Wie generative KI wirklich funktioniert: Kreative Synthese oder reines Kopieren?

Die Vorstellung, dass generative KI (wie z.B. DALL·E oder Midjourney) einfach nur Bilder „zusammenmischt“, war eine von mir angenommene und weit verbreitete (falsche)Annahme.

Wie funktioniert generative KI?

Generative KI-Modelle, insbesondere solche, die auf neuronalen Netzen wie GANs (Generative Adversarial Networks) oder Transformer-Modellen wie DALL·E basieren, funktionieren anders, als einfache Mischung von Bildern zu erzeugen. Hier ist ein Überblick:

Training auf großen Datensätzen: Diese Modelle werden auf riesigen Mengen von Bildern und Texten trainiert. Sie analysieren die Pixelmuster, Formen, Farben und Inhalte dieser Bilder sowie deren Beschreibungen. Durch das Training „lernen“ sie statistische Zusammenhänge zwischen verschiedenen Merkmalen und Konzepten. Das bedeutet, dass das Modell eine innere Repräsentation von Formen, Stilen und Konzepten entwickelt, ohne spezifische Bilder oder deren Bestandteile direkt zu speichern.
Generierung durch statistische Muster: Wenn eine generative KI ein neues Bild erzeugt, ruft sie keine spezifischen Bilder oder deren Teile aus den Trainingsdaten ab. Stattdessen nutzt sie das Gelernte, um basierend auf Wahrscheinlichkeiten neue Pixelanordnungen zu schaffen, die den Konzepten ähneln, die sie während des Trainings erlernt hat. Das ist eine kreative, statistische Synthese von Konzepten, die keine direkte „Kopie“ von Originalbildern darstellt.
Keine direkte Reproduktion: Die KI erstellt keine exakten Kopien von Trainingsbildern. Es handelt sich nicht um eine Collage oder eine Rekombination bestehender Bildteile. Stattdessen wird auf Basis des erlernten Wissens ein völlig neues Bild erzeugt, das in den Trainingsdaten so nicht vorhanden war. Die KI „erfindet“ also tatsächlich neue Bilder innerhalb der gelernten Grenzen, was oft als „Kreativität“ interpretiert wird, obwohl es auf statistischen Berechnungen beruht.

Aber was bedeutet das für Originalität und Urheberrecht?

Originalität: Obwohl generative KI neue Bilder erzeugt, basiert ihre Fähigkeit, dies zu tun, auf den Daten, mit denen sie trainiert wurde. Das bedeutet, dass sie in gewisser Weise auf den Arbeiten anderer Künstler aufbaut. Die Frage ist, ob das Ergebnis wirklich als „original“ betrachtet werden kann, wenn es auf tausenden von bereits existierenden Werken basiert.
Verwandtschaft zu den Trainingsdaten: Obwohl die KI keine direkten Kopien erstellt, können Stile, Motive oder Techniken aus den Trainingsdaten in den generierten Bildern erkennbar sein. Dies ist eine der Hauptursachen für Bedenken im Zusammenhang mit Urheberrecht und der Beeinflussung des künstlerischen Eigentums.

Ist generative KI also nur ein „Mischpult“?

Nicht ganz. Es wäre ungenau, die Funktionsweise von generativer KI als reines „Zusammenmischen“ bestehender Werke zu beschreiben. Stattdessen handelt es sich um ein komplexes Modell, das auf Mustern basiert und aus diesen Mustern Neues generiert. Es ist eher eine Art „Verstehen“ von Bildern auf einer tieferen Ebene (Formen, Farben, Kompositionen) und das Erzeugen von Variationen, die auf diesem Verständnis basieren.

Fazit

Generative KI-Modelle erstellen keine Bilder, indem sie einfach vorhandene Bilder zusammenfügen. Stattdessen erstellen sie neue Bilder basierend auf den gelernten Prinzipien und Mustern aus den Trainingsdaten. Die Frage nach Originalität und Urheberrecht bleibt jedoch relevant, da die Modelle auf bereits existierenden Werken aufbauen.