Industrielle Bildverarbeitung ist mehr als nur eine Technologie
Von der Bildmanipulation über generative künstliche Intelligenz (KI) bis hin zur Gesichtserkennung ist die industrielle Bildverarbeitung zu einem zentralen Bestandteil unseres Alltags geworden. Doch wie wirken sich diese Maschinen und ihre Fähigkeit, visuelle Informationen zu erfassen, zu analysieren, zu verarbeiten und darzustellen, auf uns Menschen aus? Um diese Frage zu beantworten, wurde im Rahmen des EU-finanzierten Projekts Machine Vision beschlossen, über die Technologie hinaus zu schauen. „Es gibt zwar viele Informationen über die Technologie selbst und wie sie eingesetzt werden kann, aber es fehlt an Forschung, die die industrielle Bildverarbeitung als etwas Kulturelles, Ästhetisches und als Medium betrachtet“, sagt Jill Walker Rettberg, Professorin für Digitale Kultur an der Universität Bergen und Hauptforscherin des Projekts Machine Vision. Das Projektteam, das vom Europäischen Forschungsrat unterstützt wurde, konzentrierte sich auf die Frage, wie die alltägliche industrielle Bildverarbeitung die Art und Weise beeinflusst, wie normale Menschen sich selbst und ihre Welt verstehen. Dazu analysierte es digitale Kunst, Spiele und Erzählungen, die die industrielle Bildverarbeitung als Thema oder Schnittstelle verwenden. Es prüfte außerdem den Einsatz der verbraucherorientierten industriellen Bildverarbeitung in den sozialen Medien und der persönlichen Kommunikation.
Situationen des maschinellen Sehens verstehen
Im Projektfokus steht das Konzept der Situationen des maschinellen Sehens, das Rettberg als den Moment definiert, in dem Technologien des maschinellen Sehens ins Spiel kommen und den Verlauf der Ereignisse beeinflussen. „Industrielle Bildverarbeitungstechnologien müssen in dem spezifischen Kontext verstanden werden, in dem sie zum Einsatz kommen“, kommentiert Rettberg. Dieses Konzept bildete die Grundlage für die Erstellung einer Datenbank, die 500 kreative Werke enthält, die industrielle Bildverarbeitungstechnologien einsetzen oder darstellen. „Diese Datenbank wird in der Geistes- und Sozialwissenschaft, die sich für die Beziehung zwischen Technologie und Kultur interessiert, sowie für Design- und Kunstschaffende und Forschende, die Bildverarbeitungstechnologien entwickeln, von Nutzen sein“, so Rettberg.
Industrielle Bildverarbeitungstechnologien im Alltag
Um zu verstehen, wie industrielle Bildverarbeitungstechnologien im Alltag eingesetzt werden, führte das Projektteam ethnografische Untersuchungen in verschiedenen Kontexten durch, von Orten wie Taipeh, Hongkong und Chicago bis hin zu digitalen Räumen wie sozialen Medien und Online-Gemeinschaften. So haben die Forschenden beispielsweise die Rolle der Überwachungsinfrastruktur in Chicago nachgezeichnet und sie mit der Geschichte und der aktuellen Politik der Stadt in Verbindung gebracht. Sie dokumentierten zudem die sozialen Praktiken chinesischer Deepfake-Erstellender, die sich auf bestimmten Videostreaming-Plattformen treffen. „Durch teilnehmende Beobachtung, Interviews und qualitative Datenerhebung half uns diese ethnografische Forschung, unsere Analysen der kreativen Arbeiten mit der alltäglichen Nutzung von industriellen Bildverarbeitungstechnologien zu triangulieren“, bemerkt Rettberg.
Eine erste Anlaufstelle für kulturelle Ansätze zur künstlichen Intelligenz
Seit dem Projektstart im Jahr 2018 hat sich viel verändert. „Als wir mit der Erforschung der industriellen Bildverarbeitung begannen, befanden sich generative KI-Modelle in einem frühen Stadium, und Deepfakes waren neu und seltsam, aber noch nicht einfach zu erstellen“, kommentiert Rettberg. Als die generative KI im Jahr 2023 Realität wurde, hatte das Projektteam bereits seit Jahren an diesem Thema geforscht. „Als sich die industrielle Bildverarbeitung durchsetzte, waren wir bereit und wurden schnell zu einer wichtigen Informationsquelle, die Verantwortliche der Politik berät, Studierende unterrichtet und Vorträge in der Industrie und an anderen Hochschulen hält“, fasst Rettberg zusammen. Rettberg und ihr Team setzen ihre Forschungen im Bereich der KI im Rahmen des EU-finanzierten Projekts AI STORIES sowie des Projekts ALGOFOLK fort, das von der Trond Mohn Forschungsstiftung finanziert wird.
Schlüsselbegriffe
Machine Vision, Technologien, generative KI, Gesichtserkennung, digitale Kunst, soziale Medien, künstliche Intelligenz, AI STORIES
