Kann ChatGPT ein Parfüm erschaffen? Die KI-Parfümerie im Test

Künstliche Intelligenz wird immer fähiger in verschiedenen Branchen. Da stellt sich eine berechtigte Frage: Kann KI Fachleute in spezialisierten Bereichen ersetzen? Die Parfümerie ist ein solches Feld, das Automatisierung zu widerstehen scheint – sie erfordert Sinneswahrnehmung, kreatives Urteilsvermögen und jahrelange Erfahrung. Aber was, wenn wir es testen würden?

Mark von Crazy Nose entschied sich genau dafür. In einem faszinierenden Experiment forderte er ChatGPT heraus, eine Formel für einen Black Afgano-Klon zu erstellen – und verband sich tatsächlich auf Basis dieser Formel, um zu sehen, wie nah es an das Original heranreicht.

Das Setup: Ein detailliertes Prompt für ChatGPT

Mark fragte nicht einfach „Mach mir ein Parfüm”. Er gab ChatGPT ein hochdetailliertes Prompt mit spezifischen Einschränkungen:

ChatGPT, please create a perfume formula for me to make a clone of Nasomatto’s Black Afgano. Present this in a scalable spreadsheet format, showing each material with its dose weight and relative concentration. Group materials into Top, Mid and Base notes and sort them within each group by relative concentration in descending order…

Nach 2 Minuten und 57 Sekunden Nachdenkzeit lieferte ChatGPT ein komplettes Tabellenkalkulationsblatt mit 30 Materialien, organisiert nach Notenfamilie und sortiert nach Konzentration. Es fügte sogar hilfreiche Spalten hinzu, die Mark nicht verlangt hatte – eine „Rolle/Funktion”-Spalte, die beschreibt, wozu jedes Material beiträgt, und eine Kostenaufschlüsselung.

ChatGPTs Auswahl

Die Formel offenbarte einige interessante Entscheidungen:

Top Notes: Bergamotte, Elemi-Öl, Muskatellersalbei, schwarzer Pfeffer und rosa Pfeffer. Mark bemerkte, dass die Zitrusnoten merkwürdig wirken, da er Black Afgano normalerweise nicht mit Zitrus verbindet.

Herz-Noten: Weihrauch-Resinoid, geröstete Gerste (für geröstete Getreide-Noten), Tabak-Öl, Guajakol und Birkenöl (für Rauchnoten), Myrrhe und synthetischer Safran für Leder-Note. Auch eine Kaffee-Note erschien – unkonventionell, aber interessant.

Basis-Noten: Dominiert von Iso E Super, unterstützt von Galaxolid-Moschus, Ambrofix (synthetisches Ambra), Patchouli, Benzoin, Black Agar, Eichenmoos und verschiedenen anderen synthetischen Hölzern und Moschusarten. Mark war überrascht, wie wenig Black Agar enthalten war (nur 3,5%), besonders angesichts seiner Bedeutung im Original.

Auf Marks Frage, wie ähnlich der Klon sein würde, sagte ChatGPT selbstbewusst 80-90% Ähnlichkeit voraus und erklärte, dass es den Grundcharakter erfassen würde, auch wenn feinere Details abweichen könnten.

Der Mischprozess

Mark maß sorgfältig alle 30 Materialien mit Mikropipetten und einer Präzisionswaage ab – ein mühsamer Prozess, der sorgfältige Aufmerksamkeit erforderte. Er dekantierte dann einen Teil in ein kleines Glas und ließ es 3 Wochen lang mazerieren, damit sich die Mischung vollständig entwickeln konnte.

Die Offenbarung: Wie nah war es wirklich?

Drei Wochen später verglich Mark das Konzentrat (auf etwa 25% verdünnt, ähnlich wie kommerzielle Düfte) blind mit dem echten Black Afgano.

ChatGPTs Version:

• Dicht, harzig und schwer
• Öffnung mit deutlichen Gewürz- und Zitrusnoten
• Ein synthetischer Marzipan-artiger Duft (typisch für Gualtieris Arbeiten)
• Leder-Noten kommen durch
• Im Basis-Bereich von kratzig synthetischen Hölzern dominiert (besonders Norlimbanol)
• Sehr wenig Projektion – schwer auf dem Papierstreifen
• Gesamteindruck: dunkel, dicht und künstlich riechend

Der echte Black Afgano:

• Viel diffuser und süßer in der Eröffnung
• Eine einzigartige „gezuckerte Cannabis”-Qualität in den Top-Noten
• Die charakteristische Gualtieri bitter-süße Mandel/Marzipan-Note
• Ausgewogene synthetische Hölzer, die nicht erdrückend wirken
• Ein Hauch von Weihrauch-Rauch statt brennendem Holzrauch
• Bessere Trennung zwischen den Top-, Mittel- und Basis-Noten
• Gesamt: raffiniert, elegant, komplex

Marks Urteil

Anstelle von ChatGPTs vorhergesagten 80% bewertete Mark den Klon mit etwa 5,5 von 10 – rund 55% Ähnlichkeit. Es erfasste etwas von Black Afganos DNA (die Marzipan-Note, das Black Agar in der Basis), war aber weit entfernt von einer überzeugenden Nachbildung.

„Es ist viel dichter und harziger”, schloss Mark. „Es hat jenes kratzig synthetische Holz-Aroma, das das Original nicht hat.”

Kann KI Parfümeure wirklich ersetzen? Der eigentliche Einblick

Hier ist die entscheidende Limitation: KI hat keine Sinneswahrnehmung. Sie kann nicht riechen, also kann sie nicht bewerten, was sie erschafft. Dies ist die grundlegende Kluft, die verhindert, dass KI die Parfümerie wirklich beherrscht.

Jedoch identifizierte Mark mehrere Bereiche, in denen KI legitim hilfreich ist:

1. Material-Katalogisierung — ChatGPT war hervorragend darin, Materialien in strukturierte Formate zu organisieren. Mark nutzt nun das Tabellenkalkulationsformat, das ChatGPT erstellte, für seine eigene Arbeit.

2. Material-Vorschläge — Wenn man feststeckt beim Verbinden zweier Noten oder nach Materialien zur Erreichung eines bestimmten Effekts sucht, kann KI nützliche Vorschläge zum Experimentieren bieten.

3. IFRA-Compliance-Unterstützung — ChatGPT kann schnell Compliance-Richtlinien für Material-Verwendungsniveaus recherchieren und bereitstellen (menschliche Überprüfung ist vor der Markteinführung unverzichtbar).

4. Marketing-Texte — Mark hat ChatGPT bereits zur Erstellung von Etiketten und Marketing-Text für seinen bevorstehenden Parfüm-Launch genutzt, mit guten Ergebnissen.

Das Fazit

KI wird Parfümeure nicht bald ersetzen. Aber als Laborassistenz – unterstützend bei Recherche, Organisation, Compliance-Überprüfung und initialer Formel-Ideation – hat sie echten Wert. Die Zukunft der Parfümerie ist nicht KI gegen Menschen; es ist Menschen plus KI, mit der Parfümeur-Nase, die finale Entscheidungen trifft, die Maschinen einfach nicht treffen können.

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Haftungsausschluss: Dieser Artikel basiert auf dem YouTube-Video „Testing ChatGPT’s Perfumery Skills” von Mark von Crazy Nose. Es dokumentiert seine experimentelle Bewertung einer KI-generierten Parfüm-Formel und stellt seine unabhängige Einschätzung der Ergebnisse dar.