Schrödingers KI-Filter

Und genau diese nicht hundertprozentige Zuverlässigkeit ist es, die nicht nur selbstfahrende Autos verzögert, sondern auch den produktiven Einsatz in den bekannten Tools verhindert. Es gibt immer noch Fälle, in denen die KI nicht wie vorgesehen reagiert. Und man weiß nicht vorher, ob das eigene Material solche Fälle provoziert, oder nicht. Ob ein KI-Filter wirklich zuverlässig funktioniert, weiß man immer erst, wenn man ihn mit dem eigenen Material ausprobiert hat.

Doch wer nun deswegen desillusioniert in die Video-KI-Zukunft schaut, ist auch auf dem falschen Dampfer. Denn auch wenn man es durch den schleichenden Einzug vielleicht nicht wahrgenommen hat. KI ist bereits da und steht uns bereits ziemlich zuverlässig in zahlreichen Funktionen in diversen kommerziellen Applikationen zur Verfügung.

KI ist schon da

Video AI von Topaz Labs entrauscht, deinterlaced oder skaliert bereits in einer Art, die vor zwei Jahren noch undenkbar war. Color Lab AI übernimmt gerade für Anfänger die Farbabstimmung eines durchgehenden Looks. Adobe bietet schon heute inhaltsabhängige Füllung, einen Rotobrush, eine automatische Szenenerkennung sowie Remix, um Audiotracks nur durch Ziehen in der Länge anzupassen. Und die neuronale Engine in DaVinci Resolve stellt uns Werkzeuge wie die magische Maske, automatische Gesichter-Optimierung oder die Erzeugung synthetischer Z-Puffer via Depth Map bereit.

All die genannten KI-Tools laufen schon heute ziemlich zuverlässig und sind für den täglichen Einsatz "bereit". Und es ist nur eine Frage der Zeit, dass diese noch weiter vereinfacht und optimiert werden.

Gleichzeitig ist die Büchse der Pandora geöffnet und bei allen Unternehmen läuft die Entwicklung und Integration von weiteren, aufregenden KI-Modellen auf Hochtouren. Es braucht einfach nur etwas mehr Zeit, diese auch für die breite Masse an Anwendungsfällen zuverlässig zu optimieren.