Viktoria Binschtok

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At first, we feel like we’ve been transported back into the early 20th century: Photos of an old mechanical typewriter, zoomed in to show the type hammers, with a white sheet of paper, covered in type, clamped to the carriage. The lower-case ‘a’ is a bit out of line, and the type has often punched through the ribbon, making the letters look messy. The pages contain only individual words or numbers, sometimes arranged in rows, sometimes printed half on top of each other, sometimes with large spaces between them. The overall appearance is reminiscent of ‘concrete poetry,’ harking back to a genre from the 20th century, when poets and artists experimented with setting words in constellations and creating meaning in ways that went beyond syntactic relationships.

The title of Viktoria Binschtok’s exhibition–“43% happy”– brings us back to the present. Quantifying emotions by percentage is a typical feature of AI-assisted facial recognition programs, which are trained to detect ‘action units,’ that is, individual states or processes in a person’s facial expressions, and to relate them to each other. The percentages arise from the fact that the combination of ‘action units’ leads to different forms of emotional expression in each case. A person who is only smiling, for example, is identified as less happy than a person who also has laugh lines around their eyes.

In addition to the emotional state, recognition programs survey a face according to other parameters, for example drawing conclusions about a person’s age, gender, or ethnicity. In this case, the program identifies the individual who is 43% happy as a 28-year-old woman with brown hair. Viktoria Binschtok has given the photograph on which this information appears the title “Mona L.”– making it clear that this brief, matter-of-fact description applies to of one of the most famous–and most photographed–works of art in the world. Binschtok’s piece shows what remains of the Mona Lisa when a facial recognition program evaluates it according to a few, sometimes vague, sometimes perhaps even misleading categories, and one then types out the result on a mechanical typewriter.

The other photographs in the series also present doubly transformed versions of images. The character of these images varies: some are press photos, others are private snapshots or advertising images, but we now see them all only through the categorizations of the AI program. Closer inspection, however, reveals that she apparently did not always use the same image recognition software. What is verbalized and how changes depending on the interests of those who use such an app. To find a person wanted by the police in a crowd (as in “suspect found!!!”), one must train the AI program using multiple images of the same individual.

By contrast, for AI to identify trees, dogs, or cars in addition to people (as in “Sunset Boulevard”), one must first provide the app with a very large, heterogeneous body of images. Millions of images have to be described individually–tagged by hand–before the self-learning systems can detect subjects in other images in a reasonably reliable and detailed manner.

In general, image recognition software involves much more human piecework behind the scenes than we would expect from high-tech. Cheap labor prepares this material, often under barely tolerable conditions; not much has changed from the mindless work processes characteristic of the early days of industrialization. Binschtok’s “Typewriter Photographs” make this palpable. By tracing image recognition processes back to mechanical procedures and directing the viewer’s gaze to the metal hammers of the typewriter–we can almost hear a frenetic, loud clacking when looking at her photographs–she demystifies the supposedly clean and noiseless application of digital programs. The rather messy appearance of the letters and the uneven constellation of the words reinforces this effect.

Viktoria Binschtok presents her series at precisely the right moment. As AI programs become increasingly popular and more and more people use them, we must ultimately learn to better understand their prerequisites and consequences. This applies not only to questionable approaches to training these programs, but also the enormous amount of energy they consume, and issues of data protection. By transferring the results of AI applications into a mechanical, analog environment, however, by using this form of alienation, Viktoria Binschtok also prompts viewers to think about the negative effects of digital technology and the extent to which it permeates all areas of our lives. As in her previous series “Clusters” and “Networked Images,” she successfully develops a concept that is as formally independent as it is incisive, in order to raise awareness of the fact that images in the digital world become data and can thus be used in a variety of ways.

Not only that: Just as Binschtok combines analog and digital worlds, blending the 20th and 21st centuries in her series “Typewriter Photographs,” she also creates a new space that resists attempts to locate it within time. We feel removed from our own present moment, and when we ‘read’ the typed images of information captured by AI, it sets off a mental cinematography that leaves everything open. Reflecting on and analyzing media thus simultaneously becomes–first and foremost–poetry.

—Wolfgang Ullrich, Viktoria Binschtok’s “Typewriter Photographs”

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Zuerst fühlt man sich tief ins 20. Jahrhundert zurückversetzt: Fotos einer alten mechanischen Schreibmaschine, ge- nauer: einer Typenhebelmaschine, darin eingespannt jeweils ein weißes, vollgetipptes Blatt Papier. Das kleine ‚a’ tanzt ein bisschen aus der Reihe, und oft drückt sich das Farbband durch, was die Buchstaben schmutzig werden lässt. Auf den Blättern stehen nur einzelne Worte oder Zahlen, manchmal in Reihen, manchmal halb übereinandergeschrieben, manchmal mit großen Abständen dazwischen. Das erinnert an Gedichte ‚Konkreter Poesie’. Also an noch etwas aus dem 20. Jahrhundert, als man damit experimentierte, Worte in Konstellationen zueinander zu setzen und Bedeutung anders als über syntaktische Beziehungen zu erzeugen.

Der Titel von Viktoria Binschtoks Ausstellung – „43% happy“ – bringt jedoch wieder in die Gegenwart zurück. Eine pro- zentuale Quantifizierung von Emotionen ist ein typisches Feature KIgestützter Programme zur Gesichtserkennung. Sie werden darauf trainiert, ‚Action Units’, also einzelne Zustände oder Abläufe in der Mimik einer Person zu erfassen und aufeinander zu beziehen. Da die Kombination von ‚Action Units’ zu jeweils anderen Ausprägungsformen einer Emotion führt, kommt es zu den prozentualen Angaben. So wird eine Person, die nur lächelt, als weniger vergnügt identifiziert als eine Person, die zugleich Lachfältchen um die Augen hat.

Neben dem Gefühlszustand vermessen Erkennungsprogramme ein Gesicht nach weiteren Parametern, treffen also etwa Aussagen über das Alter, Geschlecht oder die ethnische Zugehörigkeit eines Menschen. Dieselbe Person, die zu 43% gut gelaunt ist, wird vom Programm als 28-jährige Frau mit braunen Haaren bestimmt. Der Titel des Fotos von Vik- toria Binschtok, auf dem man die entsprechenden Angaben lesen kann, lautet „Mona L.“ – und damit ist klar, dass das eine ebenso kurze wie nüchterne Beschreibung eines der berühmtesten – und am meisten fotografierten – Kunstwerke der Welt ist. Binschtoks Foto zeigt, was von der Mona Lisa bleibt, wenn ein Gesichtserkennungsprogramm sie nach wenigen, zum Teil auch groben, manchmal vielleicht sogar irreführenden Kategorien auswertet und man das Ergebnis dann mit einer mechanischen Schreibmaschine abtippt.

Auch die anderen Fotos der Serie zeigen doppelt umgewandelte Versionen von Bildern. Diese sind unterschiedlichen Charakters, können also Pressefotos, private Aufnahmen oder Werbebilder sein, lassen sich nun aber alle nur noch durch die Kategorisierungen des KI-Programms sehen. Bei genauerem Studium bemerkt man aber, dass offenbar nicht immer dieselbe Bilderkennungs-App zum Einsatz kam. Was und wie verbalisiert wird, ändert sich je nach Interesse derer, die eine solche App nutzen. In einer größeren Gruppe von Menschen eine polizeilich gesuchte Person zu finden (wie bei „suspect found!!!“), verlangt das Training der KI mit Bildern derselben Person. Dagegen setzt es einen sehr großen, heterogenen Bildkorpus voraus, damit eine KI neben Personen auch Bäume, Hunde oder Autos identifiziert (wie bei „Sunset Boulevard“). Millionen von Bildern müssen einzeln beschrieben – per Handarbeit getaggt – werden, bis die selbstlernenden Systeme Sujets auf anderen Bildern halbwegs zuverlässig und detailliert erfassen.

Generell steckt hinter Bilderkennungsprogrammen viel mehr menschliche Akkordarbeit, als High-Tech erwarten ließe. Billige Arbeitskräfte bereiten unter oft kaum zumutbaren Bedingungen Material auf, womit sich gegenüber stupiden Arbeitsprozessen der Industrialisierung nicht viel geändert hat. Das aber wird in Binschtoks „Typewriter Photographs“ spürbar, denn indem sie die Bilderkennungsprozesse auf mechanische Abläufe zurückführt und den Blick auf den metallenen Typenkranz der Schreibmaschine lenkt – man hört beim Betrachten ihrer Fotos geradezu ein hektischlautes Klappern –, entzaubert sie die vermeintlich cleane und geräuschlose Anwendung digitaler Programme. Dass die Buch- staben etwas unsauber in Erscheinung treten und die Konstellation der Worte unruhig wirkt, verstärkt diesen Effekt.

Generell steckt hinter Bilderkennungsprogrammen viel mehr menschliche Akkordarbeit, als High-Tech erwarten ließe. Billige Arbeitskräfte bereiten unter oft kaum zumutbaren Bedingungen Material auf, womit sich gegenüber stupiden Arbeitsprozessen der Industrialisierung nicht viel geändert hat. Das aber wird in Binschtoks „Typewriter Photographs“ spürbar, denn indem sie die Bilderkennungsprozesse auf mechanische Abläufe zurückführt und den Blick auf den metallenen Typenkranz der Schreibmaschine lenkt – man hört beim Betrachten ihrer Fotos geradezu ein hektischlautes Klappern –, entzaubert sie die vermeintlich cleane und geräuschlose Anwendung digitaler Programme. Dass die Buch- staben etwas unsauber in Erscheinung treten und die Konstellation der Worte unruhig wirkt, verstärkt diesen Effekt.

Viktoria Binschtoks Serie kommt genau im richtigen Moment. Denn seit KI-Programme zunehmend populär werden und immer mehr Menschen sie verwenden, sollte man endlich auch besser über ihre Voraussetzungen und Folgen Bescheid wissen. Dabei geht es nicht nur um fragwürdige Arbeitsformen bei ihrem Training, sondern genauso um ihren gigantischen Energieverbrauch oder um datenschutzrechtliche Probleme. Indem Viktoria Binschtok die Ergebnisse der KIAnwendungen in eine analog-mechanische Umgebung transferiert, sich also des Mittels der Verfremdung bedient, gibt sie aber auch einen Anstoß, diese negativen Auswirkungen der digitalen Technik sowie deren Verwobenheit mit allen Lebensbereichen zu vergegenwärtigen. Wie schon in ihren vorangehenden Serien „Clusters“ und „Networked Images“ gelingt ihr ein formal ebenso eigenständiges wie prägnantes Konzept, um bewusst zu machen, dass Bilder in der digitalen Welt zu Daten und damit operativ vielfältig verwendbar werden.

Aber nicht nur das: So wie Binschtok analoge und digitale Welt, das 20. und das 21. Jahrhundert in ihrer Serie „Typewri- ter Photographs“ miteinander verbindet, schafft sie einen neuen Raum jenseits zeitlicher Datierbarkeit. Man fühlt sich der eigenen Gegenwart enthoben, und wenn man die KI-erfassten, getippten Bilder ‚liest’, entsteht ein Kopfkino, das alle Freiheiten lässt.

Medienreflexion und Analyse ist dann zugleich – zuerst und zuletzt – Poesie.

—Wolfgang Ullrich, Viktoria Binschtoks “Typewriter Photographs”