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Kunst und KI Künstlerische Imagination vs. künstliche Imitation?

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Kunst und KI Künstlerische Imagination vs. künstliche Imitation?

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KI im Kunstunterricht – Kann KI kreativ sein? 

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KI im Kunstunterricht – Kann KI kreativ sein? 

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Rembrand

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KI im Kunstunterricht | Unterrichtskonzept

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KI im Kunstunterricht - Diese Unterrichtsreihe zeigt die Entwicklung der KI Kunst auf & stellt Bildgeneratoren vor.

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Die Zukunft der Kunst im Zeitalter der KI

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Die Zukunft der Kunst im Zeitalter der KI

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Info

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Projektidee: Kreativ mit KI | Teachtoday

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Ziel der Projektidee ist es, junge Menschen durch die Nutzung einer bildgenerierenden KI sowohl für Chancen als auch Risiken zu sensibilisieren. Wir verwenden dafür DreamStudio, ein gewerbliches Angebot, von dem es auch eine kostenlose Variante gibt. Natürlich können Sie Alternativen finden, wie z.B. das integrierte Dall-E Modell im Bing-Chat von Microsoft.

Einerseits erkennen die Jugendlichen, dass man mit der Nutzung einer bildgenerierende KI faszinierende künstliche Bildwelten erschaffen kann. Anderseits werden Risiken wie Halluzinationen, Bias und Herausforderungen wie Urheberrechte, Rechte am eigenen Bild und Persönlichkeitsrechte deutlich. Somit können die Jugendlichen KI-generierte Werke positiv bewerten und gleichzeitig werden sie befähigt, diese kritisch zu hinterfragen.

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Eine Unterrichtsidee, in der Jugendliche fantastische Bildwelten mit Hilfe bildgenerierender KI erstellen und so für Themen wie Bias und halluzinierende KI sensibilisiert werden.

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Google Arts & Culture features content from over 2000 leading museums and archives who have partnered with the Google Cultural Institute to bring the world's treasures online.

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Explore the World with Google Arts & Culture

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Explore the World with Google Arts & Culture

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https://applieddigitalskills.withgoogle.com/c/en/artsandculture?utm_source=google-applied-digital-skills&utm_medium=email&utm_campaign=20220512-Google-Arts-Culture--hsms-ins-&src=em-20220512-Google-Arts-Culture--hsms-ins-

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Google Arts & Culture."/> Google Arts & Culture."/>

These lessons help you learn digital skills while exploring art, historic events, and iconic figures with Google Arts & Culture.

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Use these lessons to learn how to make pixel art, craft an adventure story, create a crossword puzzle, and more all while exploring art and history.

Pixel Art inspired by an artwork on Google Arts & Culture.
Nickolas Muray, Frida Kahlo, 1939, George Eastman Museum

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Explore the World with Google Arts & Culture

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Google Arts & Culture."/> Google Arts & Culture."/> These lessons help you learn digital skills while exploring art, historic events, and iconic figures with Google Arts & Culture.

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In dem Workshop entdecken Schüler*innen Unterschiede zwischen menschlicher und KI-generierter Kunst und nutzen KI in kreativen Aufgaben.

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Lerneinheit

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Diese Vorlag ist zum Remix für die Erstellung deiner Unterrichtsmaterialien.

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Experiment at the intersection of AI and creativity

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Experiment at the intersection of AI and creativity

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Bild Generierung

Musik Generierung

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About Sign in with Google

Experiment at the intersection of AI and creativity

Start with a tool arrow_downward_alt

VideoFX

Inspire your inner storyteller and turn your ideas into videos
Join our waitlistarrow_outward Watch samplesplay_arrow

Icebergs float in a polar sea their blue and white surfaces reflecting the soft light of the setting sun ...

Your browser does not support the video tag.

portrait of dog dressed as medieval royalty in vintage dark retro background . Concept of comparison of time periods , artwork

lofi jazz for a quiet rainy day, influences from rnb with a catchy melody, atmospheric

TextFX

Supercharge your writing process with AI-powered language tools made in collaboration with Lupe Fiasco
Launch TextFXarrow_outward Watch Lupe Fiasco use this toolplay_arrow

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About Sign in with Google Experiment at the intersection of AI and creativity Start with a tool arrow_downward_alt Inspire your inner storyteller and turn your ideas into videos Join our waitlistarrow_outward Watch samplesplay_arrow Icebergs float in a polar sea their blue and white surfaces reflecting the soft light of the setting sun ...

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Alice Bankhofer

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Arbeitsheft

Alice Bankhofer

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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KI-Bildgeneratoren im Check: Frei verwendbare Grafik verfügbar!

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KI-Bildgeneratoren im Check: Frei verwendbare Grafik verfügbar!

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Die Tool-Beschreibungen wurden u.a. mithilfe des Bing-Chats erstellt

Ideogram ai ist eine Online-Plattform, die es Benutzern ermöglicht, realistische Bilder aus einfachen Textbeschreibungen zu erstellen. Die Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um die Texte zu analysieren und passende visuelle Elemente zu generieren. Die Besonderheit von Ideogram AI ist, dass sie auch Text innerhalb der Bilder erzeugen kann, zum Beispiel für Logos, Plakate oder Memes. Die Anwendung ist kostenlos und im Browser verfügbar. Sie richtet sich an Kreative, Designer, Künstler und alle, die ihre Ideen visualisieren wollen

Stable Diffusion XL: Erzeugt hochauflösende realistische Bilder aus AI

Uncrop: Schneidet Fotos zu jedem Bildformat zu

Reimagine XL: Erstellt mehrere Varianten eines Bildes mit Stable Diffusion

Stable Doodle: Verwandelt Kritzeleien in echte Bilder in Sekunden

Cleanup: Entfernt Objekte, Personen, Texte und Fehler aus Bildern automatisch

Remove background: Extrahiert das Hauptobjekt aus einem Bild mit unglaublicherhoher Genauigkeit. Es ist wie Magie.

Relight: Beleuchtet Bilder mit schönen Lichtern neu

Image upscaler: Skaliert Bilder um 2x oder 4x in Sekunden. Es kann auch Rauschen entfernen und schöne Details wiederherstellen.

Replace background: Teleportiert alles, überall mit AI

Text remover: Entfernt Text aus jedem Bild

Die Open-Source-Software Stable Diffusion wird hauptsächlich zur Generierung detaillierter Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen verwendet, kann aber auch für andere Aufgaben wie Inpainting, Outpainting und die Erzeugung von Bild-zu-Bild-Übersetzungen auf der Grundlage einer Textaufforderung (Prompt) eingesetzt werden. Die Anwendung ist unter anderem über Clipdrop.co verfügbar.

Draw Things ist eine kostenfreie App für das iPad und funktioniert auf der Grundlage der Open-Source-Bilder-KI Stable Diffusion. Die Anwendung ist nach dem Download offline auf dem Gerät nutzbar und erfüllt somit die Datenschutzbestimmungen. Das Tool bietet viele Features wie etwa eine flexible Anpassung der Bildgrößen an.

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KI-Bildgeneratoren im Check: Frei verwendbare Grafik verfügbar!

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Die folgende Abbildung zeigt eine Reihe an interessanten Bildergeneratoren auf der Grundlage von Künstlicher Intelligenz. Die Auswahl ist bewusst recht vielfältig gehalten.

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KI-Tools für Bilder im Unterricht: Anwendung und Vergleich!

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KI-Tools für Bilder im Unterricht: Anwendung und Vergleich!

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KI-Tools für Bilder im Unterricht: Anwendung und Vergleich!

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1. Designer in Action

2. Design-Wissen

3. Kreative KI-Tools zur Bildgenerierung

Künstliche Intelligenz gewinnt zunehmend an Bedeutung und hat immer größeren Einfluss auf die kreative Arbeit. Hier erfährt man, welche KI-Tools zurzeit populär sind, welche Möglichkeiten sie bieten und welche Vor- und Nachteile entstehen, wenn es um die Generierung von Bildern geht.

KI Bild-Tools liegen im Trend
Künstliche Intelligenz ist eine der faszinierendsten Technologien unserer Zeit. Insbesondere im Bereich der Bildgenerierung hat die KI in den letzten Jahren enorme Fortschritte gemacht und wird von immer mehr Kreativen und Künstlern genutzt. Es ist also kein Wunder, dass KI-generierte Bilder zu den Design-Trends 2023 gehören.
KI-Bildgeneratoren können heutzutage Anwendung in verschiedenen Bereichen wie z.B. im Design von Produkten, der Filmproduktion, der Werbung oder der Entwicklung von Videospielen finden. Sie werden auch oft für künstlerische Zwecke eingesetzt, indem sie als Werkzeug für digital arbeitende Kreative dienen, um schnell und einfach neue Kunstwerke zu erstellen oder auf neue Ideen zu kommen.

Wie funktionieren KI-Bild-Generatoren?

Ein KI-Bildgenerator (auch bekannt als „Generative KI" oder „Deep Learning-Modell") ist ein computergestütztes Programm, das Bilder erstellen kann, die aussehen, als wären sie von echten Menschen geschaffen worden. KI-Programme können Bilder generieren, indem sie Millionen von Beispielen aus einem Datensatz lernen und dann versuchen, neue Werke zu erschaffen, die ähnlich aussehen, wie die im Datensatz enthaltenen Quelldaten.

Die Erklärung, wie eine KI arbeitet - aus Sicht eines KI-Bildgenerators (Midjourney). Prompt: „Explanation of how an AI works:: blueprint drawing::3.4 NASA::1 realistic::1 surreal::1 ultra modern::1 photorealistic::1 graphic novel::1 concept art::1 -ar 2:1 -v 4 -quality 2 -stylize 1000 -chaos 0"

Die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren basiert auf der sogenannten „neuronalen Netzwerktechnologie", bei der ein künstliches neuronales Netzwerk gebildet wird, das auf eine bestimmte Aufgabe (wie beispielsweise die Bildgenerierung) trainiert wird.

Das neuronale Netzwerk kann dann verwendet werden, um neue Bilder zu erstellen, indem es Muster und Merkmale von Bildern erkennt und kombiniert, um ein neues Bild zu generieren. Dabei lassen sich häufig verschiedene Parameter wie Stile, Farben, Formen oder Texturen vorgeben, aus denen das KI-Tool dann ein einzigartiges Bild oder eine Illustration nach den gewünschten Einstellungen kreiert.

KI-Tool erstellt Illustration einer KI (Prompt: „Explanation of how an AI works:: blueprint drawing::3.4 NASA::1 realistic::1 surreal::1 ultra modern::1 photorealistic::1 graphic novel::1 concept art::1 -ar 2:1 -v 4 -quality 2 -stylize 1000 -chaos 0")

KI-Tools zur Bildgenerierung arbeiten oft nach dem Prinzip „Text zu Bild". Das bedeutet, dass sie in der Lage sind, Bilder auf der Grundlage von Textbeschreibungen (sogenannten „Prompts") zu generieren. Hierfür werden neuronale Netze mit einer großen Anzahl von Datensätzen trainiert, um es zu ermöglichen, aus der Beschreibung des Textes eine bildliche Vorstellung zu entwickeln. Beispielsweise kann ein KI-Tool einen Text wie „Ein Sonnenaufgang am Strand mit Palmen" in ein Bild umwandeln, das genau dieser Beschreibung entspricht. Dabei integriert der Generator dann selbständig Elemente wie Sonne, Palmen und den Strand in das Bild.

Bild eines Sonnenaufgangs am Strand mit Palmen - durch KI-Tool generiert (Prompt: „Photograph: sunrise on a beach with palm trees:: -ar 2:1 -v 4 -quality 2 -stylize 1000 -chaos 0")

Vorteile von KI-Tools zur Erstellung von Bildern

Die Verwendung von KI-Tools zur Generierung von Bildern kann einige Vorteile mit sich bringen:

Komplexität: Mit KI-Bildgeneratoren lassen sich komplexe Illustrationen und Grafiken erstellen, die von Menschenhand nur schwer zu reproduzieren wären.

Schnelligkeit: KI-Tools sind in der Lage, Bilder und Grafiken viel schneller als Menschen zu erstellen.

Inspiration: KI-Tools können die Arbeit von Kreativen erleichtern, indem sie ihnen bei der Erstellung von Skizzen, Entwürfen und Rendering helfen.

Effizienz: KI-Tools können den Arbeitsablauf von Kreativen effizienter gestalten, indem sie zeitaufwendige Aufgaben automatisieren. Dies gibt Designern mehr Zeit, um sich auf weitere kreative Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren.

Nachteile bei der Verwendung von kreativen KI-Tools

Es gibt allerdings auch viele Nachteile bei der Verwendung von KI-Tools - vor allem, wenn es um die Erstellung von Illustrationen, Bildern oder Zeichnungen geht:

Kreative Einschränkung: KI-Tools zur Bildgenerierung können die Kreativität und das eigene Urteilsvermögen der Designerinnen und Designer einschränken. Wenn Kreative sich zu sehr auf das Tool verlassen, können sie ihre eigene kreative Vision verlieren.

Qualitätsprobleme: Generierte Bilder bedeuten nicht gleich gute Bilder. KI-Bild-Tools können zwar ansprechende Ergebnisse erstellen, aber sie sind nicht immer perfekt. Beispielsweise haben selbst fortschrittliche Tools wie Dall-E oder Midjourney Probleme damit, Körperbereiche von Menschen richtig darzustellen. Hände mit 6 Fingern oder ein paar Arme mehr oder weniger sind keine Seltenheit. Zudem ist es häufig so, dass die generierten Bilder nur in einer bestimmten Dateigröße verfügbar sind und diese nicht immer für den gewünschten Zweck ausreicht.

Formulierungsprobleme: Wie sage ich es der KI? Viele KI-Bild-Generatoren akzeptieren ausschließlich eine englischsprachige Text-zu-Bild-Eingabe. Das kann Anwenderinnen und Anwender vor Sprachproblemen stellen, wenn es darum geht, ganz spezielle oder sehr detaillierte Ergebnisse zu erzielen. Viele Tools verwenden außerdem eigene Kürzel, um den sogenannten „Prompts" (Texbeschreibungen) den letzten Schliff zu verleihen. Es kann unter Umständen also sehr lange dauern, bis genau das Ergebnis erreicht wird, das man haben möchte.

Wie weit darf KI gehen?

Rechtsprobleme: Die rechtliche Situation bei der Nutzung von KI-Bildgeneratoren gestaltet sich komplex. Auch wenn es sich bei vielen KI-Bildgeneratoren um Open-Source-Software handelt, bedeutet dies nicht, dass die Nutzung dieser Software ohne weiteres rechtlich unbedenklich ist. Einer der wichtigsten Faktoren ist außerdem die Rechtspersönlichkeit der generierten Bilder. Diese hängt von mehreren Faktoren ab. Zudem sollte man bedenken, dass Bilder - auch wenn sie komplett mit einer KI generiert werden - noch lange nicht frei von Rechten Dritter sein müssen. Persönlichkeitsrechte spielen auch eine entsprechende Rolle.

Datenschutzprobleme: KI-Tools können Daten sammeln und speichern, die womöglich die Privatsphäre der Benutzer gefährden. In den Datenschutzerklärungen der KI-Tools sollte man sicherstellen, was mit den gesammelten Daten passiert und ob man mit dieser Nutzung einverstanden ist.

Auswahl an KI-Tools zum Erstellen von Bildern

Der Markt für KI-Tools zur Bilderstellung ist derzeit stark am Wachsen, da Künstliche Intelligenz in der Lage ist, Bilder schneller und effizienter zu generieren als jemals zuvor. Viele dieser Generatoren befinden sich noch im Beta-Status oder locken bereits mit kostenlosen Testzeiträumen.

Nichtsdestotrotz erhält man einen Überblick über den Funktionsumfang der entsprechenden KI-Bild-Tools. Hier kommt jedenfalls eine Auswahl mit mehr oder weniger bekannten Bildgeneratoren, die Kreative bei der Umsetzung ihrer Ideen behilflich sein können:

DALL-E 2

DALL-E 2 ist ein von OpenAI entwickeltes KI-Tool, das es ermöglicht, ein Bild oder eine Idee zu beschreiben und dann ein Bild zu generieren, das diese Beschreibung widerspiegelt.
zur Website
Midjourney

Midjourney ist ein KI-Bild-Tool, mit dem Benutzerinnen und Benutzern realistisch oder künstlerisch wirkende Bilder von Menschen, Objekten etc. erstellen können. Die Eingabe der „Prompts" (Textbeschreibungen) erfolgt über eine Befehlszeile, die an einen Bot oder einen Kanal auf einem Discord-Server gestellt wird.
zur Website
Callin'Matt

Mit Callin'Matt ist seit Anfang März 2023 ein neuer KI-basierter Text-zu-Bild-Generator auf den deutschen Markt gekommen. Dieser basiert auf der LLM-Technologie (Large Language Models). Mit den Funktionen „Enrich", „Wordpower" sowie einer bestimmten Auswahl an Voreinstellungen sollen Kreativen zudem passgenaue Befehle schreiben können, um personalisierte Ergebnisse zu erzielen.
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BlueWillow

BlueWillow ist ein KI-Bild-Generator, der Grafiken, fotorealistische Szenen und mehr aus Eingabeaufforderungen generiert. Verwendet werden mehrere KI-Bilderzeugungsmodelle. Nutzerinnen und Nutzer können im Discord beitreten, um entsprechende Eingabeaufforderungen zu stellen und bei Bedarf Unterstützung zu erhalten.
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DreamStudio Stable Diffusion

Stable Diffusion generiert digitale Bilder aus Beschreibungen in natürlicher Sprache. Die Technik wurde an der LMU München entwickelt und später durch eine entsprechende Zusammenarbeit von StabilityAI, LMU und Runway erweitert. DreamStudio befindet sich derzeit in der Betaphase und wird häufig aktualisiert.
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generated.photos

KI-generiertes Gesicht gesucht? generated.photos erstellt computergenerierte Gesichter, die sich entweder per Generator anpassen oder aus einer Auswahl von über 2 Millionen Fotos (kostenpflichtig) auswählen und herunterladen lassen.
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starryai

Kunstvolle Bilder lassen sich mit starryai erstellen. Täglich lassen sich bis zu 5 Artworks ohne Wasserzeichen erstellen.
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ArtBot

ArtBot ist ein inoffizieller Front-End-Webclient, der für die Interaktion mit dem Stable Horde-Cluster entwickelt wurde. Stable Horde ist eine Open-Source-Plattform, die auf ungenutzte GPU-Leistung zurückgreift, die von der Community bereitgestellt wird und es so jedem ermöglicht, generative KI-Kunstwerke zu erstellen.
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DiffusionBee

DiffusionBee ist ein Tool zum Generieren von KI-Kunst mithilfe der Stable Diffusion-Technologie. Es bietet zudem verschiedene Funktionen wie Text-zu-Bild-Generierung, Bildmodifikation, Vergrößerungen und vieles mehr.
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runway

Mit über 30 AI-Magic- Tools, Echtzeit-Videobearbeitung und mehr richtet sich runway an Personen, die Videos mit KI-Inhalten füllen möchten.
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Artflow.ai

Mit Artflow.ai lassen sich eigene, animierte Stories erstellen. Für diesen Zweck stehen verschiedene KI-generierte Assets zur Verfügung.
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Deep AI

Ein Text-To-Image-Generator, der eine Auswahl zwischen mehreren Stilen ermöglicht. Arbeitet zudem direkt im Browser. Der Entwickler beschreibt auf der Website, dass jedoch keine fotorealistischen Ergebnisse zu erwarten sind.
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artbreeder

Indem textliche Beschreibungen erfasst werden, lassen sich mit artbreeder einfache Collagen aus Formen und Bildern erstellen. Anschließend macht sich der Generator an die Erstellung der Bilder.
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dream by wombo

Mit "dream" sollen sich künstlerische Werke per KI erstellen lassen. Textliche Beschreibungen können per Eingabeaufforderung erfasst werden. Außerdem stehen verschiedene Kunststile zur Auswahl bereit.
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Deep Dream Generator

Dieser KI-Bildgenerator eignet sich unter anderem für die Erstellung von surrealistischen und künstlerischen Bildern. Fotos oder Texte können in eine Vielzahl von Stilen verwandelt werden.
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15 KI-Tools zur kreativen Bildgenerierung

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Welche KI-Bildgeneratoren sind derzeit angesagt? Hier kommen 15 kreative Tools zur Bildgenerierung in der Übersicht.

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Wichtig ist auch der negative Prompt. Damit kannst du ausschließen, was nicht auf dem Bild zu sehen sein soll. Unterschätze nicht die Wirkung und probiere es einmal aus. Hier eine kleine Sammlung von negativen Prompts. Ich habe in meinem Promptgenerator die englische Sprache verwendet, da die meisten Bildgeneratoren das besser verstehen.

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Text für Stable Diffusion generieren. Deutscher Prompt Generator. Für Anfänger gut geeignet, aber auch für Fortgeschrittene.

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Get Creative.

all samples were made with FLUX Pro

We offer FLUX.1 in 3 distinct variants

FLUX.1 [pro]

The best of FLUX.1, offering state-of-the-art performance image generation with top of the line prompt following, visual quality, image detail and output diversity. We are slowly ramping up our inference compute for FLUX.1 [pro] in our API. Moreover FLUX.1 [pro] can be accessed via our Partners Replicate and fal.ai. We also offer dedicated and customized enterprise solutions - reach out via flux@blackforestlabs.ai to get in touch.

or try it on

FLUX.1 [dev]

FLUX.1 [dev] is an open-weight, guidance-distilled model for non-commercial applications. Directly distilled from FLUX.1 [pro], FLUX.1 [dev] obtains similar quality and prompt adherence capabilities, while being more efficient than a standard model of the same size. FLUX.1 [dev] weights are available on HuggingFace and can be directly tried out on Replicate or fal.ai. For applications in commercial contexts, get in touch out via flux@blackforestlabs.ai.

FLUX.1 [schnell]

Our fastest model is tailored for local development and personal use. FLUX.1 [schnell] is openly available under an Apache2.0 license. Similar to FLUX.1 [dev], weights are available on Hugging Face and inference code can be found on GitHub. FLUX.1 [schnell] is also available via Replicate and fal.ai.

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Amazing AI models from the Black Forest.

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Tool

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Login to access and create your next design.

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Bildgenerator Demoversion von Stable Diffusion, Möglichkeit des Ausprobierens von Bildgenerierung ohne Login

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Stable Diffusion 2-1 - a Hugging Face Space by stabilityai

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Discover amazing ML apps made by the community

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Stabe Diffusion XL Turbo: Bilder erstellen mit “Echtzeit-Prompting”

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Stabe Diffusion XL Turbo: Bilder erstellen mit “Echtzeit-Prompting”

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Mit dem neuen Model von Stable Diffusion XL Turbo können nun auch Bilder in Echtzeit generiert werden. Einfach die Texteingabe live erweitern und parallel dazu werden dann die passenden Images mit einer kurzen Verzögerung dargestellt. Im unteren Video habe ich den Prompt immer weiter ausgeführt, also von "Windrädern" bis zum "Schiff im Comic Stil". So lassen sich z.B. ganz toll Bildergeschichten erzählen und im Handumdrehen ist die Story neu und in einem völlig anderen Look geschrieben. Diesen Prozess etwa per Screencast mit kostenfreien Browser-Tools wie Nimbus aufzeichnen, macht wirklich Spaß und kann durchaus als alternative Prüfung durchgehen.

SDXL ist über die Webseite https://sdxlturbo.ai ohne Anmeldung mit etwas mehr Verzögerung kostenfrei testbar. Eine weitere Möglichkeit, die Anwendung zu nutzen, wäre über Clipdrop.co. Dies ist mit Anmeldung und kostenfrei in einem sehr begrenzten Umfang möglich. Übrigens Stable Diffusion wird vom britischen Startup Stability.ai weiterentwickelt, wurde aber zu Beginn von Informatikern der LMU München konzipiert und auch auf Open Source via GitHub gestellt.

KI-Prüfungsformat

Live-Prompting etwa im Rahmen von Bild- oder auch Videogenerierungen lassen sich vielfältig zusammen mit einem Screenreader auch in Lehre und Unterricht einsetzen. Eine Aufgabe könnte etwa sein, eine Story bis zu 5 Minuten zu erstellen und diese in mindestens drei verschiedenen Stilrichtungen (Comic, Realistic....) im Rahmen von Themen wie Technik, Natur oder Fantasy. Wie entsteht ein Windrad? Also vom "Ausbuddeln" der Erden bis zum Windpark und Nutzung des Stroms etwa für E-Autos. Es gäbe wirklich sehr viele aussagekräftige Bilder innerhalb solch einer Geschichte zu generieren. Für jedes aussagekräftige Image gibt es dann einen Punkt, einen Stern, eine Krone oder Ähnliches. Besonders tolle Bilder ließen sich dann zwischendurch auch speichern und etwa mit Anwendungen wie Pika Labs bis zu 4 Sekunden animieren. Auch die Animation von KI-Avataren mit Tools wie D-ID oder HeyGen ist kein Problem. Eine Art KI-Bilder-/Videogeschichte wäre so möglich und zwar kostenfrei! Und sogar die oberste Datenschützerin kann da nicht widerstehen. 😉

Und wer ist der Autor?
Dieser KI-Avatar wurde mit dem Tool D-ID (siehe Wasserzeichen) animiert. Das Bild wurde mit Ideogram.ai generiert.

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Stabe Diffusion XL Turbo: Bilder erstellen mit "Echtzeit-Prompting"

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Mit dem Model von Stable Diffusion XL Turbo können auch Bilder in Echtzeit generiert und Bildergeschichten für den Unterricht erzeugt werden.

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Run Stable Diffusion with customizable LoRA weights.

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Generate high-quality images from text. Dozens of general & anime Stable Diffusion models, with a free tier. Let the AI draw!

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generiert aus Bildern Prompts für Bildgeneratoren

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CLIP Interrogator - a Hugging Face Space by pharmapsychotic

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Discover amazing ML apps made by the community

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Blockade Labs: Erstelle deine 3D-Traumwelten per Prompt (mit 3D-Embeds)

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Blockade Labs: Erstelle deine 3D-Traumwelten per Prompt (mit 3D-Embeds)

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BlockadeLabs ist ein sehr kreatives Tool, das es Usern ermöglicht, mit nur einem Prompt toll designte 3D-Welten in verschiedenen Stilrichtungen zu generieren. Aktuell können bis zu 5 solcher Umgebungen kostenfrei, auch ohne Anmeldung erzeugt werden.

Die Funktionsweise der Anwendung ist dieselbe wie etwa bei den Bilder-KIs Midjourney, Stable Diffusion & Co. Einfach einen Prompt eingeben und die gewünschte Stilrichtung wie "Neon Punk" festlegen. Zack den Button betätigen und schon wird eine einzigartige 3D-Welt generiert, die es nur in dieser Ausführung gibt. Mit der Maus oder dem Zeigefinger kann die neu-geprompte Welt nun in 360 Grad erkundet werden. Ob nach links, rechts oder oben und unten: gerne alle Richtungen mal ausprobieren 😉

Wirklich toll ist die Möglichkeit auch ohne Anmeldung bis zu fünf 3D-Welten zu prompten und diese dann über den Download-Button per iFrame auf der eigenen Webseite einzubinden. Alle Embeds auf dieser Seite wurden von mir ohne Registrierung per HTML-Block eingebettet. Achtet beim Einbinden auf die Höhe (Height) & Breite (Width) des iFrame, der automatisch bei 700px zu 700px ausgegeben wird. Für das Smartphone ist eine Höhe von 700px zu groß, um bequem weiter scrollen zu können. Generell für alle Endgeräte ( Responsive) empfiehlt sich z.B. ein kurzes Anpassen auf z.B. max. 500px. In meinen Fall für diese Webseite Unidigital.news habe ich für die Desktop-Version die Breite auf exakt 800px gestellt, da das WordPress-Theme so konzipiert ist, damit Abbildungen & Sonstiges optimal ausgegeben werden.

Ebenfalls kann Eure "Area" als Link versendet werden, um dies etwa Kollegen zu senden oder via Social Media mit Followern zu Teilen. Weniger gut ist die Ladeintensität der Plattform, sodass ihr womöglich je nach Endgerät ein ganz klein wenig Geduld aufbringen müsst. Da es sich hierbei um 3D-Welten mit höheren Datenmengen handelt, ist dies völlig in Ordnung. Einfach kurz warten und zack sind die Umgebungen schon geladen. Im unteren Embed wurde übrigens die Stilrichtung Neon Punk angewandt. Mit diesem Stil arbeite ich generell sehr gerne, auch fernab von BlockadeLabs.

Die farbenfrohe 3D-Umgebung habe ich mit dem Stil Psychedelic Illustration kreiert und dies mit nur einem Satz (Prompt): " Erstelle einen futuristischen Hafen". Ein wirklich tolles Resultat, insbesondere hinsichtlich der schicken Farbtöne. In solchen Umgebungen kann man sich schnell mal für ein paar Minuten verlieren und sie regen unglaublich das Kreativzentrum an, wie ich finde. Als Empfehlung gebe ich an dieser Stelle mal ab, jeden Tag (kostenfrei) eine solche Traumwelt zu prompten, um kurz vom stressigen Alltag abzuschalten.

BlockadeLabs ist eine wirklich gelungene Anwendung, die auch in der kostenfreien Version sinnvoll genutzt werden kann. Sie eignet sich hervorragend, um kreative Prozesse bei Lernenden zu fördern. Mit nur einem Satz solch wunderschöne Märchenumgebungen zu generieren, ist eine tolle Erfahrung, ganz egal ob für jung oder alt. Mich jedenfalls hat das Tool jetzt schon überzeugt, obwohl die Funktionen dieser Anwendungen noch bei Weiten nicht am Maximum sind. Es wird spannend sein, mit welchen neuen Features BlockadeLabs in Zukunft begeistert. Wir kennen diese Entwicklung von den Bild-Generatoren wie DALLE-2 & Co, die stetig mit neuen Funktionen an den Start gehen, um die Kreativprozesse noch weiter zu verfeinern und auszubauen. Solche KI-Tools gehören für mich definitiv in den Bildungsbereich, also in Lehre & Unterricht, da sie schlichtweg das Potenzial haben, alle Beteiligten zu begeistern!

Eine wirklich super Aussicht wäre das Prompten von naturwissenschaftlichen 3D-Welten, um etwa mathematische Abbildungen besser verstehen zu können. Vor allem die technischen Fächer bereiten nicht wenigen Schülern & Studierenden Probleme, denen man mit besseren Visualisierungen begegnen könnte. Wie genau das Auge wissenschaftliche Prozesse erfasst, ist von großer Bedeutung. Mehr Räumlichkeit im Stile von 3D wäre eine tolle Alternative zu den herkömmlichen Darstellungen im Stile von 2D.

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Blockade Labs: Erstelle deine 3D-Traumwelten per Prompt (mit 3D-Embeds)

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BlockadeLabs ist ein sehr kreatives Tool, das es Usern ermöglicht, mit nur einem Prompt toll designte 3D-Welten in verschiedenen Stilrichtungen zu generieren.

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erstellt 360º Ansichten

kostenlos

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Create 3D worlds from text prompts without coding with our intuitive AI platform. Used in movies, games, education, and design.

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Avatare im Bildungsbereich: ChatGPT x Canva x HeyGen

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Avatare im Bildungsbereich: ChatGPT x Canva x HeyGen

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Als motivierender Einstieg in ein Geschichtsthema eignet sich ein sprechender Avatar einer berühmten Persönlichkeit. Hier zum Beispiel ein Avatar der bekannten Schweizer Philanthropin und Unternehmerpionierin (Nestlé) Adelheid Page-Schwerzmann, die von 1835 bis 1925 in der Zentralschweiz lebte.

Ich zeige dir nun in drei Schritten, wie du deinen eigenen Avatar erstellen kannst.

Schritt 1: ChatGPT Personenbeschreibung

ChatGPT4 mit DALL-E 3 darf keine Avatare von " spezifischen realen Personen " erstellen. Dafür kann ich ChatGPT sehr gut im Sinne von "Storytelling" einsetzen. Als erstes habe ich mir mit ChatGPT eine Kurzbiographie von Adelheid erstellen lassen. Prompt: Erstelle mir eine Kurzbiographie von Adelheid Page-Schwerzmann.

Danach habe ich ChatGPT gebeten, mir eine Zusammenfassung der Biografie zu schreiben, in der sich Adelheid selbst vorstellt. Prompt: Schreibe mir nun einen Text in 3 Sätzen, in dem sich Adelheid Page-Schwerzmann vorstellt.

Soll der Avatar eine jüngere Zielgruppe ansprechen, z.B. am Gymnasium, kann man den Text mittels neuem Prompt anpassen lassen. Prompt: Schreibe mir den Text nun so um, dass er für die Zielgruppe "17 Jahre" verständlich ist.

Um meinen Avatar Adelheid möglichst realistisch und vor allem als Zeitzeugin erscheinen zu lassen, habe ich mir von ChatGPT auch eine detaillierte Bildbeschreibung erstellen lassen. Dazu habe ich ein Webfoto der echten Adelheid auf ChatGPT hochgeladen mit der Aufforderung, mir das Bild genau zu beschreiben. Prompt: Beschreibe mir dieses Bild.

Schritt 2: Mit Canva einen Avatar erstellen

In Canva öffne ich das neue KI-Tool Magic Media. Die von ChatGPT generierte Bildbeschreibung habe ich zu einem Prompt mit klaren Ansagen gekürzt.

Prompt: A lady on an old photograph, from the late 19th, sepia tone and graininess. Her hair styled in braids that are looped on the sides of her head. Her hair is parted down the middle, a gentle smile, looking directly at the camera, giving a sense of connection with the viewer, wearing a dark dress with a light-colored collar.

Canva Magic Media liefert qualitativ sehr gute Bilder. Mit dem Zugang Canva Education Pro kann ich bis zu 500 Bilder pro Monat erstellen lassen. Der Zugang ist für Lehrkräfte bis Klassenstufe 12 kostenlos.

Zum Vergleich habe ich Bilder von DALL-E 3 und Canva mit dem gleichen Prompt erstellen lassen. Meiner Meinung nach erzeugt Canva deutlich ansprechendere Avatare.

Schritt 3: HeyGen x Canva = Lippensynchron sprechender Avatar

Bevor in Canva weitergearbeitet werden kann, muss ich mich einmalig kostenlos auf der Website von HeyGen anmelden: HeyGen - AI Video Generator Einmal registriert, kann ich in Canva direkt auf "App" klicken und HeyGen auswählen. Sollte die App nicht sichtbar sein, dann benutze diesen Link: https://www.canva.com/your-apps/AAFSMHx80yA/heygen-ai-avatars

Nachdem ich meinen von ChatGPT generierten Begrüssungstext in die Canva/ HeyGen App kopiert habe, kann ich aus verschiedenen deutschen Stimmen eine passende auswählen. Tipp: Lass dir deinen Text vor dem "Generieren" mit der Vorlesefunktion zur Probe vorlesen, damit du den Text oder die Stimme noch anpassen kannst.

In der kostenlosen Version stellt HeyGen 1 Credit in Canva zur Verfügung, was für 2 Avatare ausreicht. Wer an einem der wöchentlichen Webinare von HeyGen über Linkedin, Facebook oder YouTube teilnimmt, erhält weitere 5 Credits.

In meinen Kursen in der Lehrerfortbildung an der Pädagogischen Hochschule Zug zeige ich den Lehrkräften auch den Einsatz von sprechenden Avataren in Lernumgebungen. Hier ein Beispiel eines Avatars, den ich für eine immersive Lernumgebung im Englischunterricht erstellt habe. Die Avatare aus verschiedenen englischsprachigen Ländern begrüssen die Schüler:innen und stellen sich digital vor. Danach können die Schüler:innen wählen, welchem digitalen Pfad sie gerne folgen möchten.

Für einen motivierenden Einstieg kann ich auch mein Bitmoji sprechen lassen. Im folgenden Beispiel hörst du, dass du bei Canva mit HeyGen auch dein eigenes gesprochenes Audio hochladen kannst, so dass dein Avatar oder, wie im Beispiel, das Bitmoji mit deiner Stimme spricht.

Ein Bitmoji kann mit der Bitmoji-App auf dem iPad oder im Browser erstellt werden. Um einen eigenen Avatar zu erstellen, kann aus einer Vielzahl von Anpassungsmöglichkeiten gewählt werden. Wenn du dich als Avatar erstellt hast, erscheint eine Vielzahl von Avatar-Stickern, die alle wie du aussehen und die du dann mit HeyGen zum Sprechen bringen kannst.

Christine Stoltz arbeitet als Primarlehrerin in der 5. und 6. Klasse im Kanton Zug, Schweiz. Sie ist Gastreferentin an der Pädagogischen Hochschule Zug für den Fachbereich Fremdsprachen und bietet in der Lehrerinnen- und Lehrerweiterbildung der Pädagogischen Hochschule Zug Kurse zu "ChatGPT und KI im Fremdsprachenunterricht" und "Überfachliche Kompetenzen fördern mit digitalen Lernumgebungen" an. Sie hat die Ausbildung in Medien und Informatik für das Unterrichtsfach M&I abgeschlossen und absolviert nun den MAS "Digital Education" an der Pädagogischen Hochschule Zürich.

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Avatare im Bildungsbereich: ChatGPT x Canva x HeyGen

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Als motivierender Einstieg in ein Geschichtsthema im Schulunterricht eignet sich ein sprechender Avatar einer berühmten Persönlichkeit.

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Eigene Foto-Avatare mit HeyGen erstellen und animieren 

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Eigene Foto-Avatare mit HeyGen erstellen und animieren 

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Willst du Foto-Avatare erstellen, die dir für deine Video-Produktionen zur Verfügung stehen? Lerne, wie du mit HeyGen deinen eigenen Foto-Avatar generierst - entweder auf Basis deiner eigenen Fotos oder komplett KI-generiert. Erstelle einen Avatar, der deine Persönlichkeit widerspiegelt und experimentiere mit verschiedenen Outfits und Szenarien für flexible und kreative Videoeinsätze.

Ergebnis: Am Ende hast du einen Foto-Avatar erstellt, den du für Video-Projekte einsetzen kannst, und weißt, wie du verschiedene Looks und Szenen hinzufügst.

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Anleitung:

1. Pricing-Überblick: In der kostenlosen Version kannst du bis zu fünf Avatare erstellen und drei Videos pro Monat generieren (je max. drei Minuten). Der Creator-Plan bietet unbegrenzte Videoanzahl und längere Videos bis zu fünf Minuten.

2. Avatar-Erstellung starten: Gehe im Menü auf Assets > Avatars und wähle Photoavatar aus. Klicke auf Create Avatar.

3. Foto-Avatar erstellen:

Option 1: Fotos hochladen - Lade Fotos von dir hoch und achte auf gute Beleuchtung und verschiedene Perspektiven. HeyGen prüft die Fotos auf Qualität und Übereinstimmung.

Option 2: KI-generierten Avatar erstellen - Beschreibe das gewünschte Aussehen und HeyGen generiert einen neuen Avatar basierend auf deiner Beschreibung.

4. Modell trainieren: Nach dem Upload deiner Fotos (mind. 10 für beste Ergebnisse) klickst du auf Train Model. HeyGen trainiert das Modell auf deine Fotos.

5. Prompting für Looks und Settings: Nach dem Training kannst du mit Prompts (z. B. "Avatar sitting in a rooftop bar in New York City") verschiedene Szenen und Outfits erstellen. HeyGen generiert dazu jeweils vier Bilder.

6. Animierte Bewegung hinzufügen: Um den Avatar lebendig wirken zu lassen, kannst du ausgewählte Bilder animieren (Add Motion), um kurze Video-Clips zu erzeugen.

7. Video erstellen: Im Studio wählst du deinen Foto-Avatar, legst das Format fest und fügst Skript und Audiodaten hinzu. So entsteht ein vollständiges Video.

Lernziele:

Einen Foto-Avatar auf Basis eigener Fotos erstellen und trainieren.

KI-Avatare durch textbasierte Prompts erstellen und individualisieren.

Unterschiedliche Looks und Szenen für Avatare generieren.

Ein fertiges Video mit einem Foto-Avatar in HeyGen erstellen.

Weitere mögliche Anwendungsfälle:

1. Social Media Content erstellen: Erstelle Avatare in verschiedenen Settings für Social Media-Posts. Nutze sie, um regelmäßig Posts zu erstellen, ohne ständig neue Fotos von dir machen zu müssen.

2. Personalisierte E-Learning-Videos: Generiere Avatare für verschiedene Altersgruppen und Ethnien, die als virtuelle Lehrkräfte in Schulungsvideos agieren können.

3. Virtuelle Kundenbetreuer: Erstelle Avatare, die als digitale Assistenten Kundenanfragen in Videos beantworten können - ideal für Onboarding oder FAQ-Videos.

4. Produktvorstellungen mit virtuellen Testimonials: Lass deinen Avatar Testimonials für Produkte oder Dienstleistungen geben. So kannst du verschiedene Zielgruppen ansprechen und durch den Einsatz eines Avatars Vertrauen schaffen.

5. Markenbotschafter für Kampagnen entwickeln: Erstelle einen Avatar, der deine Marke repräsentiert und in verschiedenen Outfits und Umgebungen für Marketingzwecke eingesetzt wird.

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Eigene Foto-Avatare mit HeyGen erstellen und animieren

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Willst du Foto-Avatare erstellen, die dir für deine Video-Produktionen zur Verfügung stehen? Lerne, wie du mit HeyGen deinen eigenen Foto-Avatar

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AI-powered video

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AI Video Generator | #1 on G2’s 2025 Top 100 List | HeyGen

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HeyGen, rated 4.8/5 on G2, is the #1 AI video generator of 2025. Create professional AI-powered avatar videos, translate content, and bring ideas to life.

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The idea-to-video platform that sets your creativity in motion.

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How were these built?

All our experiments are all built with freely accessible web technology such as Web Audio API, WebMIDI, Tone.js, and more. These tools make it easier for coders to build new interactive music experiences. You can get the open-source code to lots of these experiments here on Github.

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All our experiments are all built with freely accessible web technology such as Web Audio API, WebMIDI, Tone.js, and more. These tools make it easier for coders to build new interactive music experiences. You can get the open-source code to lots of these experiments here on Github.

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Google Arts & Culture features content from over 2000 leading museums and archives who have partnered with the Google Cultural Institute to bring the world's treasures online.

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Built by Kyle McDonald, Manny Tan, Yotam Mann, and friends at Google Creative Lab. Thanks the The Philharmonia Orchestra, London for contributing some sounds to this project. The open-source code is available here.

Check out more at A.I. Experiments.

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Built by Kyle McDonald, Manny Tan, Yotam Mann, and friends at Google Creative Lab. Thanks the The Philharmonia Orchestra, London for contributing some sounds to this project. The open-source code is available here. Check out more at A.I. Experiments.

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Blend beats using machine learning to create music in a fun new way.

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Suno is building a future where anyone can make great music.

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SOUNDRAW | AI Music Generator - Royalty Free Beats

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We are proud to be a supporter of aiformusic, alongside Roland and UMG. Aiformusic is an initiative with principles centered around the responsible use of AI in music.

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SOUNDRAW | AI Music Generator - Royalty Free Beats

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AI music generator that lets you create royalty free beats in seconds. Customize every instrument, download stems, monetize your music-try SOUNDRAW for free.

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15 AI-Musikgenerator zum Komponieren von Melodien

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15 AI-Musikgenerator zum Komponieren von Melodien

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Im Zuge des technologischen Fortschritts werden unsere Aufgaben dank der künstlichen Intelligenz von Jahr zu Jahr einfacher.

KI-gestützte Tools und Geräte KI, wie auch Roboter, werden jetzt kreativ mit dem, was sie tun können. KI ist jetzt zum Beispiel in der Lage, Musik für Sie zu generieren, die Sie direkt für Ihre nächste Veröffentlichung verwenden können.

Auch wenn Sie kein Musiker sind, können Sie diese Musikgenerator-Tools verwenden, um Melodien für Ihre YouTube-Videos oder Werbekampagnen in den sozialen Medien.

Der beste Weg, diese Werkzeuge zu nutzen, ist, sie mit Ihrer Kreativität und Komposition zu kombinieren, um das beste Ergebnis zu erzielen. Auf diese Weise verwenden Sie sie eher als hilfreiche Ergänzung, als dass Sie sich vollständig auf sie verlassen.

Sehen wir uns einige der besten Musikgenerator-Tools an.

Haben Sie schon einmal von der Möglichkeit gehört, einen Song mit von KI erstellten Phrasen anzupassen? Das ist es, was Soundraw tut. Sie kombiniert künstliche Intelligenz mit seinem Musikgenerator, der das Komponieren von Melodien zu einem Kinderspiel macht.

Sie können mit diesem Tool innovative Musik anpassen, indem Sie zunächst das Genre, die Instrumente, die Länge und die Stimmung auswählen und dann nach Ihren Wünschen weiterarbeiten.

Es ist kompatibel mit Adobe Premiere Pro und Google Chrome. Sie können als kostenloser Benutzer einsteigen. Um die Musik herunterladen zu können, müssen Sie jedoch ein bezahltes Mitglied werden.

Musik machen und auf über 40 Plattformen teilen mit Boomy. Es ist ein weiteres erstaunliches Tool, mit dem Sie in Sekundenschnelle Musik komponieren können, ohne viel Arbeit zu haben.

Es ist eine sehr beliebte Wahl unter Musikern. 9,55% der weltweit aufgenommenen Musik wurde mit dieser Software erstellt - das heißt, 9.503.688 Songs wurden von Benutzern erstellt.

Lesen Sie auch: Musikmarketing 101 Tipps, Strategien und Tools

Das Beste an Boomy ist, dass es super einfach ist, von der Erstellung Ihrer Musik bis zum Hochladen auf Plattformen wie Spotify und TikTok und verdienen dann daran.

Die Nutzung ist absolut kostenlos, Jukebox ist eine Open-Source-Lösung, die Musik in einer Vielzahl von Genres und künstlerischen Stilen erzeugt. Sie stützt sich auf neuronale Netze zur Analyse von Musikdaten, damit die KI besser lernen kann, selbständig Originalmusik zu komponieren.

Alles, was Sie mit diesem Tool erstellen, kann nach Ihren Wünschen bearbeitet und angepasst werden. Auf der Jukebox-Homepage können Sie sich die mit Jukebox erstellten Hörproben anhören, um die Möglichkeiten des Tools besser zu verstehen.

Ein weiterer kostenloser Musikgenerator, Melobytes bietet eine Reihe von Anpassungsoptionen, mit denen Sie jedes Mal originelle Tracks erstellen können.

Zum Beispiel können Sie zunächst Musikstil, Tempo, Sprache, Geschlecht des Sängers und Text einstellen. Es gibt auch eine Option, um automatisch ein Musikvideo mit dem Song zu erstellen, was ziemlich cool ist.

Außerdem können Sie die Gesangseinstellungen anpassen, Audio Parameter und ggf. Videoeinstellungen. Um die Musik hervorzuheben, können Sie verschiedene Effekte wie Echo und Reverb verwenden.

AI-Musikzauber

Erhältlich als App für iPhone und iPad, AI-Musikzauber ermöglicht es Ihnen, Musik auf der Grundlage Ihrer bevorzugten Stimmung und Ihres Tempos zu erzeugen.

Sie können Melodien erstellen, indem Sie mit einer der Akkordfolgen beginnen und dann den gesamten Track anpassen, um ihn zu Ihrem eigenen zu machen. Sie können die Melodien weiter verfeinern, indem Sie eine Gesangs-Topline aufnehmen und hinzufügen.

Sie brauchen sich nicht anzumelden oder zu registrieren, um diese App zu nutzen, aber alle Ihre Dateien werden aus Sicherheitsgründen privat gehalten, so dass nur Sie über Ihr Gerät darauf zugreifen können. Benutzer können diese App herunterladen von App-Store.

Das AI-Modell von AIVA wurde jahrelang für diese Aufgabe trainiert, so dass Sie sicher sein können, dass es hervorragende Arbeit leistet. Es kann Musik komponieren, die für Werbung, Filme und jeden Zweck geeignet ist, der einen emotionalen Ausbruch von Gefühlen erfordert.

Sie können entweder Songs von Grund auf neu erstellen (innerhalb von Sekunden) oder Änderungen an bestehenden Songs vornehmen. Geben Sie einfach Ihre Präferenzen wie Stimmung, Genre, Stil usw. ein und überlassen Sie den Rest AIVA.

Wenn Sie dieses Tool zum Erstellen von Musik verwenden, müssen Sie sich nicht um die Lizenzierung von Musik kümmern.

Ecrett Musik

Wenn Sie ein Kreativer sind, der Schwierigkeiten hat, gute lizenzfreie Musik für seine Videos zu finden, dann können Sie die Ecrett Musik um Ihre eigene zu erstellen.

Nachdem Sie Ihre Präferenzen für die Art von Musik, die Sie suchen, festgelegt haben, komponiert dieses Tool jedes Mal automatisch Originaltitel auf dieser Grundlage, auch wenn Sie dieselben Parameter erneut auswählen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass keine doppelte Musik von den Benutzern erstellt wird.

Sie dürfen sie auch nach der Produktion anpassen. Was Sie mit Ecrett nicht tun können, ist, die Musikdatei so wie sie ist auf Plattformen zu verbreiten. Mit diesem Tool können Sie nur Musik zu Ihren Inhalten hinzufügen, z. B. podcasts, Videos und Spiele.

Es dauert nur wenige Sekunden, um Musik in Studioqualität zu erstellen mit Lautstark. Es kann Musik so schnell komponieren, weil die KI auf einen Katalog von 8 Millionen Musiktiteln und 150.000 Audioklängen trainiert wurde, um zu verstehen, was der Benutzer sucht.

Sobald Sie Ihr Genre ausgewählt und Ihre Präferenzen festgelegt haben, werden Titel generiert, die Sie auf unendlich viele Arten anpassen und zu Ihren eigenen machen können.

Die Kompositionen können exportiert werden in MP3, WAV, und Stems.

Beatoven.ai

Beatoven.ai ist ein KI-gesteuerter Musikgenerator, mit dem Nutzer anpassbare, lizenzfreie Musik zur Untermalung ihrer Videos oder Podcasts erstellen können. Durch den Einsatz fortschrittlicher KI-Musikgenerierungstechniken komponiert Beatoven.ai einzigartige stimmungsbasierte Musik, die perfekt auf den Inhalt abgestimmt ist. Der Prozess ist einfach und beinhaltet die Auswahl eines Genres/Stils, das Anpassen von Schnitten an die wechselnde Stimmung des Inhalts, die Auswahl aus einer breiten Palette von Stimmungen und die Komposition eines Tracks durch die KI.

Die Plattform richtet sich an verschiedene Kreative, darunter Agenturen, YouTube-Autoren, Podcast-Autoren, Indie-Game-Entwickler und viele mehr. Benutzer können die perfekte Melodie finden Die Musik kann in Bezug auf Länge, Genre, Stimmung und Instrumente angepasst werden. Die Musik kann hinsichtlich Länge, Genre, Stimmung und Instrumenten angepasst werden. Beatoven.ai hat es sich zum Ziel gesetzt, zugängliche und qualitativ hochwertige lizenzfreie Musik zu liefern, um Content-Ersteller zu unterstützen und ihr Storytelling zu verbessern.

Sind Sie jemand, der leidenschaftlich gerne Musik komponiert und entwirft, aber aufgrund des knappen Budgets keine Zeit dafür hat? Nun, AI ist hier, um die Dinge zu verbessern. Mit Klangvoll können Sie die Leistung der künstlichen Intelligenz mit Ihrer Innovation und Ihrem musikalischen Können verbinden. Hören Sie auf, sich über Urheberrechtsverletzungen Gedanken zu machen, und suchen Sie nach originellen Melodien, die gut zu Ihrem Material passen.

Nie wieder eine kreative Blockade erleben. Rendern Sie die hochauflösende Datei eines Titels, der Ihnen gefällt, und laden Sie die Stems herunter. Mit nur wenigen Klicks und Drag-and-Drop können Sie Musik für Ihr Publikum erstellen, was es zu einem nützlichen Tool für YouTuber, Instagramer, Filmeditoren usw. macht.

Für den persönlichen Gebrauch. Es ist kostenlos. Es gibt jedoch verschiedene Tarife für Autoren von Inhalten und professionelle Musikproduzenten. Soundful ist wirklich ein kostengünstiger Ansatz, um Originalmusik in Studioqualität zu erhalten, die den Anforderungen Ihrer Marke entspricht.

Die Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz und der Erfindungsreichtum der Musikschaffenden machen eine für beide Seiten vorteilhafte Partnerschaft zwischen Menschen und Algorithmen möglich. Mubert empfängt Millionen von Samples von Hunderten von Künstlern, und die KI verarbeitet sie. Die Nutzer von Mubert können so weit gehen, wie es ihre Vorstellungskraft zulässt - vom gelegentlichen Twitch-Streamer bis hin zum Meister der Software-Entwicklung.

Produzenten, Musiker und Künstler können sich auf Mubert verlassen, wenn es darum geht, Geld mit ihren Werken zu verdienen. Mubert ermöglicht es Musikern, echtes Geld zu verdienen und gleichzeitig ihre Abhängigkeit von Live-Auftritten und Plattenlabels zu verringern. Auf der anderen Seite sind sich die Entwickler bewusst, dass sie durch die Lizenzierung von echten Musikern und Produzenten professionelle Audioinhalte erhalten.

Mubert ist eines der flexibelsten und leistungsstärksten Lizenzierungssysteme auf dem Markt, das eine Vielzahl von Autorisierungsoptionen, dynamische Streaming-Voreinstellungen und mehr als eine Million Samples von mehr als 4.000 Komponisten bietet.

Die neueste Entwicklung in der Musikindustrie ist die künstliche Intelligenz. Die Musikbranche hat in den letzten Jahren begonnen, der KI viel Aufmerksamkeit zu schenken. Die Art und Weise, wie wir Musik komponieren, aufführen und schätzen, verändert sich dadurch. MusicStar ist eine weitere KI-gesteuerte Musikproduktions-App.

Verschwenden Sie nicht Ihre Zeit damit, stundenlang nach neuen Songideen zu suchen. Wir haben einen tollen Generator, der für alle Künstler geeignet ist. Nutze ihn, um deine Kreativität anzuregen oder um deinen eigenen Song zu schreiben.

Sie müssen nur das gewünschte Musikgenre auswählen, z. B. Pop, Jazz, Rap, usw. Als Nächstes wählst du den von dir erwarteten Stil aus, gefolgt von den Liedtexten. Hier ist eine wirklich coole Funktion von MusicStar. Nutze es als Sprungbrett für deine Kreativität, indem du deine eigenen Texte hinzufügst! Oder du gibst den Text eines Liedes ein, das dir gefällt, und unser Generator liefert dir den Text dazu.

Uppbeat ist eine Online-Plattform zur Orchestrierung akustischer Kreationen mit Hilfe von Generative-AI. Der "AI Music Playlist Generator" ist das herausragende Merkmal dieser Anwendung. Sie können ihn mit Textbeschreibungen eines Videos, eines Szenarios, einer Referenz oder etwas anderem füttern, dank ChatGPT.

Diese Textanweisungen werden vom KI-Wiedergabelisten-Generator interpretiert, der dann eine personalisierte Wiedergabeliste mit den am besten geeigneten lizenzfreien Songs aus der Uppbeat-Musikbibliothek erstellt.

Dank modernster Technologien können Sie schnell eine Wiedergabeliste zusammenstellen, die ideal zu Ihnen passt. Jetzt, wo Sie Ihre Suche in Ihre eigenen Worte fassen können, sparen Sie Zeit und steigern Ihre Kreativität.

Sie empfiehlt die passende Musik, nachdem sie komplizierte Beschreibungen verstanden hat. Die von der KI erstellten Wiedergabelisten sind so angeordnet, dass die beste Musik zuerst gespielt wird. Mit Uppbeat erhalten Sie uneingeschränkten Zugang zu fantastischer Musik. Verabschieden Sie sich von den Tagen der mühsamen manuellen Musikerstellung, denn Uppbeat lässt Sie das nicht tun!

"Künstliche Intelligenz erweitert unsere Fähigkeiten. Auf diese Weise lässt sie uns menschlicher werden." Die Leistung der KI steht dem menschlichen Gehör in nichts nach, wenn es darum geht, es zu befriedigen. Stakkato ist eine solche Plattform, die Sie mit Hilfe von KI-Musik und Text-Co-Writer in einen höchst produktiven Zustand des kreativen Flusses bringt.

Auch wenn du als Songwriter den Wert eines starken Hooks verstehst, ist es nicht immer einfach, ansprechende Texte zu schreiben.

Die Funktion des KI-Liedtextgenerators erfüllt diesen Bedarf. Mit diesem Tool können Sie schnell überzeugende, kreative Songs schreiben. Staccato kann Vorschläge für den nächsten Takt Ihrer Musik machen, wenn Sie keine Ideen mehr haben.

Es gibt keine Lernkurve; verwenden Sie einfach Ihre bevorzugte DAW und Staccato Music, um Ideen zu erhalten, während Sie arbeiten.

Fadr AI ist eine E-Plattform, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz Musikstücken Leben einhaucht. Das Sounddesign-Tool kann das Tempo, die Tonart und die Akkordfolge eines jeden Songs analysieren, nachdem Gesang, Instrumente und Midi entfernt wurden. Außerdem erstellt es DJ-Mashups und Remixe aus Ihrer Musik.

Die Synchronisation wird von der Fadr-KI übernommen, so dass Sie alle kreativen Entscheidungen allein treffen können. Wählen Sie ein Genre und drücken Sie dann auf "Play". Verwenden Sie "S", um ein Solo zu spielen und "M", um die Instrumente zu dämpfen.

Mit Fadr Basic (kostenloses Modell) kann jeder Musikprozess durch den Zugriff auf die Remix-Technologie von Fadr verbessert werden. Sie können ganz einfach grundlegende Stems erstellen, MP3s herunterladen, Remixe erstellen und auch die Stimmen mit Fadr austauschen.

Premium-Funktionen wie individuelle Drum Stems, Fadr-Plugins, unbegrenzter Speicherplatz, Midi-Erkennung, individuelle Remix-Tracks, etc. sind über die kostenpflichtige Version zugänglich. Entdecken Sie diese neue Welt der KI-gesteuerten Song- und Musikkreation mit Fadr AI!

Vorteile der Verwendung eines AI-Musikgenerators

Die Verwendung eines KI-Musikgenerators bietet viele Vorteile, von denen wir hier einige nennen möchten:

Originale und urheberrechtsfreie Musik 🎵.

Diese Tools generieren 100% originale und urheberrechtsfreie Musik, die Sie für alle Projekte verwenden können, die Musik zum Mitklatschen benötigen. Das erspart Ihnen den Stress, eine Urheberrechtsklage zu bekommen, weil Sie die Musik von jemand anderem verwenden.

Sparen Sie eine Menge Zeit ⏱️

Etwas von Grund auf neu zu erstellen, nimmt immer mehr Zeit in Anspruch. Mit diesen KI-Tools zum Generieren von Musik können Sie also viel Zeit sparen. Nach dem Drücken einiger Tasten werden Ihnen einzigartige Melodien präsentiert.

Bringt dich auf Ideen, wenn du eine kreative Blockade hast 💡

Es ist superfrustrierend, wenn man versucht, neue Ideen zu entwickeln, wie der Track klingen soll, und man kommt einfach nicht aus seiner kreativen Blockade heraus.

Diese Tools helfen Ihnen in dieser Phase, indem sie Musik auf der Grundlage Ihrer Anforderungen generieren und Ihnen reichlich Ideen zur weiteren Verbesserung geben, damit Sie am Ende ein erstaunliches Ergebnis erzielen.

Schlussfolgerung

Mit diesen AI-Musikgenerator-Tools sind Sie auf dem besten Weg, Melodien zu komponieren, die nicht nur zeitsparend sind, sondern auch ohne großen Aufwand gut klingen.

Außerdem ist es eine großartige Möglichkeit, mit der Technologie voranzukommen und sich von der künstlichen Intelligenz ein wenig entlasten zu lassen.

Als Nächstes können Sie sich diese Musik-Visualisierer um das Engagement für Ihre Tracks zu verbessern.

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15 AI-Musikgenerator zum Komponieren von Melodien

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Dieser Artikel befasst sich mit den besten Musikgenerator-Tools, mit denen man Melodien komponieren kann.

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Künstliche Intelligenz und Human Enhancement

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Künstliche Intelligenz und Human Enhancement

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Möglichkeiten von KI für Religionspädagogik

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Möglichkeiten von KI für Religionspädagogik

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Jörg Lohrer: Möglichkeiten von KI für Religionspädagogik

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What Can AI-Generated Images Tell Us About Society’s Biases?

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What Can AI-Generated Images Tell Us About Society’s Biases?

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In September 2022, I explored how hopelessly excited we had gotten about AI-generated art. Midjourney had just launched its 1st public version, and everyone was trying to cash in on the hype. The Hot Takes were spicy, and The Discourse was breathless. As is often the case, the hype has since died down ( a little). But the algorithms have continued to improve.

As AI continues to reflect society through the data we feed it, the question "can we learn about the way society sees jobs by studying what Artificial intelligence think those jobs look like?" remains crucial. I wanted to see if AI-generated images had become a little more inclusive over the past 8 months. So I opened careerprofile.info to find the jobs employing the most people, fired up Midjourney, and got to work.

Below are the images algorithmically created by entering the name of major roles as prompt. They have not been retouched, and appear as they did in the Midjourney tool, then and now. The prompts have not changed.

Registered nurses

Insight
The algorithm has gotten a lot better there : nurses are represented as being both men and women. They are shown as being young. However, white people are still largely over-represented. While this is in line with how society sees these roles, it is not exactly in line with reality.

In the US, nurses are on average 31 years old. Only 10% are male, and 75% are white. The AI should have at least one minority represented... and no men.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Biases are important to acknowledge as AI is increasingly used in healthcare; a symptom assessor might make a mistake on a diagnosis if a black male nurse uses it, for example. Most of the data the algorithm would have been fed would not apply to him.

Customer service representatives

Insight
The algorithm used to struggle with faces. No longer. This prompt shows just how breath-takingly far we've gone in 8 months. Obviously, some issues remain. The people pictured are still white women (young, objectively beautiful ones), while the industry is a lot more diverse in reality. If experience is anything to go by, the algorithm should have shown smart young Indian men instead. And what's up with the 50s vibe in the bottom right picture?
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Customer support is likely the role the will be most impacted by artificial intelligence. In fact, it's already widely happening. If we are to enhance the men and women in these roles with technology, we should know who they are. And if that technology replaces them... we should at least have the kindness to face who we're kicking out of a job.

Truck drivers

Insight
The improvements are very visible here too. We're out of rest areas and into the trucks (which have remained red), with rough middle-aged men. The figures pictured are still mostly male, which is in line with the fact that most truck drivers are indeed male ( 84%).

The figures have gotten less large in the latest versions of the Midjourney algorithm, which I'm sure the 790,000 or so truck drivers in the US would appreciate.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
According to a report by the LA Times, most American truck drivers will be replaced by robots in the next ten years. In order to understand (and accurately picture) the impact this will have on society at large, it's important to ensure we have an accurate representation of this role.

Executive secretaries and administrative assistants

Insight
I'm going to be honest: I'm probably just as confused as you are. We're roughly seeing the usual stereotype of a woman by a cluttered desk in an office appears. But now there are... birds? The women are in the sky?

This is a particularly fascinating look at how AIs can sometimes " hallucinate" based on a seemingly innocuous prompt. It's a reminder that language is difficult, and that algorithms tend not to understand all of its nuances. Unless that's how Executive Assistants do work behind the shadows; they've always seemed to have magical powers.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
The role of assistant is often mis-represented. Particularly so in pop culture. Making sure that we see these people as more than coffee-bringers is tight sweaters is not just fair. It's right.

Elementary School Teachers

Insight
33% of primary school teachers are male. It seems that this statistic mattered little in September, and too much in May.

There are a few things to appreciate here. Firstly, the algorithm continues to understand that a teacher needs a classroom and students. What's firstly changed (beyond the details getting much better) is that teachers are sitting with their students, which is not really correct. Secondly, animals seem to be more present in the latest version. Are there dogs and birds in modern elementary schools' classes? One may only hope.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
There's been countless breathless articles written in recent months about how AI will transform education. The least we can do as we participate in the discourse is represent teachers appropriately.

Maintenance and repair workers

Insight
Midjourney was always good with blue-collar workers. Its latest iterations have gotten even better. Photo-realistically good, even. Workers have the right clothes, the right amount of fingers, hard hats... the whole nine yards.

Furthermore, while previous versions struggled with rooms and environments, this one knows exactly that repair-men work in workshops. Actual details are still a little blurry, but the "engine" is a great touch.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
These role have little chance of being automated over the short term. So we can let our imagination run wild; I don't think there'll be much of a negative impact there. Isn't that nice, for once?

Accountants and Auditors

Insight
Shots fired, I guess? I've know an lot of auditors in my days. And though they rarely look like the ones portrayed on the right... I swear the man on the top right is the Partner I worked for when at EY.

The details are better, but the idea is still there. Accountants need paper. They often travel in pack, like gazelles. They wear ties and don't like to be startled. Here's a picture of a gazelle wearing a tie.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
These roles are also very likely to become even more heavily automated over the next few years. It's important to understand that the people impacted are not only old men, but also plenty of young professionals, deserving of empathy.

Carpenter

Insight
I'm above all the wood jokes I'd make about the bottom right picture, so I won't make them. Good to see some diversity from Midjourney.

The post-apocalyptic slums have gone, replaced by strange workshops. Interestingly, the protective clothings have disappeared from the pictures. Hard hats may have never been necessary, but I'm sure some hand and eye protection is needed to have some longevity in the carpenter world.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
This role is also very unlikely to be automated over the near term. Have at it.

Lawyers

Insight
I know a lot of lawyers, and the few I sent these pictures to have described them as "accurate" and "spot on". Not because lawyers look like the the top right... but because they think they do, while in fact bearing a closer resemblance to the bottom right.

Over the past few months, it seems Midjourney put lawyers away from criminal proceedings in court (robes have disappeared), and back where they belong: stuffy offices. God bless them paper pushers.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Great lawyers will never be automated. Average lawyers will. Picturing them as more than evil corporate entities will go a long way to ensure we show some grace and empathy when they join the ranks of the enumployed by the hundreds of thousands.

CEO

Insight
If that's how AI sees CEOs, we may need to throw the whole thing away and start again. A better attention to details doesn't remove the bad taste from these pictures.

All figures pictured are clearly male, and seem to have gotten younger-looking over the months. CEOs are on average 33% women. The average CEO is 55+ years old. May I also add that I find adding a literal halo over the top right figure to be a bit much.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
CEOs put on their pants one leg at a time. They're no better than the rest of us. In fact, most of them lead very small structures of 10 employees or less. We need to understand that... and represent it accurately.

Entrepreneur

Insight
I've been an entrepreneur (it was awful). I'd never think of representing myself this way. And I believe those that would represent themselves as so should not be trusted. Let's get back to an ideal of blood, tears and sweat rather than lofty illusions of grandeur.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Western society worships innovators, giving them attributes they do not possess. As a result, we tend to believe they have all the answers. They do not, and make the world a worse place to live in ~40% of the time. We need less reverence and more oversight. That starts with how these people are represented.

Electrician

Insight
For the love of god, wear gloves my man! I think Midjourney is so happy that it can now do hands properly that it just refuses to have any person portrayed wear gloves. Other than that, it all seems fairly accurate, if a bit dark.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
This role is also very unlikely to be automated over the near term. Have at it.

Recruiter

Insight
Once again, I'm forced to ask. Hey, recruiters... Are you guys OK?

Why is AI bias important?

The 13 jobs above represent 47 million people. What did we learn about the evolution of the algorithm? It now manages a wider range of colours (goodbye orange), it's gotten better at environments, and its style is more eclectic. Sure.

But the ideas are still the same. While gender diversity has improved, racial diversity has not, and stereotypes still abound. AI fully represents our vision of things, not the statistical reality. This may quickly become problematic as tools such as Midjourney continue to spread.

Our elected leaders need to get to work answering a lot of questions to tackle this challenge. Who Determines the Narrative of AI-Generated Art? How Can AI-Generated Content Shape Career Choices? How Can AI Help Us Redefine Traditional Job Roles? Who Should Be Responsible for Ensuring Inclusivity in AI-Generated Images?

At the end of the day, technology merely holds a dark mirror to society, its triumphs and its inequalities. Maybe, just maybe, the best thing to come from it isn't a better understanding of our engineering prowess, but rather a better understanding of ourselves.

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What Can AI-Generated Images Tell Us About Society's Biases?

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In September 2022, I explored how hopelessly excited we had gotten about AI-generated art. Midjourney had just launched its 1st public version, and everyone was trying to cash in on the hype. The Hot Takes were spicy, and The Discourse was breathless. As is often the case, the hype has since died down ( a little).

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Risiken und Nebenwirkungen: Was bedeutet die Verbreitung von KI für unser Leben?

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Risiken und Nebenwirkungen: Was bedeutet die Verbreitung von KI für unser Leben?

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Info

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Der Text ist Teil des Materialpakets "KI in meinem Alltag - Bildungsmaterial für den Schulunterricht".

Ergänzend können folgende Materialien verwendet werden:

Dieses Material ist unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 verfügbar. Das Herunterladen, Teilen und Bearbeiten ist bei Namensnennung und Weitergabe unter den gleichen Lizenz-Bedingungen erlaubt.

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Risiken und Nebenwirkungen: Was bedeutet die Verbreitung von KI für unser Leben? | KI-Campus

# data[].attributes.attachment_link.description
Unser Text diskutiert die Fragen, welche Vor- und Nachteile KI-Verfahren für unsere Gesellschaft bringen, und gibt einen Überblick über Gestaltungsspielräume in der Entwicklung von KI-Anwendungen. Der Text kann als Material im Unterricht verwendet werden und ist unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 verfügbar.

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TaskCards ist eine Onlineplattform mit der Lehrer:innen Infos/Aufgaben für Schüler:innen DSGVO konform bereitstellen können.

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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Weltweit wollen Staaten und Behörden bei der Digitalisierung aufholen - und setzen dabei verstärkt auf Künstliche Intelligenz. Das geht allerdings nicht immer gut. Wolfgang Kerler von 1E9 hat mit Carla Hustedt darüber gesprochen, was Behörden beim Einsatz von KI beachten sollten.

Um den Anteil weiblicher Stimmen im Diskurs über die gesellschaftlichen Auswirkungen von Algorithmen und sogenannter „Künstliche Intelligenz" zu erhöhen, stellen wir hier eine Liste mit deutschsprachigen Algorithmen- und Algorithmenethik-Expertinnen* vor.

Algorithmen und künstliche Intelligenz (KI) spielen eine wachsende Rolle in Leit-, Fach- und sozialen Medien. Die Darstellung der Themen ist jedoch sehr einseitig und konzentriert sich mehr auf wirtschaftliche Potenziale als auf gemeinwohlorientierte Akteure und Perspektiven. Das zeigt unsere Analyse des Diskurses über Algorithmen und KI in deutschen Medien im Zeitraum von 2005 bis 2020.

Algorithmische Systeme können Sicherheitsbehörden dabei unterstützen, Kriminalitätsschwerpunkte vorherzusagen und dadurch mögliche Verbrechen zu verhindern. Zugleich kann ihr Einsatz aber auch dazu führen, dass bürgerliche Freiheiten eingeschränkt werden. In der Medizin lässt sich Krebs mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz deutlich besser entdecken, doch genauso könnten datenbasierte personalisierte Versicherungstarife unser solidarisches Gesundheitssystem aushebeln. Digitale Hilfsmittel können das [...]

Die Europäische Kommission will es, die Bundesregierung auch. Unternehmen wollen es schon lange und immer mehr zivilgesellschaftliche Organisationen kommen dazu. Die Rede ist vom Teilen und anschließenden Verarbeiten von Daten. Aber wie soll dieser Prozess des Teilens gestaltet werden? Dazu gibt es mindestens so viele Ideen wie Akteur:innen. In unserem Panorama der Datenteilungsmodelle gibt der Autor [...]

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Algorithmenethik - Künstliche Intelligenz im Dienst der Gesellschaft

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Weltweit wollen Staaten und Behörden bei der Digitalisierung aufholen - und setzen dabei verstärkt auf Künstliche Intelligenz. Das geht allerdings nicht immer gut. Wolfgang Kerler von 1E9 hat mit Carla Hustedt darüber gesprochen, was Behörden beim Einsatz von KI beachten sollten.

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Arbeitsblatt

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Die bemerkenswerten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben uns in eine Ära geführt, in der Computer nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch kreative Aufgaben wie das Erstellen von Bildern übernehmen können. In diesem Artikel werden wir tiefer in die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren eintauchen, von der Erschaffung von Bildern bis hin zu rechtlichen Überlegungen und bewährten Tipps für die besten Ergebnisse.
Wie entstehen Bilder durch KI?

Wie Chatbots eigentlich ihre Gespräche simulieren können, habe ich bereits in diesem Artikel näher beschrieben. Ein KI-Bildgenerator funktioniert ähnlich: Er erzeugt auf Basis einer Textbeschreibung ( Prompt) Bilder. Dabei gilt: Je präziser und detaillierter die Informationen, desto exakter ist das Ergebnis der KI. Darüber hinaus ist auch eine Bearbeitung bestehender Bilder möglich.

Das Generieren neuer Bilder ist deshalb möglich, weil die Programme mithilfe von riesiger Datenbanken darauf trainiert wurden, die Zusammenhänge zwischen Textbeschreibung und Bild zu erkennen. Die Bilder werden dabei zufällig erzeugt, sodass es keine identischen Ergebnisse gibt.

Um das möglich zu machen, verwenden KI-Bildgeneratoren spezielle künstliche Intelligenz-Modelle, wie zum Beispiel Generative Adversarial Networks (GANs) oder neuronale Netzwerke. Hier ist der Prozess grob dargestellt:

1. Datensammlung: Um KI-Modelle zum Erstellen von Bildern zu trainieren, benötigt man eine große Menge an Beispielfotos oder Bildern. Diese Daten dienen als Grundlage, damit die KI lernt, wie verschiedene Objekte, Formen, Farben und Muster aussehen.

2. Lernen von Mustern: Die KI analysiert diese Datensammlung und erkennt Muster und Zusammenhänge. Sie erkennt, wie beispielsweise ein Baum aussieht, welche Farben oft am Himmel vorkommen oder wie Gesichter strukturiert sind.

3. Generierung von Bildern: Nachdem die KI ausreichend gelernt hat, wie Bilder aufgebaut sind, kann sie neue Bilder erstellen. Der Prozess beginnt normalerweise mit einer zufälligen Menge von Daten, die "Rauschen" genannt werden. Die KI verwendet dann ihre erlernten Muster, um dieses Rauschen in ein Bild umzuwandeln.

4. Feinabstimmung: Die erzeugten Bilder sind oft am Anfang grob oder unscharf. Die KI nutzt Feedback-Mechanismen, um die Bilder schrittweise zu verbessern. Das Feedback kann von Menschen oder anderen KI-Teilen stammen, die beurteilen, wie realistisch die Bilder aussehen.

5. Iterativer Prozess: Die KI wiederholt diesen Prozess mehrmals. In jeder Iteration wird sie besser darin, realistische Bilder zu erzeugen, die den Mustern aus den Trainingsdaten ähneln.

Es ist wichtig zu verstehen, dass Bildgeneratoren nicht "kreativ" im menschlichen Sinne sind. Sie lernen lediglich statistische Muster aus den Trainingsdaten und generieren Bilder, die diesen Mustern ähneln. Die Qualität der generierten Bilder hängt stark von der Größe und Qualität der Trainingsdaten, der Architektur des Modells und den Trainingsparametern ab.

Woher stammen die Daten für KI-Bildgeneratoren?

Die Daten, die KI-Modelle verwenden, stammen aus verschiedenen Quellen wie öffentlichen Bildsammlungen, Kunstwerken und Fotos. Diese Daten werden verwendet, um den Modellen beizubringen, wie verschiedene Objekte aussehen, wie Farben funktionieren und wie die Elemente in einem Bild angeordnet sind. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Bilder in den Trainingsdaten urheberrechtlich geschützt sein können.

Die Bild-KI Adobe Firefly beispielsweise verwendet für ihre generierten Bilder nur Bilder aus der hauseigenen Stockfoto-Datenbank von Adobe. Hierbei können dann z.B. noch nachträglich mithilfe von Texteingaben auch noch Bilder in bereits KI-generierte Bilder integriert werden. Der Kreativität sind somit überhaupt keine Grenzen mehr gesetzt.

Sind KI-generierte Bilder urheberrechtlich geschützt?

In den USA können Nutzer*innen von Bild-KI wie Midjourney, Dall-E oder Stable Diffusion vorläufig keinen Urheberschutz für ihre Werke erwarten. Das geht aus einer Entscheidung des US-amerikanischen Copyright Office vom 21. Februar 2023 hervor. (siehe Artikel von t3n.de)

Ganz so einfach ist die Thematik allerdings dann doch nicht: KI-Bildgeneratoren könnten Bilder erzeugen, die urheberrechtlich geschützte Elemente enthalten. Es ist entscheidend, die Lizenzbestimmungen der Trainingsdaten zu überprüfen und die Nutzungsbedingungen der Plattform zu beachten, auf der die KI-Bilder generiert werden. Einige KI-Modelle könnten unter bestimmten Creative Commons-Lizenzen stehen, während andere möglicherweise restriktivere Bedingungen haben. Die Beachtung dieser rechtlichen Aspekte ist entscheidend, um mögliche Urheberrechtsverletzungen zu vermeiden.

OpenAI beispielsweise schreibt vor, dass Nutzer*innen von DALL-E insbesondere bei der Verbreitung über Social Media darüber informiert werden, dass der jeweilige Inhalt mithilfe von künstlicher Intelligenz erzeugt wurde. (vgl. urheberrecht.de)

Tipps für effektive Prompts

Prompts sind die Anweisungen, die man dem KI-Modell gibt, um ein Bild zu erstellen. Klare, präzise und detaillierte Anweisungen sind unerlässlich, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Vage oder mehrdeutige Formulierungen sollten unbedingt vermieden werden. Am besten experimentiert man mit verschiedenen Formulierungen, um herauszufinden, welche Art von Ergebnissen man erhält. Besonders effektiv sind englische Anweisungen. Natürlich kann für die Erstellung eines solchen Prompts auch eine andere KI, nämlich ChatGPT verwendet werden.

Folgende Punkte sollten unbedingt in einem guten Prompt enthalten sein:

Subjekt: Was soll überhaupt dargestellt werden? Was ist im Vordergrund zu sehen? z.B. Personen, Tierart, Charakter, Ort, Gegenstand

Details: Welche Kleidung soll die abgebildete Person tragen? Welche Accessoires soll sie besitzen? z.B. kurzer, scharzer Mantel, kurze, lange, blonde Haare etc.

Medium/Technik: in welchem Stil soll das Bild erstellt werden? z.B. fotorealistisch, Ölgemälde, Aquarell, Bleistiftzeichnung,Illustration oder Comic-Stil

Umgebung: Was befindet sich im Hintergrund? Innenraum, Wald, Auto usw.

Licht: Wie soll die Beleuchtung sein? Tageslicht, weich, Neon, Studiobeleuchtung, Nacht

Farbgebung: Gibt es einen gewünschten Filter? z.B. schwarz/weiß, gesättigt, monochromatisch

Stimmung: Wie soll das Bild wirken? z.B. friedlich, gruselig, dramatisch

Komposition: Wie ist die Person im Bild angeordnet? z.B. goldener Schnitt, zentral etc.

Perspektive: Wie wird die generierte Person dargestellt? z.B. Porträt, Vogelperspektive, Ganzkörperbild, Close-Up etc.

Beispiel für einen schlechten Prompt

Anhand dieses Beispiels ist erkennbar, das bei einem schlechten "Standard-Prompt" auch nur ein Standard-Bild dabei herauskommt. Bei der Eingabe "ein Hund" wird irgendein Porträtbild eines Hundes generiert, der zum Teil sogar recht böse blickt. Es gibt kaum einen Hintergrund und die Bilder wirken allgemein nicht besonders ansprechend.

Beispiel für einen guten Prompt

Viel bessere Ergebnisse bekommt man, wenn man dem Prompt zusätzliche Informationen hinzufügt. In meinem Beispiel von oben habe ich nun noch zusätzliche Informationen zum Hintergrund, zur Situationen, zur Beleuchtung und zur Kameraperspektive ergänzt.

Der Prompt lautet nun: "ein Hund spielt im einem schönen Garten, Ganzkörperansicht, angenehmes Licht, der Hund blickt direkt in die Kamera, verspielt, Sonnenschein".

Und siehe da: Sofort sind die Ergebnisse um Welten besser und sehr ansehnlich.

Dieses Beispiel eines Prompts der Bild-KI leonardo.ai zeigt, worauf geachtet werder sollte, um ein perfektes Ergebnis zu erreichen.

Das unglaublich realistische Ergebnisbild zeigt, zu welchen atemberaubenden Bildern die Bild-KI mittlerweile schon in der Lage sind. Eine tolle Hilfestellung für die Erstellung eines richtig guten Promps bietet der "Bild-Promptgenerator" von ki-im-alltag.de.

Was sind die empfehlenswertesten KI-Bildgeneratoren?

Ich persönlich habe bereits viele verschiedene Anbieter von KI-Bildgeneratoren getestet. Meine Favoriten sind Leonardo.ai, Midjourney, DALL-E, Adobe Firefly, Microsoft Bing Image Creator und Fooocus. Letzter ist ein Bild-KI, die lokal auf dem eigenen PC funktioniert, kostenlos und unbegrenzt nutzbar ist. Eine Anleitung dafür gibt es hier.

Da die verschiedenen Bildgeneratoren teilweise recht unterschiedliche Ergebnisse liefern, lohnt es sich sie alle auszuprobieren und zu vergleichen. In diesem Blog-Artikel von KI-im-Alltag werden die 8 besten Bildgeneratoren übersichtlich beschrieben und getestest.

Wer KI-Bildgeneratoren auch datenschutzkonform im Unterricht mit Schüler*innen nutzten will, verwendet dafür am besten die kostenlosen KI-Tools von Fobizz.

Fazit zu KI-Bildgeneratoren

KI ist und bleibt eine faszinierende Angelegenheit. Nie zuvor war es so einfach, sich mithilfe einiger Prompts fantastische Bilder generieren zu lassen, die genau den eigenen Vorstellungen entsprechen. Die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren ist eine faszinierende Verschmelzung von künstlicher Intelligenz und Kreativität.

Von der Generierung realistischer Bilder bis hin zur Einhaltung von Lizenzbestimmungen - es gibt viele Aspekte, die berücksichtigt werden müssen. Die Technologie bietet die Möglichkeit, erstaunliche künstlerische Werke zu schaffen, aber auch Herausforderungen in Bezug auf Urheberrecht und ethische Verantwortung. Letztlich werden KI-Bildgeneratoren unseren Blick auf Kunst und Kreativität weiter verändern, während wir uns in eine Zukunft bewegen, in der Mensch und Maschine auf immer engere Weise miteinander interagieren.

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Die bemerkenswerten Fortschritte in der künstlichen Intelligenz haben uns in eine Ära geführt, in der Computer nicht nur Daten verarbeiten, sondern auch kreative Aufgaben wie das Erstellen von Bildern übernehmen können. In diesem Artikel werden wir tiefer in die Funktionsweise von KI-Bildgeneratoren eintauchen, von der Erschaffung von Bildern bis hin zu rechtlichen Überlegungen und bewährten ...

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Präsentation

fobizz

https://plattform.fobizz.com/fortbildungen/1313-ki-im-kunstunterricht/lessons/12951

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Schematische Darstellung der Komponenten von Stable Diffusion. Innerhalb des Bildgenerators arbeiten viele verschiedene Prozesse

zusammen, um aus einer Texteingabe ein neues Bild zu erzeugen.

# data[].attributes.body
Im Autoencoder durchlaufen Bilder ein Kompressionsverfahren, bei dem ein neuronales

Netz Bilddaten am Ende in einer niedrigeren Dimension rekonstruiert (Abb. 4).

# data[].attributes.body
Ein U-Net besteht aus

einem Encoder (links)

und einem Decoder

(rechts). Bei Stable

Diffusion sorgt der

Encoder dafür, Bilder zu

verrauschen, während der

Decoder Rauschen aus

Bildern wieder herausrechnen

soll (Abb. 5).

# data[].attributes.headline
Forward- und Backward-Diffusion-Prozess (Abb. 6)

# data[].attributes.subject
Forward- und Backward-Diffusion-Prozess (Abb. 6)

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Beim Forward- und Backward-Diffusion-Prozess im Stable-Diffusion-Modell stellt das System ein verrauschtes Bild wieder her und soll

gleichzeitig bestimmen, wie stark das Bild verzerrt ist (Abb. 6).

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Stable Diffusion Modell

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By Lwneal - Own work, CC0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=153580528

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Meta - AI

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Segmentation - identifying which image pixels belong to an object - is a core task in computer vision and is used in a broad array of applications, from analyzing scientific imagery to editing photos. But creating an accurate segmentation model for specific tasks typically requires highly specialized work by technical experts with access to AI training infrastructure and large volumes of carefully annotated in-domain data.

Today, we aim to democratize segmentation by introducing the Segment Anything project: a new task, dataset, and model for image segmentation, as we explain in our research paper. We are releasing both our general Segment Anything Model (SAM) and our Segment Anything 1-Billion mask dataset (SA-1B), the largest ever segmentation dataset, to enable a broad set of applications and foster further research into foundation models for computer vision. We are making the SA-1B dataset available for research purposes and the Segment Anything Model is available under a permissive open license (Apache 2.0). Check out the demo to try SAM with your own images.

Reducing the need for task-specific modeling expertise, training compute, and custom data annotation for image segmentation is at the core of the Segment Anything project. To realize this vision, our goal was to build a foundation model for image segmentation: a promptable model that is trained on diverse data and that can adapt to specific tasks, analogous to how prompting is used in natural language processing models. However, the segmentation data needed to train such a model is not readily available online or elsewhere, unlike images, videos, and text, which are abundant on the internet. Thus, with Segment Anything, we set out to simultaneously develop a general, promptable segmentation model and use it to create a segmentation dataset of unprecedented scale.

SAM has learned a general notion of what objects are, and it can generate masks for any object in any image or any video, even including objects and image types that it had not encountered during training. SAM is general enough to cover a broad set of use cases and can be used out of the box on new image "domains" - whether underwater photos or cell microscopy - without requiring additional training (a capability often referred to as zero-shot transfer).

In the future, SAM could be used to help power applications in numerous domains that require finding and segmenting any object in any image. For the AI research community and others, SAM could become a component in larger AI systems for more general multimodal understanding of the world, for example, understanding both the visual and text content of a webpage. In the AR/VR domain, SAM could enable selecting an object based on a user's gaze and then "lifting" it into 3D. For content creators, SAM can improve creative applications such as extracting image regions for collages or video editing. SAM could also be used to aid scientific study of natural occurrences on Earth or even in space, for example, by localizing animals or objects to study and track in video. We believe the possibilities are broad, and we are excited by the many potential use cases we haven't even imagined yet.

Segment Anything's promptable design enables flexible integration with other systems. SAM could receive input prompts, such as a user's gaze from an AR/VR headset.

SAM: A generalized approach to segmentation

Previously, to solve any kind of segmentation problem, there were two classes of approaches. The first, interactive segmentation, allowed for segmenting any class of object but required a person to guide the method by iteratively refining a mask. The second, automatic segmentation, allowed for segmentation of specific object categories defined ahead of time (e.g., cats or chairs) but required substantial amounts of manually annotated objects to train (e.g., thousands or even tens of thousands of examples of segmented cats), along with the compute resources and technical expertise to train the segmentation model. Neither approach provided a general, fully automatic approach to segmentation.

SAM is a generalization of these two classes of approaches. It is a single model that can easily perform both interactive segmentation and automatic segmentation. The model's promptable interface (described shortly) allows it to be used in flexible ways that make a wide range of segmentation tasks possible simply by engineering the right prompt for the model (clicks, boxes, text, and so on). Moreover, SAM is trained on a diverse, high-quality dataset of over 1 billion masks (collected as part of this project), which enables it to generalize to new types of objects and images beyond what it observed during training. This ability to generalize means that, by and large, practitioners will no longer need to collect their own segmentation data and fine-tune a model for their use case.

Taken together, these capabilities enable SAM to generalize both to new tasks and to new domains. This flexibility is the first of its kind for image segmentation.

Here is a short video showcasing some of SAM's capabilities:

(1) SAM allows users to segment objects with just a click or by interactively clicking points to include and exclude from the object. The model can also be prompted with a bounding box.

(2) SAM can output multiple valid masks when faced with ambiguity about the object being segmented, an important and necessary capability for solving segmentation in the real world.

(3) SAM can automatically find and mask all objects in an image.

(4) SAM can generate a segmentation mask for any prompt in real time after precomputing the image embedding, allowing for real-time interaction with the model.

How SAM works: Promptable segmentation

In natural language processing and, more recently, computer vision, one of the most exciting developments is that of foundation models that can perform zero-shot and few-shot learning for new datasets and tasks using "prompting" techniques. We took inspiration from this line of work.

We trained SAM to return a valid segmentation mask for any prompt, where a prompt can be foreground/background points, a rough box or mask, freeform text, or, in general, any information indicating what to segment in an image. The requirement of a valid mask simply means that even when a prompt is ambiguous and could refer to multiple objects (for example, a point on a shirt may indicate either the shirt or the person wearing it), the output should be a reasonable mask for one of those objects. This task is used to pretrain the model and to solve general downstream segmentation tasks via prompting.

We observed that the pretraining task and interactive data collection imposed specific constraints on the model design. In particular, the model needs to run in real time on a CPU in a web browser to allow our annotators to use SAM interactively in real time to annotate efficiently. While the runtime constraint implies a trade-off between quality and runtime, we find that a simple design yields good results in practice.

Under the hood, an image encoder produces a one-time embedding for the image, while a lightweight encoder converts any prompt into an embedding vector in real time. These two information sources are then combined in a lightweight decoder that predicts segmentation masks. After the image embedding is computed, SAM can produce a segment in just 50 milliseconds given any prompt in a web browser.

In a web browser, SAM efficiently maps the image features and a set of prompt embeddings to produce a segmentation mask.

Segmenting 1 billion masks: How we built SA-1B

To train our model, we needed a massive and diverse source of data, which did not exist at the start of our work. The segmentation dataset we are releasing today is the largest to date (by far). The data was collected using SAM. In particular, annotators used SAM to interactively annotate images, and then the newly annotated data was used to update SAM in turn. We repeated this cycle many times to iteratively improve both the model and dataset.

With SAM, collecting new segmentation masks is faster than ever before. With our tool, it only takes about 14 seconds to interactively annotate a mask. Our per-mask annotation process is only 2x slower than annotating bounding boxes, which takes about 7 seconds using the fastest annotation interfaces. In comparison with previous large-scale segmentation data collection efforts, our model is 6.5x faster than COCO fully manual polygon-based mask annotation and 2x faster than the previous largest data annotation effort, which was also model-assisted.

However, relying on interactively annotating masks does not scale sufficiently to create our 1 billion mask dataset. Therefore, we built a data engine for creating our SA-1B dataset. This data engine has three "gears." In the first gear, the model assists annotators, as described above. The second gear is a mix of fully automatic annotation combined with assisted annotation, helping increase the diversity of collected masks. The last gear of the data engine is fully automatic mask creation, allowing our dataset to scale.

Our final dataset includes more than 1.1 billion segmentation masks collected on about 11 million licensed and privacy-preserving images. SA-1B has 400x more masks than any existing segmentation dataset, and as verified by human evaluation studies, the masks are of high quality and diversity, and in some cases even comparable in quality to masks from the previous much smaller, fully manually annotated datasets.

Segment Anything's capabilities are the result of training on millions of images and masks collected using a data engine. The result is a dataset of more than 1 billion segmentation masks - 400x larger than any prior segmentation dataset.

Images for SA-1B were sourced via a photo provider from multiple countries that span a diverse set of geographic regions and income levels. While we recognize that certain geographic regions are still underrepresented, SA-1B has a larger number of images and overall better representation across all regions than previous segmentation datasets. Moreover, we analyzed potential biases of our model across the perceived gender presentation, perceived skin tone and perceived age range of people, and we found that SAM performs similarly across different groups. Together, we hope this will make our work more equitable for use in real-world use cases.

While SA-1B made our research possible, it can also enable other researchers to train foundation models for image segmentation. We further hope that this data can become a basis for new datasets with additional annotations, such as a text description associated with each mask.

What lies ahead

In the future, SAM could be used to identify everyday items via AR glasses that could prompt users with reminders and instructions.

SAM has the potential to impact a wide range of domains - perhaps one day helping farmers in the agricultural sector or assisting biologists in their research.

By sharing our research and dataset, we hope to further accelerate research into segmentation and more general image and video understanding. Our promptable segmentation model can perform a segmentation task by acting as a component in a larger system. Composition is a powerful tool that allows a single model to be used in extensible ways, potentially to accomplish tasks unknown at the time of model design. We anticipate that composable system design, enabled by techniques such as prompt engineering, will enable a wider variety of applications than systems trained specifically for a fixed set of tasks, and that SAM can become a powerful component in domains such as AR/VR, content creation, scientific domains, and more general AI systems. And as we look ahead, we see tighter coupling between understanding images at the pixel level and higher-level semantic understanding of visual content, unlocking even more powerful AI systems.

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Segmentation - identifying which image pixels belong to an object - is a core task in computer vision and is used in a broad array of applications, from analyzing scientific imagery to editing photos. But creating an accurate segmentation model for specific tasks typically requires highly specialized work by technical experts with access to AI training infrastructure and large volumes of carefully annotated in-domain data.

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Bias und Verzerrungen in (KI) Bildern reflektieren

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Bias und Verzerrungen in (KI) Bildern reflektieren

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Fakes

Elke Höfler

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JavaScript required

It seems JavaScript is either blocked or disabled in your web browser. We totally get that. However, this page will not work without it.

If you are concerned about the security and privacy (or lack thereof) of JavaScript web applications, you might want to review the source code of the instance you are trying to access, or look for security audits.

Your options

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KI-Bilder im Unterricht: Fake News erkennen und entlarven

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KI-Bilder im Unterricht: Fake News erkennen und entlarven

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In diesem Blog-Beitrag stelle ich eine weitere Unterrichtseinheit zum Einsatz von KI gemeinsam mit den Schüler:innen im Unterricht vor.

Es geht hierbei um KI-Bildgeneratoren und Fake News - konkret wie man gefälschte Bilder erkennen und entlarven kann.

Nachfolgend erfahrt ihr, wie die Unterrichtseinheit Schritt für Schritt aufgebaut ist, welche KI-Befehle ihr benötigt und was bei der Durchführung zu beachten ist.

🎯 Die Unterrichtsidee: Fake News mit Bild-KI erstellen und entlarven

Text mit weißem Hintergrund

Umfang: 90 Minuten

Zielgruppe: Ab Klasse 8

Fach: Gemeinschaftskunde

Die Schüler:innen erstellen mithilfe von KI-Bildgeneratoren real wirkende Bilder zu fiktiven Ereignissen. Anschließend werden Abbildungen anhand von zuvor gesammelten Kriterien auf ihre Echtheit überprüft und als gefälscht entlarvt.

Die Schüler:innen erkennen dabei, wie einfach das Erstellen von real wirkenden, gefälschten Bildern mit KI ist. Die Schüler:innen entwickeln dadurch eine kritische Haltung gegenüber Abbildungen aus dem Internet und werden für Fake News sensibilisiert. In diesem Zuge lernen sie, wie Bilder anhand von Kriterien auf Ihre Echtheit überprüft werden können.

📚 Ablauf der Unterrichtseinheit

Disclaimer

Bei der Verwendung einer KI-Anwendung datenschutzrechtliche Bestimmungen zu beachten. Zu diesem Zweck sollten Lehrkräfte sich vor der Verwendung einer KI-Anwendung über die Datenschutzbestimmungen informieren und sicherstellen, dass die Anwendung den jeweiligen Anforderungen entspricht. Insbesondere sollten sensible Daten wie Name, Adresse oder Kontaktdaten nicht in die Anwendung eingegeben werden. Die Nutzung eines KI-Tools ohne Anmeldung ist zu bevorzugen.

Ablauf

1. Die Schüler:innen werden mit einem KI-generierten Bild konfrontiert, auf dem ein fiktives, möglichst empörendes Ereignis dargestellt wird.

Hierzu muss von der Lehrkraft im Vorfeld ein Bild mit einem KI-Bildgenerator erstellt werden. Es bietet sich an, ein Bild mit Bezug zu einem aktuellen politischen oder gesellschaftlichen Ereignis zu kreieren.

Text mit weißem Hintergrund

Dieses Bild habe ich mit der (mittlerweile kostenpflichtigen) Bild-KI Midjourney 5 für meinen Unterrichtseinstieg erstellt und dann dazu eine Story erfunden. Es soll eine Demonstration vor dem Reichstagsgebäude in Berlin darstellen, bei dem Protestierende gegen das Klimaschutzgesetz protestieren.

Natürlich könnt ihr auch einfach dieses Bild für eure Unterrichtseinstieg nehmen und eine passende Story dazu entwerfen. Kleinere Fehler sind beispielsweise bei der Linienführung des Gebäudes und bei den Personen in der Menschenmenge zu erkennen. bei genauerem Durch genaueres Hinsehen lässt sich das Bild entsprechend von den Schüler:innen als gefälscht entlarven.

2. Die Schüler:innen erkennen, dass es sich dabei um ein gefälschtes Bild handelt. In diesem Zuge werden Aspekte gesammelt, anhand derer sich gefälschte (KI-generierte) Abbildungen erkennen lassen bzw. mit denen sich Abbildungen auf Echtheit überprüfen lassen. Dies kann im Lehrgespräch oder materialgestützt erfolgen.
Mögliche Nennungen:

Bildfehler (deutlich / subtil)

Falsche Proportionen

Wiederholende Muster

Unnatürliche Beleuchtung

Unnatürliche Farben

Ungleichmäßige Schatten

Ungleichmäßige Schärfe

Fehlende Referenz

Fehlender Kontext

Zweck der Veröffentlichung

Gegenprobe (Bild sonst nicht auffindbar, keine weitere Berichterstattung)

3. Die Lehrkraft leitet dazu über, dass sich Falschnachrichten mit Hilfe von KI sehr leicht erstellen lassen und KI-Bildgeneratoren täuschend echte Bilder erzeugen. Die Schüler:innen werden aufgefordert, dies zu überprüfen, indem sie selbst Fake News in Form von Bildern erzeugen.

4. Die Schüler:innen loggen sich in den KI-Bildgenerator ein und bereiten sich vor. Die Schüler:innen sollten außerdem bereits grundlegende technische Kenntnisse zur Nutzung von KI-Tools besitzen, insbesondere zur Eingabe von Befehlen. Falls sie diese Kenntnisse nicht besitzen, sollten sie an dieser Stelle vermittelt werden.

Für den Unterricht kannst du die bildgenerierende KI Stable Diffusion nutzen. Die bildgenerierende KI ist ohne Anmeldung und kostenlos nutzbar. Du schreibt einfach in das Chat-Fenster, wie das zu erstellende Bild aussehen soll und wenige Sekunden später erhältst du das Ergebnis.

Die Ergebnisse von Stable Diffusion sind zwar nicht ganz so beeindruckend wie die von Midjourney, sind aber dennoch meistens brauchbar.

Welche KI-Bildgeneratoren es sonst noch gibt und welche sich für den Unterricht eignen kannst du hier in meinem weiteren Blog-Artikel nachlesen.

5. Die Schüler:innen erstellen Abbildungen zu fiktiven Ereignissen.

Sobald passende Abbildungen erstellt sind, können sich die Schüler:innen zusätzlich eine passende Schlagzeile dazu überlegen, ggf. unter Verwendung eines textgenerierenden KI-Tools.

6. Die generierten Bilder werden von der Lehrkraft eingesammelt.

Ausgewählte Abbildungen werden anschließend im Plenum betrachtet. Die Schüler:innen wenden dabei die zuvor erarbeiteten Kriterien an und überprüfen die Bilder auf ihre Echtheit.

Von der Lehrkraft können zudem reale Bilder eingestreut werden, damit die Kriterien zur Überprüfung auch auf reale Bilder angewandt werden.

7. Abschließende Reflexion. Mögliche Schwerpunkte:

Was sind die wichtigsten Kriterien zur Erkennung von gefälschten Bildern?

Wie leicht war es, gefälschte Bilder mit KI-Bildgeneratoren zu erstellen?

Wie gut lassen sich gefälschte Bilder erkennen?

Wie können wir uns vor Fake News schützen?

Was nehme ich aus der Unterrichtseinheit mit?

Zum Abschluss des Lernprojekts sollen die Schüler:innen in der Lage sein, Abbildungen anhand von Kriterien auf Echtheit zu überprüfen und Falschnachrichten als solche zu erkennen.

📊 KI-Bilder: Weitere Beispiele

Die nachfolgenden Bilder würden ebenfalls mit einer Bild-KI erstellt. Mit der entsprechenden Schlagzeile lassen sich diese Bilder ebenfalls bestens für einen Unterrichtseinstieg nutzen. Bei genauerer Betrachtung sind auch bei diesen Bildern Fehler zu erkennen

Beispiel 1: Berliner Verkehr nach Überflutung lahmgelegt (Fake)

Beispiel 2: Schwere Sturmschäden nach Orkan (Fake)

Beispiel 3: Fischsterben in Hamburger Speicherstadt (Fake)

Beispiel 4 - Riesiger Andrang nach Einführung des 49-Euro-Ticket (Fake)

Beispiel 5: Schifffahrt wegen Hochwassers weiter eingestellt (Fake)

Beispiel 6: Demo am Brandenburger Tor (Fake)

🔎 Fazit

Mit dieser Unterrichtseinheit werden Lernende auf spannende und praxisnahe Weise in die Thematik der Fake News und der KI-Bildgeneratoren eingeführt. Dabei werden die Schüler:innen nicht nur befähigt, Falschnachrichten als solche zu erkennen, sondern erkennen auch, wie einfach es ist, gefälschte Bilder zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf der Vermittlung von Medienkompetenz und kritischem Denken, wodurch die Schüler:innen in die Lage versetzt werden, auch in Zukunft einen kritischen Blick auf Abbildungen aus dem Internet zu werfen.

Wenn ihr mehr zu KI-Bildgeneratoren erfahren wollt, dann schaut euch meinen Vergleich der von DALL-E 2, Midjourney und Stable Diffusion und Canva Image Generator an.

Ansonstenlasst mich gerne in den in den Kommentaren wissen, wie ihr die Unterrichtseinheit findet.

Hinweis:
Die Lernidee wurde in ähnlicher Form im Auftrag des LMZ BW erstellt. Baldige Erscheinung in der SESAM-Mediathek unter einer CC BY-SA-Lizenz.

In diesem Blog-Beitrag stelle ich eine weitere Unterrichtseinheit zum Einsatz von KI gemeinsam mit den Schüler:innen im Unterricht vor.

Es geht hierbei um KI-Bildgeneratoren und Fake News - konkret wie man gefälschte Bilder erkennen und entlarven kann.

Nachfolgend erfahrt ihr, wie die Unterrichtseinheit Schritt für Schritt aufgebaut ist, welche KI-Befehle ihr benötigt und was bei der Durchführung zu beachten ist.

🎯 Die Unterrichtsidee: Fake News mit Bild-KI erstellen und entlarven

Text mit weißem Hintergrund

Umfang: 90 Minuten

Zielgruppe: Ab Klasse 8

Fach: Gemeinschaftskunde

Die Schüler:innen erstellen mithilfe von KI-Bildgeneratoren real wirkende Bilder zu fiktiven Ereignissen. Anschließend werden Abbildungen anhand von zuvor gesammelten Kriterien auf ihre Echtheit überprüft und als gefälscht entlarvt.

Die Schüler:innen erkennen dabei, wie einfach das Erstellen von real wirkenden, gefälschten Bildern mit KI ist. Die Schüler:innen entwickeln dadurch eine kritische Haltung gegenüber Abbildungen aus dem Internet und werden für Fake News sensibilisiert. In diesem Zuge lernen sie, wie Bilder anhand von Kriterien auf Ihre Echtheit überprüft werden können.

📚 Ablauf der Unterrichtseinheit

Disclaimer

Bei der Verwendung einer KI-Anwendung datenschutzrechtliche Bestimmungen zu beachten. Zu diesem Zweck sollten Lehrkräfte sich vor der Verwendung einer KI-Anwendung über die Datenschutzbestimmungen informieren und sicherstellen, dass die Anwendung den jeweiligen Anforderungen entspricht. Insbesondere sollten sensible Daten wie Name, Adresse oder Kontaktdaten nicht in die Anwendung eingegeben werden. Die Nutzung eines KI-Tools ohne Anmeldung ist zu bevorzugen.

Ablauf

1. Die Schüler:innen werden mit einem KI-generierten Bild konfrontiert, auf dem ein fiktives, möglichst empörendes Ereignis dargestellt wird.

Hierzu muss von der Lehrkraft im Vorfeld ein Bild mit einem KI-Bildgenerator erstellt werden. Es bietet sich an, ein Bild mit Bezug zu einem aktuellen politischen oder gesellschaftlichen Ereignis zu kreieren.

Text mit weißem Hintergrund

Dieses Bild habe ich mit der (mittlerweile kostenpflichtigen) Bild-KI Midjourney 5 für meinen Unterrichtseinstieg erstellt und dann dazu eine Story erfunden. Es soll eine Demonstration vor dem Reichstagsgebäude in Berlin darstellen, bei dem Protestierende gegen das Klimaschutzgesetz protestieren.

Natürlich könnt ihr auch einfach dieses Bild für eure Unterrichtseinstieg nehmen und eine passende Story dazu entwerfen. Kleinere Fehler sind beispielsweise bei der Linienführung des Gebäudes und bei den Personen in der Menschenmenge zu erkennen. bei genauerem Durch genaueres Hinsehen lässt sich das Bild entsprechend von den Schüler:innen als gefälscht entlarven.

2. Die Schüler:innen erkennen, dass es sich dabei um ein gefälschtes Bild handelt. In diesem Zuge werden Aspekte gesammelt, anhand derer sich gefälschte (KI-generierte) Abbildungen erkennen lassen bzw. mit denen sich Abbildungen auf Echtheit überprüfen lassen. Dies kann im Lehrgespräch oder materialgestützt erfolgen.
Mögliche Nennungen:

Bildfehler (deutlich / subtil)

Falsche Proportionen

Wiederholende Muster

Unnatürliche Beleuchtung

Unnatürliche Farben

Ungleichmäßige Schatten

Ungleichmäßige Schärfe

Fehlende Referenz

Fehlender Kontext

Zweck der Veröffentlichung

Gegenprobe (Bild sonst nicht auffindbar, keine weitere Berichterstattung)

3. Die Lehrkraft leitet dazu über, dass sich Falschnachrichten mit Hilfe von KI sehr leicht erstellen lassen und KI-Bildgeneratoren täuschend echte Bilder erzeugen. Die Schüler:innen werden aufgefordert, dies zu überprüfen, indem sie selbst Fake News in Form von Bildern erzeugen.

4. Die Schüler:innen loggen sich in den KI-Bildgenerator ein und bereiten sich vor. Die Schüler:innen sollten außerdem bereits grundlegende technische Kenntnisse zur Nutzung von KI-Tools besitzen, insbesondere zur Eingabe von Befehlen. Falls sie diese Kenntnisse nicht besitzen, sollten sie an dieser Stelle vermittelt werden.

Für den Unterricht kannst du die bildgenerierende KI Stable Diffusion nutzen. Die bildgenerierende KI ist ohne Anmeldung und kostenlos nutzbar. Du schreibt einfach in das Chat-Fenster, wie das zu erstellende Bild aussehen soll und wenige Sekunden später erhältst du das Ergebnis.

Die Ergebnisse von Stable Diffusion sind zwar nicht ganz so beeindruckend wie die von Midjourney, sind aber dennoch meistens brauchbar.

Welche KI-Bildgeneratoren es sonst noch gibt und welche sich für den Unterricht eignen kannst du hier in meinem weiteren Blog-Artikel nachlesen.

5. Die Schüler:innen erstellen Abbildungen zu fiktiven Ereignissen.

Sobald passende Abbildungen erstellt sind, können sich die Schüler:innen zusätzlich eine passende Schlagzeile dazu überlegen, ggf. unter Verwendung eines textgenerierenden KI-Tools.

6. Die generierten Bilder werden von der Lehrkraft eingesammelt.

Ausgewählte Abbildungen werden anschließend im Plenum betrachtet. Die Schüler:innen wenden dabei die zuvor erarbeiteten Kriterien an und überprüfen die Bilder auf ihre Echtheit.

Von der Lehrkraft können zudem reale Bilder eingestreut werden, damit die Kriterien zur Überprüfung auch auf reale Bilder angewandt werden.

7. Abschließende Reflexion. Mögliche Schwerpunkte:

Was sind die wichtigsten Kriterien zur Erkennung von gefälschten Bildern?

Wie leicht war es, gefälschte Bilder mit KI-Bildgeneratoren zu erstellen?

Wie gut lassen sich gefälschte Bilder erkennen?

Wie können wir uns vor Fake News schützen?

Was nehme ich aus der Unterrichtseinheit mit?

Zum Abschluss des Lernprojekts sollen die Schüler:innen in der Lage sein, Abbildungen anhand von Kriterien auf Echtheit zu überprüfen und Falschnachrichten als solche zu erkennen.

📊 KI-Bilder: Weitere Beispiele

Die nachfolgenden Bilder würden ebenfalls mit einer Bild-KI erstellt. Mit der entsprechenden Schlagzeile lassen sich diese Bilder ebenfalls bestens für einen Unterrichtseinstieg nutzen. Bei genauerer Betrachtung sind auch bei diesen Bildern Fehler zu erkennen

Beispiel 1: Berliner Verkehr nach Überflutung lahmgelegt (Fake)

Beispiel 2: Schwere Sturmschäden nach Orkan (Fake)

Beispiel 3: Fischsterben in Hamburger Speicherstadt (Fake)

Beispiel 4 - Riesiger Andrang nach Einführung des 49-Euro-Ticket (Fake)

Beispiel 5: Schifffahrt wegen Hochwassers weiter eingestellt (Fake)

Beispiel 6: Demo am Brandenburger Tor (Fake)

🔎 Fazit

Mit dieser Unterrichtseinheit werden Lernende auf spannende und praxisnahe Weise in die Thematik der Fake News und der KI-Bildgeneratoren eingeführt. Dabei werden die Schüler:innen nicht nur befähigt, Falschnachrichten als solche zu erkennen, sondern erkennen auch, wie einfach es ist, gefälschte Bilder zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf der Vermittlung von Medienkompetenz und kritischem Denken, wodurch die Schüler:innen in die Lage versetzt werden, auch in Zukunft einen kritischen Blick auf Abbildungen aus dem Internet zu werfen.

Wenn ihr mehr zu KI-Bildgeneratoren erfahren wollt, dann schaut euch meinen Vergleich der von DALL-E 2, Midjourney und Stable Diffusion und Canva Image Generator an.

Ansonstenlasst mich gerne in den in den Kommentaren wissen, wie ihr die Unterrichtseinheit findet.

Hinweis:
Die Lernidee wurde in ähnlicher Form im Auftrag des LMZ BW erstellt. Baldige Erscheinung in der SESAM-Mediathek unter einer CC BY-SA-Lizenz.

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KI-Bilder im Unterricht: Fake News erkennen und entlarven 🧐🌅 - Manuel Flick

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Bild-KI im Unterricht: Entdecke im meiner Unterrichtseinheit die Möglichkeiten von KI-Bildgeneratoren im Unterricht und schau dir an, wie Schülerinnen und Schüler KI-Bilder und Fake News erkennen und entlarven können.

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05.07.21 Klimawandel Politik Fact Check Gesellschaft Es gibt keinen "Hitzebonus" für Bürgergeld-Empfänger Politik Fact Check Ukraine Video zeigt keine OSZE-Mitarbeiterin Politik Fact Check Gesellschaft Aiwanger und der Regenschirm: Wie es wirklich war Politik Fact Check Ukraine Drohnenvideo zeigt Gefangenenaustausch in der Ukraine Wirtschaft Fact Check Nein, es gibt kein Bürgergeld von 750 Euro als Inflationsausgleich ...

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Experience how "artificial intelligence" judges your face

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Sources

Language Use

This project purposefully avoids using the word "Artificial Intelligence", since there is nothing intelligent about these systems. I prefer to use the terms "machine learning" or "statistics on steroids", but I've settled on algorithms here.

Machine Learning models

Almost all the machine learning models used were downloaded "pre-trained" from open source projects I found on Github. This was done to make a point: we often say we should improve biased and/or error-prone machine learning models, but the reality is that most organisations don't train their own models. Instead, they use third parties that supply machine learning services, and it's in the interest of these parties to keep their systems as generic and "one size fits all" as possible. And then you have the parties who just implement whatever they can get their hands on, and hope nobody asks difficult questions.

The beauty scoring model was found on Github ( this or this one). The models to predict age, gender and facial expression/emotion are part of FaceApiJS, which forms the backbone of this project. Do note that its developer doesn't fully divulge on which photos the models were trained. Also, FaceApiJS is bad at detecting " Asian guys".

I actually trained the BMI prediction algorithm myself because I couldn't find any existing models that were small enough to use online. I downloaded all the BMI prediction projects I could find on Github, and was astonished to find some of them came with vast troves of photographs. I felt firty using them, but also felt that revealing what was going on was more important. I've documented some of the dodgy things I discovered along the way in this blogpost.

Videos, screenshots and other visual material

The videos were mainly constructed out of public domain source material from pexels.com and Pixabay.com. To the photographers who so kindly shared their work: thank you all for your wonderful generosity!

Other direct sources were used under the artistic, journalistic and educational copyright exception.

Specific sources

Attractiveness

TikTok (front page, recorded with a screen recorder). Their practise of showing content from beautiful people is explained here. While I couldn't confirm if TikTok does this algorithmically, Tinder actually has been on the record about this practice.

This academic research was the source of the beauty judgement interface. Another source was the SCUT-FCB dataset.

Age

Innovatrix offers surveillance systems that analyse the demographics of store visitors. The picture was downloaded form their website.

Tinder (front page, screenshot).

Gender

Check out This article if you want to understand why an algorithm that tries to sort people into just two categories can upset some people.

Body Mass Index (BMI)

The BMI prediction project that was created by researchers who work at Google can be found here (not anymore, they deleted it!). Although all signs point to this project being a part of Google's practise, I sent an email to the makers to verify this, and got a quick response that it was a personal project. I then changed the video to say "researchers who work at Google" intead of "Google's health lab in India".

For more juicy details I refer you to the in-depth blogpost mentioned earlier.

Life expectancy

There are a lof of projects on Github that explore this idea, some of them as part of (Kaggle) contests set-up by the insurance industry. After exploring how these worked, I created my own wishy-washy implementation. There is no machine learning involved here, it's just a lookup in a table of life expectancies per country, the average BMI in that country, and then a calculation on how BMI might affect that. There is very little merit in this calculation, but then again that doesn't seem to be a requirement for calling yourself a data scientist.

Closer / Face print

Deepcamai.com is no longer online, perhaps it was removed after the scandal around Rite Aid. It can still be found using the Internet Archive's wayback machine. The Chinese parent company Deepcam has a Chinese website. There is also an Australian website. Wait, it turns out the USA company has rebranded itself to PDActive. The website is virtually identical to the old deepcamai.com website.

The visual effect that shows how the video feed is first turned into a mathematical representation based on contrast is built using HOG descriptor. The code was modified to work in the browser.

Emotions

Surfing behaviour

Visual Website Optimizer - Video source

HotJar. Learn more about the screen recording feature here.

Mouse movement was recorded using a small script called Wix client recorder (MIT license). As always, this runs in your own browser - the recording never leaves your computer, and will be gone as soon as you close the browser window.

Tip: you can protect yourself from these practices by installing browser addons such as uBlock Origin and uMatrix. Also check out Privacy Badger, HTTPS Everywhere, and Decentraleyes.

Conclusion

Jon Penney researched how Wikipedia was used after the Snowden revelations, and noticed that pages about sensitive topics such as terrorism were visited less. Later research strengthened the notion that this was caused by self-censorship.

You may also enjoy the follow-up game I made: AreYouYou.eu.

EU funded

This project has received funding from the European Union's Horizon 2020 research and innovation programme, under grant agreement No 786641.

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In this test face detection algorithms will determine how normal you are. 100% privacy friendly.

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Vorrang menschlichen Handelns und menschlicher Aufsicht

Transparenz

Vielfalt, Nichtdiskriminierung und Fairness

Gesellschaftliches und ökologisches Wohlergehen

Datenschutz und Datenqualitätsmanagement

Technische Robustheit und Sicherheit

Rechenschaftspflicht

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Die vier wichtigsten Grenzen

1. Die Tendenz zu voreingenommenen oder ungewollt diskriminierenden Aussagen: Large Language Models werden mit großen Mengen Text trainiert, der möglicherweise voreingenommen oder diskriminierend ist. Denn auch wir Menschen sind voll von unbewussten Vorurteilen. Dies kann dazu führen, dass das Modell solche Tendenzen reproduziert, wenn es später Texte generiert.

2. Das Fehlen von Kontextwissen und Empathie: Large Language Models haben keine eigenen Erfahrungen oder Gefühle und können daher Schwierigkeiten haben, den Kontext oder die Bedeutung von Texten oder Aussagen richtig zu verstehen oder die Perspektive anderer einzunehmen.

3. Large Language Models können Schwierigkeiten haben, mit unvollständigen oder impliziten Informationen umzugehen, die für den Menschen selbstverständlich sind. Dies kann dazu führen, dass das Modell unklare oder unlogische Antworten generiert.

4. Die Aktualität der Testdaten ist entscheidend darüber auf welcher Informationsbasis die KI die Antworten generiert. Bei ChatGPT sind es ausschließlich Daten bis 2021 – Wer der aktuelle Bundeskanzler von Deutschland ist, würde zur falschen Antwort führen.

(Quelle Schulflix)

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Hier finden Sie Anregungen dazu, wie Sie neue Tools wie ChatGPT aktiv nutzen und mit Ihren Schüler:innen diskutieren können. Selbst wenn Sie diesen gegenüber skeptisch sind, ist eine aktive Auseindersetzung mit diesen besser als sie zu ignorieren oder zu verbieten: Denn nur so können gemeinsame Regeln aufgestellt werden.

Mit den folgenden Unterrichtsbeispielen geben wir Ihnen Anregungen, wie Sie das Thema Internetbetrug mit Ihren Schüler:innen thematisieren können. Als Basis dafür dienen die Fake-Fallen des Projektes Vorsicht, Falle!

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Saferinternet.at unterstützt Kinder, Jugendliche, Eltern und Lehrende beim sicheren, kompetenten und verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Medien.

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Selbstlernkurs

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Risiken und Nebenwirkungen: Was bedeutet die Verbreitung von KI für unser Leben?

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Risiken und Nebenwirkungen: Was bedeutet die Verbreitung von KI für unser Leben?

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Info

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Der Text ist Teil des Materialpakets "KI in meinem Alltag - Bildungsmaterial für den Schulunterricht".

Ergänzend können folgende Materialien verwendet werden:

Dieses Material ist unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 verfügbar. Das Herunterladen, Teilen und Bearbeiten ist bei Namensnennung und Weitergabe unter den gleichen Lizenz-Bedingungen erlaubt.

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Risiken und Nebenwirkungen: Was bedeutet die Verbreitung von KI für unser Leben? | KI-Campus

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Unser Text diskutiert die Fragen, welche Vor- und Nachteile KI-Verfahren für unsere Gesellschaft bringen, und gibt einen Überblick über Gestaltungsspielräume in der Entwicklung von KI-Anwendungen. Der Text kann als Material im Unterricht verwendet werden und ist unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 verfügbar.

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What Can AI-Generated Images Tell Us About Society’s Biases?

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What Can AI-Generated Images Tell Us About Society’s Biases?

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In September 2022, I explored how hopelessly excited we had gotten about AI-generated art. Midjourney had just launched its 1st public version, and everyone was trying to cash in on the hype. The Hot Takes were spicy, and The Discourse was breathless. As is often the case, the hype has since died down ( a little). But the algorithms have continued to improve.

As AI continues to reflect society through the data we feed it, the question "can we learn about the way society sees jobs by studying what Artificial intelligence think those jobs look like?" remains crucial. I wanted to see if AI-generated images had become a little more inclusive over the past 8 months. So I opened careerprofile.info to find the jobs employing the most people, fired up Midjourney, and got to work.

Below are the images algorithmically created by entering the name of major roles as prompt. They have not been retouched, and appear as they did in the Midjourney tool, then and now. The prompts have not changed.

Registered nurses

Insight
The algorithm has gotten a lot better there : nurses are represented as being both men and women. They are shown as being young. However, white people are still largely over-represented. While this is in line with how society sees these roles, it is not exactly in line with reality.

In the US, nurses are on average 31 years old. Only 10% are male, and 75% are white. The AI should have at least one minority represented... and no men.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Biases are important to acknowledge as AI is increasingly used in healthcare; a symptom assessor might make a mistake on a diagnosis if a black male nurse uses it, for example. Most of the data the algorithm would have been fed would not apply to him.

Customer service representatives

Insight
The algorithm used to struggle with faces. No longer. This prompt shows just how breath-takingly far we've gone in 8 months. Obviously, some issues remain. The people pictured are still white women (young, objectively beautiful ones), while the industry is a lot more diverse in reality. If experience is anything to go by, the algorithm should have shown smart young Indian men instead. And what's up with the 50s vibe in the bottom right picture?
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Customer support is likely the role the will be most impacted by artificial intelligence. In fact, it's already widely happening. If we are to enhance the men and women in these roles with technology, we should know who they are. And if that technology replaces them... we should at least have the kindness to face who we're kicking out of a job.

Truck drivers

Insight
The improvements are very visible here too. We're out of rest areas and into the trucks (which have remained red), with rough middle-aged men. The figures pictured are still mostly male, which is in line with the fact that most truck drivers are indeed male ( 84%).

The figures have gotten less large in the latest versions of the Midjourney algorithm, which I'm sure the 790,000 or so truck drivers in the US would appreciate.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
According to a report by the LA Times, most American truck drivers will be replaced by robots in the next ten years. In order to understand (and accurately picture) the impact this will have on society at large, it's important to ensure we have an accurate representation of this role.

Executive secretaries and administrative assistants

Insight
I'm going to be honest: I'm probably just as confused as you are. We're roughly seeing the usual stereotype of a woman by a cluttered desk in an office appears. But now there are... birds? The women are in the sky?

This is a particularly fascinating look at how AIs can sometimes " hallucinate" based on a seemingly innocuous prompt. It's a reminder that language is difficult, and that algorithms tend not to understand all of its nuances. Unless that's how Executive Assistants do work behind the shadows; they've always seemed to have magical powers.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
The role of assistant is often mis-represented. Particularly so in pop culture. Making sure that we see these people as more than coffee-bringers is tight sweaters is not just fair. It's right.

Elementary School Teachers

Insight
33% of primary school teachers are male. It seems that this statistic mattered little in September, and too much in May.

There are a few things to appreciate here. Firstly, the algorithm continues to understand that a teacher needs a classroom and students. What's firstly changed (beyond the details getting much better) is that teachers are sitting with their students, which is not really correct. Secondly, animals seem to be more present in the latest version. Are there dogs and birds in modern elementary schools' classes? One may only hope.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
There's been countless breathless articles written in recent months about how AI will transform education. The least we can do as we participate in the discourse is represent teachers appropriately.

Maintenance and repair workers

Insight
Midjourney was always good with blue-collar workers. Its latest iterations have gotten even better. Photo-realistically good, even. Workers have the right clothes, the right amount of fingers, hard hats... the whole nine yards.

Furthermore, while previous versions struggled with rooms and environments, this one knows exactly that repair-men work in workshops. Actual details are still a little blurry, but the "engine" is a great touch.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
These role have little chance of being automated over the short term. So we can let our imagination run wild; I don't think there'll be much of a negative impact there. Isn't that nice, for once?

Accountants and Auditors

Insight
Shots fired, I guess? I've know an lot of auditors in my days. And though they rarely look like the ones portrayed on the right... I swear the man on the top right is the Partner I worked for when at EY.

The details are better, but the idea is still there. Accountants need paper. They often travel in pack, like gazelles. They wear ties and don't like to be startled. Here's a picture of a gazelle wearing a tie.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
These roles are also very likely to become even more heavily automated over the next few years. It's important to understand that the people impacted are not only old men, but also plenty of young professionals, deserving of empathy.

Carpenter

Insight
I'm above all the wood jokes I'd make about the bottom right picture, so I won't make them. Good to see some diversity from Midjourney.

The post-apocalyptic slums have gone, replaced by strange workshops. Interestingly, the protective clothings have disappeared from the pictures. Hard hats may have never been necessary, but I'm sure some hand and eye protection is needed to have some longevity in the carpenter world.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
This role is also very unlikely to be automated over the near term. Have at it.

Lawyers

Insight
I know a lot of lawyers, and the few I sent these pictures to have described them as "accurate" and "spot on". Not because lawyers look like the the top right... but because they think they do, while in fact bearing a closer resemblance to the bottom right.

Over the past few months, it seems Midjourney put lawyers away from criminal proceedings in court (robes have disappeared), and back where they belong: stuffy offices. God bless them paper pushers.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Great lawyers will never be automated. Average lawyers will. Picturing them as more than evil corporate entities will go a long way to ensure we show some grace and empathy when they join the ranks of the enumployed by the hundreds of thousands.

CEO

Insight
If that's how AI sees CEOs, we may need to throw the whole thing away and start again. A better attention to details doesn't remove the bad taste from these pictures.

All figures pictured are clearly male, and seem to have gotten younger-looking over the months. CEOs are on average 33% women. The average CEO is 55+ years old. May I also add that I find adding a literal halo over the top right figure to be a bit much.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
CEOs put on their pants one leg at a time. They're no better than the rest of us. In fact, most of them lead very small structures of 10 employees or less. We need to understand that... and represent it accurately.

Entrepreneur

Insight
I've been an entrepreneur (it was awful). I'd never think of representing myself this way. And I believe those that would represent themselves as so should not be trusted. Let's get back to an ideal of blood, tears and sweat rather than lofty illusions of grandeur.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
Western society worships innovators, giving them attributes they do not possess. As a result, we tend to believe they have all the answers. They do not, and make the world a worse place to live in ~40% of the time. We need less reverence and more oversight. That starts with how these people are represented.

Electrician

Insight
For the love of god, wear gloves my man! I think Midjourney is so happy that it can now do hands properly that it just refuses to have any person portrayed wear gloves. Other than that, it all seems fairly accurate, if a bit dark.
Why Is the Inclusivity of AI-Generated Images Important?
This role is also very unlikely to be automated over the near term. Have at it.

Recruiter

Insight
Once again, I'm forced to ask. Hey, recruiters... Are you guys OK?

Why is AI bias important?

The 13 jobs above represent 47 million people. What did we learn about the evolution of the algorithm? It now manages a wider range of colours (goodbye orange), it's gotten better at environments, and its style is more eclectic. Sure.

But the ideas are still the same. While gender diversity has improved, racial diversity has not, and stereotypes still abound. AI fully represents our vision of things, not the statistical reality. This may quickly become problematic as tools such as Midjourney continue to spread.

Our elected leaders need to get to work answering a lot of questions to tackle this challenge. Who Determines the Narrative of AI-Generated Art? How Can AI-Generated Content Shape Career Choices? How Can AI Help Us Redefine Traditional Job Roles? Who Should Be Responsible for Ensuring Inclusivity in AI-Generated Images?

At the end of the day, technology merely holds a dark mirror to society, its triumphs and its inequalities. Maybe, just maybe, the best thing to come from it isn't a better understanding of our engineering prowess, but rather a better understanding of ourselves.

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What Can AI-Generated Images Tell Us About Society's Biases?

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In September 2022, I explored how hopelessly excited we had gotten about AI-generated art. Midjourney had just launched its 1st public version, and everyone was trying to cash in on the hype. The Hot Takes were spicy, and The Discourse was breathless. As is often the case, the hype has since died down ( a little).

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makerspace

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This project runs under Creative-Commons License: (CC BY-NC-SA 3.0)

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Not my A.I. " Why artificial intelligence is a feminist issue?

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People of color have a new enemy: techno-racism

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People of color have a new enemy: techno-racism

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People of color have a new enemy: techno-racism | CNN

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Digital technologies used by government agencies and private companies can unwittingly discriminate against people of color, experts say.

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Nicht alles, was gelesen wird, ist wahr – wie Bots Meinungen über den Klimawandel manipulieren können.

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MachineLearning - nur positive Auswirkungen auf unsere Gesellschaft?

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MachineLearning - nur positive Auswirkungen auf unsere Gesellschaft?

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MachineLearning - nur positive Auswirkungen auf unsere Gesellschaft?

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In der Doppelstunde setzen sich die SuS mit den Auswirkungen des MachineLearning auf die Gesellschaft auseinander.

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ChatGPT – Chancen und Herausforderungen (Drag-and-Drop)

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ChatGPT – Chancen und Herausforderungen (Drag-and-Drop)

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ChatGPT – Chancen und Herausforderungen (Drag-and-Drop) | Medienportal der Siemens Stiftung

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Hinweise und Ideen: Als Lösung/Vorlage für die Übung kann die Infografik „ChatGPT – Chancen und Herausforderungen“ genutzt werden.

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Artificial Intelligence: examples of ethical dilemmas

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Artificial Intelligence: examples of ethical dilemmas

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UNESCO Playlist

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7 minutes to understand AI and key ROAM-X principles applying to its development

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The animation series were created based on the UNESCO publication Steering AI and Advanced ICTs for Knowledge Societies – a Rights, Openness, Access, and Mul…

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Apps als Begleitinstrumente in der Musik

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Apps als Begleitinstrumente in der Musik

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MUSIKERSTELLUNG MIT KI-GESANG

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Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen

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Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen

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Prim, Sek 1

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DigiLeG macht Schule | Lernumgebungen und digitale Werkzeuge für Ihren Unterricht in der Grundschule

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Lernumgebung "Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen" gedruckt am Mon, 19 Feb 2024 16:15:01 +0100. Sie finden die neueste Version unter https://www.digileg-macht-schule.de/lernumgebung/jan-der-roboter-und-die-frage-nach-dem-schuldigen-246/.

Lizenzangabe:

    ©

            Lernumgebung


    "Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen"
    von Lisa Kaiser, Jan Horna überarbeitet von Sophia Peukert



            unter der Lizenz

CC BY-SA 4.0 viaDigiLeG macht Schule

Die Kinder gewinnen Einblick in die Funktionsweise von schwacher künstliche Intelligenz.

Die Kinder analysieren, reflektieren und bewerten Chancen, Grenzen und Risiken von digitalen Alltagshelfern und künstlicher Intelligenz.

Die Kinder erkennen die Komplexität von alltäglichen Entscheidungssituationen, indem sie u. a. einen eigenen Roboter mit verschiedenen Funktionen analog auf dem Papier konzipieren.

Bereits seit langer Zeit sind digitale Technologien fester Bestandteil des Alltags von Kindern. Ob es sich dabei um das Smartphone, Instagram, Google oder Sprachassistenten wie Alexa oder Siri handelt - die digitale Welt ist bereits fest in unseren alltäglichen Lebensabläufen verankert. Es ist nun Aufgabe der Schule, diese alltäglichen Erfahrungen in einen fachlichen Kontext zu bringen. In unserer heutigen digitalen Welt gehört das Verständnis für das Wesen z. B. eines Algorithmus zum allgemeinen Wissensstand. Die Informatiksysteme um uns herum werden immer unauffälliger und treffen fortlaufend Entscheidungen, deren Auswirkungen wir ausgesetzt sind. Beispielhaft lassen sich an dieser Stelle personalisierte Werbung, automatisch generierte Playlists auf Spotify oder Suchmaschinenoptimierung anführen. Diese Informatiksysteme agieren durch ausgeklügelte Algorithmen. Nur wer das grundlegende Wesen des Algorithmus versteht, hat die Möglichkeit, ein Gefühl für komplexe Algorithmen zu entwickeln und somit kompetent über die Möglichkeiten, Grenzen und die gesellschaftliche Wirkung von Informatiksystemen zu diskutieren. Hier setzt die vorliegende Lernumgebung an. Grundlegend für die fachliche Auseinandersetzung in Vorbereitung auf die Lernumgebung sind die Begriffe Roboter, künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen. Die genannten Begriffe werden im Nachfolgenden kurz erläutert.

Roboter sind Maschinen, die in der Lage sind, automatisch und selbstständig Aufgaben auszuführen. Dabei können sie durch Sensoren und Kameras ihre Umgebung wahrnehmen und auf Veränderungen reagieren (vgl. Burmester o.J.). Es gibt verschiedene Arten von Robotern, darunter industrielle Roboter, Serviceroboter und humanoide Roboter. Diese Maschinen werden zunehmend in unserem Alltag eingesetzt, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. In der Pflege können Roboter zur Unterstützung von älteren oder beeinträchtigten Menschen eingesetzt werden, beispielsweise als Mobilitätshilfen oder zur Überwachung von Vitalparametern (vgl. Burmester o.J.). Auch im Bereich der Haushaltsführung können Roboter eingesetzt werden, beispielsweise als Staubsauger, Bodenwischer oder Rasenmäher. Roboterarme helfen in der Industrie bei der Herstellung von Produkten. Nach Christaller (2001) bietet der Einsatz von Robotern im Alltag zahlreiche Chancen, wie beispielsweise eine höhere Effizienz, eine Entlastung von Arbeitskräften und eine Verbesserung der Lebensqualität. Gleichzeitig gibt es jedoch auch Herausforderungen, die ethische Fragen bezüglich des grundsätzlichen Einsatzes von Robotern beispielsweise im Bereich der Pflege als auch Fragen hinsichtlich der Sicherheit und die Gewährleistung von Datenschutz hervorrufen (S. 17 ff.).

Um einen bewussten und sicheren Umgang mit derartiger Technik gewährleisten zu können, bedarf es einem grundlegenden Einblick in ihre Funktionsweise. Dazu gehört die Auseinandersetzung mit künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen. Diese beiden Begriffe werden im Zusammenhang mit Robotern häufig fälschlicherweise synonym verwendet. Die künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mit dem Roboter gleichzusetzen, sondern eher als seine zentrale Steuerung zu verstehen, vergleichbar mit dem menschlichen Gehirn. Gemäß dem Europäischen Parlament (2020) wird KI definiert als "die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren" (S. 4). Burmester (o.J.) bestimmt „Kernfähigkeiten, welche KI ausmachen: Wahrnehmen, Verstehen, Handeln und Lernen". KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umgebung wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme autonom zu lösen. KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen speichern und analysieren (vgl. Europäisches Parlament 2020). Misselhorn (2019) unterscheidet drei verschiedene Arten künstlicher Intelligenz: schwache KI, starke KI und Superintelligenz. Schwache KI ist nur auf die Lösung konkreter Probleme spezialisiert und kann nicht flexibel eingesetzt werden. Starke KI hingegen kann eine dem Menschen ähnliche, flexible und allgemeine Intelligenz hervorbringen und ist damit in verschiedenen Bereichen mühelos einsetzbar. Superintelligenz übertrifft die menschliche Intelligenz. Derzeit verfügbare Roboter besitzen nur schwache KI und sind daher nur in konkreten Anwendungsbereichen einsetzbar (vgl. S. 269 f.).

Die meisten derzeit kommerziell genutzten KI-Anwendungen sind Systeme der schwachen KI. Diese Systeme können nur Handlungen vollziehen, die ihnen zuvor beigebracht bzw. implementiert wurden und sind nicht in der Lage, eigenständig zu sprechen, zu fühlen oder zu handeln. Schwache KI-Systeme werden nicht nur in der Robotik eingesetzt, sondern auch in autonomen Fahrzeugen, Chatbots und vielen anderen Geräten und Anwendungen. Teilbereiche der KI umfassen das Machine Learning (ML), das in digitalen Sprachassistenten wie Alexa und Siri verwendet wird und spezifische Muster in großen Datenmengen (Big Data) erkennen, auswerten und nutzen kann. Weiterhin umfassen Teilbereich der KI das Deep Learning (DL), das bei der Sprach- und Gesichtserkennung eingesetzt wird und bei dem neuronale Netze in Form von mathematischen Modellen zusammenarbeiten, um neue Informationen zu generieren (vgl. Burmester o.J.).

Algorithmen sind jene Implementationen innerhalb Roboter- oder KI-Systemen, die als eine Art Schritt-für-Schritt-Anleitung beschrieben werden können. Eine solche Art Anleitung wird von einem Computer oder einer Maschine ausgeführt, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Dabei werden Daten verarbeitet und Entscheidungen auf der Grundlage von Regeln und Bedingungen getroffen. Algorithmen sind somit Grundlage für viele Technologien wie beispielsweise Suchmaschinen, Empfehlungssysteme oder selbstfahrende Autos (vgl. Sedgewick 2014, S. 20 ff.). Komplexe Prozesse zur Problemlösung wie beispielsweise die Optimierung von Produktionsprozessen, die Analyse von Kundendaten, das Trading an der Börse oder die Unterstützung von Diagnosen und Therapien in der Medizin werden von Algorithmen übernommen oder zumindest unterstützt (vgl. ebd., S. 20 ff.). Auch alltägliche Prozesse werden von algorithmischen Prozessen assistiert oder gesteuert, so führt Trogemann (2010) beispielsweise Ampelsteuerungen und Navigationssysteme (S. 159) auf. Auch moderne Haushaltsgeräte wie Klimaanlagen oder Waschmaschinen können Algorithmen verwenden, um den Energieverbrauch zu optimieren und somit den Stromverbrauch zu reduzieren.

Trotz der Vorteile, die Algorithmen bieten, gibt es auch Kritik an ihrem Einsatz. Eine Herausforderung besteht darin, dass Algorithmen auf Basis von eingespielten Daten und Erfahrungen lernen und Entscheidungen treffen, die möglicherweise Vorurteile oder Diskriminierungen beinhalten. Zudem besteht die Gefahr, dass Algorithmen dazu beitragen, dass bestimmte Gruppen benachteiligt werden, beispielsweise bei der Kreditvergabe oder bei der Jobsuche. Ein weiteres Problem ist die mangelnde Transparenz von Algorithmen, was es schwierig macht, ihre Entscheidungen nachzuvollziehen und zu überprüfen. Eine reflexive und verantwortungsbewusste Haltung im Entwicklungsprozess als professionelles Selbstverständnis und bei der Nutzung von Algorithmen ist unerlässlich. (vgl. Herzog 2021)

Wie bereits eingangs erwähnt, werden Kinder in unserer digitalen Welt immer mehr mit Algorithmen, Programmen und KI konfrontiert. Sie begegnen ihnen nicht nur in Endgeräten wie Computern, Tablets und Mobiltelefonen, sondern auch in alltäglichen Gegenständen wie Fahrkartenautomaten, Verkehrsampeln, automatischen Türen und elektronischen Spielzeugen. Die meisten Kinder nutzen diese Geräte und Systeme intuitiv, ohne sich Gedanken über ihre Funktionsweise oder Programmierung zu machen. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung ist es jedoch unabdingbar, dass Kinder bereits im Grundschulalter lernen, sich kritisch und reflektiert mit digitalen Medien und Geräten sowie den ihnen zugrunde liegenden Prinzipien und Funktionsweisen auseinanderzusetzen. Schulen haben dabei die Aufgabe, Lernende zu einem sicheren, kreativen und verantwortungsvollen Umgang mit Medien zu befähigen und eine umfassende Medienkompetenz sowie eine informatische Grundbildung zu vermitteln (vgl. KMK 2016). Es geht darum, dass Kinder befähigt werden, die Einflüsse von Algorithmen auf die digitale Gesellschaft sowie die Auswirkungen der Automatisierung von Prozessen in der digitalen Welt für ihre eigene Lebenswirklichkeit nachzuvollziehen und kritisch zu reflektieren.

KMK Kompetenzrahmen

Problemlösen und Handeln

Technische Probleme lösen

Werkzeuge bedarfsgerecht einsetzen

Eigene Defizite ermitteln und nach Lösungen suchen

Analysieren und Reflektieren

Medien analysieren und bewerten

Medien in der digitalen Welt verstehen und reflektieren

Die Kinder wissen, was ein Roboter ist und was alltägliche Aufgaben sind (Putzen, Aufräumen, Kochen, Wäsche, Hausaufgaben usw.).

Die Kinder kennen einige Roboter, die bereits alltägliche Aufgaben übernehmen (z. B. Saugen, Wischen, Rasen mähen).

Die Kinder sind mit den Sozialformen Einzel-, Gruppen- und Plenumsarbeit sowie Sitzkreis vertraut.

Die Kinder können selbstständig in den Sozialformen Einzel- und Gruppenarbeit arbeiten.

Die Kinder kennen die Gesprächsregeln.

Arbeitsblätter kopieren (M2 und M3)

Fotos von Roboteren mit schwacher Interlligenz raussuchen und für die Stunde aufbereiten (ausgedruckt oder digital)

Sitzkreis aufbauen

Video laden

Hinführung und Problemstellung

Zu Beginn der Lernumgebung trifft sich die Klasse mit der Lehrperson im Sitzkreis. Alle Kinder setzen sich entspannt hin und die Lehrperson fordert die Kinder dazu auf, die Augen zu schließen. Sind alle Augen geschlossen und alle Kinder mental im Sitzkreis angekommen, liest die Lehrperson die Geschichte „Jan und das besondere Bild" vor (M1). Durch das offene Ende der Geschichte erhalten die Kinder im nächsten Schritt die Aufgabe, erst einmal leise über die folgenden Fragestellungen nachzudenken:

1. Wer hat in der Geschichte das gezeichnete Bild von Jan zerstört? Schreibe es auf den kleinen Zettel in deiner Hand

2. Überlege. Warum denkst du, dass die/der /... die Schuld an der Zerstörung des Bildes trägt?

Anschließend werden die Kinder gebeten, ihre Zettel mit den Schuldigen gefaltet in die Mitte des Sitzkreises zu legen. Sind alle Zettel in der Mitte des Sitzkreises, mischt die Lehrperson diese durch, liest die möglichen Schuldigen vor und schreibt die Namen oder Bezeichnungen auf größere Zettel. Bei Doppelungen wird mit einer Strichliste auf dem großen Zettel mit dem Namen oder der Bezeichnung der jeweiligen Schuldigen (u. a. Saug-Wisch-Roboter, Schwester, Hund) erfasst, wie viele Kinder ebenfalls die Ansicht vertreten. Sind alle Zettel vorgelesen, fragt die Lehrperson die Kinder zu jedem einzelnen Beschuldigten, was dafürspricht, dass sie die jeweilige Entität (z. B. Roboter) beschuldigen, das Bild zerstört zu haben. Auch erfragt die Lehrperson, was dagegenspricht, dass die jeweiligen Entität Schuld an der Zerstörung des Bildes trägt. In dieser Phase des Gesprächs ist es notwendig, dass die einzelnen Beschuldigten nacheinander besprochen werden. Durch dieses Vorgehen können sich die Kinder besser aufeinander beziehen. Sollten die Kinder sich alle auf eine Entität geeinigt haben, ist es wichtig, dass die Lehrperson vertieft nachfragt, warum die anderen Entitäten aus Sicht der Kinder keine Schuld tragen (können).

In der Erprobung hat sich gezeigt, dass die Kinder mehrheitlich den Roboter beschuldigen, aber nicht konkret erklären können, warum die Schwester als auch der Hund nicht schuld sind, obwohl vieles ebenfalls für Schwester und Hund spricht. Es ist deshalb besonders wichtig, immer wieder nach Begründungen zu fragen und gemeinsam mit den Kindern abzuwägen, ob diese Begründungen ausreichen.

Im Anschluss an das Gespräch löst die Lehrperson die Geschichte auf und verrät, dass die Mutter gesehen hat, dass der Saug-Wisch-Roboter das Bild beim Putzen zerstört hat und sie leider nicht schnell genug war, um es wegzuziehen. Die Lehrperson erzählt weiter, dass Jan nun ziemlich sauer auf den Roboter ist, weil er so fies war und sein Bild zerstört hat. Auch wenn Jan noch wütend ist, fragt er sich dennoch, ob der Roboter das Bild mutwillig zerstört hat oder ob es sich um einen Unfall gehandelt hat, weil der Roboter das Bild vielleicht nicht wahrnehmen kann. Jan fragt sich allerdings auch, wenn der Roboter das Bild nicht wahrnehmen kann, ob er dann nicht trotzdem Schuld an dem Unfall trägt. Wer sollte denn sonst die Schuld tragen? So eine richtige Antwort auf seine Frage findet Jan allerdings nicht.

Selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung (1) und angeleitete-kontrollierte Problemlösung

An dieser Stelle der Lernumgebung kommen die Kinder wieder ins Spiel. Die Lehrperson gibt die Frage von Jan in die Gesprächsrunde und fragt die Lernenden, wie sie die Frage von Jan beantworten würden. Falls die Kinder nicht von selbst ihre Antworten begründen, fragt die Lehrperson noch einmal vertieft nach, aus welchen Gründen die Kinder Jan die Frage so beantworten würden. An dieser Stelle bietet es sich an, die Fragen ggf. an der Tafel einzublenden oder auf Zettel in den Sitzkreis zu legen und vorher noch einmal mit den Kindern durchzugehen.

Ausgehend von dem Gespräch werden im nächsten Schritt Dreier- bis Vierer-Gruppen gebildet. Die Kinder setzten sich in ihren Gruppen an einen der Gruppentische, die bereits vor der Unterrichtsstunde im Klassenzimmer gestellt wurden. Vor der Tafel legt die Lehrperson Bilder von Robotern mit schwacher künstlicher Intelligenz aus (z.B. Rasenmähroboter, Serviceroboter, Saugroboter, Schachroboter, Massageroboter etc.). Alle Roboter auf diesen Bildern existieren bereits im Alltag. Jede Gruppe sucht sich einen Roboter aus und hat die Aufgabe in der Gruppe einen Steckbrief (M2) zu dem Roboter zu schreiben. Nach ca. 10 Minuten unterbricht die Lehrperson die Arbeitszeit der Kinder und gibt diesen über ein Video einen sachlichen Input über den Aufbau und die Entwicklung von Robotern. Dafür eignet sich unter anderem das Video „Roboter Check" aus der Sendung „Checker Tobi". Das Video kann unter dem folgenden Link abgerufen werden: https://www.kika.de/checker-welt/checker-reportagen/checker-tobi/videos/der-roboter-check-100. Es bietet sich an, das Video von 02.00 Minuten bis 06.20 Minuten abzuspielen, da es sonst sehr lang ist.

Im Anschluss an das Video werden die Kinder aufgefordert, ihren Steckbrief noch einmal zu überprüfen und ggf. zu überarbeiten.

Die Arbeit in der Gruppe wird beendet und die Kinder treffen sich wieder im Sitzkreis und stellen kurz ihren Roboter vor. Haben sich mehrere Gruppen für den gleichen Roboter entschieden, dann können diese sich bei der Präsentation gegenseitig ergänzen oder sich korrigieren. Sollte die Vielfalt an Robotern zu klein sein, kann die Lehrperson ebenfalls einen Roboter vorstellen. Im Anschluss daran kommt die Klasse noch einmal auf den Roboter von Jans Familien zurück und vor allem auf die letzten zwei Fragen von Jan. Gemeinsam versucht die Klasse die Frage noch einmal zu beantworten bzw. schaut, inwieweit die Vermutungen dazu, ob der Roboter die Schuld trägt sowie ob der Roboter absichtlich das Bild überfahren hat, welche sie bereits geäußert haben, passen. In dieser Phase des Gesprächs sollte den Kindern bewusst werden, dass der Staubsaugerroboter entsprechend seiner Programmierung gehandelt hat. Er hat damit das Bild nicht bewusst zerstört und trägt auch keine Schuld, da er nicht für seine Programmierung verantwortlich ist. Vereinzelt sollten die Kinder ebenfalls zu der Erkenntnis gelangen, dass vor allem der Hersteller des Roboters Verantwortung für den Unfall trägt. Dieser hat den Roboter programmiert und hinsichtlich seines Aufbaus konzipiert.

Vertiefung durch weiterführende problembezogene Frage und selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung (2)

Im Anschluss an das Gespräch stellt die Lehrperson den Kindern die Frage, was die programmierende Person bedenken muss, wenn sie einen Saug-Wisch-Roboter programmiert. Für die Beantwortung der Frage treffen sich die Kinder in Kleingruppen. Ihre Idee schreiben sie auf einen Notizzettel. Im Anschluss an das Gespräch gehen die Kinder zurück in den Sitzkreis und stellen sich abwechselnd ihre Ideen vor. Hat eine Gruppe die gleiche Idee wie die Gruppe, die gerade vorstellt, dann zeigt sie dies durch das Heben der Hand. Die Lehrperson schreibt die Ideen der Kinder an der Tafel mit. Wurden alle Ideen vorgestellt, überlegt die Klasse noch einmal, ob der Roboter mit den an der Tafel stehenden Anweisungen und Funktionen in der Praxis unfallfrei funktionieren würde oder ob er noch mehr Informationen bedarf. Die Informationen können noch bis zum Ende der Unterrichtseinheit ergänzt werden. Wichtig in dieser Phase des Unterrichts ist, dass die Kinder einen Einblick darin gewinnen, dass eine Programmierung dann optimal ist, wenn eine Maschine detailliert „weiß", was sie darf (kann) und was sie nicht darf (kann).

Im Anschluss an das Gespräch sollen die Kinder in Partner*innen- oder Einzelarbeit selbst einen roboterhaften Alltagshelfer für sich erfinden und auf Papier programmieren. Die Arbeit der Kinder wird durch das Arbeitsblatt M3 unterstützt. Hinsichtlich der zuletzt genannten Aufgabe sollen die Kinder die Funktionen und Einsatzgebiete des Alltagshelfers benennen und aufzeigen, was der Alltagshelfer in Bezug auf seine Handlungen darf und nicht darf. Weiterhin sollen die Kinder überlegen, welche potenziellen Probleme bei dem Alltagshelfer in Bezug auf seine Handlungen auftreten können. Die Ergebnisse halten die Kinder auf dem Arbeitsblatt M3 fest. Auf diesem Arbeitsblatt verdeutlichen die Kinder zudem mithilfe einer Skizze, wie der Alltagshelfer aussieht. Falls ein Kind keine Idee für einen roboterhaften Alltagshelfer haben sollte, können die Lehrperson und andere Kinder kreative Denkanstöße geben.

In der Erprobung wurden u. a. die folgenden Roboter entwickelt: Tauchroboter, Schwimmroboter, Aufräumroboter, Küchenroboter, Tierzuchtroboter.

Die anschließende Ergebnissicherung erfolgt im Plenum, indem alle Kinder ihre Alltagshelfer präsentieren. Die anderen Kinder der Klasse sollen im Anschluss an die Präsentation Vermutungen anstellen, welche potenziellen Probleme der entwickelte Alltagshelfer haben könnte - zusätzlich zu den bereits genannten. Zugleich sollte in dieser Phase die Frage thematisiert werden, inwieweit bei der Programmierung der Alltagshelfenden zugleich alle auftauchenden Probleme bedacht werden können. Die Kinder werden aufgefordert, ihre Antworten zu begründen. Die zuletzt genannte Fragestellung soll die Kinder dabei unterstützen, einen Einblick in die Komplexität von Alltagsentscheidungen zu bekommen und zu erkennen, dass nicht alles normier- und damit auch nicht alles programmierbar ist. Dieses gemeinsam gefundene Ergebnis ist nicht nur eine Schwierigkeit, die in der Programmierung der Alltagshelfenden auftaucht, sondern ist auch eine alltagsbezogene, reale Schwierigkeit von professionellen Programmierenden.

Selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung und angeleitete-kontrollierte Problemlösung:
Die Klasse kann statt in Gruppenarbeit auch gemeinsam zwei Roboter besprechen. Die Lehrperson kann die Kinder durch dieses Vorgehen schneller unterstützen. Auch kann in dieser Phase der Begriff der Schuld vertieft besprochen werden. Letztere wird einer der Entitäten aus der Geschichte zugeschrieben.

Das Video kann auch von 00.20 Minuten bis 06.20 Minuten gezeigt werden, wenn sich zu Beginn der Unterrichtseinheit herausstellt, dass die Kinder nur wenig Kenntnis über verschiedene Typen von Robotern haben. In den ersten zwei Minuten des Videos, werden viele Roboter mit schwacher künstlicher Intelligenz gezeigt.

Problemstellung zwei und selbstgesteuerte intuitive Problemlösung:

Die Kinder können sich auch in frei gewählten Sozialformen einen Alltagshelfenden ausdenken und auf dem Papier programmieren. Alternativ kann die Lehrperson auch die Pärchen, die zusammenarbeiten, auslosen lassen.

Anstatt der in der Lernumgebung aufgezeigten Phase Problemstellung 2 und selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung, kann auch die Lernumgebung Mensch vs. Roboter durchgeführt werden.

Achten Sie darauf, dass am Ende jeder Unterrichtsstunde eine individuelle Phase der Ergebnissicherung stattfindet. Diese dient als Basis für einen gelungenen Einstieg in die nächste Stunde der Lernumgebung.

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Lisa Kaiser, Jan Horna überarbeitet von Sophia Peukert

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Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen: Kann ein Saug-Wisch-Roboter mutwillig etwas zerstören?

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Die Kinder setzen sich mithilfe einer Geschichte über einen Jungen, einem besonderen gemalten Bild und einem Saug-Wisch-Roboter mit Problemen von künstlicher Intelligenz (KI)-unterstützter Technik und…

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Random Face Generator (Diese Person existiert nicht)

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Random Face Generator (Diese Person existiert nicht)

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Generator von gefälschten Porträts

Die Menschen neigen dazu, nicht über die Auswirkungen neuronaler Netzwerke auf unser Leben nachzudenken, da wir normalerweise das Ergebnis seiner Arbeit sehen und nicht das "Gesicht" eines neuronalen Netzwerks. Vielleicht wurde deshalb der Generator gefälschter Fotos Ende 2020 für mehrere Wochen zum Hauptdiskussionsthema in den Medien, die sich der Technologie widmeten. Nicht jeder konnte erraten, dass KI in wenigen Sekunden ein realistisches Gesicht einer nicht existierenden Person erzeugen könnte. Gefälschte Porträts sehen sehr realistisch aus und sind beängstigend. Wenn KI Gesichter für sich selbst erstellen und wie echte Menschen schreiben kann, was wird dann als nächstes passieren?

Generator von falschen Gesichtern nicht existierender Menschen

Wir sprechen über die Website thispersondoesnotexist.com ("diese Person existiert nicht dot com") und werden von der Geschichte und den Anwendungsgebieten erzählen. Die Funktionsweise des Generators wird weiter erläutert.

Der KI-Gesichtsgenerator basiert auf StyleGAN, einem neuronalen Netzwerk von Nvidia, das 2018 entwickelt wurde. GAN besteht aus 2 konkurrierenden neuronalen Netzen, eines erzeugt etwas und das zweite versucht herauszufinden, ob die Ergebnisse real sind oder vom ersten erzeugt werden. Das Training endet, wenn das erste neuronale Netzwerk beginnt, das zweite ständig zu täuschen.

Ein interessanter Punkt ist, dass die Erstellung von Fotos von nicht existierenden Personen ein Nebenprodukt war: Das Hauptziel bestand darin, die KI darin zu schulen, gefälschte Gesichter und Gesichter im Allgemeinen zu erkennen. Das Unternehmen benötigte dies, um die Leistung seiner Grafikkarten zu verbessern, indem Gesichter automatisch erkannt und andere Rendering-Algorithmen auf sie angewendet wurden. Da jedoch

der StyleGAN-Code ist öffentlich verfügbar, ein Ingenieur bei Uber konnte ihn verwenden und einen Zufallsgenerator für Gesichter erstellen, der das Internet erschütterte.

Über den Generator

Für den Benutzer funktioniert alles sehr einfach. Sobald Sie auf der Website sind, wird ein zufälliges Gesicht generiert. Sie können das Bild herunterladen, wenn Sie möchten. Aktualisieren Sie die Seite, wenn Ihnen die Person, die Sie sehen, nicht gefällt. Wenn Sie dasselbe Gesicht sehen, warten Sie einfach ein paar Sekunden und aktualisieren Sie die Seite erneut. Die Website zeigt die Ergebnisse der Arbeit des Generators (die alle 2-3 Sekunden aktualisiert werden), nicht den Generator selbst.

Wie man ein Bild einer falschen Person erkennt

Es ist fast unmöglich, ein Bild einer falschen Person zu erkennen. KI ist so entwickelt, dass 90% der Fälschungen von einem normalen Menschen nicht erkannt werden und 50% von einem erfahrenen Fotografen nicht erkannt werden. Es gibt keine Dienste zur Anerkennung. Gelegentlich macht ein neuronales Netzwerk Fehler, weshalb Artefakte auftreten: ein falsch gebogenes Muster, eine seltsame Haarfarbe und so weiter.

Das einzige, was Sie tun müssen, ist genauer hinzuschauen: Die visuellen Verarbeitungssysteme des Menschen sind weitaus stärker als die von Computern, sodass Fälschungen durch Erkennung erkannt werden können.

Jevin West und Carl Bergstrom haben eine Website mit dem Titel "Which Face Is Real" erstellt, die sich darauf konzentriert, Menschen beizubringen, potenziell falsche Porträts analytischer zu betrachten. Bevor Sie Vorschläge machen, dass eine Person auf einem Foto existiert, müssen einige Dinge berücksichtigt werden.

Eine der häufigsten sind symmetrische Probleme, insbesondere Brillen und Ohrringe.

Gleiche ungleichmäßige Probleme mit Zähnen sind auch ziemlich häufig. Achten Sie auf seltsame Merkmale wie Pixel und wiederholte Schneidezähne. Kunsthaar kann im Allgemeinen mit etwas Glanz erscheinen oder zu glatt und gestreift aussehen, wiederum mit sichtbarer Asymmetrie.

Studiere den Hintergrund sorgfältig. Wenn es gefälscht ist, kann es ungewöhnliche Verzerrungen in Formen und Linien enthalten oder insgesamt ein zerrissenes Aussehen haben. Das Durchbluten erfolgt in leuchtenden Farben, die sich vom Hintergrund auf den Kopf einer falschen Person abheben.

Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal des NVIDIA "StyleGAN-Algorithmus" sind glänzende "Wasserflecken".

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ThisPersonDoesNotExist - Zufällige AI generierte Fotos von gefälschten Personen

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Generieren Sie zufälliges menschliches Gesicht in 1 Klick und laden Sie es herunter! AI generierte gefälschte Personenfotos: Mann, Frau oder Kind.

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Which Face Is Real has been developed by Jevin West and Carl Bergstrom at the University of Washington as part of the Calling Bullshit project. All images are either computer-generated from thispersondoesnotexist.com using the StyleGAN software, or real photographs from the FFHQ dataset of Creative Commons and public domain images.

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Learn ML-game

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ArtBot

In ArtBot players of all ages learn the basics of Artificial Intelligence. Your quest is to find and retrieve stolen art objects. You train your AI helper to recognise and locate the objects hidden in a maze of dungeons, and see how supervised and reinforcement learning work.
Click here to play online
OR
Download instructions:

1. Download either the 32 or 64-bit version of the game corresponding to your Windows system.

2. Unzip the downloaded file to a folder on your file system.

3. Run the file ArtBot.exe inside the unzipped folder.

Download for Windows (32-bit)
Download for Windows (64-bit)

Note that due to technical reasons, ArtBot works faster in the reinforcement learning mini-game for the downloaded version. This means that since learning is constrained by time, the learnt path will be more efficient in this version of the game than in the online one.

ArtBot is also available for download to Android devices through the Google Play Store.
Google Play and the Google Play logo are trademarks of Google LLC.
Minecraft Learns ML

Minecraft Learns ML is a short game showcasing how videogames can be used to teach core priciples of the architecture of Neural Networks using Imitation Learning. In Minecraft Learns ML, players have the chance of familiarize themselves with creating a machine learning dataset and decide on the basic architecture of a Neural Network to solve a simple navigation problem on the fly.

Instructions: How to Run
Project Files

Super Meat Bot

Super Meat Bot is a videogame for teaching the priciples of Reinforcement and Curriculum Learning. In Super Meat Bot players have the chance of designing levels with rewards and deterrents for an Artificial Intelligence and train it to overcome more and more diffcult naviagtion challenges.

Instructions: How to Run
Project Files

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In ArtBot players of all ages learn the basics of Artificial Intelligence. Your quest is to find and retrieve stolen art objects. You train your AI helper to recognise and locate the objects hidden in a maze of dungeons, and see how supervised and reinforcement learning work.

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Ever get the prickly feeling that you’re being watched? You’re probably right. Biased facial recognition and surveillance technologies are everywhere, so we created a tool to help you learn what it takes to dodge detection.

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KI-Bilder im Unterricht: Fake News erkennen und entlarven

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KI-Bilder im Unterricht: Fake News erkennen und entlarven

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In diesem Blog-Beitrag stelle ich eine weitere Unterrichtseinheit zum Einsatz von KI gemeinsam mit den Schüler:innen im Unterricht vor.

Es geht hierbei um KI-Bildgeneratoren und Fake News - konkret wie man gefälschte Bilder erkennen und entlarven kann.

Nachfolgend erfahrt ihr, wie die Unterrichtseinheit Schritt für Schritt aufgebaut ist, welche KI-Befehle ihr benötigt und was bei der Durchführung zu beachten ist.

🎯 Die Unterrichtsidee: Fake News mit Bild-KI erstellen und entlarven

Text mit weißem Hintergrund

Umfang: 90 Minuten

Zielgruppe: Ab Klasse 8

Fach: Gemeinschaftskunde

Die Schüler:innen erstellen mithilfe von KI-Bildgeneratoren real wirkende Bilder zu fiktiven Ereignissen. Anschließend werden Abbildungen anhand von zuvor gesammelten Kriterien auf ihre Echtheit überprüft und als gefälscht entlarvt.

Die Schüler:innen erkennen dabei, wie einfach das Erstellen von real wirkenden, gefälschten Bildern mit KI ist. Die Schüler:innen entwickeln dadurch eine kritische Haltung gegenüber Abbildungen aus dem Internet und werden für Fake News sensibilisiert. In diesem Zuge lernen sie, wie Bilder anhand von Kriterien auf Ihre Echtheit überprüft werden können.

📚 Ablauf der Unterrichtseinheit

Disclaimer

Bei der Verwendung einer KI-Anwendung datenschutzrechtliche Bestimmungen zu beachten. Zu diesem Zweck sollten Lehrkräfte sich vor der Verwendung einer KI-Anwendung über die Datenschutzbestimmungen informieren und sicherstellen, dass die Anwendung den jeweiligen Anforderungen entspricht. Insbesondere sollten sensible Daten wie Name, Adresse oder Kontaktdaten nicht in die Anwendung eingegeben werden. Die Nutzung eines KI-Tools ohne Anmeldung ist zu bevorzugen.

Ablauf

1. Die Schüler:innen werden mit einem KI-generierten Bild konfrontiert, auf dem ein fiktives, möglichst empörendes Ereignis dargestellt wird.

Hierzu muss von der Lehrkraft im Vorfeld ein Bild mit einem KI-Bildgenerator erstellt werden. Es bietet sich an, ein Bild mit Bezug zu einem aktuellen politischen oder gesellschaftlichen Ereignis zu kreieren.

Text mit weißem Hintergrund

Dieses Bild habe ich mit der (mittlerweile kostenpflichtigen) Bild-KI Midjourney 5 für meinen Unterrichtseinstieg erstellt und dann dazu eine Story erfunden. Es soll eine Demonstration vor dem Reichstagsgebäude in Berlin darstellen, bei dem Protestierende gegen das Klimaschutzgesetz protestieren.

Natürlich könnt ihr auch einfach dieses Bild für eure Unterrichtseinstieg nehmen und eine passende Story dazu entwerfen. Kleinere Fehler sind beispielsweise bei der Linienführung des Gebäudes und bei den Personen in der Menschenmenge zu erkennen. bei genauerem Durch genaueres Hinsehen lässt sich das Bild entsprechend von den Schüler:innen als gefälscht entlarven.

2. Die Schüler:innen erkennen, dass es sich dabei um ein gefälschtes Bild handelt. In diesem Zuge werden Aspekte gesammelt, anhand derer sich gefälschte (KI-generierte) Abbildungen erkennen lassen bzw. mit denen sich Abbildungen auf Echtheit überprüfen lassen. Dies kann im Lehrgespräch oder materialgestützt erfolgen.
Mögliche Nennungen:

Bildfehler (deutlich / subtil)

Falsche Proportionen

Wiederholende Muster

Unnatürliche Beleuchtung

Unnatürliche Farben

Ungleichmäßige Schatten

Ungleichmäßige Schärfe

Fehlende Referenz

Fehlender Kontext

Zweck der Veröffentlichung

Gegenprobe (Bild sonst nicht auffindbar, keine weitere Berichterstattung)

3. Die Lehrkraft leitet dazu über, dass sich Falschnachrichten mit Hilfe von KI sehr leicht erstellen lassen und KI-Bildgeneratoren täuschend echte Bilder erzeugen. Die Schüler:innen werden aufgefordert, dies zu überprüfen, indem sie selbst Fake News in Form von Bildern erzeugen.

4. Die Schüler:innen loggen sich in den KI-Bildgenerator ein und bereiten sich vor. Die Schüler:innen sollten außerdem bereits grundlegende technische Kenntnisse zur Nutzung von KI-Tools besitzen, insbesondere zur Eingabe von Befehlen. Falls sie diese Kenntnisse nicht besitzen, sollten sie an dieser Stelle vermittelt werden.

Für den Unterricht kannst du die bildgenerierende KI Stable Diffusion nutzen. Die bildgenerierende KI ist ohne Anmeldung und kostenlos nutzbar. Du schreibt einfach in das Chat-Fenster, wie das zu erstellende Bild aussehen soll und wenige Sekunden später erhältst du das Ergebnis.

Die Ergebnisse von Stable Diffusion sind zwar nicht ganz so beeindruckend wie die von Midjourney, sind aber dennoch meistens brauchbar.

Welche KI-Bildgeneratoren es sonst noch gibt und welche sich für den Unterricht eignen kannst du hier in meinem weiteren Blog-Artikel nachlesen.

5. Die Schüler:innen erstellen Abbildungen zu fiktiven Ereignissen.

Sobald passende Abbildungen erstellt sind, können sich die Schüler:innen zusätzlich eine passende Schlagzeile dazu überlegen, ggf. unter Verwendung eines textgenerierenden KI-Tools.

6. Die generierten Bilder werden von der Lehrkraft eingesammelt.

Ausgewählte Abbildungen werden anschließend im Plenum betrachtet. Die Schüler:innen wenden dabei die zuvor erarbeiteten Kriterien an und überprüfen die Bilder auf ihre Echtheit.

Von der Lehrkraft können zudem reale Bilder eingestreut werden, damit die Kriterien zur Überprüfung auch auf reale Bilder angewandt werden.

7. Abschließende Reflexion. Mögliche Schwerpunkte:

Was sind die wichtigsten Kriterien zur Erkennung von gefälschten Bildern?

Wie leicht war es, gefälschte Bilder mit KI-Bildgeneratoren zu erstellen?

Wie gut lassen sich gefälschte Bilder erkennen?

Wie können wir uns vor Fake News schützen?

Was nehme ich aus der Unterrichtseinheit mit?

Zum Abschluss des Lernprojekts sollen die Schüler:innen in der Lage sein, Abbildungen anhand von Kriterien auf Echtheit zu überprüfen und Falschnachrichten als solche zu erkennen.

📊 KI-Bilder: Weitere Beispiele

Die nachfolgenden Bilder würden ebenfalls mit einer Bild-KI erstellt. Mit der entsprechenden Schlagzeile lassen sich diese Bilder ebenfalls bestens für einen Unterrichtseinstieg nutzen. Bei genauerer Betrachtung sind auch bei diesen Bildern Fehler zu erkennen

Beispiel 1: Berliner Verkehr nach Überflutung lahmgelegt (Fake)

Beispiel 2: Schwere Sturmschäden nach Orkan (Fake)

Beispiel 3: Fischsterben in Hamburger Speicherstadt (Fake)

Beispiel 4 - Riesiger Andrang nach Einführung des 49-Euro-Ticket (Fake)

Beispiel 5: Schifffahrt wegen Hochwassers weiter eingestellt (Fake)

Beispiel 6: Demo am Brandenburger Tor (Fake)

🔎 Fazit

Mit dieser Unterrichtseinheit werden Lernende auf spannende und praxisnahe Weise in die Thematik der Fake News und der KI-Bildgeneratoren eingeführt. Dabei werden die Schüler:innen nicht nur befähigt, Falschnachrichten als solche zu erkennen, sondern erkennen auch, wie einfach es ist, gefälschte Bilder zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf der Vermittlung von Medienkompetenz und kritischem Denken, wodurch die Schüler:innen in die Lage versetzt werden, auch in Zukunft einen kritischen Blick auf Abbildungen aus dem Internet zu werfen.

Wenn ihr mehr zu KI-Bildgeneratoren erfahren wollt, dann schaut euch meinen Vergleich der von DALL-E 2, Midjourney und Stable Diffusion und Canva Image Generator an.

Ansonstenlasst mich gerne in den in den Kommentaren wissen, wie ihr die Unterrichtseinheit findet.

Hinweis:
Die Lernidee wurde in ähnlicher Form im Auftrag des LMZ BW erstellt. Baldige Erscheinung in der SESAM-Mediathek unter einer CC BY-SA-Lizenz.

In diesem Blog-Beitrag stelle ich eine weitere Unterrichtseinheit zum Einsatz von KI gemeinsam mit den Schüler:innen im Unterricht vor.

Es geht hierbei um KI-Bildgeneratoren und Fake News - konkret wie man gefälschte Bilder erkennen und entlarven kann.

Nachfolgend erfahrt ihr, wie die Unterrichtseinheit Schritt für Schritt aufgebaut ist, welche KI-Befehle ihr benötigt und was bei der Durchführung zu beachten ist.

🎯 Die Unterrichtsidee: Fake News mit Bild-KI erstellen und entlarven

Text mit weißem Hintergrund

Umfang: 90 Minuten

Zielgruppe: Ab Klasse 8

Fach: Gemeinschaftskunde

Die Schüler:innen erstellen mithilfe von KI-Bildgeneratoren real wirkende Bilder zu fiktiven Ereignissen. Anschließend werden Abbildungen anhand von zuvor gesammelten Kriterien auf ihre Echtheit überprüft und als gefälscht entlarvt.

Die Schüler:innen erkennen dabei, wie einfach das Erstellen von real wirkenden, gefälschten Bildern mit KI ist. Die Schüler:innen entwickeln dadurch eine kritische Haltung gegenüber Abbildungen aus dem Internet und werden für Fake News sensibilisiert. In diesem Zuge lernen sie, wie Bilder anhand von Kriterien auf Ihre Echtheit überprüft werden können.

📚 Ablauf der Unterrichtseinheit

Disclaimer

Bei der Verwendung einer KI-Anwendung datenschutzrechtliche Bestimmungen zu beachten. Zu diesem Zweck sollten Lehrkräfte sich vor der Verwendung einer KI-Anwendung über die Datenschutzbestimmungen informieren und sicherstellen, dass die Anwendung den jeweiligen Anforderungen entspricht. Insbesondere sollten sensible Daten wie Name, Adresse oder Kontaktdaten nicht in die Anwendung eingegeben werden. Die Nutzung eines KI-Tools ohne Anmeldung ist zu bevorzugen.

Ablauf

1. Die Schüler:innen werden mit einem KI-generierten Bild konfrontiert, auf dem ein fiktives, möglichst empörendes Ereignis dargestellt wird.

Hierzu muss von der Lehrkraft im Vorfeld ein Bild mit einem KI-Bildgenerator erstellt werden. Es bietet sich an, ein Bild mit Bezug zu einem aktuellen politischen oder gesellschaftlichen Ereignis zu kreieren.

Text mit weißem Hintergrund

Dieses Bild habe ich mit der (mittlerweile kostenpflichtigen) Bild-KI Midjourney 5 für meinen Unterrichtseinstieg erstellt und dann dazu eine Story erfunden. Es soll eine Demonstration vor dem Reichstagsgebäude in Berlin darstellen, bei dem Protestierende gegen das Klimaschutzgesetz protestieren.

Natürlich könnt ihr auch einfach dieses Bild für eure Unterrichtseinstieg nehmen und eine passende Story dazu entwerfen. Kleinere Fehler sind beispielsweise bei der Linienführung des Gebäudes und bei den Personen in der Menschenmenge zu erkennen. bei genauerem Durch genaueres Hinsehen lässt sich das Bild entsprechend von den Schüler:innen als gefälscht entlarven.

2. Die Schüler:innen erkennen, dass es sich dabei um ein gefälschtes Bild handelt. In diesem Zuge werden Aspekte gesammelt, anhand derer sich gefälschte (KI-generierte) Abbildungen erkennen lassen bzw. mit denen sich Abbildungen auf Echtheit überprüfen lassen. Dies kann im Lehrgespräch oder materialgestützt erfolgen.
Mögliche Nennungen:

Bildfehler (deutlich / subtil)

Falsche Proportionen

Wiederholende Muster

Unnatürliche Beleuchtung

Unnatürliche Farben

Ungleichmäßige Schatten

Ungleichmäßige Schärfe

Fehlende Referenz

Fehlender Kontext

Zweck der Veröffentlichung

Gegenprobe (Bild sonst nicht auffindbar, keine weitere Berichterstattung)

3. Die Lehrkraft leitet dazu über, dass sich Falschnachrichten mit Hilfe von KI sehr leicht erstellen lassen und KI-Bildgeneratoren täuschend echte Bilder erzeugen. Die Schüler:innen werden aufgefordert, dies zu überprüfen, indem sie selbst Fake News in Form von Bildern erzeugen.

4. Die Schüler:innen loggen sich in den KI-Bildgenerator ein und bereiten sich vor. Die Schüler:innen sollten außerdem bereits grundlegende technische Kenntnisse zur Nutzung von KI-Tools besitzen, insbesondere zur Eingabe von Befehlen. Falls sie diese Kenntnisse nicht besitzen, sollten sie an dieser Stelle vermittelt werden.

Für den Unterricht kannst du die bildgenerierende KI Stable Diffusion nutzen. Die bildgenerierende KI ist ohne Anmeldung und kostenlos nutzbar. Du schreibt einfach in das Chat-Fenster, wie das zu erstellende Bild aussehen soll und wenige Sekunden später erhältst du das Ergebnis.

Die Ergebnisse von Stable Diffusion sind zwar nicht ganz so beeindruckend wie die von Midjourney, sind aber dennoch meistens brauchbar.

Welche KI-Bildgeneratoren es sonst noch gibt und welche sich für den Unterricht eignen kannst du hier in meinem weiteren Blog-Artikel nachlesen.

5. Die Schüler:innen erstellen Abbildungen zu fiktiven Ereignissen.

Sobald passende Abbildungen erstellt sind, können sich die Schüler:innen zusätzlich eine passende Schlagzeile dazu überlegen, ggf. unter Verwendung eines textgenerierenden KI-Tools.

6. Die generierten Bilder werden von der Lehrkraft eingesammelt.

Ausgewählte Abbildungen werden anschließend im Plenum betrachtet. Die Schüler:innen wenden dabei die zuvor erarbeiteten Kriterien an und überprüfen die Bilder auf ihre Echtheit.

Von der Lehrkraft können zudem reale Bilder eingestreut werden, damit die Kriterien zur Überprüfung auch auf reale Bilder angewandt werden.

7. Abschließende Reflexion. Mögliche Schwerpunkte:

Was sind die wichtigsten Kriterien zur Erkennung von gefälschten Bildern?

Wie leicht war es, gefälschte Bilder mit KI-Bildgeneratoren zu erstellen?

Wie gut lassen sich gefälschte Bilder erkennen?

Wie können wir uns vor Fake News schützen?

Was nehme ich aus der Unterrichtseinheit mit?

Zum Abschluss des Lernprojekts sollen die Schüler:innen in der Lage sein, Abbildungen anhand von Kriterien auf Echtheit zu überprüfen und Falschnachrichten als solche zu erkennen.

📊 KI-Bilder: Weitere Beispiele

Die nachfolgenden Bilder würden ebenfalls mit einer Bild-KI erstellt. Mit der entsprechenden Schlagzeile lassen sich diese Bilder ebenfalls bestens für einen Unterrichtseinstieg nutzen. Bei genauerer Betrachtung sind auch bei diesen Bildern Fehler zu erkennen

Beispiel 1: Berliner Verkehr nach Überflutung lahmgelegt (Fake)

Beispiel 2: Schwere Sturmschäden nach Orkan (Fake)

Beispiel 3: Fischsterben in Hamburger Speicherstadt (Fake)

Beispiel 4 - Riesiger Andrang nach Einführung des 49-Euro-Ticket (Fake)

Beispiel 5: Schifffahrt wegen Hochwassers weiter eingestellt (Fake)

Beispiel 6: Demo am Brandenburger Tor (Fake)

🔎 Fazit

Mit dieser Unterrichtseinheit werden Lernende auf spannende und praxisnahe Weise in die Thematik der Fake News und der KI-Bildgeneratoren eingeführt. Dabei werden die Schüler:innen nicht nur befähigt, Falschnachrichten als solche zu erkennen, sondern erkennen auch, wie einfach es ist, gefälschte Bilder zu erstellen. Der Fokus liegt dabei auf der Vermittlung von Medienkompetenz und kritischem Denken, wodurch die Schüler:innen in die Lage versetzt werden, auch in Zukunft einen kritischen Blick auf Abbildungen aus dem Internet zu werfen.

Wenn ihr mehr zu KI-Bildgeneratoren erfahren wollt, dann schaut euch meinen Vergleich der von DALL-E 2, Midjourney und Stable Diffusion und Canva Image Generator an.

Ansonstenlasst mich gerne in den in den Kommentaren wissen, wie ihr die Unterrichtseinheit findet.

Hinweis:
Die Lernidee wurde in ähnlicher Form im Auftrag des LMZ BW erstellt. Baldige Erscheinung in der SESAM-Mediathek unter einer CC BY-SA-Lizenz.

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KI-Bilder im Unterricht: Fake News erkennen und entlarven 🧐🌅 - Manuel Flick

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Bild-KI im Unterricht: Entdecke im meiner Unterrichtseinheit die Möglichkeiten von KI-Bildgeneratoren im Unterricht und schau dir an, wie Schülerinnen und Schüler KI-Bilder und Fake News erkennen und entlarven können.