Wenn KI entscheidet, welche Musik gefunden wird

Die nächste große Entwicklung im Bereich AI Music findet möglicherweise nicht dort statt, wo neue Songs entstehen, sondern dort, wo entschieden wird, welche dieser Songs überhaupt noch gefunden werden. Das aktuelle Upgrade von Cyanite ist dafür ein interessantes Beispiel. Das Berliner Music-Tech-Unternehmen erweitert seine AI-Music-Tagging-Technologie und macht Musik damit noch detaillierter maschinenlesbar. Songs können nach Eigenschaften wie Genre, Stimmung, Tempo, Vocals, Lyrics, Songstruktur oder möglichen Einsatzbereichen analysiert und entsprechend verschlagwortet werden.

Technisch ist das ein Fortschritt. Für eine Musikbranche, deren Kataloge durch generative KI rasant wachsen, ist eine solche Infrastruktur sogar notwendig. Denn wenn innerhalb weniger Minuten neue Songs entstehen können, lässt sich Musik nicht mehr allein über Künstlernamen, Genres oder klassische Metadaten organisieren. Die entscheidende Ressource wird zunehmend Auffindbarkeit.

Die neue Knappheit ist Sichtbarkeit

Generative KI hat die Produktion demokratisiert. Ein unabhängiger Creator kann heute ohne großes Studio, Label oder Team Musik produzieren, die technisch und musikalisch mit professionellen Produktionen konkurrieren kann. Gleichzeitig sinken die Kosten und der Zeitaufwand für die Produktion dramatisch. Das Ergebnis ist ein Überangebot.

In einer solchen Umgebung wird nicht mehr jeder gute Song gehört. Die Auswahl muss automatisiert werden. Suchmaschinen, Empfehlungssysteme und Music-Intelligence-Plattformen übernehmen einen immer größeren Teil dieser Vorauswahl. Damit verschiebt sich auch die Macht innerhalb des Musikmarktes.

Wer Musik klassifiziert, strukturiert und auffindbar macht, beeinflusst zwangsläufig deren Sichtbarkeit. Das muss nicht durch eine bewusste Benachteiligung einzelner Künstler geschehen. Es reicht, wenn die verwendeten Modelle bestimmte Signale stärker gewichten als andere. Für einen großen Rechtekatalog können bestehende Reichweite, umfangreiche Nutzungsdaten und etablierte Metadaten dabei einen erheblichen Vorteil darstellen. Ein unabhängiger Creator startet dagegen häufig mit einem einzigen Asset: seinem Song. Genau hier liegt das potenzielle Problem.

Ein neues Gatekeeping

Die Musikindustrie kennt Gatekeeper seit Jahrzehnten. Früher waren es Radiostationen, Redaktionen, Labels, DJs oder später Playlist-Kuratoren. Digitale Plattformen haben diese Gatekeeper nicht abgeschafft, sondern teilweise durch algorithmische Systeme ersetzt. AI Music könnte diesen Prozess noch weiter treiben. Wenn Maschinen Songs nicht nur empfehlen, sondern deren musikalische Eigenschaften automatisch bewerten und miteinander vergleichen, wird die technische Infrastruktur selbst zu einem Bestandteil der Musikverwertung.

Dabei geht es nicht darum, Cyanite oder andere Anbieter für diese Entwicklung verantwortlich zu machen. Im Gegenteil: Je besser Musik automatisch verstanden wird, desto einfacher kann sie theoretisch auch von kleinen Künstlern gefunden werden. Ein unbekannter Creator muss dann nicht mehr zwingend eine bekannte Marke sein, um bei einer passenden Suche aufzutauchen. Die Technologie kann also demokratisieren. Sie kann aber ebenso bestehende Strukturen verstärken. Entscheidend sind die Regeln, nach denen sie eingesetzt wird.

Für KI-Musiker wird Metadaten-Kompetenz wichtiger

Damit verändert sich auch die Rolle des unabhängigen KI-Musikers. Gute Musik zu erzeugen reicht möglicherweise künftig nicht mehr aus. Die eigene Musik muss so beschrieben und strukturiert sein, dass sie in automatisierten Systemen überhaupt eine Chance auf Sichtbarkeit bekommt. Das macht Metadaten, Kategorisierung und semantische Beschreibung zu einem neuen Teil der kreativen Wertschöpfung. Ein Song ist dann nicht mehr nur eine Audiodatei. Er wird zu einem Datensatz, den Maschinen lesen, vergleichen und einordnen können. Für Plattformen und Music Libraries ist das eine enorme Chance. Für unabhängige Creator ist es gleichzeitig ein Bereich, in dem neue Abhängigkeiten entstehen können.

Denn wer die Infrastruktur kontrolliert, über die Musik gefunden wird, besitzt einen erheblichen Einfluss darauf, welche Musik Aufmerksamkeit bekommt.

Deshalb ist die Cyanite-Meldung größer als ein neues Tagging-Feature

Das eigentliche Signal dieser Entwicklung liegt weniger in den einzelnen Funktionen von Cyanites neuem System. Es liegt in der Richtung, die sich daraus ablesen lässt. Die erste Phase der AI-Music-Revolution hat die Produktion verändert: Jeder kann Musik machen.

Die nächste Phase verändert möglicherweise die Distribution: Maschinen entscheiden zunehmend, welche Musik relevant und auffindbar ist.

Für uns ist das ein wichtiger Punkt. Wenn wir über die Zukunft unabhängiger KI-Musiker sprechen, dürfen wir deshalb nicht nur über bessere Generatoren und niedrigere Produktionskosten reden. Ebenso wichtig wird die Frage, wie offen die Systeme bleiben, in denen diese Musik anschließend entdeckt wird. Die Demokratisierung der Musikproduktion ist nur dann nachhaltig, wenn auch die Demokratisierung der Aufmerksamkeit gelingt.

Denn am Ende bringt es einem unabhängigen Creator wenig, wenn er mit KI einen hervorragenden Song produzieren kann – wenn ein Algorithmus dafür sorgt, dass ihn niemand findet. 

Wer konfiguriert also diese Maschinen? Und wer hat ein Interesse daran, welche Künstler sie am Ende promoten?