Der Klangwandel: Wie generative AI das Geschäftsmodell der Musikindustrie AI

Der erste dokumentierte Live-Auftritt, bei dem generative AI ein Musiker miteinander verschmolzen, fand im November 2022 statt, als der Pianist David Dolan (Guildhall School of Music and Drama) im Dialog mit einem vom Komponisten Oded Ben-Tal (Kingston University) entwickelten halbautonomen AI improvisierte. Dieses bahnbrechende Konzert demonstrierte die kreativen Möglichkeiten der AI Kooperationspartner in der Musik. Seitdem haben Musiker und sogar Nicht-Musiker AI generative AI für sich entdeckt und produzieren komplette Kompositionen mit Gesang, Instrumenten und sogar Klängen von nicht existierenden Instrumenten. Dies markiert den Beginn einer neuen Ära, in der AI das Komponieren und Produzieren von Musik AI . Während artificial intelligence ganze Branchen umgestaltet, erlebt die Musikwelt ihre eigene Revolution. Von Hobby-Musikern bis hin zu großen Plattenlabels setzen sich Akteure aus der gesamten Branche mit den Auswirkungen dieser Technologie auseinander.

Die Musikbranche, die historisch gesehen von technologischen Fortschritten geprägt wurde, tritt in eine neue Phase des Wandels ein. Angesichts des weitreichenden Einflusses der Musikbranche auf die Bereiche Unterhaltung und Medien sowie auf Streaming-Plattformen, die Millionen von Titeln hosten, AI die Integration von AI , die Art und Weise neu zu definieren, wie Musik geschaffen, produziert und konsumiert wird.

Generative AI, die Technologie hinter diesem epochalen Wandel, hat sich rasch von der akademischen Forschung hin zu praktischen Anwendungen entwickelt. Modelle wie Music Transformer und MusicLM erweitern die Grenzen des Möglichen und setzen abstrakte Konzepte in harmonische Kompositionen um. Diese AI , die auf riesigen Datensätzen mit Musikstücken trainiert wurden, können nun mit erstaunlicher Kompetenz originelle Melodien, Harmonien und sogar ganze Lieder generieren.

Wie bei jeder technologischen Revolution weckt jedoch auch der Vormarsch der AI der Musik sowohl Begeisterung als auch Besorgnis. Künstler und Branchenfachleute sind sich über die möglichen Auswirkungen uneinig. Die einen sehen darin ein wirkungsvolles Instrument für Kreativität und Demokratisierung, während andere sich Sorgen um die Folgen für die menschliche Kunst und die Arbeitsplatzsicherheit machen.

Die Musikbranche befindet sich bereits im Wandel. Streaming-Plattformen nutzen AI personalisierte Playlists, während Produktionssoftware AI Tools für Mixing und Mastering integriert. Selbst große Plattenlabels loten das Potenzial AIfür die Talentsuche und Trendprognosen aus.

Zu Beginn dieser neuen Ära stellen sich zahlreiche Fragen. Wie wird AI die Rollen von Künstlern, Produzenten und Toningenieuren AI ? Welche rechtlichen und ethischen Aspekte müssen wir berücksichtigen? Und was vielleicht am wichtigsten ist: Wie wird sich diese Technologie auf die emotionale Verbindung zwischen Musikern und ihrem audience auswirken?

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem aktuellen Stand der generativen AI der Musikbranche, ihren Anwendungsmöglichkeiten in verschiedenen Bereichen der Branche und den Zukunftsperspektiven, die sie eröffnet. Von der Technologie hinter diesen AI bis hin zu den praktischen Herausforderungen bei der Markteinführung werden wir untersuchen, wie diese Innovation eine der beliebtesten und einflussreichsten Kreativbranchen der Welt verändern wird.

Da die Musikindustrie nun in dieses AI Zeitalter eintritt, wird deutlich, dass zukünftige Komponisten möglicherweise nicht mehr ausschließlich Menschen sein werden – ein bedeutender Wandel, während die Branche diese neue Welt erkundet.

Der Weg von der traditionellen Komposition zur AI Musik war geradezu bahnbrechend. Wir kennen die Textgenerierung mit ChatGPT und die Bildgenerierung mit Stable Diffusion und MidJourney. Die größten Durchbrüche bei der Musikgenerierung liegen in der Anpassung dieser leistungsstarken Modelle an die Besonderheiten von data.

Genauso wie GPT-Modelle Sprache verarbeiten, lassen sich ähnliche Prinzipien auch auf musikalische Elemente anwenden. Der Schlüssel liegt in der Tokenisierung – der Aufteilung von Musik in einzelne, überschaubare Einheiten. Der Prozess der Anwendung von GPT-Modellen auf Musik mittels Tokenisierung ist ein entscheidender Schritt, damit AI Musik AI und generieren AI . Hier eine ausführlichere Erklärung:

1. Tokenisierung in der Musik: So wie GPT-Modelle Text in Token (Wörter oder Teilwörter) zerlegen, muss auch Musik in einzelne Einheiten zerlegt werden, die die AI verarbeiten AI . Im Folgenden stellen wir zwei Methoden der Tokenisierung vor:

i. Noten können als eigenständige Elemente betrachtet werden, die mehrere Informationen enthalten:
a) Tonhöhe: Die konkret gespielte Note (z. B. C, D, E usw.)
b) Dauer: Wie lange die Note gehalten wird (z. B. Viertelnote, Halbe Note)
c) Anschlagstärke: Wie laut oder leise die Note gespielt wird
d) Instrument: Welches Instrument die Note spielt

ii. Beispiel: Eine C4-Note, die einen Viertel-Takt lang gespielt wird, könnte mit den Zeichen „; ;“ dargestellt werden, während eine G3-Note, die einen halben Takt lang gespielt wird, als „; ;“ kodiert werden könnte
(Wir können Zeichen für Anschlagstärken, Taktstrukturen, Instrumente, Genres usw. hinzufügen.)

iii. Erstellung numerischer Sequenzen:
Diese Reihen von Notentoken werden dann verkettet und zu Sequenzen angeordnet, ähnlich wie Wörter in Sprachmodellen Sätze bilden. Jedem Token wird eine eindeutige numerische ID zugewiesen, wodurch das GPT-Modell eine ähnliche Eingabe wie bei der Textgenerierung erhält.

iv. Beispiel: Eine musikalische Phrase sieht wie folgt aus: [123; 8; 456; 118; 12; 451;…] wobei jede Zahl für ein bestimmtes musikalisches Ereignis steht.

i. Audiodateien werden auf Computern im WAV-Format gespeichert, das die Amplitude des Signals im Zeitverlauf wiedergibt. Dies ermöglicht eine detailreichere Darstellung als einfache Notenblätter.

ii. Diese Welle lässt sich mithilfe eines trainierten Modells (ähnlich wie BERT für Wortvektoren) in Segmente unterteilen, die die „Bedeutung der Musik“ repräsentieren; dabei wird eine tokenisierte Version der Audioeingabe erstellt.

iii. Die resultierenden Vektoren können durch eine kombinierte Audio- und Text-Einbettung konditioniert werden, wodurch Token entstehen, die sowohl Audioeigenschaften als auch textuelle Beschreibungen repräsentieren, sodass der Benutzer bei der Inferenz eine Textanweisung als Eingabe verwenden kann.

2. AI :

3. Generation:

„Music Transformer“, entwickelt im Rahmen des Magenta-Projekts von Google, stellte einen bedeutenden Meilenstein auf diesem Gebiet dar. Als eines der ersten Modelle, das den „Attention“-Mechanismus des Transformers – einen Eckpfeiler von Sprachmodellen – auf musikalische Sequenzen anwandte, erzielte es eine bemerkenswerte Kohärenz bei Kompositionen in Langform. Andere Modelle folgten diesem Beispiel und erweiterten jeweils die Grenzen dessen, was AI bei der Musikkomposition leisten AI .

Diffusionsmodelle wie MidJourney oder Stable Diffusion haben sich bei der Bilderzeugung weitgehend durchgesetzt und werden häufig genutzt. Die erzeugten Bilder werden immer detailreicher und individueller anpassbar; sie weisen eine hohe Konsistenz auf und lassen sich durch Eingabe von Stil- oder Auflösungsangaben in der Eingabeaufforderung weiter verfeinern. Diese Personalisierungsmöglichkeit ist auch für die Musikgenerierung ein interessantes Merkmal. Wie können wir Musik in ein Bild verwandeln?

Musik als Bild:

Indem man Spektrogramme als Bilder betrachtet und sie mit einer Textbeschreibung abgleicht, lässt sich der Erzeugungsprozess präzise steuern, sodass Nutzer ihre gewünschte Musik genauso vorgeben können, wie sie es bei Bildern mit MidJourney tun würden.

Die Lücke zwischen Innovation und Industrie schließen: Herausforderungen bei AI AI:
Wir haben zwei verschiedene Ansätze zur Musikgenerierung mittels AI untersucht. Alle diese Technologien führten zu beeindruckenden und unterhaltsamen Demos. Der Weg von Laborexperimenten zu marktreifen Produkten ist jedoch mit Herausforderungen gespickt. Es gibt zahlreiche technische Hürden, von der Gewährleistung einer gleichbleibenden Qualität über verschiedene Musikstile hinweg bis hin zur Bewältigung der Rechenanforderungen bei der Echtzeitgenerierung. Die Herausforderungen auf dem Markt sind ebenso gewaltig, da Entwickler damit kämpfen, das richtige audience die passenden Anwendungsfälle für ihre AI zu finden.
Management- und rechtliche Überlegungen erhöhen die Komplexität zusätzlich. Der Aufbau und die Leitung von Teams an der Schnittstelle von Musik und AI eine einzigartige Kombination von Fähigkeiten. Unterdessen ist das ethische und rechtliche Umfeld noch weitgehend Neuland, was Fragen zu Urheberrecht, Urheberschaft und dem Wesen der Kreativität im Zeitalter der AI aufwirft.
Je tiefer wir in die aktuellen Anwendungen und Produkte dieser technologischen Revolution eintauchen, desto deutlicher wird, dass die Auswirkungen der AI die Musikindustrie weitreichend sein werden und alle Beteiligten betreffen – von den Hörern bis hin zu den großen Plattenlabels.

Mit AI Entwicklung generativer AI sind in der Musikbranche zahlreiche Plattformen und Tools entstanden. Diese Innovationen entwickeln sich von experimentellen Konzepten hin zu praktischen Anwendungen, wobei jede von ihnen unterschiedliche Funktionen und Einsatzmöglichkeiten bietet.

Im Bereich der AI AI Suno.AI große Aufmerksamkeit auf sich gezogen. Die Plattform ermöglicht es Nutzern, anhand von Textvorgaben Musik zu erstellen und komplette Songs einschließlich Gesang, Instrumentierung und Texten in verschiedenen Genres und Stilen zu generieren.

Suno.AI eine Nutzerzahl von 12 MillionenAI undAI erfolgreiche Finanzierungsrunden abgeschlossen, wodurch das Unternehmen eine Bewertung von 500 Millionen US-Dollar erreicht hat. Die Plattform bietet sowohl kostenlose als auch kostenpflichtige Tarife an, wobei die kostenlose Version es den Nutzern ermöglicht, eine begrenzte Anzahl von Songs pro Tag zu erstellen. Die Anwendungsmöglichkeiten reichen von Filmtrailer-Entwürfen bis hin zu Videospiel-Soundtracks.
Ein Filmemacher, der an einem Kurzfilm arbeitet, könnte Suno.AI nutzen,AI einen individuellen SoundtrackAI generieren, wenn er keinen Komponisten engagieren kann. Werbeagenturen erkunden die Plattform, um schnell Jingles und Hintergrundmusik für Werbespots zu erstellen, was möglicherweise ihren Arbeitsablauf bei der Musikproduktion für die Werbung verändern könnte.

Suno.AI zwar für Aufsehen gesorgt, ist aber nur ein Teil eines wachsenden Ökosystems von AI .

Mit der Weiterentwicklung dieser Plattformen und dem Aufkommen neuer Plattformen werden die Anwendungsmöglichkeiten von AI der Musikbranche immer vielfältiger. Von einzelnen Kreativen bis hin zu großen Unternehmen erstrecken sich die Einsatzmöglichkeiten über ein breites Spektrum, was auf eine Zukunft hindeutet, in der AI eine immer bedeutendere Rolle bei der Musikkomposition und -produktion spielen AI .

Mit AI Entwicklung AI generativen AI sind deren Auswirkungen in allen Bereichen der Musikindustrie zu spüren. Von den Hörern bis hin zu den großen Plattenlabels erlebt jede Gruppe einen Wandel in ihrer Beziehung zum Schaffen und Konsumieren von Musik. Während einige diese Veränderungen mit Besorgnis betrachten, sehen andere darin die natürliche Weiterentwicklung einer Branche, die schon immer von technologischen Fortschritten geprägt war.

Für Musikkonsumenten war es ein Weg, der von zunehmender Personalisierung und Entdeckungsfreude geprägt war. Vor AI verließen sich Hörer auf Radio-DJs, Musikmagazine und Mundpropaganda, um neue Musik zu entdecken. Playlists wurden mühsam von Hand zusammengestellt und waren oft auf die eigenen Musikbibliotheken beschränkt.

Mit dem Aufkommen der AI führten Plattformen wie Spotify im Juli 2015 Funktionen wie „Discover Weekly“ ein, die mithilfe von Algorithmen Hörgewohnheiten analysieren und neue Titel vorschlagen. Dies stellte einen bedeutenden Fortschritt bei der personalisierten Musikentdeckung dar und eröffnete den Hörern Zugang zu einer größeren Bandbreite an Künstlern und Genres.

Dank generativer AI stehen wir nun kurz vor einer noch individuelleren Erfahrung. LifeScore ist ein System, das nicht nur bestehende Musik empfiehlt, sondern auch neue Kompositionen erstellt, die auf der Stimmung, der Aktivität oder sogar data biometrischen data des Hörers basieren. Für einen Jogger könnte in Echtzeit ein individueller Soundtrack generiert werden, der sich seinem Tempo und seiner Herzfrequenz anpasst und seine Lieblingsgenres zu etwas völlig Neuem verschmilzt.

Für Musiker wurde der kreative Prozess schon immer von den verfügbaren Werkzeugen und Technologien beeinflusst. Vor AI stützte sich das Komponieren stark auf traditionelle Instrumente und Aufnahmetechniken. Die Einführung von Synthesizern und digitalen Audio-Workstations (DAWs) im späten 20. Jahrhundert begann bereits, die Art und Weise, wie Musik geschaffen wurde, neu zu gestalten. Wie Jean-Michel Jarre, ein Pionier der frühen elektronischen Musik, feststellte: „Die Technologie hat schon immer die Stile bestimmt und nicht umgekehrt. „Weil wir die Geige erfunden haben, hat Vivaldi die Musik komponiert, die er komponiert hat … Für mich AI nicht unbedingt eine Gefahr, wenn sie gut eingesetzt wird.“

Kompositionssoftware kann Akkordfolgen oder Melodien vorschlagen und so als Partner im kreativen Prozess fungieren.

Mit generativer AI entsteht das sogenannte AI “. Künstler können nun eine einfache Melodie oder eine Textidee eingeben und lassen ein AI ergänzende Elemente generieren, was möglicherweise neue kreative Wege eröffnet. Einige Musiker experimentieren sogar mit Stiländerungen in Echtzeit während Live-Auftritten und nutzen AI ihren Sound spontan an audience anzupassen.

Für Hobbykünstler nutzen zahlreiche Lern-Apps AI interaktive und personalisierte Lernerfahrungen in Echtzeit anzubieten. Da es zudem Tools gibt, mit denen man Arrangements und Bands simulieren kann, sinken die Einstiegshürden für kreative Aktivitäten, sodass mehr Menschen Musik machen und genießen können.

Die Rolle von Tontechnikern war schon immer von einer ständigen Anpassung an neue Technologien geprägt. Traditionell waren Abmischen und Mastering rein manuelle Prozesse, die ein gutes Gehör und jahrelange Erfahrung erforderten. Marius Blanchard, Data bei Spotify, erklärte im Rahmen dieses Artikels:AI Musiker nicht ersetzen, sondern sie unterstützen. Sie ist ein Werkzeug, das Künstlern dabei helfen kann, neue kreative Bereiche zu erkunden und die Grenzen des Musikschaffens zu erweitern.“

AI in diesem Bereich bereits Einzug gehalten, wobei Tools wie „Neutron“ von iZotope intelligente Unterstützung beim Abmischen bieten. Diese Systeme können einen Track analysieren und Vorschläge für EQ-Einstellungen, Kompressionsstufen und andere Parameter unterbreiten, wodurch der Abmischprozess optimiert wird.

Da generative AI immer ausgefeilter AI , könnten wir bald vollautomatische Mixing- und Mastering-Systeme sehen, die ein ganzes Album mit minimalem menschlichem Eingriff bearbeiten können. Viele in der Branche sind jedoch der Meinung, dass die menschliche Note immer notwendig sein wird, um die emotionalen Nuancen einer Darbietung einzufangen.

Plattenfirmen und Musikverlage stützen sich seit jeher auf menschliche Intuition und Marktforschung, um Trends zu erkennen und neue Talente zu entdecken. A&R-Manager (Artists and Repertoire) durchforsteten Clubs und Demobänder auf der Suche nach dem nächsten großen Star.

Durch die Einbindung AI dieser Prozess hin zu einer data Entscheidungsfindung verlagert. Plattformen analysieren data, Interaktionen in sozialen Medien und andere Kennzahlen, um aufstrebende Künstler zu identifizieren und ihr Hitpotenzial vorherzusagen.

Mit generativer AI loten Musikunternehmen noch radikalere Möglichkeiten aus. Einige experimentieren mit AI , die Musik generieren können, die auf bestimmte Marktsegmente oder Zielgruppen zugeschnitten ist. Andere nutzen Vorhersagemodelle, um zu prognostizieren, welche Songstrukturen oder Textthemen beim Publikum in den kommenden Monaten wahrscheinlich Anklang finden werden.

Während die Branche mit diesen Veränderungen zu kämpfen hat, bleibt die zentrale Frage: Wie wird sich das Gleichgewicht zwischen menschlicher Kreativität und AI entwickeln? Während einige den Verlust der menschlichen Note beim Musikschaffen befürchten, sehen andere AI ein Werkzeug, das letztlich die menschliche Kreativität fördern und neue Wege für Ausdruck und Zusammenarbeit eröffnen wird.

Da generative AI die Musikbranche AI grundlegend verändert, sehen sich die Beteiligten mit einer komplexen Landschaft rechtlicher, wirtschaftlicher und ethischer Überlegungen konfrontiert. Diese transformative Technologie verspricht eine Demokratisierung des Musikschaffens, stellt jedoch gleichzeitig traditionelle Vorstellungen von Kunst und Urheberrecht infrage.

1. Urheberrecht im Zeitalter der AI

Vor dem Aufkommen AIwaren die Urheberrechtsgesetze im Musikbereich relativ einfach. Komponisten und Interpreten besaßen die Rechte an ihren Originalwerken, und es gab klare Richtlinien für das Sampling und die faire Nutzung. Die Einführung von AI Musik hat diese Grenzen jedoch erheblich verwischt.

In den USA erstreckt sich der Urheberrechtsschutz auf originäre Werke, während die europäische Rechtslehre den persönlichen Einfluss des Urhebers in den Vordergrund stellt. Diese Unterscheidung ist entscheidend, wenn es um AI Musik geht. Das US-amerikanische Copyright Office hat erklärt, dass es keine Werke registrieren wird, die von einer Maschine oder einem rein mechanischen Prozess erzeugt wurden, der zufällig oder automatisch ohne kreativen Beitrag oder Eingriff eines menschlichen Urhebers abläuft.

Im Jahr 2023 warf zumindest ein viel beachteter Fall Bedenken hinsichtlich des Urheberrechts bei AI Musik auf, die beliebte Künstler imitiert. Ein Titel namens „Heart on My Sleeve“, bei dem AI eingesetzt wurde, AI die Stimmen von Drake und The Weeknd nachzuahmen, wurde auf Streaming-Diensten hochgeladen und anschließend umgehend entfernt. Universal Music reichte eine Beschwerde bei YouTube ein, woraufhin das Video zu dem Titel gelöscht wurde. Dieser Vorfall warf Fragen hinsichtlich Persönlichkeitsrechten und der unbefugten Verwendung von Künstlerstimmen auf, selbst wenn diese durch AI erzeugt wurden. AI Maßnahme schuf einen Präzedenzfall dafür, wie die Branche mit AI Inhalten umgehen könnte, die den Werken bestehender Künstler stark ähneln.

Für Künstler AI ein zweischneidiges Schwert. Die einen begrüßen die Technologie als Hilfsmittel für die Zusammenarbeit, während andere befürchten, dass sie ihr Handwerk entwerten könnte.

Musikunternehmen stehen vor ganz eigenen Herausforderungen.

2. Marktprognosen

AI Musikmarkt steht vor einem deutlichen Wachstum. Branchenanalysten prognostizieren für diesen Sektor ein Wachstum von 3,9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 38,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2033. Diese Verzehnfachung spiegelt die erwartete breite Einführung von AI in verschiedenen Bereichen der Musikproduktion, des Vertriebs und des Konsums wider. Interessanterweise suchen Künstler eher nach AI Tools für die Musikproduktion und das Mastering (66 %) als nach AI (47 %). Tools, die Kreativität fördern, werden als wichtiger angesehen als reine AI, auch wenn wir uns darauf einstellen müssen, immer mehr AI Musikausschnitte zu hören.

1. Demokratisierung der Musikproduktion

AI die Einstiegshürden für das Komponieren von Musik. Werkzeuge, für die früher teure Studios und jahrelange Ausbildung erforderlich waren, sind heute über benutzerfreundliche Apps zugänglich. Diese Demokratisierung könnte zu einer explosionsartigen Zunahme neuer Musikstile und Stimmen führen.

Alex Mitchell, Gründer eines Musiktechnologie-Startups und CEO von Boomy, stellt sich eine Zukunft vor, in der jeder Komponist sein kann. „Wir beobachten derzeit, wie Menschen auf der ganzen Welt mit Boomy im Handumdrehen Songs erstellen, diese veröffentlichen und sogar Tantiemen verdienen. Zum ersten Mal steht der musikalische Ausdruck einer völlig neuen Art von Kreativen und audience offen audienceDiese Zugänglichkeit könnte die Musiklandschaft grundlegend verändern und möglicherweise Talente zutage fördern, die andernfalls unentdeckt geblieben wären.

2. NeueAudience undAudience

AI tatsächlich AI wie Künstler mit ihrem audience in Kontakt treten. Einige Künstler und Musikplattformen experimentieren bereits mit AI Chatbots, die es Fans ermöglichen, auf neuartige Weise mit ihrem Musikkatalog zu interagieren. So hat beispielsweise Spotify einen AI Chatbot in seine App integriert, der mit den Nutzern interagiert, um deren Musikvorlieben, Stimmungen und Hörgewohnheiten zu erfassen. Auf diese Weise kann der Chatbot personalisierte Playlists zusammenstellen und neue Titel vorschlagen, die genau auf den individuellen Geschmack jedes Nutzers zugeschnitten sind.

Diese AI werden eingesetzt, um die Interaktion mit den Fans zu verbessern, indem sie personalisierte Empfehlungen, Echtzeit-Updates und interaktive Erlebnisse bieten. Sie können Neuigkeiten zu Künstlern bereitstellen, Playlists empfehlen, den Ticketkauf erleichtern und Fananfragen bearbeiten, wodurch eine engere Bindung zwischen Künstlern und ihrem audience gefördert wird.

Die zukunftsorientierte Künstlerin Holly Herndon hat kürzlich eine AI ihrer Stimme vorgestellt, mit der Fans gemeinsam personalisierte Titel erstellen können. Diese Verschmelzung von menschlicher Kreativität und AI deutet auf eine Zukunft hin, in der die Grenze zwischen Künstler und audience immer fließender audience .

Die Einbindung von AI die Musikproduktion wirft tiefgreifende Fragen über das Wesen des künstlerischen Schaffens auf. Während einige argumentieren, dass AI lediglich ein Werkzeug AI , vergleichbar mit einem neuen Instrument, befürchten andere, dass sie das menschliche Element schmälern könnte, das Musik emotional berührend macht.

Marius Blanchard, Data an der Columbia University und in der Musikbranche tätig, bietet eine ausgewogene Perspektive: „Ich glaube nicht, dass AI jemals Künstler ersetzen AI ; […] die Verbindung audience besteht auf vielen verschiedenen Ebenen, die über die Musik hinausgehen. Stattdessen hoffe ich, dass AI den Zugang zu hochwertiger Tonproduktion demokratisieren und für immer mehr Künstler einen Kreativitätsschub darstellen AI , damit sie ihre Werke zum Ausdruck bringen und teilen können.“

Mit dem Ausbau AI könnten sich bestimmte Rollen in der Musikbranche weiterentwickeln oder überflüssig werden. Toningenieure beispielsweise müssen ihre Fähigkeiten möglicherweise anpassen, um mit AI und Mastering zusammenzuarbeiten. Es dürften jedoch neue Berufsfelder entstehen, wie etwa AI oder AI für ethische AI in der Kreativbranche.

Die vielleicht wichtigste Frage, vor der die Branche steht, ist, ob AI Musik dieselben emotionalen Bindungen zu den Zuhörern herstellen kann wie von Menschen geschaffene Werke. Zwar AI Muster analysieren und technisch versierte Kompositionen erstellen, doch die unbeschreibliche Qualität der menschlichen Erfahrung, die großartige Musik oft auszeichnet, bleibt eine Herausforderung, die es nachzuahmen gilt.

Die Elektronikmusikerin und AI Holly Herndon vertritt eine optimistische Sichtweise: „Ich glaube, der beste Weg nach vorn besteht darin, dass Künstler sich auf die Entwicklungen im Bereich des maschinellen Lernens einlassen“, sagte sie und schlug vor, dass sie „nach Wegen suchen sollten, andere unter bestimmten Bedingungen dazu einzuladen, gemeinsam mit ihnen zu experimentieren“.

Jeff Ens und Philippe Pasquier (2020). MMM: Untersuchung der bedingten Mehrspur-
-Musikgenerierung mit dem Transformer. arXiv-Vorabdruck arXiv:2008.06048 https://arxiv.org/abs/2008.06048

Andrea Agostinelli et al. (2023). MusicLM: Musikgenerierung anhand von Text. arXiv-Vorabdruck arXiv:2301.11325 https://arxiv.org/abs/2301.11325

Huang et al. (2018). Music Transformer: Generierung von Musik mit langfristiger Struktur. arXiv-Vorabdruck arXiv:1809.04281 https://arxiv.org/abs/1809.04281

Ke Chen et al. (2023). MusicLDM: Steigerung der Originalität bei der Text-zu-Musik-Generierung durch beat-synchrone Mixup-Strategien. arXiv-Vorabdruck arXiv:2308.01546 https://arxiv.org/abs/1809.04281