# 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.
       
 (IMG) Bild: Hätte eine KI nicht besser hingekriegt: Notenblatt von Ludwig van Beethoven
       
       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“, oder
       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
       
 (DIR) [1] https://www.hmtm-hannover.de/de/aktuelles/pressemitteilungen/archiv/2024/november/artikel/die-kreative-leistung-von-ki-in-der-musikkomposition-ist-begrenzt/
 (DIR) [2] /ChatGPT/!t6046295
 (DIR) [3] /AI-Verordnung-der-EU/!5992441
 (DIR) [4] /Schwerpunkt-Kuenstliche-Intelligenz/!t5924174
 (DIR) [5] /KI-und-Journalismus/!5982562
       
       ## AUTOREN
       
 (DIR) Emmy Thume
       
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       Ganze.