Die Installation 0.51 sad, 0.23 happy, 0.17 surprise untersucht die Klassifizierung und Visualisierung von Emotionen durch Künstliche Intelligenz. Ausgangspunkt ist ein Bilddatensatz, der als Trainingsmaterial für KI-Systeme zur Emotionserkennung dient und auf Paul Ekmans umstrittener Theorie universeller Basisemotionen basiert. Dieses Modell reduziert Emotionen auf eine begrenzte Anzahl eindeutig lesbarer Gesichtsausdrücke und bildet bis heute die Grundlage vieler Anwendungen zur Emotionserkennung.

Bergelt analysiert die algorithmischen Auswertungen dieser Bilder und übersetzt die Ergebnisse in abstrakte Farbfelder. Die Reduktion auf klare Formen macht die scheinbare Objektivität der KI sichtbar und hinterfragt zugleich ihre normierenden Mechanismen.

Eine Fototapete mit Porträts aus dem Trainingsdatensatz überführt das Ausgangsmaterial der Emotionserkennung in den Ausstellungsraum. Daneben zeigt eine Serie von sieben KI-generierten Porträts standardisierte, stereotype Gesichtsausdrücke. Während die Farbfelder offenlegen, wie KI Emotionen klassifiziert, verdeutlichen die generierten Porträts, wie generative KI konventionelle Darstellungen von Emotionen reproduziert und kulturelle Normen verfestigt

Coding: Lars Bergelt

Installationsansichten Kunstquartier Bethanien, Berlin