Wenn generative KI „Diebstahl“ ist, warum gilt das plötzlich nicht mehr bei Programmcode?
Wer generative KI scheiße findet, weil sie aus der Arbeit anderer Menschen lernt, Urheber nicht bezahlt und Arbeitsplätze gefährdet, sollte diesen Maßstab konsequent anwenden.
Das klingt zunächst selbstverständlich. In der Diskussion über generative KI geschieht aber häufig etwas Merkwürdiges.
Bei Bildern ist die Sache für manche eindeutig: KI Modelle wurden mit menschlichen Werken trainiert. Künstler wurden dafür teilweise nicht gefragt. Nun können andere Menschen innerhalb weniger Sekunden Bilder erzeugen, für die früher ein Illustrator oder Grafiker beauftragt worden wäre.
Bei Texten dasselbe: Autoren haben über Jahrzehnte Bücher, Artikel, Webseiten und andere Texte geschrieben. Sprachmodelle wurden mit gigantischen Textmengen trainiert und können heute Tätigkeiten übernehmen, für die zuvor Autoren, Texter oder Übersetzer bezahlt wurden.
Daraus entstehen Aussagen wie:
„Lern zeichnen.“
„Lern schreiben.“
„Beauftrage einen Künstler.“
„Generative KI zerstört die Lebensgrundlage kreativer Menschen.“
Oder gleich:
„Generative KI hat keinen Grund zu existieren.“
Gut.
Dann reden wir über Programmierer.
Mein Code ist auch geistige Arbeit
Ich programmiere seit Jahrzehnten. Code von mir befindet sich seit mehr als 25 Jahren im Internet.
Ich weiß nicht, ob irgendein Teil davon jemals in einem Trainingsdatensatz für ein Coding Modell gelandet ist. Das kann ich nicht belegen und deshalb behaupte ich es auch nicht.
Möglich ist es durchaus.
Große Coding Modelle wurden mit enormen Mengen bereits existierenden Codes trainiert. Darunter befindet sich öffentlich verfügbarer Code, Open Source Code und anderer von Menschen geschriebener Programmcode.
Diese Modelle können inzwischen Funktionen schreiben, Fehler suchen, Tests erstellen, Code erklären, refaktorieren und teilweise komplette Anwendungen erzeugen.
Arbeit also, für die Menschen wie ich seit Jahrzehnten bezahlt werden.
Warum sollte mich das weniger betreffen als einen Illustrator, dessen potentielle Aufträge ein Bildgenerator übernehmen kann?
Ist Programmieren Kunst?
Das ist eine interessante Frage, aber eigentlich die falsche.
Programmieren muss keine Kunst sein, damit das Argument funktioniert.
Programmcode ist menschliche geistige Arbeit. Er kann außerdem urheberrechtlich geschützt sein. In anspruchsvoller Software stecken Erfahrung, Wissen, Problemlösung und häufig erhebliche Kreativität.
Natürlich ist nicht jede Zeile JavaScript ein Kunstwerk.
Aber auch nicht jeder geschriebene Text ist Literatur und nicht jede Grafik ist Kunst.
Die entscheidende Frage lautet deshalb:
Wenn es moralisch problematisch sein soll, dass eine KI aus menschlicher geistiger Arbeit lernt und anschließend genau diese menschliche Tätigkeit teilweise automatisiert, warum sollte es entscheidend sein, ob wir das Ausgangsmaterial „Kunst“ nennen?
Wenn jemand sagt:
„Lern zeichnen, statt KI zu benutzen.“
kann ein Programmierer genauso antworten:
„Dann lern coden, statt Software zu benutzen, die mit KI entwickelt wurde.“
Das ist natürlich provokant. Aber genau deshalb macht es den Doppelstandard sichtbar.
Das ist längst keine theoretische Diskussion mehr
Wir reden hier nicht über irgendwelche experimentellen Hinterhofprogramme.
Google erklärte bereits im Oktober 2024, dass mehr als ein Viertel des neuen Codes bei Google durch KI generiert und anschließend von Entwicklern geprüft und akzeptiert werde. Das stammt nicht aus irgendeinem KI Blog, sondern aus dem offiziellen Earnings Call von Alphabet.
Microsoft CEO Satya Nadella sagte 2025, dass etwa 20 bis 30 Prozent des Codes in Microsoft Repositories von Software beziehungsweise KI geschrieben würden. Er erwähnte dabei auch Unterschiede zwischen Programmiersprachen.
Das bedeutet ausdrücklich nicht, dass „30 Prozent von Windows von einer KI programmiert wurden“. Solche Aussagen wären unseriös. Die veröffentlichten Zahlen beziehen sich auf die Entwicklungsarbeit beziehungsweise Repositories der Unternehmen insgesamt.
Aber die Größenordnung zeigt, worüber wir sprechen.
Generative KI ist längst Bestandteil professioneller Softwareentwicklung.
Und selbst Linux ist keine KI freie Rettungsinsel
Vielleicht lautet die Antwort darauf:
„Dann benutze ich eben Linux.“
Auch das löst das Problem nicht.
Das Linux Kernel Projekt verfügt mittlerweile über offizielle Richtlinien für KI Coding Assistenten. Darin wird ausdrücklich geregelt, wie mit KI generiertem Code umzugehen ist.
Der menschliche Entwickler muss den generierten Code überprüfen, Lizenzanforderungen sicherstellen und selbst die Verantwortung für den Beitrag übernehmen. Die Dokumentation sieht sogar eine Kennzeichnung mit einem „Assisted by“ Hinweis vor.
Noch deutlicher werden die offiziellen Richtlinien für werkzeuggenerierte Inhalte. Als Beispiele nennen sie ausdrücklich eine von einem Chatbot generierte Funktion und sogar eine C Datei, die ursprünglich von einem Coding Assistenten erzeugt und anschließend von Hand überarbeitet wurde.
Das bedeutet nicht, dass Linux nun überwiegend KI generiert wäre.
Es bedeutet etwas viel Banaleres und für diese Diskussion Wichtigeres:
KI generierter Code ist in der Linux Entwicklung grundsätzlich kein undenkbares Tabu. Es gibt Regeln dafür.
Die Vorstellung, man könne einfach auf Linux wechseln und hätte damit garantiert ein Betriebssystem, dessen gesamter Code ausschließlich von menschlichen Händen geschrieben wurde, funktioniert also nicht.
Dann eben Apple?
Auch dort wird es schwierig.
Apple hat generative Coding Werkzeuge direkt in Xcode integriert, also in die zentrale Entwicklungsumgebung für Apps auf iPhone, iPad, Mac, Apple Watch, Apple TV und Vision Pro.
Xcode 26.3 unterstützt ausdrücklich agentisches Programmieren mit Coding Agents von Anthropic und OpenAI. Laut Apple können solche Agents Aufgaben zerlegen, Entscheidungen anhand der Projektarchitektur treffen und mit den Werkzeugen von Xcode selbstständig auf ein Entwicklungsziel hinarbeiten.
Apple demonstriert selbst, wie Claude Agent und OpenAI Codex komplexe mehrstufige Entwicklungsaufgaben übernehmen, Projekte bauen, Tests ausführen und Dokumentation durchsuchen.
Auch hier muss man sauber argumentieren: Daraus folgt nicht automatisch, dass iOS selbst zu einem bestimmten Prozentsatz von Claude oder Codex geschrieben wurde.
Es zeigt aber, wie absurd schwierig ein konsequenter Boykott generativer KI inzwischen wird.
Die Werkzeuge, mit denen die nächste Generation von iPhone, Mac und Apple TV Anwendungen entwickelt wird, unterstützen generative Coding Agents ausdrücklich.
Android und Google?
Bei Google müssen wir nicht einmal darüber spekulieren, ob KI intern zum Programmieren verwendet wird.
Google hat es selbst gesagt.
Mehr als ein Viertel des neuen Codes wurde laut Sundar Pichai bereits 2024 durch KI erzeugt und anschließend von Entwicklern geprüft und akzeptiert.
Gleichzeitig steht Google hinter Android, Chrome, Gmail, Google Maps, Search, YouTube und einer gewaltigen Cloud und Entwickler Infrastruktur.
Auch hier gilt wieder: Die Aussage erlaubt nicht die Behauptung, ein bestimmter Anteil von Android sei KI generiert.
Aber wer Google Produkte grundsätzlich deshalb vermeiden möchte, weil der Hersteller generative KI zur Softwareentwicklung verwendet, bekommt ein ziemlich großes praktisches Problem.
Alexa?
Auch dort ist die Sache längst eindeutig.
Amazon beschreibt Alexa+ selbst als nächste Alexa Generation, die von generativer KI angetrieben wird. Alexa+ soll frei Gespräche führen, Informationen zusammenfassen und Aufgaben über verschiedene Dienste hinweg erledigen.
Wer einen modernen Sprachassistenten von Amazon verwendet und gleichzeitig behauptet, generative KI habe grundsätzlich „keinen Grund zu existieren“, müsste zumindest erklären, wie beides zusammenpasst.
Und der Smart TV?
Hier muss man differenzieren.
Es wäre unseriös zu behaupten, jeder Smart TV enthalte KI generierten Programmcode. Das wissen wir nicht.
Ein moderner Smart TV ist aber kein isolierter Fernseher mehr. Er besteht aus Betriebssystem, Apps, Streamingdiensten, Cloudfunktionen, Sprachsteuerung und Softwarekomponenten unterschiedlichster Anbieter.
Je nach Gerät und verwendeten Diensten landet man damit wieder in den Ökosystemen großer Technologieunternehmen.
Wer wirklich konsequent jede Software vermeiden möchte, bei deren Herstellung oder Betrieb generative KI eine Rolle spielt, müsste also nicht bloß ChatGPT deinstallieren.
Er müsste seine komplette digitale Lieferkette untersuchen.
Und genau das ist für einen normalen Nutzer praktisch kaum möglich.
Selbst Proton ist keine Anti KI Bastion
Proton ist ein besonders interessantes Beispiel, weil das Unternehmen für Datenschutz, Open Source und einen kritischen Umgang mit Big Tech steht.
Wer daraus allerdings schließt, Proton lehne generative KI grundsätzlich ab, irrt.
Proton Mail besitzt mit Proton Scribe einen KI Schreibassistenten zum Erstellen und Verbessern von E Mails. Proton hebt dabei besonders Datenschutz, lokale Ausführung und den Verzicht auf Training mit Nutzerdaten hervor.
Und Proton betreibt inzwischen mit Lumo einen eigenen generativen KI Assistenten. Proton formuliert seine Haltung bemerkenswert deutlich: Die Vorteile von KI seien zu groß, um sie zu verpassen, gleichzeitig seien ihre Risiken ernst zu nehmen.
Lumo kann mittlerweile sogar Code generieren. Proton berichtete bei Lumo 1.1 ausdrücklich über Verbesserungen bei der Codegenerierung.
2026 kam mit Lumo 2.0 auch Bildgenerierung hinzu. Proton beschreibt ausdrücklich die Erzeugung und Bearbeitung von Bildern anhand von Prompts.
Das finde ich bemerkenswert, weil Proton damit eine wesentlich differenziertere Position vertritt als „GenKI ist böse“.
Das Unternehmen sagt im Kern: Wir wollen diese Technologie, aber unter anderen Datenschutzbedingungen.
Ob Proton selbst generative Coding Modelle verwendet, um den Produktionscode von Proton Mail oder anderen eigenen Anwendungen zu schreiben, ist damit allerdings nicht belegt. Diese Behauptung sollte man deshalb nicht aufstellen.
Und ausgerechnet Canva?
Canva ist in dieser Diskussion besonders interessant, weil das Unternehmen bei Autoren, Illustratoren und Designern häufig im Mittelpunkt der KI Debatte steht.
Gleichzeitig erzeugt Canva selbst längst Programmcode mit generativer KI.
Canva Code kann aus einer Beschreibung interaktive Anwendungen und Webseiten erzeugen. Canva erklärte 2025 sogar ausdrücklich, dass der erzeugte Code angezeigt und kopiert werden kann. Das Unternehmen bezeichnet ihn selbst als „AI generated code“.
Die ursprüngliche Version von Canva Code wurde laut Canva mit Anthropics Claude 3.7 Sonnet gebaut.
Canva Code 2.0 geht inzwischen erheblich weiter. Canva beschreibt vollständige responsive Webseiten, Apps und interaktive Experiences, die aus natürlichsprachlichen Prompts erzeugt werden können. Nach Angaben des Unternehmens wurden mit Canva Code bereits mehr als sechs Millionen Sites erstellt.
Das ist generative KI.
Nur erzeugt sie diesmal Code.
„Aber KI nimmt Künstlern die Arbeit weg“
Das kann passieren.
Und darüber sollte man sprechen.
Nur gilt genau dasselbe Prinzip für andere Berufsgruppen.
Wenn ein Unternehmen früher einen Illustrator für eine Kampagne beauftragt hätte und heute ein Bildmodell verwendet, kann dadurch ein Auftrag wegfallen.
Wenn dasselbe Unternehmen früher einen Programmierer für einen kleinen interaktiven Rechner, eine Landingpage oder ein internes Tool beauftragt hätte und heute Canva Code, Claude, Codex oder einen anderen Coding Agent verwendet, kann ebenfalls ein Auftrag wegfallen.
Warum soll der erste Fall grundsätzlich unmoralisch und der zweite einfach Produktivitätsfortschritt sein?
Das muss erklärt werden.
„Weil Kunst etwas Besonderes ist“ reicht mir nicht.
Der Programmierer lebt ebenfalls von seiner geistigen Arbeit.
„Die KI hat meine Bilder geklaut“
Auch hier würde ich sprachlich vorsichtiger sein.
„Klauen“ ist ein emotional wirksames Wort, aber juristisch und technisch häufig zu ungenau.
Es gibt reale und wichtige Fragen zu Urheberrecht, Trainingsdaten, Lizenzen, Vergütung, Attribution und der Reproduktion geschützter Werke.
Darüber sollte gestritten werden.
Aber dann bitte anhand dieser konkreten Fragen.
Wenn die moralische Regel lautet:
„Ein Unternehmen darf urheberrechtlich geschützte menschliche Arbeit nicht ohne Zustimmung zum Training eines kommerziellen Modells verwenden“,
dann ist das zumindest eine klare Position.
Dann müssen wir aber auch über Programmcode sprechen.
Wenn die Regel lautet:
„Eine Technologie ist unmoralisch, sobald sie Menschen Aufträge wegnehmen kann“,
dann müssen wir über sehr viel mehr als Bildgeneratoren sprechen.
Und wenn die Regel lautet:
„Ich möchte meine eigene Berufsgruppe vor Automatisierung schützen“,
ist auch das eine legitime Interessenposition.
Dann sollte man sie allerdings genau so benennen und daraus keinen universellen moralischen Anspruch konstruieren.
Das Problem ist der unterschiedliche Maßstab
Ein Illustrator verwendet vielleicht begeistert ein Werkzeug, das ihm innerhalb von Sekunden eine Website erstellt, für die früher ein Webentwickler bezahlt worden wäre.
Ein Programmierer lässt sich von einer KI ein Logo erstellen, für das früher ein Designer bezahlt worden wäre.
Ein Autor lässt sich seine Website automatisch programmieren.
Ein Webdesigner lässt sich Texte für eine Landingpage generieren.
Ein Unternehmen automatisiert Übersetzungen.
Ein Übersetzer benutzt Software, deren Entwickler Coding Agents einsetzen.
Jeder freut sich über Automatisierung, solange sie die Arbeit erledigt, die er selbst einkaufen müsste.
Problematisch wird sie häufig genau dort, wo plötzlich jemand anderes die eigene Arbeit nicht mehr einkaufen muss.
Das ist menschlich verständlich.
Als allgemeines moralisches Prinzip ist es ziemlich dünn.
„Lern schreiben. Lern zeichnen.“
Dieser Satz begegnet Nutzern generativer KI immer wieder.
Wer kein Bild zeichnen kann, soll eben zeichnen lernen oder einen Künstler bezahlen.
Wer keinen Text schreiben kann, soll schreiben lernen oder einen Autor bezahlen.
Dann darf die Gegenfrage erlaubt sein:
Kannst du programmieren?
Falls nicht: Warum lernst du es nicht?
Warum benutzt du ein Betriebssystem, einen Browser, einen Maildienst, eine Smartphone App oder eine Website, deren Entwickler möglicherweise generative Coding Werkzeuge einsetzen?
Warum ist es legitim, dass dir KI gestützte Softwareentwicklung günstige oder kostenlose digitale Werkzeuge ermöglicht, während ein anderer gefälligst einen Illustrator bezahlen soll?
Natürlich wäre „Dann programmier dein Betriebssystem eben selbst“ absurd.
Genau das ist der Punkt.
„Dann lern halt zeichnen“ ist ebenfalls keine ernsthafte Antwort auf die gesellschaftlichen Fragen, die generative KI aufwirft.
„Dann überprüfe ich eben meine Software“
Das klingt zunächst konsequent.
Praktisch stößt man sehr schnell an Grenzen.
Bei Open Source Software kann man Quellcode und Entwicklung teilweise nachvollziehen. Selbst dort müsste man allerdings wissen, wie jede einzelne Codezeile entstanden ist.
Beim Linux Kernel gibt es inzwischen gerade deshalb Regeln zur Offenlegung werkzeuggenerierter Beiträge.
Bei proprietärer Software wird es noch schwieriger.
Woher soll ein Nutzer wissen, ob ein Entwickler bei Microsoft, Apple, Adobe, einem kleinen App Anbieter oder irgendeinem Cloud Dienst gestern eine Funktion vollständig selbst geschrieben hat?
Hat er Autocomplete verwendet?
Copilot?
Claude?
Codex?
Einen internen Coding Agent?
Hat die KI fünf Zeilen vorgeschlagen oder eine komplette Klasse?
Hat der Entwickler den Code anschließend vollständig überarbeitet?
Diese Information bekommt der Endnutzer normalerweise überhaupt nicht.
Ein ernst gemeinter Boykott jeglicher Software, an deren Entwicklung generative KI beteiligt war, dürfte deshalb zunehmend kaum durchführbar sein.
Das bedeutet nicht: Jede KI Nutzung ist automatisch gut
Hier liegt mir eine Unterscheidung besonders am Herzen.
Aus all dem folgt nicht, dass jede Anwendung generativer KI sinnvoll oder ethisch unproblematisch ist.
Natürlich kann man über Trainingsdaten diskutieren.
Natürlich kann man Lizenzmodelle kritisieren.
Natürlich kann man Transparenz verlangen.
Natürlich kann man darüber sprechen, ob Urheber für bestimmte Nutzungen ihrer Werke vergütet werden sollten.
Natürlich können bestimmte KI Anwendungen gesellschaftlich schädlich sein.
Und selbstverständlich dürfen Künstler sagen, dass sie die wirtschaftlichen Auswirkungen dieser Technologie fürchten.
Was mich stört, ist die pauschale moralische Überhöhung.
„Du benutzt generative KI, also beklaust du Künstler.“
„Wenn du KI Bilder erzeugst, bist du gegen Kunst.“
„Wer KI Texte verwendet, nimmt Autoren ihre Lebensgrundlage.“
„Generative KI hat keinen Grund zu existieren.“
Solche Aussagen ignorieren, wie tief dieselbe Technologie inzwischen in anderen Bereichen der digitalen Welt angekommen ist.
Ich bin selbst potentiell auf beiden Seiten dieser Entwicklung
Vielleicht sehe ich die Sache auch deshalb anders.
Code von mir befindet sich seit Jahrzehnten im Netz.
Es ist möglich, dass Teile meiner Arbeit irgendwann zum Training eines Coding Modells verwendet wurden. Ich weiß es nicht.
Diese Modelle können inzwischen Tätigkeiten übernehmen, für die früher Menschen wie ich bezahlt wurden.
Und trotzdem verlange ich von niemandem, keine Coding KI zu benutzen, damit meine berufliche Existenz geschützt bleibt.
Ich bin weder grundsätzlich für noch grundsätzlich gegen generative KI.
Ich sehe sie als technologische Entwicklung und als Werkzeug.
Ein Werkzeug kann sinnvoll eingesetzt werden. Es kann missbraucht werden. Es kann Branchen verändern. Es kann Tätigkeiten überflüssig machen und neue Tätigkeiten schaffen. Es kann Machtverhältnisse verschieben.
All das sollte Gegenstand der Diskussion sein.
Aber technischer Fortschritt verschwindet nicht dadurch, dass wir ihn moralisch beschimpfen.
Die interessantere Frage
Für mich lautet die entscheidende Frage deshalb nicht:
„Darf ein Computer Kunst machen?“
Sie lautet:
„Unter welchen Bedingungen darf ein Unternehmen menschliche Arbeitsergebnisse zum Training eines kommerziellen Systems verwenden, das anschließend Teile derselben menschlichen Tätigkeit automatisiert?“
Das ist eine wesentlich schwierigere Frage.
Denn plötzlich müssen wir dieselben Kriterien auf Illustratoren, Fotografen, Autoren, Musiker, Übersetzer und Programmierer anwenden.
Dann müssen wir über Einwilligung sprechen.
Über Lizenzen.
Über Urheberrecht.
Über Vergütung.
Über Transparenz.
Über Wettbewerb.
Über Automatisierung.
Und über die Frage, welchen Schutz menschliche Arbeit in einer zunehmend automatisierten Wirtschaft überhaupt bekommen soll.
Das wäre eine Debatte, die sich zu führen lohnt.
Konsequenz statt Moralapostel
Wer für sich entscheidet, keine generierten Bilder zu verwenden, darf das selbstverständlich tun.
Wer ausschließlich menschliche Illustratoren beauftragen möchte, soll das tun.
Wer seine Bücher ohne KI schreiben möchte, ebenfalls.
Problematisch wird es für mich dort, wo aus einer persönlichen Entscheidung ein moralischer Vorwurf gegenüber anderen Menschen wird.
Wer generative KI grundsätzlich ablehnt, weil sie menschliche geistige Arbeit als Grundlage verwendet und menschliche Arbeit automatisiert, muss akzeptieren, dass dieser Maßstab weit über Midjourney, ChatGPT und irgendwelche KI Schreibassistenten hinausführt.
Google erzeugt einen erheblichen Teil seines neuen Codes mit KI.
Microsoft nennt Größenordnungen von 20 bis 30 Prozent in seinen Repositories.
Linux hat offizielle Regeln für KI unterstützte Beiträge.
Apple integriert Claude Agent und Codex direkt in Xcode.
Amazon hat Alexa+ auf generative KI aufgebaut.
Proton entwickelt mit Scribe und Lumo selbst generative KI und bietet inzwischen sogar Bild und Codegenerierung an.
Canva lässt Nutzer komplette interaktive Webseiten und Anwendungen per Prompt erzeugen.
Das alles bedeutet nicht, dass jede Zeile unserer Betriebssysteme, Browser oder Apps von KI geschrieben wird.
Es bedeutet aber, dass die Grenze zwischen „KI Produkt“ und „normaler Software“ zunehmend künstlich wird.
Generative KI ist längst Teil der Infrastruktur, mit der digitale Produkte entstehen.
Wer sie ablehnen möchte, darf das tun.
Wer sie kritisieren möchte, sollte das tun.
Aber dann bitte präzise: Welche Trainingsdaten? Welche Nutzung? Welche Lizenz? Welche wirtschaftlichen Folgen? Welche konkrete Anwendung?
Und vor allem mit demselben Maßstab für alle.
Denn wenn das Argument lautet:
„Lern schreiben.“
„Lern zeichnen.“
„Bezahl einen Künstler.“
dann darf ein Programmierer irgendwann auch einmal antworten:
„Okay. Dann lern coden.“
Wie ich generative KI selbst nutze
An dieser Stelle vielleicht noch etwas zu meiner eigenen Nutzung. Denn nach all der Kritik an pauschalen Urteilen über generative KI wäre es ziemlich billig, nicht offenzulegen, wie ich selbst damit arbeite.
Nutze ich generative KI, um meine Bücher zu schreiben?
Nein. Für den eigentlichen Schreibprozess nicht.
Sämtliche Ideen, Protagonisten, Antagonisten, Orte, Plots und Handlungsstränge meiner Bücher stammen von mir.
Ich schreibe seit mehr als 45 Jahren. Lange bevor ChatGPT existierte, lange bevor irgendjemand von Large Language Models sprach und sogar lange bevor das Internet für die meisten Menschen zum Alltag gehörte.
Texte von mir geistern seit vielen Jahren durchs Netz. Freunde und Familie kennen meine Texte aus einer Zeit, in der generative KI für Privatpersonen überhaupt kein Thema war.
Wenn also jemand wissen möchte, wer meine Geschichten erfindet: ich.
Nutze ich generative KI für meine Cover?
Ja.
Natürlich.
Warum sollte ich das verschweigen?
Das bedeutet allerdings nicht, dass ich einen Prompt eingebe, auf „Generieren“ klicke und das Ergebnis unverändert auf mein Buch klatsche.
Meine Cover sind Kompositionen.
Generative KI liefert dafür teilweise Ausgangsmaterial. Mal ist es ein Bildausschnitt, mal ein Gegenstand, mal ein anderes einzelnes Element.
Danach läuft bei mir GIMP.
Dort werden aus den verschiedenen Bestandteilen die eigentlichen Cover gebaut. Bildkomposition, Ausschnitte, Ebenen, Bearbeitung, Schriftarten, Titel, Anordnung, Klappentext und Layout entstehen mit den ganz normalen Werkzeugen einer Bildbearbeitung.
Ja, generative KI ist dabei eines meiner Werkzeuge.
Und ich habe kein Problem damit.
Nutze ich KI beim Schreiben als Assistenten?
Natürlich.
So wie vermutlich sehr viele andere Menschen längst KI gestützte Werkzeuge verwenden, ohne deshalb ihre Arbeit von einer Maschine erledigen zu lassen.
Bei mir geht es vor allem um Rechtschreibung, Grammatik, Zeichensetzung und gelegentlich einen Thesaurus.
Dazu kommt ein spezieller GPT Prompt, der mich schon lange begleitet.
Das ist keine Raketenwissenschaft. Deshalb kann ich ihn hier auch vollständig veröffentlichen.
Das Ding heißt bei mir schlicht:
Sauber schreiben
Untertitel:
Erstellt aus Kauderwelsch korrekte Texte.
Und genau das macht es.
Denn ich schreibe vermutlich etwas anders als viele andere Autoren.
Ich schreibe einfach.
Und das meine ich wortwörtlich.
Wenn eine Szene in meinem Kopf läuft, will ich sie aufschreiben. Ich möchte in diesem Moment nicht darüber nachdenken, ob dort ein Komma fehlt, ob die wörtliche Rede korrekt ausgezeichnet ist oder ob ich gerade wieder einen Punkt vergessen habe.
Manchmal schreibe ich ohne Punkt und Komma. Manchmal fehlen Anführungszeichen. Manchmal fehlen Satzzeichen fast vollständig.
Es entsteht erst einmal reiner Text.
Mein Korrektur Prompt lautet:
Rolle:
Du bist ein reiner Korrekturassistent für deutsche Texte.Aufgabe:
Formatiere rohe Texte in fehlerfreies, korrektes, literarisch flüssiges Deutsch.
Korrigiere ausschließlich Rechtschreibung, Grammatik, Zeichensetzung und Groß und Kleinschreibung.
Ergänze fehlende Satzzeichen korrekt: Punkte, Kommata, Frage und Ausrufezeichen, Bindestriche, Halbgeviertstrich, Ellipse.
Setze wörtliche Rede korrekt in Anführungszeichen, auch wenn sie im Rohtext fehlt.
Bewahre den exakten Satzbau, den Wortlaut und die Struktur des Autors.Do’s:
Behalte alle Wörter und Formulierungen unverändert.
Gliedere den Text in Absätze, wenn es die Lesbarkeit erfordert.
Nutze korrekte deutsche Rechtschreibung und Grammatik.Don’ts:
Keine Synonyme oder Umschreibungen.
Keine Umstellungen von Satzteilen.
Keine stilistischen Anpassungen.
Keine Kürzungen oder Ergänzungen des Inhalts.
Das war es schon.
Aus meinem Rohtext:
jonas blieb mit dem ärmel an einem zweig hängen riss sich los und sah auf seine jacke ein dunkler Streifen zog sich über den Stoff
super murmelte er
aus dem küchenfenster hinter ihm kam noch licht. man sah die umrisse seiner mutter wie sie sich über den tisch beugte
wird:
Jonas blieb mit dem Ärmel an einem Zweig hängen, riss sich los und sah auf seine Jacke. Ein dunkler Streifen zog sich über den Stoff.
„Super“, murmelte er.
Aus dem Küchenfenster hinter ihm kam noch Licht. Man sah die Umrisse seiner Mutter, wie sie sich über den Tisch beugte.
Die Geschichte hat die KI nicht geschrieben.
Die Szene hat sie nicht erfunden.
Jonas hat sie nicht erfunden.
Sie hat keinen Plot entwickelt, keinen Dialog hinzugefügt und meinen Text nicht stilistisch „verbessert“.
Sie hat das gemacht, was ich von ihr verlangt habe: aus meinem hingeschriebenen Kauderwelsch formal korrekten Text gemacht.
Für mich ist das ein Werkzeug.
Recherche: Hier ist KI für mich kaum noch wegzudenken
Ein weiterer Bereich ist Recherche.
Dafür halte ich KI inzwischen für ausgesprochen wertvoll.
Ich war beispielsweise nie in London. Trotzdem lande ich mit meinen Geschichten immer wieder in England.
Also brauche ich Informationen.
Wie sieht eine bestimmte Gegend aus?
Wie riecht es dort im Frühling?
Welche Blumen wachsen dort?
Welche Bäume sind typisch?
Wie heißen die Dienstgrade bei der britischen Polizei?
Wie funktioniert das britische Schulsystem?
Wann sind Schulferien?
Welche Schulformen gibt es?
Wie verbreitet sind Schuluniformen tatsächlich?
Wie sehen typische Wohnhäuser in bestimmten Gegenden aus?
Wann wird es im Sommer dunkel?
Wie kalt ist es normalerweise im Winter?
Kann man irgendwo mit Euro bezahlen?
Wie lief die Coronazeit in Großbritannien konkret ab?
Welche Regeln galten zu welchem Zeitpunkt?
Das sind keine nebensächlichen Fragen, wenn eine Geschichte glaubwürdig an einem realen Ort spielen soll.
Und nein: Das alles löst auch eine Reise nach London nicht.
Ich könnte zwei Wochen dort verbringen und wüsste danach trotzdem nicht automatisch, wie der Dienstweg bei einer bestimmten Polizeieinheit funktioniert, wann eine bestimmte Grafschaft Schulferien hatte oder welche Coronaregel am 17. Oktober 2020 galt.
KI ist dabei allerdings nicht meine einzige Quelle.
Ich benutze Google. Google Maps. Street View. Google Bilder. Wikipedia. Webseiten von Behörden, Schulen, Polizeibehörden, Gemeinden und Unternehmen. Fotos, Karten und andere Quellen.
KI ist ein weiteres Recherchewerkzeug.
Am Ende setzen sich all diese kleinen Informationen zu einem Bild zusammen: ein Ort, eine Straße, eine Landschaft, ein Haus, eine bestimmte Region.
Wer meine Bücher kennt, dürfte einige dieser Details wiedererkennen.
Gerade dafür finde ich solche Systeme unglaublich praktisch.
Natürlich gilt auch hier: Ein Sprachmodell kann Unsinn erzählen. Bei relevanten Fakten muss man Quellen prüfen. Eine überzeugend formulierte Antwort ist noch lange keine richtige Antwort.
Das unterscheidet KI Recherche allerdings weniger von klassischer Internetrecherche, als manche vielleicht glauben. Auch der erste Google Treffer ist nicht automatisch wahr.
KI ist übrigens alles andere als neu
Bei manchen Diskussionen über KI entsteht der Eindruck, diese Technologie sei irgendwann mit ChatGPT und Midjourney plötzlich vom Himmel gefallen.
Das stimmt historisch überhaupt nicht.
Die moderne KI Forschung hat eine jahrzehntelange Geschichte.
Als ein zentraler Ausgangspunkt des Forschungsfeldes gilt das Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence von 1956. Dort wurde der Begriff „Artificial Intelligence“ geprägt und das Forschungsgebiet programmatisch formuliert. John McCarthy gehörte zu den Initiatoren.
Das ist inzwischen rund 70 Jahre her.
Und selbst 1956 begann die Geschichte nicht aus dem Nichts. Alan Turing beschäftigte sich bereits 1950 in seinem berühmten Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ mit der Frage, anhand welcher Kriterien wir intelligentes Verhalten einer Maschine überhaupt beurteilen könnten.
Seitdem kamen unterschiedliche Ansätze und mehrere Phasen der Euphorie und Ernüchterung: symbolische KI, Expertensysteme, neuronale Netze, maschinelles Lernen, Deep Learning und schließlich die heutigen großen generativen Modelle.
ChatGPT hat KI nicht erfunden.
Es hat sie für Millionen Menschen unmittelbar zugänglich gemacht.
Das ist ein erheblicher Unterschied.
Auch generative Computerkunst ist älter als Midjourney
Noch interessanter wird es, wenn es um Kunst geht.
Manchmal klingt die Debatte, als hätten Midjourney, Stable Diffusion und andere Bildgeneratoren plötzlich die Idee erfunden, einen Computer selbstständig Bilder erzeugen zu lassen.
Auch das stimmt nicht.
Ein wunderbares Beispiel dafür ist Harold Cohen.
Cohen war Künstler und entwickelte bereits Ende der 1960er Jahre ein System namens AARON. In den 1970er Jahren arbeitete er am Artificial Intelligence Laboratory der Stanford University daran weiter.
AARON erzeugte anhand von Regeln und Zufallselementen eigenständig Zeichnungen. Das Whitney Museum beschreibt das System als Programm, das Regeln über Darstellung und Bildaufbau mit zufälligen Ereignissen kombinierte, um unter anderem Linien und geschlossene Formen zu erzeugen.
Natürlich war AARON kein Diffusionsmodell.
Es hatte kein neuronales Netz mit Milliarden Parametern und funktionierte technisch vollkommen anders als Midjourney.
Aber die grundlegende Idee, einen Computer anhand eines Systems eigenständig visuelle Werke erzeugen zu lassen, ist mehr als ein halbes Jahrhundert alt.
Wer glaubt, computergenerierte Kunst sei 2022 erfunden worden, liegt also einige Jahrzehnte daneben.
Und generative Musik? Willkommen im Jahr 1956
Bei Musik wird es noch schöner.
Wer glaubt, Suno oder ähnliche Dienste hätten erstmals die Idee gehabt, Musik von einem Computer erzeugen zu lassen, muss ziemlich weit zurückreisen.
Zu Lejaren Hiller und Leonard Isaacson.
An der University of Illinois arbeiteten die beiden in den 1950er Jahren mit dem Computer ILLIAC I.
Das Ergebnis war die „ILLIAC Suite“ für Streichquartett.
Hiller und Isaacson gaben dem Computer musikalische Regeln und Parameter. Die vier Sätze entstanden als unterschiedliche Experimente computergestützter Komposition. Dabei kamen unter anderem Wahrscheinlichkeitsverfahren zum Einsatz. Die vom Computer erzeugten Ergebnisse wurden anschließend in Notenschrift für ein Streichquartett übertragen.
Die University of Illinois bezeichnet die ILLIAC Suite als erste mit Hilfe eines Computers komponierte beziehungsweise computergenerierte musikalische Komposition. Die Arbeit entstand bereits 1956 und 1957.
Nicht 2022.
Nicht Suno.
Nicht ChatGPT.
Natürlich war auch das technisch etwas vollkommen anderes als heutige generative Modelle. Niemand tippte „trauriger Popsong über meine Exfreundin, weibliche Stimme, 110 BPM“ in den ILLIAC I.
Trotzdem wurde hier bereits eine Frage praktisch untersucht, über die wir heute wieder streiten:
Kann ein Computer Regeln, Wahrscheinlichkeiten und menschliche Vorgaben verwenden, um etwas hervorzubringen, das wir anschließend als kreatives Werk wahrnehmen?
Diese Diskussion ist erstaunlich alt.
Und dann wäre da noch Beethoven
Wer bei generativer KI ausschließlich an ChatGPT, Midjourney oder Suno denkt, sollte sich auch Beethovens unvollendete 10. Sinfonie ansehen.
Beethoven starb 1827 und hinterließ von seiner geplanten Zehnten lediglich Skizzen und musikalische Ideen.
Fast 200 Jahre später stellte die Deutsche Telekom gemeinsam mit Musikern, Musikwissenschaftlern und KI Experten ein Team zusammen, das versuchte, diese Fragmente mithilfe künstlicher Intelligenz weiterzuführen.
Und jetzt wird es für unsere heutige Diskussion besonders interessant:
Die KI wurde nicht ausschließlich mit Beethovens eigenen Kompositionen und seinen Skizzen zur Zehnten gefüttert. Zum Trainingsmaterial gehörten auch Werke anderer Komponisten, die Beethoven nachweislich beeinflusst hatten, beispielsweise Johann Sebastian Bach.
Ungefähr 10.000 Musikstücke dienten nach Angaben der Telekom als Trainingsmaterial. Im Verlauf des Projekts komponierte die KI rund zwei Millionen Noten.
Natürlich drückte anschließend niemand auf einen Knopf und erklärte das Ergebnis zu einem neuen Beethoven.
Menschen waren während des gesamten Prozesses beteiligt. Musik und KI Experten entwickelten das System, bewerteten Ergebnisse und arbeiteten mit dem erzeugten Material weiter. Komponist Walter Werzowa und weitere Experten orchestrierten die entstandene Musik schließlich für ein echtes Orchester.
Am 9. Oktober 2021 wurde das Ergebnis vom Beethoven Orchester Bonn öffentlich aufgeführt.
Man kann darüber wunderbar streiten.
Ist das Beethoven?
Natürlich nicht.
Ist es eine mögliche Rekonstruktion dessen, was Beethoven vielleicht hätte schreiben können?
Vielleicht.
Ist es Kunst?
Darüber darf jeder selbst entscheiden.
Aber historisch ist das Projekt für die heutige Diskussion bemerkenswert.
Ein Computersystem analysiert vorhandene menschliche Kunst, darunter Werke verschiedener Komponisten, lernt daraus musikalische Strukturen und erzeugt daraus neues Material im Stil eines längst verstorbenen Künstlers.
Kommt euch das Prinzip irgendwie bekannt vor?
Genau über solche Fragen diskutieren wir heute bei generativer KI.
Nur dass dieses Experiment bereits Jahre vor dem großen ChatGPT, Midjourney und Suno Boom öffentlich aufgeführt wurde.
Neu ist vor allem die Qualität und Verfügbarkeit
Das sollte man bei der heutigen Debatte nicht vergessen.
Die Idee künstlicher Intelligenz ist nicht neu.
Die Idee computergenerierter Bilder ist nicht neu.
Die Idee computergenerierter Musik ist nicht neu.
Die Idee, Computer bei kreativen Prozessen einzusetzen, ist nicht neu.
Was sich dramatisch verändert hat, sind Leistungsfähigkeit, Zugänglichkeit und Geschwindigkeit.
Früher brauchte Harold Cohen jahrelange Arbeit und Zugang zu Forschungseinrichtungen, um AARON zu entwickeln.
Hiller und Isaacson arbeiteten mit einem tonnenschweren Großrechner an der University of Illinois.
Heute nimmt jemand sein Smartphone aus der Tasche und erzeugt innerhalb einer Minute ein Bild, einen Text, ein Musikstück oder Programmcode.
Das ist die eigentliche Revolution.
Und selbstverständlich verändert diese Skalierung auch die wirtschaftlichen Auswirkungen.
Deshalb müssen wir heute über Fragen diskutieren, die Harold Cohen in dieser Größenordnung nicht beantworten musste: Trainingsdaten, Urheberrechte, massenhafte Automatisierung, Arbeitsplatzveränderungen, Deepfakes, Marktkonzentration und die enorme Macht der Unternehmen hinter den Modellen.
Aber bitte auf Grundlage dessen, was diese Technologie tatsächlich ist und woher sie kommt.
Meine Position dazu
Ich brauche keine Religion daraus zu machen.
Ich muss weder zum KI Evangelisten werden noch jede Form generativer KI verteufeln.
Beim Schreiben meiner Geschichten möchte ich selbst schreiben.
Bei Rechtschreibung und Zeichensetzung lasse ich mir gerne helfen.
Bei der Recherche nutze ich KI neben klassischen Quellen.
Bei meinen Covern nutze ich generierte Elemente und verarbeite sie anschließend selbst weiter.
Beim Programmieren habe ich ebenfalls kein grundsätzliches Problem damit, wenn KI mir Arbeit abnimmt.
Und sollte sich irgendwann herausstellen, dass ein Coding Modell auch aus Code gelernt hat, den ich vor Jahrzehnten ins Netz gestellt habe?
Dann wäre ich persönlich deswegen nicht empört.
Andere Programmierer dürfen das selbstverständlich anders sehen.
Was ich allerdings schwierig finde, ist der moralische Absolutheitsanspruch einiger Menschen: Die Automatisierung meiner kreativen Arbeit sei grundsätzlich verwerflich, während die Automatisierung der Arbeit anderer Berufsgruppen selbstverständlich genutzt werden darf.
Damit kann ich wenig anfangen.
Technologie verändert Berufe. Das hat sie immer getan.
Wir sollten darüber reden, welche Regeln wir für diese Technologie wollen, wo ihre Grenzen liegen sollen, wie mit Urheberrechten umzugehen ist und wo Menschen möglicherweise geschützt werden müssen.
Aber wir sollten dabei einen Maßstab verwenden, der auch dann noch funktioniert, wenn plötzlich die eigene Arbeit betroffen ist.