Positionen im Dialog. Drei Positionen, die FACE & FICTION nicht nur zitiert, sondern beantworten muss – der engste Vergleichsfall, die schärfste Kritik an seiner Ästhetik und die ehrliche Grenze seiner Provenienz.
Holly Herndon & Mat Dryhurst – Identity Play
Mit Holly+ (2021) haben Herndon und Dryhurst ein Stimmmodell gebaut, das ausschließlich mit Herndons eigener Stimme trainiert wurde. Statt die Nutzung zu verbieten, nennen sie das Prinzip „Identity Play“: Andere dürfen offen und mit Einwilligung durch ihr digitales Abbild auftreten. Für die Whitney Biennale 2024 gingen sie mit xhairymutantx einen Schritt weiter: ein Text-zu-Bild-Modell, trainiert auf Bildern von Herndon, kostümiert und überzeichnet – vor allem ihr Haar –, sodass ihre Identität im Modell bewusst verwandelt wird.
Das ist der engste Vergleichsfall für FACE & FICTION: Eine Künstlerin trainiert ein generatives Modell auf die eigene Person und behandelt das Modell selbst als Material des Werks. Der Unterschied liegt in der Richtung. Herndon und Dryhurst öffnen das Modell für andere und verteilen die Autorschaft. Ich halte das Modell geschlossen und dokumentiere jedes einzelne Bild. Ihre Frage lautet: Wer darf als ich sprechen? Meine: Was bleibt von einem Selbstporträt, wenn die Kamera durch ein Modell ersetzt wird, das gelernt hat, mich zu imitieren?
Zentrale Werke: Holly+ (2021), xhairymutantx (Whitney Biennial, 2024).
Roland Meyer – Das Gesicht als operatives Bild, KI als Nostalgiemaschine
Der Bild- und Medienwissenschaftler Roland Meyer (Universität Zürich / ZHdK) schreibt über das Gesicht als technisch operatives Bild: In Operative Porträts und in Gesichtserkennung (2021) erscheint das Porträt weniger als Abbild denn als Mittel der Identifizierung. In jüngeren Vorträgen beschreibt er generative KI als Nostalgiemaschine und Klischeeverstärker – strukturell rückwärtsgewandt und besonders geeignet, vermeintlich „echte Emotionen“ als sofort lesbare Bilder herzustellen. Seinen Begriff für diese Ästhetik nennt er Plattformrealismus: eine Ästhetik des Generischen.
Diese Kritik trifft FACE & FICTION direkt. Meine Prompts verlangen Mittelformatfilm, Ilford HP5, Korn, Blitz, Schnappschüsse der frühen Nullerjahre – genau die nostalgische Oberfläche, die Meyer beschreibt. Meine Antwort ist nicht, das zu leugnen, sondern es offenzulegen. Der Analog-Look ist ein Parameter, im Prompt geschrieben und im Provenienz-Block neben jedem Bild sichtbar. Die Nostalgie wird zitiert, nicht geglaubt. Ob das genügt, ist eine Frage, die das Werk offenhalten muss.
Zentrale Texte: Operative Porträts (2019), Gesichtserkennung (2021), Hg. Bilder unter Verdacht (2024).
Eryk Salvaggio & Abeba Birhane – Den Datensatz lesen, und seine Grenze
Der Künstler und Forscher Eryk Salvaggio schlägt vor, jedes KI-Bild als Infografik seines Datensatzes zu lesen: ein in ein Bild eingeschriebenes Datenmuster, das vom Material und den menschlichen Entscheidungen dahinter erzählt. Seine Methode beginnt mit drei Fragen: Woher stammen die Daten, was ist enthalten und was fehlt, und wie wurden sie gesammelt?
Die Kognitionswissenschaftlerin Abeba Birhane hat diese Fragen für die Datensätze unter offenen Bildmodellen beantwortet. Ihre Audits von LAION-400M und LAION-2B – der Datenfamilie hinter Stable Diffusion – fanden Misogynie, Pornografie, rassistische Beleidigungen und bösartige Stereotype und zeigten, dass Hassinhalte mit der Größe der Datensätze zunahmen.
Zusammen benennen sie Begründung und Grenze meiner Provenienz-Praxis. Salvaggio erklärt, warum jedes Bild hier seine Parameter trägt: Das Bild wird lesbar. Birhane zeigt, was diese Parameter nicht abdecken. Die LoRA ist auf mein eigenes Gesicht trainiert, mit Einwilligung. Anders die Basismodelle darunter. Stable Diffusion 1.5, verwendet für die Arbeiten von 2024, wurde auf Daten der LAION-Familie trainiert, die Birhane untersucht hat. Krea 2, das ich heute verwende, wurde von Grund auf mit einem Vortrainingsdatensatz von Milliarden Bildern trainiert; sein technischer Bericht beschreibt die Filterung genau – bis hin zum Ausschluss KI-generierter Bilder und zum gezielten Erhalt bekannter Personen –, nennt aber weder die Herkunft dieser Bilder noch irgendeine Form von Einwilligung. Ich habe diese Daten nicht ausgewählt und kann sie nicht einsehen. FACE & FICTION dokumentiert die Schicht, die ich kontrolliere, und benennt die Schicht, die ich nicht kontrolliere.
Zentrale Texte: Salvaggio, How to Read an AI Image (2023); Birhane u. a., Multimodal Datasets: Misogyny, Pornography, and Malignant Stereotypes (2021), Into the LAION’s Den (2023).
Warum diese drei
Herndon und Dryhurst zeigen, was ein selbst trainiertes Modell sein kann. Meyer fragt, was sein Look verdeckt. Salvaggio und Birhane fragen, was seine Daten enthalten. FACE & FICTION steht zwischen ihnen: eine Identität, die zum Modell wurde, eine nostalgische Oberfläche, die als Parameter sichtbar wird, und ein Provenienz-Nachweis, der seine eigenen Grenzen genau benennt.