Ein Sensor am Handgelenk misst den Puls. Sekunden später verändert sich die Wand: von Gold zu Grün, ausgelöst einzig vom eigenen Herzschlag. Tausende Farb­fäden ziehen in dichten Strömen über raumhohe Flächen, dann explodieren rosafarbene Blütenformen vor tiefem Blau. Eine Leinwand gibt es nicht – Boden, Wände und Decke bilden eine durchgehende LED-­Fläche, die Besucher von allen Seiten umschließt. Der Sensor stammt aus der medizinischen Forschung ei­ner MIT-Professorin und misst eigentlich Stress bei ­Patienten; hier übersetzt er Puls, Hauttemperatur und emotionale Erregung jedes Besuchers in Licht, Farbe und Bewegung. Wer mitten im Raum steht, fühlt sich neben der Datenflut auf einmal sehr klein. „Ich nenne das eine generative Realität. Man bewegt sich durch den Raum und wird selbst Teil der Kunst“, sagt Refik Anadol. Dazu strömt durch die Lüftung ein Duft aus 400.000 Mole­külen, die ein KI-Modell fortlaufend zu neuen Kombinationen rechnet – in einer der Galerien riecht es etwa nach Regen auf trockener Erde. Über allem liegt ein Klangteppich aus Windmustern, Regen und mehr als 100.000 Vogelstimmen. Wer sich darauf einlässt, wird, wie Anadol es nennt, in einen ­imaginären Regenwald teleportiert. Allein in der ersten Woche nach der Er­öffnung zog das Museum nach eigenen ­Angaben mehrere Tausend Besucher an.

Anadol ist Direktor seines gleichnamigen Studios und einer der bekanntesten Namen der KI-Kunstwelt. Seit seiner Ausstellung im Museum of Modern Art („MoMA“) gilt der Anfang 40-Jährige als einer jener Künstler, die maschinelles Lernen nicht als ­Bedrohung, sondern als Werkzeug begreifen. Diesmal hat er kein einzelnes Werk geschaffen, sondern ein ganzes ­Museum, genannt Dataland, das auf Körper und Stimmung seiner Be­sucher reagiert. „Ich wollte ein offenes Labor der Vorstellungskraft schaffen – nicht nur einen Bildschirm an der Wand, sondern einen Raum, der selbst zum Werk wird“, sagt Anadol. „Ich habe mich gefragt: Was, wenn wir die klassische Einbahnstraße zwischen Werk und Betrachter aufbrechen? Kann das Werk uns auch fühlen?“

Eine Antwort darauf gibt Dataland selbst – ein Ort, an dem drei Sinnesebenen gleichzeitig bespielt werden, orchestriert vom selbst gebauten „Large Nature Model“ (LNM). Zwei Jahre Bauzeit stecken in dem Museum, davon allein sechzehn Monate für die Konstruktion der Galerien. Konzeptionell reicht die Idee jedoch viele Jahre zurück – am Sounddesign etwa arbeitete Anadols Team drei Jahre lang.

Den Anstoß dafür gab eine Reise, die nun fünf Jahre zurückliegt: Vermittelt über die Organisation Impact One wurden Anadol und seine Partnerin vom indi­genen Volk der Yawanawá in ein Dorf im brasilianischen Amazonasgebiet eingeladen. Sie verbrachten mehre­re Wochen im Wald und lernten Natur und Kultur der Gemeinschaft kennen. Daraus entstand 2023 die NFT-­Kollektion „Winds of Yawanawá“. Grundlage waren rund dreißig Originalwerke zweier Künstler aus der Gemeinschaft, die Anadols Studio nutzte, um ein KI-Modell zu trainieren und daraus 1.000 einzigartige Visualisierungen zu erzeugen. Angetrieben wurden die Bilder in Echtzeit von Wettersensoren im Yawanawá-Dorf: Wind- und Temperaturwerte veränderten die Kunstwerke fortlaufend. Der Verkauf brachte nach eigenen Angaben 2,5 Mio. US-$ (2,19 Mio. €) für die Gemeinschaft ein, mit denen unter anderem das erste Museum und die erste Schule des Dorfs finanziert ­werden sollen. „Ich setze Technologie nicht blind ein. Sie muss einen menschlichen Bezug haben und allen einen Mehrwert bieten“, sagt Anadol.

Diese Erfahrung, sagt er, habe ihn außerdem zu seinem bislang aufwendigsten Projekt geführt: einem KI-Modell, das nicht auf der Basis menschlichen Wissens, sondern auf der Grundlage der Intelligenz der Natur trainiert wurde. Für die dafür nötigen Daten kooperierte sein Studio mit der Smithsonian Institution, dem Natural History Museum in London und dem Cornell Lab of Ornithology der Cornell University. Zusätzlich reiste Anadol mit Unterstützung von Google selbst in sechzehn Regenwaldgebiete und sammelte Rohdaten zu Windmustern, Wasserständen in Bäumen und ­Vogelstimmen. „Ich habe eine sehr tiefe Verbindung zur Natur, aber diese Verbindung habe ich in keinem bestehenden KI-Modell gefunden“, sagt er. „Mir fehlten die Intelligenz, das Wissen, die richtigen ­Muster. Ich wollte kein Modell, das nur halluziniert und träumt – ich wollte etwas Fundiertes.“ Also sammelte sein Team mehrere Petabytes an Daten und trainierte damit ein eigenes KI-Modell, bis dieses erkannte, welche Vielfalt an Mustern, Formen und Farben im Regenwald existiert. Darauf aufbauend erzeugt das Modell neue, abstrakte Bildkompositionen. Durch die Verknüpfung mit den Biosensoren ist daraus mit Dataland ein System geworden, das sich laufend neu berechnet. Anadol hat das LNM als Open-Source-Modell kostenlos zugänglich gemacht und positioniert Dataland damit nicht nur als Ausstellungsraum, sondern, wie er sagt, als öffentliche Infrastruktur: „Es war schon immer mein Ziel als Künstler, allen Menschen Kunst zugänglich zu machen.“

Wirtschaftlich stützt sich das Studio auf mehrere Standbeine: auf private Sammler, Architekturaufträge für Firmenzentralen, Performances etwa für die Smith­sonian Institution und den Verkauf digitaler Sammler­stücke, aus dem laut Anadol rund 5 Mio. US-$ direkt in das Museum geflossen sind, während insgesamt mehr als 10 Mio. US-$ an wohltätige Organisationen gespendet wurde. „Dataland ist nicht in erster Linie gewinnorientiert konzipiert“, sagt er. Google begleitet das Studio seit rund zehn Jahren, seit dem ersten trainierten Modell – finanziert wird dabei vor allem Rechenleistung. Laut Studio-Angaben zählen auch Nvidia, Microsoft, Apple, Intel, IBM und Siemens zu den Technologie­partnern, dazu kommen akademische Kooperationen mit dem MIT, der UCLA, Harvard und Stanford.

Damit tritt Refik Anadols Studio in den Markt der „Immersive Art Exhibitions“ ein, der laut Dataintelo 2025 bereits 2,8 Mrd. US-$ schwer war und bis 2034 auf rund 8 Mrd. US-$ anwachsen soll. Marktführend seien bislang Häuser wie das japanische Kollektiv Teamlab oder das Pariser Kunstzentrum Atelier des ­Lumières. Allerdings arbeiten beide nicht mit einem selbst trai­nierten, biosensorisch gesteuerten KI-Modell wie ­Anadols Large Nature Model.

Der Begriff „digitale Kunst“ wurde erst mit dem Aufkommen von PCs und Internet ab Ende der 1980er-Jahre populär, obwohl schon Pionierinnen wie Vera Molnár in den 1960er-Jahren mit Großrechnern algorithmische Bilder erzeugten. Anadol führt diese Linie fort, nur mit weit leistungsfähigeren Werkzeugen und dem Einsatz künstlicher Intelligenz.

Sein eigener Weg begann als Student für visuelle Kommunikationsgestaltung in Istanbul, wo er einen zentralen Gedanken des Medientheoretikers Lev Manovich kennenlernte: Wenn Künstler und Architekten zusammenarbeiten, entstehe die Chance, Unsichtbares sichtbar zu machen. „Dieser Gedanke hat mich nie wieder losgelassen“, sagt Anadol. „Für mich sind Daten im Grunde die Sprache der Menschheit – unsichtbar, aber allgegenwärtig. Alles, was eine Maschine berechnen kann – Windmuster, Herzschlag, Hirnsignale, sogar WLAN-Signale –, kann zu einem Pigment werden. Und daraus kann ein Gemälde oder eine Skulptur entstehen.“ An der UCLA lernte er später Mentoren wie den Softwarekünstler Casey Reas kennen, der ihm zeigte, wie sich Maschinen als künstlerisches Werkzeug einsetzen lassen. Mittlerweile unterrichtet Anadol selbst seit über zehn Jahren Medienkunst an der UCLA. 2014 gründete er sein eigenes Studio, das inzwischen auf sechs Kontinenten ausgestellt hat, unter anderem im „MoMA“, beim Weltwirtschaftsforum und im Guggenheim Museum Bilbao. Für seine Arbeit erhielt er unter anderem den Time 100 AI Impact Award, den Best Vision Award von Microsoft Research und den German Design Award.

Einen Wendepunkt seiner Karriere markierte die Ausstellung „Unsupervised“ im „MoMA“, bei der er die Metadaten der gesamten Museumssammlung in ein sich fortlaufend veränderndes Werk verwandelte. Sie löste eine Debatte unter Kritikern und Kunsthistorikern aus, wie viel Autorenschaft in einem Werk steckt, das eine KI mitgestaltet. Anadol selbst hält dagegen: „Ich glaube an eine Balance von etwa 50 % Mensch, 50 % Maschine.“ Nach über zehn Jahren im Umgang mit Technologie in der Kunst sagt er: „Ich weiß mittlerweile intuitiv, was funktioniert und was nicht. Meine Grenzen als Mensch sind mir bewusst – mein Gedächtnis, meine Verarbeitungskapazität. Aber wenn ich meinen Geist mit KI erweitere, eröffnen sich unglaubliche Möglichkeiten. Dataland ist trotz des Einsatzes von KI zutiefst menschlich. Ich nenne das Human-First Collaboration, nicht KI-Spielerei.“

Zum Urheberrecht sagt er: „Wir scrapen nicht. Wir reisen um die Welt, um unsere eigenen, einzigartigen Daten zu sammeln. Ein Mensch entwirft das Konzept; die Maschine kann Teil des Prozesses sein, aber das finale Werk ist menschlich verantwortet.“ Auch beim Energieverbrauch, einem der größten Kritikpunkte an KI-Training generell, positioniert sich Anadol bewusst: Das Large Nature Model läuft auf einem Google-Cloud-Server in Oregon, der zu 87 % mit erneuerbarer Energie betrieben wird. Ein kompletter Museums­besuch verbrauche demnach etwa so viel Strom wie eine Smartphone-Ladung.

Für die Zukunft blickt Anadol weiterhin über die Grenzen klassischer Kunst hinaus: Er experimentiert mit robotergestützter Tuschemalerei und denkt über eine mögliche heilende, therapeutische Funktion von Kunst nach. Gleichzeitig glaubt er, dass Faszination und Misstrauen gegenüber künstlicher Intelligenz verschwinden werden: „In ein paar Jahren werden wir gar nicht mehr über KI als etwas Eigenes sprechen. Sie wird einfach eine natürliche Erweiterung unseres Lebens sein – auch in der Kunst.“

Fotos: Caleb Thal