sie miteinander zu registrieren.
00:16:24
Speaker
Und ein besonders interessanter Marker ist das Crackele, weil das Crackele, das sehe ich sowohl in dem Bild selbst,
00:16:33
Speaker
als auch in der Röntgenprojektion und kann dann dicht, also weil das Craculé auf dem ganzen Werk auftaucht, miteinander in Übereinstimmung gebracht werden, um beispielsweise ein Bild von einem Röntgensensor in Übereinstimmung mit einem fotografischen Bild zu bringen.
00:16:52
Speaker
Ein letztes Beispiel, das ich zeigen möchte, ist, dass viele Dinge, die für uns als Menschen häufig ganz einfach sind, Konturen zu extrahieren, sind für den Computer sehr, sehr schwierig.
00:17:04
Speaker
Insbesondere, wenn ich anfangen möchte, Gemälde zum Beispiel mit Drucken zu vergleichen.
00:17:09
Speaker
Die Beschaffenheiten von Drucken sind eben ganz anders.
00:17:13
Speaker
Wir haben...
00:17:14
Speaker
dann auch nur eine Farbe, müssen mit Schraffuren arbeiten, um entsprechende Eindrücke zu erzeugen.
00:17:20
Speaker
Und gerade Computer können zum Beispiel sehr gut mit Kanten arbeiten.
00:17:25
Speaker
Aber wenn ich mir jetzt hier ein Gemälde im Vergleich zu einem Druck ansehe, dann stelle ich fest, dass der Druck viel mehr Kanten hat.
00:17:33
Speaker
Und das ist gar nicht so leicht herauszufinden oder dem Computer zu sagen, welche der Kanten jetzt die maßgebliche ist, die in Übereinstimmung gebracht werden muss.
00:17:42
Speaker
um die beiden Medien miteinander zu vergleichen.
00:17:47
Speaker
Und dafür haben wir auch hier einen Ansatz entwickelt, der die relevanten Gesichtszüge, die relevanten Kanten extrahiert und die eben nicht relevanten Kanten unterdrückt, um dann quasi eine Vergleichbarkeit auch über die Grenzen hinweg von Gemälde bis hin zum Druck zu ermöglichen.
00:18:10
Speaker
Ja, also Sie sehen, vieles von dem, was wir tun, hat mit Messbaumachung zu tun, ist wahrscheinlich aus Ihrer Sicht sehr basal, weil es für uns erstmal darum geht, überhaupt den Computer zu ermöglichen, mit Bildern richtig zu arbeiten und diese nachvollziehbar für den Computer zu machen.
00:18:30
Speaker
Und das sind natürlich erste Schritte, die dann eben weitergehen, um kunsthistorische Theorien dann an größeren Stichproben, an größeren Bildmengen entsprechend validieren zu können und zur Unterstützung dienen zu können.
00:18:43
Speaker
Mehr werden wir wahrscheinlich in der Diskussion haben.
00:18:45
Speaker
Ich will meine fünf Minuten nicht überziehen, deswegen bedanke ich mich für die Möglichkeit, mich jetzt Wort melden zu dürfen und freue mich schon auf die Diskussion.
KI und das Verständnis von Kunst und Stil
00:19:01
Speaker
Da wird es ziemlich bunt und für Theorie haben wir Roland Mayer heute hier.
00:19:07
Speaker
Er ist aktuell Mitarbeiter in SFB Virtuelle Welten und mir und Peter Bell aufgefallen durch seine starke Social-Media-Aktivität, weil er dort rege und jetzt auch dauernd die aktuelle Debatte, die es um generierte Bilder gibt, mitkommentiert, mitvernetzt, mitdiskutiert mit den Leuten, die dort mit ihm mitdiskutieren.
00:19:28
Speaker
Also es zeigt sich, dass Sichtbarkeit auch erzeugt wird durch Wissenschaftsaufklärungen, die man auf Social Media machen kann.
00:19:34
Speaker
Unter diesem Aspekt würde ich das sehen.
00:19:36
Speaker
Ich verfolge seine Aufsätze und Aktivitäten dadurch schon länger.
00:19:39
Speaker
Und du hattest, als wir am Donnerstag im Forum waren, gemeint, du siehst dich als Medienteoretiker auch eher so als am Spielfeldrand.
00:19:47
Speaker
Und ich lade dich jetzt einmal mitzuspielen.
00:19:50
Speaker
Ja, genau.
00:19:51
Speaker
Ja, ganz herzlichen Dank.
00:19:52
Speaker
Ganz herzlichen Dank für die Einladung, für die nette Einführung.
00:19:55
Speaker
Ja, ich schaue eben, genau, du hast es gesagt, von einer ganz anderen Perspektive.
00:19:59
Speaker
Was mich interessiert, sind eben diese neueren Tools der Bildgenerierung, DELI, Midjourney, Stable Diffusion, jetzt auch SORA und was das...
00:20:07
Speaker
für unsere Bildbegriffe und auch vielleicht für kunsthistorische Begriffe heißen kann.
00:20:11
Speaker
Und das ist sozusagen auch jetzt der Inhalt meines kleinen Statements, dass ich sozusagen an drei Bildern entwickeln will.
00:20:16
Speaker
Das ist das Erste.
00:20:17
Speaker
Ich hoffe, Sie können das lesen.
00:20:19
Speaker
Das ist eine Werbekampagne der Wiener Tourismuswerbung, die da tatsächlich auch am Broadway diese Kampagne geschaltet hat, wo sie Bildgenerative KI benutzt hat, um Variationen von Schiele, Klimt und ich glaube auch Bruegel,
00:20:36
Speaker
als jetzt Cat-Content sozusagen unter die Leute zu bringen.
00:20:40
Speaker
Und der Claim war See the Art Behind AI Art in Vienna.
00:20:45
Speaker
Also man muss nach Wien fahren, um die Originale zu sehen.
00:20:48
Speaker
Wir zeigen hier sozusagen die künstlich generierten Variationen.
00:20:53
Speaker
Und auf dem anderen, das kann man wahrscheinlich nicht mehr lesen, Sorry Gustav, but your art made AI art possible.
00:21:01
Speaker
Und das entwickelt natürlich eine ganz spezifische Perspektive auf Kunst- und Bildgeschichte, die jetzt erstmal so ein bisschen witzig und flapsig daherkommt, aber die ich relevant finde.
00:21:09
Speaker
Erstmal nämlich, dass alles, was an digital...
00:21:12
Speaker
vorhandener Bildgeschichte verfügbar ist, jetzt zur Ressource wird für maschinelles Lernen, für diese großen Foundation Models, da eingespeist wird, ausgewertet wird und tatsächlich sozusagen jetzt eben die Generierung von immer neuen Bildvariationen anfeuert.
00:21:32
Speaker
Und das verändert natürlich auch, würde ich sagen, unser Verständnis von Bildern und von Bildgeschichte, wenn jedes Bild,
00:21:39
Speaker
tatsächlich sozusagen historisch vorhandene Bild im Grunde nur eine mögliche Variante in einer endlosen Kette von Variationen ist.
00:21:47
Speaker
Denn was diese Modelle letzten Endes machen, ist, dass sie alle diese Bilder projizieren als Vektoren, als Datenpunkte in einen Raum möglicher Bilder.
00:21:56
Speaker
Und die tatsächlich sozusagen vorhandenen Bilder sind dann sozusagen eine statistische Möglichkeit, aber man kann eben unendlich viele Varianten erzeugen.
00:22:04
Speaker
Und was alle diese Bilder jetzt sozusagen zu Bildern im Stile von Schiele macht oder im Stile von Klimt, ist, dass sie eine gewisse Nachbarschaft oder Nähe in diesen hochdimensionalen Vektorräumen gewissermaßen aufweisen.
00:22:18
Speaker
Und das heißt eben auch, dass hier die Frage nach Stil eine ganz große Rolle spielt.
00:22:22
Speaker
Das wurde auch schon angesprochen gestern, auf ganz unterschiedlichen Ebenen eine Rolle, auch bei Fragen von Stil.
00:22:27
Speaker
Copyright oder möglichen Plagiat oder der Frage, wie Künstlerinnen damit umgehen, dass ihre Bilder, zeitgenössische Künstlerinnen zum Beispiel, eingespeist werden in diese Modelle.
00:22:38
Speaker
Das wäre sozusagen meine zweite Illustration, das ist eine Tabelle, die können Sie im Netz abrufen von allein FotografInnen und deren Stilen.
00:22:47
Speaker
Das sind, wenn ich es richtig in der Nase habe, über 370 Namen, die da aufgeführt sind.
00:22:52
Speaker
Da haben Leute sozusagen ganz systematisch mal ausprobiert, was passiert, wenn ich diese...
00:22:58
Speaker
Namen als Prompts bei Midjourney eingebe.
00:23:01
Speaker
Und das finde ich auch ein sozusagen bedenkenswerter Akt überhaupt.
00:23:05
Speaker
Was heißt es, dass ein Künstlerinnahme zu einem Prompt Bestandteil wird?
00:23:09
Speaker
Was heißt es, dass es zu einem Parameter wird, der dann in Gang setzt, die Produktion von
00:23:16
Speaker
Stilimitaten, Stilvarianten.
00:23:19
Speaker
Das ist sozusagen erstmal auch etwas, was die Befürchtungen bestätigt, die viele Künstlerinnen natürlich hegen, dass ihr Name, wenn er jetzt Teil eines Promts wird, unendlich viele...
00:23:30
Speaker
Varianten erzeugt, die dann quasi auch mit ihren eigenen Werken um Aufmerksamkeit konkurrieren.
00:23:37
Speaker
Es zeigt aber auch sozusagen, dass Stil hier wirklich sozusagen eine neue Funktion bekommt.
00:23:42
Speaker
Stil wird gewissermaßen operativ.
00:23:44
Speaker
Stil wird sozusagen etwas, was
00:23:47
Speaker
Hannes Bayou hat das insgesamt für Prompt gesagt, operative Ekphrasis-Beschreibungen werden zu etwas, was Bildgenerierung in Gang setzt und Stile, in dem Fall Individualstile, die sich mit Namen verknüpfen, haben dann eine ganz bestimmte Funktion dabei.
00:24:02
Speaker
Aber, und das wäre sozusagen der dritte Punkt, Stil ist eben hier nicht nur begrenzt auf etwas, was sich mit dem Namen einer Künstlerin, eines Künstlers verbindet, auch nicht nur mit Epochenstilen oder einem anderen, was man sozusagen aus kunsthistorischer Sicht unter Stil verbuchen würde.
00:24:15
Speaker
Wenn man sozusagen in diese einschlägigen Papers, das ist jetzt aus einem Google Paper, schaut, was da unter Style verhandelt wird, und bei so Techniken wie Style Drop oder Style Transfer, dann ist das eine...
00:24:29
Speaker
ganze Bandbreite von Ästhetiken, Looks, Visualitäten, die in erster Linie das gemeinsam haben, dass sie sich aus Bildern extrahieren lassen und auch andere Bilder in der einen oder anderen Form übertragen lassen.
00:24:44
Speaker
Und das inkludiert jetzt eben nicht nur künstlerische Individualstile, sondern auch die bestimmten ästhetischen Eigenschaften von technischen Medien, die Visualitäten, die sich mit bestimmten populärkulturellen Formaten anbieten,
00:24:57
Speaker
verbinden, die Looks von bestimmten künstlerischen, illustrativen und sonstigen Techniken, aber auch die spezifische Ästhetik von bestimmten Game Angels zum Beispiel, wäre auch sozusagen etwas, das in diesem weiten Sinne unter Style verbucht wird.
00:25:10
Speaker
Das finde ich, denke ich, aus kunsthistorischer Sicht interessant und bedenkenswert,
00:25:13
Speaker
Was heißt es, wenn Stil eine Kategorie wird, die in dem Maß entgrenzt wird, dass es tatsächlich alle möglichen Formen von Looks, Ästhetiken, Vibes umfassen kann, die jetzt sozusagen zur Ressource werden, die extrahiert werden können aus großen Bildermassen und in die Produktion neuer Bilder automatisiert einfließen.
00:25:33
Speaker
Also da findet eine Operationalisierung von Stil statt und eine Enthierarchisierung und Ausweitung, die ich für
00:25:40
Speaker
bedenkenswert, halt auch für eine kunsthistorische Methodendiskussion in dem Blick auf diese Modelle.
00:25:46
Speaker
Das war der Punkt, den ich machen wollte.
00:25:48
Speaker
Dankeschön.
KI-Anwendungen in Museen und deren Nutzen
00:25:49
Speaker
Danke dir.
00:25:57
Speaker
Dann sind wir auch in der digitalen Pflanzgeschichte.
00:26:00
Speaker
Und dann eben heute in einer gewissen Doppelfunktion, einmal hier als Podiumsgast und dann als Netzwerk-Knotenpunkt in die deutsch-österreichische digitale Kunst-Arbeitskreis-Beziehung, ist Christian Hümer heute eingeladen für den Blick auf die museale Praxis.
00:26:16
Speaker
Wir kennen ihn wahrscheinlich eher als Zoom-Kachel, zumindest ich habe ihn so kennengelernt, über die Veranstaltung des Kunstmuseums im digitalen Zeitalter, auch so eine Tagung, die einfach gesetzt ist im Tagungskalender des Jahres.
00:26:30
Speaker
Bei mir ist schon fest dazugehört, weil es immer für mich so dieser Abriss ist, was ist gerade Debatte im Museum und international, was wird gerade gemacht, wo sind die Themen?
00:26:38
Speaker
Und deswegen ist er auch heute hier.
00:26:40
Speaker
Ich habe ihn überrumpelt.
00:26:41
Speaker
Wir wollten eigentlich nur darüber sprechen, wie kriegen wir unsere beiden Arbeitskreise in Kontakt.
00:26:46
Speaker
Und ich habe gedacht, komm doch einfach aufs Podium.
00:26:48
Speaker
Hast doch genug gemacht.
00:26:49
Speaker
Und er hat sich überrumpeln lassen.
00:26:51
Speaker
Und selbst bringt er nicht nur diese Perspektive aus dieser Tagung mit, sondern hat auch im Bereich digitale Kunstmarktforschung gearbeitet und schon viel früher über Standards nachgedacht, als wir das vielleicht heute in unserem Fach tun.
00:27:04
Speaker
Deswegen bin ich sehr froh auf dein Statement und deine Perspektive auf KI und Kunst.
00:27:08
Speaker
Ja, ich möchte mich recht herzlich bedanken für die Einladung.
00:27:11
Speaker
Wie gesagt, mir ist es ein großes Anliegen als Vertreter von DATIST Austria, also dem Netzwerk für digitale Kunstgeschichte in Österreich, den Kontakt herzustellen zu den deutschen Kolleginnen vom Arbeitskreis Kunstgeschichte.
00:27:26
Speaker
Das ist etwas ganz, ganz Wichtiges.
00:27:28
Speaker
Wie gesagt, wir arbeiten alle an sehr ähnlichen Themen.
00:27:30
Speaker
Wir brauchen den Austausch und den Kontakt.
00:27:35
Speaker
Andererseits ist schon erwähnt worden, also dieses jährliche Event, das Kunstmuseum im digitalen Zeitalter, ist ja auch immer so ein Event, wo man feststellen kann, was tut sich in der Museumslandschaft, weil wir die immer mit einem Open Call eigentlich planen.
00:27:50
Speaker
Und die gibt es jetzt schon seit sechs Jahren und in diesen sechs Jahren hat man wirklich sehen können, wie sich die Schwerpunkte verschieben.
00:27:56
Speaker
Und ich wollte es ursprünglich eigentlich nur einmal machen.
00:27:58
Speaker
Jetzt ist eine Serie geworden, die ich nicht mehr loskriege.
00:28:01
Speaker
Und wir haben wirklich gesehen, also vor zwei, drei Jahren war ganz stark eben diese ganzen Kryptosachen, NFTs und so weiter.
00:28:11
Speaker
Dann war das Metaverse hier und dann halt JetGPT.
00:28:16
Speaker
Aber interessanterweise...
00:28:18
Speaker
waren die spannenden Projekte oft schon vorgestellt in Konferenzen, bevor JetGPT gelauncht wurde im Zusammenhang mit Machine Learning oder künstlicher Intelligenz, war also gar nicht mehr so neu, wie der Hype kam.
00:28:33
Speaker
Und bei der letzten Tagung im Jänner 2024, also heuer, haben wir geglaubt, man macht ein eigenes Panel extra nur für künstliche Intelligenz und Museums,
00:28:44
Speaker
Und das war deswegen nicht möglich, weil künstliche Intelligenz fast in jedem Paper in irgendeiner Form drinnen war.
00:28:49
Speaker
Also es hat man gar nicht mehr separieren können von den anderen Beiträgen.
00:28:54
Speaker
Ja, KI im Museum, muss ich mir wahrscheinlich ein bisschen sputen hier, das ist nämlich eigentlich sehr breit, das ist Querschnittsmaterie, das digitale Querschnittsmaterie im Museum betrifft eigentlich alle Abteilungen und ist letztlich auch bei KI so, da gibt es Anwendungsfälle im Besucherservice, in der Kunstvermittlung, im Marketing haben wir schon gesehen, natürlich auch in der Forschung und so weiter, betrifft also alle.
00:29:23
Speaker
Was Museen ganz stark eigentlich brauchen, zunächst ist eine Debatte nicht in erster Linie über Technologie, sondern wie arbeiten wir zusammen, um den Herausforderungen des Digitalen gewachsen zu sein.
00:29:35
Speaker
Also es hat bei uns dazu geführt, dass wir agile Arbeitsgruppen über Abteilungen hinweg auf den Weg bringen mussten, um überhaupt diesen Herausforderungen irgendwo gewachsen zu sein.
00:29:46
Speaker
Ich habe hier drei Beispiele mitgebracht, die jetzt eher die Forschung repräsentieren, weil das mein Aufgabenbereich im Museum ist.
00:29:55
Speaker
Also wo KI oder Machine Learning schon im Einsatz war, sind auch alle Projekte, die schon eigentlich vor GPT losgegangen sind und großteils auch schon abgeschlossen waren.
00:30:06
Speaker
Also hier dieses Beispiel zu den Fakultätsbildern von Gustav Klimt, das war eine Kooperation mit Google Arts & Culture und zunächst ist darum gegangen, eine große Retrospektive online zu Klimtbildern zu machen.
00:30:20
Speaker
Da sind auch 700 Werke, glaube ich, dazu hochauflösend gescannt worden und auch schön präsentiert worden.
00:30:27
Speaker
Aber es gab dann diese Idee, die verlorengegangenen Fakultätsbilder zu rekolorieren,
00:30:33
Speaker
Diese Hauptwerke von Klimt, die ursprünglich für die Universität in Wien für den Festsaal gemalt wurden, die ein Riesenskandal um 1900 waren, sind ja dann Ende des Zweiten Weltkriegs in einem Brand im Schloss Immendorf verloren gegangen.
00:30:49
Speaker
Und was die Forschung hat, sind in erster Linie Schwarz-Weiß-Fotos.
00:30:53
Speaker
und ein paar Skizzen oder Details, die einen Hinweis auf die Farbigkeit geben.
00:30:59
Speaker
Hier hat man versucht, in dieser Kooperation mit textlichen Quellen, also Beschreibungen in der Kunstkritik, Referenzen in der Farbigkeit zu schaffen und auch Referenzen zu anderen Bildern, die Klimt in dieser Zeit um 1900 gemalt hat und man hat dann diese Bilder rekoloriert.
00:31:18
Speaker
Der Kurator Franz Mohler, der das betreut hat, ist der Meinung, es wäre sehr nahe dem Original, wenn man es denn wirklich wüsste.
00:31:27
Speaker
Es kann man sicher debattieren, aber was rauskommt ist, dass es schon sehr provokativ gewesen sein muss, also sehr intensivfarbig, sehr verstörend auch in der Flächigkeit.
00:31:37
Speaker
Ich mache ein bisschen schneller hier.
00:31:39
Speaker
Was natürlich eine Hauptanwendung ist von künstlicher Intelligenz, ist die Anreicherung von Metadaten im Bereich der Sammlung.
00:31:47
Speaker
Da kommen wir auch in die Kernaufgabe des Museums, die Auseinandersetzung mit der digitalen Sammlung.
00:31:53
Speaker
Und diese Sammlungen sind ja meistens auch sehr groß, haben Tausende, Zehntausende, oft Millionen Einträge und dass man sich da gewisser Hilfsmittel bedient, über das Menschliche hinaus ist naheliegend.
00:32:05
Speaker
Das war ein Projekt, wo man versucht hat, mit der Methode des World Embeddings,
00:32:12
Speaker
die sehr intensive Beschlagwortung der Bilder im Belvedere anzureichern mit Sprache, die aus dem Netz kommt.
00:32:21
Speaker
War wirklich ein sehr spannendes Experiment, um hier also praktisch semantische Pfade sich vorschlagen zu lassen durch die Sammlung.
00:32:30
Speaker
Und ein ähnliches Projekt war auch dies, nur geht das über die Sammlung des Belvediers hinaus.
00:32:35
Speaker
Man hat da drei exemplarische Sammlungen, Wiener Sammlungen genommen, um künstliche Intelligenz einzusetzen, diese Sammlungen über die Silos hinaus durchsuchen zu lassen.
00:32:46
Speaker
Also auch ein Testcase, hier ein Modell zu entwickeln, wie uns künstliche Intelligenz helfen kann, Ähnlichkeiten in Bildern zu finden.
00:32:55
Speaker
Während das Vorgängerprojekt Dustin Data sich nur auf die Metadaten bezogen hat, ist da durchaus auch das Bildmaterial einbezogen worden.
00:33:05
Speaker
Ja, ich
KI in der kunsthistorischen Forschung: Ein Vergleich
00:33:06
Speaker
lasse es einmal jetzt bei diesen Beispielen, da wird es bestimmt noch Fragen geben.
00:33:11
Speaker
Danke.
00:33:15
Speaker
Danke dir.
00:33:20
Speaker
Alle diese Projekte können Sie dann draußen auch auf dem Post.
00:33:22
Speaker
Ich baue jetzt mal kurz um und erkläre Ihnen auch, warum hier so ein kleines Puschelmikrofon steht.
00:33:27
Speaker
Dadurch, dass Peter nicht da sein kann, hat er gebeten, ob wir vielleicht aufzeichnen.
00:33:30
Speaker
Dann haben wir bei dem WWE schon aufzeichnet, machen wir doch gleich eine Podcast-Folge draus.
00:33:40
Speaker
Und das war jetzt auch die Podcast-Werbung, die sich reingeschlichen hat.
00:33:42
Speaker
Eine Art Artistokatz.
00:33:53
Speaker
Danke für eure Statements und so ein bisschen Schlaglicht an das, was ihr macht, worüber ihr forscht.
00:33:58
Speaker
Ich glaube, es wird klar geworden, dass wir jetzt wirklich aus drei ganz unterschiedlichen Perspektiven auf dieses Thema schauen können.
00:34:04
Speaker
Ich möchte gerne bei dir anfangen, Andreas.
00:34:06
Speaker
Der Hauptteil deiner Forschung, auch die größte Gruppe, die um dich herum ist, hat es mit medizinischen Willen zu tun.
00:34:12
Speaker
Ihr habt diese Woche sehr schön große Teilen gehabt zu Höter- und Weckerknirschen, also Mustererkennung und Medizin.
00:34:19
Speaker
Was unterscheidet denn die Kunstgeschichte als Anwendungsfach oder als Anwendungsszenario von der Medizin?
00:34:25
Speaker
Ist das viel komplizierter, einfacher?
00:34:29
Speaker
Ich denke, das ist bei interdisziplinärer Arbeit immer so, dass man sich auf die andere Diszipline einlassen muss.
00:34:37
Speaker
Und insofern unterscheiden sich natürlich die Medizin und Kunstgeschichte fundamental.
00:34:44
Speaker
Aber es ist natürlich auch in der Arbeit eine gewisse Ähnlichkeit, da man quasi auch die interdisziplinäre Herangängsweise braucht.
00:34:51
Speaker
Aber ansonsten, wir bieten eben Methoden und natürlich auch die Methoden, die wir hier gesehen haben, um beispielsweise in Bildern das Krakele zu detektieren.
00:35:03
Speaker
Die Ansätze ereignen sich auch ganz hervorragend, um Gefäße in medizinischen Bildern hervorzuheben, herauszuheben und dann entsprechend analysieren zu können.
00:35:13
Speaker
Also es gibt immer wieder Querbeziehungen, aber natürlich...
00:35:17
Speaker
geht es am Ende darum, nicht einen Algorithmus zu bauen, sondern neues Wissen zu generieren.
00:35:23
Speaker
Und das geht nur in dem interdisziplinären Zusammenspiel.
00:35:28
Speaker
Bei den vielen Sachen, die ihr jetzt schon gemacht habt, also vom Scannen von geschlossenen Schriftrollen über hunderte Luther-Bildnisse vergleichen, welcher Fall hat euch aus informatischer Perspektive die größte Herausforderung bereitet?
00:35:44
Speaker
Ich weiß es aus unserer Zusammenarbeit, wenn man sich eben aus der Kunstgeschichte denkt, das könnt ihr mal so schnell machen, das ist doch schnell einfach, kommt ein großes Auge rollen.
00:35:51
Speaker
Also hast du irgendwie so ein
00:35:53
Speaker
So ein Beispiel, das du vielleicht auch hier hast oder im Kopf hast, das geht nicht oder da können wir noch nicht.
00:35:58
Speaker
Das ist unsere Grenze aus der Informatik?
00:36:02
Speaker
Also ich denke, das tritt einfach immer wieder auf, dass es gar nicht klar ist, welche Dinge schwierig sind und welche Dinge einfach sind.
00:36:09
Speaker
Also sobald man was messen kann, ist es sehr einfach, Dinge miteinander zu vergleichen, auch in großer Stückzahl.
00:36:14
Speaker
Immer wieder Dinge, die sich wiederholen, in ähnlicher Art und Weise an großen Mengen durchzufinden.
00:36:21
Speaker
Das ist sehr, sehr einfach.
00:36:22
Speaker
Aber den Vergleich richtig hinzubekommen, wie auch gerade schon eingangs gezeigt, dass man quasi, wenn man, naja, das eine ist ein Druck, das andere ist ein Gemälde, das kann doch nicht so schwer sein, aber da steckt dann der Informatiker die Hände über den Kopf zusammen und sagt, um Gott, die sehen ja völlig anders aus, die muss ich ja ganz anders beschreiben.
00:36:40
Speaker
Und eben...
00:36:41
Speaker
den richtigen Stil finden, um mit diesen Bildern arbeiten zu können.
00:36:46
Speaker
Und das sind Dinge, die eben große Herausforderungen stellen.
00:36:49
Speaker
Und es ist häufig so, dass teilweise, also es tritt immer wieder auf, dass gewisse Fragestellungen gar nicht angesprochen werden, weil der Partner dann denkt, das ist sehr schwierig, wenn jetzt schon das Vergleichen von einem Druck und einem Gemälde schon so schwierig ist, dann frage ich die
00:37:06
Speaker
Komplizierte Frage nicht und irgendwann wird es ja doch gestellt, wo ich festgestellt habe, das ist ganz einfach, das habe ich in 15 Minuten realisiert.
00:37:19
Speaker
Jetzt habe ich die Anschlussfrage vergessen, aber deswegen knüpfe ich woanders an.
00:37:26
Speaker
Wenn ihr Dinge entwickelt, also in der Informatik forscht, geht es euch ja auch ganz oft um Optimierung von Modellen.
00:37:36
Speaker
Das heißt, eine Forschungsgruppe oder eine Person sitzt da, überlegt sich, wie sieht eigentlich diese Architektur aus, wie ist das Forschungsdesign, was sind die Grunddaten, mit denen ich arbeite.
00:37:46
Speaker
Liefert die Kunstgeschichte genug Grunddaten, um diese Modelle auch zu trainieren oder funktionieren die manchmal auch für die Kunstgeschichte nicht, weil die Datenmenge zu wenig ist?
00:37:56
Speaker
Es gibt ja auch Milliarden Katzenbilder, aber es gibt halt nur eine gewisse Anzahl von Leonados und Divers da draußen.
00:38:03
Speaker
Das ist wieder etwas, was ähnlich ist in der Medizin und in der Kunstgeschichte, dass die Datenquellen eben limitiert sind.
00:38:10
Speaker
Es gibt nur endlich viele Bilder, es gibt nur wenige Daten in der Medizin, schlicht und einfach auch, weil wir auch die Patienten Privatheit natürlich respektieren wollen und deswegen auch sehr spärlich mit den Daten umgehen.
00:38:25
Speaker
Insofern ist man dort am besten beraten, indem man entsprechendes Vorwissen der Verwissen
00:38:32
Speaker
aus den anderen Disziplinen in einen Algorithmus einbinden kann, weil man dann mit sehr, sehr viel weniger Daten schon ordentliche Ergebnisse produzieren
Generative KI-Modelle: Transparenz und Ethik
00:38:41
Speaker
kann.
00:38:41
Speaker
Also auch hier die Zusammenarbeit ist das auch gut.
00:38:44
Speaker
Ihr hattet ja mal dieses Projekt Medical Donors, bei dem sich Leute freiwillig entscheiden konnten, ob sie ihre Knieaufnahmen, Schädel-CTs, sonst irgendwas euch zur Verfügung stellen für Forschungszwecke.
00:38:58
Speaker
Läuft das noch?
00:38:58
Speaker
Funktioniert das?
00:39:00
Speaker
Wäre es auch ein Modell für die Kunstgeschichte?
00:39:02
Speaker
Art Donors in unserer Institutionen?
00:39:05
Speaker
Ja, bei den Medical Data Donors hatten wir herbe Rückschläge durch die Pandemie, weil wir gerade die rechtliche Fragestellung geklärt hatten, rechtssicher waren.
00:39:14
Speaker
Und dann hat quasi die Pandemie angefangen, was dazu geführt hat, dass eben in den Krankenhäusern absoluter Notfallzustand war und die haben mit allen wirklichen anderen Dingen zu tun getappt.
00:39:23
Speaker
als sich jetzt um Datenspenden zu kümmern.
00:39:26
Speaker
Inzwischen ist es so, dass die Datenspende auch ein Teil der neuen Gesundheitsgesetzgebung ist und wir über die elektronischen Patientenakten das auch ermöglichen können werden.
00:39:37
Speaker
Insofern ist der eigentliche Grund, weswegen wir den Verein gegründet haben, durch neue gesetzliche Rahmenbedingungen absolviert geworden.
00:39:46
Speaker
Und deswegen haben wir auch tatsächlich jetzt erst am Anfang der Woche die Auflösung des Vereins beschlossen.
00:39:52
Speaker
Das ist aber ein gutes Modell, wenn man nachdenken könnte für die Kunstgeschichte.
00:39:55
Speaker
Also wenn es grundsätzlich mit Sammlungsdaten bereitgestellt werden müssten, um auch als Trainingsdaten zur Verfügung stehen zu können, wieder viel Konjunktiv auf einmal, hätten wir vielleicht auch eine ganz andere Grundlage.
00:40:09
Speaker
Wie geht ihr eigentlich in Belvedere damit um?
00:40:11
Speaker
Ihr habt ja auch digitalisiert.
00:40:15
Speaker
Jetzt nutzt ihr die Sachen selber, um die KI-Anwandlung zu trainieren?
00:40:18
Speaker
Bei Schiele hat man das ja jetzt ein bisschen gesehen.
00:40:21
Speaker
Wie ist da die Offenheit im eigenen Haus?
00:40:23
Speaker
Also die Außenperspektive ist, da läuft ganz viel.
00:40:27
Speaker
Ja, also prinzipiell ist das Hauptanliegen, ich glaube, das haben wir zumindest laut in der Research Center Mission drinnen, dass wir einen offenen, vernetzten Zugang zum kulturellen Erbe haben möchten.
00:40:39
Speaker
Und offen war der erste Schritt, dass wir schon 2018, und das sind wir in Österreich die Ersten gewesen, und ich glaube, noch kaum jemand nachgezogen, obwohl jetzt rechtlich sich noch einiges geändert hat,
00:40:49
Speaker
Wir haben alle gemeinfreien Werke mit Druckqualität öffentlich zur Verfügung gestellt und die Metadaten sowieso.
00:40:56
Speaker
Also prinzipiell möchten wir, dass diese Daten in die Welt hinausgehen, dass sie verwendet werden.
00:41:01
Speaker
Und man muss dann auch damit leben können, dass man natürlich Kontrolle verliert, weil das ist so immer ein bisschen Angst im Museum.
00:41:08
Speaker
Aber wir können jetzt nicht mehr kontrollieren, was mit all diesen Klimmbildern passiert.
00:41:13
Speaker
Die sind sowieso immer draußen gewesen und hat sowieso immer schlechter als Merchandising gemacht.
00:41:17
Speaker
gehabt, aber vielleicht wird es dann in der Forschung nutzbar, in Computationen oder sonst wo.
00:41:25
Speaker
Ich meine, die Frage ist natürlich auch noch, was es bedeutet, wenn es dann Trainingsdaten werden für die Kairita, haben wir noch wenig darüber diskutiert.
00:41:34
Speaker
Oder wenn man jetzt überlegt...
00:41:40
Speaker
Durch die generierten Bildmodelle, du hattest einige gesagt, einige genannt, semi-diffusion, mid-journey, wie sich alle heißen, kann man in einer Sekundenschnelle oder zumindest wenn man sich nicht viel Müll gibt, den Traum zu schreiben, ein neues Bild generieren.
00:42:00
Speaker
Wie geht man jetzt damit um, dass es eine neue Art von Bilderflut gibt?
00:42:05
Speaker
Wir haben vor zehn Jahren schon über Bilderflut gesprochen.
00:42:08
Speaker
Was haben wir jetzt für der Tsunami?
00:42:13
Speaker
Ja, ich weiß nicht.
00:42:13
Speaker
Ich bin da jetzt nicht für die beste Metapher vielleicht der Ansprechbar.
00:42:18
Speaker
Aber klar, es gibt eine Explosion, eine Inflation vielleicht.
00:42:23
Speaker
Das wäre vielleicht meine Nächste Metapher, weil sich tatsächlich überhaupt nicht Wertfragen daran stellen.
00:42:27
Speaker
Also A, was ist sozusagen ein einzelnes
00:42:29
Speaker
Bild wert, wie viel von dem, was dann generiert ist, vielleicht auch wertlos.
00:42:34
Speaker
Also ich meine, man muss sich vorstellen, man bei Midjourney bekommt man für jeden Prompt erstmal vier Bilder.
00:42:38
Speaker
Warum?
00:42:39
Speaker
Weil wahrscheinlich höchstens eins davon halbwegs der Erwartung entspricht.
00:42:44
Speaker
Also man bekommt immer sozusagen schon mal mehr Bilder, als man
00:42:47
Speaker
eigentlich bräuchte, weil die meisten nicht dementsprechend, was man sich wünscht.
00:42:51
Speaker
Das ist im Grunde das Prinzip des Fotoautomaten, wenn man das sozusagen mit den historischen Rückfall folgt.
00:42:56
Speaker
Da war es ja auch schon so, wenn man auf dem einen Bild die Augen zu hat, dann war vielleicht das nächste gelungen.
00:43:00
Speaker
Und so ähnlich ist es ja auch hier und gerade, wenn diese Technologien eingesetzt werden, in gestalterischen Bereichen, wo es wirklich darum geht, dass irgendwie ein
00:43:08
Speaker
halbwegs vernünftiges Endkontrums-Erhaben.
00:43:10
Speaker
Es ist nicht nur so, dass man sehr, sehr viele Durchläufe hat, sehr viele Iterationen des sogenannten Prompt-Engineering, also letzten Endes des Ausprobierens von Prompts und dann auch danach bearbeiten.
00:43:19
Speaker
Es gibt also sozusagen eine massive Überproduktion von Bildern, allein schon bevor irgendeines davon veröffentlicht wird.
00:43:27
Speaker
Und man muss sich aber klar machen, dass das schon auch Teil der Funktionsweise dieser kommerziellen Tools ist, dass sie natürlich auch beobachten, auf welche Bilder reagieren Leute wie, welche werden überhaupt vergrößert, welche werden geteilt, das ist im Grunde ja eine Form auch,
00:43:47
Speaker
der eingeblendeten Optimierung durch User-In-Feedback sozusagen.
00:43:52
Speaker
Also man hat eine Überproduktion, aber die zielt natürlich auch immer darauf, dass Leute reagieren auf diese Bilder, diese Bilder bewerten und damit sozusagen Rückmeldung geben, wo funktioniert das Modell und wo funktioniert es vielleicht noch nicht.
00:44:06
Speaker
Also auf der Ebene gibt es sozusagen schon eine Inflation und eine Überproduktion und dann gibt es natürlich auch ein Problem sozusagen, und das zeigt sich ja jetzt schon massiv, dass die Grenzkosten der Bildproduktion so gering sind, dass damit natürlich völlig neue, sehr problematische Geschäftsmodelle möglich werden, wie die Produktion von Fake Content für Amazon, wo dann billig zusammengearbeitet
00:44:31
Speaker
klickt Bilderbücher auf einmal sozusagen diese Marktplätze fluten und darauf setzen, dass Leute aus Versehen einfach etwas kaufen, was dessen Endes ein minderwertiges und nicht für Kinder geeignetes Produkt ist.
00:44:44
Speaker
Das hat alles seine Vorläufe, das gab es bei YouTube auch schon eine ganze Zeit lang vor, generativer KG, dass da sozusagen
00:44:50
Speaker
billig produzierter Mord sozusagen ausgenutzt hat die Empfehlungsalgorithmen, aber das potenziert sich.
00:44:55
Speaker
Also ja, da gibt es auch einfach ein Massenproblem, was wirklich auch ein ökonomisches Problem ist.
00:45:03
Speaker
Da sind wir jetzt noch gar nicht bei der ganzen Frage von Fake News und Desinformation, was natürlich auch stellt.
00:45:10
Speaker
Ich muss nur versuchen, gerade irgendwie auf Amazon ein Bildband zu kaufen, der wirklich ein echter Bildband ist und nicht irgendwas Billiges, Gedrucktes, Gemachtes.
00:45:18
Speaker
Da gibt es ganz viele Fake-Produkte einfach.
00:45:22
Speaker
Andreas, für dich aus der Perspektive der Informatik.
00:45:24
Speaker
Jetzt haben große Unternehmen wie OpenAI, sind da vorgeprescht, haben die Sachen nach ausgeworfen.
00:45:31
Speaker
Ist es für euch jetzt ausgeforscht?
00:45:34
Speaker
Wir haben auch ein Poster von Björn Ommar da.
00:45:36
Speaker
Da haben wir auch geplant, euch mal beide ins Gespräch zu kriegen und zu schauen, was der eine Informator sagt zu dem anderen.
00:45:43
Speaker
Klingt wie ein Witz, aber es war eigentlich erst gemeint.
00:45:45
Speaker
Wie...
00:45:48
Speaker
Wie ist jetzt euer Verhältnis zu diesen Sachen in dem Moment, in dem nicht mehr ihr als Informatiker die Oberhand hat, generative Modelle anzustoßen und mit ihnen was machen zu lassen, wenn jetzt jeder oder auch durch Promz viel schneller programmieren kann?
00:46:02
Speaker
Oder entwickelt ihr da auch weiterhin Witz?
00:46:04
Speaker
Also was macht ihr jetzt mit den Dingen, in dem Moment, wenn sie öffentlich sind?
00:46:08
Speaker
Machen die euch Angst?
00:46:10
Speaker
Also mir macht das keine Angst, aber ich verdiene ja auch nicht mein Geld, durch Bilder zu erzeugen oder Texte zu schreiben.
00:46:18
Speaker
Ich habe auch vorher schon meine ganzen Texte, auch Lehrbücher, auch im Access veröffentlicht, weil das dann für unsere Studenten besser zugänglich ist.
00:46:27
Speaker
Also insofern habe ich da wahrscheinlich auch ein völlig anderes Problembewusstsein, als eben jemand, der finanziell eben davon abhängig ist.
00:46:35
Speaker
Die Modelle, dass die jetzt verfügbar sind, also zum Beispiel OpenAI ist natürlich insofern problematisch, dass die Modelle ständig ausgetauscht werden, man nicht nachvollziehen kann, mit welcher Version von dem Modell man überhaupt gearbeitet hat und es ist auch in keiner Weise richtig reproduzierbar.
00:46:51
Speaker
Trotzdem funktioniert das gut.
00:46:52
Speaker
Ich setze das sowohl GPT-4 als auch DELI regelmäßig ein, schlicht und einfach um Webseiten zu gebildern und so weiter.
00:47:01
Speaker
Also das sind Werkzeuge, die für mich einfach sehr nützlich sind.
00:47:05
Speaker
Auch das Programmieren wird dadurch viel einfacher, wenn man sich anguckt.
00:47:10
Speaker
Informatiker haben diesen Trends mit Opus ausgestartet, das wurde am Anfang sehr belächelt, aber inzwischen ist das de facto der Standard, dass jeder seine Algorithmen einfach frei zugelassen hat und von anderen nachgenutzt werden.
00:47:23
Speaker
Also die werden einfach kopiert,
00:47:25
Speaker
Und in ein anderes Stück Software eben mit hineingepackt.
00:47:28
Speaker
Und das ist überhaupt gar kein Problem, sondern das ist der Start der Technik, so zu arbeiten.
00:47:33
Speaker
Und insofern, wenn man jetzt Tools hat, die einem beim Programmieren helfen kann, viele Programmierer haben vorher einfach gegoogelt und sich dann ein passendes Stück Quellcode eben wo runtergeladen und dann angepasst.
00:47:46
Speaker
Heute macht das die KI für einen.
00:47:49
Speaker
Die passt einem sogar noch das Stück an, dass es genau reinpasst.
00:47:53
Speaker
Also insofern sehe ich, dass die Sachen eine neue Ebene der Produktivität ermöglichen.
00:48:00
Speaker
Aber die Werkzeuge haben natürlich eine Grenze.
00:48:03
Speaker
Und wir haben jetzt seit zwei Semestern in Folge ein Seminar, Programming of Large Language Models gehabt, in dem einfach...
00:48:11
Speaker
diverse Projekte angegangen werden.
00:48:13
Speaker
Also in der ersten Instanz hat ein Student ein Bewässerungssystem für seine Pflanzen gebaut mit Lichtsensor, Pumpe und hat sich quasi beraten lassen, welche Teile muss er bestellen, wie muss er sie zusammenbauen und welche Software muss er dazu schreiben.
00:48:28
Speaker
Das hat ihm alles dieses Null-English-Moggle dabei unterstützt.
00:48:32
Speaker
Also diverse Projekte.
00:48:35
Speaker
Was wirklich faszinierend war.
00:48:37
Speaker
Aber wir sind immer an die Grenzen gekommen, wenn es um neuartige Dinge ging, neuartige Programmierschnittstellen, weil die eben noch nicht in den Trainingsdaten waren.
00:48:45
Speaker
Und dann bei komplexen Fragestellungen, wenn es also wirklich große Softwareprojekte waren.
00:48:50
Speaker
Dafür waren die Systeme nicht geeignet.
00:48:54
Speaker
Insofern, man kann sehr schnell vorankommen.
00:48:57
Speaker
Ich denke, die Systeme sind auch...
00:48:59
Speaker
unheimlich nützlich, um neue Fähigkeiten zu erlernen.
00:49:01
Speaker
Fähigkeiten, von denen man sich vielleicht gar nicht überlegt hat, dass man das überhaupt kann.
00:49:04
Speaker
Also teilweise kommt das ein bisschen so vor wie in der Matrix, wenn der jetzt sagt, ich muss jetzt in den Helikopter fliegen, und dann kann er in den Helikopter fliegen.
00:49:12
Speaker
Also man kommt schnell voran, aber das heißt nicht, dass das, was aus dem System kommt, eben eine hochgradige Qualität hat.
00:49:21
Speaker
Das ist so eine 80-Prozent-Lösung.
00:49:23
Speaker
Gerade in sicherheitskritischen Bereichen ist das also
00:49:27
Speaker
Schwerwiegend davon abzuwarten, weil da immer wieder bekannte Sicherheitslücken eben noch drin sind, die eben noch im Internet zu finden sind.
00:49:35
Speaker
Aber es ist nützlich.
00:49:38
Speaker
Was du jetzt gerade stark gemacht hast, ist eben auch der Einsatz dieser Werkzeugverfahren, gerade wenn es dann in der Anwendung überführt ist, also nicht nur der Code ist, nicht nur das Modell ist, sondern auch für Nichtprogrammierende nutzbar ist über diesen Sprachbord oder über Eingabesysteme, mit denen wir arbeiten können, dann ist es ja auch lustig und dann muss man aber gucken, wie man den Zugang gestalten kann, was es für alle lustig ist.
KI als Assistenzwerkzeug in Museen
00:50:02
Speaker
Christian, wie nutzt ihr denn KI als Assistenzsystem im Museum?
00:50:05
Speaker
Also gibt es bis jetzt schon Bereiche oder auch aus den Projekten, die du kennst, in deinem Umfeld oder auch über die Tagung, in den Verfahren oder auch sogar schon Anwendungen im Einsatz sind, die als Assistenzsystem Aufgaben im Museum erleichtern?
00:50:21
Speaker
In einem von diesen Sammelnwahn forschen, vermitteln, Rubriken.
00:50:26
Speaker
Ja, also prinzipiell auf einer ganz banalen Ebene ist es so, dass auch so Dinge wie Deeper Budget GPT-Museum verwendet werden.
00:50:34
Speaker
Also unsere Geschäftsführung zum Beispiel hat auch ganz offensiv das ausgerollt für die MitarbeiterInnen und auch ein Trainingsprogramm MySkills.ai zur Verfügung gestellt.
00:50:46
Speaker
Also diese Dinge sind in den ganzen Unternehmen, auch Museumsunternehmen sehen, verteilt.
00:50:54
Speaker
Dann mehr spezifisch in der Kunstgeschichte ist natürlich, in der Kunsthistorisch ist immer herausfordernd, ich habe es vorhin schon erwähnt, also wie geht man um mit Sammlungen, die ja relativ groß oft sind, die haben Tausende, Zehntausende, Hunderttausende und so weiter.
00:51:09
Speaker
Werke, die brauchen in irgendeiner Form Beschreibung, brauchen Metadaten und so weiter.
00:51:15
Speaker
Und da sehe ich schon sehr stark, wie künstliche Intelligenz eingesetzt wird, obwohl ich mich da immer frage, ob nicht andere und vielleicht auch bessere Alternative dazu tatsächlich diese Citizen Science Projekte sind, diese Social Tagging.
00:51:30
Speaker
weil man ja will als Museum, dass sich die Leute mit dem Werk auseinandersetzen.
00:51:35
Speaker
Ich kann zwar im Sinne von Automatisierung Metadaten mit KI relativ schnell anreichern und auch schaffen, aber schöner ist es doch, wenn Tausende von Leuten uns helfen, uns mit unserer
00:51:48
Speaker
unseren Werken zu beschäftigen.
00:51:49
Speaker
Wahrscheinlich ist eine Mischung von beiden ideal, dass die KI etwas vorschlägt, eben wie wir es auch bei diesem Beispiel Livia AI gesehen haben.
00:51:58
Speaker
Da kriegt man dann so eine Kachel von 5x5 Bildern und es schlägt die KI vor zu dem, dass in der Mitte steht, welche sind ähnlich, die werden dann rundherum angeordnet.
00:52:09
Speaker
Das Problem ist immer dieser Blackbox-Charakter, der mich nervt, dass ich nicht weiß, warum die K. Ich glaube, dass diese Bilder ähnlich sind.
00:52:16
Speaker
Aber wenn man da halt diesen Loop reinbauen kann, dass der Mensch wieder was macht und man kriegt neue Vorschläge und verfeinert das, ich glaube, in dieser Richtung kann man ein ziemliches Potenzial.
00:52:25
Speaker
Und das andere, was halt immer wieder auch erwähnt wird, ist im Sinne von Chatbots.
00:52:31
Speaker
Das kommt auch mehr und mehr zumindest für die Basisinformation, die man in einem Museum will.
00:52:36
Speaker
wo jemand heute noch am Telefon Informationen gibt.
00:52:40
Speaker
Das kann man wahrscheinlich über Chatbots sehr schnell auch abdecken.
00:52:45
Speaker
Oder es gibt auch natürlich Beispiele, wo man mit verstorbenen Künstlern reden kann, mit Dali oder so.
00:52:52
Speaker
Oder direkt mit Bildern.
00:52:53
Speaker
Ich weiß nicht, wie weit man da gehen will als seriöses Museum.
00:52:57
Speaker
Das wird ein Ausdifferenzierungsprozess sein, weil da kommt man sehr stark in diese kommerzielle Schiene, die man mit diesen Immersive-Spektakeln sieht.
00:53:06
Speaker
Also wo ordnet sich da das Museum dann ein als autoritative Institution, als um Kunstgeschichte geht?
00:53:14
Speaker
Das ist natürlich auch ein Aspekt, den man sich immer bedenken muss, wie weit geht man und was macht man.
00:53:19
Speaker
In meinem Freundeskreis, alle nicht in der Kunstgeschichte und Geisteswissenschaft unterwegs, die lieben diese Ausstellungen.
00:53:25
Speaker
Die pilgern zum immer sieben Klimt, zum immer sieben Van Gogh, reisen bis in die Britannien, in einen großen Bunker, in den mit unglaublich viel PowerPoint-Präsentationen, also ich sage es jetzt mal ganz banal, sagen gemacht werden,
00:53:40
Speaker
beten fast vor Refik Anadols Datenhalluzinationen und ich sehe dich, kann ich gerade Luft schnappen.
00:53:48
Speaker
Was macht das mit unserem Kunstbegriff oder ist das vielleicht auch der Grund, dass wir auf der einen Seite irgendwie so eine Faszination für diese Dinge haben, weil wir sie vielleicht auch nicht richtig verstehen, weil vieles dann intransparent ist, in ihrem Gemachten sein.
00:54:04
Speaker
Ist das vielleicht auch der Grund, warum wir seit, ich hielt es gefühlt, zwei Jahren einmal im Monat eine Tagung haben oder einen Abendvortrag mit Ist KI Kunst, Kann KI Kunst?
00:54:14
Speaker
Wie kreativ ist KI?
00:54:16
Speaker
Also wie gehen wir mit so einer Gleichzeitigkeit von diesen Sachen, wie gehen wir auch aus der Persönlichkeit?
00:54:23
Speaker
Was ist da noch, was ist gerade die Herausforderung für die BIRS-Theorie?
00:54:28
Speaker
Das sind jetzt sehr viele Fragen.
00:54:29
Speaker
Ich frage mich, in welchem Verhalten ich da aufgreifen möchte.
00:54:32
Speaker
Vielleicht fangen wir an, weil ich finde, das steht stellvertretend für eine bestimmte Art von Kunst mit
Kritik an KI-Kunstausstellungen: Refik Anadol
00:54:40
Speaker
KI.
00:54:40
Speaker
Und ich denke, der Name ist allgemein bekannt, aber vielleicht müssen wir mal in Erinnerung rufen.
00:54:44
Speaker
Das sind eben auch tendenziell fast immersive,
00:54:49
Speaker
Installationen in Düsseldorf im Kunstmuseum Kunstpalast, eine große Ausstellung, in MoMA war eine Ausstellung, die riesige Datenmengen nehmen und visualisieren in Form von Dingen, die schon auch als Lavalampen und Bildschirmschoner beschrieben wurden und nicht ganz so unwählen.
00:55:08
Speaker
Also faszinierende Farbwirbel, die behaupten, da irgendetwas sichtbar zu machen, was sozusagen
00:55:16
Speaker
diese Datenmengen in irgendeiner Form hervorbringen.
00:55:20
Speaker
Und das ist natürlich eine Mystifizierung von Machine Learning letzten Endes und eine Form der Ästhetik der Erhabenheit.
00:55:27
Speaker
Es wird dann auch betextet als Verbindung von Kunst, Natur, Technik, Wissenschaft und der Mensch und so weiter.
00:55:35
Speaker
Also die größten Flosken werden dann da sozusagen in den kuratorischen Texten draufgepackt.
00:55:41
Speaker
Und das ist mit uns natürlich den Firmen, die das vorantreiben, durchaus gefällt.
00:55:47
Speaker
Das ist auch kein Zufall, dass zum Beispiel die KI-Kunstausstimmung in Leipzig, die von Palantir gesponsert wurde, also der Firma von Peter Thiel, einer Firma, die mit Massenüberwachung ihr Gehälften macht und von einem rechtsradikalen Milliardär,
00:56:01
Speaker
angeführt wird, dass dort auch jemand wie Refik Anadol war.
00:56:05
Speaker
Weil da sozusagen die Kunst ist, die sozusagen ein bestimmtes Bild von KI als so eine Art Naturkraft, als etwas sozusagen, dem wir nur staunend begegnen können, da anschaulich wird und inszeniert wird.
00:56:17
Speaker
Und dann gibt es eben andere KünstlerInnen, die mit und über KI arbeiten, Nito Steyl, der vielleicht bekannteste,
00:56:24
Speaker
aber auch Leute wie Adam Harvey, Trevor Peglin, die versuchen, den kritischen Blick darauf zu werben, zu schauen, okay, was haben wir denn hier zu tun?
00:56:32
Speaker
Wo kommen diese Datenmengen denn her?
00:56:34
Speaker
Was sind das für Prozesse?
00:56:35
Speaker
Was sind vielleicht auch die materiellen Voraussetzungen dafür?
00:56:37
Speaker
Was sind die Ressourcen darauf, diese Technologie?
00:56:40
Speaker
Was sind ihre sozialen Implikationen?
00:56:42
Speaker
Das ist sozusagen eine Art von Kunst mit KI und über KI, die ich persönlich nicht sehr viel kompatischer und spannender finde.
00:56:48
Speaker
Aber erstmal finde ich es interessant, dass im Kunstfeld
00:56:52
Speaker
das auch mit ausgetragen wird.
00:56:54
Speaker
Also wie schauen wir auf KI?
00:56:56
Speaker
Schauen wir auf KI als etwas, was von mächtigen ökonomischen Playern vorangetrieben wird und auf das man auch eine gesellschaftliche und politische Antwort finden muss?
00:57:07
Speaker
Oder schauen wir auf KI als diese Naturmacht, die sozusagen jetzt so über uns kommt und der wir uns eigentlich nur noch ausliefern können?
00:57:14
Speaker
Und das ist, glaube ich, die Botschaft von so Nusserlef schon wie die von Yves Vick Anderdol.
00:57:18
Speaker
Und das...
00:57:20
Speaker
greifen natürlich eine bestimmte Überwältigungsästhetik auf, die viel älter ist und die mit sehr viel mit anderen Formen des beliebten Spektakels zu tun haben und da unmittelbar anschließt.
00:57:30
Speaker
Und vielleicht ist ja wahrscheinlich, wir rechnen doch nur die ganze Zeit, wo kommen diese Mystifizierungen, oder ist euch das auch bewusst?
00:57:38
Speaker
Gibt es deswegen, vielleicht auch anders gefragt, auch in der Informatik gerade eher den Hang, die Blackbox, das intransparent, transparenter zu machen?
00:57:46
Speaker
Ist das bei euch gerade eine Debatte, also Richtung explainer AI?
00:57:49
Speaker
Ne, also...
00:57:53
Speaker
Ich habe keine Angst vor KI, ich habe Angst vor den falschen Leuten mit KI.
00:57:57
Speaker
Also das ist eine Methode, die eben für verschiedenste Dinge eingesetzt werden kann.
00:58:04
Speaker
Und das ist immer eine Dual-Jugus-Problematik, die sich dabei auftut.
00:58:08
Speaker
Aber vor der KI-Singularität oder wie man das auch öfter mal in den sozialen Medien findet, gibt es, wenn man sich das genau anschaut, herzlich wenig...
00:58:17
Speaker
substanzielles dazu, dass man da wirklich Angst haben musste.
Danksagung und Anerkennung
00:58:21
Speaker
Aber ansonsten, ja, man muss es eben richtig nutzen.
00:58:38
Speaker
Diese Folge wurde von Jacqueline Klusig-Eckert produziert im Auftrag des Arbeitskreises Digitale Kunstgeschichte.
00:58:44
Speaker
Unterstützt wird sie dabei von der Redaktion der Arbeitskreismitglieder Peter Bell, Lisa Diekmann, Peggy Große, Waltraud von Pippich und Holger Siemann.
00:58:54
Speaker
Finanziert wird AdHistocast, der Podcast zur digitalen Kunstgeschichte von NFDI for Culture, dem Konsortium in der nationalen Forschungsdateninfrastruktur, das sich mit Forschungsdaten zu materiellen und immateriellen Kulturgütern befasst.
00:59:08
Speaker
Unterstützt wird AdHistocast durch den Deutschen Verband für Kunstgeschichte.
00:59:14
Speaker
Du hast noch eine Frage oder Anregungen?
00:59:16
Speaker
Kontaktiere uns einfach unter podcast.digitale-kunstgeschichte.de