Manchmal räumt die Tech-Branche schneller auf, als sie Chaos anrichten kann. OpenAI, das Unternehmen, das noch vor wenigen Monaten mit seinem KI-Videogenerator Sora die kreative Welt revolutionieren wollte, hat das Tool diese Woche kurzerhand eingestampft. Nicht leise, nicht schrittweise – sondern mit einem Social-Media-Post, der sich liest wie eine Abschiedsrede auf einer Betriebsfeier, bei der niemand wirklich traurig ist.

Vom Wunderkind zur Nebenquest

Die Geschichte von Sora ist so kurz wie lehrreich. Im September kam Sora 2 mit großem Tamtam auf den Markt, im März ist Schluss. Nicht nur die App verschwindet, wie das Wall Street Journal berichtet – das gesamte Projekt wird beerdigt. CEO Sam Altman höchstpersönlich teilte seinen Mitarbeitern mit, dass OpenAI keine Produkte mehr unterstützen wird, die auf generativen Videomodellen basieren. Sogar die Videofunktion in ChatGPT steht auf der Streichliste.

Der Grund? OpenAI bereitet offenbar einen Börsengang vor und will sich auf das konzentrieren, womit sich tatsächlich Geld verdienen lässt: Produktivitäts- und Unternehmensanwendungen. Fidji Simo, die für Anwendungen zuständige Chefin, hatte schon letzte Woche gewarnt, man müsse aufhören, sich von „Side Quests“ ablenken zu lassen. Sora war offenbar genau das – eine Nebenmission, die mehr Ressourcen verschlang, als der Markt an Nachfrage hergab.

Besonders pikant: Disney hatte im Zuge einer Vereinbarung zugesagt, eine Milliarde Dollar in OpenAI zu investieren, inklusive Lizenzierung beliebter Disney-Figuren für generative KI-Apps. Mit dem Ende von Sora ist auch dieser Deal vom Tisch. Disney gab sich diplomatisch: man „respektiere die Entscheidung“, aber eine Milliarde Dollar respektiert man eben auch. Wir berichteten über Soras kreatives Potenzial, nun darf man sich fragen: War der Künstler Boris Eldagsen mit seinem experimentellen Sora-Video am Ende einer der wenigen, die dem Tool tatsächlich etwas Sinnvolles abgewinnen konnten?

Generative KI gehört nicht in eine Kamera

Während OpenAI also seine KI-Video-Ambitionen beerdigt, haben die großen Kamerahersteller auf der CP+ eine bemerkenswert einheitliche Position bezogen. Canon, Nikon, Sony, Fujifilm, OM System, Panasonic und Sigma sind sich in einer Frage, in der man kaum Einigkeit erwartet hätte, einig: Generative KI hat in einer Kamera nichts verloren.

Das ist, man muss es so sagen, möglicherweise das erste Mal in der Geschichte der Fotobranche, dass alle sieben großen Marken exakt dieselbe Meinung vertreten. Sigma-CEO Kazuto Yamaki bringt es auf den Punkt: „Fotografie dreht sich nicht nur um das Ergebnis, sondern um die Freude am Prozess.“ Wenn es nur ums Bild ginge, könnten KI-generierte Bilder Fotos ersetzen – aber genau das sei eben nicht der Fall.

Nikon betont den menschlichen Faktor der Kreativität und verweist auf die Risiken, die generative KI für das Konzept der Originalität birgt. Canon warnt vor Fälschungen und fordert bessere Authentizitätsnachweise. Fujifilm will klar unterscheiden können, ob ein Bild generiert oder fotografiert wurde. OM System sieht KI als Hilfsmittel – etwa bei Rauschreduzierung oder Bildkomposition –, aber nicht als Bilderzeuger. Panasonic betont, dass gerade bei Videoproduktionen das Motiv real sein müsse.

Wohlgemerkt: Niemand lehnt KI grundsätzlich ab. Autofokus-Erkennung, Motivverfolgung, Rauschreduzierung – all diese Prozesse profitieren von maschinellem Lernen, und die Hersteller nutzen es ausgiebig. Die rote Linie verläuft dort, wo aus Nichts etwas erzeugt wird, wo also nicht mehr fotografiert, sondern fabriziert wird. Dass ausgerechnet die Smartphone-Hersteller ihre Produktvorstellungen zunehmend um genau diese Fähigkeit herum inszenieren, quittieren die Kamera-Chefs mit einvernehmlichem Kopfschütteln.

Canon setzt auf KI – aber die richtige Art

Dass die Ablehnung generativer KI keineswegs Technikfeindlichkeit bedeutet, zeigt Canon in einem separaten Gespräch auf der CP+. Go Tokura, Executive Vice President und Chef der Imaging Group, sieht in Deep Learning und KI sogar den Motor für die nächsten großen Durchbrüche in der Kameratechnik.

Die Rede ist von KI-gestütztem Weißabgleich, der Motiverkennung nutzt, von KI-basierter Rauschreduzierung in der Software und von digitalen Objektivkorrekturen, die zusammen mit optischen Maßnahmen die Bildqualität verbessern. Besonders spannend: Canon sieht Potenzial, durch KI-basierte Bildverarbeitung die ewige Spannung zwischen hoher Auflösung und hoher Geschwindigkeit aufzulösen. Die EOS R1 bietet bereits ein KI-Upscaling im Body, und Canon deutet auch an, dass künftige Produkte beides vereinen könnten – viele Megapixel und hohe Serienbildraten.

„Software kann bis zu einem gewissen Grad helfen“, sagt Tokura. „Durch Deep-Learning-Technologie können wir diesen Bereich verbessern.“ Das klingt weniger nach Revolution als nach konsequenter Evolution – aber genau das ist es, was Fotografen von ihren Werkzeugen erwarten: besser werden, ohne die Grundidee zu verraten.

Braucht die Fotografie überhaupt noch Profis?

Weniger diplomatisch, dafür umso provokanter geht es in einem Essay auf Fstoppers zu. Der finnische Fotograf und Autor Alvin Greis stellt dort die Frage, ob Fotografie überhaupt noch als Beruf behandelt werden muss – und seine Antwort ist, vorsichtig formuliert, nicht das, was Berufsfotografen gerne hören.

Seine These: Professionelle Fotografie existierte historisch vor allem als eine Form der Risikokontrolle. Teure Ausrüstung, begrenztes Wissen, keine sofortige Rückmeldung – all das machte einen Profi nötig, nicht weil die Aufgaben so komplex waren, sondern weil es keinen anderen Weg zu einem brauchbaren Ergebnis gab. Die Eintrittsbarriere war höher als die tatsächliche Anforderung. Professionelle Fotografie, so Greis, habe „weit mehr Raum eingenommen, als die Aufgaben tatsächlich erforderten“.

Der Vergleich mit dem Schreibmaschinenberuf ist dabei ebenso treffend wie schmerzhaft: Tippen war einmal ein Beruf – nicht, weil Schreiben Spezialisten erforderte, sondern weil Fehler teuer und schwer rückgängig zu machen waren. Sobald Tastatur, Undo-Funktion und Textverarbeitung das Risiko eliminierten, verschwand der Beruf. Greis sieht die Fotografie auf einem ähnlichen Weg.

Natürlich hat die These ihre Grenzen, und die Kommentarspalte auf Fstoppers zeigt das deutlich. Hochzeitsfotografen weisen darauf hin, dass es bei einer Trauung keine zweite Chance gibt. Porträtfotografen betonen, dass Vertrauen und Menschenkenntnis keine App ersetzen kann. Ein pensionierter Porträtist aus Toronto berichtet, dass er mit Anfragen überhäuft wird, weil die Ergebnisse neuer Fotografen und KI schlicht „überverarbeitet“ seien.

Greis räumt ein, dass professionelle Fotografie dort weiter existiert, wo sie tatsächlich nötig ist – bei Hochzeiten, bei komplexen Produktionen, überall dort, wo Wiederholbarkeit und Zuverlässigkeit gefragt sind. Aber er besteht darauf: Das ist ein schmaler Bereich, nicht die breite Masse fotografischer Aufgaben.

Man muss dem Essay nicht unbedingt zustimmen, um ihn als Denkanstoß wertvoll zu finden. Denn die Frage, was einen Fotografen zum Profi macht, wenn die technischen Barrieren fallen, ist berechtigt – auch wenn die Antwort komplizierter ist, als es ein ökonomisches Modell nahelegt. Wer am Wochenende Lust auf eine kontroverse Lektüre hat: Der vollständige Essay auf Fstoppers lohnt sich, schon allein wegen der Kommentare.

Die Woche in einem Satz

OpenAI lernt, dass nicht jede KI ein Produkt braucht, die Kamerahersteller lernen, dass Einigkeit möglich ist, und die Fotobranche lernt – mal wieder –, dass die spannendsten Fragen nicht die nach der nächsten Kamera sind, sondern die nach dem Sinn des Ganzen. Also: Gehen Sie raus und fotografieren Sie. Mit einer echten Kamera. Die Pixel sind echt, die Emotionen auch – und das ist mehr, als jede KI von sich behaupten kann.

(tho)