KI gegen KI: Wie die Musikbranche Fake Streams bekämpfen will

Auch Musikdistributoren bauen eigene Systeme auf, die verdächtige Veröffentlichungen bereits erkennen sollen, bevor sie Rückgang auf mehrere Maßnahmen zurückzuführen sei und nicht allein auf das gemeinsam mit Mila entwickelte Machine-Learning-System. die Plattformen erreichen.

Ein aktuelles Beispiel liefert LANDR. Die kanadische Musikplattform hat ihr System zur Erkennung von Streaming-Betrug ausgebaut, das ursprünglich gemeinsam mit dem kanadischen KI-Forschungsinstitut Mila entwickelt wurde. Nach eigenen Angaben ist die Zahl der von Spotify erkannten künstlichen Streams bei von LANDR ausgelieferter Musik zwischen dem ersten Quartal 2025 und dem zweiten Quartal 2026 um 95 Prozent zurückgegangen. LANDR betont allerdings, dass dieser Rückgang auf mehrere Maßnahmen zurückzuführen sei und nicht allein auf das gemeinsam mit Mila entwickelte Machine-Learning-System. Music Business Worldwide

Vom Streamingdienst zum Distributor

Interessant ist vor allem, wo die Erkennung inzwischen stattfindet. LANDR versucht, verdächtige Aktivitäten bereits während des Distributionsprozesses zu identifizieren.

Die Systeme analysieren unter anderem Profil- und Verhaltensdaten von Accounts sowie Höraktivitäten. Hinzu kommen weitere Risikosignale: ungewöhnlich viele Veröffentlichungen in kurzer Zeit, Kataloge, die praktisch über Nacht entstehen, Gruppen von Accounts mit gemeinsam genutzten Geräten oder Auszahlungsdaten sowie Metadaten, die etablierte Künstler imitieren sollen.

Damit verändert sich die Rolle eines Distributors. Er ist nicht mehr ausschließlich die technische Schnittstelle zwischen Künstler und Streamingdienst, sondern wird zunehmend zu einer Kontrollinstanz innerhalb der Streaming-Infrastruktur.

Das ist angesichts der Masse an täglich veröffentlichten Titeln durchaus nachvollziehbar. Eine manuelle Prüfung jedes einzelnen Releases wäre bei den heutigen Volumina kaum möglich. LANDR beschreibt die ursprüngliche Situation selbst als ein „needle-in-a-haystack problem“: Verdächtige Muster mussten zunächst in einer riesigen Menge unauffälliger Daten gefunden werden. Machine Learning soll diese Suche skalierbar machen.

Der interessante Gegenspieler: generative KI

Dabei entsteht eine bemerkenswerte Dynamik. Generative KI erleichtert die Produktion und Veröffentlichung großer Mengen von Musik – und gleichzeitig formuliert deshalb das Ziel, KI zur Unterstützung menschlicher Entscheidungen einzusetzen – und nicht als automatischen Richter wird KI eingesetzt, um genau jene Muster zu erkennen, die bei massenhaften oder künstlich erzeugten Streams entstehen.

Der Kampf lautet damit zunehmend KI gegen KI.

LANDR setzt dabei allerdings nicht ausschließlich auf Machine Learning. Das Unternehmen kombiniert die Modelle mit weiteren Technologien, darunter Audio-Erkennung von ACRCloud und Ircam Amplify. Außerdem führt LANDR eine Identitätsprüfung für Accounts mit besonders hoher Veröffentlichungsaktivität ein. Künstler sollen bei der Einreichung zudem angeben, ob ein Release KI-generierte Inhalte enthält; diese Information kann anschließend über die Metadaten an Streamingdienste weitergegeben werden.

Nicht jeder ungewöhnliche Erfolg ist Betrug

Ein entscheidender Punkt ist dabei die menschliche Kontrolle. LANDR erklärt, dass ein Algorithmus lediglich verdächtige Aktivitäten markieren soll. Erst anschließend prüft das Anti-Fraud-Team die Fälle.

Das ist mehr als eine technische Fußnote. Denn ein System, das ungewöhnliches Verhalten automatisch mit Betrug gleichsetzt, könnte gerade unabhängige Künstler treffen: Ein Song kann schließlich auch ohne Manipulation plötzlich viral gehen.

LANDR formuliert deshalb das Ziel, KI zur Unterstützung menschlicher Entscheidungen einzusetzen – und nicht als automatischen Richter über Künstler und Releases.

Fake Streams sind längst ein Geschäftsproblem

Der Druck auf Distributoren wächst auch deshalb, weil künstliche Streams inzwischen direkte finanzielle Konsequenzen haben. Spotify erhebt seit April 2024 Gebühren bei Labels und Distributoren, wenn auf deren Inhalte besonders auffälliges künstliches Streaming festgestellt wird. Damit wird die Frage, wer Manipulationen erkennt und verhindert, auch zu einem wirtschaftlichen Risiko für die Unternehmen entlang der Distributionskette.

Wie relevant das Problem weiterhin ist, zeigte erst im Sommer ein Fall rund um den Song „Earrings“ von Malcolm Todd. Spotify entfernte mehr als 500.000 registrierte Streams, nachdem die ungewöhnliche Entwicklung des Songs mit Aktivitäten auf dem Prognosemarkt Kalshi in Verbindung gebracht worden war. Für eine Beteiligung des Künstlers oder seines Teams an der Manipulation gab es dabei keinen Hinweis.

Der Distributor wird zum Gatekeeper

LANDRs Entwicklung steht außerdem im Zusammenhang mit der neuen Streaming Integrity Initiative der IFPI. Die im September 2026 vorgestellte Initiative fordert von Distributoren Schutzmaßnahmen in fünf Bereichen: Verify, Vet, Act, Share und Measure. LANDR hat laut MBW Gespräche über eine mögliche Beteiligung geführt, ist der Initiative bislang aber nicht offiziell beigetreten.

Damit zeichnet sich eine neue Architektur des Streamings ab:

Künstler → Distributor → Streamingdienst

Zwischen Künstler und Plattform entsteht eine zusätzliche Ebene der Prüfung. Je mehr Musik durch automatisierte Produktions- und Distributionsprozesse entsteht, desto wichtiger wird die Fähigkeit, Herkunft, Identität und Hörverhalten voneinander zu unterscheiden.

Für Künstler kann das einerseits mehr Schutz vor Betrug bedeuten. Andererseits wächst damit auch die Zahl der Systeme, die Releases analysieren und gegebenenfalls zurückhalten oder überprüfen.

Die entscheidende Frage für die kommenden Jahre dürfte deshalb nicht nur lauten, wie viel KI-generierte Musik es geben wird. Ebenso wichtig wird sein, wer darüber entscheidet, welche Musik als authentisch, verdächtig oder manipuliert gilt – und nach welchen Kriterien.

LANDR zeigt, wohin die Reise gehen könnte: Die erste Verteidigungslinie gegen Streaming-Betrug befindet sich möglicherweise schon bald nicht mehr beim Streamingdienst, sondern vor dem Upload.

(Quelle: Music Business Worldwide)