Schlagwort: AI

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Visuelle Magie auf Instagram: Canva und KI-generierte Posts im Rampenlicht

Autorin: Anna Feldbarg

Willkommen in einer digitalen Ära, die uns unendliche kreative Möglichkeiten bietet! Vor allem Instagram hat eine Bühne geschaffen, auf der wir unser künstlerisches Talent entfalten und fesselnde Geschichten erzählen können. Und das Beste daran ist: Als Foodblogger:in kannst du deine Rezepte jetzt noch lebendiger gestalten! Dank der Zusammenarbeit zwischen Canva1 – einer herausragenden visuellen Design-Plattform, und der beeindruckenden KI-Generierung von ChatGPT2 – wird dein Instagram-Profil zu einem magischen Ort voller Innovation und Inspiration. Zögere nicht länger und tauche mit mir in die visuelle Magie von Instagram ein!

Inhaltsverzeichnis

Mit ChatGPT und Canva der Kreativität freien Lauf lassen

Lass die Flammen deiner Kreativität lodern. Auch wenn du als Foodblogger:in schon viele Gerichte kreiert hast, kann es immer wieder vorkommen, dass dir der Funke der Inspiration fehlt. Doch keine Sorge – hier kommt ChatGPT ins Spiel. Diese innovative KI-Plattform generiert Ideen und Texte für dich, damit du auch bei einem scheinbar simplen Rezept wie dem Tomaten-Mozzarella-Salat deine Leser:innen mit kreativen Beschreibungen begeistern kannst.

Info zu Künstliche Intelligenz

KI bezieht sich auf Menschen und Programme, die menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse simulieren können. In diesem Kontext wird KI verwendet, um Texte und Inhalte auf kreativer Weise zu generieren.3

Doch das ist erst der Anfang! Hier kommt die Macht von ChatGPT ins Spiel, welche den Ideen magisches Leben einhaucht und damit den Auftakt für eine atemberaubende Transformation in verführerische Instagram-Posts setzt.

Jetzt betritt Canva die Bühne und präsentiert stolz seine beeindruckenden Vorlagen und unzähligen Designelemente. Als Foodblogger:in hast du somit endlich das Werkzeug an der Hand, um deine kreativen Meisterwerke in visuelle Kunstwerke zu verwandeln! Greife jetzt geschickt auf die von ChatGPT erzeugten Texte zurück und erschaffe so eine holistische Erzählung, welche die Schönheit deiner kulinarischen Kreationen perfekt unterstreicht.

Schritt für Schritt: Vom Funken zur visuellen Magie auf Instagram

Screenshot1: Erstellter Prompt der meine Wünsche berücksichtigt

1. Magische Konzepte zum Leben erwecken

Starte deine visuelle Magie mit Instagram Reise mit ChatGPT durch das Generieren von inspirierenden Ideen und Textfragmenten. Anschließend erstellt ChatGPT eine strukturierte Tabelle für dich, die alle Elemente deiner Instagram-Posts organisiert – von überzeugenden Textvorschlägen bis hin zu passenden Hashtags und exakten Bildbeschreibungen. Diese zentrale Tabelle wird zum Dreh- und Angelpunkt deines gesamten Prozesses und schafft Ordnung für die anschließende visuelle Gestaltung.

Screenshot2: Ausschnitt der Erstellten Tabelle aus ChatGPT4

2. Canva: Die Bühne für visuelle Magie und ChatGPT

Wenn du eine Instagram-Vorlage kreieren möchtest, die perfekt zu deiner Marke passt, gibt es einige wichtige Schritte zu beachten. Zum Glück ist Canva eine großartige Lösung für alle deine Designbedürfnisse! Beginne damit, das richtige Format auszuwählen und sorgfältig ausgewählte Bausteine einzufügen, die gezielt Informationen aus der ChatGPT-Tabelle integrieren. Mit dieser soliden Grundlage kannst du dann dein visuelles Meisterwerk entwerfen und dein Publikum begeistern!

3. Effektive Magie mit Canva und ChatGPT

Mit einem Canva Pro-Konto erhältst du Zugang zur innovativen Funktion der automatischen Design-Erstellung.5 Beginne, indem du die Tabellendaten von ChatGPT in dein Canva-Konto importierst und genieße das Ergebnis! Mit nur einem Klick verknüpfst du die Bausteine der Vorlage mit den relevanten Informationen aus deinen Tabellen und beobachte, wie Canva magisch alle Elemente für dich anordnet. So einfach geht’s – lass dich begeistern!

4. Feinschliff und veröffentlichen: Instagram Posts den letzten Schliff geben

Die Feinabstimmung ist entscheidend. Ein kurzer Blick auf das fertige Design hilft, Details zu optimieren und sicherzustellen, dass jedes Element perfekt harmoniert. Sobald dein Werk fertig ist, kannst du es hochladen und auf Instagram veröffentlichen.

Screenshot3: Instagram Bildbeschreibung6

5. Magische Präsentation auf Instagram

Die sorgfältig erstellten Beiträge warten darauf, auf Instagram präsentiert zu werden. Integriere den von ChatGPT generierten Bildbeschreibungstext nahtlos in dein visuelles Gesamtkunstwerk und erreiche so ein perfektes Ergebnis. Lade mit einem Klick deine Kreationen hoch und teile inspirierende Geschichten sowie kulinarische Erlebnisse mit deiner Community – Schritt für Schritt zum Erfolg!

Zurück zu Schritt eins?

Die Macht der visuellen Magie

Deine visuelle Magie auf Instagram – die Reise von der ersten Idee bis zur Veröffentlichung wird durch die gekonnte Verschmelzung von Canva und ChatGPT zu einem visuellen Vergnügen der Extraklasse. Durch die Symbiose von Kreativität und Technologie entstehen so Instagram-Posts, die nicht nur visuell beeindrucken, sondern auch Geschichten auf unvergleichliche Weise erzählen.

Bist du bereit, deiner Kreativität freien Lauf zu lassen? Erwecke deine Instagram-Posts mit der Magie von Canva und der künstlichen Intelligenz von ChatGPT zum Leben! 🚀 Lass dich inspirieren und teile uns deine Gedanken gerne in den Kommentaren mit!

Video-Tutorial: Visuelle Magie mit Canva und ChatGPT in Aktion

Hier ein einleitendes Video-Tutorial, das den gesamten Prozess von Ideengenerierung bis zur Veröffentlichung auf Instagram zeigt7

Quiz: Teste dein Wissen über Canva, ChatGPT und visuelle Magie

Quellen

  1. Canva Pty Ltd(2023a):Nutzungsbedingungen. Online unter https://www.canva.com/de_de/richtlinien/terms-of-use/[Abruf am 24.08.2023 ] ↩︎
  2. OpenAI(2023a):What is ChatGPT? Online unter https://help.openai.com/en/articles/6783457-what-is-chatgpt [Abruf am 24.08.2023 ] ↩︎
  3. Funk, Michael(2023): Sprache und Wissen. In: Künstliche Intelligenz, Verkörperung und Autonomie. Wiesbaden: Springer Vieweg. S.3 Online unter https://doi.org/10.1007/978-3-658-41106-0_1 ↩︎
  4. OpenAI(2023b): Screenshot2. Online unter https://chat.openai.com/auth/login  ↩︎
  5. Canva Pty Ltd(2023b): Mehrere Designs gleichzeitig erstellen. Online unter https://www.canva.com/de_de/help/bulk-create/[Abruf am 24.08.2023 ] ↩︎
  6. Instagram(2023): Screenshot3. Online unter https://www.instagram.com/ ↩︎
  7. Simon, Felicia(2023): Künstliche Intelligenz erstellt Instagram Content für dich 🤫 Canva & ChatGPT Trick 🔥 einfach erklärt. Online unter https://www.youtube.com/watch?v=yMjDav11jow&ab_channel=FeliciaSimon [Abruf am 24.08.2023 ] ↩︎
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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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Die KI DeepNash meistert Stratego

Autor*innen: Jessica Arnold und Jan Heinemeyer

DeepNash ist die neue KI der Firma Deepmind, die erstmals in der Lage ist das Brettspiel Stratego trotz unvollständiger Informationen zu meistern.

Darstellung des Brettspiels Stratego [3 ]

Inhalt

Die neue KI DeepNash

Während die künstliche Intelligenz „AlphaZero“ Schach und „MuZero“ als Nachfolger verschiedene Spiele der Spielkonsole Atari meisterte, veröffentlichte die Firma Deepmind die nächste Entwicklungsstufe. Diese KI trägt den Namen DeepNash. AlphaZero meisterte Brettspiele mit klaren Regeln über ein modell-basiertes Training und MuZero, die schwer in Regeln auszudrückenden Atari-Spiele durch ein modell-freies Training. DeepNash hingegen legt sowohl die Spielregeln wie auch das Modell eines Spiels für die Planung fest. Die Besonderheit ist hierbei, dass von der gängigen Methode der Monte-Carlo-Baumsuche abgewichen wird. In der nachfolgenden Tabelle wird die unterschiedliche Komplexität von Brettspielen nochmals deutlich. [1][6]

SchachPokerGo 19*19Stratego
durchschnittliche Züge je Spiel60153001000
mögliche Startaufstellungen110611066
Komplexität des Spielbaums1012310171036010535
Übersicht der Komplexität unterschiedlicher Brettspiele [3]

Die Nash-Spieltheorie

Das Besondere an DeepNash ist, dass es in den Spielen versucht ein Nash-Gleichgewicht zu erreichen. Hierdurch verläuft das Spiel stabil. Das Nash-Gleichgewicht ist nach dem Spieltheorie-Mathematiker Jon Forbes Nash benannt. Die Theorie folgt der Annahme, dass ein Abweichen der Strategie zu einem schlechteren Ergebnis führt. DeepNash und das Nash-Gleichgewicht folgen also konstant einer Strategie. Infolgedessen hat DeepNash mindestens eine 50%ige Chance zu gewinnen. [1][3]

Die KI DeepNash spielt Stratego

Youtube-Kanal Deepmind: Die erste Stratego Partie von DeepNash gegen einen menschlichen Gegner[2]

Die KI DeepNash nahm als Trainingsgrundlage das Brettspiel Stratego. Das Brettspiel hat im Schnitt 381 Spielzüge und die besondere Schwierigkeit, dass nicht alle Informationen von Beginn an gegeben sind, da mit verdeckten Figuren gespielt wird und der Gegner mit Hilfe von Bluffs i.d.R. seine Taktik verschleiert. Optimale Spielabläufe gibt es nicht, da die Züge inkonsequent sind, das heißt jederzeit ist das Spielergebnis offen. Es wird daher anders als beim Schach nicht in Zügen, sondern in Spielen gedacht. [1][3]

Die optimale Strategie in Stratego erreicht die KI nach 5,5 Milliarden simulierten Partien. [1] DeepNash besiegte damit 97% der derzeitigen Computersysteme und erreichte eine Siegesquote von 84% gegen menschliche Spieler auf der Online-Stratego-Plattform Gravon. DeepNash gelangte damit in die Top 3 der dortigen Bestenliste. Eine weitere Besonderheit der KI stellte die Anwendung menschlicher Spielstrategien dar. So zeigte DeepNash das Bluffen oder auch das Opfern von Figuren als Taktik. Der Algorithmus „Regularised Nash Dynamics“ (R-NaD) wird außerdem für Forschende als OpenSource Download auf Github zur Verfügung gestellt. [1][4][5]

Ausschnitt aus der OpenSource Publikation zu DeepNash[7]

Zukünftige KI Anwendungsfelder

DeepNash ist die nächste Weiterentwicklung, um Menschen in Brettspielen zu übertrumpfen und wird künftig als Grundlage für alltägliche Herausforderungen genutzt werden können. Insbesondere mit unvollständigen Informationen zu arbeiten stellt einen weiteren Meilenstein dar, der in der Lage ist bei komplexen Problemen wie der Optimierung des Verkehrssystems oder auch im Bereich des autonomen Fahrens – wie auch MuZero zuvor – einen Beitrag leisten zu können. [3][4][6]

Quiz

Teste nun dein Wissen über DeepNash in einem kleinen Quiz.

Über die Autoren

Die Autorin Jessica Arnold arbeitet derzeit in der Hochschulbibliothek Emden und studiert berufsbegleitend Informationsmanagement an der Hochschule Hannover.

Der Autor Jan Heinemeyer arbeitet derzeit in der Stadtbücherei Penzberg und studiert berufsbegleitend Informationsmanagement an der Hochschule Hannover.

Beide Autoren eint das private Interesse an Informatik, Gaming, KI und Brettspielen.

Quellen:

Fußnoten:

1: Bastian, Matthias (2022)

2: DeepMind (2023)

3: Perolat, Julien u.a. (2023)

4: Meier, Christian J. (2022)

5: Menge-Sonnentag, Rainald (2022)

6: Schreiner, Maximilian (2020)

7: Perolat, Julien u.a. (2022)

Literaturverzeichnis:

Bastian, Matthias (2022): Deepminds neue Spiele-KI soll ein Game-Changer in der echten Welt werden. . In: THE-DECODER.de, Ausgabe vom 04.12.2020. Online verfügbar unter https://the-decoder.de/deepminds-neue-spiele-ki-soll-ein-game-changer-in-der-echten-welt-werden/, zuletzt geprüft am 05.01.2023.

DeepMind (2023): DeepNash Stratego game 1. Online verfügbar unter https://www.youtube.com/watch?v=HaUdWoSMjSY, zuletzt aktualisiert am 05.01.2023, zuletzt geprüft am 05.01.2023.

Meier, Christian J. (2022): Künstliche Intelligenz spielt Stratego und besiegt Menschen: ein Durchbruch. In: Süddeutsche Zeitung, 02.12.2022. Online verfügbar unter https://www.sueddeutsche.de/wissen/kuenstliche-intelligenz-stratego-brettspiel-durchbruch-menschen-1.5707877, zuletzt geprüft am 05.01.2023.

Menge-Sonnentag, Rainald (2022): KI meistert nächstes komplexes Brettspiel: DeepNash siegt in Stratego. In: heise online, 05.12.2022. Online verfügbar unter https://www.heise.de/news/KI-meistert-naechstes-komplexes-Brettspiel-DeepNash-siegt-in-Stratego-7365933.html, zuletzt geprüft am 05.01.2023.

Perolat, Julien u.a. (2022): Mastering the Game of Stratego with Model-Free Multiagent Reinforcement Learning. Online unter https://arxiv.org/pdf/2206.15378.pdf [Abruf am 07.01.2023]

Perolat, Julien u.a. (2023): Mastering Stratego, the classic game of imperfect information. Online verfügbar unter https://www.deepmind.com/blog/mastering-stratego-the-classic-game-of-imperfect-information, zuletzt aktualisiert am 05.01.2023, zuletzt geprüft am 05.01.2023.

Schreiner, Maximilian (2020): Deepmind MuZero: Auf dem Weg zum Universalalgorithmus. In: THE-DECODER.de, Ausgabe vom 24.12.2020. Online unter https://the-decoder.de/deepmind-muzero-auf-dem-weg-zum-universalalgorithmus/#top, zuletzt geprüft am 05.01.2023.

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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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Ist Python die Programmiersprache der Zukunft?

Autor*innen: Ömer Topcu und Anela Iljijazi

Python ist eine Programmiersprache, deren wichtigstes Merkmal die Einfachheit ist. Sie wird von einer aktiven Community auf der ganzen Welt entwickelt. Programmiersprachen sind für sich genommen vielfältig einsetzbar und werden gerade im Bereich der künstlichen Intelligenz häufig eingesetzt. Python hat Zukunft und hat sich dieses Jahr erneut vor Java auf Platz 2 der meistgenutzten Sprachen festgesetzt.

Abbildung 1, Python Logo

Inhaltsverzeichnis

Was ist Python?

Python ist eine weit verbreitete Programmiersprache, welche von Guido van Rossum entwickelt und 1991 veröffentlicht wurde. Sie wird für Webentwicklung, Softwareentwicklung, Mathematik und Systemskripting verwendet und wurde mit dem Ziel einer guten Lesbarkeit von Programmen entwickelt . Ursprünglich wurde sie als Unterrichtssprache in der höheren Bildung und Ausbildung verwendet. Zudem ist sie plattformunabhängig und kann auf Mac, Windows und anderen Betriebssystemen ausgeführt werden.

Abbildung 2, Programmieren mit Python

Was kann man mit Python machen?

Python kann verwendet werden, um Webanwendungen auf dem Server zu erstellen. Darüber hinaus kann Python mit Software verwendet werden, um Workflows zu erstellen. Python kann Dateien lesen und ändern und sich mit Datenbanksystemen verbinden. Es wird häufig verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe mathematische Berechnungen durchzuführen.

Warum Python verwenden?

Python ist plattformübergreifend und das bedeutet, dass es auf verschiedenen Plattformen, wie Windows, Mac usw. ausgeführt werden kann. Es hat eine einfache Grammatik, welche der englischen ähnelt. Seine Syntax ermöglicht es Entwicklern, Programme in weniger Zeilen zu schreiben. Python bietet auch Rapid Prototyping an. Python läuft also auf einem Interpretersystem, was bedeutet, dass Code ausgeführt werden kann, sobald er geschrieben ist. Diese Programmiersprache ist sehr flexibel und kann prozedural, objektorientiert oder funktional angegangen werden.

Historik:

Die Programmiersprache Python wurde Anfang der 1990er Jahre vom Niederländer Guido van Rossum am Centrum voor Wiskunde en Informatica (CWI) in Amsterdam entwickelt. Guido van Rossum lernte Programmieren während seines Mathematikstudiums an der Universität Amsterdam, denn er arbeitete dort als Wissenschaftler und entwickelte später eine neue Programmiersprache, um Basic zu ersetzen. Dies ist notwendig, da Wissenschaftler in der Lage sein müssen, sich selbst zu programmieren. Python begann als Skriptsprache für das verteilte Betriebssystem Amoeba. Python wurde als Nachfolger der ABC-Lehrsprache entwickelt und sollte auf dem verteilten Betriebssystem Amoeba laufen. Guido van Rossum war auch an der Entwicklung der ABC-Sprache beteiligt und somit fließen seine Erfahrungen mit ABC also auch in Python ein. Er bezeichnet sich selbst als Nerd und Computerfreak. Van Rossum, der 2019 in den Ruhestand ging, aber 2021 zu seinem derzeitigen Arbeitgeber Microsoft zurückkehrte, sagte:

“Ich habe mich entschieden, zu meinen Wurzeln zurückzukehren.” (Vgl. Guido vaan Rossum)

Abbildung 3, Python Entwickler, Guido van Rossum

Vorteile von Python:

  • Python ist kostenlos und kann für viele Betriebssysteme heruntergeladen werden
  • Python ist sehr schnell und einfach zu erlernen
  • Python ist eine sehr vielfältige Programmiersprache 
  • wird ständig weiterentwickelt und aktualisiert
  • Der Python-Code gilt als besonders gut lesbar, was mit dem vorgegebenen strukturierten Programmierstil zusammenhängt 
  • Sie wird von viele große Firmen wie Google, Dropbox, Mozilla genutzt
  • Große Community 
  • Es kommt mit weniger Code als andere Programmiersprachen zu gleichen Ergebnissen

Nachteile von Python:

  • Python ist im Vergleich  zu anderen Programmiersprachen langsam 
  • Python wird zurzeit in 2 Versionen eingesetzt (Python2 und Python3)
  • Mit Python lassen sich auch Spiele programmieren

Anwendungsbereiche:

Python wird in vielen Bereichen in unserem Leben angewendet. Die bekanntesten Bereiche sind Webentwicklung, Spielentwicklung, Data Science und Machine Learning. 

1. Webentwicklung

Python unterstützt plattformübergreifende Betriebssysteme, was das Erstellen von Anwendungen erleichtert. Weltbekannte Anwendungen wie Drop oder YouTube verwenden Python, um gut zu funktionieren. Python wird für die Webentwicklung verwendet, dazu wird es vereinfacht und schnell, Webanwendungen zu erstellen. Aber wie ist das möglich? Pythons Framework zum Erstellen von Anwendungen macht dies möglich. Es gibt ein System zum Erstellen dieser Frameworks und eine Reihe von Bibliotheken, die verwendet werden können, um Protokolle wie HTTPS, FTP, SSL zu integrieren, um beispielsweise E-Mails zu verarbeiten. Die beliebtesten Frameworks sind Pyramid und Flask. 

2. Spielentwicklung

Python wird für interaktive Spiele verwendet. Es gibt Bibliotheken wie PySoy, eine 3D-Game-Engine, die Python 3 unterstützt, oder PyGame, eine Bibliothek, welche die Funktionalität bereitstellt. Populäre Spiele wie Online, Vega Strike, Civilization-IV wurden mit Python erstellt.

3. Data Science

Daten sind Geld, denn sie können Ihre Gewinne steigern, wenn Sie wissen, wie Sie relevante Informationen extrahieren, die Ihnen helfen, Ihr Risiko besser zu kalkulieren. Sie können Daten analysieren, verschiedene Operationen durchführen und notwendige Informationen extrahieren. Pandas oder NumPy (Bibliotheken) helfen dir dabei.

Mit Datenbanken wie Seaborn und Matplotlib können Sie Daten visualisieren.

4. Machine Learning

Wir entwickeln Algorithmen, die Computer selbst lernen lassen. Wir sind diejenigen, die sich darum kümmern. Python unterstützt diese Branche durch viele vorhandene Bibliotheken wie NumPy und Pandas.

Lernen Sie Algorithmen, verwenden Sie Bibliotheken und Sie haben eine Lösung für KI-Probleme. Ganz einfach. Wenn Sie jedoch den harten Weg gehen möchten, können Sie den Code selbst entwerfen, wenn er eine bessere Lösung bietet.

Was sind Funktionen in Python?

Eine Funktion ist ein erstellter Programmcode, der aus dem “top-down”-Ablauf eines Programms entnommen wird und ausschließlich aufgerufen werden muss oder kann, denn dadurch können wir diese Funktionen bei Bedarf öfter aufrufen und so sauberen Code mit weniger Fehlerquellen schreiben.

Also vergeben wir unserer Funktion einen Namen, den wir an jeder Stelle in unserem Python-Programm aufrufen können.

Um es am besten zu verstehen schauen sie sich das Video unten an: 

Link zum Video: https://www.youtube.com/watch?v=mgA-Ytr32Ys

Jetzt habe ich dich genug mit Informationen bombardiert. Die einzige Frage, die beantwortet werden sollte ist doch nur, ist Python unsere Zukunft ?.

Ist Python die Programmiersprache der Zukunft?

Der Entwickler Guido van Rossum äußert sich zum Thema, ob Python sich künftig weiterentwickeln wird:

„Ich glaube, Python wird weiter wachsen” (vgl. Stolens)

„Die größten Entwicklungen erwarte ich in den Python Bibliotheken – hier sehen wir sehr viele Ergänzungen. Was den Gebrauch von Python im Unterricht betrifft, hoffe ich, Schüler nehmen die Programmiersprache als einfach und spannend wahr und werden ermutigt, sie auch außerhalb der Schule anzuwenden. Ich
hoffe, es sind nicht nur irgendwelche einmaligen Projekte, sondern dass sie die Sprache weiter aktiv verwenden. Es wäre toll, wenn sie nach ihrem Abschluss eine Zukunft in einem MINT-Fach starten würden und sie ihr Python-Basiswissen dann für ihre eigene Forschung verwenden könnten!” (vgl. Stolens)

Stolens (2020): https://www.t3deutschland.de/de/t3-europe/edublogs/interview-guido-rossum (Abruf: 31.01.2022)

Die Forschung basiert auf Anfragen nach Tutorials zum Erlernen von Programmiersprachen. Google Trends stellt die Basis der Erkenntnisse dar und dient der Ermittlung der Beliebtheit der entsprechenden Programmiersprache. Laut der Statistik der PYPL befindet sich Python auf Platz 1 der meist gesuchten Programmiersprachen. Der prozentuale Abstand zum zweitplatzierten Java ist hier mit rund 10 % sogar noch größer und somit kam JavaScript auf den dritten Platz.

Abbildung 4, Statistik aus PYPL

Das Potential von Python ist da, denn Python hat gute Zukunftsaussichten und könnte daher die Programmiersprache der Zukunft werden.

Über die Autoren:

Anela Iljijazi: Anela Iljijazi studiert im 3. Semester Informationsmanagement. Sie absolviert das Studium an der Hochschule Hannover Fakultät III. Die Autorin wurde in Hannover geboren. Sie ist 20 Jahre alt. Neben ihrem Studium ist sie Kellnerin im Cheers Hannover.

Ömer Topcu: Ömer Topcu studiert im 3. Semester Informationsmanagement. Er absolviert das Studium an der Hochschule Hannover Fakultät III. Der Autor wurde in Hannover geboren und ist 20 Jahre alt. Er arbeitet in seiner Freizeit im Einzelhandel.

Anela Iljijazi
Ömer Topcu

Quellenverzeichnis:

  • lerneprogrammieren (2022): Wofür wird Python verwendet? 10 Aufgaben und Anwendungsbereiche. URL: https://lerneprogrammieren.de/python-anwendungsbereiche/ (Abruf: 30.01.23)
  • PYPL (2023): PYPL PopularitY of Programming Language. URL: https://pypl.github.io/PYPL.html (Abruf: 30.01.23)
  • Stolens (2020): Die Python Power – erklärt von Python-Erfinder Guido van Rossum. URL: https//www.t3deutschland.de/de/t3-europe/edublogs/interview-guido-rossum (Abruf: 31.01.2023)
  • Morpheus (2015): Python Tutorial #12 – Funktionen. URL: https://youtu.be/mgA-Ytr32Ys (Abruf: 30.01.2023)
  • Abbildung 2, Programmieren mit Python (2022). URL https://fobizz.com/programmieren-mit-python-ganz-ohne-vorkenntnisse/
  • Sebastian Grüner (2021), Golem, Python-Gründer will doppelte Geschwindigkeit für die Sprachen, URL: https://www.golem.de/news/guido-van-rossum-python-gruender-will-doppelte-geschwindigkeit-fuer-die-sprache-2105-156491.html (Abruf 30.01.2023)
  • Koen Stulens (2020), t3deutschland, Die Python Power, URL: https://www.t3deutschland.de/de/t3-europe/edublogs/interview-guido-rossum(Abruf 30.01.2023)
  • Steemit (2018) Python für Anfänger #1, URL: https://steemit.com/deutsch/@rilc0n/python-fuer-anfaenger-1-einfuehrung-vor-und-nachteile(Abruf 30.01.2023)
  • Python, URL: https://www.python.org/ (Abruf 30.01.2023)
Veröffentlicht am

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]