Warum wir alle KI-Fotos von unserer Website gelöscht haben

Anfang August haben wir 218 Bilddateien aus diesem Repository gelöscht. Alle KI-generiert, alle Monate zuvor mit einiger Sorgfalt erzeugt. Der Auslöser war ein einzelnes neues Motiv für die Netzwerkplanung, das wir uns genauer angesehen haben.

Das Rack darauf hatte ein Patchfeld ohne Ports.

Was auf den Bildern zu sehen war

Die Serie war fotorealistisch. Werkbank, warmes Licht, ein Switch, grüne Kabel. Auf den ersten Blick genau die Werkstattstimmung, die wir wollten.

Auf den zweiten Blick zerfiel sie. Blenden, wo Geräte sein sollten. Kabel, die in Flächen laufen statt in Buchsen. Auf einem Switch prangte in erhabenen Lettern das Wort MOUNERNING, weil Bildmodelle Schrift erfinden, wenn sie welche vermuten.

Für die meisten Besucher wäre das nie aufgefallen. Unsere Besucher sind aber nicht alle wie die meisten. Wer als IT-Verantwortlicher auf diese Seite kommt, prüft Substanz. Genau der sieht ein Patchfeld ohne Ports sofort, und was er daraus schließt, ist das Gegenteil von dem, was die Seite belegen soll.

Ein Bild, das Kompetenz zeigen soll und stattdessen Unkenntnis beweist, ist schlechter als gar kein Bild.

Der Umweg über Schemazeichnungen

Bevor wir gelöscht haben, gab es einen naheliegenden Rettungsversuch: keine Fotos mehr, sondern schematische Darstellungen. Strichzeichnungen behaupten weniger, dachten wir.

Der Test war aufschlussreich, aber anders als erwartet.

Die Objektzahlen stimmten zuverlässig. „Vier Server links, ein Pfeil, ein Server rechts” kam in jedem Versuch korrekt heraus. Meine Sorge, dass Bildmodelle nicht zählen können, war unbegründet.

Die Beziehungen stimmten nicht. Beim Backup-Motiv zeigten die Pfeile einmal vom Auslagerungsort in die Sicherung hinein, einmal in beide Richtungen gleichzeitig. Ein Backup fließt in eine Richtung: Produktivsystem, Sicherung, außer Haus. Beide Bilder behaupteten das Gegenteil.

Das Modell zeichnet die Dinge richtig und ihr Verhältnis falsch. Bei einem Schema ist das Verhältnis der ganze Inhalt.

Dazu kamen zwei praktische Probleme. Der Stil driftete zwischen den Generierungen sichtbar, was bei fünfzig Motiven wie zusammengesuchte Clipart aussieht. Und der Bildhintergrund ist fest eingebacken, während diese Seite einen echten Dunkelmodus hat. Ein helles Rechteck auf dunklem Grund ist kein Bild, sondern ein Loch.

Was jetzt an der Stelle steht

Wir haben die Aufgabe geteilt. Illustrieren und erklären sind zwei verschiedene Dinge, und sie vertragen unterschiedliche Herstellungsverfahren.

Erklären macht die Zeichnung. Zu jeder Leistung gehört ein technischer Riss: handgesetztes Inline-SVG, an die Farbtoken der Seite gebunden, im hellen wie im dunklen Modus lesbar. Auf dem Backup-Blatt steht, dass die Kopie um 04:00 verschlüsselt in ein Rechenzentrum in der EU geht. Diese Aussage hat jemand geschrieben, der dafür geradesteht. Kein Modell hat sie erfunden.

Illustrieren macht das Motiv. Statt eines Fotos steht dort jetzt unser Maskottchen in seiner Werkstatt, erkennbar gezeichnet, im Stil eines Animationsfilms. Die Technik dahinter ist Bühnenbild. Niemand hält eine Trickfilmszene für Dokumentation, und deshalb kann sie auch nichts Falsches behaupten.

Die Motive sind weiterhin KI-generiert. Das steht so im Impressum, und wir sehen keinen Grund, es zu verstecken. Der Unterschied liegt nicht darin, ob eine Maschine beteiligt war. Er liegt darin, was das Ergebnis behauptet.

Die Frage dahinter

Dieser Vorgang ist klein. Die Frage darin stellt sich in jedem Betrieb, der anfängt, KI einzusetzen.

Nicht: Dürfen wir das? Sondern: An welcher Stelle kann ein generiertes Ergebnis falsch sein, ohne dass es jemand merkt?

Bei einem Bild fällt es dem Fachmann auf. Bei einem Angebotstext, einer Zusammenfassung, einer Auswertung ist es schwerer. Der Text liest sich flüssig, die Zahlen stehen ordentlich in der Tabelle, und die eine Beziehung darin, die falsch ist, sieht aus wie alle anderen.

Daraus folgt kein Verbot. Es folgt eine Aufteilung, dieselbe wie bei unseren Bildern. Was nur gefällig sein muss, darf generiert werden. Was jemand gegenüber Kunden, Prüfern oder Behörden verantwortet, gehört in menschliche Hand, oder wenigstens durch eine Prüfung, die diesen Namen verdient.

Wie wir das machen

Wir beraten Unternehmen im Großraum München beim datenschutzkonformen KI-Einsatz: Werkzeugauswahl, Datengrenzen, Verarbeitungsverzeichnis, interne Richtlinie. Die unbequeme Frage nach der Prüfbarkeit gehört bei uns zum Gespräch, nicht ans Ende der Präsentation.

Wenn Sie gerade überlegen, wo KI in Ihrem Betrieb sinnvoll ist und wo nicht: Sprechen Sie uns an. Wir sagen auch, wenn die Antwort „hier besser nicht” lautet.