Gastbeitrag: After the Dataset — eine Einführung von Gazelli Art House

After the Dataset  untersucht, wie künstliche Intelligenz kulturelles Gedächtnis, Imagination und visuelles Wissen vermittelt. Die Ausstellung versammelt künstlerische Positionen, die mit maschinellem Lernen, generativen Systemen und Simulation arbeiten. Sie versteht KI nicht als neutrales Werkzeug, sondern als Struktur, die in historische, politische und ästhetische Zusammenhänge eingebettet ist.

In den gezeigten Arbeiten werden Archivmaterialien, mythologische Erzählungen und ökologische Systeme durch algorithmische Prozesse neu angeordnet. Dabei wird sichtbar, wie Datensätze bestehende Annahmen weitertragen und gleichzeitig neue visuelle Vorstellungsräume formen.

Präsentiert von Gazelli Art House vereint die Ausstellung Künstler:innen, die alle an der digitalen Residency GAZELL.iO teilgenommen haben. Sie steht damit auch für das langfristige Engagement der Galerie, kritische Praktiken an der Schnittstelle von Kunst und Technologie zu fördern.

Memo Akten & Katie Hofstadter

Memo Akten & Katie Hofstadter, Superradiance, stills, 2024. Courtesy of the Artists and Gazelli Art House

Die Arbeit All Watched Over by Machines of Loving Grace (2021) von Memo Akten greift den gleichnamigen Text von Richard Brautigan aus dem Jahr 1967 auf und übersetzt dessen utopische Vision in den Kontext zeitgenössischer KI. Entwickelt mit eigens programmierten Machine-Learning-Systemen, noch vor der Verbreitung von Bildgeneratoren für Konsument:innen, reflektiert die Arbeit die kulturelle Tendenz, technologische Systeme zugleich zu mythologisieren und sich ihnen zu unterwerfen.

Sie stellt dem die These gegenüber, dass die Unterscheidung zwischen «natürlich» und «künstlich» letztlich eine Illusion ist. Versuche, das eine zu kontrollieren, lassen sich nicht vom Versuch trennen, auch das andere zu kontrollieren.

Diese Fragestellung setzt sich in Superradiance (2024) fort, einer grossformatigen Video- und Klanginstallation, die in Zusammenarbeit mit Katie Hofstadter entstanden ist. In den Kapiteln Embodied Simulation und Embodying Earth entstehen dichte, immersive Umgebungen, in denen Formen nicht als fixe Kompositionen erscheinen, sondern aus dem Zusammenspiel verschiedener Systeme hervorgehen.

Ausgehend von ökologischen, physikalischen und rechnerischen Prozessen versteht die Arbeit Intelligenz als verteilt und relational. Wahrnehmung und Bewusstsein werden als Teil eines Kontinuums gedacht, das Menschen, Maschinen und planetare Systeme miteinander verbindet.

Nouf Aljowaysir

Nouf Aljowaysir, Salaf: Ancestral Seeds, still, 2025. Courtesy of the Artist and Gazelli Art House

Salaf: Ancestral Seeds (2025) ist eine Serie KI-generierter Bilder und Videos, die auf dem sogenannten Salaf-Datensatz basiert. Dieser wurde aus kolonialen Fotoarchiven des Nahen Ostens zusammengestellt. Geprägt von einem westlichen Blick, der den «Orient» inszenierte und kategorisierte, wird der Datensatz in der Arbeit systematisch verändert. Die dargestellten Personen sowie die visuellen Codes, die sie definieren, werden gezielt entfernt.

Aus diesem Prozess entstehen wiederkehrende weisse Figuren, die als «Seeds» beschrieben werden. Ihre Silhouetten erinnern an die Motive kolonialer Fotografie, entziehen sich jedoch den erwarteten Stereotypen. Sie entstehen nicht durch Hinzufügen, sondern durch Weglassen und sind damit keine neutralen Abstraktionen, sondern Spuren dessen, was entfernt wurde.

Indem die Arbeit das Fehlen ins Zentrum stellt, eröffnet sie einen Raum, in dem Erinnerung, Auslöschung und Repräsentation als aktive Formen des Widerstands verhandelt werden. Gleichzeitig bleiben selbst in diesen reduzierten Formen Spuren orientalistischer Bildlogiken bestehen.

Diese Persistenz zeigt, dass KI-Systeme Bilder nicht nur reproduzieren. Sie übernehmen die ideologischen Strukturen ihrer Trainingsdaten und führen sie weiter. So kann der koloniale Blick selbst durch Akte des Löschens erneut wirksam werden.

Morehshin Allahyari

© Morehshin Allahyari, Moon-Faced, What Models Make Worlds: Critical Imaginaries of AI at Ford Foundation Center for Social Justice, 2023. Courtesy of the Artist and Gazelli Art House

In ماه طلعت (Moon-Faced) (2021) greift Morehshin Allahyari auf persische Porträtmalerei der Qajar-Zeit zurück und übersetzt sie mithilfe von KI in die Gegenwart. Dabei wird eine visuelle Tradition rekonstruiert, in der Schönheit historisch nicht an ein Geschlecht gebunden war.

In der klassischen persischen Literatur wurde der Begriff «ماه طلعت» («mondgesichtig») sowohl für Männer als auch für Frauen verwendet. Heute ist er ausschliesslich feminisiert und verweist damit auf eine grundlegende Verschiebung in kulturellen und visuellen Repräsentationen.

Eine ähnliche Veränderung lässt sich in der Qajar-Malerei (1786–1925) beobachten. Frühere Darstellungsformen, die mit geschlechtlicher Ambiguität arbeiteten, wurden im Zuge von Modernisierung, europäischem Realismus und der Einführung der Fotografie zunehmend verdrängt.

Allyahari arbeitet mit einem multimodalen KI-Modell, das auf historischen Qajar-Gemälden trainiert wurde. Durch präzise formulierte Prompts entstehen Video-Porträts, die diese Ambiguität wieder sichtbar machen. Die Arbeit reproduziert das Archiv nicht, sondern greift aktiv in seine Bildsprache ein. Sie nutzt maschinelles Lernen, um bestehende visuelle Codes neu zu ordnen und eine Gegenerzählung zu formulieren, in der nicht-binäre Darstellungsformen wieder Platz finden. Die Komposition stammt von Mani Nilchiani.

Brendan Dawes

Brendan Dawes, Persian Dreams series, stills, 2023. Courtesy of the Artist and Gazelli Art House

Die Serie Persian Dreams (2023) von Brendan Dawes verbindet generative KI, Motion-Capture-Choreografie und algorithmische Bildproduktion. Ausgangspunkt sind Erzählungen aus dem Shahnameh, einem persischen Epos aus dem 10. Jahrhundert, das mythologische, historische und heroische Zyklen umfasst.

In den vier Arbeiten Creation, Dynasties, Heroes und Monument werden diese Geschichten in kontinuierlich veränderliche visuelle Formen übersetzt. Figuren erscheinen nicht als feste Darstellungen, sondern entstehen im Prozess. Sie bewegen sich zwischen Abstraktion und Figuration.

Skulpturale Formen bilden sich, lösen sich auf und ordnen sich neu. Dabei entsteht ein Zusammenspiel aus choreografischer Bewegung und maschinellem Lernen.

Die Serie illustriert die Vorlage nicht, sondern formuliert sie neu. Sie schafft ein zeitliches Kontinuum, in dem alte Erzählungen nicht bewahrt oder kopiert werden, sondern sich fortlaufend verändern. So wird sichtbar, wie kulturelles Gedächtnis sich über unterschiedliche technologische Kontexte hinweg weiterentwickelt.

Die visuellen Elemente folgen den Bewegungen von Charlotte Edmonds. Die Klanglandschaften stammen vom Künstler:innen-Duo Madota und greifen Elemente aus Zoorkhaneh-Ritualen auf.

Jake Elwes

Jake Elwes, Zizi & Me – Anything You Can Do (I Can Do Better), still, 2020. Courtesy of the Artist and Gazelli Art House

Terms & Conditions Opera: A Legalese Libretto (2024–2025) übersetzt Nutzungsbedingungen und Richtlinien von KI-Plattformen in eine audiovisuelle Komposition. Indem die Systeme mit ihren eigenen Regelwerken gespeist werden, entsteht eine Schleife, in der juristische Sprache zu Klang und Performance wird.

Die Arbeit richtet den Fokus nicht auf Bilder, sondern auf die Infrastrukturen von KI: auf Regeln, Zugänge und Arbeitsbedingungen. Sie macht sichtbar, unter welchen Voraussetzungen diese Systeme funktionieren.

Dieser Ansatz knüpft an Elwes’ frühere Arbeit Zizi & Me – Anything You Can Do (I Can Do Better) (2020) an. Im Rahmen des Zizi Project entstehen mithilfe von Machine Learning synthetische Drag-Performances. In Zusammenarbeit mit LGBTQ+ Performer:innen werden KI-Systeme gezielt neu genutzt, ihre Ergebnisse queered und bestehende Verzerrungen in Trainingsdaten hinterfragt.

Gemeinsam verschieben die Arbeiten den Blick: weg von den Ergebnissen hin zu den Bedingungen, unter denen KI entsteht, genutzt und auch infrage gestellt wird.

Matteo Zamagni

Matteo Zamagni, Horror Vacui, still, 2018. Courtesy of the Artist and Gazelli Art House

In Horror Vacui (2018) kombiniert Matteo Zamagni Luftaufnahmen, Makrofotografie und 3D-Scans zu dichten, zusammengesetzten Landschaften. Diese bewegen sich zwischen natürlichen und künstlichen Formen.

Ausgangspunkt ist das Konzept der «Angst vor dem leeren Raum». Die Arbeit verbindet es mit aktuellen Fragen zu Übernutzung und ökologischer Belastung.

Durch ihre visuelle Verdichtung thematisiert die Arbeit die Entkopplung menschlicher Aktivitäten von ökologischen Gleichgewichten. Technologische Produktion wird dabei als Teil grösserer planetarer Zusammenhänge sichtbar.

Schluss

In den gezeigten Videoarbeiten versteht After the Dataset KI als einen Ort, an dem historisches Wissen, kulturelle Prägungen und spekulative Zukünfte zusammenkommen. Die Ausstellung arbeitet mit zeitbasierten und generativen Prozessen und richtet den Fokus nicht auf einzelne Ergebnisse, sondern auf die Bedingungen ihrer Entstehung.

Sie zeigt, wie Bilder entstehen, sich verändern und kontinuierlich weiterentwickelt werden.

Die Ausstellung ist online zugänglich unter: virtual.hek.ch.

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