06. 10. 2026
Verfasst von: Julius Schöning, Paulina Tarara

Begreifen statt erklären – Kunst erforscht KI

Heller Seminarraum mit U-förmig angeordneten Tischen. In der Mitte lehnt eine Frau mit dunklen Locken, Brille, schwarzem Oberteil und brauner weiter Hose an einem Tisch und lächelt in die Kamera. Neben ihr steht ein Holzmodell mit farbigen Kunststoffhebeln und kleinen weißen Tierfiguren. Um sie herum sitzen rund ein Dutzend Personen an den Tischen. — Künstlerische Methoden verschaffen neue Einsichten: Paulina Tarara (Mitte) erforscht gemeinsam mit Studierenden und Julius Schöning Fragen der KI-Ethik am Mechanischen Neuronalen Netzwerk (MNN).

Wie können Menschen ein sinnvolles Verständnis von künstlicher Intelligenz entwickeln? Öffentliche Debatten über KI-Ethik konzentrieren sich häufig nur auf Regulierung, Transparenz und technische Standards. Ein neues Forschungsformat an der Hochschule Osnabrück mit interdisziplinären Workshops, Diskussionen und Experimenten verbindet Informatik mit künstlerischer Praxis, um KI und ethische Fragen erfahrbar zu machen. Neben wissenschaftlicher Analyse und Ingenieurarbeit eröffnet künstlerische Forschung Zugänge zu Phänomenen, die gesellschaftlich, ethisch und kulturell ungeklärt bleiben. Ausgangspunkt ist das Mechanische Neuronale Netz, an dem sich die Grundprinzipien des maschinellen Lernens mit den Händen begreifen lassen.

Neue Zugänge zur Ethik der künstlichen Intelligenz

Farbige Kunststoffhebel in einem hölzernen Gestell, mit Seilen verbunden, bilden den experimentellen Rahmen. Die Teilnehmenden bewegen die Hebel, verschieben Elemente, beobachten konzentriert die Auswirkungen und erproben, wie sich das Verhalten des gesamten Systems durch einzelne Handgriffe verändert. Es gibt keinen Bildschirm, keinen verborgenen Code und keinen Algorithmus, der im Hintergrund arbeitet. Stattdessen macht das mechanische Modell die Prinzipien eines künstlichen neuronalen Netzes sichtbar und begreifbar. Schon nach kurzer Zeit tauschen sich die Teilnehmenden aus und erörtern Fragen: Wie funktioniert KI? Wer entscheidet, handelt und trägt die Verantwortung? Und wie hängen Vertrauen, Deutung, Verantwortung und die Beziehung zwischen Menschen und Technologien, die ihren Alltag zunehmend prägen, zusammen?

Das mechanische Modell besteht aus einem Holzgestell und verschieden farbigen Kunststoffhebeln. Die Hebel sind durch Seile miteinander verbunden und fungieren als künstliche Neuronen. — Am Mechanischen Neuronalen Netz lassen sich die Grundprinzipien des maschinellen Lernens mit den Händen begreifen. Links werden verschiedene Parameter eingestellt, rechts wird ein Ergebnis angezeigt.

Das Mechanische Neuronale Netzwerk (MNN), das Dr. Axel Schaffland an der Hochschule Osnabrück entwickelte, übersetzt abstrakte Rechenprozesse in physische Handlungen und öffnet dadurch Zugänge zu KI, die über eine rein technische Erklärung hinausgehen. Die Begegnung mit dem MNN ist der Ausgangspunkt einer transdisziplinären Forschungskooperation zwischen Prof. Dr. Julius Schöning und der polnischen Wissenschaftlerin und Künstlerin Paulina Tarara. Die Kooperation wird durch das „Emerging Tech Fellowship“ unterstützt. Im Rahmen dessen kommen internationale Expertinnen und Experten zu Zukunftstechnologien an niedersächsische Hochschulen.

Kunst als Forschungsmethode

Dabei treffen zwei komplementäre Forschungstraditionen aufeinander. Julius Schöning befasst sich mit menschzentrierter KI (Human-centered AI), Mensch-Computer-Interaktion und zugänglicher KI-Bildung. „Mein Ziel ist es, Technologien zu gestalten, die intuitiv und sinnvoll nutzbar sind“, sagt der Osnabrücker Forscher. Paulina Tarara promoviert an der Jagiellonen-Universität Krakau, einer Partnerhochschule der Hochschule Osnabrück, und arbeitet an der Akademie der Bildenden Künste in Katowice. Ihre Arbeit bewegt sich an der Schnittstelle von Kunst, Wissenschaft, Kognitionsforschung und Zukunftstechnologien. Sie verbinden die beiden Ansätze zu einer Methodik, die Erfahrung, Experiment und kreative Praxis als vollwertige Formen der Wissensproduktion anerkennt.

„Ethische Fragen rund um KI entstehen häufig in Momenten der Interaktion, der Unsicherheit, der Interpretation und der Aushandlung. Sie lassen sich mit rein analytischen Modellen nur schwer abbilden“, erläutert Julius Schöning. „Wer ein künstliches neuronales Netz mit den Händen bewegt“, beschreibt Paulina Tarara ihre Erfahrung, „beginnt anders über Handlungsfähigkeit und Autorenschaft nachzudenken, die technischen Systemen zugeschrieben werden.“ In diesem Kooperationsprojekt dient die künstlerische Praxis nicht dazu, wissenschaftliche Konzepte zu illustrieren oder abgeschlossene Ergebnisse zu kommunizieren. Vielmehr fungiert sie selbst als aktive Forschungsmethode, die neue Einsichten in komplexe sozio-technische Systeme hervorbringen kann. Künstlerisches Experimentieren schafft Situationen, in denen genau diese Prozesse beobachtet, besprochen und kritisch reflektiert werden können.

Die Hebel in Nahaufnahme ähneln einer Waage mit Wippe. Hebel und Ständer sind mit Werten von -1,0 bis 1,0 beschriftet. Der Hebel lässt sich von einem Wert zum anderen Wert kippen. Am Hebel befinden sich zusätzliche, verstellbare Gewichte. — Wer entscheidet, handelt und trägt die Verantwortung bei KI-Anwendungen? Wer ein künstliches neuronales Netz als Modell mit den Händen bewegt, beginnt anders über Handlungsfähigkeit und Autorenschaft nachzudenken.

Räume für gemeinsames Denken öffnen

Den Auftakt des neuen Forschungsformats bildeten im Sommer 2026 Round-Table-Diskussionen in Osnabrück, in denen Studierende verschiedener Disziplinen gemeinsam mit den Forschenden das Feld der KI-Ethik als künstlerisch-forschende Praxis ausloteten. Im Herbst wird das Format in einer hochschulweiten Projektwoche weiterentwickelt. Im Projekt „AI and Art – AI in Performance Art“ sind Studierende aller Fakultäten eingeladen, KI nicht als abstrakte Technologie zu begreifen, sondern in eine künstlerische Performance zu übertragen. Die Weiterentwicklung der Methodik erfolgt in interdisziplinären Workshops, Diskussionen und künstlerischen Experimenten, an denen sich Forschende, Studierende, Interessierte aus der Öffentlichkeit und Fachleute aktiv beteiligen können.

Julius Schöning zufolge erweitert die transdisziplinäre Kooperation die Möglichkeiten,

KI zu erforschen, zu verstehen und kritisch zu prüfen,
unterschiedliche Expertisen in die zeitgenössische Forschung mit ihren komplexen technologischen Herausforderungen zu integrieren sowie
neue Wege zu entwickeln, um Wissen über die Beziehungen zwischen Menschen und intelligenten Technologien zu produzieren.