Marke x KI

Deswegen unternehmen wir hier den Versuch, diesen Koloss etwas zu bändigen, indem wir uns ein paar Aspekte außerhalb des offensichtlichen Bereichs anschauen und am Ende klären, wie wir bei schmid und kreative damit umgehen:

Egal, welches »Helferlein« genutzt wird: Ohne menschliches Eingreifen werden keine überzeugenden, qualitativ hochwertigen Ergebnisse erzeugt. Als Denkanstoß zum »mal eben eine Bildidee erstellen« oder zum Zusammenfassen großer Datenmengen sind Modelle wie ChatGPT und Co. mittlerweile gut zu gebrauchen. Was sich allerdings mehr und mehr herauszukristallisieren scheint, ist der Punkt, dass zu einem gewissen Zeitpunkt ein Mensch mit Fachkompetenz vonnöten ist, welcher den erstellten Inhalt bewertet, filtert, umbaut und finalisiert.

Da generative KI-Modelle, wie die von OpenAi, Daten zum Verarbeiten und dem weiteren Lernen benötigen, sind diese wichtiger denn je. Mittlerweile sind die meisten Datenquellen abgegrast und so gut wie versiebt. Was wird also getan? Neue Quellen akquiriert, darum gekämpft, mit teuren Preisen bezahlt und wieder in die Modelle gefüttert. Das Problem dabei: Wirklich hochwertige Daten werden rar.

Jede Anfrage an ChatGPT benötigt das Zehnfache an Strom wie eine Google-Suche. Bei der stetig wachsenden Benutzerzahl, der immer komplizierter zu lösenden Anfragen und Fähigkeiten der Modelle wird der Energieverbrauch weiterhin steigen.

Die meisten Stromkosten fallen für die Kühlung der Rechenzentren an, und auch die haben es in sich: Für das Training von ChatGPT-3 wurden laut einer Studie der University of California und der University of Texas 5,4 Millionen Liter Wasser verbraucht. Für das ChatGPT-4 dürften es im Vergleich zum letzten Energieverbrauch in etwa das 50-fache sein. Dass sich dies negativ auf den CO2-Haushalt auswirkt, ist selbsterklärend. Das wissen auch die großen Unternehmen und investieren viel in erneuerbare Energie-Projekte, was aufgrund des riesigen Ausmaßes einiges an Ressourcen und Flächen für anderweitige Projekte und Menschen blockiert.

Es wird extrem viel Geld in die Entwicklung der verschiedenen Modelle gepumpt. 2024 werden es knapp 300 Milliarden USD sein – mit einer Prognose bis 2030 von 1,847 Billionen Dollar. Viele Unternehmen sprechen davon, dass es wichtiger ist, in das Thema KI zu investieren, als nicht zu investieren. Deswegen steigt auch die Anzahl an Kritiker:innen, die sich in einer Blase wähnen, da bei diesen astronomisch hohen Summen die Frage aufkommt, ob sich die Investitionen wirklich auszahlen werden. Zudem findet nachdem anfänglichen Hype teilweise eine Ernüchterung statt, da die wirklich brauchbare Funktionalität von KI-Modellen derzeit überschaubar ist.

Die meisten KI-Angebote sind im Moment noch kostenlos oder sehr erschwinglich. Da ist es natürlich ein Leichtes, darauf zurückzugreifen. Was dabei oftmals vergessen wird: Wie sind die Anbieter zu ihren Daten gekommen? Denn um ein Ergebnis zu generieren, brauchen diese Modelle eben Datenfutter. Woher das genommen wurde, wird oftmals verschleiert, oder es wurde schlichtweg ohne Nachfrage beim Eigentümer einfach eingelesen. Deswegen laufen derzeit immer noch verschiedene Gerichtsverfahren gegen unterschiedliche Anbieter.

Im Falle von Adobe, das sich breitschultrig mit ihrer verantwortungsbewussten Entwicklung von KI-Tools darstellt, ist es wieder etwas anders: Hier wird veröffentlicht, dass das Bildmaterial, mit dem das eigene KI-Tool gespeist wurde, nur aus lizenzierten Adobe-Stock-Material besteht. Klingt erstmal sinnvoll und löblich. Was dabei nicht erwähnt wird: Die Künstler:innen, die das Stock-Material auf die Plattform geladen hatten, wurden nicht für die Nutzung ihrer Daten bezahlt und nicht benachrichtigt oder gefragt, ob bzw. dass ihre Bilder für das Adobe-KI-Tool benutzt werden. Die Künstler sind dabei meistens zahlende Abonnent:innen der Adobe Creative Cloud gewesen.

Derzeit wird mehr als deutlich, dass, egal über welche Plattform man z. B. Bilder erstellen lässt, es immer einen gewissen »KI-Touch« gibt. Die Rede ist dabei nicht von gewissen Bildfehlern, sondern von Stilen, egal welchen Stil man eigentlich erzeugen möchte. Alles ist z. B. glattgebügelt, es gibt nicht wirklich Ecken und Kanten, kaum Struktur oder Textur – keine echte Authentizität.

Wer eine echte, für Menschen gemachte Marke und dessen Vorteile möchte, der benötigt im Moment immer noch wirkliche Menschenarbeit. Die kann zwar an einigen Stellen durch KI unterstützt und gewisse Schritte vereinfacht und Prozesse verkürzt werden, am Ende braucht es jedoch den »menschlichen« Touch, der Fehler korrigiert, das Ganze überprüft und oftmals etwas ganz anderes daraus macht. Schließlich steht am anderen Ende ein Mensch, den man erreichen möchte.

Wir haben uns auf die Fahne geschrieben, offen und wachsam zu sein, was dieses Thema in Zukunft bereithält, dabei aber immer realistisch zu bleiben und stets die eigenen Methoden und Herangehensweisen zu hinterfragen.