KI, Kultur und Machtverhältnisse
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Künstliche Intelligenz ist nicht nur ein Werkzeug zur Arbeitserleichterung. KI-Systeme arbeiten mit Daten, Kategorien und Erzählungen, die gesellschaftliche Machtverhältnisse widerspiegeln können. Sie zeigen nicht einfach „die Welt“, sondern verarbeiten jene Ausschnitte, die digital erfasst, beschrieben und bewertet wurden.
Das Community Lab mit allapopp fragte deshalb: Welche Zukunftsbilder stecken in KI-Tools? Wessen Perspektiven werden sichtbar? Wessen Geschichten fehlen? Und wie können Kulturarbeiter*innen eigene spekulative Narrative entwickeln, statt dominante Technikgeschichten zu übernehmen?
Im Mittelpunkt stand eine praktische und politische Frage: Wie kann Kulturarbeit KI nicht nur anwenden, sondern auch befragen, irritieren und mit eigenen Perspektiven umdeuten?
Warum das für Kulturorganisationen relevant ist
Viele verbreitete KI-Tools versprechen Effizienz, schnelle Ergebnisse und kreative Unterstützung. Für Kulturorganisationen kann das hilfreich sein, besonders bei knappen Ressourcen. Gleichzeitig prägen KI-Systeme mit, welche Bilder, Sprachen, Körper, Orte und Geschichten als „normal“ erscheinen.
Kulturarbeit bewegt sich oft dort, wo dominante Erzählungen nicht ausreichen: bei lokalen Erfahrungen, marginalisierten Perspektiven, kollektiven Erinnerungen, Mehrsprachigkeit, politischer Bildung, Vermittlung und sozialen Beziehungen. Deshalb ist nicht nur wichtig, was KI kann. Wichtig ist auch, welche Perspektiven sie ausblendet oder glättet.
Basiswissen
KI ist keine selbstdenkende Maschine
Die heute genutzten KI-Systeme sind in der Regel spezialisierte Anwendungen. Sie schreiben Texte, erzeugen Bilder, transkribieren Audio oder erkennen Muster. Sie haben kein eigenes Bewusstsein und keine eigene Verantwortung.
KI kann Ergebnisse glätten
Viele kommerzielle KI-Plattformen sind auf schnelle, verwertbare Ergebnisse ausgelegt. Dadurch wirken Texte, Bilder oder Sounds oft professionell, aber auch austauschbar. Für Kulturarbeit braucht es deshalb eine bewusste Prüfung: Passt das Ergebnis wirklich zum eigenen Kontext, zur eigenen Sprache und zur eigenen Haltung?
Normen sind nicht neutral
Eine Norm ist nicht einfach ein Durchschnitt. Sie kann ein „unsichtbares Zentrum“ sein: eine bestimmte Perspektive, die als allgemein gültig erscheint. Wenn solche Perspektiven in Daten und Klassifizierungen dominieren, können KI-Systeme sie verstärken.
Miniworkshop
Hidden Histories – spekulative Technologien entwerfen
Dieser Baustein wurde aus den Inhalten des Community Labs abgeleitet und für die Online-Dokumentation weiterentwickelt.
Die Methode „Hidden Histories“ war der zentrale Praxisbaustein des Community Labs. Sie eignet sich für Teams, Workshops oder Reflexionsprozesse, wenn KI, Machtverhältnisse und eigene Perspektiven gemeinsam bearbeitet werden sollen.
Ziel ist nicht, ein technisch umsetzbares Produkt zu entwickeln. Ziel ist, sichtbar zu machen, wie subjektiv jede Klassifizierung ist – und wie aus verborgenen Geschichten andere Vorstellungen von Technologie entstehen können.
Schritt 1: Eine Hidden History finden
Ausgangspunkt ist eine persönliche, kulturelle oder organisationale Geschichte, die selten sichtbar wird. Das kann eine Herkunft, ein Ritual, eine Sprache, ein Körperwissen, eine Erinnerung, eine Ausschlusserfahrung oder eine verdrängte Vereinsgeschichte sein.
Wichtig: Die Übung kann persönlich werden. Niemand sollte gedrängt werden, intime oder belastende Erfahrungen offenzulegen.
Leitfragen:
- Welche Geschichte, Erinnerung oder Erfahrung aus meinem Umfeld wird selten erzählt?
- Welche Sprache, welches Ritual, welches Objekt oder welches Wissen ist damit verbunden?
- Warum ist diese Geschichte im dominanten Bild von Kultur, Technik oder Zukunft kaum sichtbar?
Schritt 2: Die Geschichte mit einem Objekt verbinden
Die Geschichte wird mit einem konkreten Objekt, Bild, Ort, Material oder Ritual verbunden. Das kann ein Alltagsgegenstand, ein Rezept, ein Foto, ein Kleidungsstück, ein Raum oder ein Erinnerungsstück sein.
Leitfragen:
- Welches Objekt, Material oder Ritual trägt diese Geschichte?
- Welche Erinnerungen, Beziehungen oder Erfahrungen sind damit verbunden?
- Wer versteht dieses Objekt sofort – und wer vielleicht nicht?
Schritt 3: Subjektiv klassifizieren
Das Objekt wird mit fünf bis sieben Begriffen beschrieben. Es geht nicht um „objektive“ Labels, sondern um persönliche, situierte Beschreibungen. So wird erfahrbar: Auch Datenklassifizierung ist nie neutral.
Beispielstruktur:
Beschreibe das Objekt mit fünf bis sieben subjektiven Labels. Die Labels dürfen persönlich, sinnlich, widersprüchlich oder kulturell spezifisch sein. Vermeide rein technische Kategorien. Objekt: [Objekt einfügen] Mögliche Labels: [Begriffe sammeln]
Schritt 4: Als Technologie umdeuten
Das Objekt wird nun als spekulative Technologie gedacht.
Leitfragen:
- Stell dir vor, dieses Objekt wäre eine spekulative Technologie.
- Welche Technologie könnte dieses Objekt sein?
- Welches Problem würde es lösen?
- Welches Problem würde es sichtbar machen?
- Für wen wäre diese Technologie hilfreich?
- Wer würde sie vielleicht nicht verstehen?
- Welche Normen oder Erwartungen stellt diese Technologie infrage?
Schritt 5: Materialisieren
Zum Abschluss wird überlegt, aus welchen Materialien diese Technologie bestehen könnte. Dabei können digitale Materialien bewusst ausgeschlossen werden. So kommen auch Körper, Raum, Essen, Geruch, Klang, Textilien, Pflanzen, Erinnerung oder Beziehungen als Teil von Technologie in den Blick.
Leitfragen:
- Aus welchen Materialien besteht diese spekulative Technologie?
- Welche Rolle spielen Körper, Raum, Geruch, Klang, Sprache, Essen, Pflanzen, Textilien, Erinnerung oder Beziehungen?
Was verändert sich, wenn Technologie nicht als App, Gerät oder Plattform gedacht wird?
! Praxischeck: Der „unsichtbare Zentrum“-Check
Dieser Check hilft, KI-Ergebnisse in der Kulturarbeit kritisch zu prüfen – etwa bei Texten, Bildern, Sounds, Konzepten oder Recherchen.
1. Welche Perspektive wirkt als Norm?
Welche Körper, Sprachen, Orte, Ästhetiken oder Lebensrealitäten erscheinen selbstverständlich?
2. Wer oder was fehlt?
Welche Gruppen, Erfahrungen, lokalen Kontexte, Minderheitensprachen oder nicht-dominanten Kulturen sind nicht sichtbar?
3. Wird etwas falsch zugeordnet?
Werden spezifische kulturelle Ausdrucksformen in größere dominante Kategorien einsortiert, obwohl das nicht passt?
4. Wirkt das Ergebnis geglättet?
Ist das Ergebnis zwar professionell, aber austauschbar?
5. Was folgt daraus?
Mögliche Konsequenzen sind: Prompt überarbeiten, eigene Quellen einbringen, Ergebnis redaktionell stärker bearbeiten, anderes Tool testen oder bewusst auf KI verzichten.
Beispielprompt für eine kritische Prüfung:
Prüfe das folgende KI-Ergebnis mit Blick auf Machtverhältnisse und unsichtbare Normen. Bitte analysiere: - Welche Perspektive wirkt als Norm? - Welche Körper, Sprachen, Orte oder Lebensrealitäten werden selbstverständlich gesetzt? - Wer oder was fehlt? - Werden spezifische kulturelle Ausdrucksformen falsch oder zu allgemein eingeordnet? - Wirkt das Ergebnis geglättet oder austauschbar? - Welche eigenen Quellen, Begriffe oder Perspektiven sollten ergänzt werden? Wichtig: Die Analyse ist nur eine Reflexionshilfe. Erfinde keine Fakten und markiere Unsicherheiten. KI-Ergebnis: [Text, Bildbeschreibung oder Konzept einfügen]
Praxistipps
KI kann als Assistenz, Sparringpartner oder Experimentierfeld hilfreich sein. Sie kann Varianten erzeugen, Denkbewegungen auslösen und Arbeitsprozesse beschleunigen.
Gleichzeitig sollte KI nicht jene Prozesse ersetzen, die für Kulturarbeit zentral sind: Aushandlung, Erfahrung, Beziehung, Kontextwissen, Widerspruch und Haltung. Gerade bei knappen Ressourcen ist die Versuchung groß, KI vor allem als Abkürzung zu nutzen. Nicht jede Abkürzung ist aber eine Entlastung. Manchmal verlagert sie Arbeit in Kontrolle, Korrektur und Verantwortung.
Eine hilfreiche Grundhaltung lautet: KI kann Vorschläge machen. Sie sollte aber nicht entscheiden, welche Geschichten erzählt werden, welche Bilder verwendet werden oder welche Perspektiven relevant sind.
Praxisbeispiele aus dem Community Lab
Tatar Futurism
Ein zentrales Beispiel des Labs war Tatar Futurism. Dabei ging es um die Frage, wie spezifische kulturelle Erfahrungen in KI-Systemen verschwinden oder überschrieben werden können. Wenn tatarische Musik, Bilder oder Rituale von KI-Tools nicht als eigenständige kulturelle Formen erkannt werden, können sie größeren dominanten Kategorien zugeordnet werden.
Die Gegenstrategie: eigene digitale und spekulative Repräsentationen schaffen. Nicht KI-generierte Zukunftsbilder übernehmen, sondern eigene Archive, Erinnerungen, Rituale und kulturelle Bezüge zum Ausgangspunkt machen.
Balesh als Kommunikations-Technologie
Im Lab wurde der tatarische Kuchen Balesh als spekulatives Objekt beschrieben. In der Übung kann ein solches Objekt als Technologie umgedeutet werden: etwa als geschützter Informationsspeicher oder Kommunikations-Device, dessen Bedeutung nur jene vollständig verstehen, die am Herstellungsprozess beteiligt sind.
Das Beispiel zeigt: Technologie muss nicht als App, Gerät oder Plattform gedacht werden. Sie kann auch sozial, materiell und kulturell eingebettet sein.
Vor Veröffentlichung sollte die Schreibweise von „Balesh“ mit dem Originalmaterial bzw. mit allapopp abgeglichen werden.
AŞ / TATAR KYZ:LAR
Als weiterführendes Praxisbeispiel eignet sich TATAR KYZ:LAR – AŞ, ein audiovisuelles Online-Projekt von allapopp und Dinara Rasuleva. Die Projektbeschreibung verweist auf tatarisches Erbe, Kindheitserinnerungen, Zukunftsbilder und ein verschwindendes kulturelles Gedächtnis. Das Album wurde teilweise mit einem selbst trainierten virtuellen tatarischen Chor produziert.
Das Beispiel ist für diese Dokumentation relevant, weil es zeigt, wie KI nicht nur als Werkzeug, sondern als Teil einer künstlerischen Auseinandersetzung mit Erinnerung, Erbe, Stimme und Zukunftsbildern verstanden werden kann.
FAQs
Genannte Tools und Ressourcen aus der Einheit
Die folgenden Tools und Ressourcen wurden im Kontext der Einheit genannt oder zur weiteren Einordnung herangezogen. Die Liste ist keine allgemeine Empfehlung, sondern dokumentiert Bezugspunkte aus dem Community Lab. Vor einer Nutzung sollten Zweck, Datenschutz, Kostenmodell, Rechtefragen, Aktualität und organisatorische Verantwortung geprüft werden.
allapopp
https://allapopp.com/
Künstlerische Praxis an der Schnittstelle von digitaler Medienkunst, Performance, Sound, maschinellem Lernen und dekolonialen Perspektiven.
TATAR KYZ:LAR / AŞ – The Online Ritual
https://www.hau4.de/en/tatar-kyzlar-allapopp-dinara-rasuleva-as-the-online-ritual
Praxisbeispiel zu tatarischem Erbe, digitalem Ritualraum und selbst trainiertem virtuellem tatarischem Chor.
Ruha Benjamin: Imagination: A Manifesto
https://www.ruhabenjamin.com/imagination-a-manifesto
Theoretischer Bezug für Vorstellungskraft als politische Praxis und Gegenentwurf zu dominanten Zukunftsbildern.
Runway
https://runwayml.com/
KI-Tool für Video, Animation und visuelle Experimente.
Midjourney
https://www.midjourney.com/
KI-Bildgenerierung; im Kontext der Einheit vor allem relevant als Beispiel für plattformisierte Bildästhetik.
DALL·E / ChatGPT
https://chatgpt.com/
Generative KI für Text- und Bildarbeit; relevant als Beispiel für verbreitete KI-Anwendungen im Arbeitsalltag.
Suno
https://suno.com/
KI-Musikgenerierung; im Lab besonders relevant für Fragen kultureller Zuschreibung, Bias und Überschreibung spezifischer Musikkulturen.
ZoomMate / Zoom AI Companion
https://www.zoom.com/en/products/ai-assistant/
KI-gestützte Funktionen für Meetings, Zusammenfassungen und Notizen. Nur relevant, wenn der konkrete Bezug zur Einheit in der finalen Dokumentation beibehalten werden soll.
Hinweis: Diese Seite dokumentiert das Community Lab #3 „KI, Kultur und Machtverhältnisse“ mit allapopp vom 25.11.2025. Die Inhalte wurden KI-gestützt aufbereitet, geben zentrale Impulse der Einheit wieder und erheben keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Genannte Tools und Ressourcen sind keine Empfehlungsliste und sollten vor Nutzung aktuell geprüft werden. Rechtliche Hinweise ersetzen keine Rechtsberatung.