Monat: Oktober 2025

Now that escalated quickly…

Ich habe grade das Potenzial von AI unterstützter Kreation am eigenen Leibe erfahren, und ich bin noch immer in shock: In einem Whatsapp-Gruppenchat hat eine Freundin den denkwürdigen Satz gedroppt: „Mein Mann ist auf Sylt, und ich bin über’n Dispo“. Fragt nicht, aber genau so stand es geschrieben. Wichtig daran ist eigentlich nur, dass das irgendein Satz in irgendeiner Whatsapp-Gruppe war. Ich fand das so hitverdächtig, daß ich SUNO damit gefüttert habe; und keine 10 Minuten später konnte ich bereits diesen potenziellen Chartstürmer in dieselbe WhatsApp Gruppe posten.

So ein Refrain hätte in den 90ern für einen top 40 Hit in Deutschland gereicht, und im Radio wäre es zwischen dem ganzen anderen Chart-Trash nicht groß aufgefallen. Stefan Raab hat wie einige andere eine ganze Musikindustrie-Karriere auf dieser Sorte Zeugs aufgebaut. Behaupte ich jetzt einfach mal, entrüstete Widersprüche bitte in die Kommentarspalten.

Aber damit war das noch nicht zu Ende. Die Freundin hat dann gleich noch einen Strophen-Text in der Gruppe gedroppt, den ich fix an eine andere Version desselben Refrains drangenagelt habe – et voilà! (Und ja: ihr müßt die Links klicken, weil ich zu geizig bin, für Audio- und Videointegration zu bezahlen.)

Das kann man ohne jede enthusiastische Übertreibung nur Kreation auf Speed nennen, und zwar aus mindestens vier Gründen:

1 SUPERPOWERS FÜR KAUM-WAS-KÖNNER: Das hat mir ermöglicht, Co-Creator von dieser Musik zu werden, jemandem, der etwas Vergleichbares mit klassischen Tools niemals hätte aufstellen können. Ich hatte mit 7 Jahren mal Blockflötenunterricht, das ist mein level of expertise.

2 VON MICROINSPIRATION ZUM PRODUKT IN 5 MINUTEN: Jede noch so abwegige Schnapsidee läßt sich mit Minimalaufwand auf ihre Produkttauglichkeit hin abklopfen. Hätte ich mit dieser „Idee“ ein Team von Musik-Profis beauftragt, ein Studio gebucht etc.? Nö. 

3 TURBOSPEED: Der Zeitaufwand dafür war geschätzt der hundertste Teil von dem, was jemand mit einem Profi-Ansatz dafür an Zeit aufgewendet hätte. Von Equipment, Vorbildung, Mitwirkenden etc. gar nicht erst zu reden. 

4 TONNENWEISE OUTPUT: Der Output von SUNO war jede Menge repetitives Zeug, das nicht gut genug war, nicht catchy genug, unorganisch etc, aber eben auch innerhalb von 30 Minuten diese beiden grundsoliden Nummern.

Jetzt kann man das Ergebnis schrottig finden, über den Humor nicht lachen und tausend andere Details bekritteln (Blockflötenunterricht mit 7, sag ich ja!). Man kann aber nicht darüber hinwegsehen, daß dieser mühelose Workflow und dessen beschriebene Effekte mehr als erstaunlich ist. Und das gilt eben nicht nur für generative Musik-AI.

Im Ernst: Ich kann jedem irgendwie in der Kreativindustrie tätigen Menschen nur dringend dazu raten, in dem Genre seiner/ihrer Wahl (Musik/Bilder/Bewegtbild) die dort verfügbaren generativen AI Tools mal durchzuspielen statt immer nur die Ergebnisse anzuschauen und „MEINUNGEN“ zu haben, und sich mal diesem atemberaubenden Beschleunigungseffekt auszusetzen. Husch-husch!

P.S.: MusicRadar hat grade die Info veröffentlicht, daß 2024 täglich mehr neue Musik released wird als im ganzen Jahr 1989. Und das sind noch die Auswirkungen der Digitalisierung der Produktions- und Distributionsprozesse seit den 90ern. Das ist noch gar nicht der AI Effekt: der kommt noch. 

P.P.S.: SUNO und UDIO werden zu Recht von der kompletten US Musikindustrie verklagt, weil sie ganz offensichtlich ihre Software an rechtebehafteter Musik trainiert haben, wie immer in diesen Fällen natürlich ohne zu fragen oder gar – wo kämen wir denn da hin! – zu bezahlen, weil „fair use“. Das stinkt natürlich zum Himmel.

Hervorgehoben

Die nächste Trainingsrunde: Jetzt müssen die Profis ran

Letztes Jahr habe ich mal eine obskure Firma ausgecheckt, die offensichtlich im großen Stil das Training von LLMs an jeden deutschen Muttersprachler ausgelagert hat, der irgendwie einen Internetzugang besaß (weitere Qualifikationen waren da nicht erforderlich). Das war so ein bisschen wie die „In Welchen Bildern Siehst Du Ein Fahrrad“ Puzzle, aber mit Text. Und überraschenderweise für echtes Geld. Komplett wirr und so chaotisch aufgesetzt, dass man sich nicht vorstellen konnte, wie aus so einem verkorksten Prozess irgendeine valide Information für irgendwas sich extrahieren lassen sollte, aber auch slightly unterhaltsam. Ich habe das nach zwei Stunden milden Interesses schnell meiner Tochter umgehängt, die damit ihr Taschengeld aufgebessert hat. Wenn ChatGPT also für euch manchmal wie ein 13-jähriges, sehr meinungsstarkes und dabei oft schlechtgelauntes Teenagermädchen klingt: Sorry, das war ich. 

Aber jetzt wird’s ernst! Die LLMs sind ja inzwischen offenbar mit allem trainiert, was nicht bei drei auf den Bäumen war – Internet ist alle. Benedict Evans hat grade diesen Bloomberg-Artikel verlinkt, der davon berichtet, dass OpenAI diversen Ex-Bankern 150 Dollar die Stunde zahlt dafür, dass sie OpenAI’s LLM beibringen, was da draußen im Netz nicht sowieso schon rumschwirrt. Aber Banker scheinen nicht die einzigen zu sein, die auf bisher unzugänglichen Informationen = Trainingsdaten hocken.

Wir hatten im Podcast ja mal den sehr schlauen Prof Björn Stockleben von der Filmuni Babelsberg zu Gast, der damals sehr zu meiner Beruhigung darauf hinwies, dass zwar die Regisseure, Editoren und DPs ein echtes Problem hätten, weil ihr Zeug tonnenweise und allgemein zugänglich im Netz zu finden sei und damit auch als Trainingsdaten für die gierigen Techkonzern-AIs zur Verfügung stünde; dass aber wir Producer mit unseren spezifischen Daten traditionell deutlich restriktiver umgingen – niemand kann sich bisher auf YouTube anschauen, wie man denn eine belastbare Kalkulation für drei Drehtage in Kapstadt für einen Autofilm aufsetzt. 

Das scheint inzwischen auch OpenAI oder irgendwelchen anderen Techkonzernen aufgefallen zu sein. Mein LinkedIn Channel wird seit Kurzem geflutet von „Jobangeboten“ einer Company namens MERCOR, die für AI Hersteller nach Experten aus unserer Domain sucht: Executive Producer, Film Production Specialist, Film Producer, Series Producer, Independent Filmmaker, Senior Producer, Line Producer, Producer, Screenwriter, Editor, Post Production Supervisor etc.* Worum geht’s? Darum, einer AI beizubringen, wie die genannten Jobs funktionieren. Da versucht also gerade ein AI Entwickler, im Bereich Film alles Wissen sich einzuverleiben, was er bisher aus YouTube, Netflix etc. noch nicht klauen extrahieren konnte.

Damit sind wir wieder am Anfang des Fear Cycles in Sachen AI: „How would you turn an AI model into an expert in your domain?“ ist der Titel des angedrohten AI Job Interviews. Oder anders formuliert: „Verrate uns, wie wir dich überflüssig machen können, im Internet haben wir leider zu wenig dazu gefunden“. Klingt irgendwie nach Verrat und sich-ins-eigene-Fleisch-schneiden, aber ich habe da mal ein Fax hingeschickt. Ich habe da ja schließlich einige goldene Weisheiten aus einigen Jahrzehnten gut abgehangenen Producerwissens zu bieten wie „Bleib Up Top Date damit, welches Restaurant deine Kunden wohl am Besten finden werden“ und „Immer 3% billiger anbieten als die Mitbewerber“. Mal sehen, ob sie rausrücken damit, in wessen Auftrag sie eigentlich unterwegs sind. Keeping you posted!

*Meine Lieblings-AI Gemini hat mir inzwischen verraten, daß die Company Mercor selbst wohl legit ist (mit 10 Milliarden USD bewertet; die Üblichen Verdächtigen Investoren wie Peter Thiel etc.). Aber jetzt kommt der Twist: diverse Applikanten haben bereits vermutet, daß die Ausschreibungen keine echten Jobs bewerben, sondern daß sie lediglich Mercors Interview-AI optimieren sollen. Klingt krank, aber nicht abwegig. 

**Ein weiterer Bloomberg-Artikel zum selben Thema: „Ex McKinsey Consultants are training models to replace them“