Die KI frisst ihre Kinder: Wie Universitäten die Zukunft ihrer Absolventen zerstören

Während Studierende an Musikhochschulen sich auf ein Leben als Komponist, Produzentin oder Performer vorbereiten, programmieren ein paar Gebäude weiter Informatiker mit Unterstützung der gleichen Hochschulen die Systeme, die sie bald ersetzen sollen. Offenbar stört sich derzeit kaum jemand an dieser Doppelmoral.

Wer die aktuellen Förderlinien von BMBF, DFG oder EU-Programmen wie Horizon Europe durchforstet, stößt auf eine Vielzahl von Projekten, die maschinelles Komponieren, algorithmisches Arrangieren oder KI-gestützte Musikproduktion erforschen. Offiziell geht es dabei nur um „Assistenzsysteme“ für Künstlerinnen oder „neue kreative Werkzeuge“. In Wirklichkeit geht es längst um industrielle Automatisierung musikalischer Prozesse, um Musiker obsolet zu machen. Und das ist eine gefährliche Entwicklung.

Beispiel: Das Projekt MusiCo der Hochschule für Musik Karlsruhe entwickelt Modelle für „computational creativity“, also Systeme, die Musik auf Basis statistischer Muster erzeugen. An der TU Berlin wird mit Deep Learning experimentiert, um emotionale Zustände in Musik zu erkennen und um sie algorithmisch nachzubilden.

Die Musikindustrie dürfte ein starkes Interesse an den Ergebnissen dieser Forschung haben, schließlich kann sie dann noch schneller, billiger und vor allem noch viel mehr Musik “generieren”, die sich dann über Streamingplattformen zu Geld machen lässt. Und das ganz ohne Kreative bezahlen zu müssen.

Auch die UdK Berlin oder die Musikhochschule Detmold forschen aktiv an KI-Systemen, die harmonische, rhythmische und stilistische Strukturen „erlernen“ und selbstständig neue Werke generieren können.

Dabei gibt es bereits heute keinen Mangel an hervorragender Musik in allen denkbaren Genres, sondern einen extremen Überfluss. Was also genau soll diese Forschung herausfinden? Dass durch KI ganz neue Musikrichtungen entstehen, kann weitgehend ausgeschlossen werden, weil KI einfach bekannte Muster immer wieder neu zusammensetzt, aber nichts bahnbrechend neues erfinden kann. Der kreative Funke bleibt auch künftig Menschen vorbehalten. Die notwendige Kreatitvität und Emotion unterscheidet uns von Robotern und macht Kunst überhaupt erst möglich.

Wer fördert also solche Projekte und mit welchem Ziel? Neben klassischen Wissenschaftsfonds zunehmend auch die Tech-Industrie, oft indirekt über Kooperationen mit Amazon Web Services, Google Research oder Meta AI. Die Musik wird zur erweiterten Spielwiese der Plattformökonomie, gefördert von den Institutionen, die einst zum Schutz der Künste gegründet wurden.

Selbst in Schulen gibt es inzwischen reihenweise Workshops, wie man mit Hilfe von KI und ein paar einfachen Prompts neue Tracks bauen kann. Der pädagogische Lerneffekt solcher Programme ist gleich null, zumal die Schüler ihren Lehrern sowieso längst meilenweit voraus sind, was die Nutzung von KI-Tools angeht.

Die neue Funktion der Universität: Ausbildungsstätte für ihre eigenen Totengräber

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Früher bildeten Hochschulen Musiker aus. Heute bauen sie die Systeme, die Musik automatisieren. In diesem Widerspruch steckt kein tragischer Fehler, sondern ein Systemversagen. Denn dieselben Einrichtungen, die kulturelle Bildung ermöglichen sollen, werden zur Infrastruktur für ihre technologische Aushöhlung.

An der Berklee School of Music in Boston etwa gibt es mittlerweile eigene KI-Abteilungen, die an der Generierung von Musik arbeiten. Gleichzeitig gehen jedes Jahr hunderte junge Musiker:innen dort ab, mit Abschlüssen in Komposition, Producing oder Filmmusik, alles Bereiche, die zunehmend durch generative KI ersetzt werden.

Was wird diesen Absolvent:innen in fünf Jahren noch bleiben, wenn das Soundlogo, der Trailer-Score oder der Spotify-Algorithmus-Track von einem neuronalen Netzwerk ihrer Kommillitonen erzeugt wird, ohne noch Musiker dafür vergüten zu müssen? Ein System, das mit Kompositionen trainiert wurde, ohne Einwilligung, ohne Vergütung, ohne Namensnennung?

Die bittere Pointe: Die Universitäten feiern das als „Innovation“ und hoffen auf Gelder der Industrie.

Musik als Datenmüll: Die Verwertung des kulturellen Archivs

Dass KI-Systeme Musik auf Basis von mathematischen Wahrscheinlichkeiten berechnen können, ist technisch faszinierend. Aber was sie erzeugen, basiert auf Millionen bestehender Werke, meist ungefragt eingespeist, zerteilt, verwertet. Von Miles Davis bis Max Richter, von Björk bis Berio: was im Netz verfügbar ist, landet im Datentrog der Konzerne und Forschungsprojekte und wird zum “Trainingsmaterial” reduziert. Urheberrechte, eine Errungenschaft unserer Zivilisation scheinen dabei keine Rolle mehr zu spielen und wer darauf pocht wird als Fortschrittsverweigerer gebrandmarkt. Das “Recht des Stärkeren” soll sich nach dem Willen des aktuellen US-Regimes die Persönlichkeitsrechte überragen. Das gilt zunehmend für den Bereich der Künstlichen Intelligenz. Dabei ist eine Regulierung längst überfällig.

Kommerzielle KI-Systeme wie Aiva, Soundraw oder Amper Music behaupten, „eigene“ Musik zu erzeugen. In Wahrheit sind ihre Outputs ein Mosaik aus fremden Ideen. Ideen, die ursprünglich von Musikern stammen, in deren Ausbildung viel Geld, Zeit und Herzblut geflossen ist.

Anders als in der medizinischen Forschung gibt es hier keine Ethikkommission, keine Zustimmungspflicht, keine Prüfung. Die Daten sind da, also werden sie genutzt. Das Urheberrecht ist außer Kraft gesetzt und moralische Verantwortung scheint hier niemand zu kennen.

Die Institutionen, die sich in anderen Bereichen stolz auf ihre hohen ethischen Standards berufen, handeln hier wie Industriezulieferer: Sie liefern die Technologie, das Training, die Köpfe und überlassen die Verantwortung den Plattformen, die die Ergebnisse der Forschung dann auf die Menschheit loslassen, um im Rennen um die Dominanz auf dem KI-Markt die Nase vorn zu haben.

Wenn der kreative Mensch nur noch stört

Die Mär vom „kollaborativen Werkzeug“ hält sich hartnäckig. KI werde den Musiker nicht ersetzen, sondern inspirieren. Es sei lediglich ein Werkzeug oder ein Instrument wie jedes andere. In der Realität erleben wir längst das Gegenteil: Wer einen Game-Soundtrack, einen YouTube-Jingle oder eine Ambient-Schleife für die Meditation braucht, wird heute kaum noch einen echten Musiker beauftragen. Die KI produziert auf Knopfdruck, billig und ohne Ego. Ein Prompt genügt: “Erstelle mir ein Stück, das so klingt wie x mit der Stimme von y”. Fertig ist die KI-Raubkopie.

Mit dieser Entwicklung gehen die letzten lukrativen Jobs für Musiker endgültig verloren, das Berufsbild verschwindet und wird zum teuren Hobby. Studios müssen dicht machen, die gesamte kreative Branche verschwindet. Das Ende der Musik.

In dieser neuen Welt wird der Mensch nicht mehr als kreativer Motor gebraucht, sondern nur noch als Kurator, der auswählt, welche Zitate der Algorithmus neu zusammensetzen soll. Oder als Vorlagengeber, dessen Werk in Trainingsdaten zerlegt wird. Die romantische Idee des Musikers als Ausdruck einer individuellen Perspektive hat in diesem System keinen Platz mehr.

Was bleibt, ist ein industriell erzeugter Klangstrom, ein Nachhall der Musik der Menschheit, der sich perfekt in die Aufmerksamkeitsökonomie einfügt. Musik als Serviceleistung. Sound als wohlklingende Oberfläche.

Wo bleibt der kulturpolitische Aufschrei?

Dass dieser Wandel von Hochschulen mitgestaltet und unter dem Deckmantel der Forschung gefördert wird, ist keine Randnotiz, sondern der Kern des Problems. Denn diese Institutionen stehen nicht nur für Bildung, sondern auch für gesellschaftliche Verantwortung. Wenn sie sich kritiklos in den Dienst einer Industrie stellen, die kulturelle Ausdrucksformen durch maschinelle Massenproduktion ersetzt, versagen sie in ihrer Grundfunktion.

Es gibt zweifellos sinnvolle Anwendungen für KI, das Erzeugen von Musik gehört nicht dazu. Weil das kein einziges Problem löst, sondern nur unzählige weitere Probleme schafft, die wir vorher nicht hatten.

Wenn die Forschung sich mit KI beschäftigen möchte, dann doch dazu, um Krankheiten zu heilen, bessere Diagnosen zu erstellen oder das Klima zu retten. Aber nicht um kreativ arbeitende Menschen zu ersetzen. Erstens können Maschinen das nicht und zweitens ist das kein echter Fortschritt. Und das ist in der Forschung auch längst Konsens. Dazu braucht man keine neuen Studiengänge einzurichten.