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AI im Design: Von Hype zu rechtlichen Bedenken und neuen Möglichkeiten

Seit einer Weile kursieren unzählige Artikel, Meinungen, utopische Vorstellungen und düstere Vorhersagen von Horrorszenarien im Internet zu einem regelrecht überkochenden Thema: dem Einsatz künstlicher Intelligenz (AI) im Design-Bereich und damit verbundene Existenzängste von Designern sowie rechtliche Bedenken im Hinblick auf Legalität, Nutzungsrecht, Eigentum und was Kunst oder Design überhaupt ausmacht.

Auch wir haben uns mit dem Thema intensiv auseinandergesetzt und sind fest überzeugt: AI kann eine Inspiration sein, eine gute Basis zum Wegarbeiten, und ist ein Tool von vielen, welches wir als Designer nutzen. AI wird jedoch keine guten Designer ersetzen.

Mit diesem Artikel möchten wir die Potenziale von AI in kreativen Bereichen zeigen, auf rechtliche Themen aufmerksam machen und uns als Gegenpol zur Panikmache positionieren.

März 13, 2023

Digital Design
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Digital Design

Weniger als künstliche Intelligenz und mehr als unterstützende Intelligenz » kann AI diverse Design-Prozesse vereinfachen. So muss man bei neuen Design-Projekten etwa nicht jedes Mal das Rad neu erfinden oder recherchieren, welche Seiten-Navigationssysteme dem neuesten Standard entsprechen – denn AI kann einem die Recherche abnehmen und sogar Guidelines wiedergeben.

Designer haben so die Möglichkeit, sich auf die wirklich wichtigen Aspekte des Designs zu konzentrieren und innovativ zu denken.

Anwendungsbeispiele

Texterstellung
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Texterstellung

Wer kennt es nicht: Unzählige E-Mails, die es zu verfassen und zu beantworten gilt, aber weder Zeit dafür noch Einfallsreichtum. Schließlich hat man schon genug andere Aufgaben auf dem Schreibtisch liegen. Oder Social Media und Blog-Themen, die man erst recherchieren muss, bevor es an die Texterstellung geht.

Beispiele für benötigte Textinhalte gibt es genug, und mittlerweile zum Glück auch mehr als genug Texterstellungsprogramme für alle denkbaren Inhalte, die einem Arbeit abnehmen. Womit man, wie schon erwähnt, mehr Zeit für die wirklich wichtigen Dinge hat (wer dennoch Abwechslung für zwischendurch benötigt, könnte es mit Townscaper » probieren – nur als Tipp am Rande).

Die wohl bekannteste Texterstellungssoftware ist ChatGPT ». Das Programm liefert erstaunlich gut formulierte Texte, die zum Großteil wie von Menschen verfasst wirken. Im Prinzip macht die AI aber nicht viel mehr, als ein Wort basierend auf Wahrscheinlichkeitsrechnungen an das nächstwahrscheinliche Wort zu reihen (mit etwas Variation, um menschlicher zu wirken). Ein bisschen komplexer ist es in Wirklichkeit schon – wirklich Interessierten empfehlen wir diesen Artikel über die Funktionsweise von ChatGPT ».

Anwendungsbeispiele

Anwendungen gibt es mittlerweile unzählige; diese reichen von simpler Texterstellung zur Aufbereitung von Copy-Texten für Prototypen bis hin zur Marktrecherche als Basis der Produktentwicklung. Hier folgen zwei konkrete Anwendungsfälle:

Video Game Entwicklung
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Video Game Entwicklung

AI wird auf unterschiedliche Art schon lange für die Erstellung von Video Games eingesetzt. Dass nun Elemente wie Hintergrundszenerien, Stimmen, Musik oder das Narrativ mit AI erzeugt werden, wirft aber Urheberrechtsbedenken auf. Denn, wie in anderen Kunstbereichen auch, kann AI aufgrund der fehlenden Kreativität und menschlichen Denkweise nicht selbstständig großartige neue Spiele aus dem Boden stampfen, ohne sich auf menschliche Werke zu beziehen. Abgesehen von diesen Bedenken unterstützt AI aber zunehmend in Bereichen wie der Fehlerfindung » von Video Games und weiteren monotonen Aufgaben, wodurch sich Game Artists auf die komplexeren Aspekte der Game Entwicklung fokussieren können. Wird AI also hauptsächlich zur Unterstützung der eigentlichen Kunstschaffenden eingesetzt, bringt sie große Vorteile und führt zur Verbesserung von Games und Arbeitsprozessen.

Anwendungsbeispiel

Produktdesign
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Produktdesign

Produktdesigner können mit AI aktuell ganz klar noch nicht ersetzt werden. Designs, die basierend auf bisherigen Designs erstellt werden, dienen zwar als Inspiration, beinhalten aber weder eine technische Machbarkeitsprüfung, noch eine Optimierung im Bereich Ergonomie, noch beachten sie aufstrebenden Themen wie Circular Design. Zusätzlich zu ihrem Einsatz als Inspirationsquelle hat AI im Produktdesign » aber noch einen ganz anderen potenziellen Nutzen. Dieser ist im Moment zwar noch Zukunftsmusik, könnte aber große Erleichterung schaffen: nämlich als Wissensquelle für komplexe Themen der Produktgestaltung, wie etwa der Gebäudehülle ». Alle Normen und Vorschriften zu kennen und einzuhalten, stets den neuesten Stand der Technik zu erfüllen, und das alles aus finanzieller, ökologischer und gesellschaftlicher Sicht, ist so gut wie unmöglich und wird dennoch erwartet. Allein die Recherche von Materialien und Materialeigenschaften ist ein gewaltiges Projekt für sich. Wer Anforderungen nicht erfüllt, muss im Worst-Case-Szenario dann damit beginnen, wenn es um das Thema Produkthaftung geht. Eine gut funktionierende AI kann hier bei der Recherche, Auflistung und somit der Einhaltung von Vorgaben unterstützen.

Anwendungsbeispiele

Weitere kreative Bereiche & allgemeine Vorteile
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Weitere kreative Bereiche & allgemeine Vorteile

Natürlich hört es bei diesen Bereichen nicht auf; Musik, Programmierung, Architektur und alle sonstigen Bereiche werden den Einfluss von AI zu spüren bekommen ».

Wovon alle Bereiche gleichermaßen profitieren, ist die Möglichkeit, mittels AI-generierter „Checklisten“ beim kreativen Arbeiten frei denken zu können, ohne etwa Standardelemente etc. zu vergessen. Genauso kann jeder Kreative AI für sich nutzen, um Vorschläge von AI mit seinen eigenen abzugleichen – genauso wie man das auch mit Kollegen oder der Konkurrenz tun würde.

Ein besonderes Potenzial von AI liegt zudem darin, dass sie – sofern sie Zugriff auf alle je von Menschen kreierten Schriften und andere Werke erhält – neue Zusammenhänge aus den Milliarden an Daten erkennen kann, zu denen Menschen bisher nicht in der Lage waren. Schließlich ist es für einen einzelnen Menschen oder sogar für Gruppen von Menschen unmöglich, alle Daten der Welt zu einem spezifischen Thema zu kennen und zu kombinieren. Es ist also anzunehmen, dass durch AI erfasste Zusammenhänge große Sprünge in verschiedensten Bereichen ermöglichen werden.

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AI-generierte Roboter in unterschiedlichen Stilen je nach eingegebenem Prompt
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Extra Arme, Finger und Pfoten: ganz treffsicher ist AI noch nicht
Extra Arme, Finger und Pfoten: ganz treffsicher ist AI noch nicht
Copyright & Urheberrechte
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Copyright & Urheberrechte

Das wohl am meisten überkochende Thema in Bezug auf AI, besonders im kreativen Bereich, sind Fragen rund um Copyright Verletzungen (Infringement) und Urheberrecht. Schließlich basieren Outputs von künstlicher Intelligenz auf Beispielen echter Kreativer, anhand derer AI trainiert wurde – ohne, dass die Erschaffer der Werke um ihre Erlaubnis gebeten wurden oder diese daran mitverdient hätten. Aber sollten Kreative automatisch mitverdienen, sobald ihre Werke zum Lernen eingesetzt werden, oder erst/auch dann, wenn diese Werke verkauft werden? Laut Experten seien Lösungen denkbar, bei denen Künstler:innen auf vertraglicher Basis dafür entschädigt werden, dass ihre Bilder von KI-Generatoren verwendet werden ».

Und wem gehören durch AI generierte Werke? Den Programmierern? Denen, die sie durch Prompts generieren? Der Anwendung selbst jedenfalls nicht, da diese als Nicht-Mensch keinen Besitz haben kann. Aufgrund dieser Problematiken gab es in den USA bereits eine Sammelklage von mehreren Künstlern » gegen Stability AI, Midjourney und die Kunstplattform Deviant Art, da deren Werke ungefragt und unbezahlt zum Machine Learning dieser AIs verwendet wurden.

Aktuell wird als Schlupfloch gerne die Begründung genannt, dass durch AI erzeugte Kreationen kostenlos zur Verfügung stehen und somit die Ersteller der AIs nichts daran verdienen. Anders sieht es jedoch aus, wenn Anwender AI-erzeugte Materialien nutzen und zu kommerziellen Zwecken einsetzen. Hier wird es dann unter Anderem sehr schwer nachvollziehbar, wer an der Arbeit anderer Künstler mitverdient und wo Grenzen aufzuziehen sind.

Auf der Suche nach klaren Antworten sind wir dank Designrecht-Experte Dr. Markus Grötschl fündig geworden. Antworten auf die brennendsten rechtlichen Fragen finden Sie unterhalb dieses Abschnitts im Video-Interview.

Eine vorübergehende Lösung?

Hier wird es im Laufe der nächsten Jahre bestimmt neue Gesetze geben, aber bis es ein rechtliches Rahmenwerk gibt, können sich Künstler zumindest schon jetzt mit Glaze » davor schützen, dass AIs anhand ihrer digitalen oder digitalisierten Werke lernen. Das Programm überzieht Bilder nämlich mit einem für Menschen unsichtbaren Filter », der den Inhalt der Bilder für die AIs unkenntlich und somit „unlernbar“ macht. Ein spannender Punkt ist hier auch der Zusammenhang von Bildern, AI und SEO-Optimierung: Aus SEO-Sicht macht es Sinn, Bilder mit deskriptiven Alt-Tags zu versehen, damit sie in (Google) Suchanfragen auftauchen. Genau diese Alt-Tags machen es aber auch AIs sehr leicht, Bilder zu gewissen Schlüsselwörtern aufzuspüren und in ihr ‚Repertoire‘ einfließen zu lassen.

Zu bedenken gibt es in puncto Copyright bereits viel, aber es taucht noch eine weitere offene Frage auf: Wie sieht es mit Copyright auf Werke aus, die mit künstlicher Intelligenz geschaffen wurden? Laut US-Bundesrecht nicht gut », denn nur von Menschen oder mit deren Zutun erzeugte Werke können Copyright-geschützt werden. Maschinen können also kein Auftragnehmer im Sinne des Copyright-Gesetzes sein, da sie entweder ein Beschäftigungsverhältnis eingehen oder einen rechtlich verbindlichen Vertrag unterzeichnen müssten, was eine Maschine natürlich nicht kann.

Gesetze können sich ändern, aber nachdem das aktuelle Copyright-Schlupfloch von AI-Anbietern darin liegt, erzeugte Kreationen kostenlos zur Verfügung zu stellen, sollten AI-affine Künstler den fehlenden Anspruch auf Copyright gut bedenken, wenn sie AI für ihre eigenen Kunst einsetzen möchten.

Einige Experten zeigen sich dem Thema gegenüber jedoch optimistisch eingestellt und sind sich sicher, dass Künstler bald mit AI anstatt gegen AI arbeiten werden ».

‚Fake News‘ und Unwahrheiten
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‚Fake News‘ und Unwahrheiten

„Deepfakes“ haben bereits vor einer Weile für Aufsehen gesorgt, da die Fähigkeit, (erfundene) Personen in (erfundenen) Umgebungen und Zusammenhängen in Fotos oder sogar Videos darzustellen zum Verbreiten falscher Behauptungen eingesetzt und oft nicht als „Fake“ identifiziert werden kann ». Genauso kann das, wenn auch ungewollt, beim Output von Texterstellungssoftware passieren, die den Wahrheitsgehalt eines erstellten Textes nicht gut beurteilen können. Vor kurzem gab es Skandale rund um ChatGPT, da das Programm u.A. nur mit Daten bis 2021 trainiert worden war » und daher Anfragen zu aktuellen Themen nicht akkurat beantworten konnte. Dazu kommt auch, dass die großen Datenmengen, mit denen AIs gefüttert werden, bereits Fehlinformationen von Menschen enthalten, die dementsprechend wiedergegeben werden.

Das generelle Vertrauen in das Internet ist bei vielen Menschen sehr hoch (Google Suchergebnissen auf der ersten Seite wird etwa automatisch das meiste Vertrauen entgegengebracht ») und „Fake News“ werden von bestimmen Gruppen oft nicht erkannt. Menschen, die sich ihre Arbeit erleichtern wollen und ChatGPT dazu nutzen, ihnen schnell Texte zu einem bestimmten Thema zu generieren, werden Fakten noch dazu nicht immer hinterfragen, sondern dankbar annehmen. Bei einer großflächigen Anwendung von Programmen wie ChatGPT müssen diese Limitationen daher dringend berücksichtigt werden.

Voreingenommen? Der Einfluss von Programmierern
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Voreingenommen? Der Einfluss von Programmierern

AI besteht aus Code, der von Menschen gemacht wird. Von AI hergeleiteter Output ist stark beeinflusst von dem, womit die AI trainiert wurde und wie Algorithmen diesen Inhalt verarbeiten – was sogar Auswirkungen auf Gerichtsentscheidungen » hat, da künstliche Intelligenz Entscheidungen mit den Vorurteilen ihrer Entwickler und den Erstellern der erlernten Materialien trifft. So trägt AI zum Beispiel zur Aufrechterhaltung von Diskriminierung bei.

Schon lange werden uns Inhalte und Werbungen auf Social-Media-Kanälen durch Algorithmen gezielt zugespielt, die unsere Wahrnehmung verändern. Genauso werden die Ansichten von Programmieren auch im Kunstbereich Einfluss auf durch AI generierte Werke nehmen und uns mit ihren eigenen Weltwahrnehmungen, Vorurteilen und politischen Entscheidungen indirekt beeinflussen.

Rein aus Kunstsicht erkennt man klare Tendenzen bei verschiedenen Programmen, welche Default-Stile diese benutzen, wenn wenige Prompts eingegeben werden. Wer also nicht gezielt ein anderes Endergebnis zu erreichen versucht, wird stark von diesen Defaults beeinflusst.

Fehlende menschliche Komponente
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Fehlende menschliche Komponente

AI kann vieles, aber was sie nicht besitzt, sind menschliche Kreativität und Mitgefühl. Das Fehlen einer menschlichen Ansprechperson und Beratung ist daher ein großer Nachteil von AI in der Kreativbranche. Beim Online-Kauf AI-generierter Poster zur Wohnungsdekoraktion fällt das nicht ins Gewicht, bei der Umsetzung von Marketingkampagnen, Produktdesigns oder Projekten in ähnlichem Umfang aber sehr wohl. Viele Menschen sind ganz einfach frustriert, wenn sie sich bei Problemen oder Änderungswünschen an niemanden wenden können, der sie auf menschlicher Ebene versteht.

Aus unserer Sicht haben von Menschen entwickelte Designs den wesentlichen Vorteil, dass sie all jene Dinge berücksichtigen, die AI nicht kann. Dazu zählen zu einem großen Teil Emotionen, aber auch Mut zu Neuem oder gezielte Provokation. Die professionelle Beratung unserer Kunden und die Ausarbeitung innovativer Designs liegt in jedem Fall klar bei uns Designern.

Ein Blick auf AI-Anwendungen in anderen Bereichen
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Ein Blick auf AI-Anwendungen in anderen Bereichen

Mit AI können Unmengen an Daten gesammelt und analysiert werden, was im Sinne von Smart Connected Products und dem IoT (Internet of Things) » großen Nutzen und Effizienz bringen kann. Es besteht aber gleichzeitig die Gefahr, dass Konzerne diese Daten missbrauchen und in die Privatsphäre ihrer Kunden eingreifen, um gewonnene Erkenntnisse zu monetarisieren ». Hier werden Datenschutz, Menschenrechte, Privatsphäre und Sicherheit zu problematischen Themen. Die Entwicklung von AI muss daher menschliche Werte inklusive Privatsphäre respektieren, um wirklich intelligent und sinnhaft zu sein. In der boshaften menschlichen Verwendung von AI liegt auch die realistischere Gefahr dieser Technologien verglichen zu Science-Fiction-mäßigen Horrorszenarien, die den Untergang oder die Versklavung der Menschheit vorhersehen. Dafür ist AI (zumindest auf absehbare Zeit) technologisch nicht in der Lage. Was höchstens passieren kann, ist, dass AI Ziele „falsch“ ableitet und verfolgt, sodass sie nicht mit unseren menschlichen Vorstellungen übereinstimmen. Dabei handelt es sich aber um keine „bewussten“ Entscheidungen.

  • „Technologischer Auslöser“: Alles startet mit einem potenziellen technologischen Durchbruch, der durch (voreilige) Proof-of-Concept Berichte und Media Coverage eine große Öffentlichkeitswirkung hat. In dieser Phase gibt es aber – in den meisten Fällen – noch keine brauchbaren Produkte oder Beweise für die kommerzielle Nutzung.
  • „Gipfel der überzogenen Erwartungen“: Durch die frühe Öffentlichkeitsarbeit hört man von unzähligen Erfolgsgeschichten, aber auch von genau so vielen Misserfolgen und Problemen. Manche Unternehmen sind gleich Feuer und Flamme und ergreifen Maßnahmen, viele aber sträuben sich oder halten es für Unsinn.
  • „Tal der Enttäuschungen“: Spätestens jetzt, da Experimente und Implementierungen nicht erfolgreich sind, schwindet das allgemeine Interesse. Die Hersteller der Technologie scheitern. Wer von den übrigen Anbietern noch eine Chance auf Investitionen haben möchte, muss seine Produkte zur Zufriedenheit der frühzeitigen Anwender („Early Adopters“) verbessern.
  • „Pfad der Erleuchtung“: Der Nutzen der Technologie wird immer besser verstanden und immer mehr Anwendungsbeispiele zeigen sich für Unternehmen auf. Technologieanbieter bringen Produkte der zweiten und dritten Generation heraus und mehr Unternehmen investieren in Pilotprojekte. Konservativere Unternehmen agieren nach wie vor zurückhaltend.
  • „Plateau der Produktivität“: Das Produkt entwickelt sich vom Nischen-Produkt zum Mainstream-Produkt. Anbieter können die Rentabilität des Produkts mit klar definierten Kriterien bewerten. Die breite Marktanwendbarkeit und Nutzen der Technologie rentieren sich.
Gartner Hype Cycle | PESCHKE Design Studio

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