Kategorie: Digitalisierung

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Künstliche Intelligenz in der Produktion von Filmen

Autor*innen: Lukas Vojkovic und Ann-Christin Thoma

Übersicht

Intro

Künstliche Intelligenz (KI) wird normalerweise damit in Verbindung gebracht, Menschen bei Aufgaben zu unterstützen, die durch Automatisierung besser erledigt werden können.
Mit dem fortschreitenden technischen Wandel ist es der KI heutzutage aber nicht nur möglich, fortschriftliche visuelle Effekte in Filmen zu liefern oder den Videoschnitt zu erleichtern, sondern auch Prognosen hinsichtlich des möglichen Erfolgs eines Filmes zu liefern und ganze Storyboards zu verfassen.
Die KI entwickelt sich immer mehr zu einer unausweichlichen Kraft, die Filme zukünftig weiter aufarbeiten und stetig verbessern wird. 1

Die KI „Benjamin“ und ihr Kurzfilm „Sunspring“

Hinsichtlich der Verwendung von KI in der Filmproduktion sticht besonders der Science-Fiction-Kurzfilm „Sunspring“ ins Auge, welcher 2016 debütierte. Das Interessante an diesem Film ist, dass er auf den ersten Blick wie viele andere Science-Fiction-Filme wirken mag – bis zur Erkenntnis, dass dessen Drehbuch ausschließlich von einer KI geschrieben wurde, welche sich selbst den Namen „Benjamin“ zuteilte.
Es handelt sich hierbei um ein rekurrentes neuronales Netzwerk namens LSTM
(long short-term memory), welches vorher mit Drehbüchern verschiedenster Science-Fiction-Filme sowie -Serien gespeist wurde. Trotz oder gerade wegen dieses daraus resultierenden, sehr kuriosen Drehbuchs wurde der Kurzfilm mit drei Schauspielenden gedreht und erhielt dadurch große Aufmerksamkeit. 2

Benjamin kreierte im selben Kurzfilm auch die Musik. Das neuronale Netzwerk wurde hier, ähnlich wie bei der vorangegangenen Vorgehensweise, mit vielen verschiedenen Einflüssen trainiert. In diesem Fall mit über 30.000 verschiedensten Popsongs. 3

Visuelle Effekte und Unterstützung in der Postproduktion

Als weitere Art der Unterstützung wird KI inzwischen im Zuge von weiteren bestehenden Produktionsabläufen sogar in Schnittprogramme implementiert. Dort kann sie unter anderem durch nur einen Klick Audio- oder auch Farbanpassungen vornehmen. 4
Doch nicht nur dort kommt künstliche Intelligenz in der Filmwelt der Postproduktion zum Einsatz. Im Bereich der visuellen Effekte kommt sie gerade beim Rotoskopieren zum Tragen, wo bestimmte Teile des Filmmaterials vom Hintergrund separiert werden. Rotoskopieren ist eine Technik, um animierte Filme und komplexe Bewegungsabläufe in Animationsfilmen realistischer wirken zu lassen. Als Beispiel dient hier das Unternehmen Array. Deren neuronales Netzwerk wurde mit Material gefüttert, welches von Visual Effect Artists arrangiert wurde. Nach ausreichendem Training kann das neuronale Netzwerk sogar ohne Unterstützung durch einen Greenscreen arbeiten. 5

Auch die Computersoftware „Massive“ sticht im Zuge der visuellen Effekte ins Auge. Ursprünglich für die „Herr der Ringe“-Trilogie entwickelt war diese mit Hilfe von künstlicher Intelligenz in der Lage, computergenerierte Armeen zu erstellen sowie realistische Schlachten in enormen Ausmaßen zu simulieren. „Massiv“ erschuf auch andere ikonische Kampfszenen der letzten Jahre, darunter Szenen aus „Game of Thrones“ sowie „Marvel’s Avengers: Endgame“. 6

Podcast „The Daily Charge“: How Lord of the Rings changed filmmaking

Den Erfolg eines Filmes vorhersagen

Ein ganz anderer Bereich, welcher durch KI revolutioniert wird, ist die prognostische Ebene. Denn sie ist inzwischen auch dazu in der Lage, Prognosen über den möglichen Erfolg eines Filmes zu treffen. Zum Beispiel soll die vom Datenwissenschaftler Yves Bergquist entwickelte KI „Corto“ dank künstlicher neuronaler Netze in der Lage sein, den Erfolg eines Films vorherzusagen. Das funktioniert nicht nur durch Analyse verschiedenster Elemente aus dem Film direkt, sondern auch über Daten aus sozialen Medien, wo die KI durch verschiedene Äußerungen die Stimmung sowie den kognitiven Zustand der Nutzenden ermittelt, die verschiedene Medieninhalte zugeführt bekommen haben. 7

Umwandlung alter Filmaufnahmen

Aber Künstliche Intelligenz kann auch für ganz andere Zwecke genutzt werden. So konvertierte ein YouTuber namens Denis Shiryaev eine über 100 Jahre alte Filmaufnahme der französischen Lumière-Brüder aus dem Jahr 1895 durch die Unterstützung einer KI auf das Videoformat 4k sowie die Bildrate auf 60 Bilder pro Sekunde. Somit verfrachtete er den Film durch Unterstützung einer KI technisch ins aktuelle Zeitalter. Hier bestand zwar durchaus noch Verbesserungspotential, allerdings geschah der Vorgang mit wenig Aufwand und wies erneut eindrucksvoll auf, zu was künstliche Intelligenz inzwischen in der Lage ist. 8

Quelle: Vimeo

Ersetzt die KI den Menschen?

Es ist wirklich erstaunlich zu sehen, was für einen großen Einfluss KI in der Welt der Filmproduktion hat und wie viele Bereiche dieser durch sie bereits vereinfacht werden können. Der damit verbundene technische Fortschritt eröffnete die letzten Jahre viele neue innovative Anwendungen in der gesamten Branche und ermöglicht Unternehmen nicht nur, die Effizienz ihrer Arbeitsabläufe zu steigern, sondern auch, ihre Arbeitskosten zu senken und mehr Umsatz zu generieren. 9

Trotz all dieser Vorteile sollte gerade ein Aspekt im Kopf verbleiben:

„KI ist weder nur ein Werkzeug noch ein vollständiger Ersatz für einen Schriftsteller. Man braucht eine Symbiose, um gemeinsam mit der Maschine Kunst zu kreieren.“ 10

Vladimir Alexeev

Quellen

1 Datta, Angana; Goswami, Ruchi (2020): The Film Industry Leaps into Artificial Intelligence: Scope and Challenges by the Filmmakers. Zuletzt aktualisiert am 02.10.2020. Online unter: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-981-15-6014-9_80 [Abruf am 22.11.2022]
2 Alexeev, Vladimir (2022): KI als Filmemacher: Wie man Kurzfilme nur mit Machine-Learning-Modellen macht. Zuletzt aktualisiert am 15.07.2022. Online unter https://1e9.community/t/ki-als-filmemacher-wie-man-kurzfilme-nur-mit-machine-learning-modellen-macht/17523 [Abruf am 27.11.2022]
3 Newitz, Annalee (2016): Movie written by algorithm turns out to be hilarious and intense. Zuletzt aktualisiert am 30.05.2021. Online unter https://arstechnica.com/gaming/2021/05/an-ai-wrote-this-movie-and-its-strangely-moving/ [Abruf am 23.11.2022]
4 Antunes, Jose (2018). Artificial Intelligence at NAB 2018: real world Applications. Zuletzt aktualisiert am 09.04.2018. Online unter https://www.provideocoalition.com/artificial-intelligence-at-nab-2018-real-world-applications/ [Abruf am 27.11.2022]
5 Metz, Cade (2018): Lights, Camera, Artificial Action: Start-Up Is Taking A.I. tot he Movies. The New York Times. Zuletzt aktualisiert am 26.03.2018. Online unter https://www.nytimes.com/2018/03/26/technology/artificial-intelligence-hollywood.html [Abruf am 22.11.2022]
6 Carson, Erin (2022): How ‚Lord of the Rings‘ Used AI to Change Big-Screen Battles Forever. Zuletzt aktualisiert am 04.09.2022. Online unter https://www.cnet.com/culture/entertainment/features/how-lord-of-the-rings-used-ai-to-change-big-screen-battles-forever/ [Abruf am 30.11.2022]
7 Schneider, Vanessa (2019): Künstliche Intelligenz & Kultur: Warum Hollywood auf Algorithmen setzt. Zuletzt aktualisiert am 30.09.2019. Online unter https://www.br.de/kuenstliche-intelligenz/so-setzt-hollywood-auf-kuenstliche-intelligenz-machine-learning-100.html [Abruf am 24.11.2022]
8 Westphal, André (2020): Über 120 Jahre alter Film mit KI-Unterstützung zu 4K und 60 fps umgewandelt. Zuletzt aktualisiert am 07.02.2020. Online unter https://stadt-bremerhaven.de/ueber-120-jahre-alter-film-mit-ki-unterstuetzung-zu-4k-und-60-fps-umgewandelt/ [Abruf am 22.11.2022]
9 4 How Artificial Intelligence Is Used in the Film Industry. Online unter https://smartclick.ai/articles/how-artificial-intelligence-is-used-in-the-film-industry/ [Abruf am 28.11.2022]
10 Alexeev, Vladimir (2022): KI als Filmemacher: Wie man Kurzfilme nur mit Machine-Learning-Modellen macht. Zuletzt aktualisiert am 15.07.2022. Online unter https://1e9.community/t/ki-als-filmemacher-wie-man-kurzfilme-nur-mit-machine-learning-modellen-macht/17523 [Abruf am 28.11.2022]

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Über der Einsatz von KI zur Musikkomposition: Der nächste Tsch(AI)kowski?

Autor: Hendrik Kuck

 

Komponieren mithilfe von Künstlicher Intelligenz? Zukunftsmusik oder bereits Alltag in der Musikbranche? Wie funktioniert so etwas? Und wer profitiert davon? Mögliche Antworten liefert der folgende Artikel zum Thema „Künstliche Intelligenz in der Musikkomposition“.

Inhaltsverzeichnis

KI in der heutigen Musikproduktion

Künstliche Intelligenz nimmt in unserer Gesellschaft eine immer zentralere Rolle ein. Sie ist aus Wirtschaft, Medien und Technik nicht mehr wegzudenken und wird in Deutschland u.a. von der Bundesregierung gefördert.1 Auch die Musikbranche wird nachhaltig von KI geprägt und Künstliche Intelligenz befindet sich besonders in der Musikkomposition auf dem Vormarsch.2 Besonders die Komposition von Hintergrundmusik für Social Media, Werbung und Gaming wird in Zukunft von ihr dominiert.3 Aber wie funktioniert das Komponieren von Musik mithilfe von KI eigentlich? Wer arbeitet mit ihr? Steht sie in einem ethischen Konflikt mit menschlichen Musikern und Komponisten und kann sie überhaupt wirkliche Kunst erschaffen? Diesen Fragen widmet sich der folgende Artikel.

Wie funktioniert Komponieren per KI?

Damit eine KI Musik komponieren kann, muss sie zunächst für diesen Einsatzzweck trainiert werden. Sogenannte „Neuronale Netzwerke“ lernen anhand großer Datenmengen (Big Data) die Struktur und Elemente vorhandener Musik. Durch ständige Analyse wird sie immer besser darin, Muster im Songaufbau zu erkennen und ist zu beachtlichen analytischen Leistungen in der Lage.4 Allerdings ist die derart entstandene Musik ohne menschliche Bearbeitung eher Mittelmaß. Das Verfassen von Songtexten und Einspielen der Instrumente sollte daher durch menschliche Hand erfolgen. 5 Künstliche Intelligenz ist deshalb eher als Werkzeug, welches die kompositorische Arbeit erleichtert, zu betrachten.6

Klicken Sie auf die folgende Abbildung, um selbst mit dem Komponieren loszulegen und kreieren Sie mithilfe der KI von Soundraw eigene Songs.

Roboter spielt Klavier. Verlinkung zu Musikgenerator. Künstliche Intelligenz Musikkomposition.
Laremenko Sergii/Shutterstock.com Musikgenerator per AI von Soundraw

In der Praxis

Die Umsetzung computergenerierter Kompositionen ist bereits Realität. Beispielsweise erschuf der Wissenschaftler David Cope mithilfe von KI Werke klassischer Musik, welche Vivaldi, Bach oder Chopin ähneln. Die Aufführung mit einem echten Orchester konnte sogar Fachpublikum täuschen.7 Weiterhin konnten Forscher ein neuronales Netzwerk mithilfe von 45 Songs der Beatles so lange trainieren, bis es ein eigenes Stück entwarf, welches auffällig stark dem Ursprungsmaterial ähnelte. Lediglich der Text zu dem Song „Daddy’s Car“ musste von Menschen geschrieben werden.8

Auch private Nutzer können KI zur Musikkomposition nutzen. So bietet das Berliner Unternehmen „Loudly“ auf ihrer Homepage eine eigens mit ca. zehn Millionen Songs trainierte KI an. Nutzer können somit schnell eigene Lieder generieren lassen. Sie wählen lediglich Genre, Songlänge und Instrumente aus, den Rest übernimmt die KI.9 Auch professionelle Künstler haben sich bereits auf die Zusammenarbeit mit Künstlicher Intelligenz beim Kreieren von Songs spezialisiert. Die Berlinerin Holly Herndon hat auf diese Weise bereits mehrere Alben veröffentlicht.10

https://open.spotify.com/artist/2c9yn5DJQd5es7YMY92ikZ?autoplay=true
Songbeispiele der Musikerin Holly Herndon

Mensch vs. KI

Mit der zunehmenden Verbreitung von Künstlicher Intelligenz in der Musikbranche treten auch vermehrt ethische Fragen auf. Verdrängt die Maschine den Menschen? Ist computergenerierte Musik überhaupt Kunst?

Dr. Ralf Weigand, Vizepräsident des Deutschen Komponistenverbandes und Vorsitzender des Aufsichtsrats der GEMA, sieht KI in der Musik mit potenziellen Nachteilen verbunden. Besonders im Bereich der Gebrauchsmusik (Hintergrundmusik für Film, Fernsehen, Social Media etc.) könne KI eine Gefahr für die Jobs der Musikschaffenden bedeuten. Zudem sorge eine Überflutung des Musikmarkts mit computergenerierter Musik eventuell dafür, dass Menschen diese Musik nicht mehr von menschengemachter unterscheiden könnten.11

Rory Kenny, Gründer des eingangs erwähnten Unternehmens „Loudly“, hält dagegen. KI schaffe bereits neue Jobs wie Softwareentwickler oder Informationsspezialisten in der Musikbranche. Weiterhin ermögliche sie auch Menschen ohne Know-how die einfache und zugängliche Produktion von Musik.12

„Das wird eine sehr interessante weitere Demokratisierung des Musikschaffens.“

Rory Kenny13

 

Auch professionelle Kunstschaffende könnten Vorteile aus der Kooperation mit KI ziehen und Gefallen daran finden.14 Ein Beispiel hierfür ist die bereits erwähnte Holly Herndon.

Kann KI Kunst?

Auch ob Künstliche Intelligenz wahrhaftige Kunst erschaffen kann, ist umstritten. Der Neurowissenschaftler Matthias Bethge sieht KI zwar eher als Werkzeug, spricht ihr allerdings alle Merkmale menschlicher Kreativität zu. Genau wie der Mensch würde sie zunächst Erfahrungen sammeln und Strukturen analysieren, um dann auf dieser Basis etwas Neues zu schaffen. Hans-Christian Ziupa, Gewinner des KI-Musik-Wettbewerbs „Beats & Bits“, sieht jedoch einen zentralen Unterschied zwischen Mensch und KI. Zuhörer würden von Musikern erwarten, dass sie bei der Schöpfung von etwas Neuem mit sich gerungen und dabei eine gewisse emotionale Radikalität entwickelt hätten. Dies sei einer KI nicht möglich.15

Rory Kenny glaubt ebenfalls nicht an den Ersatz menschlicher Musiker durch Maschinen. Musik sei im Kern Storytelling, KI sei jedoch nicht in der Lage Geschichten zu erzählen.16 Goetz Richter, Musiker und Professor der Universität Sydney, sieht KI zudem als abhängig von Menschen und ihren Anweisungen. Es sei komplett verschieden, ob aus bereits bestehenden Werken Eigenschaften abstrahiert, oder schöpferische Werke erschaffen würden. Zu Letzterem sei KI nicht in der Lage. Musik sei kein Ergebnis reiner Analytik, sondern erfordere Neugier, Sinnfindung, Bewusstsein, gelebte Erfahrung, Aufmerksamkeit und Empathie. Dies seien alles Eigenschaften, welche Computern fehlen würden.17 Renate Buschmann, Professorin für digitale Künste der Universität Witten/Herdecke, sieht dies ähnlich. KI habe ihre Stärke im Analysieren von Mustern und dem Kopieren. Kunst sei aber eben das Brechen von Regeln und dem Erschaffen von Unberechenbarkeit.18

Eine weitere komplexe Frage in diesem Kontext ist die, nach der rechtlichen Urheberschaft künstlich komponierter digitaler Produktionen. Sowohl Nutzer der KI (Wahl der Schlagworte bei der Generierung), Künstler (Rahmen und Konzept auf welches KI zugreift), Programmierer (Entwicklung der Software) als auch die Maschine selbst (Komposition des Werkes) kommen als mögliche Urheber infrage.19 Nicht nur diese, sondern auch die oben angesprochenen Themen, werden die Musikbranche in Zukunft mit Sicherheit prägen und beschäftigen.

1 vgl. Die Bundesregierung 2020

2 vgl. Bora 2021

3 vgl. Die Bundesregierung 2020

4 vgl. Bora 2021, Die Bundesregierung 2020 und Richter

5 vgl. Die Bundesregierung 2020

6 vgl. Bora 2021

7 vgl. Richter

8 vgl. Die Bundesregierung 2020

9 vgl. Bora 2021

10 vgl. Die Bundesregierung 2020

11 vgl. Bora 2021

12 vgl. Bora 2021

13 Bora 2021

14 vgl. Buschmann 2022, S.165

15 vgl. Die Bundesregierung 2020

16 vgl. Bora 2021

17 vgl. Richter

18 vgl. Buschmann 2022, S.164-165

19 vgl. Buschmann 2022, S.169

Quellen

Bora, Tereza (2021): Kreative KI. Künstliche Intelligenz verändert die Musikbranche. Online unter https://www.br.de/nachrichten/wirtschaft/kreative-ki-kuenstliche-intelligenz-veraendert-die-musikbranche,Spb43xK [Abruf am 23.11.2022]

Buschmann, Renate (2022): Kann aus KI Kunst werden?. Dialogische Beziehungen mit Künstlicher Intelligenz. In: Schnell, Martin W.; Nehlsen, Lukas (Hg.): Begegnungen mit Künstlicher Intelligenz. Intersubjektivität, Technik, Lebenswelt. Weilerswist: Velbrück Wissenschaft, S. 164-173. Online unter: doi.org/10.5771/9783748934493

Die Bundesregierung (2020): KI spielt die Musik. Online unter https://www.bundesregierung.de/breg-de/suche/ki-in-der-kultur-1720970 [Abruf am 23.11.2022]

Richter, Goetz (o.J.): Die scheinbare Originalität von KI-Musik. Online unter https://www.goethe.de/prj/k40/de/mus/aim.html [Abruf am 23.11.2022]

Der Autor Hendrik Kuck arbeitet an der Universitätsbibliothek Osnabrück und studiert zurzeit berufsbegleitend Informationsmanagement an der Hochschule Hannover

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Wie Streaming-Algorithmen die Musik verändern

Autoren: Marian Berdyszak und Tom Kuhn

Die weltweite Musikindustrie ist im Wandel. 2017 wurde erstmals mehr Geld durch Musikstreaming eingenommen als durch den Verkauf von CDs, Schallplatten & Co. Somit liegt auch der Fokus großer Plattenlabel auf dem digitalen Musikmarkt. Führt diese Änderung der Marktsituation auch zu einer Veränderung der Musik als solches?

Inhaltsverzeichnis

Wieviel Geld verdient man mit Spotify?

Früher ging man in einen Plattenladen, um ein Album zu kaufen. Im Anschluss konnte man diese Schallplatte so häufig hören, wie man wollte, der Interpret und das Label sahen kein zusätzliches Geld. Beim Musikstreaming wird heute jeder gehörte Song, jeder Play einzeln bezahlt. Je nach Streamingdienst werden pro 1000 Streams zwischen 70 ct und 27 € ausgezahlt. 

Zur Vereinfachung konzentrieren wir uns auf Spotify, welche ca. 4 € für 1000 Streams auszahlen.1 Dabei gilt jedoch: nicht jeder Stream zählt gleich viel. So sind bspw. Streams aus den USA mehr wert als Streams aus Portugal. Außerdem kommt es darauf an, ob der Nutzer ein Spotify-Abo hat oder die werbefinanzierte Gratisversion nutzt.2  Streams werden zudem erst gezählt, wenn der Song mindestens 30 Sekunden langlief.3 Diese 4 € gehen zudem nicht vollständig an die Interpreten, da auch die Musiklabels mitverdienen wollen. 

Doch welchen Einfluss auf die Musik hat es, wenn Musikschaffende nicht mehr für Verkäufe, sondern für Plays bezahlt werden?

3 Minuten Spiellänge und über 77 Millionen Aufrufe. Mit 22 Nummer-Eins-Hits ist der Rapper Capital Bra erfolgreicher als die Beatles.

Der Algorithmus

Hinter Spotify steckt ein großer Algorithmus, welcher allen Nutzenden auf Basis ihres Hörverhaltens ständig neue Songs empfiehlt. Songs, die in den ersten 30 Sekunden abgebrochen werden, zählen nicht als Play – werden also weder bezahlt noch vom Algorithmus für Empfehlungen berücksichtigt. Ziel der Musikschaffenden sollte es demnach sein, die Hörer:innen direkt zu Beginn des Songs zu fesseln. Dies führt dazu, dass das durchschnittliche Intro eines Songs in den 80er-Jahren noch 20 Sekunden lang war – heutzutage nur noch 5 Sekunden.4

Wie funktioniert eigentlich der Spotify-Algorithmus?

Auch die Länge eines Songs hat sich seit dem Siegeszug der Streamingdienste geändert. In den letzten 20 Jahren sank die durchschnittliche Songlänge um 73 Sekunden. Logisch, denn es macht sowohl finanziell als auch für den Algorithmus einen großen Unterschied, ob ein Song 20 oder 30 Plays in einer Stunde erzielen kann. Hinzu kommt, dass bei längeren Songs die Wahrscheinlichkeit eines Abbruchs größer ist als bei kürzeren Songs. Dies würde dazu führen, dass der Song seltener empfohlen wird.5 Die Anzahl der Songs in den amerikanischen Billboard Top 100-Charts, die kürzer sind als 2:30 Minuten, steigt dadurch seit Jahren stark an.6

Songs werden immer kürzer – auch durch Spotify?

Einfluss von Musikstreaming auf Musikcharts

Seit einigen Jahren werden die Charts von den Streamingzahlen beeinflusst.7 Da dadurch nicht nur eigens ausgekoppelte Singles bewertet werden, kommt es häufiger dazu, dass viele Songs eines Albums die vorderen Plätze belegen, so geschehen u.a. bei Taylor Swift in den USA. Durch die generelle Schnelllebigkeit und die Fixierung auf Plays statt Albumkäufen veröffentlichen viele Musikschaffende zudem (fast) nur noch Singles. Der Deutsch-Ukrainer Capital Bra schaffte es so in nur zweieinhalb Jahren 22 Nummer-Eins-Hits zu veröffentlichen – doppelt so viele wie die Beatles in ihrer gesamten Karriere.8

Belegte gleichzeitig alle Top-10-Plätze in den USA: Taylor Swift

Um bekannt und erfolgreich zu werden ist es für Musikschaffende am wichtigsten, auf den von Spotify erstellten Playlists zu landen. Neben den von Mitarbeiter:innen kuratierten Playlists gibt es auch komplett automatisch vom Algorithmus erstellte (und ständig aktualisierte) Playlists, die ganz auf den Geschmack jedes einzelnen Nutzers zugeschnitten sind. So werden Nutzer mit ähnlichem Musikgeschmack ähnliche Songs empfohlen. Ganz wichtig ist auch hierbei wieder die bekannte 30-Sekunden-Grenze.9

Der perfekte Musikstreaming-Song?

Aber gibt es den perfekten, erfolgsversprechenden Spotify-Song? Nicht wirklich. Zwar hilft es, einen kurzen Song ohne Intro zu haben, eine Garantie ist das jedoch noch lange nicht. Unabhängig davon gilt noch immer: ein Hit ist ein Hit ist ein Hit.

Quellen

  1. Ditto Music (2023): How much does Spotify pay per stream in 2023. Online unter https://dittomusic.com/en/blog/how-much-does-spotify-pay-per-stream/ [Abruf am 06.01.2023]
  2. GfK Entertainment GmbH (o.J. a): FAQ. Online unter https://www.offiziellecharts.de/info/faq?rCH=2 [Abruf am 06.01.2023]
  3. GfK Entertainment GmbH (o.J. b): Suchen nach Capital Bra. Online unter https://www.offiziellecharts.de/suche?artist_search=Capital+Bra&do_search=do Abruf am [06.01.2023]
  4. Goldmedia GmbH (2022): Musikstreaming in Deutschland. Erlössituation im deutschen Musikstreaming-Markt 2022. Online unter https://www.gema.de/documents/d/guest/user_upload-dokumente-aktuelles-pressemitteilungen-2022-gema_goldmedia_studie_musikstreaming_in_deutschland-pdf [Abruf am 09.12.2022]
  5. Schmalzried, Gregor (2018): Wie Streamingdienste die Kunst verändern. Online unter https://www.deutschlandfunkkultur.de/spotify-apple-music-und-co-wie-streamingdienste-die-kunst-100. [Abruf am 09.12.2022]
  6. Schölzel, Alexander (2018): Musik-Streaming & Geld verdienen. Online unter https://www.delamar.de/musikbusiness/was-streaming-einbringt-45499/ [Abruf am 06.01.2023]
  7. Tagesschau (2022): Mit zehn Songs in die Top 10. Zuletzt aktualisiert am 31.10.2022. Online unter https://www.tagesschau.de/ausland/amerika/taylor-swift-billboard-charts-101.html [Abruf am 09.12.2022]
  8. Wagner, Patrick (2018): Musik-Streaming: Wer zahlt am besten? Online unter https://de.statista.com/infografik/13402/musik-streaming_-wer-zahlt-am-besten/ [Abruf am 06.01.2023]
  9. Walter, Leona (2020): Wie Spotify, Apple Music und Co. den Mainstream, die Musik und unser Hörverhalten verändern. Online unter •https://diffusmag.de/p/wie-musikstreaming-den-mainstream-die-musik-und-unser-hoerverhalten-veraendert/ [Abruf am 06.01.2023]
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KI und die Sicherheit von Smart-Home-Systemen

Autorin: Eliza SchnetzerKI

„Smart Home“ @Smart Home Haus Technik – Kostenloses Foto auf Pixabay

KI

Inhaltsverzeichniss

Wie auch in vielen anderen Bereichen der Technik macht auch das Internet of Things (IoT) große Entwicklungsschritte. Dazu gehören auch sogenannte Smart-Home-Systeme, die eine immer weitere Verbreitung in deutschen Haushalten finden. Aus den vielseitigen Anwendungsbereichen ergeben sich neben komfortablen Alltagshilfen auch einige Fragen zur Sicherheit, gerade hinsichtlich Datenschutzes und Künstliche Intelligenz (KI) . In diesem Artikel sollen einige der Sicherheitslücken aufgedeckt und Lösungsansätze erläutert werden.

KI, was ist das eigentlich?

Immer häufiger hört man heutzutage diesen Begriff, aber was zeichnet die KI eigentlich aus? Normalerweise verarbeitet eine Maschine stumpf Daten. Eine KI ist allerdings in der Lage bestimmte Muster zu erlernen, um Entscheidungen auf der Basis von Informationen zu treffen. Dieses Vorgehen nennt man „Machine Learning“. Damit ist eine menschenähnliche kognitive Leistung möglich. Übertragen wir das auf unsere Smart-Home-Systeme bedeutet, dass, die Geräte erlernen unsere Verhaltensmuster und reagieren entsprechend darauf. Der aktuelle technische Stand ermöglicht das noch nicht umfangreich, zielt aber darauf ab. Bislang entscheiden sind das Erkennen und Befolgen von Wenn-Dann-Regeln.

KI im eigenen Zuhause:

@Smartest Home 2020

 

Smart-Home-Anwendungen bieten einige Vorteile

Smart-Home-Anwendungen haben einige Vorteile zu bieten, andernfalls würden sie sich nicht immer wachsender Beliebtheit erfreuen. Dazu gehören unter anderem:

  • Erhöhter Komfort: viele Aufgaben müssen nicht mehr selbst erledigt werden, sondern werden bequem von den Smart-Home Anwendungen übernommen. Beispiele hierfür sind z.B. das Saugen von Böden, Rasen mähen oder das automatische Angehen der Kaffeemaschine am Morgen
  • Vereinfachte Bedienung: durch die Steuerung per App kann man alle Anwendungen aus einer Stelle heraus bedienen, noch einfacher wird das Ganze mit Spracherkennung/Sprachbefehlen
  • mehr Sicherheit: durch das vernetzte System kann der Besitzer durch Push-Nachrichten auf sein Handy informiert werden, wenn z.B. ein Alarm ausgelöst wird. Gleichzeitig kann ein ausgelöster Alarm dazu führen, dass sich Türen und Fenster verriegeln
  • Senkung des Energieverbrauch: Geräte sind so programmiert, dass sie möglichst wenig Strom verbrauchen. So kann man z.B. mit Hilfe von einem Timer einstellen, wann das Licht ausgehen soll

Sicherheitslücken in den Systemen

Die komplexe technische Vernetzung bringt auch einige Risiken mit sich, wie sich in den Bereichen des Datenschutzes und der IT-Sicherheit zeigt. Die Smart-Home-Anwendungen sind durchgehend mit dem Internet verbunden. Das macht sie sehr anfällig für den unautorisierten Zugriff durch Hackerangriffe, die sich so den Zugriff zu sämtlichen Geräten in einem Haushalt verschaffen können. Um das zu vermeiden ist das regelmäßige Durchführen von Updates essenziell. Viele Risiken entstehen durch den Anwender selbst. So können fehlende technische Vorkenntnisse und die daraus resultierenden Bedienungsfehler zu schwerwiegenden Sicherheitslücken führen. Daher ist es wichtig, sich mit der Technik der Geräte auseinander zu setzen und ggfs. nochmal die richtige Funktionsweise zu überprüfen. Es stellt sich zudem die Frage, inwiefern die Daten gespeichert und verarbeitet werden. Das ist oft nicht transparent für den Benutzer, und da es sich um sensible personenbezogene Daten wie Kameraaufzeichnungen handelt, ist dieser Punkt nicht zu missachten.

Personenbedingte Fehler

Neben den technischen Fehlerquellen können natürlich auch von Menschenhand erzeugte Fehler Sicherheislücken hervorrufen. Zum einen ist es wichtig, dass sich Anwender vor der Anschaffung intensiv mit der Technik befassen. Oftmals scheitert es an fehlender Planung und das dem Informationsmangel über die Anwendung. Das kann wiederrum zu Anwendungsfehlern führen, die schwerwiegende Sicherheitsmängel bilden können. Wir tendieren oft dazu, zu günstigeren Alternativen zu greifen, was in diesem Fall aber eine fehlende Sicherheitszertifizierung bedeutet und ebenfalls vermehrt Sicherheitslücken aufweißt. Eine noch ausführlichere Hilfe bietet der folgende Artikel: Diese 5 Fehler machen fast alle Smart Home Einsteiger (homeandsmart.de)

Einfacher Schutz im Alltag

Wie kann ich mich also vor den vielfältigen Angriffsmöglichkeiten schützen? Es sind eigentlich ein paar ganz simple Tipps, wie man den Sicherheitsstandard der Smart-Home-Anwendung hochhält:

  • keinen direkten Internetzugriff: ist ein System direkt mit dem Internet verbunden, ist es leichter für z.B. Hacker dieses zu finden und zu hacken. Am sichersten ist es, denn Zugriff über ein VPN zu nutzen
  • System regelmäßig aktualisieren: für jedes System gibt es reglemäßig Updates, diese sollte man zeitnah durchführen um Bugs und Fehler in der Software zu beheben.
  • sichere Passwörter: ein simpler, aber oft missachteter Tipp ist es, ein sicheres Passwort zu vergeben, dass eine Kompination aus Groß- und Kleinschrift, Sonderzeichen und Zahlen beinhaltet. Dieses sollte in regelmäßigen Abständen geändert werden.
  • unnötige Dienste ausschalten: schalten Sie nicht benötigte Anwendungen aus, denn was nicht läuft, kann nicht angegriffen werden

Fazit: trotz Sicherheitslücken wachsender Trend mit Luft nach oben

Was lässt sich nun abschließend festhalten? Wenn man einige grundlegende Sicherheitsvorkehrungen beachtet und sich selbst mit den technischen Anwendungen befasst bieten Smart-Home-Anwendungen eine gute Möglichkeit sich den Alltag einfacher zu gestalten. Smart-Home-Anwendungen stehen noch relativ am Anfang ihrer technischen Möglichkeiten und sind auch noch lange kein fester Bestandteil in einem durchschnittlichen Haushalt. Auch die Zukunftserwartungen sind noch nicht erfüllt worden.

«Wir glaubten damals, dass es eine allmächtige, zentrale Intelligenz geben werde, die je nach Stimmung eine automatische Lichtauswahl trifft, ohne unser Zutun Essen für den Kühlschrank nachbestellt und so weiter. Diese Vision ist nicht eingetreten, zumal die Installation und Konfiguration einer einzigen, zentralen Lösung viel zu komplex wäre. Stattdessen gibt es heute viele partielle Lösungen, beispielsweise für die Beleuchtung, die Soundanlagen oder die Sicherheit.»

Zitat von Dr. Andrew Paice, Leiter vom iHomeLab

weiterführende Informationen gibt es hier:

Quellen- und Literaturverzeichnis

Beitragsbild: Bild von Gerd Altmann auf Pixabay

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Text-zu-Bildysnthese: Ist das nächste Kunstwerk nur noch einen Prompt entfernt?

Autorin: Annika Bleich

Ein Prompt ist eine Texteingabe bestehend aus wenigen Stichworten. Sie dient der KI eines Bildgenerators als Grundlage für das Erzeugen von Bildern und ermöglicht es jeder Person, auch dir, die eigenen kreativen Ideen in Bildern umzusetzen. Aber können einzelne Stichworte wirklich das Potenzial eines Kunstwerks innehaben?

Inhalt

Einführung

Sei PromptkünstlerIn

Wie funktioniert Text-zu-Bildsynthese?

Dall-E und die Welt der Kunst

Promptkunst und ihre Grenzen

Ein Blick in die Zukunft

Der Beginn einer neuen Kunstepoche?

Quellen

Einführung

Zur Definition von Kunst schreibt Brockhaus: „die Gesamtheit des vom Menschen Hervorgebrachten […] zu dessen Voraussetzungen die Verbindung von hervorragendem Können und großem geistigem Vermögen gehören.“[1] Eine KI benötigt nur ein paar Stichworte, sogenannte Prompts, und wenige Sekunden, um ein Bild zu generieren und liefert zusätzlich verschiedene Varianten.[2] Das Ergebnis kann von unzufrieden bis überragend präzise reichen. Dies steht in Abhängigkeit zum Prompt und der jeweiligen KI.[3]

Sei PromptkünstlerIn

Am Anfang steht nur eine Zeile und in diese gibst du ein paar Stichworte ein. Die Zeile gehört zu einer der zahlreichen meist offen zugänglichen Bildgeneratoren. Darunter zählen unter anderem Midjourney, Dall-E und Stable Diffusion. Wie sie im Einzelnen funktionieren, kann der jeweiligen Webseite entnommen werden. Was alle gemeinsam haben:

  • Du entscheidest über den Prompt. Deine Fantasie ist Voraussetzung für den Bildinhalt.
  • Nach wenigen Sekunden erhältst du in Anlehnung an deinen Prompt ein Bild. Meistens in mehreren Variationen.

Jetzt hast du ein Bild, an dem die Urheberrechte alleine dir gehören. Aber wie ist es zustande gekommen?

Wie funktioniert Text-zu-Bildsynthese?

Zunächst wird eine Trainingsdatenbank mit Millionen von Bildern mit Bildbeschreibungen benötigt.[4] Die Bildbeschreibungen stammen unter anderem aus dem „alt“ Text, wie man ihn bei Html verwendet, um Bildinhalte zu beschreiben.[5] Der KI wird diese Datenbank zur Verfügung gestellt, um mittels Deep Learning, einem Lernverfahren, ihr neuronales Netz zu trainieren. Das neuronale Netz stellt, in Anlehnung an die im menschlichen Gehirn befindlichen Neuronen, eine Struktur aus miteinander vernetzten Informationen dar.[6] Es ergibt sich eine für die KI logische Verbindung zwischen Text und Bildinhalt.[7]

Die KI nutzt einen Prozess namens „Diffusion“. Ein Muster aus zufälligen Pixeln wird soweit modifiziert, bis sich daraus ein sinnvolles Bild ergibt.[8] Da es sich um einen zufälligen Prozess handelt, wird bei gleichbleibendem Prompt niemals dasselbe Bild entstehen.[9]

Dall-E und die Welt der Kunst

Unter anderem befinden sich in der Trainingsdatenbank die Bilder bekannter KünstlerInnen. Du hast also die Möglichkeit, einen Prompt dazu zu verwenden, deren Technik zu imitieren. Die UrheberInnen wurden allerdings nicht gefragt, ob sie mit der Verwendung ihrer Werke in der Datenbank und dem daraus resultierenden Nachahmen ihrer Kunst, einverstanden sind. [10]

Einerseits wird es dir und jedem anderen ermöglicht, eure künstlerischen Ideen mit wenigen Einschränkungen zu verwirklichen, ohne zuvor jahrelang benötigte handwerkliche Erfahrung sammeln zu müssen. Andererseits gefährdet dies die Arbeit unzähliger freischaffender KünstlerInnen, deren Einkommen darauf beruht, Grafiken, Illustrationen, Fotografien, Konzepte und dergleichen zu schaffen.[11]  Das synthetische Werk von Jason Allen, der damit einen Kunstwettbewerb gewann, führte erst kürzlich zu regen Diskussionen.

Prompkunst und ihre Grenzen

Auch wenn dich nun das Promptfieber gepackt hat, im Universum der synthetischen Bilder unterliegt deine Fantasie gewissen Einschränkungen. Grundsätzlich unzulässig ist die Erstellung von illegalem, gewalttätigem, sexuell explizitem oder anderweitig unangemessenem Inhalt.[12] Dies soll eine missbräuchliche Nutzung der KI und das Verbreiten problematischen Bildmaterials verhindern.[13]

Die Entwickler versuchen solche Bilder unter anderem durch Wortfilter bei der Prompteingabe und durch das Filtern unangemessener Inhalte in der Trainingsdatenbank zu verhindern.[14] Hierfür muss zunächst, beruhend auf individuellem Empfinden, definiert werden, welche Inhalte unangemessen sind.[15] Das Filtern hat unter anderem zur Folge, dass sich, wie im Fall von Dall-E, bei den Ergebnissen eine deutlichere Tendenz zu Genderstereotypen, wie beispielsweise nur noch Bilder von männlichen Geschäftsführern, abzeichnet. [16]

Einen genauen Grund konnten die Entwickler für diese Tendenz nicht nennen. Unter anderem stellten sie am Beispiel des männlichen Geschäftsführers die Hypothese auf, dass, auch wenn Männer und Frauen in der ursprünglichen Trainingsdatenbank in etwa gleichmäßig repräsentiert sind, Frauen häufiger in einem sexuellen Kontext dargestellt und somit gefiltert werden. Dem so entstehenden Ungleichgewicht der Geschlechter kann unter anderem dadurch entgegen gewirkt werden, indem die gefilterte Datenbank nun mit mehr Bildern von weiblichen Geschäftsführerinnen angereichert wird.[17]

Neben Filtern arbeiten die Entwickler der Bildgeneratoren auch an weiteren Schwierigkeiten. Dazu gehören unter anderem ein fehlendes Textverständnis der KI gegenüber bestimmten Prompts oder die teils unrealistische Abbildung von Personen oder Tieren in synthetischen Bildern.[18] 

Ein Blick in die Zukunft

„our mission of creating AI that benefits humanity“

OpenAI

OpenAI, die Entwickler von Dall-E, formulieren auf ihrer Webseite diesen ambitionierten Wunsch. Unrealistisch ist dieser Anspruch nicht. Irgendwann soll die Leistung von KIs menschenähnliches Niveau erreichen, was in vielen wichtigen Bereichen wie zum Beispiel der Landwirtschaft, Automobilindustrie oder Pflege enorm hilfreich sein wird. [19]

Neben Bildern kann eine KI wie NUWA-Infinity mittlerweile sogar kurze Videoclips generieren. Zwar sind diese noch lange nicht perfekt, betrachtet man jedoch allein die rasante Entwicklung in den letzten Wochen, stellt sich die Frage, ob KIs irgendwann sogar in der Lage sind, ganze Filme synthetisch zu erstellen. Eine weitere Open Source KI von OpenAi namens ChatGPT, veröffentlicht im November 2022, ist bereits dazu in der Lage, wissenschaftliche Texte auf Grundlage von Texteingaben zu formulieren. [20]

Der Beginn einer neuen Kunstepoche?

Bislang reicht noch längst nicht jeder Prompt für ein Kunstwerk aus. Jason Allen investierte bereits mehrere Tage Arbeit mit Unterstützung eines Bildbearbeitungsprogramms, um sein beim Kunstwettbewerb eingereichtes Bild zu kreieren.[21] Die Gefährdung von KünstlerInnen durch Bildgeneratoren scheint zunächst zwar greifbar, aber wann die Arbeit von KIs tatsächlich menschenähnliches Niveau erreicht, bleibt vorerst eine Frage der Zeit.[22]

Ein Blick in die Vergangenheit hilft, um zu sehen, dass zumindest eine Definition von Kunst schon immer anpassungsfähig war. Auch die Entwicklung der Fotografie wurde lange Zeit nicht als Kunst anerkannt.[23] Und vielleicht wird eines Tages das Generieren synthetischer Bilder zu den Kunstmaßstäben einer zukünftigen Epoche gehören.

„Die Einschätzung von Kunst hängt von den Maßstäben einer Epoche und von der individuellen Sicht ab.“

Brockhaus Enzyklopädie Online

Literaturquellen

AI IMPACTS (2022): Will Superhuman AI be created? Online unter https://aiimpacts.org/argument-for-likelihood-of-superhuman-ai/ [Abruf am 10.01.2023]➝[19]

Brockhaus Enzyklopädie Online (o.J.): neuronale Netze (künstliche Intelligenz). Online unter https://brockhaus.de/ecs/enzy/article/neuronale-netze-kunstliche-intelligenz [Abruf am 10.01.2023]➝[1]➝[7]

Ford, Martin (2019): Die Intelligenz der Maschinen. Frechen: mitp Verlags GmbH & Co (mitp Professionals). Online unter https://content-select.com/de/portal/media/view/5e4ba26b-d1d4-49a1-93de-6b1fb0dd2d03 [Abruf am 10.01.2023] S. 9 ➝[6] ; S. 525 – 526 ➝[22]

Jäger, Jens (2009): Fotografie und Geschichte. Frankfurt am Main: Campus Verlag (Historische Einführungen). Online unter https://content-select.com/de/portal/media/view/519cc341-67b0-479d-9047-290f5dbbeaba [Abruf am 10.01.2023] S. 56➝[23]

Midjourney (2022): Content and Moderation. Online unter https://midjourney.gitbook.io/docs/content-and-moderation-policy [Abruf am 10.01.2023]➝[12] ➝[13] ➝[14]

Nichol, Alex (2022): Dall-E 2 Pre-Training Mitigations. Online unter https://openai.com/blog/dall-e-2-pre-training-mitigations/?itid=lk_inline_enhanced-template [Abruf am 10.01.2023]➝[16] ➝[17]

OpenAI (o.J.): Dall-E 2. Online unter https://openai.com/dall-e-2/ [Abruf am 10.01.2023]➝[8]

Rentjes, Thomas (2022): Foto-Synthese mit KI. Die Revolution der künstlichen Bilder. Online unter https://www.deutschlandfunkkultur.de/ki-technologie-revolution-kuenstliche-bilder-100.html [Abruf am 10.01.2023]➝[2] ➝[3] ➝[4] ➝[11] ➝[14] ➝[15] ➝[18] ➝[20]

Tiku, Nitasha (2022): AI can nox create any image in seconds, bringing wonder and danger. In: The Washington Post vom 22.09.2022. Online unter https://www.washingtonpost.com/technology/interactive/2022/artificial-intelligence-images-dall-e/ [Abruf am 10.01.2023]➝[10] ➝[21]

Vox (2022): The text-to-image revolution, explained. Video publiziert am 01.06.2022 auf YouTube. Online unter https://www.youtube.com/watch?v=SVcsDDABEkM [Abruf am 10.01.2023] (06:09)➝[5]; (09:35) ➝[9]

Bildquellen

Alle verwendeten Bilder stehen unter dem Copyright der Autorin © Annika Bleich (cc by-nc)

Videoquelle

tagesschau (2023): Software ChatGPT: Möglichkeiten und Grenzen künstlicher Intelligenz. Video publiziert am 12.01.2023 auf YouTube. Online unter https://www.youtube.com/watch?v=_ab6L50HlcI [Abruf am 29.01.2023]

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Wie beeinflusst digitale Datenanalyse die Transparenz von Daten?

Autorinnen: Luisa Rabbe und Emelie Rademacher

Die zunehmend komplexe Gestaltung digitaler Angebote und Dienste in den letzten Jahren hat starke Konzentrationstendenzen in der Datenökonomie verursacht. Einige Großunternehmen sammeln beträchtliche Datenmengen, kombinieren diese und werten die neuen Daten aus.[1] Dadurch können anonymisierte Daten häufig re-identifiziert werden.[2] Was hat das nun mit digitaler Datenanalyse zu tun?

In diesem Fachbeitrag wird auf die Nutzung digitaler Daten eingegangen. Es wird erklärt was unter digitaler Datenanalyse und Datentransparenz verstanden wird und wie diese Einfluss auf die Arbeitswelt haben. Weiterhin wird betrachtet, wie der Staat Einfluss auf die Transparenz von Daten nimmt.

Inhaltsverzeichnis

Digitale Daten werden über alle elektronischen Endgeräte verknüpft

Die Nutzung digitaler Daten

Privatpersonen, Unternehmen und der Staat. Jeder Akteur der Marktwirtschaft verwendet täglich digitale Daten. Aber was sind digitale Daten? Bei digitalen Daten handelt es sich um digitale Dokumente und Medieneinheiten, die diskret oder indiskret Informationen darstellen. Diese Informationen können sowohl personenbezogene als auch nicht personenbezogene Daten sein. Wie kann nun mit diesen Daten umgegangen werden? Die Datennutzung ist immer eng verbunden mit Fragen zum verantwortungsvollen Umgang mit Daten und den sich dauerhaft weiterentwickelnden Technologien. Besonders wichtig sind dabei die Einhaltung von Gesetzen, wie die DSGVO, und die Orientierung an ethischen Werten. „[N]icht alles, was technisch möglich ist, [ist] auch ethisch vertretbar“[3], denn es gibt unter anderem Möglichkeiten über die Verfahren Profiling und Scoring Aussagen über das Verhalten sowie die Präferenzen einzelner Personen machen zu können und diese zu beeinflussen.[4]

Digitale Datenanalyse und Datentransparenz

Digitale Datenanalysen helfen, komplexe Sachverhalte schnell und transparent darzustellen. Dies geschieht durch das Erkennen von Zusammenhängen, Abhängigkeiten und Ungereimtheiten in Daten. Zur Datenanalyse wird vermehrt auf maschinelles Lernen anstatt auf Menschen zurückgegriffen, da bei der Analyse großer Datenmengen in kürzerer Zeit bessere Ergebnisse erzielt werden können.[5]

Transparenz setzt voraus, dass Daten fehlerfrei, vollständig sowie zeitgerecht veröffentlicht und zugänglich sind. Zugleich dient sie als Voraussetzung für die Überwachung der Datennutzung. Dies wird möglich durch die Kontrolle der Datenverwendung durch alle Personen, die Zugang zu den jeweiligen Daten haben und die Fähigkeiten zur differenzierten Datenanalyse besitzen.[6]

Einfluss der digitalen Datenanalyse auf die Arbeitswelt

Digitale Datenanalyse und Datentransparenz haben einen bedeutenden Einfluss auf die Arbeitswelt. Durch die Verfügbarkeit von genauen und umfassenderen Daten können Unternehmen datengetriebene Entscheidungen treffen. Das bedeutet, dass sie Entscheidungen auf der Grundlage von Daten und nicht nur auf Intuition oder Vermutungen treffen. Dies führt zu besseren Entscheidungen, die auf den tatsächlichen Bedürfnissen und Trends des Marktes basieren.[7]

Darüber hinaus können Unternehmen durch die Verwendung von Datentransparenztools ihre Geschäftsprozesse besser überwachen und regulieren. Dies bedeutet, dass sie in Echtzeit Einblicke in ihre Prozesse erhalten und mögliche Probleme schnell erkennen und beheben können. Somit können die Effizienz gesteigert und Kosten eingespart werden. Außerdem sorgt dies für eine bessere Kontrolle und Überwachung von Geschäftsprozessen. Zusätzlich ermöglicht digitale Datenanalyse und die Nutzung von Datentransparenztools Unternehmen dazu, große Mengen an Daten schneller und effizienter zu analysieren. Dies führt zu einer besseren Entscheidungsfindung und höheren Effizienz.

Insgesamt hat die Verwendung von digitaler Datenanalyse und Datentransparenz einen signifikanten Einfluss auf die Arbeitswelt, indem sie Effizienz, datengetriebene Entscheidungen und Überwachung von Geschäftsprozessen verbessern.[8]

Die Rolle des Staates in der digitalen Datenanalyse

Der Staat spielt eine wichtige Rolle bei der Steuerung der Verwendung von Datenanalyse und Datentransparenz. Durch Gesetze und Regulierungen, wie die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) in Europa, wird sichergestellt, dass persönliche Daten sicher und geschützt sind und das Unternehmen verantwortungsvoll mit diesen Daten umgehen.[9]

Zudem legt der Staat Richtlinien fest, die Unternehmen verpflichten, bestimmte Standards bei der Datensammlung, -verarbeitung und -nutzung einzuhalten. Dies garantiert, dass Daten genau und verlässlich sind und die Datentransparenz ein hohes Niveau hat. Der Staat ist auch verantwortlich für die Überwachung der Einhaltung dieser Gesetze und Regelungen durch Unternehmen. Dies kann durch Regulierungsbehörden oder durch Strafen und Bußgelder bei Verstößen geschehen.[10]

Darüber hinaus sind staatliche Stellen selbst oft Nutzer von Datenanalyse, beispielsweise für staatliche Überwachungs- und Überprüfungszwecke oder für die Erstellung von Statistiken.[11] Hierbei muss jedoch sichergestellt werden, dass dies im Rahmen der Gesetze und Regulierungen geschieht und die Datenrechte der Bürger geschützt bleiben. Zudem kann der Staat Regulierungen erlassen, die den Zugang zu bestimmten Daten einschränken, um die Privatsphäre und den Schutz sensibler Daten zu garantieren. Dies garantiert, dass Daten nicht missbraucht werden und das die Transparenz der Daten aufrechterhalten wird. Weiterhin können Unternehmen vom Staat verpflichtet werden, Regeln für den Umgang mit Daten und den Schutz persönlicher Informationen einzuhalten.[12]

Beispielsweise kann der Staat Gesetze erlassen, die Unternehmen verpflichten, über die Daten, die sie sammeln, transparent zu informieren. Dies kann die Verwendung von Daten, die Art und Weise, wie sie gesammelt werden und wer Zugang dazu hat, umfassen.[13] Außerdem muss der Staat auf die Entwicklungen im Bereich der digitalen Datenanalyse reagieren und gegebenenfalls Gesetze und Regulierungen anpassen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin gültig und wirksam bleiben.[14]

Fazit

Zusammenfassend ist zu erkennen, dass sowohl digitale Datenanalyse als auch Datentransparenz für sich genommen bedeutend für jeden Akteur der Marktwirtschaft sind. Besonders deutlich wird allerdings auch, dass die Datenanalyse einen sichtbaren Einfluss auf die Transparenz von Daten nimmt. Nur wenn Daten durch Analyseverfahren verstanden werden, können sie auch verwendet werden. Sie sind dann transparent. Dabei darf die Notwendigkeit von Gesetzen und Regulierungen nicht vernachlässigt werden, um die Rechte des Einzelnen zu schützen.

Begriffsdefinitionen

Nicht personenbezogene Daten

Als nicht personenbezogene Daten werden alle Daten bezeichnet, die keine personenbezogenen Daten aufweisen oder stark genug anonymisiert worden sind, dass die Anonymisierung nicht rückgängig gemacht werden kann.[15]

Personenbezogene Daten

Personenbezogenen Daten bezeichnen alle Daten und Informationen, die auf eine lebende identifizierte oder identifizierbare Person verweisen. Darüber hinaus werden auch pseudonymisierte Daten, anonymisierte Daten, die re-identifiziert werden können, als personenbezogene Daten bezeichnet.[16]

Profiling

Bei dem Verfahren Profiling findet das Sammeln und Verknüpfen von personenbezogenen Daten zu persönlichen Profilen von einzelnen Menschen statt. Diese Profile werden dann zur Auswertung, Bewertung, Analyse und Vorhersage spezifischer Merkmale von Personen verwendet.[17]

Scoring

Das statistisch-mathematische Verfahren Scoring ordnet dem Profil eines Menschen oder Unternehmens einen Wert zu. Dieser Wert zeigt die Intensität der Ausprägung verschiedener Merkmale und wird zur Kategorisierung und Klassifizierung verwendet.[18]

[1] Vgl. Die Bundesregierung (2021), S. 6
[2] Vgl. Günter (2020), S. 62
[3] Die Bundesregierung (2021), S. 7
[4] Vgl. Ebd., S. 7
[5] Vgl. Lucke; Gollasch (2022), S. 96
[6] Vgl. Günter (2020), S. 201
[7] Vgl. Kämpf, Vogl, Boes (2022)
[8] Vgl. Küng, Keller, Hofer (2022)
[9] Vgl. Wewer (2022)
[10] Vgl. Kubicek (2020)
[11] Vgl. Fulko (2021)
[12] Vgl. Fischer, Kraus (2020)
[13] Vgl. Kubicek (2020)
[14] Vgl. Fischer, Kraus (2020)
[15] Vgl. Europäische Kommission (2014)
[16] Vgl. Ebd.
[17] Vgl. Die Bundesregierung (2021), S. 116
[18] Vgl. Ebd., S. 116

Über die Autorinnen

Luisa Rabbe ist im dritten Semester des Studienganges Informationsmanagement immatrikuliert. Das Studium absolviert diese an der Fakultät III in der Abteilung Information und Kommunikation an der Hochschule Hannover. Die Autorin ist 24 Jahre alt und wohnhaft in Hannover.

Emelie Rademacher ist im dritten Semester des Studienganges Informationsmanagement immatrkuliert. Das Studium absolviert diese an der Fakultät III in der Abteilung Information und Kommunikation an der Hochschule Hannover. Gleichzeitig arbeitet sie als Minijobberin bei der Edeka Cramer GmbH im Bereich Backwaren Bedienung. Die Autorin ist 20 Jahre alt und wohnhaft in Hannover.

 

Quellenverzeichnis

Die Bundesregierung (2021): Datenstrategie der Bundesregierung. Eine Innovationsstrategie für gesellschaftlichen Fortschritt und nachhaltigen Wachstum. Online unter https://www.bundesregierung.de/breg-de/suche/datenstrategie-der-bundesregierung-1845632 [Abruf am 28.01.2023]

Europäische Kommission (2014): Was sind personenbezogene Daten? Online unter https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection/reform/what-personal-data_de [Abruf am 29.01.2023]

Fischer, Caroline; Kraus, Sascha (2020): Digitale Transparenz. In: Klenk, Tanja; Nullmeier, Frank; Wewer, Göttrik (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden: Springer VS, S.159-170

Fulko, Lenz (2021): Der digitale Staat – Transparenz als Digitalisierungsmotor. Argumente zu Marktwirtschaft und Politik, No. 155. Berlin: Stiftung Marktwirtschaft

Kämpf, Tobias; Vogl, Elisabeth; Boes, Andreas(2022): Inverse Transparenz. Ein soziologischer Perspektivenwechsel für einen nachhaltigen Umgang mit Transparenz in der digitalen Arbeitswelt. In: Boes, Andreas; Hess, Thomas; Pretschner, Alexander; Kämpf, Tobias; Vogl, Elisabeth (Hg.): Daten-Innovation-Privatheit. Mit Inverser Transparenz das Gestaltungsdilemma der digitalen Arbeitswelt lösen. München: ISF München, S.24-33

Kubicek, Herbert (2020): Informationsfreiheits- und Transparenzgesetze. In: Klenk, Tanja; Nullmeier, Frank; Wewer, Göttrik (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden: Springer VS, S.171-186

Küng, Marco; Keller, Daniel F.; Hofer, Nicolas(2022): Transport – Im Wandel der Corona-Kriese. In: Luban, Katharina; Hänggi, Roman (Hg.): Erfolgreiche Unternehmensführung durch Resilienzmanagement. Branchenübergreifende Praxisstudie am Beispiel der Corona-Kriese. Berlin: Springer Vieweg, S. 181-196

Lucke, Jörn von; Gollasch, Katja (2022): Offene Daten und offene Verwaltungsdaten –  Öffnung von Datenbeständen. In: Hünemohr, Holger; Lucke, Jorn von; Stember, Jürgen; Wimmer, Maria A. (Hg.): Open Government. Offenes Regierungs- und Verwaltungshandeln – Leitbilder, Ziele und Methoden. Wiesbaden: Springer Gabler, S. 49-73

Müller, Günter (2020): Protektion 4.0: Das Digitalisierungsdilemma. Die blaue Stunde der Informatik. Berlin: Springer Vieweg

Wewer, Göttik (2020): Datenschutz. In: Klenk, Tanja; Nullmeier, Frank; Wewer, Göttrik (Hg.): Handbuch Digitalisierung in Staat und Verwaltung. Wiesbaden: Springer VS, S.187-198

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KI im Arbeitsmarkt: Chance und Risiko zugleich

Autoren: Dominik Hausfeld und Fynn Sylla

Bild via Pexels (CC Lizenz)

Gliederung

Was ist KI?

KI (Künstliche Intelligenz) bezieht sich auf die Fähigkeit von Computer-Systemen, Aufgaben zu verstehen und durchzuführen, die normalerweise erfordern, dass ein Mensch Intelligenz besitzt, wie das Verstehen von Sprache, das Lösen von Problemen, das Lernen aus Erfahrungen und das Erkennen von Mustern. Es gibt verschiedene Arten von KI, wie zum Beispiel Regelbasierte KI, maschinelles Lernen und kognitive KI.

Die Verbreitung von KI im Arbeitsmarkt birgt sowohl Chancen als auch Risiken. Einerseits ermöglicht KI eine Effizienzsteigerung in vielen Branchen und kann dazu beitragen, Arbeitsplätze zu schaffen. Andererseits besteht die Gefahr, dass bestimmte Berufsgruppen durch KI-Systeme ersetzt werden und Arbeitslosigkeit entsteht.

Chancen von künstlicher Intelligenz

Ein großer Vorteil von KI im Arbeitsmarkt ist die Automatisierung von Prozessen. Durch den Einsatz von KI-Systemen können Aufgaben schneller und präziser erledigt werden, was zu einer Steigerung der Produktivität und Effizienz führt. Dies kann insbesondere in produzierenden Unternehmen von Vorteil sein, da hier oft repetitive Aufgaben anfallen, die von KI-Systemen übernommen werden können.

Ein weiterer Vorteil von KI im Arbeitsmarkt ist die Schaffung neuer Arbeitsplätze. Durch den Einsatz von KI-Systemen entstehen nicht nur neue Aufgaben im Bereich der Entwicklung und Wartung von KI-Systemen, sondern auch in anderen Bereichen, die von der Automatisierung profitieren. So können beispielsweise in der medizinischen Diagnose oder der Finanzbranche neue Arbeitsplätze durch KI entstehen.

Risiken von künstlicher Intelligenz

Allerdings birgt der Einsatz von KI im Arbeitsmarkt auch Risiken. Eine Gefahr besteht darin, dass bestimmte Berufsgruppen durch KI-Systeme ersetzt werden. Dies kann insbesondere bei einfachen und routinemäßigen Aufgaben der Fall sein. Ein Beispiel hierfür sind Callcenter-Mitarbeiter, die durch KI-Systeme ersetzt werden können.

Ein weiteres Risiko besteht darin, dass KI-Systeme Entscheidungen treffen können, die für Menschen nicht nachvollziehbar sind. Dies kann zu Problemen im Bereich der Verantwortung und Haftung führen.

KI im Arbeitsmarkt am Beispiel der Automobilindustrie

Bild via Pixabay (CC Lizenz)

Die Automobilindustrie hat in den letzten Jahren stark von der KI profitiert. Einige der Auswirkungen der KI in der Automobilindustrie sind:

  • Verbesserung der Fahrsicherheit durch den Einsatz von Technologien wie autonomes Fahren und Fahrerassistenzsystemen.
  • Erhöhung der Effizienz durch den Einsatz von KI in Produktionsprozessen und Supply Chain Management.
  • Entwicklung von personalisierten Angeboten durch den Einsatz von KI in der Vermarktung und im Kundenservice.
  • Reduktion der Emissionen durch den Einsatz von KI-Systemen zur Optimierung des Kraftstoffverbrauchs und der Abgasemissionen.
  • Entwicklung neuer Geschäftsmodelle durch den Einsatz von KI in Car-Sharing-Diensten und anderen innovativen Mobilitätslösungen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Auswirkungen von KI in der Automobilindustrie auch negative Aspekte haben, wie zum Beispiel den Verlust von Arbeitsplätzen durch Automatisierung und die Herausforderungen, die mit der Einführung von autonomen Fahrzeugen einhergehen, wie zum Beispiel die Regulierung und die ethischen Implikationen.

Fazit

Insgesamt lässt sich sagen, dass der Einsatz von KI im Arbeitsmarkt sowohl Chancen als auch Risiken birgt. Um diese Risiken abzufedern, ist es wichtig, dass Unternehmen und Regulierungsbehörden eng zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass der Einsatz von KI im Arbeitsmarkt sinnvoll gestaltet wird. Dies kann beispielsweise durch die Schaffung von Weiterbildungsmaßnahmen für betroffene Berufsgruppen erreicht werden, um ihnen den Übergang in andere Berufe zu erleichtern. Es ist auch wichtig, dass Unternehmen ihre Verantwortung im Umgang mit KI-Systemen wahrnehmen und sicherstellen, dass diese ethisch und sozial verantwortungsvoll eingesetzt werden.

Außerdem, müssen wir uns auf die Tatsache einstellen, dass KI-Systeme die Arbeitswelt verändern werden und dass es wichtig ist, uns darauf vorzubereiten. Dies bedeutet, dass wir uns auf die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt vorbereiten müssen und uns Gedanken darüber machen, wie wir sicherstellen können, dass die Vorteile von KI die Risiken aufwiegen.

Quellen

Apt, Wenke; Priesack, Kai (2019): KI und Arbeit – Chance und Risiko zugleich. Online unter https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-662-58042-4_14#:~:text=Die%20einen%20gehen%20von%20massiven,damit%20die%20Arbeitsqualit%C3%A4t%20zu%20verbessern. [Abgerufen am 28.01.2023]

De Cremer, David; Kasparov Garry (2021): AI Should Augment Human Intelligence, Not Replace It. Online unter https://hbr.org/2021/03/ai-should-augment-human-intelligence-not-replace-it [Abgerufen am 27.01.2023]

Giering, Oliver (2021): Künstliche Intelligenz und Arbeit: Betrachtungen zwischen Prognose und betrieblicher Realität. Online unter https://link.springer.com/article/10.1007/s41449-021-00289-0 [Abgerufen am 25.01.2023]

McKinsey Global Institute (2018): How artificial intelligence and data add value to businesses. Online unter https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/how-artificial-intelligence-and-data-add-value-to-businesses [Abgerufen am 27.01.2023]

Veröffentlicht am

Gather.Town: Online-Lernen mit einem Twist

Autor*nnen: Rhian Krische und Eva Christina Wirsing

Inhalt

Was ist Gather.Town?
– Ihre Attraktivität
– Ihre Highlights
Wie kann Gather.Town zur Verbesserung des Lernumfelds beitragen?
Erfahrungen aus Bildungseinrichtungen
– Internationale Bildungseinrichtungen
Fazit
Abschlussquiz
References

Die COVID-19-Pandemie zwang Lehrkräfte, ihre Unterrichtsmethoden zu ändern. Da Massenlockdowns weltweit die Norm waren, gewannen Videokonferenzplattformen wie Zoom, BigBlueButton und Microsoft Teams plötzlich an Beliebtheit. Dies veränderte die Unterrichtsatmosphäre für viele Lehrkräfte und Studierende schlagartig und brachte eine Vielzahl neuer Herausforderungen mit sich.

Diejenigen, die Online-Kurse und -Tutorien unterrichten müssen, können bestätigen, dass die Moderatoren häufig ins Leere sprechen. Dies liegt einerseits an Hardwarebeschränkungen, andererseits auch an einem gewissen Unwillen, Kameras oder Mikrofone einzuschalten. Dies wird durch die sogenannte „Zoom fatigue“ (Zoom-Müdigkeit) noch weiter verstärkt.1 Einem Artikel der Stanford-Universität zufolge gibt es vier Hauptgründe, warum Menschen eine Zoom-Müdigkeit bekommen. Diese sind:

  1. Ein übermäßiger enger Augenkontakt ist sehr intensiv.
    .
  2. Sich bei Videochats ständig in Echtzeit zu sehen ist ermüdend.
    .
  3. Videochats schränken unsere gewohnte Beweglichkeit drastisch ein.
    .
  4. Die kognitive Belastung ist bei Videochats viel höher.2

Ein Forschungsbericht von René Riedl aus dem Jahr 2021 stimmt mit diesen Punkten überein und fügt noch einige weitere hinzu, wie z. B. die Versuchung, während Videokonferenzen Multitasking zu betreiben, was an sich schon Stress und Müdigkeit verursachen kann.3

Eine mögliche Lösung für diese Probleme könnte die Nutzung unkonventionellerer Plattformen sein, die Gamification mit Lernen verbinden. Aus Gründen der Vereinfachung wird sich dieser Artikel auf Gather konzentrieren.

Um Verwechslungen zwischen dem Unternehmen und dem Produkt zu vermeiden, wird die Plattform in diesem Artikel als Gather.Town bezeichnet.

Was ist Gather.Town?

Gather.Town ist eine browserbasierte Webkonferenzsoftware mit Pfiff. Im Gegensatz zu traditionellerer Webkonferenzsoftware wie Zoom oder BigBlueButton ermöglicht Gather.Town dem Veranstalter einen virtuellen Raum zu schaffen, in dem sich die Gäste mithilfe kleiner personalisierter Avatare bewegen können.4 Gather.Town ist zwar nicht die einzige Konferenzsoftware dieser Art (vgl. Wonder.me), aber der Charme von Gather.Town liegt in der Pixel-Videospielgrafik, die an ältere zweidimensionale Spiele der 80er und 90er Jahre erinnert.

Das interaktive Bild unten zeigt den Gather.Town-Raum, den wir für diesen Artikel erstellt haben. Sie können auf die Info-Symbole klicken, um mehr über die verschiedenen Funktionen zu erfahren.

Ihre Attraktivität

Auch der Kostenfaktor spielt eine große Rolle bei der Attraktivität von Gather.Town, da das Erstellen eines Raums für bis zu 25 Teilnehmende kostenlos ist. Der virtuelle Raum kann in verschiedene Räume aufgeteilt und ganz an die individuellen Bedürfnisse des Veranstalters angepasst werden, z. B. ein Breakout-Bereich, Vortragssaal oder ein Raum für Gespräche und Entspannung für Teilnehmende, die sich von den Sehenswürdigkeiten und Geräuschen der Veranstaltung erholen wollen. Von den Wänden über die Böden bis hin zu den Gegenständen und Texten in den Räumen kann alles individuell gestaltet werden. Bei größeren Konferenzen können diese Räume miteinander verbunden werden.5

Einem Raum beizutreten ist ebenfalls sehr einfach. Gather.Town-Mitglieder und Gäste können auf verschiedenen Arten in den Raum eingeladen werden:

  • durch Eingabe der URL für den Bereich.
    .
  • durch den Veranstalter, der einen eindeutigen Link oder einen Link zu einem bestimmten Tagungsort erstellt.
    .
  • über die Gather.Town-Plattform selbst.

.
Optionale Passwörter stellen außerdem sicher, dass nur die eingeladenen Personen die virtuellen Räume betreten können. Dies geschieht alles über den Browser, sodass weder der Veranstaltende noch die Teilnehmenden zusätzliche Software herunterladen müssen.6 Die meisten modernen Computer sollten in der Lage sein, Gather.Town ohne Probleme auszuführen. Bestimmte Einstellungen können zudem ein- und ausgeschaltet werden, um die Leistung zu verbessern. Eine Liste der Systemanforderungen steht auf der Entwicklerwebsite zur Verfügung.

Ihre Highlights

Dank Funktionen wie Spotlighting ist Gather.Town ideal für Präsentationen. Wenn der*die Moderator*in auf einer Spotlight-Kachel steht oder manuell angestrahlt wird, kann jede*r im Raum ihn*sie hören und sehen. Spotlight-Kacheln ermöglichen es einer oder mehreren Personen, ihre Audio-, Video- und/oder Bildschirminhalte für alle im Raum zu übertragen. Personen, die im Spotlight stehen, werden an den oberen Rand des Videokarussells gepinnt. Wenn der Avatar einer Person nicht auf einer Spotlight-Kachel steht, richtet sich die Audio-/Videoanzeige nach der Nähe zu anderen Teilnehmenden oder danach, ob sie sich gemeinsam in einem privaten Bereich befinden.7

Das folgende Video gibt einen kleinen Einblick in die Welt von Gather.Town.

„Introduction to the Gather Town platform“ von ©Connected Data World (englischsprachig)

Wie kann Gather.Town zur Verbesserung des Lernumfelds beitragen?

Durch die Tatsache, dass sowohl Lehrende als auch Lernende seit der Coronapandemie viel mehr auf Bildschirme schauen und auch viel mehr in Videokonferenztools sitzen, kommt natürlich auch die Frage auf, wie man das Lernumfeld verbessern kann. Gather.Town bietet durch die Tatsache, dass man sich wie im realen Leben bewegen kann und nicht mit jedem kommunizieren muss, eine informelle Möglichkeit Kontakte zu knüpfen (zum Beispiel die grünen Wiesen Potsdams bei der 8. Jahrestagung des Verbands „Digital Humanities im deutschsprachigen Raum“, ausgerichtet von der Universität Potsdam und der Fachhochschule Potsdam).8 Damit bietet sich eine gute Möglichkeit barrierefrei mit anderen Menschen in Kontakt zu treten.

Apropos Barrierefreiheit: laut der offiziellen Website (Online-Leitfaden) von Gather Presence, Inc. arbeiten sie aktiv an der Verbesserung der Gather.Town-Erfahrung für Menschen, die zusätzliche Unterstützung  bei der Navigation und/oder dem Verständnis durch Dolmetschende benötigen.9

Auch durch die ganzen interaktiven Pixelbilder – wie Mikrofon, Tischgruppen und Flipcharts – wird eine Spielatmosphäre geschaffen und jede*r kann selbst entscheiden, wann er*sie was lernen möchte und mit wem er*sie dies tun will. Dadurch, dass sich die Kameras und Mikrofone erst bei Gruppenbildung einschalten, kann man auch den in der Einleitung genannten Punkten sehr gut entgegenwirken, weil man immer noch selber entscheiden kann, ob man noch fit genug für eine weitere Videokonferenz ist oder ob man lieber erst mal eine Pause einlegen will. Auch bewirkt Gather.Town, dass man zwischendurch auch einmal aufstehen kann ohne die Kamera ausschalten oder um eine Pause bitten zu müssen. Die farbenfrohe und reichhaltige Welt bietet darüber hinaus gerade genug Anreiz, damit die Teilnehmenden weniger geneigt sind, während der Vorträge bzw. Vorlesungen zu einer anderen Website zu wechseln oder Multitasking zu betreiben.

Erfahrungen aus Bildungseinrichtungen

Gather.Town ist noch nicht lange auf dem Markt, sodass die Erfahrungen aus den Bildungseinrichtungen noch nicht sehr umfangreich sind, aber es soll trotzdem versucht werden, einen kleinen Einblick in die Erfahrungen zu geben.

Staff Weeks sind in universitären Einrichtungen mittlerweile sehr beliebt, um den Austausch auf (inter)nationaler Ebene zu ermöglichen. Die SUB Göttingen hat 2021 eine virtuelle Staff Week veranstaltet. Sie wollten aber auch versuchen, das soziale Leben, welches bei solchen Veranstaltungen immer automatisch außerhalb der Vorträge entsteht, auch in den virtuellen Raum zu übertragen. Zoom und BigBlueButton haben sich nicht dafür angeboten, sodass sie einen virtuellen Konferenzraum mit Gruppentischen über Gather.Town eingerichtet haben. Sowohl die Teilnehmenden als auch die Veranstaltenden zogen ein (sehr) positives Fazit. Die SUB Göttingen gibt auch anderen Einrichtungen über das Magazin O-Bib wertvolle Tipps für eine Online-Staff Week.10

Ein Tweet über die Open Access Staff Week 2021

Gather.Town wird auch Bildungseinrichtungen vorgestellt und auch diese sind begeistert.11 Besonders interessant ist, dass trotz der Kürze der Zeit schon einige Universitäten Gather.Town nutzen und Schulungen/Anleitungen anbieten. Hier werden exemplarisch drei genannt: die Uni Konstanz, die Uni Weimar und die Uni Mainz. Natürlich wird Gather.Town auch außerhalb Deutschlands genutzt, beispielsweise von der Uni Bern.

Internationale Bildungseinrichtungen

Mit Blick auf die internationale Universitätslandschaft wurde zwischen 2020 und 2021 eine Fallstudie an der Queen’s University Belfast in Nordirland durchgeführt, um die Wirksamkeit von Gather.Town als Plattform für die Vermittlung praktischer Fähigkeiten zu ermitteln. Es zeigte sich, dass die teilnehmenden Studierenden Gather.Town gegenüber alternativen Online-Systemen für ihre Lehrveranstaltungen bevorzugten. Sowohl die Lehrkräfte als auch die Studierenden gaben an, dass die Hauptvorteile von Gather.Town in der Möglichkeit liegen, maßgeschneidertes und selbstbestimmtes Lernen zu unterstützen. Beide Gruppen betonten auch, dass ein wichtiges Element der Plattform darin besteht, dass sie die Möglichkeit bietet, mit anderen zu diskutieren und das Engagement der Teilnehmenden zu fördern.12 Eine andere Fallstudie, die am Karlsruher Institut für Technologie durchgeführt wurde, zeigt, dass Aufgaben mit hoher Interaktivität in ihrem Fall in Gather.Town besser funktionierten als in einer Präsenzumgebung.13

Fazit

Dieser Fachartikel soll nur einen kleinen Einblick in die Möglichkeiten von Gather.Town bieten. Insgesamt lässt sich sagen, dass Gather.Town eine „schöne Spielwiese“ ist, um der Digitalisierung etwas Spielerisches und etwas anderes als die typischen Videokonferenztools zu ermöglichen und Abwechslung hineinzubringen. Auch kann man in Gather.Town die Realität besser abbilden als in anderen Tools. Natürlich muss diese Art von Videokonferenztools noch bekannter werden. Dann dürften sie aber gute Alternativen zu den bisher bekannten sein.

Wenn Sie Gather.Town selbst testen möchten, können Sie Ihren eigenen virtuellen Raum kostenlos erstellen oder den für diesen Fachbeitrag erstellten Raum testen. Viel Spaß!

Link zum Gather.Town Raum – Online-Lernen mit Twist.

Abschlussquiz

Jetzt ist es an der Zeit, Ihr Wissen zu testen. Sie haben den Artikel gelesen, das Video gesehen und den virtuellen Raum getestet. Machen Sie unseren Test und lassen Sie uns wissen, wie Sie abgeschnitten haben! #HS Hannover

Fußnoten

1 vgl. Riedl 2022, S. 155-157
2 vgl. zu diesem Abschnitt Ramachandran 2021
3 vgl. Riedl 2022, S. 163-164
4 vgl. Gather Presence, Inc. 2022b
5 vgl. Gather Presence, Inc. 2022a
6 vlg. zu diesem Abschnitt Eisenberg 2021 und Gather Presence, Inc. 2022c
7 vgl. Gather Presence, Inc. 2022e
8 vgl. Mischke 2022 S. 216
9 vgl. Gather Presence, Inc. 2022d
10 vgl. zu diesem Abschnitt Schneider 2021
11 vgl. Mittelhessen 2022
12 vgl. Williams u. McClure 2021, S. 1 und 8
13 vgl. Standl u. a. 2021, S. 87-88

References

Eisenberg, Lukas (2021): Gather.town. Hybrid Social Learning. Zuletzt aktualisiert am 19.05.2021. Online unter https://wiki.tum.de/display/learnsocial/gather.town [Abruf am 01.10.2022]

Gather Presence, Inc. (2022a): Create a Space. Zuletzt aktualisiert am 21.10.2022. Online unter https://support.gather.town/help/create-a-space [Abruf am 25.10.2022]

Gather Presence, Inc. (2022b): Gather. Building better teams, bit by bit. Online unter https://www.gather.town/ [Abruf am 25.10.2022]

Gather Presence, Inc. (2022c): Share Your Space. Zuletzt aktualisiert am 28.03.2022. Online unter https://support.gather.town/help/share-space [Abruf am 25.10.2022]

Gather Presence, Inc. (2022d): Design a More Accessible Space. Zuletzt aktualisiert am 04.04.2022. Online unter https://support.gather.town/help/accessibility-best-practices [Abruf am 26.10.2022]

Gather Presence, Inc. (2022e): Spotlighting. Zuletzt aktualisiert am 24.10.2022. Online unter https://support.gather.town/help/accessibility-best-practices [Abruf am 26.10.2022]

Mittelhessen (2022): Bildungseinrichtungen informieren sich über virtuelle Treffen in der „Gather Town“. Online unter https://www.mittelhessen.eu/mit-uns/aktuelles/541-mittelhessens-bildungseinrichtungen-informieren-sich-ueber-virtuelles-lernen-und-arbeiten-in-gather-town [Abruf am 20.Oktober 2022]

Mischke, Dennis (2022): Kulturen des digitalen Gedächtnisses. In: ABI Technik Jg. 42, H.3, S. 216 – 219. Online unter: https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/abitech-2022-0036/html [Abruf am 16.Oktober 2022]

Ramachandran, Vignesh (2021): Four causes for Zoom fatigue and their solutions. Zuletzt aktualisiert am 23.02.2021. Online unter https://news.stanford.edu/2021/02/23/four-causes-zoom-fatigue-solutions/ [Abruf am 15.10.2022]

Riedl, René (2022): On the stress potential of videoconferencing: definition and root causes of Zoom fatigue. In: Electronic markets, Jg. 32, H. 1, S. 153–177. Online unter https://doi.org/10.1007/s12525-021-00501-3

Schneider, Hannah; Kirchner, Andreas; Heber, Maximilian (2021): Netzwerken geht auch Online. In: O-Bib Jg. 8, H.2. Online unter: https://www.o-bib.de/bib/article/view/5709 [Abruf am 20.Oktober 2022]

Standl, Bernhard; Kühn, Thomas; Schlomske-Bodenstein, Nadine (2021): Student-Collaboration in Online Computer Science Courses. An Explorative Case Study. In: International Journal of Engineering Pedagogy, Jg. 11, H. 5, S. 87–104. Online unter https://online-journals.org/index.php/i-jep/article/view/22413

Williams, Paul N.; McClure, Colin Derek (2021): Gather.town: An opportunity for self-paced learning in a synchronous, distance-learning environment. In: Compass: Journal of Learning and Teaching, Jg. 14, H. 2. Online unter https://doi.org/10.21100/compass.v14i2.1232

Bildverzeichnis

Beitragsbild: ©Gather Presence, Inc, Screenshot aus Gather.Town Raum – Online-Lernen mit Twist. Bearbeitet von Krische.

1. Bild: Bild von Pixabay, https://pixabay.com/de/photos/online-meeting-videokonferenz-5183791/

2. Bild: ©Gather Presence, Inc, Screenshot aus Gather.Town Raum – Online-Lernen mit Twist

3. Bild: ©Gather Presence, Inc, Screenshot aus Gather.Town Raum – Online-Lernen mit Twist

4. Bild: Bild von open-access.net, Screenshot von Twitter, https://twitter.com/openaccessnet/status/1372254113203945473, Stand: 30.11.2022

Social-Media-Bild: ©Gather Presence, Inc, Screenshot aus Gather.Town Raum – Online-Lernen mit Twist

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Bibliotheksservice der Zukunft – Roboter im Einsatz

Autorinnen: Giulia Salamone und Elisabeth Greil

Künstliche Intelligenz und Roboter sind seit langem schon in der Industrie im Einsatz. In Informationseinrichtungen wie Bibliotheken rückt die Künstliche Intelligenz somit nun immer mehr in den Fokus. Daraus resultierend werden humanoide Roboter in den Servicebereich von Bibliotheken integriert, wohingegen es eine Vielzahl an Einsatzmöglichkeiten für humanoide Roboter in Bibliotheken gibt. Dadurch kann die Attraktivität bei Bibliotheksnutzern gesteigert werden.

Übersicht

Einführung in die KI

Wie kann KI in Bibliotheken verwendet werden

Was ist Robotik

Welche Roboter gibt es

Einsatzmöglichkeiten von Robotern in Bibliotheken

Ausblick der zukünftigen Entwicklung von Robotern in Bibliotheken

Einführung in die KI

KI bedeutet Künstliche Intelligenz und kann ausgewählte Aufgaben selbstständig ohne menschliche Unterstützung lösen. Mithilfe von Computersystemen wird KI entwickelt. Um aber in der Lage zu sein, anspruchsvolle Aufgaben zu lösen, benötigt es die menschlichen Fähigkeiten für die Umsetzung. 4

Als Landkarte der KI nach Humm BG 2020 werden die menschlichen Fähigkeiten des Wahrnehmens, Lernens, Wissens, Denkens, Kommunizierens und Handels nachgeahmt. 4

Abb. 1: Landkarte der KI

Wie kann KI in Bibliotheken verwendet werden

Zur Entlastung alltäglicher Arbeitsabläufe in Informationseinrichtungen wie auch in Bibliotheken kann KI gut genutzt werden. KI kann insbesondere für die Routineaufgaben in Bibliotheken, beispielsweise beim Büchertransport, Selbstbedienungsterminals in der Ausleihe und Rückgabe von Medien ein tatsächlicher Zugewinn sein. Die Datenbank des Deutschen Bibliothekswesens (DABI) zeigt Beispiele von Anwendungsfällen auf, in denen der Einsatz von KI gute Lösungsansätze bietet. Somit ist der Einsatz von Robotern in der MPI Luxemburg, in der Stadtbibliothek Köln und der TH Wildau ist folglich beispielgebend. Der Transportroboter Hase und Igel mit ihrem 15-jährigen Jubiläum aus der HU Berlin ist außerdem erwähnenswert. 7

Was ist Robotik?

Die Robotik befasst sich mit dem Entwurf, der Gestaltung, der Produktion und Inbetriebnahme von Robotern. Der Roboter ist zudem längst ein fester Bestandteil im Tagesgeschäft der Industrie. Das Interesse an Servicerobotern nimmt immer mehr zu. In der heutigen Zeit gibt es alle Arten von Robotern die für den Haushalt, die Überwachung, die Gastronomie, der Landwirtschaft und dem medizinischen Bereich genutzt werden. Auch der Einsatz in Bibliotheken steigt stetig an. 1

Welche Roboter gibt es?

Humanoide oder Industrieroboter agieren als Assistenzsysteme. Bei der Thematisierung naheliegender Fokussierungen und gesellschaftskritischer Diskurse, beispielsweise der Transparenz und Ethik von Künstlicher Intelligenz werden Roboter eingesetzt. Sie sollen Hilfestellungen beim Lesen lernen geben oder eigene Ergebnisse in der Programmierarbeit veranschaulichen. Roboter werden seit 2016 immer mehr in Bibliotheken eingesetzt. 8

„Sind Roboter für Bibliotheken adaptiert und vielleicht sogar einmal dafür konfektioniert einsetzbar, können sie ein etabliertes Serviceangebot sein wie heute der Online-Katalog, die Bibliotheks-App oder RFID-Automaten.“ 7

Einsatzmöglichkeiten von Robotern in Bibliotheken

Statistische Ergebnisse von 2022 stellen dar, bei welchen Alltagstätigkeiten sich Menschen von einem humanoiden Roboter wie Pepper helfen lassen würden.

Abb. 2: Peppers Einsatzmöglichkeiten

„Moderne Bibliothekare sind Informations- und Wissensverwalter. Jedoch müssen sie aber auch tägliche Routineaufgaben erfüllen, wie etwa Bücher etikettieren, Bücher in die Regale sortieren oder eine Inventur des Bestands durchführen, um nur wenige zu nennen. Die Abgabe dieser routinemäßigen Verpflichtungen an einen Roboter würde eine Menge Zeit sparen; dann könnte man sich wichtigeren Aufgaben widmen.“ 2

Pepper

Der humanoide Roboter Pepper kann als Serviceroboter Bibliotheken bei der Beratung und Orientierung in der Einrichtung unterstützen. Pepper ist in folgenden Bibliotheken bereits im Einsatz:

Fragerunde mit Karlotta aus der Stadtbibliothek Karlsruhe

Praktische Anwendung in der Technischen Hochschule Wildau oder Auf ein Espresso mit Wilma – Interview mit dem humanoiden Roboter Pepper

Campusbibliothek Brugg-Windisch und Muttenz Pilotprojekt Pepper im Einsatz

Projekt „Ein Roboter führt durch die Bibliothek“ in der Stadtbibliothek Hannover

Nao

NAO ist ein weiterer humanoider Roboter der in Bibliotheken zum Einsatz kommt. Anhand der Stimmlage erkennt NAO die emotionale Verfassung des Menschen. Durch seine Körpergröße und angenehmen Gesichtszüge erzeugt er Sympathie bei den Nutzern.6

NAO im Bibliothekseinsatz:

Robober Nao im Einsatz in der Humboldt-Bibliothek in Reinickendorf

Robotik in der Stadtbibliothek Köln mit Nao

Roboter Ada aus der Stadtbücherei Frankfurt am Main

Transportautomaten Hase und Igel

Die Transportautomaten Hase und Igel haben in der Naturwissenschaftlichen Bibliothek der Humboldt-Universität (HU) in Berlin die Aufgabe Bücherkisten innerhalb des Gebäudes zu transportieren oder diese von der Theke abzuholen. 3

TORY

TORY fährt selbständig durch die Regalreihen der Bibliothek TU Dortmund. Er findet Bücher die am falschen Platz im Regal stehen. Insgesamt sind es vier Inventurroboter. Mit Hilfe von 16 Antennen erkennt TORY das RFID-Signal im Buch, die auf unterschiedlichen Höhen platziert sind. Der Roboter kann die Position jedes Mediums auf 50 Zentimeter genau ermitteln. Die erfassten Daten werden gesammelt und an einen Server geschickt. Fehlt ein Buch oder liegt es am falschen Platz, können die Mitarbeitenden handeln. In Zukunft könnte TORY Studierenden sogar zu den gesuchten Büchern führen. 10

Mobile Leseantenne

Die Kunstbibliothek der Stiftung Sitterwerk in St. Gallen hat durch ein Pilotprojekt, die Bücher in ihrem Bestand mit RFID-Tags ausgestattet. Mithilfe einer Mobilen Leseantenne, die auf einer Schiene am Bücherregal entlang fährt, werden die Tags in den Büchern über Nacht ausgelesen. Auf diese Weise wird der aktuelle Standort des Buches ermittelt und in digitale Bibliothekskataloge übermittelt. 9

Ausblick der zukünftigen Entwicklung von Robotern in Bibliotheken

Viele technische Herausforderungen kommen auf die Bibliotheken zu, diesen gilt es sich mit Ausdauer zu stellen. KI-Technologien können gleichwohl ein etabliertes Serviceangebot von Bibliotheken sein, wie der heutige Online-Katalog, die Bibliotheks-App oder RFID-Automaten. 7 Besucher von Bibliotheken können durch innovative und moderne KI-Anwendungen in der Bibliothek mit der Thematik in Berührung kommen und diese ausprobieren. Eine Möglichkeit als attraktiver Dienstleister wahrgenommen zu werden, bietet der Einsatz von Robotern und weiteren KI-Anwendungen. Dies kann als Chance genutzt werden das Bibliotheksimage positiv zu beeinflussen. 5

Quellen

1 Bendel, Oliver (2021): Robotik. In: Gablers Wirtschaftslexikon. Online unter: https://wirtschaftslexikon.gabler.de/definition/robotik-54198/version-384545 [Abruf am 04.01.2023]

2 Chakarova, Juja; Mulondo, Allan (2017): RFID-basierte Bibliothekstechnologie – ein Schritt weiter. In: b.i.t online. (2017), Heft 20 Ausgabe 2, S. 120-123. Online unter: https://www.b-i-t-online.de/heft/2017-02-index.php [Abruf am 04.01.2023]

3 Dambeck, Holger (2011): Spiegel Online. Kollege Roboter. Unheimliche Begegnung am Bücherregal. Zuletzt aktualisiert am 23.05.2011. Online unter: https://www.spiegel.de/wissenschaft/technik/kollege-roboter-unheimliche-begegnung-am-buecherregal-a-761752.html [Abruf am 04.01.2023]

4 Gethmann, Carl Friedrich; Buxmann, Peter; Distelrath, Julia und weiter (2022): Definition von KI. In: Künstliche Intelligenz in der Forschung. Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft. Berlin: Springer, S. 8 – 17

5 Korthals, Julia ; Seidl, Tobias ; Vonhof, Cornelia (2020): Ein Blick in die Zukunft. In: Forum Bibliothek und Information. 2020, Jahrgang 72, Heft 07, S. 413. Online unter: https://b-u-b.de/fileadmin/archiv/jahrgang_2020/2020-07.pdf [Abruf am 04.01.2023]

6 Kröger, Jonathan (2021): Roboter in der Bibliothek: in der Pandemie so gefragt wie nie: das Remote RoboLab der Bücherhallen Hamburg. In: Forum Bibliothek und Information. 2021, Heft 06, S. 296. Online unter: https://www.b-u-b.de/fileadmin/archiv/imports/pdf_files/2021/bub_2021_06_296.pdf [Abruf am 04.01.2023]

7 Seeliger, Frank (2018): Die Welt spielt Roboter. In: Forum Bibliothek und Information. 2018, Jahrgang 70, Heft 02-03, S. 123. Online unter: https://b-u-b.de/fileadmin/archiv/imports/pdf_files/2018/bub_2018_02_120_123.pdf [Abruf am 04.01.2023]

8 Seeliger, Frank (2022): Roboter in Bibliotheken. In: Bibliotheksportal. Zuletzt aktualisiert am 07.07.2022. Online unter: https://bibliotheksportal.de/ressourcen/digitale-services/roboter/?cn-reloaded=1&cn-reloaded=1 [Abruf am 04.01.2023]

9 Stiftung Sittenwerk (2013): Die Dynamische Ordnung der Kunstbibliothek. Kunstbibliothek, Werkstoffarchiv, Atelierhaus. Online unter: https://www.sitterwerk.ch/De/Dynamische-Ordnung [Abruf am 04.01.2023]

10 Technische Universität Dortmund (2022): In der Universitätsbibliothek suchen vier Service-roboter verschollener Bücher. Zuletzt aktualisiert am 29.04.2022. Online unter: https://www.tu-dortmund.de/nachrichtendetail/detail/in-der-universitaetsbibliothek-suchen-vier-serviceroboter-verschollene-buecher-19973/ [Abruf am 04.01.2023]

Bildverzeichnis

Beitragsbild: Roboter Nao aus pixabay, https://pixabay.com/de/illustrations/nao-roboter-maschine-6654027/ [Abruf am 04.01.2023]

Abbildung 1: Gethmann, Carl Friedrich; Buxmann, Peter; Distelrath, Julia und weiter (2022): Definition von KI. In: Künstliche Intelligenz in der Forschung. Neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Wissenschaft. Berlin: Springer, S. 17

Abbildung 2: Statista (2022): Roboter wie Pepper übernehmen immer mehr Tätigkeiten in unserem Alltag. Würden Sie….Online unter: https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1005815/umfrage/akzeptanz-von-roboter-dienstleistungen-in-der-schweiz/ [Abruf am 04.01.2023]

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Art empowered through digital transformation

Authors: Linh Nguyen and Shion Kimu

© Free image on Pixabay

Did you ever wonder how fictional animated movies and arts are produced?

With constant development of digital technologies, we are more and more mesmerized by their capabilities. Pictures and paintings are not no longer created only by colors and brushes anymore. Now they are being created by lines of code, design software, and touch panels. In this blog, we are going to walk through several products of virtual reality and 3D printing, which are expanding opportunities for artists and expanding their audience. We will also discuss the impact of digital transformation on the marketing world and potential implications for the future.

Contents

  1. What is digital transformation ?
  2. The wide variety of digital arts
  3. Digital technology is a new powerful marketing tool
  4. Conclusion
  5. List of references

1. What is digital transformation ?

© Free image on Pixabay

The term digital transformation is known as the integration of digital technology across all functions of an organization, and it significantly alters how you do business and provide value to consumers.  Digital transformation in art refers to the use of technology to change the way art is created, shared and experienced. This can include the use of digital tools such as computer software and mobile apps to create digital art, online platforms to share and sell art, and virtual and augmented reality experiences to view art in new ways. The goal of digital transformation in art is to make art more accessible, interactive, and engaging for people, and to open up new possibilities for artists to create and share their work.

2. The wide variety of digital arts

When it comes to exhibitions, museums, ballet, and opera, there are also new art experiences that are influenced by digital art. It is a promising technique that has been utilized to create these experiences, virtual reality. For instance is the Van Gogh museum in Atelier des Lumières. Situated in the romantic city of Paris, visitors get a chance to experience a different world of arts, where they are surrounded by a Van Gogh painting. With the help of enormous videos and light projections, art lovers can walk through the picture and other major works by varying artists here.

© Eric Spiller, Image via Culturespaces (CC BY 2.0)

Taking the digital art to another level is the movie „Avatar 2“ which was lately released. It is considered one of the most complex and ambitious films ever made with a lot of technological advancements and innovations that are now widely used in the film industry. The movie Avatar was made using a combination of cutting-edge technology and traditional filmmaking techniques.

© Neytiri Zoe Behind The Scenes Film Avatar Speceffekty Avatar, Image via @ de.pinterest.com

Techniques to bring the film’s alien world of Pandora to life, according to The film’s director, James Cameron

  1. Performance Capture: Actors‘ movements and facial expressions were captured using motion capture technology and then translated onto computer-generated characters.
  2. Virtual Cameras: Cameron used virtual cameras to pre-visualize the film’s scenes and plan out the camera work before filming.
  3. Computer-Generated Imagery (CGI): The film’s alien creatures, landscapes, and environments were created using CGI and rendered using powerful computers.
  4. Motion-Control Photography: Cameron used motion-control photography to capture the live-action elements of the film, such as the human characters.
  5. 3D Filming: The film was shot in 3D, which added depth and immersion to the film’s visuals.
  6. Special Effects: The film’s many special effects, including explosions and flying creatures, were created using a combination of practical effects and CGI.

Moving on to the game industry, this field is also known for utilizing the advanced technologies to generate games. For instance, „Horizon Forbidden West“ is a highly-anticipated video game developed by Guerrilla Games for the PlayStation 5. The game is made using a combination of cutting-edge technology and extensive game development processes. The development process likely involves multiple stages, including:

© captured on PS5
  1. Concept and Design: The game’s creators come up with the overall concept and design for the game, including the game’s story, characters, and world.
  2. Pre-Production: The team creates a detailed plan for the game’s development, including the game’s systems, mechanics, and features.
  3. Art and Asset Creation: Artists and designers create the game’s characters, environments, and other assets using 3D modeling and animation software.
  4. Programming: The game’s systems and mechanics are programmed using various game development tools and programming languages.
  5. Testing and Debugging: The game is thoroughly tested and debugged to ensure it runs smoothly and is free of bugs.
  6. Release: The game is released to the public and may continue to receive updates and support post-launch.

3. Digital technology is a new powerful marketing tool (3D visualization)

©️ Hapticmedia

How KENZO increased sales with 3D visualization

KENZO Paris is a French luxury fashion house established in 1970 by Japanese designer Kenzo Takada. The company is utilizing 3D visualization to improve the presentation of its products and online experiences to customers. This technology offers a detailed and interactive portrayal of the products. It also includes all the important elements required to effectively advertise them, such as lighting, textures, angles, and color shades.

©️ Hapticmedia

The use of 3D visualization is widespread across various industries, including e-commerce, media and advertising, 3D animation and printing, design, and architecture. This is due to the belief that 3D visualization is more effective for attracting and engaging customers. It’s because the human brain processes visuals much faster than text and 80% of the information we process is visual.

Marketers believe that using this technology in their marketing strategies is the key to success, as it allows customers to customize the product according to their preferences and lifestyle. It is estimated that 25-30% of consumers have a high level of interest in purchasing custom-made products.

Why can 3D visualization do?

3D visualization enables customers to preview items from a 360° angle, interact with it, and make changes if necessary. Customers can now choose their preferred design, color, material, accessories, and even personalize the product with engraving or messages. With just a few clicks, they can order and pay for their customized product.

Another benefit of 3D visualization is its ability to streamline the purchasing process. Once the customer is satisfied, they can order and pay in just a few clicks. This type of technology is particularly useful in the fashion industry, where customers often struggle with sizing and fit. By offering a detailed and interactive preview of the product, 3D visualization technology helps customers to make informed purchasing decisions and reduces the risk of returns and dissatisfaction.

The marketing efforts of KENZO Paris is a smart move that will likely result in increased sales and customer engagement. As consumers continue to demand more personalized and interactive shopping experiences, companies that invest in this type of technology will have a competitive advantage. KENZO Paris is setting the standard for innovative and effective marketing in the fashion industry.

The latest 3D visualization trend for E-Commerce platform

  1. Interactive Product Demonstrations: 3D visualization is allowing e-commerce companies to provide customers with interactive product demonstrations, allowing them to explore products from every angle, zoom in to see details and even virtually try on items like clothing or jewelry.
  2. Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) experiences: These technologies allow customers to experience products in a more immersive way, through either a fully-realized virtual environment or by overlaying digital information on the physical world.
  3. Customizable Products: With 3D visualization, customers can now co-design products that better fit their needs and preferences, choosing designs, colors, materials, accessories, and personalizing products with engravings or messages.
  4. 360° Product View: 3D visualization provides customers with a 360° view of products, enabling them to see the product from all angles and helping to build trust and confidence in their purchasing decision.

4. Conclusion

In conclusion, digital transformation has had a significant impact on the art world. The advent of digital tools and technology has opened up new possibilities for artists, allowing them to create and share their work in ways that were previously impossible. Digital art has also enabled greater access to art education and resources, making it more inclusive and democratizing the art world.

With the help of digital tools, artists can reach a wider audience and create art that is interactive, immersive and dynamic. Digital art also has the potential to extend the shelf-life of artworks, making it more accessible to future generations. However, it’s important to note that digital transformation also has its downsides, such as dependence on technology, limited lifespan and limited originality. As digital art continues to grow in popularity, it will be important to strike a balance between utilizing the benefits of digital technology while also preserving the tradition, essence and value of art. Artists and art institutions must adapt to digital transformation by embracing the opportunities it provides, while also being mindful of its limitations and potential challenges.

About the author:

Linh Nguyen studies Informationsmanagement in her third semester with the main focus on marketing, media and communication. She is also a template developer for the KKH insurance company with the head office in Hannover, Germany.

Shion Kimu is in his third semester majoring in the Informationsmanagement. His main focus is Web Science and IT. Currently he is working as a web developer for Activelaw Company in Hannover, Germany.

Literature

apviz (2021): How 3D marketing can help raise your conversion rates. Available on https://apviz.io/blog/3d-marketing/ [Accessed on 01.01.2023]

Explore France (2019): Van Gogh im Atelier des Lumières in Paris. Available on https://www.france.fr/de/jetzt-frankreich/van-gogh-im-atelier-des-lumieres-in-paris. [Accessed on 25.12.2022]

Hapticmedia (2022): 3D configurator for KENZO sneakers. Available on https://hapticmedia.com/3d-configurator-shoes/ [Accessed on 31.01.2023]

Impakter (2017): Digital technology is transforming the art world. Available on https://impakter.com/digital-technology-transforming-art-world/. [Accessed on 01.12.2023]

Playstation (2022): Horizon Forbidden West. Available on https://playstation.com/en-us/games/horizon-forbidden-west/

Popular Mechanics (2010); How James Cameron’s Innovative New 3D Tech Created Avatar. Available on https://popularmechanics.com/culture/movies/a5067/4339455/

Screenrant (2010): The Making of James Cameron’s ‚Avatar‘. Available on https://screenrant.com/avatar-james-cameron-documentary/

The Drum (2018): Ads We Like: Kenzo turns Rousseau’s ‘Le Rêve’ into a 3D digital jungle. Available on https://www.thedrum.com/news/2018/10/17/ads-we-kenzo-turns-rousseau-s-le-r-ve-3d-digital-jungle [Accessed on 10.01.2023]