Mit diesem Post möchte ich eine Art Update zu meiner Ansicht zum Thema “KI” verfassen. Grundlegende Aspekte meines vorigen Posts zum Thema bestehen immer noch. Die momentane und bisherige Entwicklung der generativen Musik erscheint mir allerdings problematisch. Auch sehe und verstehe ich jetzt Dinge, die ich zuvor nicht sah. Ich wollte in der Sache für mich noch einmal tiefer reflektieren und die Gedanken möglichst strukturiert formulieren. Es gilt wieder, wie im vorigen Post, dass ich der Einfachheit halber von “KI” schreiben werde. Auch wenn es sich hierbei mittlerweile um ein Buzzword handeln und die darunter liegenden Technologien etwas verzerrt darstellen könnte.

Fragen

Ich wollte mit einer tieferen Reflexion einmal folgenden grundlegenden Fragen nachgehen:

1. Was finde ich gut an KI?
2. Was finde ich schlecht an KI?
3. Was wünsche ich mir für den weiteren Wandel dieser Techniken und deren Umgang?

Dafür habe ich Pro- und Kontrapunkte aufgeschrieben und miteinander in Verbindung gebracht. Im Verlauf der Zeit seit dem Verfassen des vorigen Posts und auch extra für das Verfassen dieses Posts habe ich Quellen gesammelt, die mein inneres Bild zu KI geprägt haben.

Kontext

Vorweg möchte ich zum einen noch einmal ganz grob skizzieren, wie generative Modelle in etwa funktionieren und was das deutsche Urheberrecht so besagt. Letzteres mitunter deshalb, weil der Punkt “Urheberrecht” ein größeres Gewicht in meiner Wahrnehmung hat.

Generative Modelle

Ein Model wird auf einem gewaltigen Pool von Inhalten trainiert und entwickelt Gewichtungen von Mustern (im Sinne einer gelernten Verteilung von Wahrscheinlichkeiten und nicht im Sinne von “Verständnis”). Das wird benannt und etikettiert, damit das Model gelernte Muster nachher wieder zu konkreten Wörtern aus z.B. einem Prompt zuordnen kann. Ein Prompt bedient sich schließlich “anders herum” dieser gelernten Muster und gibt das rekonstruiert wieder. Danke an alle Fachleute, die mir diese (hoffentlich nicht zu ungenaue) abstrakte Zusammenfassung nachsehen.

Urheberrecht

Nach dem deutschen Urheberrechtsgesetz genießt ein jeder Author, Wissenschaftler und Künstler Schutz für das eigene Werk (vgl. §1 UrhG). Nur für den privaten und nicht öffentlichen Gebrauch sind Vervielfältigungen zulässig (vgl. §53 UrhG), wobei der Nachbau eines Werkes nur mit Einwilligung zulässig ist (vgl. Absatz 7).

Pro und Kontra

Pro - Zunächst möchte ich mit einem positiven KI Aspekt starten, wobei das nicht unbedingt mit generativer KI zu tun haben muss: Synth-Presets für Synthesizer erstellen lassen, wie es z.B. Synplant 2 ermöglicht (nein, ich bekomme kein Geld von Sonic Charge). Hierbei kann man ein Audio-Schnippsel in das Plugin einspeisen und sich darauf hin ein Preset ableiten lassen im Synth. Das ist praktisch, falls man eine synthetische Version eines Klangs haben möchte, oder durch die interne Mechaniken des Synths diesen Sound noch weiter abändern lassen möchte, um auf noch ganz andere Klänge zu kommen. Letzteres hat allerdings dann nichts mehr mit generativer KI zu tun, sondern ist auf Basis interner Algorithmen des Plugins, die es auch schon lange vor dem “KI Boom” gab.

Pro - Ein zweiter Punkt, der fast damit verknüpft ist: man kann somit auch ohne fachliche Kompetenz Ergebnisse erzielen. Das trifft in diesem Synth-Beispiel zu, aber ebenso auf generative Musik Modelle, mit denen man sich Musik durch einen Prompt generieren lassen kann. Hierbei muss man keine tiefe Ahnung der Materie haben, um direkt eine Idee umsetzen zu können - oder genauer: umsetzen zu lassen.

Kontra - Und so schließe ich direkt mit dem ersten Kontra-Punkt an: man lernt die Materie dadurch nicht. Zumindest nicht in dem Ausmaß, als würde man sich längere Zeit intensiv damit beschäftigen. Natürlich kann man die Frage in den Raum stellen, ob es wichtig sei, ganz genau wissen zu müssen, wie ein Synthesizer funktioniert. So benutzt man diesen sicherlich nur als Werkzeug, um eine musikalische Idee umzusetzen. Ich spiele ja auch etwas auf einem Klavier, ohne dass ich in der Realität Ahnung hätte, wie man so ein Instrument selbst baut. Bzgl. generativer Musik steht eine ähnliche Frage im Raum: muss ich wissen, wie ein Orchester funktioniert, wenn ich mir beispielsweise für meinen Hip-Hop Track ein “Orchester Sample” generieren lassen möchte? Wenn es letztendlich trotzdem musikalisch funktioniert und ich zu meinem Ziel komme, ist doch eigentlich alles klar, oder nicht? Man wird womöglich keine tiefe Reflexion erfahren können. Das ist zumindest meine persönliche Erfahrung der letzten, sagen wir mindestens, 10 Jahre - sowohl in Bezug auf eher technische Aspekte der Musikproduktion (Synthesizer, Mixing, Plugins, etc.) wie auch auf musikalischer Ebene der Musikkomposition (Akkorde, Melodien, Instrumentenkunde, Arrangement, etc.). Ich mache heute immer noch oft Tests und Übungen in Bezug auf technische Hilfsmittel (seltener Musiktheorie). Dabei kommt es vor, dass mir nach wie vor neue Aspekte bewusst werden und ich andere Dinge plötzlich etwas anders betrachte. Z.B. höre ich sehr gezielt ein Musikstück und bemerke neue Stimmen, die als kleines Detail den gesamten Höreindruck stark beeinflussen. Oder ich setze mich ans Musikprogramm und fange an, zu erproben, wie ein gewisser Klang erzielt wurde. Dabei entstehen Ideen für neue musikalische Techniken oder oft neue Synth-Presets, die ich zu einem späteren Zeitpunkt wieder nutzen kann. Es gibt also einen Mehrwert auf mehreren Ebenen.

Pro - Ein positiver Aspekt wäre wiederum, dass schneller Ergebnisse erkundet werden können und der Spaß am Erkunden selbst. Man kann z.B. auf eine Art Erkundungsreise gehen und sich mit verschiedensten Prompts von der KI Musik generieren lassen und sich überraschen lassen, was dabei so raus kommt. Eventuell lernt man auch ein bisschen was. Im Kontrast hierzu steht der vorige Kontra-Punkt bzgl. des Mangels an tiefer Reflexion. Ich analysiere z.B. auch nach Jahren noch ab und zu ältere eigene Stücke. Dabei stelle ich dann Dinge fest, die mir nicht nur etwas über damaligen Techniken verraten, sondern auch über damalige Vorlieben oder Lebensumstände. Das begreife ich ebenfalls unter tiefer Reflexion, schweife aber gerade ab.

Kontra - Wenn man diesen Spaß beim Erkunden nun zeitlich bemessen sollte, wird man beim selbst-Musikmachen womöglich länger Spaß haben. Im alten Post habe ich den Faktor Spaß bereits beschrieben. KI generierte Musik dürfte schnell seinen Charme verlieren - auch wenn man verschiedenste Musiktitel erkunden möchte. So erging es mir zumindest damals mit dem Erkunden lokal generierter KI Bilder. Es war irgendwie witzig, wurde dann aber doch schnell langweilig. Hingegen ist meine Erfahrung, dass beim Musikmachen durchaus ein Flow-Gefühl einsetzen kann und man in eine andere Welt gezogen wird. Das kann sowohl beim Komponieren im Studio passieren, wie auch beim Musizieren mit anderen echten Menschen. Passend im Kontrast dazu möchte ich den SunoAI CEO Mikey Shulman zitieren: “It’s not really enjoyable to make music now”. Diese Aussage ist, meines Erachtens, völlig falsch, nicht fundiert und meiner Meinung nach eine reine Marketing Masche, mit der das Produkt des eigenen Unternehmens positiv dargestellt werden soll. Das finde ich problematisch, da hier ein Profit orientierter kapitalistischer Gedanke dem der Kultur entgegen steht. Das sehe ich zwar auch persönlich so in Bezug auf die meiste Popmusik, Musik-Fernsehsendungen, etc., allerdings nimmt es meines Erachtens mit generativen KI Modellen und der damit einhergehenden Ausbeutung der kreativen Schaffenden ein intensiveres Ausmaß an.

Pro - Apropos Geld. Betrachtet man das Medium Musik nun rein wirtschaftlich gäbe es wiederum einen weiteren Pro-Punkt für KI: man kommt schneller ans Ziel (z.B. das Ziel einer finalen Musikproduktion), was wiederum für potentielle Kunden interessant werden könnte. Wenn ich z.B. das Hip-Hop Beispiel von oben nehme: Vielleicht bin ich ein Musiker, der einen Werbespot vertonen soll. Der Kunde möchte dann aber auch ein orchestrales Arrangement mit drin haben. Nun gäbe es einige Optionen, wie man als Musiker vorgehen könnte. Entweder man nimmt den langen (meiner Meinung nach respektablen Weg) und fängt an, zu lernen, wie man so einen orchestralen Klang verwirklicht. Oder man beauftragt einen anderen Musiker dafür (weiterhin haben Menschen Spaß und einen Job). Oder man lässt die KI das Orchester-Schnippsel generieren. Letzteres ist womöglich sehr Zeit effizient und somit auch günstiger für den Kunden. Auf Tagirijus Books habe ich hingegen geschrieben, dass Musiktheorie wiederum dabei helfen kann, schneller an das Ziel zu kommen in Bezug auf Musikkomposition. Gemessen daran müsste man eventuell mal gegenüber stellen, was nun schneller ist: 1. Die KI, die man mit verschiedensten Prompt-Abwandlungen erst dazu bringen muss, das auszugeben, was man sich vorstellt (oder der Kunde). 2. Oder der Komponist, der sein Können und die Erfahrung gezielt einsetzen kann und weniger Iterationen benötigt.

Kontra - Durch den geringen Aufwand seitens des Nutzers steigt natürlich auch, so zumindest meine Behauptung, die Anzahl an Inhalten, die mit monetärer Absicht generiert werden und letztendlich Plattformen mit Inhalten überschwemmen. Zu bestätigen scheint das Deezers Blogpost vom 11.09.2025. Dort wird geschrieben, dass 28% der täglich neu hoch geladenen Musik KI generiert sein sollen. In absoluter Zahl sind das 30000 Musikstücke pro Tag. Ich finde das sogar irgendwie beängstigend.

Kontra - Davon ausgehend gibt es auch den Punkt, dass Spam und Betrug mehr werden dürften. Das bestätigen auch Barracuda ¹ und The Science Times ². Aber in Bezug auf den eben verlinkten Deezer Blogpost gilt das auch für Musik. Zum Glück wird die durch KI generierte Musik nur zu 0.5% gehört auf Deezer, darunter sollen aber 70% dieser Streams eine betrügerische Absicht verfolgen. Was das konkret heißt, kann ich aus dem Post leider nicht heraus lesen. Ich denke mir nur, dass es sich vielleicht darum handelt, dass jemand Musik generiert, ggf. sogar mit hoher Ähnlichkeit zu bekannten Künstlern, und damit versucht Einnahmen zu erzielen.

Kontra und Pro - Dieses Überschwemmen mit Inhalten auf Plattformen könnte, der Theorie nach, dazu führen, dass zukünftige generative KI Modelle diese Plattformen erneut durchforsten und letztendlich von diesen KI generierten Inhalten erneut lernen. Das könnte auch in etwa ähnlich zu dem sein, was ich im anderen Blogpost geschrieben habe. Vielleicht wird die generierte Musik immer flacher und ein noch gewaltigerer Einheitsbrei. Für Künstler könnte das wiederum gut sein, wenn die Menschen anfangen, Unterschiede zu menschlicher Musik zu erkennen und dadurch noch bewusster die Entscheidung treffen, die Inhalte echter Menschen zu präferieren.

Kontra - Dieser Punkt ist in Bezug zur Wirtschaftlichkeit bei der Generierung von KI Inhalten. Der Zeitersparnis dürfte mitunter ein ökologischer Aspekt gegenüber stehen. Das Trainieren und auch Nutzen dieser Systeme kostet viel Energie (vgl. Heikkilä). Man müsste also eine stundenlange Nutzung eines Studios in Bezug auf die Energienutzung dem Trainieren und Nutzen eines generativen KI Modells gegenüber stellen. Z.B. gemessen auf Basis der Prämisse ein X Minuten langes Musikstück im Genre Y als Resultat zu bekommen. Ich habe hier keine Ahnung, wie und ob so etwas zu vergleichen wäre, vermute aber, dass die Energiekosten des Studios weitaus geringer ausfallen würden als das Training und das Nutzen des generativen KI Modells - auch wenn man das Training dabei anteilig auf alle Nutzer umrechnen könnte. Der Punkt ist ein bisschen diffus, gebe ich zu.

Kontra - Nun komme ich zu dem mir wichtigsten Punkt, da er mit Ethik, Moral, Respekt und Anerkennung zu tun hat. Ich erwähnte den Pro-Punkt, man könne ohne fachliche Kompetenz mit Hilfe generativer KI Modelle Inhalte erstellen. Dem gegenüber steht eine eventuell gewaltige Urheberrechtsverletzung vieler Künstler. Sogar die GEMA klagt bereits gegen SunoAI und OpenAI in der Sache. Im Dokument Copyright and Artificial Intelligence, Part 3 des U.S. Copyright Office werden in der Fußnote auf Seite 51 diverse Quellen angegeben, die sich darauf beziehen, dass Daten zum Trainieren von KI Modellen teils illegal besorgt wurden. Auch durch die Klage der GEMA zusammen mit den Klangbeispielen auf der Website und als weiteres Beispiel Venus Theory’s Video AI Copyright Claimed My Last Video (Timestamp) wird deutlich, dass mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht lizenzierte Werke für das Trainieren genutzt wurden. Ich als eher unbekannter Musiker frage mich jetzt natürlich, ob ich auch bereits betroffen bin und meine Musik irgendwo “antrainiert” wurde (z.B. von Tagirijus Music, wo Musik zwar frei zugänglich ist, ich aber in im Bereich Lizenzen untersagt habe, dass meine Inhalte zum Trainieren für generative Modelle genutzt werden dürfen - natürlich halten sich da alle KI Unternehmen dran, zwinker zwinker). Ich habe einmal ElevenLabs gefragt, ob man Einblick in die Trainingsdaten erhalten kann, damit ich sicher stellen kann, dass deren Audio-Modell keine Musik von mir und insgesamt nur lizenziertes Material zum Trainieren genutzt hat. Mit einem längeren E-Mail-Verkehr zwischen mir und einem KI Bot sagte mir zum Schluss endlich ein Mitarbeiter, dass das nicht ginge. Natürlich kann man jetzt sagen “Betriebsgeheimnis”. Finde ich allerdings eher sehr kritisch zu bewerten, wenn doch potentiell die Rechte anderer Kreativ-Schaffenden verletzt werden.

Kontra - Letzterer Punkt führt mich zum Gedanken, dass auch eine gewisse Ungleichheit befeuert wird durch den Einsatz generativer KI Modelle. Mich persönlich betrifft das insofern, als ich weder Ressourcen und Möglichkeiten hätte, zu prüfen, ob irgendein generatives KI Modell mit meiner Musik antrainiert wurde, noch rechtlich effektiv dagegen vorgehen könnte. D.h. entsprechend sind unbekanntere Künstler sicherlich in der Hinsicht benachteiligt. Man kann nur hoffen, dass sie wiederum den Vorteil haben und gar nicht erst im Interesse der KI Firmen sind und man deren Inhalte gar nicht erst trainieren lässt (wegen Mangel an Bekanntheit). Dann würde ich sagen: “Supi, dass man mich nicht kennt!”. Es gibt allerdings auch den Aspekt der sozialen Ungerechtigkeit und Diskriminierung. So gab es z.B. Untersuchungen, dass ein generatives KI Modell auf Basis eines ethnischen Merkmals im Prompt benachteiligende Äußerungen ausgeben kann (vgl. Nyarko 2024). Das Zentrum für Digitalen Fortschritt e.V. benennt zudem in KI und Gerechtigkeit: vier Thesen für die Zivilgesellschaft auf Seite 12 zwei Punkte, die unterstreichen, dass strukturelle Diskriminierung reproduziert wird. Zum einen durch verzerrte Ausgaben eines generativen KI Modells, als auch in Bezug auf den fehlenden Zugang (Training und Pflege eines generativen KI Modells liegt in der Hand von privilegierten Gruppen).

Kontra - Schließlich gibt es auch das Problem, wie ich finde, dass sogenannte Deepfakes immer authentischer werden. Es gibt ganze Websites, auf denen man z.B. Sprachmodelle bekannter Personen runterladen kann. Diese Personen haben diese Modelle nicht selbst hoch geladen, ist stark anzunehmen. Andere Leute haben z.B. mit Hilfe eingesprochener Hörbücher (als Trainingsmaterial) diese Stimmen zu einem Modell trainiert. Ich habe mich darin auch versucht (in diesem Fall nur Nutzung, nicht Training) und fand z.B. ein RVC Modell des deutschen Schauspielers Christoph Maria Herbst. Es lässt ziemlich authentische Ergebnisse generieren. Ich war interessiert, wie erlaubt das letztendlich sei und kontaktierte dessen Agentin. Meine Frage bestand darin, in wiefern ich ggf. durch Zahlung von Lizenzen o.ä. dieses Modell in meinen Hörspielen nutzen dürfte. Darauf hin bekam ich eine Antwort eines Anwalts mit einer Bitte zur Unterlassung. Natürlich nutze ich Stimmen anderer Menschen nie ohne deren Erlaubnis in Projekten o.ä. Die Begründung des Anwalts bestand grob darin, dass es sich bei der Stimme um ein Persönlichkeitsrecht handelt.

Kontra - Ein weiterer ebenfalls auf Urheberrecht bezogener Punkt ist, dass KI bereits dazu genutzt wurde, Inhalte Kreativ-schaffender ohne deren Einverständnis zu verändern. YouTube hatte Videos mit einem KI Filter bearbeitet (vgl. Johnivan 2025, Rhett Shull 2025).

Kontra - Der vorerst letzte Punkte hat mir ein mulmiges Gefühl gemacht. Ich fand einen Netzpolitik-Artikel, in dem steht, dass z.B. ChatGPT Chats teils von Moderatoren mitgelesen werden und in einigen Fällen sogar die Polizei mitlesen kann. Doch vor allem ging es bereits so weit, dass das generative KI Modell psychotische Gedanken fördere und es auch schon einen Fall gab, in dem ein Suizid von der KI unterstützt wurde.

Fazit

Nun habe ich 10 Kontra-Punkte gegenüber 4 Pro-Punkte gestellt (1 zusätzlicher Punkt ist beides). Es gibt also durchaus Ansätze, die ich bezüglich der reinen Technik gut finde und mir Gutes erhoffe. Hingegen ist die momentane Umsetzung auf diesem Planeten doch arg falsch, wie ich finde. Ausgelassen habe ich jetzt auch, muss ich fairer Weise sagen, KI Projekte aus anderen Bereichen. So soll es im medizinischen Bereich KI geben, die bereits helfen kann, Krankheiten zu diagnostizieren oder Protein-Verbindungen zu finden etc. Das ist natürlich ein sehr positiver Aspekt.

Ich finde gut, dass KI theoretisch dabei helfen könnte, zumindest wenn ich jetzt mal in meinem Fachgebiet bleibe, gewisse Arbeitsprozesse zu erleichtern. Auch kann KI theoretisch für Inspiration sorgen und auch Neulingen die Materie in sehr groben Ansätzen näher bringen.

Hingegen ist ein Großteil in der Umsetzung zurzeit eher katastrophal. Personenrechte werden missachtet, Ungleichheiten befeuert, Umwelt belastet, sogar Leben gefährdet und es gibt eine neue Flut an Inhalten, die es immer schwieriger machen dürfte zu differenzieren - z.B. Fakten von Fakenews.

Ich wünsche mir, dass auf Ebene aller Länder klare Regulierungen im Umgang mit KI konsequent durchgesetzt werden und ggf. erweitert werden, um potentielle Lücken zu schließen und Menschen noch besser zu schützen. In der Thematik lassen mich einige Quellen hingegen eher vermuten, dass die Rechtslage kompliziert und Wirtschaft insgesamt wichtiger zu sein scheint als die Rechte der Menschen. Schade!

Von meinen Lesern und Fans wünsche ich mir, dass sie gewissenhaft und bedacht mit KI umgehen. Ich möchte mich da nicht rausnehmen. Auch ich nutze hin und wieder ein LLM (ob online oder lokal) - leider noch zu oft. Es fühlt sich für mich mittlerweile falsch an. Irgendwie wie ein Lebensmittel, von dem man lieber runter kommen sollte, weil es dann ein gesünderer Lebensstil wäre.

Update

07.01.2026

Ich habe seit dem Verfassen dieses Blogposts zwei Videos zur Thematik gesehen und zwei Blogposts gelesen, die ich hier gern, passender Weise, teilen möchte.

Fangen wir mit dem Blogpost bzw. Comic von TheOatMeal an: einfach mal die Seite durch gucken und lesen. Grobe Essenz ist: selbst, wenn man nicht zeichnen kann und etwas zeichnet, wird es immerhin Herz haben. KI Kunst hingegen nicht.

Dann das Video “Generative AI” is not what you think it is. Dort wird wunderbar erklärt, wie generative Modelle arbeiten und die Technik prozeduraler Technik gegenüber gestellt. Daraus resultiert mitunter auch die Argumentation, dass zum Trainieren von KI Modellen sehr viele Daten benötigt werden. Am Beispiel Midjourney wird gezeigt, dass selbst mit legalem Erwerb von Trainingsbildern, niemals die “5 Milliarden” Bilder erreicht würden. Es wird gefolgert, dass solche Firmen entsprechend definitiv Trainingsdaten klauen. TL;DW: Generative KI kann nicht existieren ohne Diebstahl, man kann den generierten Inhalten nicht vertrauen, sie nicht kontrollieren, die KI ist nicht schöpferisch, letztendlich nicht gut genug und falls doch irgendwann: sind wir alle nicht mehr da, weil der Planet kaputt ist.

Und es gibt den Blogpost auf Pluralistic.net, in dem ebenfalls über KI geschrieben wird. Es wird mitunter die Aussage des Videos von oben untermauert: legal bekommen die Firmen so viele Trainingsdaten nicht. Es wird mitunter auch im Post erwähnt, dass es z.B. großen Studios nicht um die Rechte der Künstler geht, mit denen sie Verträge haben, sondern darum, weiterhin Profite für Shareholder zu generieren. Auch wird erwähnt, das nach US Recht jegliche KI generierten Inhalte Public Domain werden, weil Maschinen keine Exklusivrechte haben können. Entsprechend darf quasi jeder KI generierte Inhalte nutzen, wie er lustig ist!

Schließlich gab es nach langer Zeit glücklicher Weise mal wieder ein Ultralativ Video - und dann auch noch zu genau dieser Thematik! Es lohnt das Video zu gucken. Ich kann es nicht in nur einem Absatz zusammen fassen, werde aber versuchen, die paar wichtigsten Punkte heraus zu greifen, die mir noch im Kopf geblieben sind. Als jemand, der “Kunst mit generativer KI” macht, ist man kein Schöpfer, sondern eher Auftraggeber. Generative KI ist weniger Vergleichbar mit einem Werkzeug, als mit einer Plattform für Dienstleistungen. Zudem sei auch wichtig für das Publikum, wer der Autor eines Werks ist. Sei es nur KI, kann es schnell in Enttäuschung enden. Es sei also für das Publikum ganz einfach relevant. Zudem hätte ein solcher Schöpfer eines Werks eine ästhetische Verantwortung, die eine Maschine niemals haben könnte. Bzgl. Fähigkeiten, die es zu lernen gäbe, wird gesagt im Video, dass diese Fähigkeiten niemals gelernt würden. Es fände auch keine Demokratisierung der Kunst durch KI statt. Diese Demokratisierung geschieht durch das Internet selbst bereits seit langer Zeit. Auch nimmt das Video Bezug auf den OatMeal Comic: man kann nicht unbedingt sagen, man sei nicht talentiert, sondern man hätte etwas eher nicht gelernt. Es geht also um die investierte Zeit in eine Sache.

Ich möchte noch einmal ein Update bezüglich meiner Einstellung zu KI geben, die vor allem durch solche Videos und Texte geprägt wurde: ich betrachte generative KI zunehmend kritischer / negativer und finde es um so toller, dass solche Videos und Texte erscheinen. Es wirkt auf mich, als wachse das Bewusstsein, dass Kunst letztendlich doch mehr ist als es eine Maschine je imitieren könnte. Zwar betrachte ich mich als Komponist nach wie vor tendenziell als eine Art Handwerker, der gewisse Handgriffe versteht und entsprechend betrachte ich Kunst nach wie vor als nichts “Zauberhaftes”. Und doch geben mir diese Texte, die ganze Sache mit KI in den letzten Jahren und die Reaktionen der Menschen (in Feeds oder in meinem Umfeld) ein neues Verständnis von Kunst. Vielleicht fange ich doch an, immer mehr zu fühlen, dass Kunst zu machen mehr ist als nur ein kaltes und vermeintlich lebloses Handwerk. In der Hinsicht danke ich dem KI Boom, dieses irgendwie doch motivierende und schöne Verständnis von Kunst in mir hervor gebracht zu haben.

Weiterhin gilt mein Appell: nutzt weniger KI. Und falls doch: bitte mit dem Bewusstsein, was das bedeutet, wer davon profitiert, wer darunter leidet und was letztendlich da generiert wird. Denn letzteres ist womöglich nur ein lebloses Plagiat der Trainingsdaten und hat keine ästhetische Absicht.

10.03.2026

Der Blogpost The Only Way To Win hat einen neuen Gedanken in mir aufgeworfen: wenn in z.B. Computerspiele-Entwicklung KI genutzt wird, um als “One-Man-Army” ein ganzes Spiel zu produzieren, kann das technisch funktionieren, aber es wird einen entscheidenden Aspekt verfehlen, den ich persönlich sehr wertvoll finde: Zusammenarbeit und Dinge, die daraus unerwartet resultieren. Es gab einen tollen Moment damals als ich die Musik zu Reverie machte. Es gab viele Instrumentalisten, die dafür in meinem Studio aufgenommen wurden. In einer Aufnahme-Sitzung hat die Tenor-Saxofonistin eine Noten-Passage ein kleines bisschen verändert - mehr so intuitiv beim Einspielen. Es gefiel mir aber auf Anhieb so sehr, dass ich es sehr gern drin gelassen hatte. Fazit: in Zusammenarbeit mit anderen Menschen entwickelt man gemeinsam unerwarteter Weise sicherlich neue Ergebnisse. Wenn man hingegen als einzelner Mensch nur am Prompten ist, wird man gewisse Dinge gar nicht im Sinn haben. Es fehlt letztendlich das, was man sich selbst (zumindest in diesem Moment) nicht vorstellen kann. Und das wiederum nimmt einem Projekt, finde ich, irgendwie den menschlichen Charme.