Ästhetik – Subjekt – Bildung

Bereits in den 1960er Jahren kam der Computer in kreativen Verwendungskontexten zum Einsatz, sowohl von Seiten der Mathematik, der Informatik, als auch von Seiten der bildenden Kunst. Durch den Einsatz vermeintlicher „KI“ in der Kunst hat die algorithmische Kunst (Nake, 2014), so attestiert Weibel (2021), ihren vorläufigen Höhepunkt erreicht. Der Einsatz komplexer und vor allem anpassungsfähiger, datengetriebener Systeme des Maschinellen Lernens führt dazu, dass nicht nur die Rolle des künstlerisch Schaffenden, sondern auch die Position und der Wert des Einzelbildes bzw. -werks (auf dem Kunstmarkt) zur Disposition stehen. Was ist das Werk? Der zugrundeliegende Code, die kuratierten Daten oder doch der Output des Systems? Die daraus hervorgehenden Bilder zeichnen sich durch eine sichtbare Oberfläche und eine unsichtbare, algorithmische Unterfläche aus (Manovich, 2001; Nake, 2014), die ihre Erscheinung erst durch die Aus- und Aufführung des Programmcodes entfalten, insofern müssen sie als hochgradig performativ betrachtet werden. Diese Prozesshaftigkeit resultiert in einer unüberschaubar großen Vielzahl und Vielfalt von Bildern, die sowohl ihre Rezipierenden, wie auch die künstlerisch Schaffenden selbst überraschen und durch Originalität und Einzigartigkeit bestehen (Mazzone & Elgammal, 2019, 2). 

Das Dissertationsvorhaben „Ästhetik – Subjekt – Bildung: Die Berechenbarkeit der Künste“ knüpft an den Gedanken der Strukturalen Medienbildung an (Jörissen & Marotzki, 2009) und widmet sich der Frage, wie der kreative Umgang mit komplexen datengetriebenen Systemen des Maschinellen Lernens in artikulativen Prozessen gestaltet wird und inwiefern hier in Anlehnung an Jung (2005) von algorithmischen Formen der Artikulation gesprochen werden kann.

Dabei stellt sich die Frage, wie man sich einer derart komplexen Form des Ausdrucks analytisch annähert. Wie gehen die Künstler:innen mit den Systemen um? Mit welchen Arten von Daten arbeiten sie? Welche Werkzeuge kommen zum Einsatz? Welche Rolle spielt die Materialität? Dabei fungiert die digitale Hermeneutik (Capurro, 2010) als methodologischer Rahmen, indem sie die ontologischen Bedingungen expliziert, d.h. die (im-)materiellen, digitalen Seinsbedingungen fokussiert.

Durch einen ethnographischen Feldzugang sowie mithilfe semistrukturierter Interviews mit bildenden Künstler:innen, Medienkünstler:innen, Designer:innen, Creative Technologists und Programmierer:innen wird versucht, einen möglichst umfassenden Blick in die kreativen, künstlerischen Praktiken im Umgang mit datengetriebenen Systemen des Maschinellen Lernens zu geben.