Jegliche mit KI erzeugten Werke, so beeindruckend sie auch sein mögen, haben im Kern eines gemeinsam: Sie basieren auf menschlicher Kreativität. Die bisherige Entwicklung generativer KI-Systeme beruht maßgeblich auf der illegitimen Nutzung urheberrechtlich geschützter Kulturgüter und personenbezogener Daten. Diese seit einer Dekade unlautere Geschäftspraxis hat bereits heute einen destruktiven Effekt auf die Kreativwirtschaft, inklusive Beschäftigungsverlust und Investitionsschäden.
Und der Hunger auf Trainingsdaten wird immer größer. Mit jeder neuen Version von KI-Algorithmen werden exponentiell mehr Rechenleistung nötig, längere Trainingszeiten und größere Datenmengen. Es wird Zeit, dass eine Einigung auf praktikable Vergütungsmodelle von urheberrechtlich geschützten Werken beschlossen und implementiert wird. Hierbei sind insbesondere auch die Tech-Unternehmen selbst in der Verantwortung.
Trotz aller Kritik am mittlerweile bereits seit Jahrzehnten üblichen Geschäftsgebaren der Tech-Industrie, Milliarden-bewertete Unternehmen aufzubauen, dabei fundamental urheberrechtlich geschützte Werke als Nährboden zu benutzen ohne faire Beteiligung von Künstlerinnen und Künstlern – so bieten KI-unterstützte Anwendungen auch zahlreiche neue Möglichkeiten. Die Ergebnisse und Anwendungsgebiete werden dabei immer faszinierender. Insbesondere im kreativen Austausch zwischen Mensch und Maschine ergeben sich schier ungeahnte Möglichkeiten. Nicht erst in der Zukunft, sondern bereits heute und in einigen Fällen sogar bereits seit Jahren. Hunderte von Anwendungen jeglicher Couleur sind aktuell verfügbar und es werden stetig mehr.
Das erste mir bekannte Unternehmen, welches vor zehn Jahren mit KI-gestützter Anwendung auf den Musikmarkt kam, ist das kanadische Unternehmen LANDR. LANDRs automatisierter Mastering-Algorithmus wurde in über acht Jahren Forschung entwickelt und liefert innerhalb von Minuten Resultate, die es mit professioneller Studioarbeit aufnehmen können. Wie üblich in der Musikindustrie war die Skepsis gegenüber neuen Technologien anfänglich groß. Durch Partnerschaften mit diversen Vertrieben und in direkten Gesprächen mit Labels sowie Künstlerinnen und Künstlern konnte LANDR letztendlich mit sofort verfügbaren, immer besser werdenden Resultaten zu Bruchteilen von damals üblichen Masteringpreisen überzeugen. Trotz mittlerweile mehrerer Millionen gemasterter Tracks hat LANDR dabei den klassischen Mastering-Engineer nicht vom Markt verdrängt.
In den letzten Jahren waren das die Medien bestimmende Thema allerdings die faszinierenden Entwicklungen im Bereich generativer Kunst.
Sei es im Bereich Bild durch Firmen wie z. B. Midjourney, was zu zahlreichen KI-generierten Release-Artworks geführt hat, oder im Bereich Text in erster Linie OpenAI´s ChatGPT oder eben die zahlreichen Musikanwendungen wie Voice-Swap, Musicfy, Loudly, Soundraw, MusicLM (Google), MuseNet (OpenAI), Soundful, Mubert, Fadr, Boomy, Aiva Music, Splash Pro, Stable Audio, TuneBlades, Musico, Emergent Drums, Synplant 2 und zahlreiche mehr, die entweder komplette Titel erstellen, Samples, aus kompletten Songs Stems generieren oder beim Zusammenfügen unterschiedlicher Klangquellen im Arrangiermodus oder beim Komponieren helfen.
Die Ankündigung von OpenAI’s Sora hat zuletzt für Erstaunen und Fassungslosigkeit im Bereich von KI-generierten Videos geführt und wird sicher dem Bereich von generativen Musikvideos Aufwind bescheren. Auch seit Längerem verfügbare Anwendungen wie Rotor Videos, Wzrd.ai, Neural Frames, Pictory, Nova, Kaiber, Gen-2, Pika und andere sollten hier jedoch nicht unerwähnt bleiben.
Für Konsumenten stehen zahlreiche KI-gestützte Anwendungen bereit, die beim Entdecken neuer Musik oder beim Erstellen von Playlists unterstützen, darunter Taranify Recommendation AI, Moodplaylist.com, Maroofy und viele weitere. Von der Musikkomposition bis zu personalisierten Empfehlungen hinterlässt KI einen unauslöschlichen Eindruck auf die Art, wie wir Musik erleben und konsumieren.
Streaming-Dienste haben die Art und Weise, wie wir auf Musik zugreifen, maßgeblich verändert. Plattformen verwenden KI-Algorithmen, um Benutzervorlieben, Hörhistorie und sogar externe Faktoren wie Standort und Tageszeit zu analysieren, um Playlists zu kuratieren und neue Musik vorzuschlagen. Zur Bekämpfung von Streaming-Fraud hat die kanadische Firma Beatdapp alleine im letzten Jahr mittels KI 20 Billionen Datenpunkte analysiert und ausgewertet.
KI-gesteuerte vorhersagende Analysen sind auch für Musikvermarkter unverzichtbare Werkzeuge geworden. Diese Algorithmen analysieren umfangreiche Daten, um Trends zu identifizieren, das Verhalten des Publikums vorherzusagen und Marketingstrategien zu optimieren.
Es ist wichtig, dass sich alle Marktteilnehmer in ständigem Dialog gemeinsam in der Verantwortung für faire Beteiligung, Transparenz und Partnerschaft verstehen. Dabei muss die Möglichkeit Berücksichtigung finden, persönliche Werke und Daten von Trainingszwecken auszuschließen. Als Vertreter einer Industrie, die traditionell neuen Trends hinterherhinkt, plädiere ich allerdings trotz bestehender Herausforderungen für Offenheit, die Vermittlung von Grundwissen und die kreative Nutzung der durch KI entstehenden Möglichkeiten.