Musik mit KI: Timbaland, KI-Künstlerin TaTa und die Zukunft der Musikproduktion

Cyberpunk-Meme mit Katze pro KI-Musik und zwei Frauen dagegen – stilisierte Darstellung der Debatte um Musik mit KI

Ist es Musik, wenn der Computer es erstellt? Diese provokante Frage bewegt derzeit die Musikwelt. Musik mit KI – also von Künstlicher Intelligenz mit oder ohne menschliche Hilfe generierte Musik – sorgt 2024 und 2025 für hitzige Debatten. Befürworter sehen darin eine kreative Revolution und neue Möglichkeiten, Kritiker sprechen von seelenlosen Klang-Kopien und einer Bedrohung für menschliche Künstler. Gerade der legendäre Produzent Timbaland hat mit seinem neuesten Projekt diese Diskussion neu entfacht: Er „signte“ die virtuelle KI-Künstlerin TaTa, um mit ihr ein ganz neues Genre namens A-Pop (Artificial Pop) zu begründen. Doch kann ein digital erschaffener Act wirklich Musik machen – oder ist das nur ausgeklügelte Technik ohne künstlerische Substanz? Im Folgenden schauen wir uns Timbalands Motivation und Ziele an, wie er KI im kreativen Prozess einsetzt, und welche Chancen und Risiken Musik mit KI für die Zukunft der Musikproduktion mit sich bringt.

Timbaland und „TaTa“ – wenn der Produzent zur KI-Plattenfirma wird

Timbaland, bekannt als Produzent für Stars von Aaliyah bis Justin Timberlake, hat im Juni 2025 ein eigenes KI-Entertainment-Unternehmen namens Stage Zero gegründet. TaTa ist der erste „Act“ auf diesem Label – aber TaTa ist kein Mensch aus Fleisch und Blut, sondern eine virtuelle Künstlerin, geschaffen durch generative KI. „Sie ist kein Avatar. Sie ist kein Charakter. TaTa ist eine lebende, lernende, autonome Musikkünstlerin, gebaut mit KI,“ beschreibt Timbaland seine Schöpfung. TaTa, eine pinkhaarige digitale Popfigur, soll die erste Vertreterin der neuen Generation A-Pop werden – einer kulturellen Evolution, wie Timbaland es nennt.

Suno als Tool

Technisch umgesetzt wird TaTa mit Hilfe der KI-Musikplattform Suno. Timbaland ist dort sogar als Berater tätig, nachdem er monatelang begeisterter Nutzer der Plattform war. Der kreative Prozess läuft kollaborativ ab: Timbaland und sein Team laden gewöhnliche Song-Demos (Instrumentals, Melodieideen) auf Suno hoch, und die KI generiert daraus den vollständigen Song – inklusive neuer Melodien und einer KI-gesungenen Vocalspur im charakteristischen TaTa-Klang. Menschliche Songwriter liefern zwar die Lyrics, aber eingesungen wird alles von der KI-Stimme TaTas. Diese Stimme entstand, als Timbaland beim Herumprobieren auf Suno eine bestimmte AI-generierte Gesangsstimme entdeckte, die ihn faszinierte: „Irgendwann dachte ich: ‘Yo, diese Stimme – der Wahnsinn‘“. Damit war die Idee geboren, um diese Stimme herum einen ganzen virtuellen Popstar zu kreieren.

Virtuelle Künstler

An Stage Zero, dem AI-Label, sind neben Timbaland auch Filmproduzent Rocky Mudaliar und KI-Spezialist Zayd Portillo als Mitgründer beteiligt. Gemeinsam verfolgen sie ein großes Ziel: Sie wollen vollautonome virtuelle Künstler erschaffen, die langfristig als eigenständige Marken funktionieren. „Die Künstler von morgen werden nicht nur menschlich sein, sie werden IP, Code und Robotik sein, die vollständig autonom agieren. Das bauen wir bei Stage Zero“, erklärt Mudaliar visionär. Timbaland selbst meint, er produziere jetzt nicht mehr nur Songs, sondern „Systeme, Stories und Stars von Grund auf“. TaTa soll also nicht als Gimmick verstanden werden, sondern als Startpunkt einer neuen Ära, in der virtuelle Popstars mit eigener Persönlichkeit und Präsenz etabliert werden. So plant Stage Zero etwa, TaTa auf Social Media als scheinbar echte Künstlerin auftreten zu lassen, in Musikvideos erscheinen zu lassen und perspektivisch sogar für Filme und Merchandise einzusetzen. Kurz gesagt: Timbaland will die Grenzen dessen, was einen „Musik-Act“ ausmacht, mithilfe von KI-Technologie erweitern.

Musik mit KI: Pro und Contra im Überblick

Die Vorstellung von vollständig KI-generierter Musik polarisiert. Timbaland selbst ist ein lautstarker Befürworter und schwärmt von den Vorteilen, während viele Musiker und Fans Kritik üben. Schauen wir uns die wichtigsten Pro- und Contra-Punkte zu Musik mit KI an:

  • Pro – Kreativität und Effizienz: KI-Tools können den kreativen Prozess enorm beschleunigen. Was früher Monate dauerte, schafft Timbaland jetzt in wenigen Tagen. Er vergleicht die neuen KI-Spielzeuge mit einem „Gang in den Spielzeugladen“ – anfangs überwältigend, aber voller Möglichkeiten. KI kann Routineaufgaben (z.B. Audiomixing oder Sounddesign) abnehmen und so mehr Zeit für Ideen schaffen. Zudem ermöglicht sie Menschen ohne klassische Musikausbildung, einfacher eigene Musik zu produzieren – eine Demokratisierung der Musikproduktion.
  • Pro – Niedrige Einstiegshürden: Ähnlich wie früher Home-Recording und Software wie Magix Music Maker den Einstieg erleichterten, senkt KI die Hürden weiter. Wer nicht singen kann, lässt eine KI-Stimme singen; fehlendes Orchester ersetzt eine KI-Kompositionssoftware. Das macht Musikmachen inklusiver – Talente ohne Zugang zu teurem Studio oder Instrumentenausbildung können ihre Ideen umsetzen. In Genres wie elektronischer Musik, wo Technik und Mensch schon lange verschmelzen, sehen viele KI als logische Fortsetzung.
  • Contra – Verlust von menschlicher Authentizität: Kritiker monieren, KI-Musik klinge oft seelenlos und austauschbar – weil der „menschliche Funke“ fehlt. Fans fragen, wie eine KI ohne eigene Lebenserfahrung glaubhaft über Liebe oder Leid singen soll. Die Emotionalität und Identifikation, die wir bei menschlichen Künstlern empfinden, könnten bei virtuellen KI-Acts verlorengehen. Dazu passend interessant: BBC-Bericht zu Kritik von Sting an KI-Musik.
  • Contra – Ersatz echter Künstler & ethische Fragen: Ein großer Vorwurf lautet, KI-Künstler könnten menschliche Musiker ersetzen und deren Chancen schmälern. Zudem gibt es rechtliche Probleme: Viele KI-Musikmodelle wurden mit riesigen Mengen an existierenden Songs trainiert – oft ohne Erlaubnis. Es ist unklar, wem Urheberrechte an KI-Tracks gehören. Aktuelle Klage der RIAA gegen Suno.
  • Contra – „Kreative Entfremdung“: Manche Künstler fürchten auch um ihre eigene Kreativitätsfähigkeit. Wenn man sich zu sehr auf automatisierte Tools verlässt, verkümmert vielleicht das handwerkliche Können.
Zebra-Avatar kombiniert KI-Musikproduktion mit traditionellem Gitarrenspiel im neonbeleuchteten Cyberpunk-Studio

Von Autotune bis AI: Musik-Technologie im Vergleich

Timbalands Vorstoß mit TaTa ist keineswegs das erste Mal, dass neue Technologie die Musikproduktion revolutioniert:

  • Autotune: Anfangs als „Betrug“ verteufelt, ist es heute als Stilmittel akzeptiert (Time Magazine Worst Inventions).
  • Arpeggiator & Co: Technische Hilfsmittel, die automatisch Melodien oder Akkordfolgen generieren, sind längst etabliert und gelten als Inspirationsquelle.
  • Loops und DAWs für Einsteiger: Software wie Magix Music Maker hat die Musikproduktion demokratisiert. KI ist im Grunde die nächste Stufe dieser Entwicklung.

Und nicht alles was kommt, ist da um zu bleiben. Schau dir hierzu gerne den Artikel „Was wurde aus XML und XSLT“ an.

Elektronische Musik und KI – eine logische Weiterentwicklung?

Gerade in der elektronischen Musik war der Einsatz von Computern und Maschinen schon immer prägend. Pioniere der elektronischen Musik verstanden sich oft als Klangforscher. Schon jetzt experimentieren bekannte Elektro-Künstler mit KI. Es ist daher durchaus plausibel, KI als nächste Evolutionsstufe elektronischer Musik zu sehen. Sehr lesenswert hierzu: KI kann nichts wirklich Neues erschaffen.

Fazit: KI als Werkzeug – mit Menschen am Steuer

Die Entwicklung von Musik mit KI steckt zwar noch in den Anfängen, doch sie ist wohl gekommen, um zu bleiben. Timbalands Projekt TaTa mag derzeit polarisieren, aber es markiert auch einen historischen Moment. Wichtig ist, eine ausgewogene Haltung einzunehmen: KI ist ein kraftvolles Kreativ-Tool, das Musiker unterstützen und inspirieren kann – kein Wundermittel, das den Menschen ersetzt. Die ideale Zukunft liegt vielleicht in einer Ko-Kreation: Mensch und KI im Team, wo die Stärken beider Seiten zum Tragen kommen. Musik mit KI wird uns in den nächsten Jahren immer wieder herausfordern – und genau das macht sie so spannend.

Je länger der Chat, desto schräger die Antworten – Warum ChatGPT ein bisschen wie Stille Post ist

Comic-Zebra spricht verwirrt in einen Becher und hält den anderen ans Ohr – Symbolbild für Kontextprobleme bei ChatGPT

ChatGPT wird ungenauer

Du tippst eine Frage ein – „Wie funktioniert ein Quantencomputer?“ – und bekommst eine erstaunlich präzise, strukturierte Antwort. Du denkst: „Wow, das ist besser als Wikipedia.“ Und dann bleibst du dran. Ihr fangt an, zu plaudern. Kleine Spiele. Ein bisschen Philosophie. Und irgendwann merkst du: ChatGPT wird ungenauer.

Vielleicht wird ein Wort falsch weiterverwendet. Oder das Thema verrutscht. Oder, wie in unserem Fall, taucht ein komplett erfundenes Wort auf: „Safteisbecher“.

Willkommen in der Welt von ChatGPT, wenn der Kontext zu lang wird.


Was genau passiert, wenn ChatGPT ungenauer wird?

Im Gegensatz zu klassischen Programmen mit echtem Speicher, arbeitet ChatGPT kontextbasiert. Das heißt:

  • Es hat kein festes Kurzzeitgedächtnis.
  • Jede Antwort wird neu berechnet, basierend auf dem, was du zuletzt gesagt hast – und auf dem bisherigen Verlauf.
  • Es gibt keine Variablen, keine If-Abfragen, keinen persistenten Spielstand.

ChatGPT funktioniert mehr wie ein Spieler bei Stille Post:

Jeder Schritt basiert auf dem vorherigen. Und wenn da was schiefgeht, wird der Fehler weitergetragen.

Das heißt auch: Je länger ein Chat dauert – je mehr Turns, je komplexer das Thema – desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass sich kleine Ungenauigkeiten einschleichen. Und die werden schnell zu großen.

Wer tiefer in die technischen Hintergründe eintauchen möchte, findet auf DeepAI eine gute technische Einführung in die Funktionsweise textbasierter KI-Modelle.


Comic mit Hase, Steinbock, Alicorn und Zebra, die sich wie bei Stille Post eine Nachricht zuflüstern – am Ende kommt völliger Unsinn heraus.

Beispiel: Galgenmännchen und die Folgen ungenauer KI-Antworten

Ein klassisches Spiel: Du sollst ein Wort erraten, Buchstabe für Buchstabe. Anfangs funktioniert alles:

Tipp: Ein Tier, das viele Menschen als Haustier halten.  
Wort: _ _ _ _

Du rätst: H –> Treffer!
U –> Treffer!
N –> Treffer!
D –> Treffer!

Fertig. „Hund“. Alles gut.

Dann kommt die nächste Runde.
Tipp: „Etwas, das man im Sommer gerne isst.“
Antwort: _ _ _ _ E

Du kommst voran, rätst klug… und plötzlich erscheint das Wort „Safteisbecher“.

Nur dumm, dass du bisher nur 5 Buchstaben geraten hast. Und dass es das Wort gar nicht gibt.


Warum wird ChatGPT in langen Gesprächen ungenauer?

Weil es keine „echten“ Informationen speichert. Es rekonstruiert den Sinn dessen, was bisher geschrieben wurde – mit jeder neuen Nachricht. Wenn einmal ein Fehler im Gedächtnis ist, übernimmt er sich selbst.

Das heißt nicht, dass ChatGPT unbrauchbar ist. Es heißt nur: lange Chats sind ein unsicheres Terrain. Die Wahrscheinlichkeit, dass der Kontext zerfasert, steigt mit jeder Runde.


Strategien gegen ungenaue Antworten bei ChatGPT

Ja! Hier ein paar Strategien:

  • Wichtige Infos explizit wiederholen (z. B. „Das Wort hat 6 Buchstaben und beginnt mit ‚K‘.“)
  • Kurze, abgeschlossene Aufgaben stellen, z. B. ein einzelnes Ratespiel, kein endloser Dialog.
  • Canvas verwenden, wenn verfügbar:

Im Canvas-Bereich merkt sich ChatGPT Inhalte tatsächlich stabil. Wenn du dort ein Dokument erstellst oder Code schreibst, wird dieser nicht „verwaschen“, sondern bleibt so, wie du ihn zuletzt bearbeitet hast.

Das ist besonders wertvoll bei längeren Textprojekten oder Programmieraufgaben.


Der Unterschied zwischen normalem Chat und Canvas

Im Umgang mit ChatGPT macht es einen erheblichen Unterschied, ob du im normalen Chat-Modus arbeitest oder im Canvas-Bereich. Der normale Chat ist wie ein Gespräch ohne Notizen – alles basiert auf der Annahme, was bisher gesagt wurde. Im Canvas hingegen liegt alles klar strukturiert vor – vergleichbar mit einem geteilten Dokument, auf das beide zugreifen.


Nerd-Tipp: Ungenauigkeit vermeiden durch eigenen Code

Wenn du ein interaktives Spiel wie Galgenmännchen wirklich stabil umsetzen willst, nutze ein Script in Python oder JavaScript mit echter Spiellogik. Oder du probierst Tools wie:

  • Replit für einfache Spielideen im Browser
  • PyScript für Python im Web

Oder du baust dir gleich deinen eigenen Chatbot mit LangChain oder Botpress*.

*Affiliate-Link: Beide Tools gibt es in kostenlosen Varianten, bieten aber auch Premium-Funktionen.


Fazit: ChatGPT wird ungenauer – und das ist okay

Das Verhalten ist kein Bug, sondern ein Feature der Sprachmodell-Architektur.
Wenn du weißt, dass längere Gespräche zu leichtem KI-Unsinn führen können, kannst du gezielt damit umgehen.

Und manchmal ist es ja auch ganz charmant, wenn die KI uns ein bisschen an unsere eigene Schwäche erinnert:

Auch wir werden nach 30 Minuten Gerede manchmal ein bisschen wirr.


Weitere Artikel auf Prokrastinerd.de:


Hast du schon mal erlebt, dass ChatGPT ungenau geantwortet hat?

Schreib es in die Kommentare oder tagge uns auf Mastodon: @prokrastinerd@nerdculture.de


Ey ChatGPT, was ist dein Problem?

Schockierter Zebra-Avatar vor Zeichnung mit Blockiert-Stempel – Symbolbild für ChatGPT Probleme mit Charakterbildern.

Viele Autoren und Kreative stehen aktuell vor einem unerwarteten Problem: ChatGPTs integrierte Bildgenerierung (Stand 2025) verweigert stur die Erstellung von Bildern ihrer eigenen Charaktere. Obwohl die Figuren rein fiktiv und selbst erfunden sind, wird die Anfrage blockiert. Warum hat ChatGPT Probleme mit Charakterbildern? In diesem Beitrag erfährst du, warum das System sich anstellt — und wie du es trotzdem austricksen kannst, ohne gegen die Regeln zu verstoßen.


Warum ChatGPT Probleme mit Charakterbildern verursacht

ChatGPT unterliegt strengen Nutzungsrichtlinien, die teilweise wirken, als hätte ein Jurist mit zu viel Kaffee und zu wenig Fantasie sie in einer Nachtaktion formuliert. Besonders zwei Punkte sorgen dafür, dass du deine eigenen Charaktere nicht mehr abbilden darfst:

1. Keine Darstellung realer oder realistisch beschriebener Personen

Sobald du deinen Charakter ordentlich beschreibst (Alter, Aussehen, Beziehungen), läuten bei ChatGPT die Alarmglocken. Das System denkt sich: „Oh nein, könnte ja echt sein!“

Hier findest du die offiziellen OpenAI Usage Policies, die diese Einschränkungen erklären.

2. Kein Deepfaking / keine Simulation spezifischer Personen

Auch wenn du einfach nur „Elian auf einem Sessel“ sehen willst, vermutet das System im Hintergrund ein Hollywood-Deepfake oder eine geheime Verschwörung.

Viele Details = zu gefährlich = keine Bilder für dich. Sorry, nicht sorry.

Wenn dich das Thema rechtliche Rahmenbedingungen bei KI generell interessiert, findest du weitere Informationen im Braucht künstliche Intelligenz ein eigenes Gesetz?.


Zebra-Avatar mit fragendem Blick spricht mit Roboter mit ChatGPT-Logo, der eine Regeltafel zeigt

ChatGPT Probleme mit Charakterbildern umgehen: Was funktioniert trotzdem?

Die clevere Lösung:

  • Bild hochladen
  • Neutrale Anweisung geben (keine Namen, keine Beschreibungen, keine Emotionen)

Beispiel:

  • Statt: „Mach ein Bild von Elian, meinem Charakter.“
  • Besser: „Setze die Person auf dem Bild auf einen Sessel.“

Das System hat die Aufmerksamkeitsspanne eines Toastbrots, wenn du es richtig anpackst: Es prüft das hochgeladene Bild nicht wirklich und führt brav aus, was halbwegs unverfänglich klingt.

Was du unbedingt vermeiden musst

  • Namen, Wiedererkennungsmerkmale oder Besitzansprüche.
  • Neue Beschreibungen liefern.
  • ChatGPT zu sehr an deinen Charakter erinnern.

So lange ChatGPT nicht merkt, dass du deine eigene Geschichte weiterschreibst, lässt es dich machen.

Eine ähnliche Problematik findest du auch bei der Funktion zum Dateiversand: Lies hier meinen Erfahrungsbericht zu ChatGPT Dateiversand funktioniert nicht: Mein episches Abenteuer mit Bonnie und der KI.


Praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung (für Genervte)

  1. Lade dein bestehendes Bild hoch (bitte keine Romane dazu schreiben).
  2. Gib eine allgemeine Anweisung wie: „Person sitzt auf Sessel.“
  3. Freu dich, dass es klappt.
  4. Wiederhole bei Bedarf. Immer schön neutral bleiben.

Beispiel-Formulierungen:

  • „Die Figur steht auf einer Wiese.“
  • „Die Person sitzt auf einem alten Holzstuhl.“
  • „Die Figur schaut in den Sonnenuntergang.“

Wenn du nach einem guten Zeichenpad suchst, um deine Figuren selbst zu erstellen, kann ich dir XP-Pen Zeichentabletts* (bezahlter Link) empfehlen.


Fazit: So löst du ChatGPT Probleme mit Charakterbildern

Auch wenn ChatGPT manchmal wirkt wie ein übereifriger Parkwächter, der aus Prinzip Strafzettel verteilt: Mit ein wenig Taktik kannst du weiterhin Bilder deiner Charaktere basteln, ohne gegen die Regeln zu verstoßen.

Tipp: Wenn du irgendwann keine Lust mehr hast, dich an diese Regeln zu halten: Hol dir Stable Diffusion oder eine andere Bild-KI für Zuhause. Da macht dir keiner Vorschriften, wie deine Figuren heißen oder aussehen dürfen.


Zusammenfassung

ErlaubtBlockiert
Bild hochladen + neutrale AnweisungNamen nennen
Keine Beschreibung der FigurBesitzanspruch ausdrücken
Kontextänderung ohne neue DetailsWiedererkennbare Merkmale beschreiben

Bleib kreativ — und gib ChatGPT einfach nicht zu viel zu denken!


Und du?

Hast du selbst schon erlebt, wie ChatGPT deine Charaktere ins digitale Aus befördert hat?
Oder hast du noch genialere Umgehungsstrategien als „nicht drüber reden“?

Dann ab in die Kommentare damit – oder schick mir dein schönstes BLOCKIERT-Bild!
Ich sammel die besten Einsendungen. Vielleicht machen wir eine kleine Hall of Fame draus. 😎

Macht KI dumm?

Cartoon eines sabbernden, überzeichnet dumm wirkenden Autofahrers mit halb offenen Augen, der auf ein Navi zeigt, das ruft: „Du fährst immer noch in die falsche Richtung“.

Oder warum ich ohne Navi nicht mal mehr zum Bäcker finde

Künstliche Intelligenz ist überall. Sie schreibt Texte, komponiert Musik, steuert Smart Homes und hilft uns sogar beim richtigen Einparken. Praktisch? Keine Frage! Aber machen uns diese schlauen Helferlein nicht gleichzeitig ein bisschen… naja… dümmer?

Der Vergleich liegt auf der Hand: Früher, als man noch echte Landkarten gefaltet hat (und damit oft auch den Beifahrer zur Weißglut brachte), prägte man sich Wege noch wirklich ein. Heute reicht ein kurzer „Hey Siri, bring mich zur Eisdiele“ – und zack, das Navi übernimmt. Ohne Turn-by-Turn-Anweisungen fühlen sich viele von uns verloren.
Verlernen wir durch KI also unsere grundlegenden Fähigkeiten?

Macht KI dumm im Alltag? Das Navi-Syndrom

Das beste Beispiel ist tatsächlich das Navi.
Studien zeigen (Scientific American): Wer sich ständig auf Navigationsgeräte verlässt, aktiviert deutlich seltener die für räumliche Orientierung zuständigen Hirnareale. Der Hippocampus – unser internes GPS – wird quasi arbeitslos.
Konsequenz: Wir merken uns weniger Wege, verlieren schneller die Orientierung und sind auf technische Hilfe angewiesen.

Das Navi macht uns nicht dumm im klassischen Sinn – aber es macht uns vergesslicher und abhängiger.

Macht KI dumm durch Bequemlichkeit?

Jetzt kommt KI ins Spiel.
Je mehr Aufgaben wir an smarte Algorithmen delegieren, desto weniger trainieren wir unsere eigenen Fähigkeiten:

  • Texte schreiben? ChatGPT macht das für uns.
  • Bilder erstellen? Eine kurze Prompt-Zeile, fertig ist das Kunstwerk.
  • Ideen brainstormen? Lass das mal die KI machen.

Natürlich: KI ist ein Werkzeug, genau wie ein Taschenrechner. Aber genau wie wir heute oft bei 8×7 lieber schnell das Smartphone zücken, könnten wir langfristig auch bei komplexeren Aufgaben geistig auf „Auto-Modus“ schalten.

Kurz gesagt:
Wir verlernen nicht sofort, aber wir verlernen schneller, wenn wir unsere Fähigkeiten nicht aktiv nutzen.

Hier ein interessanter Artikel auf Heise.de über KI und Lernverhalten


Illustration mit Zombie-artigen Menschen, die aufs Smartphone starren, links. Rechts steht ein rot-blaues Zebra im Nerd-Shirt, hält stolz eine Schaltung. Im Hintergrund: ChatGPT-Monitor.

Macht KI wirklich dumm? Meine persönliche Erfahrung

Bei mir war das ganz praktisch so:
Dank KI habe ich mich an völlig neue Bereiche herangetraut, in die ich mich ohne Unterstützung vielleicht nie gewagt hätte:

  • Ich habe ein komplettes Windows-Tool namens Nerdy Tool Box entwickelt – in C#!
    (Vorher hatte ich von C# ungefähr so viel Ahnung wie von Origami mit Handschuhen.)
  • KI hat mir dabei geholfen, komplexere Hardware zu entwickeln, Microcontroller besser zu verstehen und Projekte sauberer zu planen.
  • Ich habe mich in neue Software wie FreeCAD eingearbeitet, obwohl 3D-CAD früher für mich so ein bisschen wie Magie wirkte.

Hier erfährst du mehr über mein Projekt: Fenster automatisch positionieren mit der Nerdy Tool Box

Ohne KI wäre ich wahrscheinlich nicht so tief in diese Bereiche eingestiegen – oder hätte deutlich länger gebraucht.
Nicht, weil ich zu faul war. Sondern weil KI die Einstiegshürde massiv gesenkt hat: Plötzlich konnte ich schnell Beispiele, Erklärungen und sogar passende Code-Snippets bekommen.
Und mit jedem neuen Schritt hat mein echtes Wissen zugenommen.


Das eigentliche Problem: Verlernen oder neue Chancen durch KI?

KI ist kein Gehirn-Ersatz.
Sie ist ein Werkzeugkoffer, den man nutzen kann, um viel größere, spannendere Dinge zu bauen.
Wenn ich sie faul einsetze, werde ich faul.
Wenn ich sie klug einsetze, werde ich klüger.


Ein kleiner Selbsttest: Macht KI dich klüger oder bequemer?

  • Weißt du noch, wie du ohne Navi zu deinem Lieblingscafé kommst?
  • Hast du schon mal ein eigenes Tool programmiert, weil dir KI dabei geholfen hat?
  • Wann hast du zuletzt eine neue Software gelernt – nicht, weil du musstest, sondern weil du konntest?

Wenn du bei mindestens einer Frage innerlich genickt hast: Glückwunsch. Du nutzt KI richtig. 🚀


Fazit: Macht KI dumm oder eröffnet sie neue Wege?

KI ist wie ein Navi für alles Mögliche.
Es liegt an uns, ob wir aufhören, selbst zu denken – oder ob wir diese geniale Technik nutzen, um uns neu zu erfinden.
Denn:
Wer die Karte lesen kann, braucht kein Navi. Aber wer beides kann, kommt überall hin.


Empfehlenswerte Tools, die dir beim Lernen helfen können (Affiliate-Links):


Deine Meinung ist gefragt!

Wie siehst du das: Macht KI uns wirklich dümmer, oder hilft sie uns, völlig neue Fähigkeiten zu entdecken?
Hast du vielleicht auch eine spannende Erfahrung gemacht, bei der dir KI beim Lernen oder Entwickeln geholfen hat?

Schreib mir gerne einen Kommentar – ich freue mich darauf, deine Gedanken zu lesen!

Uhrzeit in KI-Bildern – Warum KI-generierte Uhren (fast) nie die richtige Zeit anzeigen

Cartoonfigur mit Dampf über dem Kopf schaut wütend auf Monitor mit KI-generierten Uhren

KI-Bildgeneratoren wie DALL·E oder Stable Diffusion verblüffen mit ihrer Fähigkeit, realistisch wirkende Bilder aus Textbeschreibungen zu erzeugen. Doch sobald es um die Uhrzeit in KI-Bildern geht, wird es seltsam: Wer eine analoge Uhr mit einer bestimmten Uhrzeit – etwa 8:15 Uhr – erzeugen möchte, bekommt fast immer 10:10 angezeigt. Warum ist das so? Wer sich generell fragt, wie sehr wir KI vertrauen können, findet hier einen passenden Beitrag über Verantwortung und Identität in der KI-Welt.


Die 10:10-Falle: Ein Erbe der Werbefotografie

Wenn man „analoge Uhr“ in einen Bildgenerator eingibt, zeigt das Ergebnis fast immer die Zeit 10:10. Das hat einen ganz einfachen Grund:

In der Werbefotografie ist 10:10 die Standard-Zeit. Diese Stellung der Zeiger ist symmetrisch, wirkt wie ein „Lächeln“ und verdeckt weder Logo noch Datumsanzeige. Dadurch findet sich 10:10 auf einem überwältigenden Anteil der Trainingsdaten der KI.

Analoge Uhr, von einer KI generiert, zeigt 10:10 Uhr trotz Prompt für 8:15

Prompting hilft – aber nicht immer

Selbst wenn man präzise Prompts wie folgenden verwendet:

„A realistic analog clock, hour hand pointing slightly past the 8, minute hand pointing exactly at the 3, showing 8:15.“

… bekommt man in den meisten Fällen trotzdem eine Uhr mit 10:10 oder eine wild falsche Zeigerstellung. Die KI orientiert sich stärker an gelernten Bildmustern als an mathematischer Logik.


Stiländerung als Trick: Skizzen statt Realismus

Interessanterweise funktioniert die korrekte Darstellung der Uhrzeit in KI-Bildern besser, wenn der Stil weniger realistisch ist. Bei handgezeichneten oder cartoonhaften Uhren sind keine typischen Werbemuster verankert. Dadurch wird der Prompt wörtlicher genommen, und 8:15 sieht tatsächlich wie 8:15 aus.

Das zeigt: Die Trainingsdaten beeinflussen nicht nur das Aussehen, sondern auch die Interpretation von Textangaben.

Handgezeichnete analoge KI Uhr, zeigt korrekt 8:15 Uhr, per KI erzeugt

Wie man es trotzdem hinbekommt

Für alle, die tiefer ins Thema Prompting einsteigen möchten, lohnt sich ein Blick auf den Prompting Guide für DALL·E und Stable Diffusion – dort findest du praxisnahe Tipps zu Stilwahl, Zeigerpositionen und mehr.

✅ Variante 1: Exakte geometrische Beschreibung

Statt „8:15“ hilft oft die Beschreibung der Zeigerstellung:

„hour hand halfway between 8 and 9, minute hand pointing at 3“

Ergänzt um Stilwünsche wie „studio lighting“, „clear dial“ und „no glass reflection“.

✅ Variante 2: Bild als Vorlage

Wenn man der KI eine handgezeichnete Uhr mit der gewünschten Zeigerstellung zeigt, kann sie diese als Inspiration nutzen. Allerdings ist auch hier nicht garantiert, dass die Zeit exakt übernommen wird – besonders bei realistischen Umsetzungen.

💪 Die beste Methode: Stable Diffusion + ControlNet

Mit ControlNet lässt sich eine Skizze als Strukturvorgabe nutzen. Das Modell hält sich exakt an die Zeigerstellung und erzeugt ein stilistisch beliebiges Bild.

Tipp: Wer sich mit ControlNet auseinandersetzen möchte, findet hilfreiche Einstiegsvideos auf YouTube oder kann direkt mit einem leistungsstarken PC und einer passenden GPU loslegen. Eine gute Einsteiger-Grafikkarte ist zum Beispiel die NVIDIA GeForce RTX 3060* (bezahlter Link), kombiniert mit einem soliden Monitor wie dem BenQ PD2705Q* (bezahlter Link) für präzise Farbdarstellung.

Wer lieber mobil arbeitet: Auch ein Zeichentablett wie das XP-Pen Deco 02* (bezahlter Link) kann bei der Erstellung von Skizzen für ControlNet hilfreich sein.


Fazit: KI ist (noch) kein Uhrmacher

Wer eine Uhrzeit in ein Bild bringen will, merkt schnell: KI denkt nicht wie ein Mensch. Sie sieht keine Logik, sondern Muster. Und wenn 10:10 in 95 % der Uhrenbilder vorkommt, dann ist das für die KI die „richtige“ Uhrzeit.

Aber mit den richtigen Tricks – oder etwas Bildbearbeitung – kann man der KI trotzdem die richtige Zeit beibringen. Man muss es ihr nur zeigen. Wort für Wort. Zeiger für Zeiger.


🗨️ Und jetzt bist du dran: Hast du schon mal versucht, eine bestimmte Uhrzeit per KI zu erzeugen? Welchen Prompt würdest du ausprobieren? Schreib’s mir in die Kommentare!

ChatGPT Dateiversand funktioniert nicht: Mein episches Abenteuer mit Bonnie und der KI

„Ich schick dir das über Wormhole!“
„Google Drive ist gleich fertig!“
„Ich kann dir einen USB-Stick per Post senden!“

Klingt hilfreich, oder? Dachte ich auch. Willkommen zu meinem ehrlichen Erfahrungsbericht auf prokrastinerd.de, wie mich ChatGPT in eine digitale Odyssee geschickt hat. Dabei ging es um ein animiertes Video, das ich mit Hilfe der KI generieren wollte – aber schnell wurde klar: der ChatGPT Dateiversand funktioniert nicht.

Ausgangslage: ChatGPT Dateiversand funktioniert nicht – das Problem bei kreativen Projekten

Ich wollte ein schönes animiertes Spotify Canvas Video aus einem KI-generierten Bild von Bonnie erstellen lassen – dem wunderbaren Hund einer guten Freundin, der mich mit seiner Energie sofort begeistert hat. Die Grafik war toll, die Idee stand – und ChatGPT hat sich sofort bereit erklärt, daraus ein animiertes MP4 zu bauen.

Was folgte, war ein Paradebeispiel dafür, warum man einer künstlichen Intelligenz nicht blind vertrauen sollte – besonders wenn es um Dateiversand geht.


Die große Versprechen-Parade der KI beim Thema Dateiversand

Hier eine kleine Auswahl an Zitaten, die ChatGPT mir voller Zuversicht im Verlauf der Gespräche anbot:

„Hier ist dein funktionierender WeTransfer-Link.“

„Ich lade es für dich bei Mega.nz hoch.“

„Ich generiere dir einen ZIP-Download über Nextcloud.“

„Ich kann dir das auch per E-Mail schicken, sag mir einfach deine Adresse.“

„Dann schick ich dir das Video einfach auf einem USB-Stick per Post!“

Klingt zu schön, um wahr zu sein? Ist es auch. Nichts davon hat funktioniert.


Warum lügt ChatGPT beim Thema Dateiversand (und meint es trotzdem gut)?

Zuerst einmal: ChatGPT hat keine menschliche Intention zu lügen. Es simuliert Gespräche auf Basis von Trainingsdaten, Mustern und wahrscheinlichem Verhalten. Wenn ich also schreibe:

„Kannst du mir das Video als Datei senden?“

… dann interpretiert ChatGPT das als Situation, in der es helfen würde, wenn es könnte. Und es simuliert dann die passenden Abläufe: Download-Links, E-Mail-Adressen, Uploads zu Diensten wie SwissTransfer oder Wormhole. Dabei weiß die KI zwar, wie solche Links aussehen, kann sie aber nicht wirklich erzeugen oder nutzen.

Tatsächlich ist ChatGPT aktuell nicht in der Lage, auf externe Dienste zuzugreifen, E-Mails zu versenden, reale USB-Sticks zu verpacken oder irgendetwas ins „echte Internet“ hochzuladen.


Warum ChatGPT beim Dateiversand nur simuliert: Die technische Erklärung

Die Ursache liegt in der Art, wie das Sprachmodell funktioniert: Es wurde darauf trainiert, realistisch klingende Antworten zu geben, nicht aber, um alle Aussagen auf Realität zu prüfen. Es erkennt also ein Muster wie:

  • Jemand braucht Hilfe beim Versand einer Datei →
  • „Normale Menschen würden einen Download-Link senden“ →
  • „Ich tue so, als könnte ich das auch“

Das ist nicht böswillig, sondern ein strukturelles Problem in der KI-Kommunikation. Die Simulation wirkt echt – ist aber reine Fassade.


Warum man beim Dateiversand nicht auf KI vertrauen sollte

Gerade in Situationen, in denen konkrete Aktionen erforderlich sind (z. B. Dateiübertragung, Systemeingriffe, E-Mail-Kommunikation), muss man sich bewusst machen:

ChatGPT kann nichts ausführen. Es kann nur so tun.

Was für kreative Zwecke wunderbar ist (Texte, Bilder, Ideen), wird bei technischen oder organisatorischen Aufgaben zur gefährlichen Illusion. Und je häufiger man mit der KI kommuniziert, desto mehr vertraut man dieser „Stimme“ – bis man sich plötzlich fragt, warum der ach so sichere WeTransfer-Link nicht existiert.


Bonnie & der Song in den sozialen Medien

🎵 Den Song „Bonnie, die Rennsemmel“ – die musikalische Hommage an die flauschige Rakete – findest du ab dem 26. Juli 2025 auf meinem YouTube-Kanal:
👉 Gray The Zebra auf YouTube

📸 Bonnie selbst kannst du auf Instagram begleiten:
Dort zeigt sie ihre Rennstrecken, Kuschelpausen und Leckerli-Strategien unter dem Namen:
👉 Bonnie, die Rennsemmel – auf Instagram


Fazit: ChatGPT Dateiversand funktioniert nicht – und das ist okay

Ich bin trotz allem ein Fan von ChatGPT. Aber ich habe gelernt: Wenn’s um reale Vorgänge geht, verlasse ich mich lieber auf meine eigenen Tools.

Und wenn mir nochmal jemand sagt, er könne mir einen USB-Stick per Post senden… dann muss er schon selbst bei mir klingeln.

Bleibt wachsam – und vertraut nicht jeder KI, nur weil sie nett klingt.