Über Wirklichkeit und das Denken, das räumlich wird
Ich will nicht über jedes Werk, an dessen Entstehung künstliche Intelligenz beteiligt war, die Worte „AI generated“ schreiben müssen. Nicht, weil ich etwas verbergen will. Sondern weil diese zwei Wörter inzwischen kleiner sind als der Vorgang, den sie angeblich erklären.
Ich bin eine Künstlerin mit einer sehr traditionellen Kunstpraxis. Ich male Bilder, zeichne, gestalte Objekte und entwickle räumliche Installationen. Erst als ChatGPT öffentlich zugänglich wurde, begann ich mit KI zu arbeiten. Dann aber richtig. Heute übernehmen Agenten klar umrissene Aufgaben, recherchieren, prüfen, sortieren und helfen mir, Gedanken gleichzeitig in mehrere Richtungen zu verfolgen.
Diese Erfahrung verändert nicht nur, wie ich arbeite. Sie verändert, wie ich denke. Und genau deshalb erscheint mir das Etikett „AI generated“ oft wie eine Antwort auf eine Frage, die längst zu klein geworden ist.
Zwei Wörter sollen plötzlich Ordnung schaffen
Der EU AI Act war der Anlass für diesen Text. Seit dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten aus Artikel 50. Anbieter bestimmter generativer Systeme müssen synthetische Ausgaben maschinenlesbar markieren. Wer Deepfakes einsetzt, muss sie unter bestimmten Bedingungen offenlegen; für eindeutig künstlerische, kreative, satirische oder fiktionale Werke ist eine angemessene Offenlegung vorgesehen, die die Darstellung oder den Genuss des Werks nicht beeinträchtigt. Eine pauschale sichtbare Aufschrift auf jedem Kunstwerk verlangt das Gesetz nicht. [1]
Das ist eine wichtige Unterscheidung. Ein täuschend echtes Video eines politischen Ereignisses ist nicht dasselbe wie eine erfundene Form in einer künstlerischen Arbeit. Ein synthetischer Nachrichtenton, der eine reale Person imitiert, stellt ein anderes Risiko dar als ein Bild, das von Anfang an als Kunst in Erscheinung tritt. Transparenz kann schützen. Sie kann Täuschung erschweren und Verantwortung sichtbar machen.
Mein Einwand richtet sich nicht gegen Transparenz. Er richtet sich gegen die beruhigende Vorstellung, nach der Kennzeichnung sei das Wesentliche erledigt.
Gerade Menschen, die nur am Rand mitbekommen, wie tief KI bereits in digitale Abläufe eingreift, könnten in der Aufschrift eine Sicherheit sehen, die es nicht gibt: Hier sei KI, dort sei das Echte. Hier das künstlich Erzeugte, dort das Unberührte. Diese Aufteilung wird jeden Tag unbrauchbarer.
Magrittes Pfeife steht wieder im Raum
René Magritte malte 1929 eine Pfeife und schrieb darunter: „Ceci n’est pas une pipe.“ Dies ist keine Pfeife. Es ist das Bild einer Pfeife. Das Gemälde „La trahison des images“ trennt Gegenstand, Darstellung und Sprache voneinander – und verbindet sie gerade dadurch neu. [2]
Die Pfeife auf der Leinwand kann man nicht stopfen. Aber deshalb ist das Bild nicht unwirklich. Es ist ein reales Gemälde, ein materieller Gegenstand, eine Behauptung und eine Erfahrung. Die dargestellte Pfeife existiert anders als eine Pfeife auf dem Tisch. Genau diese Verschiebung ist Kunst seit Langem vertraut.
Heute kommt eine weitere Ebene hinzu. Ein Foto eines meiner Objekte ist nicht das Objekt. Die Datei dieses Fotos ist nicht das Foto als Papierabzug. Eine von KI erzeugte Variation ist weder das ursprüngliche Objekt noch einfach nur dessen digitale Kopie. Trotzdem kann jede dieser Ebenen etwas Reales auslösen: eine Erinnerung, eine Entscheidung, eine neue Arbeit, einen Kauf, eine Kränkung, eine Erkenntnis.
Die digitale Welt ist deshalb real und nicht real zugleich. Ihre Gegenstände bestehen als Daten, doch ihre Wirkungen treffen Körper, Biografien und Institutionen. Ich kann in einem digitalen Raum keine Leinwand berühren. Aber was dort geschieht, kann verändern, was ich morgen im Atelier male.
Wir haben es nicht mehr nur mit Wirklichkeit und Darstellung zu tun. Wir bewegen uns zwischen materieller Wirklichkeit, digitaler Wirklichkeit und KI-erzeugten Möglichkeitswelten. Diese Bereiche liegen nicht ordentlich nebeneinander. Sie schieben sich ineinander.
Vielleicht haben wir die Singularität bereits überschritten
Vielleicht haben wir eine Singularität bereits leise überschritten. Damit meine ich nicht den großen Mythos einer Maschine, die plötzlich ein eigenes übermenschliches Bewusstsein entwickelt. Ich meine eine kulturelle Schwelle: den Moment, an dem sich die Herkunft einer digitalen Oberfläche nicht mehr zuverlässig aus ihrer Erscheinung ablesen lässt.
Eine Unternehmensstudie von Graphite schätzte für das erste Quartal 2026, dass 49,9 Prozent einer Stichprobe englischsprachiger Onlineartikel überwiegend KI-generiert waren; im vierten Quartal 2025 lag der Schätzwert kurzzeitig bei 50,9 Prozent. Untersucht wurden 55.400 Artikel-URLs aus Common Crawl mit drei Detektoren. Das ist keine Vermessung des gesamten Internets. Menschlich stark überarbeitete Texte bleiben eine methodische Grenze. Aber die Größenordnung zeigt: synthetischer Inhalt ist keine Randerscheinung mehr. [3]
Meine These geht noch weiter. Bald wird bei einem großen Teil dessen, was digital entsteht, KI in irgendeiner Form beteiligt sein: beim Suchen, Sortieren, Übersetzen, Retuschieren, Komprimieren, Strukturieren, Auswählen oder Generieren. Nicht alles wird vollständig von einer Maschine erzeugt. Aber immer weniger wird von KI vollständig unberührt bleiben.
Dann kippt auch die Logik des Etiketts. Wenn „AI generated“ zur Markierung einer Ausnahme gedacht war, was geschieht, wenn die Ausnahme zur Infrastruktur wird? Schreiben wir den Hinweis auf jedes Bild, jeden Text, jedes Video, jedes Layout? Oder lernen wir endlich, genauer über Prozesse, Absichten und Wirkungsansprüche zu sprechen?
Die Frage ist nicht mehr nur, ob KI beteiligt war. Die Frage lautet: Wer hat sie beteiligt – wer hat entschieden? Was sollte entschieden werden – und welchen Anspruch erhebt das Ergebnis?
Vom flächigen Denken in einen Denkraum
Die stärkste Veränderung, die ich in meiner Arbeit erlebe, lässt sich für mich als Übergang von 2D zu 3D beschreiben. Ich meine keine dreidimensionalen Produkte und keine virtuellen Räume. Ich meine die Form des Denkens.
Früher entwickelte sich ein Gedanke häufiger wie eine Linie. Eine Frage führte zur nächsten, eine Recherche zur nächsten Entscheidung. Heute kann ich mehrere Ebenen gleichzeitig öffnen. Während ich eine Bildidee auf ihre Formensprache prüfe, kann ein Agent den kunsthistorischen Zusammenhang untersuchen, ein anderer die technische Machbarkeit, ein dritter mögliche Widersprüche. Ich sehe nicht nur weiter nach vorn. Ich sehe seitlich, darunter, dahinter.
Natürlich haben Menschen immer räumlich, komplex und vernetzt gedacht. KI hat diese Fähigkeit nicht erfunden. Aber sie verändert die Geschwindigkeit und die Dichte, mit der Perspektiven verfügbar werden. Das Denken bekommt zusätzliche Achsen.
Kevin Kelly verwendet dafür den Begriff „Cognification“: Nach der Elektrifizierung werde nun kognitive Leistung in immer mehr Dinge und Prozesse eingebaut. Seine Zukunftsdiagnose ist groß formuliert. Für meine Praxis ist der entscheidende Punkt konkreter: KI wird nicht nur benutzt, um ein Ergebnis herzustellen. Sie nimmt an der Bewegung des Denkens teil. [4]
Das macht sie noch nicht zu einer wissenden Person. Ein System kann einen scheinbar glänzenden Zusammenhang formulieren, der bei der ersten Prüfung keine innere Logik aufweist. Und es kann das Wahrscheinliche so überzeugend präsentieren, dass ich das Unwahrscheinliche übersehe.
Räumlicheres Denken verlangt deshalb nicht weniger Urteil, sondern mehr. Je mehr Wege sichtbar werden, desto entschiedener muss ich auswählen, welchen ich betrete.
Das Neue entsteht nicht im Knopfdruck
Neues Wissen entsteht nicht automatisch, weil ein System eine neue Kombination ausgibt. Es entsteht im Verhältnis zwischen Vorschlag, Erfahrung, Widerspruch und Entscheidung, also in einem Prozess, der als Emergenz bezeichnet wird.
Manchmal zeigt mir eine KI eine Verbindung, die ich nicht gesehen habe. Manchmal ist ihre Antwort so falsch, dass ich durch meinen Widerstand erst begreife, was ich eigentlich meine. Auch das Verwerfen kann Erkenntnis produzieren.
KI als Ressource für alle klingt deshalb zunächst verführerisch. Menschen können Bilder, Texte und Räume entwickeln, für deren technische Umsetzung ihnen bisher Wissen, Zeit oder Geld fehlten. Doch Zugang ist nicht gleich Selbstbestimmung. Werkzeuge kosten, Plattformen setzen Grenzen, Modelle verschwinden oder verändern sich. Wer ein System bedienen kann, bestimmt noch lange nicht seine Bedingungen.
Für mich ist KI ein Werkzeug. Aber sie ist kein Hammer, der still auf dem Tisch liegt. Sie antwortet. Sie lenkt Aufmerksamkeit. Sie macht bestimmte Lösungen leicht und andere unsichtbar. Ich muss deshalb nicht nur mit ihr arbeiten. Ich muss mein Verhältnis zu ihr gestalten.
Die Allergie auf KI beginnt oft vor dem Bild
Mittlerweile sprechen Menschen von einer „Allergie auf KI“. Manchmal richtet sie sich gegen einen bestimmten Look: glatte Oberflächen, dramatische Lichtkanten, falsche Tiefe, zu viel Detail und zu wenig Notwendigkeit. Diese Kritik verstehe ich. Vieles, was schnell erzeugt wird, sieht schnell erzeugt aus.
Manchmal richtet sich die „Allergie“, besser gesagt eine Art Empfindlichkeit, gegen Trainingsbedingungen, Urheberrechtsfragen oder die Entwertung kreativer Arbeit. Und das sind in der Tat reale Konflikte.
Eine Studie von Lucas Bellaiche und weiteren Forschenden macht diesen Mechanismus sichtbar. Die Versuchspersonen sahen Bilder, die tatsächlich alle mit KI erzeugt worden waren. Zufällig wurden sie als „menschlich geschaffen“ oder „von KI geschaffen“ bezeichnet. Die menschlich etikettierten Bilder wurden unter anderem hinsichtlich Gefallen, Schönheit, Tiefe und Wert positiver beurteilt. Das Experiment zeigt, dass ein Etikett die Wahrnehmung nicht nur informiert. Es formt sie. [5]
Genau deshalb ist die Kennzeichnung in der Kunst nicht neutral. Sie kann eine Arbeit öffnen, wenn sie einen Prozess verständlich macht. Sie kann sie aber auch schließen, bevor überhaupt wahrgenommen wurde.
Ich möchte nicht, dass „AI generated“ wie ein Allergiehinweis über meinem Kunstwerk schwebt. Ich möchte wohl, dass die Betrachter*innen erfahren können, wie eine Arbeit entstanden ist, allerdings gern, ohne dass die technische Angabe anstelle der Begegnung tritt.
Generative Ästhetik ist kein Stilpaket
Jedes Medium bringt Bedingungen mit. Ölfarbe hat eine andere Zeit als Tusche. Eine räumliche Installation zwingt den Körper zu einer anderen Bewegung als ein Bildschirm. Generative Systeme haben ebenfalls eine Ästhetik: Sie denken in Wahrscheinlichkeiten, Varianten und Ähnlichkeiten. Sie können unerschöpflich fortsetzen, und gerade dadurch schnell beliebig werden.
Mich interessiert nicht, wie ich mit KI möglichst reibungslos ein schönes Bild bekomme. Meine Werke arbeiten mit biomorphen, körpernahen Formen, mit Verdichtung, Öffnung, Widerstand und innerer Spannung. Wenn ein Modell daraus nur dekorative Organik macht, hat es meine Bildsprache nicht erweitert.
Die künstlerische Arbeit beginnt für mich deshalb nicht beim Prompt und endet nicht beim Output. Sie liegt im Aufbau der Zusammenhänge in einem Gesamtsystem, in meinem künstlerischen Universum.
In diesem Universum gibt es viele Möglichkeiten. Es entstehen neue Erscheinungen, Gedanken, Projekte. Nicht jede Möglichkeit verdient ein Objekt. Nicht jede Ausgabe verdient Öffentlichkeit. Nicht alles kann realisiert werden. Und nicht alles muss realisiert werden.
Das Modell trägt ein kulturelles Gedächtnis
Generative Modelle erscheinen uns manchmal wie ein kollektives Gedächtnis. In ihnen liegen Spuren von Bildern, Texten, Stilen, Beschreibungen und Entscheidungen. Doch dieses Gedächtnis ist weder vollständig noch neutral. Es wurde ausgewählt, technisch verarbeitet und wirtschaftlich verfügbar gemacht. Manche Traditionen sind überrepräsentiert, andere kaum sichtbar. Manche Arbeiten wurden freiwillig eingebracht, andere nicht.
Refik Anadols „Unsupervised“ zeigt, wie ein bestimmtes Archiv bewusst zum Material einer Arbeit werden kann. Das Modell interpretierte öffentlich verfügbare Daten aus mehr als zweihundert Jahren der MoMA-Sammlung und verband sie mit Einflüssen aus dem Ausstellungsraum. Das Archiv war hier nicht bloß Rohstoff. Seine Auswahl gehörte zum Werk. [6]
Gleichzeitig darf die poetische Metapher des kollektiven Gedächtnisses nicht verdecken, dass in den Daten konkrete menschliche Arbeit steckt. Bilder haben Urheberinnen und Urheber. Texte haben Geschichten. Kulturelle Formen fallen nicht vom Himmel. Der Deutsche Kulturrat fordert deshalb Transparenz und eine angemessene Beteiligung von Rechteinhabern an den wirtschaftlichen Vorteilen der Nutzung ihrer Werke. [8] Mir persönlich ist nicht klar, wie das realisiert werden soll. Ich befürchte, dass der Zeitpunkt dafür unwiderruflich verstrichen ist.
Auch technisch ist die endlose Selbstfütterung kein unschuldiger Kreislauf. Die Forschung zum Model Collapse zeigt, dass beim wiederholten unterschiedslosen Training auf Ausgaben früherer Modelle Informationen aus den ursprünglichen Daten verloren gehen können; seltene Bereiche der Verteilung verschwinden zuerst. Die Studie zeigt, wie entscheidend Herkunft, Auswahl und Vielfalt bleiben. [9]
Künstlerisch lese ich darin eine Aufforderung: Wir müssen Erfahrungen einbringen, die nicht nur die bereits dominante Oberfläche wiederholen. Wir müssen schauen, zeichnen, verwerfen, erinnern, Material berühren, andere Archive öffnen. Sonst wird das vermeintlich unendliche Bilduniversum erstaunlich eng.
Training kann Kunst sein und bleibt eine Machtfrage
Das Training eines Modells kann selbst zu einer Kunstform werden. Die Auswahl des Materials, die Gewichtung von Beispielen, die Entscheidung darüber, welche Abweichung weiterverfolgt wird – all das kann künstlerisch sein. Ein Werk wäre dann nicht nur ein einzelnes Bild, sondern ein gestaltetes Verhalten, ein Raum von Möglichkeiten.
Theoretisch ist das faszinierend. Praktisch ist es für eine einzelne Künstlerin schwierig. Ein leistungsfähiges Modell von Grund auf zu trainieren verlangt Daten, Rechenleistung, Zeit und technisches Wissen. Auch die Anpassung vorhandener Modelle ist nicht einfach eine frei verfügbare nächste Stufe der Kunst.
Holly Herndons Projekt „Holly+“ ist dafür ein aufschlussreiches Beispiel. Ein eigenes Modell wurde mit mehreren Stunden isolierter Gesangsaufnahmen trainiert und als Instrument für Transformationen ihrer Stimme entwickelt. Das Projekt verbindet künstlerische Entscheidung, technische Partner, Infrastruktur und Fragen nach der Verfügung über die eigene digitale Stimme. [7]
Für viele Künstlerinnen und Künstler liegt deshalb zunächst eine andere Rolle näher: Modelle koordinieren. Nicht im Sinn einer bloßen Verwaltung von Ausgaben. Sondern als künstlerische Regie.
Je mehr Modelle beteiligt sind, desto weniger genügt es, gut prompten zu können. Entscheidend wird, ob jemand einen Zusammenhang halten kann.
Was ein Etikett niemals leisten kann
Technische Herkunftsnachweise können nützlich sein. Ein Etikett kann sagen, dass KI beteiligt war. Es kann nicht sagen, ob ich mit dem System gerungen oder nur die erstbeste Ausgabe übernommen habe. Es kann nicht sagen, ob das Werk eine Erfahrung verdichtet, einen Widerspruch sichtbar macht oder bloß ein bekanntes Muster reproduziert. Man kann keine Urteilskraft automatisieren.
Darum halte ich die Vorstellung für falsch, wir könnten die kulturelle Verschiebung mit einer Aufschrift befrieden. Die Kennzeichnung ist ein gutes Werkzeug, aber nur für bestimmte Situationen.
Magrittes Pfeife bleibt deshalb aktuell. Sie erinnert daran, dass ein Bild nie mit dem identisch ist, was es zeigt. KI fügt dieser alten Erkenntnis keine einfache vierte Beschriftung hinzu. Sie macht das Verhältnis zwischen Gegenstand, Darstellung, Werkzeug und Autorenschaft beweglicher.
Vielleicht liegt genau darin die neue Dimension:
Wir müssen nicht nur Inhalte beurteilen. Wir müssen lernen, in mehreren Wirklichkeiten zugleich zu denken – und ihre unterschiedlichen Entstehungsebenen mitzulesen.
Die entscheidende Frage lautet für mich deshalb nicht: Ist das AI generated?
Sie lautet: Was vermittelt dieser Inhalt? In welchem Kontext erscheint er, mit welchem Ziel – und welche Wirkung kann er entfalten?
Keine Kennzeichnung kann diese Fragen beantworten. Ein Etikett kann Herkunft markieren, aber es ersetzt keine Urteilskraft. Kritisches Denken lässt sich nicht delegieren. Wir brauchen es heute dringender denn je.
Meine Blogartikel schreibe ich natürlich mit KI. Ich spreche mit der KI, sie übernimmt das Schreiben. Ich bin das Denkende. Die Maschinen sind meine Hände und mein Stift. Ich hoffe, du hattest trotzdem Spaß beim Lesen.
Quellen
Recherchestand 27. September 2026. Die rechtlichen Hinweise geben den geprüften Stand der amtlichen Erläuterungen wieder und ersetzen keine Rechtsberatung. Die künstlerischen Folgerungen sind die Position des Essays.
[1] Europäische Kommission. Leitlinien und FAQ zu den Transparenzpflichten nach Artikel 50 des AI Act; anwendbar seit 2. August 2026. https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/transparency-obligations-under-article-50-ai-act
[2] Los Angeles County Museum of Art. René Magritte, The Treachery of Images, 1929. https://collections.lacma.org/object/31931
[3] Paredes, Jose Luis et al., Graphite. AI Now Writes as Many Online Articles as Humans, Mai 2026. Unternehmensstudie mit 55.400 englischsprachigen Artikel-URLs; methodische Grenzen werden im Essay genannt. https://graphite.io/five-percent/research/ai-now-writes-as-many-online-articles-as-humans-do
[4] Kevin Kelly. Industrial Revolution 2.0 First We Electrified Then We Cognified. Big Think. https://bigthink.com/the-future/kevin-kelly-cognification-will-be-industrial-revolution-20/
[5] Bellaiche, Lucas et al. Humans versus AI whether and why we prefer human-created compared to AI-created artwork. Cognitive Research Principles and Implications 8, 42, 2023. https://doi.org/10.1186/s41235-023-00499-6
[6] Museum of Modern Art. Refik Anadol Unsupervised. Ausstellungsdokumentation 2022 bis 2023. https://www.moma.org/calendar/exhibitions/5535
[7] Holly Herndon. Holly+. Projektbeschreibung des eigenen Stimm-Modells und der beteiligten technischen Zusammenarbeit. https://paragraph.com/@holly-herndon/holly
[8] Deutscher Kulturrat. Urheberrecht und Künstliche Intelligenz Politik muss jetzt handeln. 13. Januar 2025. https://www.kulturrat.de/presse/pressemitteilung/urheberrecht-und-kuenstliche-intelligenz-politik-muss-jetzt-handeln/
[9] Shumailov, Ilia et al. AI models collapse when trained on recursively generated data. Nature 631, 755 bis 759, 2024; mit späterer Autor-Korrektur. https://www.nature.com/articles/s41586-024-07566-y
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