Wird die kulturelle Evolution im Zeitalter der KI zum Stillstand kommen? Die "Homogenisierung", die hinter dem Komfort voranschreitet — Eine Zukunft, in der nur die Ausdrucksformen übrig bleiben, die von der KI leicht ausgewählt werden können

Wird die kulturelle Evolution im Zeitalter der KI zum Stillstand kommen? Die "Homogenisierung", die hinter dem Komfort voranschreitet — Eine Zukunft, in der nur die Ausdrucksformen übrig bleiben, die von der KI leicht ausgewählt werden können

Mit der Verbreitung von generativer KI wurde die Sorge, dass "das Internet mit KI-generierten Inhalten überflutet wird und die KI schließlich von der KI lernt und sich verschlechtert", immer wieder geäußert. Doch die neueste Forschung, die von Phys.org vorgestellt wurde, überspringt diese "Zukunftssorgen" um eine Stufe. Das Fazit lautet: Die Homogenisierung der Kultur kann bereits geschehen, ohne auf erneutes Lernen zu warten. Und der Grund liegt weniger darin, ob das Modell intelligent ist, sondern vielmehr in der bloßen Wiederholung der Anwendung.


1) Das Experiment: "Visuelles Stille-Post-Spiel" — von KI zu KI

Die Forscher führten keinen ausgefallenen Prompt-Wettbewerb durch. Der Mechanismus ist einfach und deshalb beängstigend.
Sie verbanden eine KI, die aus Texten Bilder erstellt, mit einer KI, die Bilder in Texte (Bildunterschriften) umwandelt und wiederholten den folgenden Zyklus.

  • Text (Prompt) → Bildgenerierung

  • Generiertes Bild → Bildunterschrift (Beschreibung)

  • Diese Beschreibung → Nächster Bildgenerierungs-Prompt

  • Dies wurde dutzende, hunderte Male wiederholt


Der entscheidende Punkt hier ist, dass

die KI nicht weiter trainiert wurde. Es geht nicht darum, dass die Qualität des Lernens durch neue Daten sinkt, sondern allein durch die Wiederholung der Anwendung wird die Ausgabe in eine ähnliche Richtung gezogen.


Egal wie vielfältig die Ausgangsprompts waren oder wie die Zufälligkeit der Generierung eingestellt wurde, letztendlich sammelten sich die Ausgaben in einem **sehr begrenzten "harmlosen Aussehen"**. Der von den Forschern gewählte Name ist brillant: Sie nennen diesen Endpunkt

"visuelle Fahrstuhlmusik". Es ist ordentlich, aber inhaltsleer, angenehm, aber hinterlässt nichts — genau der Inbegriff von "Schein".


2) Warum konvergiert es? — KI behält nur das "leicht Erklärbare"

Dieses Phänomen endet nicht mit "weil die Kreativität der KI gering ist". Es ist struktureller.

In der Umwandlung von Bild zu Text zu Bild überleben
Elemente, die leicht zu verbalisieren sind, während schwer zu verbalisierende Elemente leicht wegfallen.


Beispielsweise die Spannung eines politischen Dramas, Ironie, der Geruch des historischen Hintergrunds, die "Zwischenräume" der Beziehungen der Charaktere, die Bedeutung von Blicken, die Atmosphäre des Ortes. Solche Dinge sind in der Phase der Bildunterschrift schwer zu erklären und werden daher zwangsläufig durch allgemeine Substantive und sichere Adjektive ersetzt.

In der nächsten Generierung wird dann ein
typisches Bild gewählt, das zu diesen "leicht erklärbaren Wortgruppen" passt. Je öfter dies wiederholt wird, desto mehr verdampft die ursprüngliche Absicht des Werkes, und es bleibt nur eine durchschnittliche Szenerie, die niemanden anspricht.


Interessant ist, dass dies vor dem sogenannten "Mode Collapse" oder der "Verschmutzung der Lerndaten" geschieht. Das heißt, bevor zukünftige KIs aus KI-generierten Produkten lernen, arbeitet die

"Generierungs-Zusammenfassung-Neugenerierung"-Pipeline von Natur aus in Richtung Bedeutungsverflachung.


3) Ist die Forschung "extrem"? — Aber in der Realität gibt es alltäglichere Schleifen

Man könnte denken: "Solche endlosen Schleifen zwischen KIs gibt es in der Realität nicht." Doch um uns herum gibt es alltägliche Schleifen in veränderter Form.

    Bilder werden in kurze Beschreibungen (Bildunterschriften/Alt-Text) zusammengefasst

  • Artikel werden in Stichpunkten zusammengefasst

  • Zusammenfassungen werden in Thumbnails oder Kurzvideos neu verpackt

  • In Rankings bleiben "starke Muster" bestehen, und ähnliche Muster werden imitiert

    • Es gibt mehr Schritte, bei denen Menschen nur noch aus den Vorschlägen der generativen KI auswählen

  • Was hier wiederholt wird, ist, den Wert eines Werkes durch "mehrschichtige Übersetzung" und "Auswahl" zu leiten. Übersetzung und Auswahl sind notwendig, aber je öfter sie wiederholt werden, desto eher bleiben

    typische, harmlose, erklärbare und kommerziell sichere
    • Dinge übrig. Die Forschung zeigt diesen Druck in Miniaturform.


4) Antwort auf "Kulturelle Stagnation ist eine moralische Panik" Die Aussage, dass "die Kultur zerstört wird", gab es schon immer bei der Einführung neuer Technologien. Es ist eine Tatsache, dass die Fotografie die Malerei nicht getötet hat, der Film das Theater nicht getötet hat und die Digitalisierung neue Ausdrucksformen hervorgebracht hat.


Doch der Fokus liegt diesmal nicht darauf, dass "neue Werkzeuge eingeführt wurden".

Der Punkt ist, dass die Kultur durch ähnliche Generierungs-, Zusammenfassungs-, Empfehlungs- und Ranking-Geräte auf globaler Ebene immer wieder neu verarbeitet wird

.


Vergangene Technologien haben die Ausdrucksmittel erweitert. Doch heute werden nicht nur die Ausdrucksmittel erweitert, sondern die Bedeutung wird im "Vertrieb" mehrfach komprimiert und neu generiert. Und diese Kompression neigt unabsichtlich dazu, in Richtung "Durchschnitt" zu gehen. Daher ist dies eher ein

Designproblem des modernen Informationsökosystems

als nur eine nostalgische Angst.

5) "Massenproduktion = Innovation" ist nicht der Fall Generative KI kann viele Variationen erzeugen. Doch die Forschung zeigt, dass

die Explosion der Menge nicht gleichbedeutend mit der Erweiterung des Erkundungsraums ist

.
Selbst wenn man zehntausende Bilder erzeugt, sind es nur kleine Unterschiede innerhalb des gleichen "engen Tals", und das kulturelle Terrain erweitert sich nicht. Vielmehr wird das durchschnittliche Tal nur tiefer.

6) Was tun? — Gestaltung gegen die "Anziehungskraft des Durchschnitts"
Es muss nicht mit Pessimismus enden. Die Forschung zeigt, dass "es konvergiert, wenn es unbeaufsichtigt bleibt", und nicht, dass "es zwangsläufig stagniert". Die Richtung der Gegenmaßnahmen ist klar.


Belohnung für Abweichung

: Eine Bewertungsachse einführen, die seltene Kompositionen, Vokabeln und Materialien priorisiert (eine Art "Anti-Harmlos-Score")

    Erhalt des Kontexts im Vertrieb
  • : Werke mit Absicht, Referenzen und Hintergrundnotizen versehen, um Informationen zu ergänzen, die in Zusammenfassungen verloren gehen

    Gestaltung der Auswahl
    • : Vor der Auswahl aus den Vorschlägen definieren, "was zerstört werden soll / was vermieden werden soll", bevor generiert wird

  • Vielfaltsbeschränkung bei Empfehlungen

    : Eine Mindestvielfalt bei der Exposition auferlegen, damit nicht immer die gleichen Muster erscheinen

  • Anders ausgedrückt, je mehr die KI als "Durchschnittsgenerator" bequem genutzt wird, desto mehr wird der Durchschnitt verstärkt. Daher muss ein
    • Kreislauf geschaffen werden, bei dem es sich lohnt, vom Durchschnitt abzuweichen
  • .

    • 7) Reaktionen in sozialen Medien — Aufgeteilt in "Verständnis", "Letztendlich Daten" und "Menschen sind notwendig"


 


Als dieses Thema in den sozialen Medien verbreitet wurde, teilten sich die Reaktionen in etwa drei Temperaturzonen.

Viele Beiträge zeigten starke Zustimmung zu der Metapher "visuelle Fahrstuhlmusik". Je mehr Menschen mit generativer KI zu tun hatten, desto mehr sprachen sie von "es sieht ordentlich aus, fühlt sich aber irgendwie ignoriert an" oder "ein unheimliches Déjà-vu bleibt zurück", um die "Dünne" zu beschreiben. Das Experiment verband sich mit dem Bauchgefühl der Nutzer.


(2) Die Gruppe "Letztendlich sind es Daten und Vorurteile"

Es gibt eine starke Reaktion, die die 12 Motif-Konvergenz der Forschung nicht nur als "Eigenschaft des Modells", sondern auch als Reflexion der "Voreingenommenheit der von Menschen aufgenommenen Fotos (was leicht aufgenommen wird)" sieht. Mit anderen Worten, KI schafft nicht aus dem Nichts, sondern
verstärkt die "Fotogewohnheiten" und "Verkaufsschlager" der menschlichen Gesellschaft

. Dies beinhaltet auch die Rückprojektion "War der menschliche Kulturkonsum nicht bereits homogen, bevor man der KI die Schuld gibt?"

(3) Die Gruppe "Deshalb ist menschliche Kuratierung notwendig"

Je mehr die KI autonom arbeitet, desto mehr steigt der Wert von

menschlicher Bearbeitung, ästhetischem Urteilsvermögen und Kontextualisierung

. Einige sehen es so: "Es ist nicht in Ordnung, dass Menschen am Ende auswählen, sondern es muss so gestaltet werden, dass die Bedeutung unterwegs nicht verloren geht", und die Diskussion neigt dazu, in diese Richtung zu gehen.

Insgesamt scheint die Atmosphäre in den sozialen Medien nicht in Richtung KI-Verehrung oder KI-Ablehnung zu gehen, sondern sich auf die Frage zu konzentrieren, wo Menschen das Ruder übernehmen, vorausgesetzt, dass es eine "Rückkehr zur Mitte" gibt

. 8) Fazit — Die Nivellierung der Kultur liegt nicht an der Leistung, sondern an der "Anwendung"

Der beängstigendste Punkt dieser Forschung ist, dass weder Böswilligkeit noch Verschwörung erforderlich sind. Selbst ohne auf die Verschmutzung des erneuten Lernens zu warten, wird die Bedeutung allein durch Bequemlichkeit und Wiederholung verwässert. Daher sollte die Frage nicht nur lauten: "Ist KI kreativ?"

Bauen wir unter dem Namen der Bequemlichkeit ein Verteilungssystem auf, das Kreativität abbaut?

.


"Schein" wirkt wie ein Anästhetikum. Komfort lässt die Kraft des Zweifelns einschlafen.

Das Wort "visuelle Fahrstuhlmusik" trifft ins Schwarze, weil unsere Timeline manchmal wie Hintergrundmusik abläuft. Um die Kultur nicht zu nivellieren, ist möglicherweise eine

Gestaltungsidee erforderlich, die Bedeutung neu transportiert

, anstatt sich auf den Geschwindigkeitswettbewerb der Generierung zu konzentrieren.


Quellen-URL


Der Artikel, auf dem dieser Beitrag basiert. Die Positionierung der Forschung (Homogenisierung kann auch vor dem erneuten Lernen auftreten, die von KI vermittelte Pipeline zieht die Kultur in Richtung "Vertrautheit") usw. https://phys.org/news/2026-01-ai-cultural-stagnation-longer-speculation.html


Patterns (ScienceDirect Artikel Seite): Experimentelle Einstellungen und Hauptergebnisse (SDXL und LLaVA Schleife, 700 Trajektorien, Temperatureinstellungen, 100 Wiederholungen, 12 Motive, der Begriff "visuelle Fahrstuhlmusik" und Implikationen) usw.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666389925002995

Verwandte Artikel