Arbeiten von Studierenden der Uni Marburg

KI, Mode und Diversität: Zwischen Reproduktion und Aneignung

Künstliche Intelligenz ist längst kein neutraler Code mehr, sondern ein Spiegel gesellschaftlicher Strukturen – mit all ihren blinden Flecken. Besonders deutlich zeigt sich das in der Verbindung von KI und Mode. Die zunehmende Bildgenerierung durch KI-Systeme, sei es in der Werbung, im Designprozess oder auf sozialen Plattformen, bringt nicht nur kreative Innovationen hervor, sondern auch tief verwurzelte Probleme: die unreflektierte Reproduktion ,westlich’ geprägter Schönheits- und Körpernormen.
Denn: Die Datensätze, mit denen viele KI-Systeme trainiert werden, stammen überwiegend aus, westlichen’ Kontexten. Die Algorithmen, so komplex sie auch sein mögen, erkennen Muster in genau jenen Bildern, die ihnen zuvor gezeigt wurden. Das führt dazu, dass Diversität in KI-generierten Bildern zumeist ausbleibt: Personen sind häufig Weiß, ,westlich’ gelesen, schlank, und modisch im Sinne globalisierter Trends gekleidet. Hautfarbe, Gesichtszüge, Körperform und Kleidung folgen der ,westlichen’ Schönheits-Norm – was sichtbar von ihr abweicht, wird rasch exotisiert oder in stereotype Darstellungen gepresst. So wird auch Diversität in der Regel auf eine erstaunlich homogene Weise dargestellt. Der ,westliche’ Blick ist hier Ausgangspunkt jeglicher ,diverser’ Darstellung.

Bei diesen Tendenzen spielt auch Mode eine zentrale Rolle. Kleidung wird in KI-generierten Darstellungen oft als Marker kultureller Identität verwendet, aber nicht im Sinne eines differenzierten kulturellen Verständnisses, sondern in Form wiederkehrender Klischees: Der Kimono, das bunte Dashiki, das Kopftuch – häufig ohne Kontext, oft kitschig überzeichnet, und fast immer mit einer bestimmten Erwartungshaltung im Bild: „so sieht Diversität aus “. Die Gefahr: Anstatt Stereotype zu hinterfragen, stabilisieren KI-Bilder sie – unbewusst, algorithmisch und auf Knopfdruck reproduzierbar.

Gleichzeitig formieren sich menschliche Gegenbewegungen. Designer:innen wie Issey Miyake etwa entwerfen Mode, die sich an kulturellen Traditionen orientiert, ohne diese bloß zu imitieren. Auch Strömungen wie die Muslim-Fashion zeigen, dass Mode ein Raum sein kann, in dem kulturelle Identität selbstbewusst und vielschichtig verhandelt wird – jenseits westlicher Normvorstellungen. Doch lässt sich diese Form der Auseinandersetzung auch über KI abbilden?

Hier wird es heikel: Was passiert, wenn beispielsweise eine weiße europäische Person ein KITool bedient, um Kleidung zu generieren, die auf kulturellen Traditionen anderer Gruppen basiert? Reicht das Wissen über Modegeschichte aus, um kulturelle Aneignung zu vermeiden? Oder beginnt sie bereits in dem Moment, in dem ein KI-Tool, das auf westlichen Daten basiert, traditionelle Muster neu zusammensetzt – oft ohne Verständnis für deren Bedeutung?

Die Auseinandersetzung mit KI und Diversität muss also tiefer greifen als bloß ästhetische Fragen. Es geht um strukturelle Machtverhältnisse, um kulturelle Deutungshoheit und um die Frage, wie wir Technologie nutzen, ohne bestehende Ungleichheiten weiter zu verfestigen. Der kritische Blick auf Mode wird damit auch zu einem kritischen Blick auf die Bilder, die wir – oder besser: unsere Maschinen – über uns und andere produzieren.