KI Testbild

Mit dem Ausruf der Digitalisierung als Zukunftsthema gewinnen Begriffe wie »Künstliche Intelligenz«, »Maschinelles Lernen» und »Deep Learning« an Bedeutung. Der Fortschritt liegt in der Optimierung von Algorithmen. Wie »intelligent« sind sie wirklich?

Zur kurzfristigen Beantwortung habe ich einen kleinen Selbstversuch gestartet, der mit einem Augenzwinkern zu betrachten ist und durch seine Selektivität keinen Anspruch auf Wissenschaftlichkeit legt. Es geht hier eher um eine Momentaufnahme als um eine umfassende Studie.

Testfeld ist »EyeEm« – ein kostenloser Online-Dienst zum Teilen und Vermarkten von Fotos. EyeEm selbst beschreibt sich auf seiner Webseite folgendermaßen: »EyeEm is the place for photographers and image buyers to get the right shot.«

Ein sehr wichtiges Tool beim Verkauf von Fotos über das Netz ist die Verschlagwortung (mit Tags) einzelner Bilder, damit diese überhaupt in einer möglichen Suche durch den Kunden gefunden werden können. Dies geschieht üblicherweise per Zuweisung durch den Fotografen – entweder beim Upload oder vorher durch Einschreiben in die Metatags der einzelnen Fotos. Dieser Prozess ist mühselig und zeitaufwendig.

EyeEm bietet als Besonderheit eine automatische, Algorithmen gesteuerte, Indexierung direkt beim Upload jedes einzelnen Bildes. Das Bild wird also durch eine Software analysiert und dem Nutzer passende Begriffe vorgeschlagen, die er ganz, teilweise oder gar nicht übernehmen kann.

Hier setzt mein Versuch an. Das hier vorliegende Bild, welches ich aufgrund seiner Ambivalenz und nicht aus ästhetischen Gründen ausgewählt habe, lade ich auf EyeEm hoch und schaue, was der Algorithmus mir vorschlägt.

Folgende Tags sind der »Machine Output«:

beauty in Nature clock clock face communication day flower flower head Freshness Grass Green color Growth hour hand handminute Nature no people number outdoors snowdrop time

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Die Vorschläge des Algorithmus übernehme ich zu 100 Prozent und füge keine weiteren hinzu. Die Titelvergabe hat keinen Einfluss auf die angebotenen Tags.

So weit, so gut. Oder nicht?

Wenn man sich die Begriffe genauer betrachtet, stellt man fest, dass es erstaunlich ist, was erkannt wird und was nicht, so dass die zugewiesenen Begriffe in ihrer Gesamtheit ein vollkommen falsches Bild zeichnen.

Das Foto ist die Ablichtung eines Kunstrasenstücks, welches eine bemalte Papierfigur beinhaltet, die ein Baby mit Schnuller darstellt.

Es gibt hier weder Freshness noch irgendwelche Elemente einer clock. Auch number outdoors snowdrop time beauty in Nature und Growth sucht man vergeblich. Der Algorithmus scheint also eher übereifrig zu sein als Nichtdeutbares zu unterlassen. Er schlägt auch Annäherungen vor. Mit der Farbe und dem grundsätzliche Thema »Natur« scheint er erfolgreicher zu sein. Aber es findet keine Unterscheidung zwischen »real« und »künstlich« statt. Frei nach dem Motto »The medium is the message.« beeinflusst dies aber die Aussage. Müssen wir aufhören, zwischen real und fake zu unterscheiden? Bei der Bearbeitung der Fotos im Bereich der Stockfotografie gilt dies eher nicht. Algorithmen analysieren Fotos dahingehend, ob und wie weit Fotos nachträglich verändert worden sind. Zu starke Abweichungen führen zum Ausschluss des Bildes für die Aufnahme in den Verkauf.

Hätte der Algorithmus den gewählten Titel bei der Verschlagwortung mit einbezogen, hätte er vielleicht eine gewisse Ironie erkennen können …

Hier das Referenzbild auf der Webseite von EyeEm:

https://www.eyeem.com/p/113149759