was bedeuten aktuelle Entwicklungen von A.I. (oder besser: maschinelles Lernen) für Nachhaltigkeit im Kulturbereich?
gerade überschlagen sich Entwicklungen von Künstlicher Intelligenz, allen voran “large language models” wie ChatGPT oder “text to image” Generatoren wie midjourney. Die Geschwindigkeit der Entwicklungen erschreckt selbst Teile der Tech-Szene. In einem offenen Brief fordern sie eine Pause der Weiterentwicklung.
Unabhängig von der Frage nach dystopischen Zukunftsszenarien und ob wir diesen folgen wollen, sollten wir uns erstmal auf das konzentrieren, was da ist: riesige Chancen und spannende Weiterentwicklungen. Und leider auch Fortschreibungen von Machtverhältnissen, Rassismen und andere Diskriminierungsformen in unserer Gesellschaft und Turbokapitalismus. #sozialeNachhaltigkeit – dazu mehr am Ende des Artikels**
Eine der wichtigsten Fragen aktuell: ist das nicht eine der spannendsten Konservationsformen und Fortschreibung von Kunst, die wir je erlebt haben? Ist es nicht großartig, das ich jedem Prompt (mehr dazu gleich) eine Kunstepoche hinzufügen kann (prompt: expressionism style) und schon setzt eine K.I. das in einem generierten Kunstwerk um? Welch Lernpotential, welch neuer Zugang zu Kunst, welch Demokratisierung des Zugangs, welch Niedrigschwelligkeit steckt da plötzlich drin? Und ja, auch welch nachhaltiger Zugang, ohne Anreise, ohne vermittelnde Institution? (Wenngleich im Kontext Nachhaltigkeit die Frage nach Energieverbrauch dringend gestellt werden muss.) Das mindert nicht den Wert und die Notwendigkeit von Institutionen, birgt aber natürlich Chancen und Risiken, mit denen sich Kultur-Institutionen bis Kunst-Vermittlung auseinandersetzen sollten. Auch um nachhaltig zu bestehen.
Es gäbe noch unendlich viel zu (er-)klären, lasst uns dennoch zum praktischen Umgang springen – denn vor allem in der Anwendung werden wir neue Phänome begreifen und in unsere Praxis integrieren können!
Wie könnte also A.I. uns in unserem Nachhaltigkeitsengagement im Kulturbereich unterstützen:
- Recherchen: ChatGPT ist sehr für Recherche-Aufträge und Fragen zu neuen Themen geiegnet. Das Sheet „Smarte Anfragen“ hilft, richtig mit ChatGPT umzugehen. Wir müssen u.a. neu lernen, „Such-Anfragen“ zu stellen: anders als Google definieren wir zuerst die K.I., indem wir eine Rolle zuschreiben („du bist Nachhaltigkeitsexperte“), Kriterien und Ziele formulieren bis hin zum Ausgabe-Format. Am Ende könnten wir z.B. einen kurzen Briefing-Text zum Umgang mit Papier am Museum erzeugt haben, der so oder überarbeitet an die GF gehen kann – siehe Bilder.
- Zukunftsprojektionen: Midjourney (oder andere A.I.-Bildgeneratoren) kann mithilfe von Bild-Referenzen oder nur aus Text mächtige Bildwelten generieren. So kann z.B. eine neue Sonderausstellung inspiriert werden mit nachhaltigem Ausstellungsdesign und Entwürfen des look&feel, aber auch ganz neue Ideen zur Raumgestaltung können in Sekundenschnelle hergestellt werden.
Und auch ein Achtungszeichen bei der Nutzung möchten wir mitgeben: Large Language Models funktionieren wahnsinnig gut als Assistenzen in unseren eigenen Fachgebieten. So holen wir uns sehr effektiv Unterstützung, können aber auch selbst die Ergebnisse überprüfen und sehen., wenn z.B. etwas in einer Aufzähung fehlt. Das zeigt sich gut an dem Screenshot zur Frage von Klimaanlagen an Museen als wesentliche Maßnahme zu mehr Nachhaltigkeit. Nicht-Expert*innen hätten das Fehlen der Klimaanlage als wesentliche Maßnahme so nicht entdecken können und stehen sehr wahrscheinlich irgendwann auf sehr wackligen Ergebnissen, ohne darauf Hinweise zu erhalten. Angst um Jobs in unserer Branche ist also noch lange nicht angesagt!
Welche Erfahrungen konntet ihr bislang sammeln? Schreibt sie gerne in die Kommentare!
Und: an welchen Stellen unserer Website erkennt ihr die Mitwirkung von A.I.? Schreibt es in die Kommentare!
Wir werden euch regelmässig mit Informationen und Best-Practice Beispielen versorgen!
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So steckt in jedem Datensatz, mit dem maschinelles Lernen trainiert werden muss, eben auch eine Fortschreibung unserer gesellschaftlichen Verhältnisse: Häufig werden Trainingsdaten und auch die Code-Zeilen von akademischen weißen Männern geschrieben, trainiert, geprüft (wobei tatsächlich einige spannende Frauen die A.I.-Entwicklung maßgeblich prägen, Mira Murati allen vorran [Mira Murati ist der Kopf hinter Chat GPT](https://www.handelszeitung.ch/tech/mira-murati-ist-chief-technology-officer-bei-open-ai-diese-frau-ist-der-kopf-hinter-chat-gpt-582747))
Die Fortschreibung von Machtverhältnissen ist nur einer der vielen Gründe, warum wir uns in der Breite der Gesellschaft damit auseinandersetzen – und eben auch regulieren müssen (KI-Register: Mit mehr Kompetenz zu mehr Transparenz: https://algorithmwatch.org/de/reaktionen-transparenzsregister/).
Machtverhältnisse werden zementiert, da vor allem sehr große Tech-Companies die Macht haben, solche Prozesse aufzusetzen – und teilweise an allen Gesetzen vorbei, auch umzusetzen. Midjourney wurde wohl mit über 850 Millionen Bildern trainiert. Gerade für Kunst- und Kulturbranche macht das mindestens 2 spannende Dimensionen auf: mit welchem Recht können große Tech-Companies ungefragt Bilder von aktuellen Künstler*innen und den großen Beständen vergangener Künstler*innen verwenden? (Da sind wir schnell bei einer Urheberrechtsdiskussion wie in den 00er-Jahren, mit dem zentralen Ergebnis, das ein Urheberrecht auf digitale (Re-)Produktion immer noch nicht funktioniert).
PizzaGPT*** zeigt auf jedenfall direkt, welcher Umgang mit neuen Technologien nicht funktioniert: Verbote. Nur 2 Tage nach dem Verbot von ChatGPT in Italien gibt es natürlich schon Alternativen, die das Verbot kreativ umgehen.
