In den letzten Tagen habe ich häufiger darüber nachgedacht, wie sehr KI inzwischen unseren Alltag verändert. Und ich komme ziemlich eindeutig zu dem Schluss: Das bringt bei weitem nicht nur unproblematische Dinge mit sich.
Man muss dafür eigentlich nur irgendeine größere Videoplattform öffnen. KI-generierte Bilder und Videos sind längst überall. Manche davon sind beeindruckend gut, andere ziemlich offensichtlich schlecht. Trotzdem verschwimmt die Grenze zunehmend. Echte Aufnahmen von KI-generierten Inhalten zu unterscheiden, wird immer schwieriger.
Gleichzeitig sinken die technischen Hürden enorm. Vor ein paar Jahren hätte man für bestimmte Effekte leistungsfähige Hardware, entsprechende Software und vor allem ziemlich viel Wissen benötigt. Heute braucht man teilweise nur noch einen Account und ein paar Credits.
Das hat enormes Potenzial – im positiven wie im negativen Sinne.
Für mich persönlich gibt es aber noch eine andere Seite von KI. Sie kann Limitierungen aushebeln.
Und genau deshalb fühlt sich KI für mich manchmal tatsächlich ein bisschen wie Cheaten an.
Ich habe Ideen – aber ich kann sie nicht zeichnen
Ich bin neugierig auf eigentlich alles, was sich mit computergestützten Maschinen umsetzen lässt. Laser, 3D-Druck, CNC, Elektronik – mich interessiert weniger, einfach nur irgendein fertiges Produkt zu besitzen. Mich interessiert der Weg dahin.
Wie funktioniert etwas? Wie könnte ich es selbst bauen? Welche Maschine kann was? Und was passiert, wenn ich Dinge miteinander kombiniere, für die sie ursprünglich vielleicht gar nicht gedacht waren?
Dazu kommt, dass ich Recherche liebe. Mich stundenlang in irgendein vollkommen unnötiges technisches Detail einzuarbeiten, kann für mich erstaunlich entspannend sein.
Was mich allerdings schon immer eingeschränkt hat, waren nicht die Ideen oder das technische Verständnis.
Es war die visuelle Umsetzung.
Kurz gesagt: Alles, was klassisch mit Kunst, Zeichnen und Grafikdesign zu tun hat, liegt mir überhaupt nicht.
Wenn ich an meine Schulzeit zurückdenke, fällt mir beispielsweise ein Projekt ein, bei dem wir Masken aus Gipsbinden gebaut haben. Das Formen und handwerkliche Arbeiten fand ich großartig. Dann kam der Moment, in dem die Maske bemalt werden sollte.
Und damit war das Projekt für mich praktisch gelaufen.
Das Ergebnis sah entsprechend aus – und wurde natürlich genau so bewertet.
An dieser grundsätzlichen Fähigkeit hat sich bis heute erstaunlich wenig geändert.
Genau hier ist KI mein Cheatcode
Bei meinen heutigen Holz- und Multilayer-Projekten habe ich ein ähnliches Problem.
Ich kann eine Grafik anschauen und ziemlich schnell sagen: Ja, das gefällt mir. Oder: Nein, das funktioniert für mich nicht.
Ich kann mir auch überlegen, wie ich ein Motiv später technisch aufbaue. Welche Teile getrennt werden müssen, welche Ebene nach vorne kommt, was lackiert wird und wie die einzelnen Teile zusammengesetzt werden.
Was ich nicht kann, ist den Weg vom weißen Blatt zum fertigen Motiv gehen.
Mir fehlt schlicht die Vorstellung davon, welche Kombination aus Linien, Formen, Abständen und Farben am Ende genau das Bild ergibt, das ich im Kopf habe. Dazu kommt, dass ich nie wirklich gelernt habe, komplexe Grafiksoftware zu bedienen.
Und hier verändert KI für mich gerade ziemlich viel.
Ich muss nicht mehr versuchen, einem leeren Blatt Papier meine Vorstellung aufzuzwingen. Ich kann sie beschreiben.
Aus wenigen Sätzen entsteht ein erster Entwurf. Der ist meistens noch nicht das, was ich haben möchte – muss er aber auch gar nicht sein.
Ich arbeite mich anschließend Schritt für Schritt an das Ergebnis heran.
„Mach den Rahmen breiter.“
„Reduziere die Details.“
„Der Schriftzug soll stärker nach einem alten amerikanischen Barschild aussehen.“
„Der Hintergrund muss sich später als eigener Layer schneiden lassen.“
Was früher möglicherweise Stunden an Zeichnen, Ausprobieren und Verwerfen bedeutet hätte, wird zu einem Gespräch.
Besonders praktisch ist dabei, dass ChatGPT inzwischen ziemlich gut versteht, welche Art von Projekten ich baue. Ich muss nicht jedes Mal von vorne erklären, was ich unter einem Retro-Multilayer-Schild verstehe oder warum eine Grafik nicht aus tausend winzigen Details bestehen sollte.
Dadurch wird aus dem klassischen Prompten zunehmend ein gemeinsamer Entwicklungsprozess.
Die KI macht trotzdem nicht mein Schild
Das ist für mich ein wichtiger Unterschied.
Die KI erzeugt nicht das fertige Produkt.
Sie hilft mir dabei, den Teil zu überwinden, an dem ich vorher gescheitert wäre.
Wenn der Entwurf steht, lasse ich daraus beispielsweise eine stark reduzierte Schwarz-Weiß-Version mit klaren Konturen erstellen. Diese dient mir anschließend als Grundlage für die weitere Verarbeitung.
Dann beginnt der Teil, der mir wiederum Spaß macht.
Ich übertrage die Grafik in Vektoren, zerlege das Motiv in sinnvolle Ebenen und überlege mir, wie daraus ein reales Objekt werden kann.
Welche Linie gehört zu welchem Layer?
Welche Teile müssen miteinander verbunden bleiben?
Welche Ebene bekommt welche Farbe?
Wie dick wird das Material?
Was muss der Laser schneiden und was eventuell nur gravieren?
Und wie bekomme ich das Ganze am Ende sauber zusammengesetzt?
Aus einem KI-Bild wird dadurch nicht automatisch ein lasertaugliches Multilayer-Projekt. Dazwischen steckt weiterhin Arbeit.
Aber es ist eben die Art von Arbeit, die mir liegt.
Die KI übernimmt gewissermaßen den Teil, bei dem mir die Fähigkeiten fehlen, und übergibt mir das Projekt an dem Punkt, an dem meine eigenen Fähigkeiten anfangen.
Genau deshalb empfinde ich sie als eine Art Cheatcode.
Beim Programmieren ist es noch extremer
Ein zweiter Bereich, in dem KI mein Hobby massiv erweitert hat, ist Elektronik und Programmierung.
Ich spiele beispielsweise gerne mit ESP32, Displays, Sensoren und anderen elektronischen Komponenten herum.
Auch hier ist das eigentliche Problem nicht unbedingt die Idee.
Ich kann mir überlegen, was ein Gerät machen soll. Ich kann Anforderungen definieren und mir Gedanken über den Ablauf machen.
Aber wenn man bei null anfängt, muss man erst einmal unglaublich viel lernen, bevor überhaupt irgendetwas passiert.
Welche Programmiersprache brauche ich?
Welche Library?
Wie kommunizieren die Komponenten miteinander?
Welche Pins kann ich verwenden?
Warum kompiliert der Code nicht?
Warum funktioniert die Hardware nicht, obwohl der Code kompiliert?
Und warum funktioniert plötzlich gar nichts mehr, obwohl ich eigentlich nur eine einzige Kleinigkeit geändert habe?
Natürlich könnte man sich das alles klassisch beibringen. Bücher lesen, Tutorials schauen, Dokumentationen durcharbeiten und sich über Wochen oder Monate langsam in das Thema einarbeiten.
Das ist sicherlich der sauberere Weg.
Aber ich will nicht unbedingt Programmierer werden.
Ich will Dinge bauen.
Und KI verkürzt den Weg zwischen diesen beiden Punkten enorm.
Von der Idee direkt zum Prototyp
Heute kann ich meine Idee erst einmal ganz normal beschreiben.
Ich möchte ein Gerät, das X macht. Es soll ein Display besitzen, über WLAN kommunizieren und über einen Taster diese oder jene Funktion auslösen.
Dann kann ich mit der KI gemeinsam überlegen:
Ist das überhaupt sinnvoll?
Welche Komponenten brauche ich?
Welche Probleme könnten auftreten?
Wie könnte die Schaltung aussehen?
Und wie bauen wir die Software auf?
Meine ersten Versuche damit habe ich vor einigen Monaten gemacht. Damals war der Prozess noch deutlich umständlicher.
Die KI erzeugte Code. Ich kopierte ihn in eine Datei, öffnete die Entwicklungsumgebung, kompilierte, bekam einen Fehler, kopierte die Fehlermeldung zurück in den Chat und bekam eine neue Version.
Das funktionierte, war aber ein ständiges Hin und Her.
Mittlerweile geht das deutlich weiter.
Mit Entwicklungsumgebungen und Funktionen wie ChatGPT Work kann ich wesentlich mehr von diesem Prozess direkt an die KI übergeben. Ich beschreibe, was ich erreichen möchte, und die KI kann innerhalb des Projekts Dateien erstellen, Code verändern und auf Fehler reagieren.
Das fühlt sich irgendwann weniger danach an, einzelne Codezeilen generieren zu lassen, sondern eher so, als würde man die technische Richtung vorgeben und sich bei der Umsetzung unterstützen lassen.
Und mein bisher vielleicht bestes Beispiel dafür entstand ausgerechnet aus einem Problem mit meinen Multilayer-Schildern.
Ich wollte eigentlich nur ein paar Klicks sparen
Für bestimmte Projekte arbeite ich mit 3D-Modellen beziehungsweise STL-Dateien.
Eine Möglichkeit besteht darin, ein solches Modell beispielsweise in Fusion auf verschiedenen Höhen zu schneiden und die dabei entstehenden Konturen anschließend als DXF weiterzuverwenden.
Das funktioniert.
Aber wenn ein Modell zehn oder mehr Ebenen besitzt, wird daraus schnell eine unglaublich monotone Arbeit.
Ebene festlegen. Schnitt erzeugen. Kontur übernehmen. Exportieren. Nächste Ebene.
Immer wieder.
Kein besonders anspruchsvoller Prozess – einfach nur nervig.
Genau solche Arbeiten finde ich besonders interessant für Automatisierung. Wenn ich tausendmal dieselben Klicks machen muss, sollte das schließlich auch ein Computer erledigen können.
Also habe ich das Problem mit KI durchgesprochen.
Aus der ursprünglichen Frage, wie ich meinen Workflow in vorhandener Software beschleunigen könnte, entstand irgendwann eine andere Idee:
Warum nicht einfach eine eigene Mac-Anwendung dafür bauen?
Eine Anwendung, die genau für meinen Workflow gedacht ist.
Die ersten Versionen waren zu kompliziert, teilweise fehleranfällig und mit Funktionen überladen, die ich eigentlich überhaupt nicht brauchte.
Also haben wir wieder reduziert.
Funktionen raus.
Workflow vereinfachen.
Auf das konzentrieren, was ich tatsächlich brauche.
Heute macht die Anwendung ziemlich genau das, was ich ursprünglich wollte.
Und das finde ich rückblickend ziemlich verrückt.
Ich wollte keine Software entwickeln.
Ich wollte nur nicht mehr tausendmal klicken.
Muss ich dadurch weniger können?
Natürlich.
Und genau an dieser Stelle wird es interessant.
Wenn ich eine KI benutzen kann, um Code zu schreiben, den ich selbst niemals aus dem Kopf schreiben könnte, dann ist das in gewisser Weise Cheaten.
Wenn ich eine Grafik erzeugen lasse, die ich selbst niemals zeichnen könnte, ebenfalls.
Aber ist das automatisch schlecht?
Ich kann auch kein Holz mit der Hand so präzise schneiden wie mein Laser. Eine CNC-Fräse kann Bewegungen ausführen, die ich mit einer Oberfräse niemals reproduzieren könnte. Und mein 3D-Drucker baut geometrische Formen, die ich von Hand überhaupt nicht herstellen könnte.
Trotzdem würde wahrscheinlich niemand sagen, dass ich beim Bau eines Projektes „geschummelt“ habe, nur weil ich einen Laser statt einer Laubsäge benutzt habe.
Für mich entwickelt sich KI langsam in genau diese Richtung.
Sie ist ein Werkzeug.
Allerdings ein ziemlich mächtiges.
Und vielleicht ist der entscheidende Unterschied, dass dieses Werkzeug nicht nur meine körperlichen Möglichkeiten erweitert, sondern auch meine geistigen und kreativen Limitierungen teilweise überbrücken kann.
Die problematische Seite verschwindet dadurch nicht
Das alles bedeutet nicht, dass ich KI ausschließlich positiv sehe.
Ganz im Gegenteil.
Wir sehen schon heute, wie KI für Desinformation, Betrug und Cyberangriffe eingesetzt werden kann. Gleichzeitig werden bestimmte Dienstleistungen wahrscheinlich massiv unter Druck geraten.
Ein weniger spezialisierter Designer, der bisher einfache Logos, Social-Media-Grafiken oder Illustrationen über Plattformen wie Fiverr angeboten hat, konkurriert plötzlich nicht mehr nur mit anderen Designern auf der ganzen Welt.
Er konkurriert mit einem Textfeld.
Das wird Berufe verändern. Manche vielleicht sogar verschwinden lassen.
Und die langfristigen Risiken gehen noch deutlich weiter.
Ich halte nicht jede Science-Fiction-Vision automatisch für realistisch. Aber komplett absurd finde ich manche Szenarien inzwischen ebenfalls nicht mehr.
Bei Terminator übernimmt eine künstliche Intelligenz irgendwann militärische Systeme und richtet sie gegen Menschen. Das ist natürlich Hollywood.
Aber die grundsätzliche Frage dahinter ist interessant.
Unsere reale Welt besteht schon heute aus immer stärker vernetzten Systemen. Fabriken sind automatisiert. Fahrzeuge verfügen über Assistenzsysteme und teilweise bereits über sehr weitgehende automatisierte Fahrfunktionen. Infrastruktur, Maschinen und Geräte hängen permanent in Netzwerken.
Je mehr Entscheidungen Software übernehmen kann, desto wichtiger wird die Frage, wer diese Software kontrolliert – und was passiert, wenn Sicherheitsmechanismen versagen oder umgangen werden.
Ich glaube nicht, dass morgen irgendeine KI beschließt, sämtliche Autos gegen eine Wand zu fahren.
Ich halte es aber auch für ziemlich naiv zu glauben, dass eine Technologie mit derart weitreichenden Möglichkeiten ausschließlich für gute Dinge eingesetzt werden wird.
Trotzdem werde ich weiter cheaten
Auf viele dieser Entwicklungen habe ich persönlich keinen Einfluss.
Ich kann nicht entscheiden, wie Unternehmen KI einsetzen, welche Regeln Staaten dafür schaffen oder was Menschen mit dieser Technologie in zehn oder zwanzig Jahren machen werden.
Ich kann aber entscheiden, wie ich sie für meine eigenen Projekte nutze.
Und aktuell ermöglicht sie mir Dinge, die ich vorher entweder gar nicht oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Zeitaufwand hätte umsetzen können.
Ich muss nicht monatelang Grafikdesign lernen, bevor ich mein erstes komplexeres Schild bauen kann.
Ich muss nicht erst zum Softwareentwickler werden, bevor ich eine kleine Anwendung für meinen eigenen Workflow schreiben kann.
Ich kann anfangen.
Und währenddessen lerne ich trotzdem.
Vielleicht sogar anders als früher. Ich lerne nicht zwingend zuerst sämtliche Grundlagen und darf danach irgendwann etwas bauen. Ich baue zuerst etwas – und lerne die Grundlagen genau dort, wo ich sie für mein Projekt brauche.
Für mich passt das ziemlich gut zu meinem gesamten Hobby.
Ich baue Dinge nicht unbedingt, weil es sie nicht zu kaufen gibt.
Ich baue sie, weil ich wissen will, wie es geht.
Und wenn KI dabei mein Cheatcode ist, dann kann ich damit ziemlich gut leben.
