Neben der Medienarchäologie zu neuronalen Netzen und dem maschinellen Lernen muss hier also eine zweite Form der Auseinandersetzung gefunden werden, die sich methodisch an klassische Kategorien und Werte der Kunstkritik anlehnt. Diese Werte sind nicht essentialistisch zu verstehen, sondern relativistisch. So kann ein visueller Turing-Test durchgeführt werden, indem gefragt wird, ob das Bild für computergeneriert oder eine Fotografie bzw. von Menschen digital oder konventionell erstellte Grafik gehalten wird. Hier zeigt sich, dass in DALL-E 2 viele Bilder erzeugbar sind (Photograph of a house in the Bauhaus style; Abb. 1), die in diesem Turing-Test bestehen, während andere unbefriedigende Ergebnisse liefern (17th century landscape painting). Das Problem ist in vielen Fällen nicht die Imitation eines Stils, sondern die Form der dargestellten Dinge also die Detailschilderungen (im Fall der niederländischen Landschaftsmalerei sind es monströse Kühe). Die Bildgeneratoren insbesondere DALL-E 2 sind intelligent im Sinne von Mimikry. Sie können die Oberflächen von Dingen, Stilen, Texturen und Beleuchtungen überzeugend widergeben ohne ein tieferes Verständnis der Gegenstände zu haben. Die für die Kunstgeschichte und Kunstkritik so wichtigen Pole, Kunst und Natur, haben auch bei der künstlichen Bildgenerierung eine Bedeutung. Das antrainierte „Weltwissen“ führt dazu, dass die Modelle auch in der Natur vorhandene Proportionen internalisieren – also visuelle Prinzipien der Kompositionalität befolgen. Entsprechend fällt es beispielsweise dem Algorithmus schwer Elefanten zu erzeugen, die kleiner als Schildkröten sind. Dadurch erscheint auch der Namensgeber Salvatore Dali für DALL-E eher unpassend, weil dessen radikal unnatürlichen Schöpfungen innerhalb seiner surrealen Kunst mit DALL-E kaum zu reproduzieren und noch weniger von diesem Modell zu erfinden wären.