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KI-Kunst
Künstliche-Intelligenz-Kunst (KI-Kunst, englisch artificial intelligence art) bezeichnet die Gesamtheit an Kunstwerken, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz …
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Begriff und Grundprinzip
Künstliche-Intelligenz-Kunst, kurz KI-Kunst, bezeichnet Kunstwerke, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz entstanden sind oder von ihr beeinflusst wurden. Dazu gehören Bilder, Musik, Texte, Videos und andere Kunstformen. Technisch beruht sie häufig auf maschinellem Lernen, also Verfahren, bei denen Computer aus großen Datenmengen Muster lernen. Besonders wichtig sind künstliche neuronale Netzwerke, die grob nach dem Prinzip vernetzter Nervenzellen arbeiten und zum Beispiel Bildstile, Formen oder typische Zusammenhänge zwischen Text und Bild erkennen können.
KI-Kunst ist bedeutsam, weil sie die Kunstproduktion, die Kreativbranche, den Kunstmarkt und das Verständnis von Kreativität verändert. Sie wirft zugleich grundlegende Fragen auf: Kann ein Werk Kunst sein, wenn keine direkte menschliche Urheberschaft erkennbar ist? Wem gehören Werke, die mit KI erstellt wurden? Ist es gerechtfertigt, KI-Modelle mit großen Mengen vorhandener Werke zu trainieren, wenn deren Urheberinnen und Urheber meist nicht informiert wurden oder nicht zugestimmt haben?
KI-Kunst wird häufig über sogenannte Prompts erzeugt. Ein Prompt ist eine Eingabe, meist in Textform, mit der Menschen einem KI-System beschreiben, welches Bild, Video, Musikstück oder welcher Text entstehen soll. Bekannte Text-zu-Bild- oder Bild-zu-Bild-Systeme sind DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion und Flux. Die Qualität solcher Systeme hat sich stark verändert: Während frühe Bildgeneratoren oft unpassende Kombinationen oder sachliche Fehler erzeugten, wurden spätere Modelle deutlich konsistenter in Lichtstimmung, Raumdarstellung und Bildaufbau. Dennoch treten weiterhin typische Fehler auf, besonders bei Lebewesen, etwa unrealistische Hände oder eine falsche Anzahl von Gliedmaßen.
Kategorien, Arten und Technik
KI-Kunst lässt sich in drei Hauptkategorien einteilen. Erstens kann KI als Generator auftreten: Das Kunstwerk wird dann nahezu vollständig autonom auf Basis weniger Vorgaben erzeugt, etwa durch DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion oder Flux. Zweitens kann KI als Werkzeug dienen, wenn ein menschliches Werk mit KI bearbeitet wird, zum Beispiel durch maschinelle Nachbearbeitung mit der DeepDream-Technik. Drittens kann KI als Inspiration dienen: KI-generierte Inhalte liefern Ideen oder Motive, die von Menschen übernommen, verändert oder weiterentwickelt werden.
Eine wichtige Form ist generative KI-Kunst. Generativ bedeutet, dass ein System neue Inhalte erzeugt. Dazu gehören Bild- und Videogeneratoren, aber auch Programme für Lyrik oder Musik. Generative KI wurde zum Beispiel genutzt, um eine mögliche Fortführung von Beethovens unvollendeter 10. Sinfonie vorzuschlagen. Daneben gibt es KI-Kunst, bei der nicht unbedingt digitale Medien erzeugt werden. KI kann auch Menschen analysieren oder Interaktionen steuern, etwa in Installationen wie „Smile to Vote“, das über Gesichtserkennung politische Präferenzen schätzt, oder „Smart Hans“, das über Mustererkennung errät, an welche Zahl ein Mensch denkt.
Wichtige technische Verfahren sind Generative Adversarial Networks, kurz GANs, und Transformatoren. Ein GAN besteht aus einem Generator, der neue Bilder erzeugt, und einem Diskriminator, der bewertet, welche Bilder erfolgreich wirken. Spätere Modelle nutzten unter anderem VQGAN+CLIP. CLIP war besonders wichtig für generative Bild-KI der frühen 2020er Jahre, weil es sogenanntes Nullschusslernen ermöglicht: Ein Modell kann Daten klassifizieren oder erzeugen, die nicht direkt im Trainingsdatensatz vorkamen, zum Beispiel einen „Avocado-Sessel“. DeepDream, 2015 von Google veröffentlicht, nutzt ein Convolutional Neural Network, also ein auf Bildmuster spezialisiertes neuronales Netz, um Muster in Bildern zu verstärken. Dadurch entstehen traumähnliche, psychedelische Bilder.
Historische Entwicklung
Die Idee intelligenter Maschinen ist alt, wissenschaftlich wurde sie aber besonders ab den 1950er Jahren wichtig. Alan Turing fragte mit dem Turing-Test und Arbeiten zu „Intelligent Machinery“, ob Maschinen denken können. Die Dartmouth Conference gilt als Geburtsstunde der Künstlichen Intelligenz; im Artikel wird sie mit 1957 genannt. Im selben Jahr entstanden frühe neuronale Netze wie das „Perzeptron“ von Frank Rosenblatt. 1969 entwickelte Edward Feigenbaum das chemische Expertensystem „DENDRAL“. Größere Fortschritte blieben bis 1986 und dem Aufkommen des Konnektionismus begrenzt.
Computerkunst entstand schon in den 1960er Jahren. 1965 fanden fast zeitgleich frühe Ausstellungen in den USA und in Deutschland statt: in der Howard Wise Gallery in New York mit Bela Julesz und A. Michael Noll sowie in der Galerie Niedlich in Stuttgart mit Georg Nees und Frieder Nake. In Deutschland standen die Technische Hochschule Stuttgart und Max Bense im Hintergrund. Weitere wichtige Stationen waren „Cybernetic Serendipity“ 1968 in London und 1971 die museale Einzelausstellung computergenerierter Kunst von Manfred Mohr in Paris.
Ein frühes bedeutendes KI-Kunstsystem war AARON, das Harold Cohen ab Ende der 1960er Jahre entwickelte. AARON arbeitete symbolisch und regelbasiert: Cohen wollte den Akt des Zeichnens in Regeln fassen. Zunächst erzeugte das System einfache Schwarz-Weiß-Zeichnungen, die Cohen später selbst malte. Mit der Zeit konnte AARON auch selbstständig malen und wählte Pinsel und Farben ohne Cohens Vermittlung aus.
Der eigentliche Durchbruch der KI-Kunst kam mit modernen Verfahren des maschinellen Lernens und neuronalen Netzwerken. In den 2010er Jahren wurde Deep Learning leistungsfähiger und ermöglichte Computern, Muster in großen Datenmengen zu erkennen und neue Inhalte zu erzeugen. Seit 2014 werden GANs häufig in der KI-Kunst verwendet. Ab den frühen 2020er Jahren verbreiteten sich Programme wie DALL-E, Imagen, Parti, NUWA-Infinity, Midjourney und Stable Diffusion. Am 22. August 2022 wurde Stable Diffusion als erstes Modell dieser Art mit vollständig offenem Quellcode veröffentlicht.
Kunstbetrieb, Ausstellungen und Markt
Seit den frühen 2020er Jahren haben generative KI-Modelle die Kunstproduktion und Kreativbranche stark beeinflusst. In manchen Werken wird die KI selbst als künstlerischer Akteur verstanden, etwa beim KI-generierten Gemälde „Edmond de Belamy“ des Künstlerkollektivs Obvious, das 2018 bei Christie’s versteigert wurde. Andere Kunstschaffende nutzen KI als Werkzeug oder kreativen Partner. Sofia Crespo arbeitet mit künstlichen neuronalen Netzwerken und verbindet Technik mit Natur. Mario Klingemann nutzt neuronale Netzwerke zur Erforschung neuer Ausdrucksformen. Patrick Tresset verbindet Robotertechnologie und KI und macht KI-Kunst selbst zum Thema seiner Arbeiten.
Auch Berufsbilder verändern sich. Künstlerinnen, Künstler und andere kreative Berufe konkurrieren mit KI-Technologien, die oft kostengünstiger arbeiten. Zugleich entstehen neue Arbeitsweisen, Plattformen und Kollaborationen. KI beeinflusst außerdem die Beziehungen zwischen kreativen Bereichen wie bildender Kunst und Musik.
KI-Kunst wird zunehmend ausgestellt und institutionell verankert. Wichtige Orte sind Festivals wie das 1979 gegründete Ars Electronica Festival in Linz, die seit 2004 bestehende transmediale in Berlin und die seit 2022 existierende KI Biennale. Institutionen wie das Zentrum für Kunst und Medien in Karlsruhe, gegründet 1989, und das Haus der elektronischen Künste in Basel, seit 2011, untersuchen Kunst und Technologie. Projekte wie das European ARTificial Intelligence Lab und das Förderprogramm „Kunst und KI“ der Kulturstiftung des Bundes fördern die Beschäftigung mit KI-Technologie.
Auf dem Kunstmarkt erzielte „Edmond de Belamy“ 2018 bei Christie’s 432.500 US-Dollar, deutlich mehr als der Schätzwert von 7.000 bis 10.000 US-Dollar. Mario Klingemanns „Memories of Passersby I“ erreichte 2019 bei Sotheby’s rund 50.000 US-Dollar. Refik Anadols NFT-Kollektion „Machine Hallucinations“, entstanden zwischen 2016 und 2021 mit NASA JPL, erzielte für Einzelstücke bis zu 2,35 Millionen US-Dollar. 2024 wurde Ai-Das Alan-Turing-Porträt „AI-God“ für 1,2 Millionen Euro versteigert. Im Februar 2025 veranstaltete Christie’s mit „Augmented Intelligence“ eine Auktion ausschließlich KI-generierter Kunstwerke; sie blieb umstritten, 14 von 34 Werken blieben ohne gültige Gebote oder unter dem Mindestpreis, insgesamt wurden 728.784 US-Dollar erzielt.
Wettbewerbe, Forschung und Beispiele
KI-Kunst hat auch Wettbewerbe verändert. 2022 gewann Jason M. Allen mit „Théâtre D'opéra Spatial“, erstellt mit Midjourney, auf der Colorado State Fair den ersten Preis in der Kategorie „Digitale Kunst/Digital manipulierte Fotografie“. Er gab an, die Nutzung von Midjourney offengelegt zu haben. Trotzdem löste der Preis eine Debatte über Kreativität, KI und Urheberschaft aus.
2023 gewann Boris Eldagsen bei den Sony World Photography Awards mit „Pseudomnesia: The Electrician“, lehnte den Preis aber ab. Das Werk war mithilfe Künstlicher Intelligenz entstanden, was er den Verantwortlichen vorher nicht mitgeteilt hatte. Er erklärte später, er habe testen wollen, ob Wettbewerbe auf KI-Bilder vorbereitet seien. In diesem Zusammenhang prägte er den Begriff „Promptologie“, also die Erstellung von Bildwerken mithilfe von Prompts.
Neben allgemeinen Wettbewerben gibt es inzwischen Preise speziell für KI-Kunst. 2024 wurde erstmals der Human AI Art Award des Kunstmuseums Bonn und der Deutschen Telekom an Lauren Lee McCarthy verliehen. Ebenfalls 2024 führte der Prix Ars Electronica den „AI in Art Award“ ein; die „Goldene Nica“ ging an Paul Trillo für ein KI-generiertes Musikvideo für Washed Out, erstellt mit dem SORA-Videomodell von OpenAI.
In der Kunstgeschichte und Bildwissenschaft ist KI-Kunst ein interdisziplinäres Forschungsfeld zwischen Informatik, Geisteswissenschaften und Kulturwissenschaften. Die Kunstgeschichte beschäftigt sich seit den 1980er Jahren mit Computer Vision, also der computergestützten Analyse von Bildern. Ein aktuelles Beispiel ist das Forschungsprojekt „Das digitale Bild“, eine Kooperation der Deutschen Forschungsgemeinschaft, der Ludwig-Maximilians-Universität München und des Bildarchivs Foto Marburg. Es untersucht theoretisch und praktisch, welche Möglichkeiten und Probleme KI in der kunsthistorischen Forschung bringt.
Kontroversen, Recht und Philosophie
KI-Kunst ist stark umstritten. Ein zentraler Kritikpunkt ist, dass generative KI meist ohne Erlaubnis mit Werken menschlicher Künstlerinnen und Künstler trainiert wird. Dadurch erscheint KI-Kunst manchen als Mischung bereits existierender Werke. Zudem wird diskutiert, ob sie mit dem Begriff der schönen Künste vereinbar ist, wenn Kunst als menschliche Hervorbringung verstanden wird. Studien zur Publikumsresonanz zeigen eine Voreingenommenheit: Werke werden tendenziell geringer geschätzt, wenn bekannt ist, dass sie mit KI erstellt wurden, unabhängig von ihrer Qualität.
Ein weiteres Problem ist Stereotypisierung. Laut einer im November 2023 erschienenen Studie stellen KI-Systeme bei einem Prompt wie „Person“ häufig einen weißen Mann dar. Spezifischere Prompts können ebenfalls stereotyp beantwortet werden, etwa mit bayerischer Tracht bei „deutsch“. Auch rassistische oder sexualisierende Vorurteile wurden bei damaligen Versionen von Gemini oder Stable Diffusion beobachtet. Google pausierte am 23. Februar 2024 vorübergehend die bildgenerative KI-Komponente von Gemini, entschuldigte sich für unangemessene Inhalte und erklärte, das Training habe nicht ausgereicht, um Stereotype zu vermeiden; teils seien historische Inhalte zugunsten von Diversität überkorrigiert worden.
Deepfakes sind künstlich generierte oder manipulierte Medieninhalte, bei denen Gesicht, Stimme oder Aussagen einer Person täuschend echt verändert oder nachgebildet werden. Sie können künstlerisch genutzt werden, etwa bei animierten Versionen der Mona Lisa oder seit 2019 im Salvador-Dalí-Museum in St. Petersburg, wo eine Deepfake-Darstellung Dalís Besucher führt. Zugleich gefährden Deepfakes die Authentizität visueller Artefakte und können Falschinformationen verbreiten. Das BSI nannte 2022 Erkennungsmerkmale wie Artefakte an Gesichtsrändern, abweichende Hautfarben, verwaschene Konturen an Zähnen oder Augen und unstimmige Belichtung; ein Bericht von BSI und Fraunhofer-Institut von März 2025 verweist wegen des technischen Fortschritts auf tiefere Erkennungswerkzeuge.
Rechtlich gelten grundsätzlich die europäischen Urheberrechtsregeln. Urheberrechtsschutz setzt persönliche kreative Entfaltung durch Menschen voraus. Ob Schadenersatzansprüche bestehen, muss im Einzelfall geprüft werden, besonders wenn ein KI-Werk auf menschlichen Werken oder dem Stil einer bestimmten Person basiert. Nicht abschließend geklärt ist, wer Urheber eines freien KI-generierten Bildes ist. Mit Stand Ende 2024 gibt es in Deutschland für solche Bilder keinen Rechtsanspruch der generierenden Person; sie gelten daher als frei verwendbar, wobei Nutzungsbedingungen der jeweiligen Unternehmen zu beachten sind.
Philosophisch geht es um Kreativität, Autorschaft und den Status von Bildern. Kritiker betonen, KI habe keine subjektive Erfahrung und keine eigene Intention und könne daher keine authentische Kunst schaffen. Befürworter sehen ästhetischen Wert eher in der Wirkung und kulturellen Funktion eines Werkes und verstehen KI als Werkzeug oder Partner. Generative KI verändert außerdem das Verhältnis von Bildern zur Wirklichkeit: Fotografie und Film galten traditionell als kausal mit realen Ereignissen verbunden, KI-Bilder entstehen dagegen durch statistische Mustersynthese. Johannes Grenzfurthner fordert deshalb eine „ontologische Offenlegung“, also eine klare Kennzeichnung, ob ein Bild physisch referenziell, hybrid oder vollständig synthetisch ist.
