KI-generierte 80er-Bilder sind gerade überall: Dauerwelle, Neon, Aerobic und ganz viel Retro-Gefühl. Es juckt mich durchaus, mitzumachen. Trotzdem lasse ich es. Über Ressourcen, erstaunlich ähnliche Individualität, das eigene Gesicht als Datum – und die vielleicht unterschätzte Medienkompetenz, manchmal einfach nicht mitzumachen.
Es juckt mich. Aber ich mache nicht mit.
Ich gebe es zu: Es juckt mich. Wirklich. Diese 80er-Bilder, die gerade überall auf Social Media auftauchen, sind schon ziemlich einladend, herzig, entzückend und verlockend. Ein Foto hochladen, ein bisschen KI – und plötzlich steht man da mit Dauerwelle, Schulterpolstern, Neonfarben oder im Aerobic-Outfit. Herrlich übertrieben. Und doch so herrlich 80er.
Und die 80er eignen sich perfekt dafür. Voluminöse Haare, große Brillen, Trainingsanzüge, Leggings, Stulpen, Neon, Pastell, Studioporträts mit Weichzeichner. Eine Ästhetik, die man nach wenigen Sekunden erkennt. Dazu kommt Nostalgie – selbst bei Menschen, die die 80er gar nicht bewusst erlebt haben. Wir kennen diese 80er aus Filmen, Serien, Musikvideos, Mode und Werbung. In meiner Generation gab’s doch viele (heimliche) Fans von Michael Knight. Und gerade erst im TV entdeckt: Miami Vice läuft wieder.
Also ja: Ich verstehe den Reiz. Ich würde mich auch gerne in den 80ern sehen. Und trotzdem mache ich diesmal nicht mit.
Ein lustiges Bild ist nicht „nichts“
Das erste Argument ist das offensichtlichste: Generative KI braucht Ressourcen.
Das gilt natürlich auch für die KI-Anwendungen, die ich selbst nutze. Ich will deshalb gar nicht argumentieren: KI-Bilder sind böse, also dürfen wir keine mehr generieren. Das wäre nicht nur zu einfach, sondern in meinem Fall auch ziemlich unglaubwürdig, denn ich generiere immer wieder Bilder mithilfe von KI.
Interessanter finde ich die Frage: Wofür nutze ich diese Ressourcen?
Forschung zum Energieverbrauch generativer KI zeigt, dass sich verschiedene KI-Aufgaben deutlich unterscheiden und gerade das Erzeugen von Bildern vergleichsweise rechen- und energieintensiv sein kann. Luccioni, Jernite und Strubell haben das 2024 für unterschiedliche KI-Anwendungen untersucht. Ein einzelnes lustiges Bild wird die Welt nicht retten oder zerstören. Aber Social-Media-Trends funktionieren eben nicht über ein einzelnes Bild. Ihr Prinzip ist die massenhafte Wiederholung.
Und da darf ich mich fragen: Muss meines auch noch dazu?
Und warum sehen wir plötzlich alle gleich aus?
Fast noch interessanter finde ich etwas anderes: Diese Bilder sollen uns individualisieren: Ich in den 80ern. Du in den 80ern. Meine Haare, dein Outfit, mein alternatives Retro-Ich. Und gleichzeitig sehen die Ergebnisse erstaunlich ähnlich aus: Die gleichen Frisuren. Die gleichen Farben. Ähnliche Körperinszenierungen. Ähnliche Studiosettings. Ähnliche Vorstellungen davon, was „die 80er“ waren.
Das ist kein völlig neues Phänomen. Auch in der Forschung zu generierter Kunst wird diese ästhetische „Sameness“, also eine Tendenz zur Gleichförmigkeit, bereits diskutiert. Neuere Untersuchungen zu Text-to-Image-Modellen zeigen zudem, wie solche Systeme bestimmte ästhetische Normen und stereotype Zuordnungen reproduzieren und verdichten können.
Eigentlich ist das wunderbar paradox:
Wir lassen uns individuelle Bilder generieren – und bekommen dabei eine kollektive Vorstellung davon geliefert, wie Individualität auszusehen hat.
Und natürlich waren die 80er viel mehr als Aerobic, Dauerwelle und Neon. Die KI erinnert sich nicht an die 80er. Sie erzeugt eine visuelle Verdichtung dessen, was in ihren Daten und unseren Prompts besonders gut als „80er“ erkennbar ist. Wir sehen also weniger die Vergangenheit als eine medial erzeugte Vorstellung von Vergangenheit. Und dann stellen wir uns selbst hinein. Das finde ich faszinierend. Aber es macht mich eben auch ein bisschen skeptisch.
Und dann ist da noch mein Gesicht
Um mein persönliches 80er-Ich zu bekommen, muss ich etwas hochladen, das ziemlich persönlich ist: ein Foto von mir. Natürlich ist ein Foto nicht automatisch ein Problem. Und ein hochgeladenes Foto bedeutet auch nicht automatisch „Gesichtserkennung“. Diese Gleichsetzung wäre zu einfach. Trotzdem lohnt es sich, zu fragen: Wo lade ich mein Bild eigentlich hoch – und was darf dort damit geschehen?
Bei ChatGPT etwa können Inhalte von Privatnutzer:innen – ausdrücklich auch Bilder und Dateien – abhängig von den Einstellungen zur Verbesserung der Modelle verwendet werden. Man kann dem widersprechen bzw. die entsprechende Verwendung in den Data Controls deaktivieren. Das finde ich einen wichtigen Unterschied. Nicht: „Lade niemals ein Bild in eine KI!“ Sondern: Weißt du, was mit dem Bild passiert, das du gerade hochlädst? Hast du die Einstellungen überprüft? Und ist es dir das Ergebnis wert?
Und dann lade ich es auf Instagram …
Damit kommt noch eine zweite Ebene dazu: Denn nachdem ich mein Bild einem KI-Dienst gegeben habe, poste ich das fertige Ergebnis vielleicht auf Instagram oder Facebook.
Meta verwendet in der EU öffentliche Inhalte von erwachsenen Nutzer:innen für das Training seiner generativen KI-Modelle. Meta nennt dabei ausdrücklich öffentliche Beiträge, Kommentare sowie öffentliche Fotos und deren Bildunterschriften. Nutzer:innen in der EU können dieser Verwendung widersprechen. Private Nachrichten an Freund:innen und Familie werden laut Meta nicht dafür verwendet, solange sie nicht mit KI-Funktionen geteilt werden. Außerdem werden die Nutzungsrechte beim Hochladen auf Meta an den Konzern abgetreten und mein Bild kann auch für Werbung weitergegeben werden.
Das finde ich bemerkenswert. Und auch bedenklich. Aus einem scheinbar simplen Vorgang – Foto → KI → lustiges 80er-Bild → Instagram – wird bei genauerem Hinsehen eine ganze Reihe von Entscheidungen über Daten, Ressourcen, Plattformen und Nutzungsbedingungen.
Das muss man nicht dramatisieren. Aber man darf es wissen.
Medienkompetenz heißt für mich auch: nicht mitmachen
Und vielleicht ist das mein eigentlicher Punkt: Medienkompetenz bedeutet für mich, Technologien nutzen zu können. Ich probiere gerne aus. Ich arbeite mit KI. Ich arbeite mit Social Media. Ich generiere auch Bilder. Ich möchte verstehen, was diese Technologien können – und was sie mit uns machen.
Aber Medienkompetenz zeigt sich für mich nicht nur darin, dass ich weiß, wie etwas funktioniert. Sie zeigt sich auch darin, dass ich entscheiden kann, wann ich etwas nutzen möchte und wann nicht. Ich muss nicht jeden Trend ausprobieren, um ihn zu verstehen. Ich muss nicht jedes Bild generieren, das ich generieren könnte. Und ich muss auch nicht überall mitmachen, nur weil etwas gerade lustig, herzig und verlockend ist.
Für mich gehört zur Medienkompetenz deshalb auch eine Fähigkeit, über die wir vergleichsweise selten sprechen: bewusst nicht zu klicken. Nicht aus Angst vor Technologie. Nicht aus grundsätzlicher Ablehnung.
Sondern weil ich kurz überlegt und entschieden habe: Diesmal brauche ich das nicht.
Auch wenn es mich juckt.
Und ja: Ich bin mir ziemlich sicher, dass mir die Dauerwelle und der pink-türkische Trainingsanzug hervorragend gestanden hätte. Auch wenn ich sowas nie tragen würde. Beides nicht.
Zum Weiterlesen
- Luccioni, Alexandra Sasha, Jernite, Yacine & Strubell, Emma (2024). Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment? Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency. 85-99. https://doi.org/10.1145/3630106.3658542
- Qiu, Weihao & Legrady, George (2023). Combating the “Sameness” in AI Art: Reflections on the Interactive AI Installation Fencing Hallucination. https://doi.org/10.48550/arXiv.2311.17080
- Doh, Miriam, Gulati, Aditya, Canali, Corinna & Oliver, Nuria (2026). Aesthetics as Structural Harm: Algorithmic Lookism Across Text-to-Image Generation and Classification. FAccT ’26: The 2026 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency, 6587-6612. https://doi.org/10.1145/3805689.3806810
- OpenAI: Wie Daten zur Verbesserung von Modellen verwendet werden
- Meta: Informationen zur Verwendung öffentlicher Inhalte für KI-Training in Europa
- Was passiert mit meinen Bildern bei Facebook? Rechte, Risiken, Kontrolle
- Das waren die 80er (WDR)
- So bunt und wild waren die 80er: Eine Zeitreise in Bildern (Bayern 1)
- Cringe oder lustiger KI-Spaß? (WDR)
- Zurück in die 80er! KI-Trend macht es möglich (Stern)