Was ist Algorithmische Fotografie? Zwischen Licht, Code und dem Zweifel an der Wirklichkeit
Wer heute von algorithmischer Fotografie spricht, betritt ein sprachliches Minenfeld. Der Begriff ist weder in der internationalen Fototheorie fest verankert noch in der Praxis eindeutig umrissen. Vielmehr dient er als Sammelbecken für mindestens drei grundverschiedene Bildwelten: Da sind zum einen die Verfahren der sogenannten Computational Photography, also kamerabasierte Techniken wie HDR, Panorama-Stitching oder Fokus-Stacking, bei denen Algorithmen das klassische Bild erweitern. Dann gibt es die KI-generierten Bilder, die ganz ohne Kamera, Licht oder realen Auslöser entstehen, reine Produkte von Textbefehlen und neuronalen Netzen. Und schließlich existieren hybride Formen, die irgendwo zwischen diesen Polen oszillieren. Während „Computational Photography“ international als präziser Fachbegriff etabliert ist, verwischt „algorithmische Fotografie“ die Grenzen. Das hat mit Folgen, die weit über akademische Wortklauberei hinausgehen. Denn ob wir von Promptografie (wie Boris Eldagsen es nennt), Nemotypen (Bilder ohne realen Ursprung, wie in einem PetaPixel-Artikel vorgeschlagen), Post-Photography (Joan Fontcuberta) oder Computational Imaging sprechen: Die Unschärfe der Begriffe entscheidet mit darüber, wem wir Bilder glauben, wie wir sie einordnen – und wie Institutionen, Gerichte oder Redaktionen damit umgehen.
Joan Fontcuberta: Der Zweifel als Methode
Kaum jemand hat die Glaubwürdigkeit des fotografischen Bildes so konsequent hinterfragt wie der Katalane Joan Fontcuberta. Gemeinsam mit Pere Formiguera schuf er zwischen 1985 und 1988 das Projekt „Fauna“, das im Sommer 1988 im MoMA in New York zu sehen war: eine fiktive wissenschaftliche Sammlung von Fantasietieren, präsentiert mit allen Insignien naturhistorischer Seriosität, von präparierten „Beweisfotos“ bis zu gefälschten Feldnotizen. Die Täuschung war Programm, der Zweifel das Ziel. Mit den „Googlegramas“ (etwa „Googlegram: Niépce“, 2005) verschob Fontcuberta das Spiel ins Digitale: Hier setzt sich ein ikonisches Bild aus tausenden Miniaturfotos zusammen, die per Google-Bildersuche nach bestimmten Begriffen gefunden und algorithmisch arrangiert werden. Die Frage nach Urheberschaft und Authentizität wird zur Systemfrage. In der Serie „Prosopagnosia“ (seit den 2010er Jahren) schließlich entstehen Porträts von Menschen, die es nie gab. KI-generierte Gesichter, die das Vertrauen in die fotografische Ähnlichkeit auf die Probe stellen. Fontcuberta selbst sagt: „Das Postfotografische ist kein Stil, keine Tendenz oder künstlerische Bewegung. Es ist eine Haltung zur Fotografie.“ Seine Idee der „Fotografie zweiter Generation“ beschreibt Bilder, die nicht mehr aus Kameras, sondern aus Algorithmen geboren werden – trainiert auf Millionen früherer Fotografien.
Der Bruch: Von Lichtbildern zu Wahrscheinlichkeitsbildern
Was trennt ein Foto von einem KI-Bild? Die Antwort ist grundsätzlicher, als viele wahrhaben wollen. Ein Foto entsteht, wenn Licht von einem realen Objekt auf einen Sensor trifft. Es ist ein Kind der Physik und des Lichts. Ein KI-Bild hingegen ist das Ergebnis eines Rechenvorgangs: Der Computer berechnet, wie ein plausibles Bild aussehen könnte, basierend auf statistischen Mustern aus Millionen von Vorbildern. Also ein Kind des Rechnens und der Dunkelheit. Der Übergang von der analogen zur digitalen Fotografie war eine Frage des Grades: Beide fangen Licht ein, beide dokumentieren ein Ereignis. KI-generierte Bilder aber sind etwas anderes. Sie sind Nemotypen, Bilder ohne realen Ursprung, ohne Referenz in der Welt. Die neue Bildwelt ist nicht mehr Fotografie, sondern ein statistisches Universum gelernter Muster, in dem Prompts als Steuerruder dienen. Fontcuberta erkennt zwar den Unterschied im Entstehungsprozess, hält ihn aber letztlich für nachrangig. Da könnte man mit gutem Grund entschieden widersprechen: Wer KI-Bilder als „algorithmische Fotografie“ etikettiert, behandelt einen fundamentalen Bruch wie ein bloßes Update. Mit Folgen: Fotografie wird mit Licht geschrieben, sie basiert wie stark auch immer auf etwas das zu einer Zeit an einem Ort war. KI-Bilder entstehen aus Code und Wahrscheinlichkeit. Sie kommen ohne Realität aus. Vielleicht einmal abgesehen von den Fotos aus ihren Trainigsdaten.
Der Fall Eldagsen: Promptografie als Provokation
Im April 2023 gewann der deutsche Künstler Boris Eldagsen mit „Pseudomnesia: The Electrician“ die Creative-Kategorie der Sony World Photography Awards (Open Competition), einem Bild, das er mit generiert hatte. Eldagsen lehnte den Preis öffentlich ab, um die Debatte zu provozieren: „KI ist keine Fotografie. Es ist PROMPTOGRAFIE!“ Die Reaktion war ein internationales Beben: Die Regeln der Wettbewerbe erwiesen sich als unzureichend, die Frage nach der Definition von Fotografie wurde neu gestellt, und mit ihr die Machtfrage, wer eigentlich entscheidet, was als Fotografie gilt.
Vertrauen, Herkunft und die Folgen für die Praxis
Wenn Kameraaufnahmen und KI-generierte Bilder visuell nicht mehr zu unterscheiden sind, kann das Vertrauen nicht länger im Bild selbst liegen. Es verschiebt sich auf den Entstehungsprozess: Herkunftsnachweise, Metadaten, redaktionelle Ketten, C2PA-Standards werden zum Prüfstein. Wo das Bild als Beweis verdächtig wird, verschiebt sich die Beweislast. Die Antwort kann nicht sein, sich hinter alten Unterscheidungen zu verschanzen. Gefragt sind neue Praktiken: künstlerisch, redaktionell, pädagogisch, politisch. Es gilt, die Grenze zwischen Aufnahme und Synthese, zwischen Beleg und Illustration zu markieren und zu pflegen. Fotografie und KI-Bildwelten werden koexistieren – als eigenständige, aber miteinander verflochtene Ausdrucksformen, jede mit ihrem eigenen Erkenntniswert. Wenn man dafür nach einem Namen sucht, könnte man sich, analog zur Fotografie, dem Malen mit Licht, vielleicht auf den Begriff der „Logografie“ verständigen, dem Malen mit Worten. Oder für die, die es technischer und noch etwas präziser mögen, denn nicht alle KI Bilder entstehen aus Wörtern, der „Tokenografie“, also dem Malen mit Tokens. Doch vermutlich sind alle diese Begriffe eher verwirrend als zielführend, wenn man sich nicht auf einen einigt. Ganz gleich auf welchen, solange er den Kern trifft.
Ausblick: Klarheit als Schlüssel zur Bildzukunft
Für die Praxis ist die Herausforderung klar: Es geht nicht um Alarmismus oder blinden Fortschrittsglauben, sondern um begriffliche und praktische Klarheit. Wer mit Bildern arbeitet, muss wissen und kommunizieren können, was ein Bild ist, wie es entstanden ist und was es beansprucht zu zeigen. Die Vielfalt der neuen Bildlandschaft lebt davon, dass wir die Unterschiede nicht unter einem bequemen, aber irreführenden Sammelbegriff einebnen, sondern sie sichtbar und diskutierbar halten.
