KI-Musik: Warum wir die falsche Frage stellen

In einem aktuellen Interview sagte Musikmanager Chris Anokute etwas, das viele in der Branche wahrscheinlich längst wissen, aber kaum jemand offen ausspricht: Große Produzenten, darunter angeblich auch Billboard-Nummer-1-Produzenten, verwenden längst KI-Tools wie Suno. Teilweise sogar genau jene Leute, die vor einem Jahr noch lautstark gegen KI-Musik gewettert haben.

Überraschend ist das eigentlich nicht.

Wer einmal erlebt hat, wie schnell ein KI-Musiktool aus einer kleinen Idee, einer Melodie, einer Akkordfolge oder einem Textfragment einen komplett aus produzierten Song bauen kann, versteht sofort, warum diese Werkzeuge so verführerisch sind. Man spielt eine kleine Melodie ein, lädt sie hoch, gibt eine Stilrichtung vor – und eine Minute später hört man plötzlich eine Version, die klingt, als hätte ein ganzes Produktionsteam daran gearbeitet.

Natürlich nutzen Produzenten das. Natürlich nutzen Songwriter das. Natürlich nutzen es auch Menschen, die öffentlich vielleicht sagen, dass sie KI furchtbar finden.

Nicht alle. Aber viele.

Vielleicht sogar die meisten.

Denn KI ist in der Musikproduktion nicht nur ein neues Werkzeug. Sie ist ein Ideenbeschleuniger. Sie kann beim Komponieren helfen, beim Texten, beim Arrangieren, beim Ausprobieren von Stilrichtungen, beim Finden von Hooks oder beim schnellen Testen einer musikalischen Vision.

Und genau hier beginnt die große Debatte.

Ist KI-Musik Diebstahl – oder nur Lernen?

Das zentrale Argument gegen KI-Musik lautet meistens: Diese Systeme wurden mit bestehenden Werken trainiert. Also mit Songs, Stimmen, Produktionen, Texten, Stilen und Klangästhetiken echter Künstlerinnen und Künstler. Wenn daraus neue Musik entsteht, müssten die Urheber der Trainingsdaten beteiligt werden.

Rechtlich ist dieses Argument absolut nachvollziehbar. 

Aber es gibt auch das Gegenargument: Menschen lernen genauso. Jeder Musiker ist geprägt von dem, was er gehört hat. Von den Beatles. Von Queen. Von Prince. Von Daft Punk. Von Hans Zimmer. Von Hip-Hop, Soul, Techno, Jazz, Filmmusik oder Popgeschichte.

Kein Musiker entsteht im luftleeren Raum.

Wenn ich als Produzent von den Beatles gelernt habe, muss ich später nicht automatisch einen Teil meiner Einnahmen an Paul McCartney abgeben. Wenn ich durch Queen verstanden habe, wie große Chöre funktionieren, ist das noch kein Diebstahl. Wenn mich ein Song inspiriert, ist das nicht automatisch eine Urheberrechtsverletzung.

Genau deshalb ist diese Diskussion so schwierig.

Denn beide Seiten haben einen Punkt.

Ja, KI lernt aus bestehenden Werken.

Aber auch Menschen lernen aus bestehenden Werken.

Der Unterschied ist: KI macht das in einer völlig anderen Größenordnung. Sie lernt nicht von 50 Songs, sondern potenziell von Millionen. Sie analysiert nicht wie ein einzelner Mensch über Jahre hinweg, sondern verarbeitet kulturelle Muster in einer Geschwindigkeit und Tiefe, die historisch neu ist.

Und trotzdem bleibt die Frage: Reicht das aus, um jedes spätere KI-Ergebnis automatisch mit den Rechteinhabern der Vergangenheit zu verknüpfen?

Ich bin mir da nicht sicher.

Die eigentlich wichtigere Frage

Vielleicht stellen wir nämlich die falsche Frage.

Die Diskussion dreht sich fast immer darum, was rechtlich korrekt ist. Wem gehören die Trainingsdaten? Wer darf sie verwenden? Wer muss vergütet werden? Wie kann man nachweisen, aus welchen Werken ein KI-Song gelernt hat?

Das sind wichtige Fragen.

Aber es gibt noch eine andere Frage, die viel zu selten gestellt wird:

Was wäre eigentlich gut für die Zukunft der Musik?

Nicht nur: Was ist juristisch sauber?

Sondern: Welches System hilft uns als Gesellschaft, auch in Zukunft eine lebendige Musikkultur zu haben?

Denn genau dafür wurden viele unserer musikalischen Schutzsysteme ursprünglich geschaffen. Verwertungsgesellschaften wie die GEMA sollten nicht einfach nur historische Rechte verwalten. Sie sollten ermöglichen, dass Menschen, die Musik schaffen, von ihrer Arbeit leben können.

Das Ziel war nicht, dass ohnehin schon extrem erfolgreiche Kataloge für alle Ewigkeit immer weiter Geld einsammeln.

Das Ziel war: Musik als Beruf möglich machen.

Wer würde wirklich profitieren?

Und hier wird es spannend.

Wenn wir jetzt ein System schaffen, bei dem KI-Anbieter für Trainingsdaten bezahlen müssen, dann klingt das im ersten Moment fair. Aber wer bekommt dieses Geld?

Sehr wahrscheinlich vor allem jene, deren Werke am häufigsten und wertvollsten in den Trainingsdaten vorkommen: große Kataloge, große Labels, große Verlage, große Klassiker.

Also genau die Musik, die ohnehin seit Jahrzehnten läuft.

Die Beatles. Queen. ABBA. Michael Jackson. Madonna. Die großen Kataloge der Vergangenheit.

Natürlich haben diese Künstler und Rechteinhaber großartige Werke geschaffen. Ohne Frage. Aber viele von ihnen oder ihre Rechteverwerter verdienen bis heute sehr gut an diesen Songs.

Gleichzeitig kämpfen junge Musikerinnen, Produzenten, Sänger und Songwriter heute mit einer Realität, in der Streaming kaum noch zum Leben reicht. Ein Song kann hunderttausende Streams haben und trotzdem nur einen Betrag einspielen, der kaum eine Studio Rechnung deckt.

Und jetzt wollen wir ein neues System bauen, in dem ausgerechnet die alten, ohnehin wertvollen Kataloge auch noch an der KI-Zukunft mitverdienen?

Das fühlt sich für mich gesellschaftlich falsch an.

Nicht, weil alte Werke wertlos wären.

Sondern weil wir uns fragen müssen, welche kreative Zukunft wir fördern wollen.

Ein anderer Denkansatz

Vielleicht müsste man ganz anders denken.

Vielleicht sollte nicht jede KI-Nutzung automatisch dazu führen, dass historische Rechteinhaber noch reicher werden. Vielleicht bräuchte es ein Modell, das aktuelle Musikschaffende stärkt.

Zum Beispiel könnte man sagen:

Wenn KI-Systeme mit aktuellen Werken trainiert werden – etwa mit Musik der letzten zehn Jahre –, dann sollten die Urheber daran beteiligt werden. Denn diese Künstler sind mitten im aktuellen Markt. Sie versuchen gerade, von Musik zu leben. Sie stehen in direkter Konkurrenz zu den KI-Systemen, die aus ihren Werken lernen.

Bei älteren Werken könnte man anders entscheiden. Vielleicht fließt dort kein Geld mehr direkt an einzelne Rechteinhaber. Oder ein Teil geht in einen Fonds für neue Künstler, Nachwuchsprogramme, Produzenten Förderung, unabhängige Songwriter oder musikalische Bildung.

Das wäre zumindest ein Gedanke.

Denn wenn wir schon ein neues System bauen, sollten wir es nicht nur nach Besitz Logik bauen.

Sondern nach Zukunfts Logik.

Die Musikindustrie muss mehr wollen als Besitzstandswahrung

Die großen Rechteinhaber werden natürlich versuchen, ihre Kataloge zu schützen. Das ist aus ihrer Sicht verständlich. Für Labels und Verlage sind Songs Assets. Vermögenswerte. Investitionen. Rechtepakete.

Aber Musik ist mehr als ein Asset.

Musik ist Kultur.

Und Kultur lebt nicht davon, dass Vergangenheit maximal verwertet wird. Kultur lebt davon, dass Gegenwart entsteht.

Deshalb sollten wir bei KI-Musik nicht nur fragen:

Wem gehört das Material, aus dem die Maschine gelernt hat?

Sondern auch:

Wie schaffen wir ein System, in dem neue Künstler überhaupt noch eine Chance haben?

Wie verhindern wir, dass KI am Ende nur die mächtigsten Rechtekataloge noch mächtiger macht?

Und wie sorgen wir dafür, dass nicht nur die Vergangenheit bezahlt wird, sondern auch die Zukunft entstehen kann?

KI wird bleiben

Ob man KI-Musik liebt oder ablehnt: Sie wird bleiben.

Produzenten werden sie nutzen. Songwriter werden sie nutzen. Künstler werden sie nutzen. Manche offen, manche heimlich. Manche als Ideengeber, manche als Produktionshilfe, manche vielleicht auch als komplette Musikmaschine.

Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob KI in die Musik kommt.

Sie ist längst da.

Die entscheidende Frage ist, welche Regeln wir ihr geben.

Und genau hier sollten wir mutiger denken.

Nicht nur juristisch.

Nicht nur wirtschaftlich.

Sondern kulturell.

Denn vielleicht wäre ein wirklich gerechtes System nicht eines, das jeden alten Katalog noch einmal vergoldet.

Vielleicht wäre ein wirklich gerechtes System eines, das dafür sorgt, dass auch die nächste Generation von Musikschaffenden noch leben, arbeiten, experimentieren und scheitern darf.

So wie es Musik immer gebraucht hat.

Nicht nur Schutz für das, was war.

Sondern Raum für das, was kommt.

Thomas Foster

Former EPIC Records Exec REVEALS What AI Means for Artists!

Diese Themen vertiefen?

Wenn dich moderne Musikproduktion, KI-Workflows, Sounddesign und kreative Prozesse interessieren, dann schau gerne in die Thomas Foster Academy auf Skool vorbei.

Dort erwarten dich:

• praxisnahe Workshops

• echte Produktions-Workflows

• moderne KI-Tools für Musiker

• Austausch mit Produzenten und Kreativen

• eine aktive Community rund um Musikproduktion und Zukunftstechnologien

Keine Theorie.
Sondern echte Musikproduktion.

➡️ Hier gehts zur Community auf Skool