AI, Musik und Kreativität: Ein Gespräch mit Julien Ho-Tong, geschäftsführender Gesellschafter Artefact, und Nicolas Lang, Senior Consultant.

Julien Ho-Tong hat einen Master of Engineering der INSA Lyon und einen Master of Science der Université Paris Dauphine. Bevor Artefact kam, war er bei Accenture tätig und leitete dort AI Data AI für Frankreich. Er hat über 70 Projekte geleitet, in deren Rahmen er Führungskräfte aus privaten und öffentlichen Organisationen weltweit beraten hat.

Nicolas arbeitete als GenAI-Forscher an der Tsinghua-Universität in Peking und entwickelte AI zur Musikgenerierung. In China war er während seiner Zeit bei Virtuos als Produzent für das Videospiel „Oblivion: Remastered“ tätig. Er hielt Vorlesungen zum Thema GenAI an der New York University. Nach vier Jahren als Berater data hat er sich nun bei Artefact auf GenAI für das Gesundheitswesen und die Kreativbranche spezialisiert.

„Heute, im Jahr 2025, ist die Musikindustrie ein Markt mit einem Volumen von mehr als 60 Milliarden Dollar“, sagt Julien. AI trägtAI 3 bis 4 Milliarden Dollar mit Dienstleistungen und Produkten bei, die in unzähligen Bereichen helfen.“ Er merkt an, dass der Wandel mit MP3s und Plattformen wie Spotify begann.

Dann kamen der Walkman und der CD-Player, und plötzlich konnten die Menschen jederzeit Musik hören. Diese Geräte ebneten rasch den Weg für digitale Tools, die das Produzieren von Musik als je zuvor. „Heute ist es einfach, mit Computerprogrammen und Samples einen Song zu erstellen, ohne über fundierte musikalische Kenntnisse zu verfügen“, fügt Nicolas hinzu.

AI , wie beispielsweise solche, die auf der GPT-Architektur basieren, können nun so angepasst werden, dass die Generierung von Musik angepasst werden, indem lediglich die data geändert werden. Die Vielseitigkeit dieser Modelle unterstreicht, wie sehr AI in verschiedenen Bereichen von den data abhängen, aus denen data lernt.

Diese Anpassungsfähigkeit kommt in verschiedenen Arten von Musiktools zum Tragen. Auf der einen Seite gibt es „Ein-Klick“-Generatoren für Amateure – sie liefern schnelle, beeindruckende Ergebnisse bei geringer Einflussnahme durch den Nutzer. Am anderen Ende stehen professionelle Tools zur Stimmgenerierung wie Ace Studio oder, seit kurzem, DeepMinds Music AI , die, wenn sie vollständig in professionelle Arbeitsabläufe integriert wird, spezialisierte Unterstützung und neue kreative Funktionen bietet und gleichzeitig sicherstellt, dass der Künstler die volle Kontrolle behält.

Diese Möglichkeit, Ideen schnell zu prototypisieren, revolutioniert die Musikproduktion. Produzenten können nun mit zahlreichen Varianten eines Tracks experimentieren – und das in einem Bruchteil der Zeit, die dafür manuell erforderlich wäre. Dank AIFähigkeit, riesige Musikdatensätze zu analysieren, kann AIzudem Stile oder Elemente vorschlagen, die zu bestimmten Genres oder audience passen.

Zu den wichtigsten Anwendungsbereichen gehören:

• Melodienerstellung: AI können anhand weniger Eingabeparameter originelle Melodien erstellen.
• Unterstützung beim Songtext: Generative AI beim Verfassen von Songtexten helfen, indem sie Wörter und Phrasen vorschlägt, die zur Stimmung oder zum Thema eines Songs passen.
• Tontechnik: AI werden eingesetzt, um neue Klänge zu synthetisieren oder klassische Klänge nachzubilden, was unendliche Möglichkeiten zum Experimentieren bietet.

Je stärker AI in den kreativen Prozess integriert AI , desto drängender werden Fragen zur Urheberschaft. Wem gehören die Rechte an einem mit AI geschaffenen Song? Dem Künstler, dem Programmierer oder beiden? Diese Debatte ist besonders relevant, wenn AI wesentliche Teile eines Titels AI und dadurch die Grenze zwischen menschlichen und maschinellen Beiträgen verschwimmen lässt.

Zudem wächst die Sorge um die Originalität. Da AI anhand bestehender Musik trainiert AI , besteht die Gefahr, dass sie unbeabsichtigt Elemente aus urheberrechtlich geschützten Werken kopiert.

„Urheber müssen geschützt werden. Bei Bildern ist es genauso – man kann nicht verlangen, dass etwas ‚wie Picasso‘ generiert wird, ohne Lizenzgebühren zu zahlen oder die Rechteinhaber anzuerkennen. Das Gleiche brauchen wir auch für Musik“, betont Julien. Einige Anwendungen, darunter Suno, ergreifen Maßnahmen zum Schutz der Urheber, indem sie Nutzer blockieren, wenn diese den Namen eines Künstlers in ihre Eingabezeile eingeben.

Von der Demokratisierung des Zugangs bis hin zur Förderung der KreativitätAI nicht nur die Musik, sondern auch Film und Gaming. Man stelle sich adaptive Live-Auftritte vor, die auf das audience reagieren, oder dynamische Musik im Spiel. Auch wenn die Bewältigung rechtlicher und ethischer Herausforderungen fürAI harmonischesAI nach wie vor entscheidend ist, ist das Potenzial für Innovationen und Entdeckungen enorm.

Mit diesen leistungsstarken neuen Tools kann jeder experimentieren und Neues entdecken. Nicolas betont:„Sie erleichtern Einsteigern den Einstieg in dieses Gebiet. Man kann schon mit nur einer Gitarre im eigenen Zimmer anfangen, Musik zu machen, und den Rest AI . Es ist einfacher, zu experimentieren, zu simulieren und Dinge auszuprobieren.“ „So gelangt man schneller zu einer guten Tontechnik und Qualität“,fasst Nicolas zusammen.