Das GenKI Lab der UdK Berlin.
Zwischen Erprobung, Forschung und Diskurs: aktuelle Arbeiten aus Lehre und Forschung, Verbundvorhaben und Formate des Austauschs.
Drei Fragen treiben uns an: Was macht generative KI mit künstlerischer Arbeit? Wie lehren wir mit KI, statt nur über sie? Wie bleiben wir Co-Autor:innen in automatisierten Systemen?
Wie können generative Modelle zur Schöpfung neuer visueller und konzeptueller Werke beitragen? Wir erproben aktuelle KI-Medientechnik im künstlerischen Kontext: als Werkzeug, als Material, als Widerpart. Und sagen, wo sie trägt und wo nicht.
Wie lehren und lernen wir mit KI, statt nur über KI? Wir entwerfen Szenarien für den künstlerischen Lehreinsatz und erproben, was sich in Seminar, Atelier und Prüfung verändert, wenn KI mit im Raum sitzt.
Wer erzählt eigentlich, wenn Systeme Wirklichkeit modellieren? Von Narration und Erzähltheorie bis zur Identitätskonstruktion in automatisierten Kommunikationssystemen: eine kritische Analyse von World Models als Schnittstelle zwischen Daten und gesellschaftlicher Wirklichkeit.
Wie verändert sich Wissen, wenn der Dialogpartner eine Maschine ist? Wir untersuchen Lehrformate als Diskursarchitekturen: wie Mensch-KI-Dialoge Wissensordnungen, Autorität und Beziehungen neu ordnen. Der Fokus liegt auf dem Beziehungswissen zwischen Mensch und GenKI.
Mit dem UdK-Login anmelden, Zugangsschlüssel (API-Key) erstellen, in dein Tool eintragen.
Bilder aus Text-Prompts, erzeugt auf den GPUs des Labs.
Gesprochenes mitschreiben: Aufnahmen und Audiodateien als Text, mit Whisper auf UdK-Rechnern.
Texte vorlesen lassen, auch mit eigener Referenzstimme. Mit Chatterbox auf UdK-Rechnern.
Chat, Schreiben, Code, Agenten. Die souveränen Modelle laufen auf UdK-Rechnern.
Kein Rechenzentrum, sondern Labor für die Künste von morgen: Das GenKI-Lab der Universität der Künste Berlin agiert an der Schnittstelle von generativer Künstlicher Intelligenz und innovativer künstlerischer Hochschullehre. Wir bieten eine flexible, modulare KI-Infrastruktur und den Zugang zu modernsten GenKI-Technologien.
Wir testen Use-Cases im Voraus, damit ihr nicht bei null anfangen müsst. Statt Einzelberatung im Notfall zielt unser Ansatz auf Orientierung, Inspiration und Spielraum für glückliche Zufälle.
Wir entwickeln eigene Lösungen. Was sich bewährt, versuchen wir als Angebot für die ganze UdK zu skalieren.
Wir planen Veranstaltungen, geben Workshops und sind in Kursformate an der UdK und an Partneruniversitäten sowie in Forschungsvorhaben eingebunden.
Künstler, Wissenschaftler, Techniker und Vermittler.
Leitet das GenKI Lab der UdK Berlin und verantwortet die strategische Ausrichtung des Labors im MIDAP-Verbund. Der Fokus liegt darauf, die Transformation durch Generative KI an einer Kunsthochschule nicht nur zu begleiten, sondern aktiv zu gestalten — als Ort des Experimentierens, des kritischen Denkens und der kreativen Aneignung.
Verantwortet die experimentelle Erforschung aktueller KI-Medientechnik: Welche Einsatzmöglichkeiten und Potenziale bieten generative Verfahren für MIDAP-Projekte? Recherchiert und evaluiert neue Entwicklungen, erprobt sie im künstlerischen Kontext und macht sie für die Projektarbeit anwendbar.
Entwickelt in MIDAP experimentelle Lehrformate als Diskursarchitekturen für neue Formen des Mensch-KI-Dialogs. Untersucht, wie Interventionen Wissensordnungen, Autorität und relationale Bildungsprozesse neu konfigurieren.
Entwickelt strategisch-gestalterische KI-Lehrformate für GWK und UdK. Schwerpunkt auf Erzähltheorie, Identitätskonstruktion in automatisierten Kommunikationssystemen und der kritischen Analyse von World Models als Schnittstelle zwischen Daten und gesellschaftlicher Wirklichkeit.
Entwickelt und betreibt die technische Plattform des Labors: von den GPU-Servern im eigenen Rechenzentrum über den zentralen KI-Zugang bis zu den Diensten, mit denen Studierende, Lehrende und Verwaltung arbeiten. Schwerpunkt ist souveräne, lokal betriebene KI: offene Modelle auf eigener Hardware, datenschutzkonform und für eine Kunsthochschule gebaut.
Erforscht und erprobt die Wirksamkeit agentischer Systeme im Kontext von Recherche und akademischer Arbeit. Welchen Einfluss nehmen die Potenziale künstlicher Intelligenz auf die Umsetzung und Planung von Lehre an einer Kunsthochschule? Wie sollten Universitäten auf diese Veränderung reagieren?
Beschäftigt sich mit der Beziehung zwischen Mensch und künstlicher Intelligenz insbesondere mit Fragestellungen rund um Empathie und emotionaler Zugehörigkeit. Automatisierte agentische Systeme im Zusammenhang mit Recherche und Organisation sowie lokale Modelle sind ein weiterer Fokus.
KI als Werkzeug für neue kreative Handlungsmöglichkeiten und die Demokratisierung von Gestaltung. Beschäftigt sich außerdem mit gesellschaftlichen sowie ethischen Fragestellungen und Implikationen im Kontext von künstlicher Intelligenz.
Der Einsatz von KI in Studium, Lehre und Prüfungen braucht klare Regeln, die mit der Entwicklung Schritt halten. Es gilt die KI-Leitlinie der UdK Berlin in ihrer jeweils aktuellen Fassung.
Lehre muss die technologischen Grundlagen von GenKI vermitteln, auf individuelle Wissensbestände von Studierenden reagieren und setzt informierte Dozierende im Bereich voraus. Diese Elemente sind notwendig für jede praktische Anwendung – wie künstlerisch-experimentelle Arbeit und kritische Reflexion – unabhängig davon, ob GenKI letztlich genutzt wird oder nicht. Dazu gehört das Wissen um Funktionsweisen, aber auch um die sozialen und ökologischen Kosten der Technologie. Eine GenKI-Literacy setzt dabei keine Tool-Nutzung voraus: Es sollte Studierenden und Dozierenden freigestellt sein, ob sie GenKI einsetzen oder nicht.
Lehre muss ein differenziertes Skillset für den Umgang mit GenKI vermitteln. Dazu zählt die Fähigkeit der Studierenden zur kritischen Bewertung von Ergebnissen auf der ästhetischen, inhaltlichen und ethisch-sozialen Ebene. Um diese Fähigkeit zu erwerben, muss eine unmittelbare und wiederholte Auseinandersetzung mit dem „Material“ sichergestellt, in der Lehre geleistet und der Anwendung von GenKI vorgelagert werden.
Was wir hier unter Auseinandersetzung verstehen, ist ein maßgeblich von, mit und für Menschen geleiteter und gestalteter Bildungsprozess.
Lehre muss anerkennen, dass GenKI kein klassisches Werkzeug mehr ist, sondern dass wir zu ihr in einem komplexen – dialogischen wie praktischen – „koproduktiven“ Verhältnis stehen. Genau dieses Verhältnis muss von und in der Lehre definiert, reflektiert und ausgearbeitet werden.
GenKI-Werkzeugen ist nur begrenzt zu vertrauen. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, dass der Nutzung eine kritische Haltung vorausgehen muss (s. § 1). Kritisch zu sein bedeutet nicht automatisch, eine Nutzung grundsätzlich zu verweigern.
Lehre in künstlerischen Kontexten erfordert andere – praktische wie reflexive – Zugänge zu GenKI als in wissenschaftlichen Kontexten. Den Spezifika der Disziplinen ist in einem fortlaufenden, kritischen Prozess Rechnung zu tragen. Einzeldisziplinen müssen ihre eigenen Zugänge eigenverantwortlich weiterentwickeln können.
Lehre darf rechtliche Fragen des Datenschutzes bei der Nutzung von GenKI nicht negieren und muss diese proaktiv verhandeln. Dies gilt insbesondere für eine Situation, in der noch keine für alle Disziplinen verbindlichen Leitlinien existieren. Eine Universität muss sich hierbei klar positionieren – etwa im Hinblick auf mögliche Verletzungen von Persönlichkeits- oder Urheberrechten. Der Einsatz lokal installierter Open-Source-Modelle sollte priorisiert werden, um eine sichere und datenschutzkonforme Nutzung zu gewährleisten.
Lehre muss den emergierenden professionellen Praxisformen vor dem Hintergrund eines sich verändernden Bildungshorizonts Rechnung tragen. Dass neue Praktiken unter Verwendung von GenKI entstehen, bedeutet zugleich, dass klassische Praxisformen an Relevanz gewinnen (s. § 1).
Lehre muss auf die Vermittlung von Aneignungsprozessen fokussieren – Prozesse werden relevanter als Ergebnisse. Experimentieren, Spielen und „Basteln“ werden zu zentralen Grundfähigkeiten in einer Zeit rapider technologischer Innovation. Das Grundwissen im Zeitalter von GenKI erfordert eine breitgefächerte Meta-Expertise, die sich auf verschiedenste Disziplinen anwenden lässt.
Lehre selbst kann in ihrer Essenz nicht durch GenKI ersetzt oder automatisiert werden. Präsenz, interpersonelle Kommunikation und körperliche Anwesenheit bleiben Kernbestandteile einer Lehre der Zukunft.
Fragen? Probleme? Hier findest du Schritt-für-Schritt-Anleitungen zu unseren Diensten.
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