Einige von Ihnen warten nun sicherlich schon gespannt auf Doc Baumanns Auflösung: Welche der vor einer Woche vorgestellten Bilder hatte tatsächlich Alan Schaller für den teNeues-Bildband „Metropolis“ fotografiert – und welche waren in seinem Stil von der KI Midjourney generiert worden? (Wer den Beitrag am letzten Wochenende verpasst hat, sollte sich das Vergnügen des Ratens und Zuordnens nicht nehmen lassen und zunächst einmal dort nachschauen und sich erst dann die folgende Auflösung anschauen.)
Der Bildband „Metropolis“ des jungen Londoner Fotografen Alan Schaller zeigt beeindruckende Schwarzweiß-Aufnahmen von Menschen in der Großstadt, mit harten Kontrasten, scharfen Schlagschatten, oft fast mit Verzicht auf Graustufen. Meine positive Einschätzung des Buches können Sie in dem Blogbeitrag der letzten Woche nachlesen.
Vielleicht erinnern Sie sich, dass ich dort auch meine spontane Idee erläutert hatte, meinen Kollegen Christoph Künne zu bitten, mit Midjourney ein paar ähnliche Bilder KI-generieren zu lassen. „Ähnlich“ bedeutete in diesem Fall nicht die Prompt-Vorgabe „im Stil von…“, sondern im ersten Schritt die Textbeschreibung einiger Originalfotos durch Midjourney, die dann im zweiten Schritt als Prompt verwendet wurden.
Ich selbst – ich gebe es unumwunden zu – wäre bei den meisten Beispielen nicht in der Lage gewesen, eine eindeutige Zuordnung vorzunehmen. Hinzu kommt noch eine kleine verborgene Erschwernis, die ich heimtückisch eingebaut hatte: Denn von den zehn Bildern, die ich Ihnen präsentiert hatte, war nicht, wie man hätte erwarten können, die eine Hälfte echt und die andere nicht, sondern sieben der Fotos kamen aus Midjourney und nur drei waren von Schaller. Hundert Punkte gibt es also nur, wenn alle zehn korrekt zugeordnet wurden. Haben Sie lediglich ein paar wenige richtig bewertet, ist das – leider – nach der Wahrscheinlichkeitsrechnung einfach zu erwarten, selbst wenn man blind tippt.
Wie auch immer – bei einer geringen Trefferquote würde das bedeuten, dass hochwertige Originalfotos von KI-generierten nicht mehr ohne weiteres unterscheidbar sind. Jedenfalls auf der rein visuellen Ebene, spezielle Erkennungsmethoden und Software mal unberücksichtigt gelassen. Welche möglichen Folgen sich daraus ergeben, ist – auch angesichts der zunehmenden Perfektionierung von KI – eine Frage, die wir alle in den nächsten Jahren ausgiebig zu diskutieren haben.
Doch nun zur Auflösung:
Bild rechts © Alan Schaller / teNeues
Bild links © Alan Schaller / teNeues
Bild oben (Frau im Zug) © Alan Schaller / teNeues
Und … wie sieht Ihre Trefferquote aus?
Die echten Fotos von Alan Schaller stammen aus dem Bildband
Alan Schaller
METROPOLIS
teNeues, 2023
240 Seiten, Großformat, gebunden, ISBN 978-3961715138
85 Euro
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Ein bisschen fies war natürlich, dass die Bilder, in denen das Motiv durch irgendwelche unscharf abgebildeten Glasbausteine gebrochen noch einmal auftaucht, tatsächlich allesamt per KI generiert waren. Im Vorbild, der Frau in der U-Bahn, gibt es ja keine solchen Lichtbrechungseffekte, sondern lediglich Reflexionen im scharf abgebildeten U-Bahn-Fenster (und dass dieses Bild nicht KI-generiert war, konnte man am Text der Warnaufkleber erkennen). Ich ging davon aus, dass eines der Bilder mit Brechungseffekten echt sein müsste, und konnte mich für keines entscheiden. (Bei den Bildern mit dem hellen Lichtstreifen zwischen Schatten war die Entscheidung leicht, aber bei den übrigen mochte ich mich nicht festlegen.)