Seit August gelten neue Vorgaben des EU AI Acts – aber was
bedeuten sie konkret für den Umgang mit KI-generierten Bildern
und Videos? Wir sprechen über Kennzeichnungspflichten, offene
Fragen der praktischen Umsetzung und darüber, wie KI bereits
heute in professionellen kreativen Workflows eingesetzt wird.
Außerdem schauen wir auf die ökonomische Erzählung hinter dem
KI-Boom: Automatisierung, „Task Crossover“ und die paradoxe
Frage, ob selbst die Kritik an KI dazu beiträgt, den Hype weiter
anzufachen.
Zu Gast ist Dr. Hans D. „Doc“ Baumann: Kunstwissenschaftler,
Autor und einer der Pioniere der digitalen Bildbearbeitung in
Deutschland. Er ist Mitbegründer und Herausgeber des Magazins
DOCMA und Autor von mehr als 30 Büchern.
Mit Doc Baumann diskutieren wir, wo Fotografie endet und das
KI-Bild beginnt, welche Rolle Intentionalität und Wahrnehmung
spielen, was im Latent Space eigentlich passiert – und
schließlich die große Frage: Was macht ein Bild heute überhaupt
noch zu Kunst?
Im KI-Podcast unterhalten sich Dr. Jürgen Scriba, Leiter der
Arbeitsgruppe „Technischer Fortschritt“ im Deutschen Fotorat, und
Boris Eldagsen, Mitglied der Arbeitsgruppe, über die Auswirkungen
von KI auf Fotografie.
LINKS
Freelens Leitfaden Deepfake-Kennzeichnung
DOCMA Überblick
HIGHLIGHTS
(00:00) EU AI Act: Neue Guidelines zur Kennzeichnungspflicht.
Entscheidend ist nicht jeder KI-Einsatz, sondern ob ein Bild
fälschlich als reale Person, Situation, Ort oder Ereignis
verstanden werden könnte. Viele Standard-Bildbearbeitungen sind
daher nicht kennzeichnungspflichtig.
(05:05) Kennzeichnung durch Anwender gilt bereits; technische
Kennzeichnungen durch Anbieter wurden verschoben. Auf Social
Media sind KI-Labels bisher kaum sichtbar.
(11:55) Offene Fragen zu Kontrolle und Sanktionen:
Bundesnetzagentur, Meldeportale, Abmahnungen und ungeklärte
Verantwortlichkeiten.
(13:38) Google Earth + Nano Banana: Satellitenbilder konnten
generativ verändert werden. Nach manipulierten Bildern aus
Kriegsgebieten wurde das Feature zurückgezogen.
(18:32) Ein neuer Fake-Detektor soll KI-Bilder erkennen und
das wahrscheinlich verwendete Modell identifizieren.
(19:57) Bildgeneratoren im Vergleich: Meta Muse Image
überrascht qualitativ und ist kostenlos, aber restriktiver. Nano
Banana Pro und ChatGPT Image 2 bleiben vorne.
(22:20) Flux 3 von Black Forest Labs angekündigt: multimodal
für Bild, Video und Audio.
(24:19) Seedance 2.5 bietet längere Videos und viele
Referenzen, zeigt im Test aber Probleme mit Körpern und
Interaktionen.
(27:21) Kostenfalle: Professionelle Iteration mit vielen
Varianten macht neue Videomodelle schnell teuer.
(30:35) Boris beschreibt seinen Filmworkflow: historische
Quellen aufbereiten, Standbilder entwickeln und animieren, 10–15
Varianten pro Einstellung, enger Austausch mit dem Regisseur.
(33:26) Minimax H3: Audio, Referenzen und offene
Modellbestandteile. Schwächer als Seedance, aber als Open Model
strategisch interessant.
(36:01) „Task Crossover“: Menschen nutzen ChatGPT zunehmend
für Tätigkeiten außerhalb des eigenen Berufs, etwa Designer für
Engineering und Marketing.
(40:08) Cory Doctorows These: Der eigentliche
KI-Business-Case ist nicht die Ersetzung von Kreativen, sondern
das Versprechen, große Teile der Arbeitswelt zu automatisieren.
(47:03) Auch Kritik kann den KI-Hype verstärken, weil sie das
Narrativ einer nahezu allmächtigen Technologie bestätigt.
ZU GAST: DOC BAUMANN
(48:38) Von früher digitaler Bildbearbeitung und Photoshop
bis zur KI: KI-Bilder haben physikalisch nichts mehr mit
Fotografie zu tun.
(54:29) Fotografie vs. KI-Bild: Zentral ist das kausale
Verhältnis zwischen Bild und realer Szene. Begriffe wie „KI-Foto“
erzeugen ein irreführendes Kontinuum.
(59:17) Historische Parallele zum Prompting: Reporter
beschrieben im 19. Jahrhundert Szenen, Holzstecher ergänzten
Details aus ihrem eigenen „Trainingswissen“.
(1:04:28) Anti-KI-Bias: Sobald Betrachter erfahren, dass ein
Bild KI-generiert ist, sinkt seine Wertschätzung oft deutlich.
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