KI und Jobs: Der Schlüssel liegt in der Verbindung aus Mensch und Maschine

Automatisierungen. Nehmen sie uns™ die Jobs weg, Musik-Edition:

Eric Eitel und Julia Schneider schreiben lesenswert auf 1e9 über Musik von Algorithmen und was da noch mitschwingt (pun intended):

Insbesondere Funktionsmusik, damit meinen wir nicht nur die oft kolportierte „Fahrstuhlmusik“, sondern Musik für Film, TV und Games (auch Sync-Musik genannt), aber auch generische Unterhaltungs-Musik, könnten zukünftig größtenteils von KI-Systemen produziert werden. Eine Fußnote wäre in diesem Zusammenhang,dass Warner Music kürzlich das KI-Musik-Startup Endel gekauft hat, um von der KI komponierte Produktionen zu veröffentlichen.

Entsprechende Angebote entstehen und entsprechende Social Networks sind interessiert:

Wer beispielsweise auf der Suche nach Hintergrundmusik für ein Video ist, konnte bis vor Kurzem auf Jukedeck 1 eine Stimmung und eine Länge eingeben – beispielsweise „Pop“, „Melancholisch“ und „15 Sekunden“ – und die KI lieferte in wenigen Augenblicken den passenden, selbstkomponierten lizenzfreien Song. Kein Ärger mehr mit dem Urheberrecht – und das für gerade mal für ein paar Cent! Das interessierte auch ByteDance, den chinesischen Entwickler der bei Teenagern hoch angesagten Videoplattform TikTok, der Jukedeck folgerichtig vorigen Monat aufkaufte. Der Dienst ist derzeit offline; Alternativen wie amper 1 oder Amadeus Code 1 bieten nahezu identische Dienste für ähnlich kleines Geld. […]

Eitel und Schneider erfassen den sozialen Kontext, der bei der KI-Debatte allzu schnell ausgeblendet wird:

KI kann also kreativ sein, insofern sie überraschende Variationen von Songs erschaffen kann; diese werden aber nicht unbedingt vom Menschen auch als kreativ und als Kunst akzeptiert, weil der soziokulturelle Kontext fehlt. Und dieses Beisteuern des soziokulturellen Kontextes für eine wegweisende Musikkomposition sehen wir auch in der nächsten Zukunft bei uns Menschen.

Musik ist -mal mehr, mal weniger- Mathematik. Bei Musikarten, bei denen es sich anbietet, haben Algorithmen längst ein Zuhause gefunden. Autechre unter anderem setzen seit längerem auf Algorithmen verschiedenster Arten. Drillcore (Aphex Twin, Squarepusher) wird auch halbautomatisiert geschrieben. (Man kann sich das in etwa so vorstellen, wie wenn man mit einem Stift mit mehreren Minen gleichzeitig zeichnet.)

Auszüge aus einem Interview mit dem Avantgarde-Duo Autechre:

Their studio set-up or system varies from album to album but is a labyrinth of possibilities relying on self-written mathematical algorithms that induce their sounds and rhythms to behave in specific yet experimental ways after Autechre manipulate a massive range of parameters.

und weiter:

One final question was whether Autechre could trace any influences emerging from their matrix and maze of processors and algorithms. Sean is at a loss to commit an answer. “I couldn’t really tell you,” he says. “It’s getting more and more blurred. It’s so far away from what I really have a passion for. Well, it is and it isn’t. I don’t own a single record that sounds like ‘Oversteps’.”

Der Schlüssel liegt, wie immer, in der Verbindung aus Mensch und Maschine.

Ich hatte das Ende letzten Jahres in einem Interview zur Zukunft der Arbeit bereits angerissen:

Ist es sinnvoll, Systeme zu behindern, die Ärzten helfen, frühzeitig Krebs zu erkennen, weil sie autonom dank Machine Learning eine hohe und zum Teil sogar bereits höhere Trefferquote haben als Ärzte? Natürlich nicht. Möchte irgendjemand von einer Maschine diese Diagnose oder diesen ersten Verdacht hören? Das darf bezweifelt werden.

Mensch und Maschine.