Algorithmus im Blut – Spotify, Künstliche Intelligenz und die Zukunft der Musik // Feature

Warner Music hat erstmals einen Algorithmus statt eines realen Künstlers gesignt. Was genau verspricht man sich von algorithmusbasierter Musik?

Es wirkte schon ein bisschen wie der Beginn einer neuen Ära, als die Nachricht durch das Netz geisterte: Warner Music hat mit Endel erstmals einen Algorithmus statt eines realen Künstlers gesignt – wohlgemerkt für ganze zwanzig Alben. Aber was genau verspricht man sich beim Major zukünftig von algorithmusbasierter Musik?

Nun handelt es sich bei Endel um einen Dienst, der Instrumentalstücke individuell auf das Leben seines Nutzers zuschneidet, wobei Tageszeit, Puls und andere Faktoren berücksichtigt werden können. Doch sollte uns das beruhigen, weil die hiesige Musikwelt dadurch kaum beeinflusst wird, oder eher beunruhigen, weil maßgeschneiderte Musik offenbar weiter auf dem Vormarsch ist?

Geht es um Musik und Algorithmen, so dreht sich hierzulande die Debatte in erster Linie noch um die Empfehlungsmechanismen von Spotify. Nicht wenige Kritiker sind der Meinung, diese würden eine Monokultur immer stärker vorantreiben. Man kann diese Ansicht teilen oder nicht, doch deutet einiges darauf hin, dass die Technikwelt schon längst einen großen Schritt weiter ist. Künstliche Intelligenz – kurz KI – beherrscht die philosophischen Debatten, geistert durch die Feuilletons und wirft dabei Fragen zu Kriegsführung, Gesundheitswesen, Schuldsprüchen oder dem Grundeinkommen auf. Quasi als Nebeneffekt wird jedoch auch die Kulturwelt in Zukunft eine andere sein.

Künstliche Intelligenz beherrscht die philosophischen Debatten. Quasi als Nebeneffekt wird auch die Kulturwelt eine andere sein.

Spotify ist bei diesem Wandel vorne mit dabei. In einem Interview mit dem »Musikexpress« sprach Playlistchef Maik Pallasch über die Möglichkeit, zukünftig auch hausintern Musik zu produzieren, die auf dem Streamingdienst erhältlich sein wird – entsprechend gut positioniert. Musik direkt auf den Hörer zuzuschneiden, ist für den Streamingdienst dabei ungleich wertvoller als für einen x-beliebigen Künstler, der auf dem Streamingdienst stattfindet. Während Musiker maximal darauf zurückgreifen können, welche Titel am häufigsten gestreamt wurden, verfügt Spotify über detailliert aufgeschlüsselte Hörgewohnheiten aller Nutzer sowie die notwendige Rechenleistung und erfahrene Informatiker, um diese Datengrundlage gewinnbringend zu nutzen.

Pallasch weist im besagten Interview zwar darauf hin, dass es sich eher um sogenannte funktionale Musik handele – also Klänge, die einen ganz bestimmten Zweck verfolgen und beispielsweise zum Einschlafen gehört werden könnten. Doch hat Musik nicht immer irgendeinen Zweck? Hat nicht auch die Masse an Popmusik einen Zweck, und sei es nur, ihre Hörer zu unterhalten? Dass der Versuch, irgendwann auch die Charts zu attackieren, sobald das Terrain der KI-Kompositionen erst einmal betreten wurde, tatsächlich ausbleiben soll, erscheint zumindest langfristig betrachtet wenig glaubhaft. Mit François Pachet wechselte 2017 zudem ein Forscher von Sony zu Spotify, der einst einen Algorithmus schrieb, der neue und sogar halbwegs hörbare Beatles-Songs komponieren kann.

Mehr als ein Dutzend Start-ups tüftelt mittlerweile daran, Musik auf Knopfdruck zu generieren. Wer beispielsweise eine Untermalung für sein Werbevideo sucht, kann sich an Jukedeck wenden: Schnell das Genre, die Länge und die Stimmung ins Menü eingeben, schon steht eine individuell generierte Soundkulisse zum Download bereit. Erste Versuche, Rap-Instrumentals von einer KI produzieren zu lassen, findet man auf YouTube.

An dieser Stelle sei ein kurzer technischer Exkurs gestattet. Der Begriff »Künstliche Intelligenz« ist nicht ganz eindeutig, doch meistens ist dabei vom Maschinellen Lernen die Rede. Die Lernprozesse sind dabei denen eines Kleinkindes ähnlich. Ein Kind sieht so oft einen Hund, bis es schließlich erkennt, was ihn von einer Katze unterscheidet. Analog dazu zeigt man der KI eine große Auswahl an Songs, aus denen sie Regeln zu deren gewöhnlichem Aufbau ableitet.

Mehr als ein Dutzend Start-ups tüftelt mittlerweile daran, Musik auf Knopfdruck zu generieren

Natürlich gestaltet sich die Generierung von Songs mit Lyrics deutlich komplizierter als die von reinen Instrumentalstücken. Während auch schon vor Big Data relativ klar war, welche Tonfolgen das menschliche Ohr als wohlklingend empfindet, gestaltet sich das Herstellen von erfolgreichen Songtexten ungleich schwieriger. Ein so textlastiges Genre wie Rap mag sich angesichts dieser Erkenntnis zunächst also noch in Sicherheit wiegen. Doch die Lösung könnte möglicherweise aus einem Bereich kommen, der zunächst einmal gar nichts mit Musik zu tun hat.

Dank der stetig steigenden Rechenleistung von Computern hat mittlerweile auch die Linguistik die Mustererkennung in großen Datenmengen für sich entdeckt. Die entsprechenden Modelle lassen sich auf jegliche Art von Text anwenden. So hat beispielsweise der damals 17-jährige Robbie Barrat aus West Virginia eine Open-Source-KI mit Lines von Kanye West gefüttert, um darauf basierend neue Zeilen zu erzeugen. Ein in Kanada lebender Programmierer namens Ruslan Nikolaev las einen Haufen Drake-Texte ein, um neue Lyrics des 6 God erstellen zu können. Und ein Programm namens DeepBeat baut nicht etwa Beats, sondern reiht einzelne Lines von zahlreichen US-Größen aneinander, achtet dabei auf Reime und knüpft auf diese Weise neue 16er.

Man kann an dieser Stelle natürlich einwenden, dass es doch eher unkreativ und vielmehr nach bloßer Reproduktion klingt, wenn eine Maschine alte Songs lediglich neu kombiniert. Doch welcher Künstler aus Fleisch und Blut ist schon frei davon, seine eigenen alten Werke und die seiner Idole mit in sein weiteres Schaffen einfließen zu lassen? Gerade ein Genre, zu dessen Grundlagen es gehört, fremde Musik zu zerhacken und neu anzuordnen, sollte seine Definition von Kreativität diesbezüglich noch einmal überdenken.

Noch liegen die einzelnen Bestandteile verstreut in der Gegend herum und warten darauf, zu einem großen Gesamtpaket zusammengefügt zu werden. Doch die aufstrebenden Start-ups machen ebenso wie Streamingdienste, Plattenfirmen und nicht zuletzt technikaffine Musikfans täglich Fortschritte. Dass der Weg in die Playlisten schon in greifbarer Nähe ist, mag wohl tatsächlich noch etwas übertrieben sein. Doch als Kreativitätsstütze stellt Maschinelles Lernen bereits jetzt eine wertvolle Ergänzung für Musiker aller Art dar. Dass es die großen Firmen dabei lediglich auf harmloses Hintergrundgedudel abgesehen und nicht auch irgendwie die Charts im Blick haben, ist angesichts der jüngsten Entwicklungen nur schwer zu glauben. Der Hyperkapitalismus macht auch vor der Musikwelt nicht halt – und ihre Eroberung hat gerade erst angefangen.

Text: Mathias Liegmal
llustration: Thomas Weirich

Dieses Feature erschien erstmals in JUICE #194 – ab jetzt überall erhältlich und versandkostenfrei im Onlineshop bestellbar.

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