Wie menschlich ist Schönheit?

Michael Musandu, Sie sind CEO von Lalaland.ai, einem Unternehmen, das KI-generierte Models anbietet. Warum haben Sie die Firma gegründet? 

Michael Musandu: Ich bin eine Person of Color, und in meiner Familie betrachten sich viele als „plus size“. Sie kaufen bestimmte Marken nur, weil die Models zeigen, mit denen sie sich identifizieren. Da habe ich gesehen, dass es an Inklusion fehlt. Es geht uns um soziales Empowerment: den Schönheitsstandard zu pluralisieren, indem wir das Onlineangebot so vielfältig machen wie den Markt selbst. 

Wie funktioniert das konkret? 

Modeunternehmen zeigen ein Produkt online meist nur an ein oder zwei verschiedenen Models. Das kostet ja alles Geld. Sie müssen Models buchen, Fotografinnen, Locations, Visagisten. Selbst wenn die ein Produkt an Models verschiedener Körpertypen, Hauttöne oder Altersgruppen zeigen wollten, wäre das nicht machbar. Da ergänzen wir die klassische Fotografie durch KI-generierte diverse Models. 

An welcher Diversität ist die Kundschaft besonders interessiert? 

Bei Unterwäsche oder Bademode ist der Hautton besonders relevant, weil er verändert, wie das Produkt aussieht. In vielen anderen Fällen geht es um eine Bandbreite an Größen. 

Und wer ist Ihre Kundschaft? 

Darüber sprechen wir nicht öffentlich. Aber es sind Firmen weltweit, vom Start-up bis zur internationalen Marke. Man staunt, wie viele große Marken heute bereits KI-Modelle auf ihren Webseiten zeigen, ohne dass wir es wissen. Das wird sich ändern: Mit dem AI Act der EU kommt 2026 eine Transparenzpflicht für KI-generierte Models. 

Unterstützen Sie die Idee, dass KI-Models gekennzeichnet werden müssen? 

Zu 100 Prozent. Vertrauen entsteht nur durch Transparenz. Ohne verpflichtende Regulierung ist das nicht zu machen. 

Können Sie die Angst nachvollziehen, dass KI-Avatare menschliche Schönheitsstandards verzerren? 

Ja. Gut ist schon mal, dass die Diskussion breiter geführt wird – der ganze Modemarkt bildet sich weiter. Es sind nicht mehr nur die Entwickler, die ethische Fragen stellen. 

Diese Fragen beginnen ja schon bei der Herkunft der Daten, mit denen die KI-Modelle trainiert werden. 

Beim Urheberrecht gibt es einige offene Fragen. Viele KI-Labs nutzen privat generierte Daten, die öffentlich zugänglich sind, für die sie aber keine Lizenzen haben. Sie durchforsten das Internet und berufen sich auf die „Fair Use“-Regelung. Einige wurden bereits verklagt. 

Die Mehrheit der Fotos im Netz zeigt hübsche, optimierte „shiny happy people“. Woher weiß denn Ihre KI, wie Diversität aussehen kann? 

Es mag komisch klingen, aber sagen wir mal, eine Marke sucht ein Model mit drei Händen. Dann starten wir eine Kampagne, mit der wir Communitys von dreihändigen Menschen ansprechen und sie bitten, uns Fotos zu schicken: von ihren Händen, Ganzkörperfotos, alle möglichen Perspektiven. Wir kaufen ihnen diese Daten ab. Damit entstehen Einnahmequellen für diese Menschen und neue, spezifischere Datensätze für die KI. Wir sprechen auch gezielt Communitys an, um herauszufinden, welche Bias im Netz existieren und wo es zu wenig Daten gibt.