Während der anfängliche Hype um KI-Bild- und Videogeneratoren wie Dall-E, Midjourney, Stable Diffusion oder Sora langsam abklingt, wird ihr massiver Einfluss auf vernetzte Bildkulturen immer sichtbarer: Social-Media-Plattformen werden mit «AI Slop» und synthetischem Clickbait überschwemmt, rechte Online-Accounts sind zu Superspreadern KI-generierter Memes und Propaganda geworden, und ein weit verbreitetes Misstrauen gegenüber digitalen Bildern hat neue Formen der pseudo-forensischen Analyse populär gemacht.
Das Buchprojekt «Dreamworlds of Platform Capitalism» versucht sich an einer Kartierung dieser entstehenden synthetischen Bildwelten. Anstatt zu fragen, ob Maschinen jemals kreativ werden oder sogar Kunst produzieren können, konzentriert es sich auf die infrastrukturellen Bedingungen bildgenerativer KI sowie deren wirtschaftliche, politische und ästhetische Implikationen. Denn die neuen synthetischen Bildwelten generativer KI sind nicht nur dafür gemacht, über Social-Media-Plattformen geteilt, geliked und kommentiert zu werden – sie sind ganz wesentlich ein Produkt dieser Plattformen, ihrer Datenaggregationen, Filterästhetiken, Reaktionsökonomien und Monetarisierungsmodelle. Mehr als jede mögliche Realität bilden KI-Bilder und -Videos daher vielleicht den Plattformkapitalismus selbst an, wenngleich in einer Art traumähnlichen Form: eine geschlossene Welt aus sich endlos wiederholenden Mustern der Vergangenheit, angetrieben von kontinuierlichen Feedbackschleifen und daraufhin optimiert, quantifizierbare Nutzer-Reaktionen zu generieren.
Virtuelle Sammlungen sind mehr als nur digitale Doubles physischer Sammlungen. Ging es bei der großmaßstäblichen Digitalisierung von Kulturgütern zunächst darum, historische Sammlungsbestände überhaupt für Öffentlichkeit und Forschung zugänglich zu machen, gewinnen massenhaft aggregierte Sammlungsdaten mittlerweile neue operative und generative Funktionen, die auch das Selbstverständnis von Museen, Archiven und anderen Gedächtnisinstitutionen transformieren.
In den Interfaces virtueller Museumssammlungen verwandeln sich Bilder, Werke und Artefakte unterschiedlichster Zeiten und Räume in scheinbar schwerelose Datenwolken, die sich zu navigierbaren Landschaften arrangieren lassen und als extrahierbare Ressource visueller Muster in die Produktion (vermeintlich) neuer Inhalte einfliessen.
Das Projekt fragt nach den ästhetischen wie epistemischen Implikationen der neuartigen Operationen des Vergleichs, der Verknüpfung und der Synthese archivischer Datenbestände, nach den Transformationen von Geschichtsbildern durch Mustererkennung und maschinelles Lernen sowie nach möglichen künftigen Formen und Formaten der visuellen Erschliessung virtueller Sammlungen jenseits des Datenextraktivismus.
Mit der massenhaften Verbreitung KI-generierter visueller Inhalte auf Social-Media-Plattformen scheinen die Grenzen zwischen Aufzeichnung und Simulation zunehmend zu verschwimmen, und das bisherige Verständnis von Realismus und visueller Evidenz wird neu ausgehandelt. Um sich in den damit entstehenden synthetischen Realitäten zurecht zu finden, sind neue Formen der digitalen Bildkompetenz oder «digital visual literacy» gefragt.
Das Projekt, das von Roland Meyer und Kathrin Trattner im Rahmen des UFSP Digital Religion(s) verfolgt wird, befasst sich mit KI-generierten Bildern und Videos, die explizit oder implizit religiöse Themen, Ikonographien und Darstellungsformen aufgreifen. Wir analysieren einerseits ihre ästhetischen Strukturen, Formate, Genres und ideologischen Implikationen und andererseits ihre Rezeption inmitten sich wandelnder Auffassungen visueller Wahrheit.
Aufgrund ihrer infrastrukturellen Bedingungen neigt KI-Bildgenerierung dazu, visuelle Stereotype zu reproduzieren und zu verstärken. Wie Religion als Markierung von Identität und Andersheit in KI-generiertem visuellen Material auftaucht und wie junge Erwachsene diese Darstellungen interpretieren und aushandeln ist daher von besonderem Interesse. Dabei geht das Projekt über ein binäres Verständnis von «real» oder «fake» hinaus, indem es danach fragt, wie KI-generierte visuelle Inhalte affektive Reaktionen hervorrufen und dadurch Wahrheitsvorstellungen und Realitätswahrnehmungen transformieren und beeinflussen.
Methodisch kombiniert das Projekt medien- und akteurszentrierte Zugänge, wobei sowohl Methoden der Digital Ethnography und der Visual Culture Studies als auch qualitativ-sozialempirische Methoden zum Einsatz kommen. Als Forschungsmaterial dienen KI-generierte visuelle Inhalte auf ausgewählten Social-Media-Plattformen sowie die Online-Kommentare, Diskussionen und weiteren sozialmedialen Praktiken und Rahmungen, in die sie eingebettet sind.
