Mit dem Niedergang der Stigmata, die mit Dungeons and Dragons verbunden sind, hat das Spiel, das in den 80er Jahren in feuchte Keller verbannt wurde, an Popularität gewonnen. Es ist nicht nur ein wichtiges Handlungselement der Netflix-Serie "Stranger Things", sondern das Rollenspiel steht auch im Mittelpunkt der beliebten Online-Serie "Critical Role" und das jüngste Spiel des Jahres 2023 "Baldur's Gate 3" spielt im D&D-Universum.

Aber kann die KI das Erlebnis für die Spielkapitäne, die als Dungeon Master bekannt sind, verbessern? Ein Reddit-Nutzer, der D&D mit ChatGPT spielt, sagt, es sei erstaunlich gewesen.

Von der Interpretation von Spielsituationen über die Verfolgung historischer Statistiken bis hin zur Einrichtung von Handlungspunkten überschneiden sich die Aufgaben eines Dungeon-Masters mit der Fähigkeit der generativen KI, unzählige fesselnde Szenarien für die Spieler zu schaffen.

Viele arbeiten daran, die KI für die Ausführung von Dungeons & Dragons-Spielen zu trainieren, aber wie bei den meisten Anwendungen dieser Technologie sind wir noch nicht ganz bereit, den menschlichen Dungeon Master zu ersetzen. Aber es gibt immer noch jede Menge Werkzeuge, die das Spiel leiten können. KI-Kunstgeneratoren von Canva und Midjourney können zum Beispiel dabei helfen, Szenarien und Charaktere im Handumdrehen und auf eine Weise zu visualisieren, wie wir es noch nie gesehen haben.

Der KI beizubringen, was wir an der Kunst mögen und was nicht, ist ein interessantes Konzept. Da Gemälde, Musik, Skulpturen und Filme alle offen für Interpretationen und Wertschätzung sind, ist es dann möglich, dass KI ein Kunstkritiker ist? Wie kann das funktionieren, wenn Kunst subjektiv ist, und wie kann die KI echte Meinungen über das Werk selbst ermitteln?  Projekte wie Critbot haben eine überzeugende Prämisse.

Hier kommen KI-Kunstkritiker ins Spiel...

„Critbot ist auf die Sprache zahlreicher menschlicher Kunstkritiker trainiert und analysiert eingereichte Kunstwerke, indem es auf das Wissen seiner umfangreichen Datenbank zurückgreift“, heißt es auf seiner Website. Mit anderen Worten: Die KI interpretiert Elemente aus einem übermittelten Bild, organisiert die Metadaten und gleicht die Datenpunkte anschließend mit dem kollektiven Wissen der Kunstkritiker ab, mit dem die KI gefüttert wurde.

Aber warum sollte man das überhaupt tun? Zunächst einmal können Tools wie dieses Künstlern oder Sessel-Enthusiasten ein grundlegendes Verständnis dafür vermitteln, wie eine historisch-kritische Analyse ein Kunstwerk sehen könnte. Auf diese Weise können die Nutzerinnen und Nutzer nachvollziehen, wie ein zukünftiges Werk von anderen interpretiert werden könnte.

OK, es gibt also keine Möglichkeit, generative KI-Lebensmittel buchstäblich zur Analyse zu füttern.  Es gibt jedoch keinen Mangel an Rezepten im Internet. Einfache Rezepte für die gängige Küche können ohne das unnötige Flair eines Bloggers, Starkochs oder Influencers schwer zu finden sein.  Auch das Aussortieren des Rezepts aus der Fülle an Hintergrundgeschichten, unnötigen Informationen und vielen Anzeigen kann dazu führen, dass sich Hobbyköche am Kopf kratzen.

Geben Sie KI-Rezepte ein. Es ist nicht „ Soylent Green“, das versprechen wir.  Anwendungen wie DishGen haben ihre generative KI anhand der Fülle an Rezepten im Internet trainiert, um die Suche nach einem Rezept zu vereinfachen.

Diese können von wilden einfachen Aufforderungen ("Rezept für gebackene Bohnen") über diätetische begrenzte Alternativen ("Rezept für glutenfreie Pop Tarts") bis hin zu fantasievollen oder komplexen Aufforderungen ("thailändisch inspirierte Ravioli") reichen. 

Obwohl eine KI vermutlich nie eines dieser Gerichte „probieren“ wird, kann man davon ausgehen, dass sich die Rezeptgenerierung mit längerem Training sowohl hinsichtlich der kulinarischen Komplexität als auch der Einfachheit für den Laienkoch weiter verbessern wird. Ein Hinweis am Ende jeder KI-Antwort fordert die Köche dazu auf, ihren gesunden Menschenverstand über die Empfehlungen der KI zu stellen … was gesund erscheint.

Hier ist eine gewagte Aussage: In ihrem aktuellen Zustand ist generative KI schrecklich in der Komödie. Sicher, es kann sich durch strukturierte "Klopf-Klopf"-Witze auszeichnen, weil diese einfachen Witze ein einheitliches Muster und eine einheitliche Struktur haben.

Das Problem, das KI mit Comedy hat, besteht darin, dass das Erlebnis eine Feedbackschleife vom Publikum beinhaltet. Das Publikum reagiert und der Komiker lernt aus diesem Feedback. Obwohl die KI einfache Witze lernen und sogar trainiert werden kann, fehlt ihr möglicherweise das gewisse Etwas  , das die Nuancen einer Komödie wirkungsvoll macht.

Auftritt des KI-Komikers. Im Januar wurde ein interessanter Anwendungsfall dieser Technologie viral, als ein KI-Tool die Arbeit von George Carlin analysierte und dann mithilfe des von der KI generierten Skripts und eines KI-Sprachsynthesizers ein 60-minütiges Konzert mit dem verstorbenen Komiker schrieb.  

Die Reaktionen auf den Einsatz von KI auf diese Weise waren ebenso polarisierend wie die Komödie selbst. Sie riefen einerseits eine protektionistische Reaktion hervor, andererseits verteidigten sie das Andenken und die Würde des legendären Komikers. Es eröffnete auch grenzenlose Möglichkeiten. 

Wenn überhaupt, dann befinden wir uns an der Schnittstelle zwischen Technologie und Vorstellungskraft. Diese skurrilen Beispiele, in denen Maschinen zu Dungeon-Meistern, Kochmeistern, Kunstkritikern und sogar Komikern wurden, zeigen nicht nur die Leistungsfähigkeit der generativen KI, sondern laden uns auch dazu ein, über die tiefgreifenden Möglichkeiten nachzudenken, die vor uns liegen. Auch wenn sie seltsam, hilfreich, beängstigend oder aufschlussreich sind.