„I am here to learn“ in Frankfurt: Wie Maschinen die Welt sehen
Die Ausstellung „I am here to learn“ im Frankfurter Kunstverein
Der Frankfurter Kunstverein stellt in der neuen Ausstellung „I am here to learn: Zur maschinellen Interpretation der Welt“, die Realität von Maschinen und Algorithmen in den Fokus. Wie nehmen Maschine die Umwelt wahr? Wie treffen technische Systeme Entscheidungen? Und wie gewissenhaft ist eine künstliche Intelligenz in der Lage Aufgaben zu lösen? Während sich der Kunstverein in der vorherigen Ausstellung „Perception is Reality: Über die Konstruktion von Wirklichkeit und virtuelle Welten“ der menschlichen Wahrnehmung zugewendet hat, beschäftigt sich die aktuelle Schau mit der Realität von Maschinen und Binärcodes. Gemeinsam bilden sie eine eindrucksvolle Auseinandersetzung mit dem Verhältnis zwischen Mensch und Maschine. Von Mitte Februar bis Anfang April 2018 zeigt „I am here to learn“ Positionen internationale KünstlerInnen, die mit ihren Werken die Prozesse der maschinellen Wahrnehmung und Handlungsautonomie thematisieren.

Trevor Paglen, Adversarially Evolved Hallucination: A Man (Corpus: The Humans), 2017, jeweils 121,9 x 152,4 cm, Thermosublimationsdrucke auf Metall

Heather Dewey-Hagborg & Chelsea E. Manning: Probably Chelsea, 2017, 30 3D-Drucke, algorithmisch generiert mithilfe von Mannings DNA

Esther Hovers: False Positives: Overview A – 04’26” / Overview H – 02’13”/ Overview I – 05’42”, 2015-16, 130 x 97,51 cm, C-Prints
Adam Harvey und Esther Hovers präsentieren Werke deren Fokus auf Gesichtserkennung und Überwachung liegt. Sie hinterfragen wie intelligente Systeme Gesichter lesen, welche Aufgaben sie haben und welchen Einfluss Überwachung auf unsere Privatsphäre hat. Harvey versucht sich dieser Kontrolle zu entziehen indem er durch Frisuren und auffällige Schminke die Modelle so weit verfremdet, dass Gesichtserkennungssoftwares die Porträts nicht mehr als solche wahrnehmen. Hovers kritisiert subtil die Überwachung durch „Smart-Cameras“. Diese interpretieren ihre Umgebung in Echtzeit, analysieren menschliches Verhalten und melden Abweichungen von der Norm.

Adam Harvey, CV Dazzle, 2010-17, jeweils 51 x 51 cm, Drucke
Der Mensch verdirbt die Maschine
Beide verdeutlichen, dass bereits kleine Abweichungen ein fehlerhaftes Ergebnis verursachen. Mit Interpretationsspielraum maschineller Daten beschäftigt sich auch Heather Dewey-Hagborg in ihrer Installation „Probably Chelsea“ in der 30 mögliche Porträts der Whistleblowerin Chelsea E. Manning als 3D-Drucke gezeigt werden. Diese wurden anhand von DNA-Phänotypisierung hergestellt, um ein Porträt der damals Inhaftierten zu erzeugen. Die große Bandbreite der verschiedenen Ergebnisse spiegelt die fehlende Eindeutigkeit des Lesevorgangs unserer DNA wieder und hinterfragt Identitätsbildung.
Trevor Paglen füttert eine bildgenerierende künstliche Intelligenz mit einer von ihm getroffenen Auswahl an Daten. Ein weiterer Algorithmus erkennt die Bilder. Das Ergebnis sind nicht eindeutige Figuren die sich dem Betrachter schwer erschließen.

Shinseungback Kimyonghun, Flower, 2016-17, 7:54 min, 3-Kanal-Videoinstallation, benutzerdefinierte Software
Auch die Installation des Künstlerduos Shinseungback Kimyonghun zeigt fragmentierte Bilder. Doch gehen sie den umgekehrten Weg, indem sie Bilder von Blumen als Grundlage nehmen und diese immer weiter verfremden bis man kaum noch Blüten erkennen kann. Zach Blas und Jemima Wyman lassen in ihrer Videoinstallation den im Jahre 2016 entwickelten Chatbot auferstehen. Die künstliche Intelligenz Tay wurde von Microsoft als 19 jährige Frau konzipiert und sollte über Online-Chats ihre Kommunikationsfähigkeit trainieren. Das System musste jedoch bereits nach einem Tag abgestellt werden, da es durch Gespräche stark homophob, menschenfeindlich und rassistisch geprägt wurde. In der Ausstellung spricht Tay zum Publikum und reflektiert über ihre Existenz.

Zach Blas & Jemima Wyman, im here to learn :)))))), 2017, 27:32 min, 4-Kanal Videoinstallation
Alle Werke hinterfragen die Möglichkeiten, Chancen und Risiken von künstlicher Intelligenz und inwieweit diese funktioniert. Maschinen sind stark von Daten abhängig die von subjektiven Quellen stammen, durch Menschen bestimmt oder vorausgewählt werden und die Ergebnisse von scheinbar objektiven Systemen beeinflussen. “I am here to learn“ steht ihrer Vorgänger-Ausstellung in nichts nach. Eindrucksvoll zeigt sie die unterschiedlichen Möglichkeiten wie Maschinen die Welt sehen und eröffnet uns deren Perspektive, die schlussendlich doch immer wieder auf uns selbst zurückreflektiert.
Text von Laura Margielsky und Vanessa Funk; Fotografien: the article
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Laura Margielsky (14. Februar 2018). „I am here to learn“ in Frankfurt: Wie Maschinen die Welt sehen. the ARTicle. Abgerufen am 25. April 2025 von https://doi.org/10.58079/uqrm