Eine kritische Reflexion darüber, ob OpenAI mit dieser Herangehensweise nicht ihrer eigenen Stiftungscharta<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" n="3" target="ftn3" /> widerspricht, kann nur angerissen werden. Die Geschlossenheit der kommerziellen Systeme wie DALL-E, IMAGEGEN und PARTI ist allerdings nur ein Aspekt, der eine wissenschaftliche Erforschung und Kritik erschwert. Der Aufbau konkurrenzfähiger Modelle an Universitäten scheitert oft am Aufbau der Trainingsdatensätze sowie der Infrastruktur respektive Rechenleistung für das maschinelle Lernen. Die akademische Forschung hat somit Schwierigkeiten selbst unabhängige Architekturen zu erstellen und kann gleichzeitig mangels Verständnisses der führenden Modelle keine fundierte Kritik zu deren Funktionsweise artikulieren. Modelle wie Stablediffusion (Rombach 2022) zeigen hingegen, dass durchaus konkurrenzfähige Architekturen im akademischen Kontext entstehen klönnen. Insgesamt besteht allerdings die Herausforderung die Verfahren der oft als black box beschriebenen Netze zu interpretieren. Dies ist u.a. möglich durch den Vergleich der unterschiedlichen Modelle und Trainingsdatensätzen oder Ergebnissen aus unterschiedlichen Phasen der Bildgenerierung, sowie durch Prompt Engineering als experimentelle Methode. Bei letzterer kombiniert und ergänzt man in Versuchsreihen die Satzteile einer Befehlszeile in unterschiedlichen Reihenfolgen. Dabei können auch Marker gesetzt werden, z.B. indem im Kommando dazu aufgefordert wird, Personen einzufärben oder auf andere Weise Objekte zu markieren, um zu sehen, ob das Modell nicht nur Bilder des Konzepts kopiert, sondern ein tieferes Verständnis des Konzepts hat. Auch kann untersucht werden, wie ein Bild durch Zugabe oder Umformulierung von Text realistischer wird. An dieser Stelle zeigt sich auch wie subjektiv die Kriterien der Bewertung sind. Welche Grundlage hat die Wahrnehmung ein Bild realistischer oder die Umsetzung (man könnte auch sagen Inszenierung) eines prompts gelungener zu finden?