Clara Girke & Valena Ammon – Bouncing on the Surface of Latent Space

Latent Space ist ein Raum, der durch maschi­nel­le Lern­pro­zes­se geschaf­fen wird. Objek­te in die­sem Raum wer­den in Abhän­gig­keit von ver­schie­de­nen, durch Varia­blen defi­nier­te Ähn­lich­kei­ten posi­tio­niert, was zur Ent­ste­hung eines Rau­mes mit vie­len Dimen­sio­nen, Ver­bin­dun­gen und Netz­wer­ken führt.

Wir haben beschlos­sen, unse­re Zeit in der Resi­den­cy zu nut­zen, um das The­ma Künst­li­che Intel­li­genz (KI) bezie­hungs­wei­se Maschi­nel­les Ler­nen zu erfor­schen – und damit unse­re ersten Schrit­te in (oder eher Rich­tung) Latent Space zu gehen. Aber fan­gen wir von vor­ne an.

Letz­tes Jahr hör­ten wir davon, dass KI in der Lage ist, Bil­der auf der Grund­la­ge von natür­li­cher Spra­che zu erstel­len, und das war eine fas­zi­nie­ren­de Vor­stel­lung für uns. Dass wir ein­fach einen Satz ein­tip­pen kön­nen, der uns in den Sinn kommt, und kurz dar­auf ein Bild (oder sogar eine Rei­he von Bil­dern, aus denen man aus­wäh­len kann) prä­sen­tiert bekommt, erschien uns fast schon magisch. Als wir in Fau­co­gney-et-la-Mer anka­men, hat­ten wir dann das Gefühl, dass wir end­lich die Zeit hat­ten, die­sen Bereich des Maschi­nel­len Ler­nens zu erkunden.

Als Duo stre­ben wir danach, Illu­stra­ti­on mit Kera­mik, Far­be mit Mate­ri­al, Lini­en mit Volu­men und Visu­el­les mit Kon­tex­tu­el­lem zu ver­bin­den. Da wir nor­ma­ler­wei­se im Bereich der Gefä­ße arbei­ten, beschlos­sen wir, in die­sem Bereich auch für die anste­hen­de Erkun­dung zu blei­ben. Zum Auf­wär­men beschlos­sen wir, selbst Zeich­nun­gen anzu­fer­ti­gen und anschlies­send die Text-Bild-KI mit den sel­ben Vor­ga­ben zu füt­tern, die wir uns auch selbst gege­ben haben. Auf die­se Wei­se konn­ten wir unse­re Krea­tio­nen mit denen der KI ver­glei­chen. Wir beob­ach­te­ten und beka­men durch das prak­ti­sche Arbei­ten immer mehr ein Gefühl für den Algo­rith­mus und wie er funk­tio­nie­ren könnte.

Wir blie­ben bei eini­gen Bil­dern (von uns oder vom Algo­rith­mus erstellt) und gin­gen dann einen Schritt wei­ter. Wir ent­wickel­ten immer detail­lier­te­re Ein­ga­be­auf­for­de­run­gen, die wir in ver­schie­de­ne KI-Syste­me ein­spei­sten, um die von uns gewünsch­ten Objek­te, Ästhe­ti­ken und For­men zu erzeu­gen – und arbei­te­ten inten­siv dar­an unse­re Fähig­kei­ten im Bereich the craft of promp­t­ing zu ver­bes­sern. Wäh­rend des Pro­zes­ses ent­deck­ten wir vie­le Tools, die wir nut­zen konn­ten eben­so wie Künst­lerinnen und Desi­gnerinnen, die mit KI arbei­ten, und Gemein­schaf­ten, die sich dafür ein­set­zen, dass KI gleich­be­rech­tig­ter und fai­rer wird.

Noch ein Schritt: Wir geben dem Algo­rith­mus ein Bild, mit dem er arbei­ten kann. Zum Ändern, Ver­än­dern und Modi­fi­zie­ren. Wenn wir eines der gene­rier­ten Objek­te aus­wäh­len und es erneut ver­än­dern, ent­steht eine Schlei­fe aus Krea­ti­on und Reak­ti­on zwi­schen dem Algo­rith­mus und uns als mensch­li­chen Desi­gne­rin­nen.
Wäh­rend wir beob­ach­tet haben auf wel­chem Stand die­se Art des Maschi­nel­len Ler­nens momen­tan ist und wel­che Qua­li­tät erzielt wer­den kann, wur­den wir vor allem von Glit­ches und schein­bar unvoll­kom­me­nen oder auch feh­ler­haf­ten Ergeb­nis­sen inspi­riert. Wir emp­fan­den dabei die KI fast schon als sym­pa­thi­sche und humor­vol­le Arbeitspartnerin.

Eine Zeich­nung durch Wor­te in ein KI-gene­rier­tes Bild zu ver­wan­deln. Dies dann ana­log in Ton zu über­set­zen, for­men und anfas­sen zu kön­nen, um es schliess­lich wie­der als Bild in den digi­ta­len Raum zurück­zu­füh­ren, wo es die Ki aber­mals bear­bei­tet und ver­än­dert… Es ent­steht eine nicht enden wol­len­de Schlei­fe aus Krea­ti­on und Ent­schei­dungs­fin­dung – wir ent­schei­den, mit wel­chem Ergeb­nis wir wei­ter­ma­chen und was wir der KI zurück­ge­ben wol­len. Wir ver­lie­ren uns in der Über­set­zung zwi­schen dem Ana­lo­gen und dem Digi­ta­len. Dabei fra­gen wir uns kontinuierlich:

Ist es mög­lich, mit einer KI auf Augen­hö­he zusammenzuarbeiten?

Wir den­ken über unse­re Rol­le als Entscheidungsträger*innen in die­sem Pro­zess nach. Wir fil­tern, klas­si­fi­zie­ren, ord­nen neu und wäh­len aus, mit wel­chem Out­put wir wei­ter­ar­bei­ten und unse­ren näch­sten Input machen.

Die Schrit­te, die wir unter­nom­men haben, und die Übun­gen, die wir im Rah­men die­ser Erkun­dung durch­ge­führt haben, sind nur die ersten, und es wer­den noch vie­le wei­te­re fol­gen. Wäh­rend des Pro­zes­ses sind wir auf vie­le wei­te­re Fra­gen gesto­ßen, die nicht alle beant­wor­tet wer­den konn­ten. Aber zum Abschluss die­ses Blog­bei­trags möch­ten wir eini­ge von ihnen mit euch tei­len – ein Ver­such, euch tief in den Latent Space in unse­ren Köp­fen zu ziehen.

Wie kann Maschi­nel­les Ler­nen ethisch und gerecht sein, wenn der Daten­satz, auf dem es auf­baut, eine wei­ße, männ­li­che, euro­zen­tri­sche Welt­sicht wider­spie­gelt?
Wel­che Rol­le spie­len die Men­schen, die KI-Syste­me trai­nie­ren, und wel­chen Ein­fluss und wel­che Ver­ant­wor­tung haben wir als Nutzende?

Wel­che Aus­wir­kun­gen ent­ste­hen betref­fend Urhe­ber­recht und die Eigen­tums­rech­te, wenn ein Werk­zeug in der Lage ist, Sti­le und Pin­sel­stri­che einesr bestimm­ten Künst­lersin/Designers*in/Stils zu kopieren?

Kann die­se Art des Maschi­nel­len Ler­nens Teil unse­rer Gestal­tungs­pro­zes­se sein?

Wel­che Regeln und künst­lich gesetz­ten Gren­zen sind erfor­der­lich, um zu ver­hin­dern, dass Men­schen die­se Tech­no­lo­gie auf schäd­li­che und/oder gewalt­vol­le Wei­se nutzen?

UND AUSSERDEM
Dan­ke an Vil­la Vil­le­kul­la, die uns ein­ge­la­den haben an die­sen wun­der­schö­nen Ort und es geschafft haben uns mit die­sen inspi­rie­ren­den Men­schen zusam­men­zu­brin­gen. Mer­ci Ali, Ani­ta und Che­yenne fürs gemein­sa­me Ver­wei­len und Gedan­ken spin­nen.
Nikos Probst für die Ein­la­dung zum Mid­jour­ney Dis­cord Ser­ver.
Ame­lie Gold­fuß für den Zugang zu DALLE 2.
Die Platt­form Drea­ming­Beyon­dAI für den schö­nen und inspi­rie­ren­den Launch-Event und die wun­der­vol­le Plattform.Danke an all die Men­schen, die ihre Zeit in das Ent­wickeln von Tools stecken und Infor­ma­tio­nen auf­ar­bei­ten und tei­len, um die­se ande­ren zugäng­lich zu machen.
Dan­ke an Men­schen, die sich mit ethi­schen, sozia­len, gesell­schaft­li­chen und öko­lo­gi­schen Aus­wir­kun­gen von Tech­no­lo­gien beschäf­ti­gen, die­se kri­tisch hin­ter­fra­gen und nach neu­en Wegen suchen.

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