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# taz.de -- Studie der Musikhochschule Hannover: Der KI doch überlegen
> Forschende verglichen die Kompositionsfähigkeiten von künstlicher
> Intelligenz mit denen von Menschen. Das Ergebnis: Die KI ist nicht
> sonderlich musikalisch.
Bild: Hätte eine KI nicht besser hingekriegt: Notenblatt von Ludwig van Beetho…
Hamburg taz | Die Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz erscheinen uns
oft grenzenlos: Mathematische Probleme lösen, Abschlussarbeiten schreiben,
täuschend echtes Bildmaterial animieren. Das sind nur einige der
prominenten Aufgaben, die KI bewältigt und dabei Menschen mit ihrer
Qualität verblüfft – oder auch verängstigt.
Doch natürlich hängt KI menschlichen Fähigkeiten auch in unzähligen
Bereichen noch hinterher. Wie zum Beispiel beim Komponieren von Musik. Das
hat eine [1][Studie der Musikhochschule Hannover] gezeigt.
Für das Experiment, auf dem die Studie basiert, sollten
Kompositions-Studierende und andererseits der KI-Chatbot [2][ChatGPT] sowie
die Software „Google Magenta Studio“ vier Takte der Melodie eines
unbekannten Musikstücks fortführen. Dabei gab es Auflagen wie den Tonumfang
und kreative Stilmittel, die eingesetzt werden sollten. Die Ergebnisse der
KI und der Studierenden wurden anonymisiert und von weiteren Teilnehmenden
bewertet. Dabei spielten Kriterien wie „Gefallen“, „Interessantheit“, o…
auch „logisch und sinnvoll“ eine Rolle.
Die Ergebnisse zeigten, dass die Qualität der KI-Kompositionen in allen
vier Zielvariablen weit unter der von Menschen gemachten lag. Mit nur
wenigen Ausnahmen hätten die KI-Melodien „unlogisch und fremd“ geklungen,
heißt es in der Studie. Bei den KI-Melodien wurde kein „Effekt der
musikalischen Erfahrung“ beobachtet. Sogar musikalisch unerfahrene Zuhörer
hätten die von der KI generierten Versionen schlechter bewertet, heißt es.
Dem Leiter der Studie, Reinhard Kopiez, zufolge waren die Forschenden
erstaunt darüber, dass die von Menschen gemachten Kompositionen deutlich
besser bewertet wurden. Kopiez sagt, er habe eine Art positives Vorurteil
gehabt. „Meine Sicht auf KI-Systeme war damals entsprechend dem allgemeinen
Hype in der Überbewertung von LLMs wie ChatGPT so, dass ich den Systemen
eine Art umfassendes Weltwissen zugeschrieben hätte.“
Large Language Models, kurz LLMs, sind KI-Anwendungen, die speziell zur
Erzeugung textbasierter Inhalte entwickelt wurden. Die Studie sei davon
ausgegangen, dass KI und Mensch auch bei kreativen Aufgaben „zumindest auf
Augenhöhe“ agieren würden.
Das deutliche Ergebnis war also überraschend. Es ließ sich aber erklären:
Die Fähigkeiten von KI basieren darauf, womit sie „trainiert“ werden, das
heißt, auf welches Datenrepertoire an Musik sie zugreifen können. Das
[3][Trainingsmaterial für KI] ist derzeit noch begrenzt.
Große Anbieter wie Microsoft und Open AI versuchen aktuell, ganze
Musikverlage zu kaufen, um KI mit mehr Notenmaterial trainieren zu können.
Bei diesen Verhandlungen geht es um viel Geld und um Urheberrechte
kreativer Komponist*innen. Auch die Gema ist involviert.
## Wenig Trainingsmaterial
Kopiez bewertet diese Versuche als „in die richtige Richtung“ gehend,
zweifelt aber an der urheberrechtlichen Zulässigkeit. „Die Rechteinhaber
sehen das jedenfalls sehr skeptisch, und meines Wissens gibt es auch noch
keinen abgeschlossenen Deal mit einem Musikverlag“, sagt er.
Nach dem Experiment der Studie bezweifelt er aber auch, dass mehr
Trainingsmaterial die KI-Ergebnisse verbessert. „Vielmehr scheint den
existierenden LLMs eine Art von ‚Wissen‘ über Harmonik oder Tonalität zu
fehlen, was etwa die Zahl sinnvoller Melodiefortsetzungen deutlich
reduziert“, erklärt er.
Außerdem erschöpfe sich das Wissen über tonale Zusammenhänge nicht in der
Aufeinanderfolge von Akkorden. Kopiez sagt, dies könne man als „tonale
Kurzsichtigkeit“ bezeichnen. Es gehe vielmehr um die zeitlich ausgedehntere
Beziehung zwischen tonalen Zentren und tonaler Peripherie. „Das erlernen
wir Menschen auch erst durch jahrelanges Musikhören“, erklärt er.
## Bessere KI würde Jobs obsolet machen
Wie gut und wie schnell sich die Kompositionsfähigkeiten von
[4][Künstlicher Intelligenz] ändern, hängt also einerseits davon ab, womit
sie trainiert werden können. Es gibt jedoch noch weitere Faktoren. Das
Experiment wurde mit mehreren KI-Versionen wiederholt, und die
Musik-Studierenden schnitten trotzdem wieder deutlich besser ab. Das
unterstreicht Kopiez’ Beobachtungen, dass es nicht nur am Trainingsmaterial
liegt, dass die KI-Kompositionen den menschlichen unterlagen. Sie kommen an
den kompositorischen Schaffensprozess als etwas Menschliches nicht heran.
Laut Kopiez würde eine deutliche Verbesserung von
KI-Kompositionsfähigkeiten langfristig bedeuten, dass Aufgaben für
Menschen, also Komponist*innen, wegfallen – das Komponieren von
Hintergrundmusik für Filmdokumentationen zum Beispiel.
Manche Aufgaben seien bereits Musik-KIs „zum Opfer gefallen“, sagt Kopiez.
„Wenn man die Musik mit anderen [5][KI-generierten Produkten wie
Journalismus] oder Animationsfilmen vergleicht, liegt die Annahme nahe,
dass man sich mit dieser Art von Standard auch in der Musik zufrieden geben
wird, weil man so etwas häufig gehört hat.“
20 Mar 2025
## LINKS
[1] https://www.hmtm-hannover.de/de/aktuelles/pressemitteilungen/archiv/2024/no…
[2] /ChatGPT/!t6046295
[3] /AI-Verordnung-der-EU/!5992441
[4] /Schwerpunkt-Kuenstliche-Intelligenz/!t5924174
[5] /KI-und-Journalismus/!5982562
## AUTOREN
Emmy Thume
## TAGS
Studie
Klassische Musik
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Universität Bremen
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