KI-Musik: Wie künstliche Intelligenz die Musikkomposition verändert

Künstliche Intelligenz macht bedeutende Fortschritte im Bereich der Musik, der einst als einzigartig menschliche Domäne galt. Neuronale Netze sind mittlerweile in der Lage, Melodien zu komponieren, und ihre Fähigkeiten verbessern sich täglich. Zahlreiche Beispiele für KI-generierte Musik existieren, darunter das Album 'Hello World', das vollständig von KI in Zusammenarbeit mit menschlichen Musikern geschaffen wurde. Sängerin Taryn Southern arbeitete mit dem KI-Algorithmus Amper zusammen, um den Song 'Break Free' aufzunehmen, und das Flow Machines-Projekt schuf in Zusammenarbeit mit dem Komponisten Benoît Carré 'Daddy's Car', einen Song, der stilistisch The Beatles ähnelt. KI hat sich sogar in die klassische Musik vorgewagt, wobei das AIVA-Netzwerk Antonín Dvořáks unvollendetes Stück 'From the Future World' fertigstellte und Flow Machines Bach imitierte. Ein neuronales Netz von Yandex komponierte zusammen mit dem Komponisten Kuzma Bodrov ein Stück, das vom New Russia Symphony Orchestra unter der Leitung von Yuri Bashmet aufgeführt wurde. Diese Einführung beleuchtet den wachsenden Einfluss von KI in der Musik und bereitet die Bühne für eine tiefere Auseinandersetzung mit ihren Fähigkeiten und Auswirkungen.

Der Prozess der KI-Musikkomposition spiegelt wider, wie KI andere Kunstformen schafft. Zuerst lernt das neuronale Netz, indem es mit riesigen Mengen an Musikdaten gefüttert wird. Je mehr Daten es erhält, desto besser wird es. Basierend auf diesem Lernen versucht die KI, Harmonien zu erzeugen, die denen ähneln, die sie gehört hat. Auch wenn die Ergebnisse nicht immer Grammy-würdig sind, kann KI oft angenehme Klangkombinationen erzeugen. Diese erfolgreichen Fälle werden oft in Nachrichtenberichten hervorgehoben. Laut Alexander Krainov, Leiter des Machine Intelligence Laboratory bei Yandex, ist die Erzeugung eines Stücks im MIDI-Format relativ einfach. Der Algorithmus schreibt zahlreiche Musikstücke in einem komprimierten digitalen Format, merkt sich gängige Muster und zeichnet die einzigartigen Merkmale der Komposition in kompakter Form auf. Anschließend nutzt er sein Wissen über Harmonien, um das Stück zu rekonstruieren. Während die meisten produzierten Melodien wie Kakophonie klingen mögen, kann ein kleiner Prozentsatz durchaus akzeptabel sein und als Grundlage für die weitere Entwicklung durch menschliche Musiker dienen.

Stanislav Butovsky, Komponist, Songwriter und Soundproduzent, erklärt, dass jedes Musikgenre eine charakteristische Reihe von Instrumenten, Arrangementtechniken, melodischen Merkmalen, Rhythmen und harmonischen Sequenzen hat. Diese Elemente können mathematisch als eine Reihe von Parametern dargestellt werden, die, wenn sie spezifiziert sind, ein Stück im gewünschten Genre erzeugen können. Butovsky betont die enge Beziehung zwischen Musik und Mathematik und erklärt, dass die Form und die stilistischen Merkmale eines Musikstücks klar beschrieben und als Algorithmus dargestellt werden können. Wenn eine Maschine beispielsweise Daten aus der Musik von Steve Reich, Terry Riley, Vladimir Martynov und Philip Glass verarbeitet, kann sie ein Stück erzeugen, das aus wiederholten Mustern mit leichten Variationen besteht, charakteristisch für minimalistische Musik. Ebenso kann die Maschine, wenn sie mit dem gesamten Katalog einer Band wie Любэ gefüttert wird, Songs mit ähnlichen Themen und Instrumentierungen produzieren. Die Maschine ist gleichgültig gegenüber der Art der verarbeiteten Daten, da sie keine persönlichen Vorlieben hat.

Das ultimative Ziel ist es, eine KI zu schaffen, die vollständige Musikstücke erzeugen kann, die von denen, die von Menschen geschrieben wurden, nicht zu unterscheiden sind. Derzeit kann KI kurze Musiksegmente erzeugen, die authentisch klingen, aber die Konsistenz über ein ganzes Stück hinweg zu erreichen, bleibt eine Herausforderung. Alexander Krainov glaubt, dass dies ein offenes Problem mit einem klaren Lösungsweg ist und er erwartet innerhalb des nächsten Jahres bedeutende Fortschritte. Die Frage, ob jemand ohne musikalische Ausbildung mit KI Musik schreiben kann, wird diskutiert. Programmierer neigen dazu zu glauben, dass musikalische Kenntnisse nicht wesentlich sind, während Musiker argumentieren, dass nur diejenigen mit musikalischer Ausbildung die Technologie voll ausschöpfen können. Ivan Yamshchikov, ein KI-Evangelist bei ABBYY, weist darauf hin, dass jeder bereits Musik erstellen kann, unabhängig von formaler Ausbildung, und KI fügt einfach neue Farben zur musikalischen Palette hinzu. Butovsky argumentiert jedoch, dass KI zwar die Musikschaffung zugänglicher machen kann, ein Mangel an musikalischem Wissen jedoch zu mittelmäßigen Ergebnissen führen kann. Er schlägt vor, dass Benutzer ein gutes Verständnis der musikalischen Elemente und ihrer Kombinationen benötigen, damit KI-generierte Musik wirklich erfolgreich ist.

Die Frage des Urheberrechts und Eigentums an KI-generierter Musik ist komplex. Alexander Krainov glaubt, dass keine Rechte verletzt werden, wenn ein neuronales Netz trainiert wird, und vergleicht es damit, dass ein Musiker zahlreiche Musikstücke hört, bevor er seine eigenen komponiert. Er schlägt vor, dass die Rechte an KI-generierter Musik der Person gehören könnten, die die Musik auswählt und verwendet, oder niemandem, sodass jeder sie frei nutzen kann. Danil Zhdanov argumentiert jedoch, dass die Rechte den Eigentümern des neuronalen Netzes gehören könnten, da rechtliche Konzepte im Zusammenhang mit immateriellen Vermögenswerten wie Musik und Software auf KI-generierte Musik angewendet werden können.

Die wahrscheinlichste zukünftige Anwendung von KI-Musik ist die Erzeugung von Hintergrundmusik für Umgebungen, in denen Musik nicht der primäre Fokus ist, wie z. B. Lounges, Restaurants und Fitnessstudios. Sie kann auch Musiker dabei unterstützen, neue Ideen zu finden und Schreibblockaden zu überwinden. Danil Zhdanov merkt an, dass einige Komponisten neuronale Netze experimentell nutzen, um Ausgangsmaterial für ihre Themen zu generieren. KI-Tools können auch verwendet werden, um "Musikkonstrukteure" zu erstellen, die es Benutzern ohne musikalisches Wissen ermöglichen, Musik mit bestimmten Tempi, Stilen und Übergängen zu generieren. Unternehmen wie Ampermusic bieten solche Systeme an, obwohl sie oft bis zu einem gewissen Grad menschliches Zutun erfordern. Alexey Kochetkov, Gründer von Mubert Inc., glaubt, dass generative Musik ein erhebliches kommerzielles Potenzial in Bereichen wie Gastgewerbe, Gaming und Anwendungen hat, die Hintergrundmusik benötigen, aber deren Quelle nicht priorisieren.

Marktexperten sind sich im Allgemeinen einig, dass KI die besten menschlichen Komponisten nicht ersetzen wird. Alexander Krainov schlägt vor, dass KI-generierte Musik als Ausgangspunkt oder Grundlage für menschliche Kreativität dienen kann. Er vergleicht es damit, einem Schriftsteller eine grundlegende Handlungsübersicht zu geben, um seine Vorstellungskraft anzuregen. Ivan Yamshchikov zieht eine Parallele zur Einführung von MIDI-Keyboards und digitalen Synthesizern, die die Notwendigkeit von Klavieren und analogen Synthesizern nicht beseitigten. Er betont, dass KI bestehende Stile erfolgreich nachbilden oder imitieren kann, aber es geht mehr um die kreative Anwendung als um den Ersatz. KI kann ein weiteres Werkzeug im Arsenal des Komponisten sein, wie auf dem Gamma-Festival in St. Petersburg gezeigt wurde.

Eine Herausforderung besteht darin, dass KI-generierte Musik oft nicht so klingt, als wäre sie von einem Menschen geschaffen worden, obwohl sich dies voraussichtlich verbessern wird, wenn die Algorithmen verfeinert werden. Alexey Kochetkov glaubt, dass öffentlicher Konservatismus und Vorurteile die weit verbreitete Akzeptanz von KI-Musik behindern. Danil Zhdanov weist darauf hin, dass menschliche Gehirne nicht an die von neuronalen Netzen erzeugten Strukturen und Sequenzen gewöhnt sind. Selbst wenn die Noten mit natürlichen Samples gespielt werden, fehlt der KI das Verständnis für Genreklassifizierung und die Nuancen musikalischer Darbietung. Er argumentiert, dass KI-generierte Musik unemotional sein und keine Stimmungen auslösen kann, was darauf hindeutet, dass KI Lehrer benötigt, um ihren musikalischen Geschmack zu kultivieren und, was noch wichtiger ist, Emotionen zu vermitteln.

Lera Resser betont die Bedeutung der Integration des menschlichen Elements in das Konzept der KI-generierten Musik. Sie hinterfragt die Verantwortung der KI und die Möglichkeit eines echten Dialogs zwischen einem KI-Schöpfer und seinem Publikum. Sie fragt sich auch, wie Menschen Musik interpretieren werden, deren Entwicklungsmuster sie nicht vorhersagen können. Resser argumentiert, dass es nicht nur um unsere Bereitschaft für KI-Musik geht, sondern auch darum, was wir der KI beibringen. Sie hebt die Unterschiede in den Entscheidungsprozessen zwischen Menschen und KI hervor und betont die Bedeutung von Empathie und dem sozialen Faktor. Stanislav Butovsky glaubt, dass die Fähigkeit, kreativ zu denken, zu fantasieren, von Mustern abzuweichen und Emotionen hervorzurufen, die Schlüsselqualitäten sind, die menschliche Musiker von KI unterscheiden. Er argumentiert, dass Maschinen, selbst solche, die in der Lage sind, Noten harmonisch zu kombinieren und Kompositionen zu arrangieren, nach vorprogrammierten Algorithmen arbeiten und die Fähigkeit zur Vorstellungskraft und Kreativität vermissen lassen.

Während sich die Fähigkeit der KI zur Musikgenerierung weiterentwickelt, deuten die Expertenmeinungen auf eine Zukunft hin, in der KI und menschliche Komponisten synergetisch zusammenarbeiten. KI kann als leistungsstarkes Werkzeug für Inspiration, Ideenfindung und die Erstellung von Hintergrundmusik dienen, während menschliche Komponisten ihre einzigartige Fähigkeit behalten, Musik mit Emotion, Kreativität und kulturellem Kontext zu durchdringen. Die Zukunft der Musik beinhaltet wahrscheinlich eine symbiotische Beziehung zwischen menschlicher Kunstfertigkeit und künstlicher Intelligenz, die die Grenzen des musikalischen Ausdrucks auf neue und aufregende Weise verschiebt. Der Schlüssel wird darin liegen, die Kraft der KI zu nutzen und gleichzeitig die wesentlichen menschlichen Elemente zu bewahren, die Musik zu einer tiefgründigen und bedeutungsvollen Kunstform machen.