Das KI-Lab ist im Fachbereich Kunst an das Lehrgebiet Elektronische Medien angedockt. Im KI-Lab geht es in der Auseinandersetzung mit Systemen Künstlicher Intelligenz nicht nur um die bloße Anwendung der Technologie für die eigene Praxis, sondern um ein tiefer gehendes Verständnis der dahinterstehenden Prozesse und deren Reflexion. Durch praxisnahe Kritikfähigkeit werden Künstler:innen und Gestalter:innen dazu befähigt, vorhandene Tools nicht nur nach vorgegebenen Weisen zu nutzen, sondern auch nach eigenen Bedürfnissen zu modifizieren. Diese kritische Auseinandersetzung mit KI ist in Anbetracht ihrer rasanten Ausbreitung in der Gesellschaft dringend notwendig. Die künstlerische / gestalterische Forschung von KI-Systemen eignet sich aufgrund ihrer sinnlichen Erfahrbarkeit und Offenheit gegenüber den Resultaten für diese Aufgabe besonders gut. Dazu verbinden wir Theorie und Praxis, Kunst und KI, Technik und Gestaltung.      
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Gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung im Rahmen des Verbundprojekts „KITeGG - KI greifbar machen und begreifen: Technologie und Gesellschaft verbinden durch Gestaltung“. 
​Weitere Informationen unter: https://gestaltung.ai/

Neben Kursen und einem offenen Lab veranstalten wir in unregelmäßigen Abständen KI-Abende, um bei Drinks und Snacks über Projekte aus Kunst und Gestaltung, aktuelle Entwicklungen und Paper zu sprechen. Der Abend ist offen für Alle, auch Interessierte, die nicht der Hochschule angehören. Er dient als Plattform, um KI-Themen zu besprechen. Die Inhalte der Abende können partizipativ mitgestaltet werden, beispielsweise können Paper, Tools oder Projekte vorgestellt und besprochen werden. Wenn ihr Vorschläge habt, meldet euch gerne bei uns: kuhn@hfg-offenbach.de, kuehr@hfg-offenbach.de

KI & Nachlass

Unter welchen Bedingungen können KI-generierte Nachrichten aus einem geschlossenen, persönlichen Archiv als authentisch gelten und wie verändert die algorithmische Fortschreibung Erinnerung sowie die Integrität eines digitalen Nachlasses?

Natalie Wilke, künstlerische Mitarbeiterin im Lehrgebiet Elektronische Medien, untersucht in ihrer Arbeit ein digitales Archiv als Datenset im Spannungsfeld von AI Grief Technologies und Memory Contamination. Ausgangspunkt ist ein geschlossener E-Mail-Nachlass, der als Trainingsgrundlage für ein Sprachmodell dient. Das Projekt will erfahrbar machen, wie sich Authentizität und Integrität eines persönlichen Archivs verändern, wenn das Modell dieses Material weiterführt und neue Nachrichten erzeugt. Im Zentrum stehen hierbei Fragen nach der Unterscheidbarkeit von Original und Modelloutput und nach der Kontrollabgabe, die entsteht, wenn persönliches Material in eine generative Produktionslogik überführt und ausgestellt wird.

Der Vortrag bettet diese Überlegungen auch zu medienhistorischen Praktiken der Repräsentation Verstorbener ein – von der postmortalen Fotografie des 19. Jahrhunderts bis hin zu aktuellen KI-Avataren.

Elisa Deutloff, Studentin an der HfG Offenbach, spricht über die Auflösung von Stimme, Identität und Körperlichkeit in einer zunehmend digitalisierten Welt. Anhand ihrer interaktiven Rauminstallation Digitale Entfremdung untersucht sie, wie persönliche Daten durch Sprachmodell-Finetuning zu einer Form des digitalen Nachlasses werden. Ein auf privaten Chatnachrichten trainiertes Sprachmodell in Kombination mit live Vocal Cloning verschmilzt verschiedene Lebensphasen, Beziehungen, Stimmen und soziale Identitäten zu einer nicht greifbaren, unsteten Persona.

Der Vortrag thematisiert das Paradox digitaler Kommunikation, die Nähe schafft und zugleich Distanz erzeugt, sowie die Ambivalenz einer „dysfunktionalen Geborgenheit“. Wie verändert sich Identität, Vergänglichkeit und Persönlichkeit, wenn sie als Datenset oder Large Language Model fortbesteht?

Max Kreis, Alumni der HfG Offenbach, spricht über seine Abschlussarbeit MK Ultra.

Die Veranstaltung wird unterstützt von hessian.AI — The Hessian Center for Artificial Intelligence.

03. Dezember 2025, 18 Uhr
Hauptgebäude, Raum 307

“What I had not realised is that extremely short exposures to a relatively simple computer program could induce powerful delusional thinking in quite normal people.” – Joseph Weizenbaum – Computer Power and Human Reason (1976)

Die interaktive Installation »bl00t - ELIZA bot« erforscht Interaktionen mit einem sprechenden Chatbot. Eine Adaption des ELIZA-Chatbots von Joseph Weizenbaum aus dem Jahr 1966 spricht mit einer Echtzeit-KI-Stimme und reagiert auf die getippten Benutzereingaben. Der einfache ELIZA-Algorithmus ermöglicht eine latenzfreie Interaktion. Die Stimme des Roboters verstärkt den (ELIZA-)Effekt.

Raspberry PI 5, Python, Piper (text-to-speech), light sensor

Im Schaffensprozess sind wir häufig stark von den Tools abhängig, die wir nutzen. Sie können den Prozess so beeinflussen, dass die ursprüngliche Idee verloren gehen kann. Um dieses Feld zu untersuchen, hat Elise Olenina eine Reihe von Befehlen formuliert, die typischen Aufgaben im Designprozess entsprechen, etwa das Erstellen eines Objekts, dessen Neuordnung, das Hinzufügen weiterer Elemente, das Positionieren in bestimmten Formen usw. Diese Eingabeaufforderungen wurden von einem Large Language Model verarbeitet, das aus Code und Text, jedoch nicht aus Bildern gelernt hat. Die Ausgaben erfolgen als SVG-Codes, welche als statische und animierte Vektorgrafiken gezeigt werden.

In Form von Prompts versucht Elise Olenina ihren kreativen Gestaltungsprozess nachzuahmen. Wie strukturieren wir Dinge? Wie schaffen wir Ordnung und wie gehen wir mit Chaos um? Welche Kriterien unterscheiden menschliche Arbeit von maschineller? Und kann die Sprache unsere Intentionen während des Gestaltungsprozesses sichtbar machen?

LLM, Paper, Display

Die interaktive Installation Stuhl nutzt KI-Echtzeit-Generierung zur Erweiterung des Design-Prozesses von
Stühlen auf Basis der Thonet-Stühle. Besucher*innen können auf einem Grafiktablett frei zeichnen oder skizzieren.
Egal ob spontane Linien oder einfache Skizzen – das System regt die Vorstellungskraft an und unterstützt dabei, individuelle Thonet-Stühle zu gestalten. Ein ComfyUI-Workflow sorgt dafür, dass der Generierungsprozess reibungslos und schnell abläuft und das KI-System Bildanfragen effizient verarbeiten kann. Es basiert auf dem Grundmodell SDXL von Stability AI und verwendet ein speziell trainiertes LoRA-Modell sowie das LCM-Modell für Bildgenerierung in Echtzeit.

Insbesondere bei Zeichnungen, die den Formen von Stühlen sehr nahe kommen, schafft es das KI-System, durch Interpretation der Linien einen Stuhl zu designen, der dem Stil der Zeichnung entspricht.

Computer, monitor, graphics tablet, Stable Diffusion (SDXL), Custom Model, ComfyUI, Python