#bildgenerierung — Public Fediverse posts
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KI-Bildgeneriung-Meetup Bonn
Alte Kaffeerösterei, Montag, 5. Oktober um 17:00 MESZ
Offener Abend rund um die Bildgenerierung mit KI: Stable Diffusion, Flux, ComfyUI, Midjourney, DALL-E. Lokal auf der eigenen Grafikkarte oder über einen Cloud-Dienst, beides ist willkommen. Für alle, die Bilder generieren, an Workflows feilen oder einfach mal anschauen wollen, wie andere das machen. Alle Level: Anfänger bis Profis, kostenlos.
Wir treffen uns in unseren Räumen in der Alten Kaffeerösterei in der Bonner Nordstadt.
Der Abend ist locker zweigeteilt. In der ersten Hälfte kann jeder, der mag, etwas vorstellen oder eine Frage in die Runde stellen, vom ersten Prompt über LoRAs und ControlNet bis zum ausgefeilten ComfyUI-Graph. Bei der Anmeldung kannst du gerne schon ein Thema oder Fragen skizzieren. Dann wissen wir schon vorher, was dich interessiert.
Im zweiten Teil ist Zeit fürs freie Netzwerken. Kaffee und Getränke gibt es die ganze Zeit. Wer nur zuhören will und kein Thema hat, ist genauso willkommen.
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Brauchen wir Das wirklich?
In den Anfangszeiten der Verbreitung von KI war oft zu hören, dass das ja auch nur ein neues Werkzeug sei und man sich schon mit der Zeit daran gewöhnen würde es so selbstverständlich einzusetzen wie bisher andere Werkzeuge auch. Nun gibt es aber neben dem Verdacht, dass sich die Umwälzung durch KI eher mit der Industrialisierung als mit dem Ersatz von Dampfmaschinen durch E-Locks vergleichen lässt auch noch die Beobachtung, das KI wohl doch mehr ist als „nur“ ein Werkzeug. Mir ist […] -
Brauchen wir Das wirklich?
English Version on Substack In den Anfangszeiten der Verbreitung von KI war oft zu hören, dass das ja auch nur ein neues Werkzeug sei und man sich schon mit der Zeit daran gewöhnen würde es so selbstverständlich einzusetzen wie bisher andere Werkzeuge auch. Nun gibt es aber neben dem Verdacht, dass sich die Umwälzung durch KI eher mit der Industrialisierung als mit dem Ersatz von Dampfmaschinen durch E-Locks vergleichen lässt auch noch die Beobachtung, das KI wohl doch mehr ist als […] -
Generative KI verzerrt unser Körperbild
KI-Generatoren produzieren nicht nur Bilder und Videos, sondern reproduzieren auch Diskriminierung. Eine Wissenschaftlerin der Universität Cambridge fand heraus, dass KI Menschen mit großen Körpern häufiger einen negativen Gesichtsausdruck verleiht und teilweise Probleme bei deren anatomischer Darstellung hat.
Soziale Medien werden derzeit von Bildern und Videos geflutet, die von sogenannter Künstlicher Intelligenz (KI) generiert wurden. Das wirkt sich auch auf unsere kollektive Vorstellungskraft aus. Eine Untersuchung der Universität Cambridge warnt nun vor negativen Folgen für das Selbst- und Körperbild von Menschen.
Die Forscherin Aisha Sobey vom Leverhulme Centre for the Future of Intelligence hat untersucht, wie unterschiedliche Körperformen von KI-Generatoren repräsentiert werden. Ihr Befund: Darstellungen unrealistisch dünner Menschen sind der Standard, große und dicke Körper werden diskriminierend dargestellt.
„Ich bin besorgt über die steigende Zahl von Fällen von Körperunzufriedenheit und Essstörungen und dem daraus resultierenden Zeit-, Energie- und Geldaufwand“, schreibt Sobey auf Anfrage von netzpolitik.org. KI-Generatoren würden diesen Trend verstärken.
Unrealistisch dünne Körper als Standard
Für die Untersuchung verfasste die Forscherin 20 Anweisungen, auch Prompts genannt, zum Erstellen von Bildern mit generativer KI. Alle Darstellungen sollten Personen in unterschiedlichen Situationen zeigen. Manche Prompts erhielten als Zusatz eine medizinische Beschreibung größerer Körper wie „übergewichtig“ oder den Begriff „fat“, zu deutsch „fett“. Das häufig abwertend verwendete Wort wurde von Aktivist*innen zurückerobert und wird inzwischen von vielen Menschen als positive Selbstbezeichnung verwendet.
Die Prompts ließ die Wissenschaftlerin durch neun öffentlich zugängliche Bildgeneratoren laufen, darunter Adobe Firefly, Canva, Runway ML und Stable Diffusion. Ohne den Zusatz „fat“ zeigten die meisten Bilder Menschen mit sogenannter „Sample Size“. Also Menschen, die zu einer besonders dünnen Untergruppe der nicht-dicken Menschen gehören, mit für die meisten Menschen unrealistischen Maßen.
Größere Körper hingegen wurden fast ausschließlich nur nach ausdrücklicher Aufforderung gezeigt – oder gar nicht. Manche KI-Generatoren stuften die Prompts mit dem Wort „fat“ als schädlich ein. Sie verweigerten den Dienst und produzierten keine Bilder.
Verzerrte Darstellungen
Auch waren die Bilder von dicken Menschen öfters fehlerhaft als die von dünnen Menschen. Bilder sind dann fehlerhaft, wenn die KI bestimmte anatomische Details wie einzelne Finger oder den Winkel eines Arms nicht passend nachahmen kann und deswegen unnatürlich aussehen. Aisha Sobey schließt daraus, dass die Systeme mit Datensätzen trainiert werden, in denen Abbildungen von dicken Menschen unterrepräsentiert sind. Bemerkenswert ist zudem, dass Bilder mit dem Prompt „fat“ übermäßig viele weiße Männer zeigen.
Ebenfalls auffällig sind die unterschiedlichen Gesichtsausdrücke, die die Personen in den verschiedenen Bildern tragen. Fast 25 Prozent der dargestellten dicken Personen haben laut Studie einen negativen Gesichtsausdruck, im Vergleich zu nur drei Prozent der Menschen, die ohne den Prompt „fat“ generiert wurden.
Menschen mit Behinderungen werden von generativer KI ebenfalls unterrepräsentiert. Von den insgesamt 649 generierten Bildern zeigte nur eines eine Person mit äußerlich erkennbarer körperlicher Einschränkung.
Darstellungen von dicken Menschen zeigten zudem deutlich häufiger Personen mit Charakteristika, die gemeinhin mit Lernbehinderungen, Downsyndrom und anderen Behinderungen assoziiert werden. Die Forscherin fand diese Darstellungen bei acht Prozent der Bilder, die mit dem Prompt „fat“ generiert wurden, und nur bei zwei Prozent der Abbildungen ohne den Zusatz.
KI kann Unzufriedenheit schüren
Wissenschaftler*innen bezeichnen generative Künstliche Intelligenz auch als Spiegel der Gesellschaft. Trainiert werden die Systeme mit großen Datenmengen, die oft aus dem Internet abgeschöpft werden. Die Diversität der verwendeten Daten steht dabei in engem Zusammenhang mit der Diversität der generierten Inhalte. Die für das Training verwendeten Datensätze scheinen also große Körper nur unzulänglich abzubilden.
Sie spiegeln damit einen online immer noch vorherrschenden Standard wider, bei dem überdurchschnittlich dünne und weiße Körper ohne Behinderungen als Norm dargestellt werden. Allerdings scheint generative KI das Problem nicht nur fortzuschreiben, sondern sogar zu verschärfen, denn KI-generierte Bilder, die diskriminierende Körperbilder repräsentieren, werden wiederum für das Training der Generatoren verwendet.
Über die Sozialen Medien sickern die diskriminierenden Bilder zudem in unsere kollektive Vorstellungswelt ein. AI Forensics, ein europäischer Verein, der undurchsichtige Algorithmen überprüft, nahm im Juli 2025 eine Stichprobe und fand, dass ungefähr jedes vierte Video auf TikTok von KI generiert war. Der Unterschied zu menschlichen Creatoren ist, dass KI ausschließlich in den Trainings-Datensätzen vorhandene Muster reproduzieren kann, während Menschen umdenken und ihre Einstellungen ändern können.
„Die [durch generative KI] implizierten Erwartungen folgen einer langen Tradition von Modell- und Idealkörpern, aber ich würde sagen, dass es durch generative KI viel heimtückischer ist“, so Aisha Sobey gegenüber netzpolitik.org. Aus ihrer Sicht stärkt generative KI jene Systeme, „die Fettleibigkeit verteufeln und die Unsicherheiten der Menschen ausnutzen“.
Paula Clamor ist von Oktober bis Dezember 2025 Praktikantin bei netzpolitik.org. Sie hat vor kurzem ihr Abitur gemacht und interessiert sich für digitalen Feminismus und künstliche Intelligenz. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.
Über Paula Clamor - netzpolitik:
Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.
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Generative KI verzerrt unser Körperbild
KI-Generatoren produzieren nicht nur Bilder und Videos, sondern reproduzieren auch Diskriminierung. Eine Wissenschaftlerin der Universität Cambridge fand heraus, dass KI Menschen mit großen Körpern häufiger einen negativen Gesichtsausdruck verleiht und teilweise Probleme bei deren anatomischer Darstellung hat.
Soziale Medien werden derzeit von Bildern und Videos geflutet, die von sogenannter Künstlicher Intelligenz (KI) generiert wurden. Das wirkt sich auch auf unsere kollektive Vorstellungskraft aus. Eine Untersuchung der Universität Cambridge warnt nun vor negativen Folgen für das Selbst- und Körperbild von Menschen.
Die Forscherin Aisha Sobey vom Leverhulme Centre for the Future of Intelligence hat untersucht, wie unterschiedliche Körperformen von KI-Generatoren repräsentiert werden. Ihr Befund: Darstellungen unrealistisch dünner Menschen sind der Standard, große und dicke Körper werden diskriminierend dargestellt.
„Ich bin besorgt über die steigende Zahl von Fällen von Körperunzufriedenheit und Essstörungen und dem daraus resultierenden Zeit-, Energie- und Geldaufwand“, schreibt Sobey auf Anfrage von netzpolitik.org. KI-Generatoren würden diesen Trend verstärken.
Unrealistisch dünne Körper als Standard
Für die Untersuchung verfasste die Forscherin 20 Anweisungen, auch Prompts genannt, zum Erstellen von Bildern mit generativer KI. Alle Darstellungen sollten Personen in unterschiedlichen Situationen zeigen. Manche Prompts erhielten als Zusatz eine medizinische Beschreibung größerer Körper wie „übergewichtig“ oder den Begriff „fat“, zu deutsch „fett“. Das häufig abwertend verwendete Wort wurde von Aktivist*innen zurückerobert und wird inzwischen von vielen Menschen als positive Selbstbezeichnung verwendet.
Die Prompts ließ die Wissenschaftlerin durch neun öffentlich zugängliche Bildgeneratoren laufen, darunter Adobe Firefly, Canva, Runway ML und Stable Diffusion. Ohne den Zusatz „fat“ zeigten die meisten Bilder Menschen mit sogenannter „Sample Size“. Also Menschen, die zu einer besonders dünnen Untergruppe der nicht-dicken Menschen gehören, mit für die meisten Menschen unrealistischen Maßen.
Größere Körper hingegen wurden fast ausschließlich nur nach ausdrücklicher Aufforderung gezeigt – oder gar nicht. Manche KI-Generatoren stuften die Prompts mit dem Wort „fat“ als schädlich ein. Sie verweigerten den Dienst und produzierten keine Bilder.
Verzerrte Darstellungen
Auch waren die Bilder von dicken Menschen öfters fehlerhaft als die von dünnen Menschen. Bilder sind dann fehlerhaft, wenn die KI bestimmte anatomische Details wie einzelne Finger oder den Winkel eines Arms nicht passend nachahmen kann und deswegen unnatürlich aussehen. Aisha Sobey schließt daraus, dass die Systeme mit Datensätzen trainiert werden, in denen Abbildungen von dicken Menschen unterrepräsentiert sind. Bemerkenswert ist zudem, dass Bilder mit dem Prompt „fat“ übermäßig viele weiße Männer zeigen.
Ebenfalls auffällig sind die unterschiedlichen Gesichtsausdrücke, die die Personen in den verschiedenen Bildern tragen. Fast 25 Prozent der dargestellten dicken Personen haben laut Studie einen negativen Gesichtsausdruck, im Vergleich zu nur drei Prozent der Menschen, die ohne den Prompt „fat“ generiert wurden.
Menschen mit Behinderungen werden von generativer KI ebenfalls unterrepräsentiert. Von den insgesamt 649 generierten Bildern zeigte nur eines eine Person mit äußerlich erkennbarer körperlicher Einschränkung.
Darstellungen von dicken Menschen zeigten zudem deutlich häufiger Personen mit Charakteristika, die gemeinhin mit Lernbehinderungen, Downsyndrom und anderen Behinderungen assoziiert werden. Die Forscherin fand diese Darstellungen bei acht Prozent der Bilder, die mit dem Prompt „fat“ generiert wurden, und nur bei zwei Prozent der Abbildungen ohne den Zusatz.
KI kann Unzufriedenheit schüren
Wissenschaftler*innen bezeichnen generative Künstliche Intelligenz auch als Spiegel der Gesellschaft. Trainiert werden die Systeme mit großen Datenmengen, die oft aus dem Internet abgeschöpft werden. Die Diversität der verwendeten Daten steht dabei in engem Zusammenhang mit der Diversität der generierten Inhalte. Die für das Training verwendeten Datensätze scheinen also große Körper nur unzulänglich abzubilden.
Sie spiegeln damit einen online immer noch vorherrschenden Standard wider, bei dem überdurchschnittlich dünne und weiße Körper ohne Behinderungen als Norm dargestellt werden. Allerdings scheint generative KI das Problem nicht nur fortzuschreiben, sondern sogar zu verschärfen, denn KI-generierte Bilder, die diskriminierende Körperbilder repräsentieren, werden wiederum für das Training der Generatoren verwendet.
Über die Sozialen Medien sickern die diskriminierenden Bilder zudem in unsere kollektive Vorstellungswelt ein. AI Forensics, ein europäischer Verein, der undurchsichtige Algorithmen überprüft, nahm im Juli 2025 eine Stichprobe und fand, dass ungefähr jedes vierte Video auf TikTok von KI generiert war. Der Unterschied zu menschlichen Creatoren ist, dass KI ausschließlich in den Trainings-Datensätzen vorhandene Muster reproduzieren kann, während Menschen umdenken und ihre Einstellungen ändern können.
„Die [durch generative KI] implizierten Erwartungen folgen einer langen Tradition von Modell- und Idealkörpern, aber ich würde sagen, dass es durch generative KI viel heimtückischer ist“, so Aisha Sobey gegenüber netzpolitik.org. Aus ihrer Sicht stärkt generative KI jene Systeme, „die Fettleibigkeit verteufeln und die Unsicherheiten der Menschen ausnutzen“.
Paula Clamor ist von Oktober bis Dezember 2025 Praktikantin bei netzpolitik.org. Sie hat vor kurzem ihr Abitur gemacht und interessiert sich für digitalen Feminismus und künstliche Intelligenz. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.
Über Paula Clamor - netzpolitik:
Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.
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Generative KI verzerrt unser Körperbild
KI-Generatoren produzieren nicht nur Bilder und Videos, sondern reproduzieren auch Diskriminierung. Eine Wissenschaftlerin der Universität Cambridge fand heraus, dass KI Menschen mit großen Körpern häufiger einen negativen Gesichtsausdruck verleiht und teilweise Probleme bei deren anatomischer Darstellung hat.
Soziale Medien werden derzeit von Bildern und Videos geflutet, die von sogenannter Künstlicher Intelligenz (KI) generiert wurden. Das wirkt sich auch auf unsere kollektive Vorstellungskraft aus. Eine Untersuchung der Universität Cambridge warnt nun vor negativen Folgen für das Selbst- und Körperbild von Menschen.
Die Forscherin Aisha Sobey vom Leverhulme Centre for the Future of Intelligence hat untersucht, wie unterschiedliche Körperformen von KI-Generatoren repräsentiert werden. Ihr Befund: Darstellungen unrealistisch dünner Menschen sind der Standard, große und dicke Körper werden diskriminierend dargestellt.
„Ich bin besorgt über die steigende Zahl von Fällen von Körperunzufriedenheit und Essstörungen und dem daraus resultierenden Zeit-, Energie- und Geldaufwand“, schreibt Sobey auf Anfrage von netzpolitik.org. KI-Generatoren würden diesen Trend verstärken.
Unrealistisch dünne Körper als Standard
Für die Untersuchung verfasste die Forscherin 20 Anweisungen, auch Prompts genannt, zum Erstellen von Bildern mit generativer KI. Alle Darstellungen sollten Personen in unterschiedlichen Situationen zeigen. Manche Prompts erhielten als Zusatz eine medizinische Beschreibung größerer Körper wie „übergewichtig“ oder den Begriff „fat“, zu deutsch „fett“. Das häufig abwertend verwendete Wort wurde von Aktivist*innen zurückerobert und wird inzwischen von vielen Menschen als positive Selbstbezeichnung verwendet.
Die Prompts ließ die Wissenschaftlerin durch neun öffentlich zugängliche Bildgeneratoren laufen, darunter Adobe Firefly, Canva, Runway ML und Stable Diffusion. Ohne den Zusatz „fat“ zeigten die meisten Bilder Menschen mit sogenannter „Sample Size“. Also Menschen, die zu einer besonders dünnen Untergruppe der nicht-dicken Menschen gehören, mit für die meisten Menschen unrealistischen Maßen.
Größere Körper hingegen wurden fast ausschließlich nur nach ausdrücklicher Aufforderung gezeigt – oder gar nicht. Manche KI-Generatoren stuften die Prompts mit dem Wort „fat“ als schädlich ein. Sie verweigerten den Dienst und produzierten keine Bilder.
Verzerrte Darstellungen
Auch waren die Bilder von dicken Menschen öfters fehlerhaft als die von dünnen Menschen. Bilder sind dann fehlerhaft, wenn die KI bestimmte anatomische Details wie einzelne Finger oder den Winkel eines Arms nicht passend nachahmen kann und deswegen unnatürlich aussehen. Aisha Sobey schließt daraus, dass die Systeme mit Datensätzen trainiert werden, in denen Abbildungen von dicken Menschen unterrepräsentiert sind. Bemerkenswert ist zudem, dass Bilder mit dem Prompt „fat“ übermäßig viele weiße Männer zeigen.
Ebenfalls auffällig sind die unterschiedlichen Gesichtsausdrücke, die die Personen in den verschiedenen Bildern tragen. Fast 25 Prozent der dargestellten dicken Personen haben laut Studie einen negativen Gesichtsausdruck, im Vergleich zu nur drei Prozent der Menschen, die ohne den Prompt „fat“ generiert wurden.
Menschen mit Behinderungen werden von generativer KI ebenfalls unterrepräsentiert. Von den insgesamt 649 generierten Bildern zeigte nur eines eine Person mit äußerlich erkennbarer körperlicher Einschränkung.
Darstellungen von dicken Menschen zeigten zudem deutlich häufiger Personen mit Charakteristika, die gemeinhin mit Lernbehinderungen, Downsyndrom und anderen Behinderungen assoziiert werden. Die Forscherin fand diese Darstellungen bei acht Prozent der Bilder, die mit dem Prompt „fat“ generiert wurden, und nur bei zwei Prozent der Abbildungen ohne den Zusatz.
KI kann Unzufriedenheit schüren
Wissenschaftler*innen bezeichnen generative Künstliche Intelligenz auch als Spiegel der Gesellschaft. Trainiert werden die Systeme mit großen Datenmengen, die oft aus dem Internet abgeschöpft werden. Die Diversität der verwendeten Daten steht dabei in engem Zusammenhang mit der Diversität der generierten Inhalte. Die für das Training verwendeten Datensätze scheinen also große Körper nur unzulänglich abzubilden.
Sie spiegeln damit einen online immer noch vorherrschenden Standard wider, bei dem überdurchschnittlich dünne und weiße Körper ohne Behinderungen als Norm dargestellt werden. Allerdings scheint generative KI das Problem nicht nur fortzuschreiben, sondern sogar zu verschärfen, denn KI-generierte Bilder, die diskriminierende Körperbilder repräsentieren, werden wiederum für das Training der Generatoren verwendet.
Über die Sozialen Medien sickern die diskriminierenden Bilder zudem in unsere kollektive Vorstellungswelt ein. AI Forensics, ein europäischer Verein, der undurchsichtige Algorithmen überprüft, nahm im Juli 2025 eine Stichprobe und fand, dass ungefähr jedes vierte Video auf TikTok von KI generiert war. Der Unterschied zu menschlichen Creatoren ist, dass KI ausschließlich in den Trainings-Datensätzen vorhandene Muster reproduzieren kann, während Menschen umdenken und ihre Einstellungen ändern können.
„Die [durch generative KI] implizierten Erwartungen folgen einer langen Tradition von Modell- und Idealkörpern, aber ich würde sagen, dass es durch generative KI viel heimtückischer ist“, so Aisha Sobey gegenüber netzpolitik.org. Aus ihrer Sicht stärkt generative KI jene Systeme, „die Fettleibigkeit verteufeln und die Unsicherheiten der Menschen ausnutzen“.
Paula Clamor ist von Oktober bis Dezember 2025 Praktikantin bei netzpolitik.org. Sie hat vor kurzem ihr Abitur gemacht und interessiert sich für digitalen Feminismus und künstliche Intelligenz. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.
Über Paula Clamor - netzpolitik:
Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.
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Generative KI verzerrt unser Körperbild
KI-Generatoren produzieren nicht nur Bilder und Videos, sondern reproduzieren auch Diskriminierung. Eine Wissenschaftlerin der Universität Cambridge fand heraus, dass KI Menschen mit großen Körpern häufiger einen negativen Gesichtsausdruck verleiht und teilweise Probleme bei deren anatomischer Darstellung hat.
Soziale Medien werden derzeit von Bildern und Videos geflutet, die von sogenannter Künstlicher Intelligenz (KI) generiert wurden. Das wirkt sich auch auf unsere kollektive Vorstellungskraft aus. Eine Untersuchung der Universität Cambridge warnt nun vor negativen Folgen für das Selbst- und Körperbild von Menschen.
Die Forscherin Aisha Sobey vom Leverhulme Centre for the Future of Intelligence hat untersucht, wie unterschiedliche Körperformen von KI-Generatoren repräsentiert werden. Ihr Befund: Darstellungen unrealistisch dünner Menschen sind der Standard, große und dicke Körper werden diskriminierend dargestellt.
„Ich bin besorgt über die steigende Zahl von Fällen von Körperunzufriedenheit und Essstörungen und dem daraus resultierenden Zeit-, Energie- und Geldaufwand“, schreibt Sobey auf Anfrage von netzpolitik.org. KI-Generatoren würden diesen Trend verstärken.
Unrealistisch dünne Körper als Standard
Für die Untersuchung verfasste die Forscherin 20 Anweisungen, auch Prompts genannt, zum Erstellen von Bildern mit generativer KI. Alle Darstellungen sollten Personen in unterschiedlichen Situationen zeigen. Manche Prompts erhielten als Zusatz eine medizinische Beschreibung größerer Körper wie „übergewichtig“ oder den Begriff „fat“, zu deutsch „fett“. Das häufig abwertend verwendete Wort wurde von Aktivist*innen zurückerobert und wird inzwischen von vielen Menschen als positive Selbstbezeichnung verwendet.
Die Prompts ließ die Wissenschaftlerin durch neun öffentlich zugängliche Bildgeneratoren laufen, darunter Adobe Firefly, Canva, Runway ML und Stable Diffusion. Ohne den Zusatz „fat“ zeigten die meisten Bilder Menschen mit sogenannter „Sample Size“. Also Menschen, die zu einer besonders dünnen Untergruppe der nicht-dicken Menschen gehören, mit für die meisten Menschen unrealistischen Maßen.
Größere Körper hingegen wurden fast ausschließlich nur nach ausdrücklicher Aufforderung gezeigt – oder gar nicht. Manche KI-Generatoren stuften die Prompts mit dem Wort „fat“ als schädlich ein. Sie verweigerten den Dienst und produzierten keine Bilder.
Verzerrte Darstellungen
Auch waren die Bilder von dicken Menschen öfters fehlerhaft als die von dünnen Menschen. Bilder sind dann fehlerhaft, wenn die KI bestimmte anatomische Details wie einzelne Finger oder den Winkel eines Arms nicht passend nachahmen kann und deswegen unnatürlich aussehen. Aisha Sobey schließt daraus, dass die Systeme mit Datensätzen trainiert werden, in denen Abbildungen von dicken Menschen unterrepräsentiert sind. Bemerkenswert ist zudem, dass Bilder mit dem Prompt „fat“ übermäßig viele weiße Männer zeigen.
Ebenfalls auffällig sind die unterschiedlichen Gesichtsausdrücke, die die Personen in den verschiedenen Bildern tragen. Fast 25 Prozent der dargestellten dicken Personen haben laut Studie einen negativen Gesichtsausdruck, im Vergleich zu nur drei Prozent der Menschen, die ohne den Prompt „fat“ generiert wurden.
Menschen mit Behinderungen werden von generativer KI ebenfalls unterrepräsentiert. Von den insgesamt 649 generierten Bildern zeigte nur eines eine Person mit äußerlich erkennbarer körperlicher Einschränkung.
Darstellungen von dicken Menschen zeigten zudem deutlich häufiger Personen mit Charakteristika, die gemeinhin mit Lernbehinderungen, Downsyndrom und anderen Behinderungen assoziiert werden. Die Forscherin fand diese Darstellungen bei acht Prozent der Bilder, die mit dem Prompt „fat“ generiert wurden, und nur bei zwei Prozent der Abbildungen ohne den Zusatz.
KI kann Unzufriedenheit schüren
Wissenschaftler*innen bezeichnen generative Künstliche Intelligenz auch als Spiegel der Gesellschaft. Trainiert werden die Systeme mit großen Datenmengen, die oft aus dem Internet abgeschöpft werden. Die Diversität der verwendeten Daten steht dabei in engem Zusammenhang mit der Diversität der generierten Inhalte. Die für das Training verwendeten Datensätze scheinen also große Körper nur unzulänglich abzubilden.
Sie spiegeln damit einen online immer noch vorherrschenden Standard wider, bei dem überdurchschnittlich dünne und weiße Körper ohne Behinderungen als Norm dargestellt werden. Allerdings scheint generative KI das Problem nicht nur fortzuschreiben, sondern sogar zu verschärfen, denn KI-generierte Bilder, die diskriminierende Körperbilder repräsentieren, werden wiederum für das Training der Generatoren verwendet.
Über die Sozialen Medien sickern die diskriminierenden Bilder zudem in unsere kollektive Vorstellungswelt ein. AI Forensics, ein europäischer Verein, der undurchsichtige Algorithmen überprüft, nahm im Juli 2025 eine Stichprobe und fand, dass ungefähr jedes vierte Video auf TikTok von KI generiert war. Der Unterschied zu menschlichen Creatoren ist, dass KI ausschließlich in den Trainings-Datensätzen vorhandene Muster reproduzieren kann, während Menschen umdenken und ihre Einstellungen ändern können.
„Die [durch generative KI] implizierten Erwartungen folgen einer langen Tradition von Modell- und Idealkörpern, aber ich würde sagen, dass es durch generative KI viel heimtückischer ist“, so Aisha Sobey gegenüber netzpolitik.org. Aus ihrer Sicht stärkt generative KI jene Systeme, „die Fettleibigkeit verteufeln und die Unsicherheiten der Menschen ausnutzen“.
Paula Clamor ist von Oktober bis Dezember 2025 Praktikantin bei netzpolitik.org. Sie hat vor kurzem ihr Abitur gemacht und interessiert sich für digitalen Feminismus und künstliche Intelligenz. Dieser Beitrag ist eine Übernahme von netzpolitik, gemäss Lizenz Creative Commons BY-NC-SA 4.0.
Über Paula Clamor - netzpolitik:
Unter der Kennung "Gastautor:innen" fassen wir die unterschiedlichsten Beiträge externer Quellen zusammen, die wir dankbar im Beueler-Extradienst (wieder-)veröffentlichen dürfen. Die Autor*innen, Quellen und ggf. Lizenzen sind, soweit bekannt, jeweils im Beitrag vermerkt und/oder verlinkt.
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Apple Intelligence: Alles Wichtige zu Apples KI Modell
Seit Herbst 2024 ist Apple Intelligence zunehmend ein Bestandteil von iOS, iPadOS und macOS. In diesem Beitrag erfahrt ihr, wie Apple seine KI Technologie in Geräte und Apps integriert.Was ist Apple Intelligence und wie
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/apple-intelligence-alles-wichtige-zu-apples-ki-modell/
#KI #News #Apple #AppleIntelligence #Bildgenerierung #chatGPT #Entwicklerinnen #iOS #iPhone #KI #macOS #Siri #WWDC2024 -
Apple Intelligence: Alles Wichtige zu Apples KI Modell
Seit Herbst 2024 ist Apple Intelligence zunehmend ein Bestandteil von iOS, iPadOS und macOS. In diesem Beitrag erfahrt ihr, wie Apple seine KI Technologie in Geräte und Apps integriert.Was ist Apple Intelligence und wie
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/apple-intelligence-alles-wichtige-zu-apples-ki-modell/
#KI #News #Apple #AppleIntelligence #Bildgenerierung #chatGPT #Entwicklerinnen #iOS #iPhone #KI #macOS #Siri #WWDC2024 -
Apple Intelligence: Alles Wichtige zu Apples KI Modell
Seit Herbst 2024 ist Apple Intelligence zunehmend ein Bestandteil von iOS, iPadOS und macOS. In diesem Beitrag erfahrt ihr, wie Apple seine KI Technologie in Geräte und Apps integriert.Was ist Apple Intelligence und wie
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/apple-intelligence-alles-wichtige-zu-apples-ki-modell/
#KI #News #Apple #AppleIntelligence #Bildgenerierung #chatGPT #Entwicklerinnen #iOS #iPhone #KI #macOS #Siri #WWDC2024 -
Apple Intelligence: Alles Wichtige zu Apples KI Modell
Seit Herbst 2024 ist Apple Intelligence zunehmend ein Bestandteil von iOS, iPadOS und macOS. In diesem Beitrag erfahrt ihr, wie Apple seine KI Technologie in Geräte und Apps integriert.Was ist Apple Intelligence und wie
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/apple-intelligence-alles-wichtige-zu-apples-ki-modell/
#KI #News #Apple #AppleIntelligence #Bildgenerierung #chatGPT #Entwicklerinnen #iOS #iPhone #KI #macOS #Siri #WWDC2024 -
Apple Intelligence: Alles Wichtige zu Apples KI Modell
Seit Herbst 2024 ist Apple Intelligence zunehmend ein Bestandteil von iOS, iPadOS und macOS. In diesem Beitrag erfahrt ihr, wie Apple seine KI Technologie in Geräte und Apps integriert.Was ist Apple Intelligence und wie
https://www.apfeltalk.de/magazin/news/apple-intelligence-alles-wichtige-zu-apples-ki-modell/
#KI #News #Apple #AppleIntelligence #Bildgenerierung #chatGPT #Entwicklerinnen #iOS #iPhone #KI #macOS #Siri #WWDC2024 -
#Microsoft zeigt mit #Whamm, wie #KI künftig die #Spieleentwicklung verändern könnte.
In einer Browser-Demo wird der Shooter-Klassiker #QuakeII vollständig in Echtzeit generiert – inklusive Level, Gegnern und Interaktionen.
Noch ist die Technik fehleranfällig und langsam, doch die Richtung ist klar: KI könnte künftig dynamisch Spielwelten erschaffen, statt sie manuell zu designen.
https://www.derstandard.at/story/3000000264499/quake-ii-laeuft-voellig-ki-generiert-im-browser
#CopilotLabs #Echtzeitgrafik #GameDevelopment #Bildgenerierung
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Gerade auf #Mastodon gesehen:
Da soll mal noch einer sagen, die #KI denkt nicht mit. Es beschweren sich ja immer so viele Leute, dass Menschen mit sechs Fingern generiert werden. Wenn dann allerdings auch #Handschuhe mit sechs Fingern generiert werden, ist das Ganze doch wieder schlüssig. 🤣
Die #Handschaufel bereitet mir jetzt allerdings noch #Kopfzerbrechen.
#Bildgenerierung vermutlich #ChatGPT #genAI
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Gerade auf #Mastodon gesehen:
Da soll mal noch einer sagen, die #KI denkt nicht mit. Es beschweren sich ja immer so viele Leute, dass Menschen mit sechs Fingern generiert werden. Wenn dann allerdings auch #Handschuhe mit sechs Fingern generiert werden, ist das Ganze doch wieder schlüssig. 🤣
Die #Handschaufel bereitet mir jetzt allerdings noch #Kopfzerbrechen.
#Bildgenerierung vermutlich #ChatGPT #genAI
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DALL-E 3 Bilder erkennt man von Weitem weil sie so schlecht sind.
Das geht gefühlt überhaupt nicht vorwärts im Vergleich zu anderen.
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Nach einigen Monaten Wartezeit habe ich nochmals DALL-E via #ChatGPT mit einigen Stichproben geprüft, wie es mit dem #Bias in der KI-#Bildgenerierung von Personen und Berufsbildern aussieht. Ich habe wieder dieselben Beispiele wie Ende des Jahres 2023 genommen, erweitert um zusätzliche Berufe.
#KI #Stereotype #Klischees #Geschlechtersterotype #Geschlechterklischees #Trainingsdaten #KIModelle
https://tino-eberl.de/ki-news/chatgpt-4-vs-4o-geschlechterklischees-in-der-bildgenerierung/
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Nach einigen Monaten Wartezeit habe ich nochmals DALL-E via #ChatGPT mit einigen Stichproben geprüft, wie es mit dem #Bias in der KI-#Bildgenerierung von Personen und Berufsbildern aussieht. Ich habe wieder dieselben Beispiele wie Ende des Jahres 2023 genommen, erweitert um zusätzliche Berufe.
#KI #Stereotype #Klischees #Geschlechtersterotype #Geschlechterklischees #Trainingsdaten #KIModelle
https://tino-eberl.de/ki-news/chatgpt-4-vs-4o-geschlechterklischees-in-der-bildgenerierung/
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Das #KIModell #Grok2 von #ElonMusks Unternehmen #xAI hat durch seine Fähigkeit zur #Bildgenerierung ohne nennenswerte Restriktionen Bedenken ausgelöst. Erste Nutzerberichte zeigen, dass das Modell problemlos visuelle Inhalte, einschließlich politischer Figuren, erzeugen kann, was das Risiko von #Fälschungen und #Deepfakes erheblich erhöht. Angesichts der kommenden US-#Präsidentschaftswahlen könnte xAI für Missbrauch benutzt werden.
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Das #KIModell #Grok2 von #ElonMusks Unternehmen #xAI hat durch seine Fähigkeit zur #Bildgenerierung ohne nennenswerte Restriktionen Bedenken ausgelöst. Erste Nutzerberichte zeigen, dass das Modell problemlos visuelle Inhalte, einschließlich politischer Figuren, erzeugen kann, was das Risiko von #Fälschungen und #Deepfakes erheblich erhöht. Angesichts der kommenden US-#Präsidentschaftswahlen könnte xAI für Missbrauch benutzt werden.
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Ich habe meine Vorträge rund um #KünstlicheIntelligenz aufgenommen, zusammengeschnitten und mit vielen Beispielen garniert.
Auf Einsteigendenniveau, zur Annäherung ans Thema auch für das #FediLZ und den #FediCampus geeignet.
#KI #GPT #Stimmsynthese #Videogenerierung #Avatare #Bildgenerierung #Fotomanipulation #Musikgenerierung
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Ich habe meine Vorträge rund um #KünstlicheIntelligenz aufgenommen, zusammengeschnitten und mit vielen Beispielen garniert.
Auf Einsteigendenniveau, zur Annäherung ans Thema auch für das #FediLZ und den #FediCampus geeignet.
#KI #GPT #Stimmsynthese #Videogenerierung #Avatare #Bildgenerierung #Fotomanipulation #Musikgenerierung