Marcello Mercado

HOS-Bild: Warten als algorithmische Form: Das Bild als Versprechen

2025

 

 

 

1.

An der Schwelle zwischen Generierung und Erwartung präsentiert diese Installation ein noch nicht existierendes Bild. Eine sich wiederholende Systemmeldung, gefangen in ihrem eigenen Wartestatus, verwandelt sich in eine generative Landschaft. Hier wird das „Nicht-Ereignis“ zur Szene: Untätigkeit als Handlungsmacht und der Fehler als ästhetische Form. Der Algorithmus erzeugt nicht das Bild selbst, sondern dessen Geist: eine unsichtbare Performativität, ein Ready-Made, das in der Latenz schwebt.

 

 

 

Konzeptioneller Kern

In der heutigen Welt der KI-generierten Bilder taucht eine neue Figur auf: das HOS-Bild (Held On Server). Es ist kein Bild an sich, sondern eine vorläufige, angehaltene Version. Seine Existenz ist durch Warten geprägt: eine eingeleitete Anfrage, ein noch nicht eingelöstes Versprechen von Sichtbarkeit. Dieses Bild, gespeichert auf gemeinsam genutzten Servern für nicht zahlende Nutzer, hat die Schwelle zur Sichtbarkeit noch nicht überschritten. Es verweilt im technischen Limbus der Latenz.

In diesem Kontext beschränkt sich Kunst nicht länger auf die Darstellung des Sichtbaren. Sie beginnt, die Architekturen des Zugangs, die Rechenzeiten und die systemischen Ungleichheiten zu integrieren, die darüber entscheiden, ob etwas zu einem Bild wird oder nicht. Das HOS-Bild ist somit zugleich Untersuchungsgegenstand und kritische Geste. Es zwingt uns, Fragen zu stellen: Was bleibt aus infrastrukturellen Gründen unsichtbar? Wie funktioniert der Algorithmus als ökonomischer und ästhetischer Filter? Was bedeutet es, das noch nicht Erschienene zu kuratieren?

HOS-Bilder zu kuratieren bedeutet, auf die politische Dimension von Latenz zu achten. Anstatt fertige Bilder zu zeigen, könnten tote Zeiten, unvollendete Prozesse und Momente exponiert werden, in denen das Auge zwar wartet, aber nichts sieht. Durch diese Verschiebung wird die Ausstellung zu einer Choreografie des Suspendierten — einer Archäologie des Nicht-Renderings.

 

 

 

 

 

Die Eingabeaufforderung wurde ausgegeben. Beginn der Bildentstehung.

 

fortschrittliche Bildgebung

 

 

Experimenteller Prozess

 

1.Prompt-Eingabe: Ein Text-Prompt wird in ein KI-Bildgenerierungssystem eingegeben.

 

2. Systemantwort: Das System zeigt eine Nachricht an, dass das Bild verarbeitet wird.

 

3. Screenshot-Erfassung: Ein Screenshot dieser Nachricht wird aufgenommen, der das „HOS“-Bild darstellt.

 

4.Drucken und Nachfotografieren: Der Screenshot wird ausgedruckt und dann mit einer einfachen Lochkamera, die aus einem Schuhkarton gebaut wurde, nachfotografiert. Dafür ist eine Belichtungszeit von 60 bis 90 Minuten erforderlich.

 

5. Endausgabe: Das resultierende Foto wird gedruckt und der ursprüngliche Prompt erneut in das KI–System eingegeben, um das vollständige Bild zu generieren. Dadurch ist ein Vergleich zwischen dem erwarteten und dem realisierten Bild möglich

 

 

 

 

01. Ausgewähltes Bild, das auf Papier gedruckt wurde, um es mit einer Camera Obscura zu fotografieren.

 

 

02. Ausgewähltes Bild, das auf Papier gedruckt wurde, um es mit einer Camera Obscura zu fotografieren.

 

 

 

03. Ausgewähltes Bild, das auf Papier gedruckt wurde, um es mit einer Camera Obscura zu fotografieren.

 

 

 

Camera Obscura

 

 

01. Bild 01 wurde in der Dunkelkammer erstellt.

 

 

02. Bild 02 wurde in der Dunkelkammer erstellt.

 

03. Bild 03 wurde in der Dunkelkammer erstellt.

 

 

 

 

 

Dieser Algorithmus simuliert die unterschiedliche Latenz, die Nutzer basierend auf ihrem Abonnementstatus erfahren, und hebt die infrastrukturellen und wirtschaftlichen Faktoren hervor, die den Zugang zu KI-generierten Bildern beeinflussen.

 

 

 

 

 

Installationsdiagramm

 

 

 

2. Wieder…

 

An der Schwelle zwischen Generierung und Erwartung zeigt diese Installation ein Bild, das noch nicht existiert. Eine sich wiederholende Systemnachricht, die in ihrem eigenen Wartungszustand blockiert ist, verwandelt sich in eine generative Landschaft. Hier wird das „Nicht-Ereignis” zur Szene: Inaktivität als Form der Handlung, Fehler als Form der Ästhetik. Der Algorithmus erzeugt nicht das Bild selbst, sondern dessen Geist: eine unsichtbare Performativität, ein Readymade, das in der Latenz aufgehoben ist.

.

 

Dieses Phänomen kann als Manifestation der „differentiellen algorithmischen Latenz” verstanden werden – eines vom System strukturierten Mechanismus, der die Rechenlast durch Zugriffshierarchien verwaltet. Das Warten ist somit keine Ausnahme oder ein Fehler, sondern eine Funktion des Systems und eine Strategie der kommerziellen Optimierung sowie der Differenzierung der Erfahrung.

.

 

In diesem Kontext ist das von der KI erzeugte Bild nicht einfach ein visuelles Ergebnis, sondern eine rechnerische Instanz, die durch Zugangslogiken, Priorisierungsstrategien und Nutzungspolitiken bedingt ist. Jedes Bild löst einen Verbrauch von Rechenressourcen aus und wird zu einer Entität mit Rechenkosten, algorithmischer Architektur und kommerzieller Politik.

.

 

Die Arbeit regt dazu an, darüber nachzudenken, wie Latenz, Warten und Untätigkeit zu ästhetischen und kritischen Elementen im Zeitalter der generativen KI werden können.

.

 

A. Allgemeiner Rahmen:

Der ChatGPT–Ausdruck „Bildbearbeitung. Da aktuell viele Leute Bilder erstellen, kann es eine Weile dauern. Wir benachrichtigen Sie, wenn Ihr Bild fertig ist.“ kann als Schnittstelleneinheit analysiert werden, die technische Architektur, Geschäftslogik und zeitliche Modulation kombiniert. Das Warten ist somit keine Ausnahme oder ein Fehler, sondern eine Funktion des Systems.

 

 

B. die beteiligten Systemelemente:

A. Algorithmische Warteschlangen: Das System implementiert eine geplante Warteschlange, um begrenzte Rechenressourcen zu verwalten. Premium-Benutzer erhalten Vorrang, während nicht zahlende Benutzer in eine „Zone niedriger Priorität“ verschoben werden, die von einem Scheduler verwaltet wird.

 

B. Load Balancing: Die Meldung weist auf eine hohe Auslastung hin. Technisch bedeutet dies, dass Rechenknoten ausgelastet sind und Aufgaben auf andere Knoten umverteilt werden. Diese Umverteilung ist jedoch nicht neutral, sondern unterliegt den Richtlinien für Zugriffsrechte.

 

C. Konditionierte zeitliche Erfahrung: Die Erfahrung der Nutzer wird entsprechend ihrer Position in der Hierarchie moduliert. Latenz ist somit nicht mehr nur ein technisches Problem, sondern wird zu einem operationellen Mechanismus der Schichtung.

 

 

 

C. Analysekategorien:

A. Funktionale Latenz: Differenz zwischen Anfragezeit und Lieferzeit.

 

B. Strategische Latenz: Sie wurde bewusst als Teil des Freemium-Modells eingeführt.

 

C. Perzeptive Latenz: Wie wird das Warten kommuniziert – in diesem Fall mit informeller und passiver Sprache – und wie wird die Aufmerksamkeit gesteuert?

 

 

 

D. rechnerische und strukturelle Auswirkungen:

Warten wird zu einem indirekten Selektionsoperator, der das Nutzerverhalten filtert (Warten, Bezahlen oder Aufgeben?).

Die Nachricht ist Teil eines algorithmischen Eindämmungssystems, das die Angst vor dem Warten durch eine freundliche Formulierung regulieren soll, ohne die diskriminierende Logik zu beeinträchtigen.

Aus Sicht der Plattformarchitektur ist dies ein Fall differenzierter Skalierung, bei der der Zugriff auf rechenintensive Ressourcen durch das Geschäftsmodell geregelt wird.

 

 

E. Konzeptueller Vorschlag:

Dieses Phänomen kann als „Differential Algorithmic Latency“ (DAL) kategorisiert werden.

Es handelt sich dabei um einen systemstrukturierten Wartemechanismus zur Verwaltung der Rechenlast durch Zugriffshierarchien. Berücksichtigt werden dabei nicht nur technische Möglichkeiten, sondern auch kommerzielle Optimierungsstrategien und Erfahrungsdifferenzierung.

 

 

 

 

 

Dieser Algorithmus simuliert die unterschiedliche Latenz, die Nutzer basierend auf ihrem Abonnementstatus erfahren, und hebt die infrastrukturellen und wirtschaftlichen Faktoren hervor, die den Zugang zu KI-generierten Bildern beeinflussen.

 

 

 

 

 

 

 

2.Verteilte Latenz und Zugriffshierarchien: Analyse von Warteschlangen bei der Bilderzeugung auf KI–Plattformen

 

A. EINLEITUNG

Im Kontext der generativen künstlichen Intelligenz ist das Bild nicht mehr nur ein visuelles Ergebnis, sondern eine Recheninstanz, die in einer verteilten Architektur verarbeitet wird, die durch Zugriffslogiken, Priorisierungsstrategien und Nutzungsrichtlinien bestimmt ist. Dieser Aufsatz beginnt mit einer technischen und strukturellen Analyse der Botschaft:

„Bildverarbeitung. Viele Leute sind gerade dabei, Bilder zu erstellen, daher kann dieser Prozess einige Zeit in Anspruch nehmen. Wir benachrichtigen Sie, wenn Ihr Bild fertig ist“.

Die Auswirkungen können in zwei Dimensionen unterteilt werden:

(1) die Neudefinition des „Bildes“ als generative Einheit innerhalb einer Ökonomie der Latenz und Optimierung,

und zweitens die algorithmische Gestaltung einer konzeptuellen Simulation in Python, die dieses differentielle Warten als strukturelle Funktion darstellt.

 

B. Was ist ein Bild in der generativen KI?

 

Im Kontext der generativen KI ist das Bild nicht mehr nur ein visuelles Ergebnis, sondern eine Recheninstanz, die in einer verteilten Architektur verarbeitet wird. Diese Architektur wird durch Zugriffslogiken, Priorisierungsstrategien und Nutzungsrichtlinien bestimmt. Dieser Aufsatz beginnt mit einer technischen und strukturellen Analyse dieser Botschaft.

„Bildverarbeitung. Viele Leute sind gerade dabei, Bilder zu erstellen, daher kann dieser Prozess einige Zeit in Anspruch nehmen. Wir benachrichtigen Sie, wenn Ihr Bild fertig ist.“

Die Auswirkungen können in zwei Dimensionen unterteilt werden:

(1) die Neudefinition des „Bildes” als generative Einheit innerhalb einer Ökonomie der Latenz und Optimierung und (2) die algorithmische Gestaltung einer konzeptuellen Simulation in Python, die dieses differentielle Warten als strukturelle Funktion darstellt.

Zweitens die algorithmische Gestaltung einer konzeptuellen Simulation in Python, die dieses differentielle Warten als strukturelle Funktion darstellt.

 

 

 

C. Technische Analyse der Nachricht „Bild wird verarbeitet …“.

 

 

 

A. Kuratieren HOS-Bilder,

 

In der heutigen Landschaft der KI-generierten Bilder taucht eine neue Figur auf: das HOS-Bild (Held On Server)*. Es ist noch kein Bild, sondern seine schwebende Antizipation. Seine Existenz ist durch Verzögerung gekennzeichnet: eine initiierte Anfrage, ein noch nicht eingelöstes Versprechen von Visualität. Dieses Bild, das auf gemeinsam genutzten Servern für nicht zahlende Nutzer gespeichert ist, hat die Schwelle zur Sichtbarkeit noch nicht überschritten. Es verharrt im technischen Schwebezustand der Latenz.

In diesem Kontext beschränkt sich die Kunst nicht mehr auf die Darstellung des Sichtbaren, sondern beginnt, die Architekturen des Zugangs, die Rechenzeit und die systemischen Ungleichheiten zu integrieren, die bestimmen, was zum Bild werden kann und was nicht. Das HOS-Bild ist sowohl Gegenstand der Untersuchung als auch eine kritische Geste. Es zwingt uns zu fragen: Was bleibt aufgrund infrastruktureller Beschränkungen unsichtbar? Wie funktioniert der Algorithmus als ökonomischer und ästhetischer Filter? Was bedeutet es, das noch nicht Erschienene zu kuratieren?

HOS-Bilder zu kuratieren bedeutet, darauf zu achten, wie Latenz politisch wird. Anstatt fertige Bilder zu zeigen, könnte man tote Zeit zeigen, unvollendete Prozesse und Momente, in denen das Auge wartet, aber nichts sieht. Diese Veränderung verwandelt die Ausstellung in eine Choreografie des Schwebens – eine Archäologie des Nicht–Repräsentierens.

 

 

* Ein HOS-Bild (Held On Server) ist ein von einem KI-Modell generiertes Bild, das noch nicht vollständig verarbeitet oder an den anfordernden Nutzer übermittelt wurde. Es wird in einer Verarbeitungswarteschlange auf gemeinsam genutzten Servern gehalten, die typischerweise kostenlosen oder nicht zahlenden Nutzern zugewiesen sind. Technisch gesehen spiegelt dieser Zustand ein System der Ressourcenverwaltung und der rechnerischen Priorisierung wider. Konzeptionell verkörpert das HOS-Bild eine latente Visualität – eine noch nicht gerenderte Form, die in einer unsichtbaren Architektur ruht und zwischen Anforderung und Erscheinen gefangen ist. Es kann auch als Symptom einer ungleichen algorithmischen Ökonomie interpretiert werden, in der der Zugang zur Sichtbarkeit durch Zahlungsstufen, Geschwindigkeit und Rechenprioritäten vermittelt wird. Das Bild existiert als Versprechen, als Wartezeit, als strukturierte Verzögerung.

 

 

 

Una imagen HOS (por sus siglas en inglés, Held On Server) es una imagen generada por un modelo de inteligencia artificial que aún no ha sido procesada completamente ni entregada al usuario solicitante. Permanece suspendida en una cola de espera dentro de servidores compartidos, típicamente asignados a usuarios no pagos o de nivel gratuito. Desde una perspectiva técnica, esta situación refleja un mecanismo de gestión de recursos y priorización computacional.
Conceptualmente, la imagen HOS encarna una visualidad latente, una forma aún no desplegada que habita en una arquitectura invisible, en tránsito entre la petición y su aparición visual. También puede entenderse como síntoma de una economía algorítmica desigual, en la que el acceso a lo visible está mediado por jerarquías de pago, velocidad y privilegio computacional. La imagen existe como promesa, como espera, como retardo estructurado.

 

 

1. Allgemeiner Rahmen:

Der Satz „Bild wird bearbeitet. Viele Leute erstellen gerade Bilder, daher kann es eine Weile dauern. Wir benachrichtigen Sie, wenn Ihr Bild fertig ist“ kann als eine Schnittstelleneinheit analysiert werden, die eine technische Architektur, eine Geschäftslogik und eine Modulation der Nutzungszeit vereint. Warten ist kein Fehler und keine Ausnahme: es ist eine Funktion des Systems.

 

 

 

1. Warten als algorithmische form

Anstatt das Warten nur als technische Verzögerung zu verstehen, kann man es sich als eine algorithmische Form vorstellen, die durch Zugriffsbedingungen, algorithmische Prioritäten, Serverarchitektur und Geschäftsmodelle vorbestimmt ist. In der kostenlosen Version von ChatGPT wird Warten zu einer Art mathematischer Klassenschwelle: Wer nicht zahlt, wartet. Dies steht im Zusammenhang mit den folgenden Ideen:

Theorie der kritischen Infrastruktur (Lisa Parks, Tung-Hui Hu): Untersuchung der unsichtbaren Schichten der digitalen Verarbeitung und wie sie die Nutzererfahrung vermitteln.

Latenztheorie: Latenz nicht nur als technische Verzögerung, sondern als politische Konstruktion der Zugriffszeit.

Medientheorie (Wendy Hui Kyong Chun): Verarbeitungszeiten sind keine neutralen, sondern politische Beziehungsformen.

 

 

10. kritische / metatheoretische Definitionen

46. Bild als sichtbare Ideologie: beinhaltet technische Entscheidungen, die Werte, Ausschlüsse und Vorurteile widerspiegeln.

47. Bild als Gegenstand kritischer Spekulation: Es ermöglicht, die Grenzen zwischen Autorschaft, Automatisierung und Kultur zu hinterfragen.

48. Das Bild als Form beschleunigter Abstraktion: Es wird ohne Bewusstsein, ohne Körper oder Zuneigung, aber mit visueller Logik produziert.

49. Das Bild als Verdinglichung von Kontexten: Es macht Regelmäßigkeiten ohne tieferen semantischen Gehalt sichtbar.

50, Das Bild als Zerrspiegel des Begehrens: Es gibt nicht das Gewünschte zurück, sondern das, was das System für das Gewünschte hält.

 

 

Die 50 Definitionen des Bildes im Kontext der generativen KI zeigen, dass wir das Bild nicht mehr als passive Wahrnehmungseinheit oder als stabiles Abbild der Realität verstehen können. Vielmehr entsteht es als technische, operative und spekulative Einheit. Jedes generierte Bild manifestiert nicht nur einen Prozess statistischer Inferenz, sondern ist auch durch Ökonomien des Wartens, versteckte Infrastrukturen, algorithmische Entscheidungen und eine Genealogie visueller Techniken gekennzeichnet. Der Akt des „Wartens auf ein Bild“ ist an sich schon eine kritische Erfahrung, da er uns Zeit, Privilegien, technische Architektur und die Transformation des Bildes in einen bedingten Fluss bewusst macht. Aus dieser Perspektive stellt das Bild nicht mehr dar, sondern verteilt, priorisiert und berechnet. KI produziert keine Bilder der Welt, sondern des Systems, das sie produziert.

 

 

 

 

Praktische Anwendungen der Definitionen:

 

Kritische Kuratierung generativer Bilder

Diese Definitionen ermöglichen die Entwicklung kuratorischer Kriterien für Ausstellungen, die mit KI-generierten Bildern arbeiten, wobei der Schwerpunkt nicht auf dem „Inhalt“ des Bildes, sondern auf seinem technischen, politischen, zeitlichen oder erkenntnistheoretischen Zustand liegt.

 

Schnittstellendesign

Entwickler können diese Kategorien integrieren, um Schnittstellen zu erstellen, die Wartezeiten, Latenzen oder Fehler als Teil des ästhetischen Erlebnisses anzeigen, anstatt sie zu verbergen.

 

Datensatzanalyse

Verwenden Sie diese Kategorien, um Trainingsbilder zu klassifizieren und zu verstehen, wie ästhetische oder ideologische Kategorien über die Datensätze verteilt sind.

 

Kritische Pädagogik in digitalen Medien

Die Definitionen dienen als Grundlage für Kurse in Kunst, Design, Technikphilosophie oder visuellen Studien, die das Bild über seine Form hinaus problematisieren möchten.

 

Institutionelle Kritik generativer Modelle

Diese Definitionen können als Grundlage für institutionelle Richtlinien zur algorithmischen Transparenz und visuellen Ethik dienen und Kriterien für die Bewertung generativer Modelle hinsichtlich Voreingenommenheit, Zugänglichkeit oder Wirtschaftsstruktur vorschlagen.

 

Spekulative KI-Architekturen

Systemarchitekten oder Künstler können die Definitionen verwenden, um alternative KI-Modelle zu simulieren, bei denen Zeit, Wartezeit oder Fehler absichtliche und wichtige Elemente der visuellen Produktion sind.

 

 

 

Zum Beispiel:

 

5. Datensatzanalyse: Neubetrachtung des Bildes als Verteilung von Verzerrungen und latenten Strukturen

Zentrales Konzept

Durch die Neudefinition des Bildes als technisch-algorithmische Einheit innerhalb eines generativen KI-Systems entsteht die Notwendigkeit, nicht nur das sichtbare Ergebnis, sondern auch die latenten Bedingungen, die es ermöglichen, zu berücksichtigen. Der Trainingsdatensatz ist nicht mehr nur eine einfache Sammlung von Bildern, sondern wird zu einer leistungsstarken visuellen Struktur, in der Voreingenommenheit, Wiederholungen, ästhetische Hierarchien, Auslassungen und Privilegien zum Ausdruck kommen. Bei der Analyse eines Datensatzes geht es daher nicht nur darum, Bilder zu untersuchen, sondern auch darum, die von ihnen erzeugten Sichtbarkeits- und Ausschlussmuster abzubilden.

 

Praktische Anwendung:

 

Mit Hilfe der 50 Definitionen (insbesondere der ontologischen, epistemologischen und politischen) kann ein taxonomisches Analysemodell des Datensatzes erstellt werden:

Zum Beispiel können Bilder nach Beleuchtungsmustern, Gesichtsproportionen oder vorherrschendem künstlerischen Stil klassifiziert werden.

Die geografische oder ethnische Verteilung der Gesichter kann gemessen werden.

Formale Redundanzen, die „neutrale“ oder vorherrschende Stile begünstigen, können ebenfalls identifiziert werden.

Vergleichen Sie die Anzahl der Bilder mit neutralem Hintergrund mit der Anzahl der Bilder mit Umgebungskontext.

Implizite Taxonomien bewerten: Welche Arten von Körpern, Räumen oder Gesten sind überrepräsentiert oder fehlen?

Dies kann sich in wichtigen visuellen Werkzeugen oder Schnittstellen widerspiegeln, wie z.B:

Visual Bias Maps, die die Dichte bestimmter Bildtypen zeigen.

Latenzvisualisierungen, die zeigen, welche Bildtypen bei der Generierung schneller oder mit größerer Sicherheit auftreten.

Dialogische Schnittstellen, die den Benutzer mit der Genealogie eines generierten Bildes konfrontieren und seine Trainings-„Vorfahren“ zeigen.