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Der berechnete Geschmack…

Autor: Kai Grunwitz, Geschäftsführer der NTT Ltd. in Deutschland

Schlaue Algorithmen im Musikbusiness

Mit der Künstlichen Intelligenz hat es eine besondere Bewandtnis: Schwierige Herausforderungen meistert sie oft erschreckend gut. Algorithmen schlagen uns beispielsweise im Schach- oder Go-Spiel, sie können Sprache erkennen und Tumore zum Teil besser diagnostizieren als erfahrene Ärzte. Doch zugleich scheitert die KI an simplen Aufgaben, die jedes Kind beherrscht. Will man da wirklich jede Entscheidung einem Algorithmus überlassen? Die Frage stellt sich angesichts mancher KI-Anwendung.

iGroove ist so ein Beispiel, dahinter verbirgt sich ein digitaler Musikvertrieb. Gegründet von drei Menschen, die in ihrer Zeit als Musiker schlechte Erfahrungen mit den großen Labels gemacht haben. Bei der eigenen Firma war es ihnen deshalb wichtig, eine faire Lösung für Musikschaffende zu kreieren, um deren Songs unter die Leute zu bringen. Dafür konzipierten die Jungunternehmer zunächst eine Plattform, auf der Musik hochgeladen und von den Fans direkt gekauft werden konnte. Irgendwann wurde es jedoch wegen der Kalkulation passender Vorschüsse immer wichtiger, einzuschätzen, wie erfolgreich der Künstler oder die Künstlerin wohl am Markt sein würde. Deshalb entwickelte das Team schließlich eine KI-basierte Software namens „Muse“. Sie kann zentrale Fragen beantworten: Wo steht der Künstler voraussichtlich in einem halben Jahr? Wieviel Geld wird mit welchem Song verdient? Und was sind bereits veröffentlichte Songs wert?

Technisch kann KI ihr Potenzial hier voll ausspielen. Immerhin sind die Systeme auf Basis intelligenter Algorithmen in der Lage, massive Datenmengen in kürzester Zeit zu analysieren, mit unterschiedlichsten Referenzpunkten zu korrelieren und damit belastbare Entscheidungsgrundlagen zu schaffen. Im Fall von iGroove werden beispielsweise Informationen wie die Streaming-Zahlen detailliert analysiert. Das heißt, in welchen Ländern erzielt der Künstler wieviel Abrufe, welche Songs sind in den Playlists zu finden und welche Zielgruppe erreicht die Musik erreicht. Diese Daten bilden dann die Grundlage für die Vorhersage, ob ein Song, ein Album oder ein Clip erfolgreich sein wird oder nicht. Seit einem Jahr ist das Programm im Einsatz – die Trefferquote liegt nach eigenen Angaben bei bemerkenswerten 95 Prozent.


“Bei aller Begeisterung für KI – manchmal sind technische Lösungen jedoch Segen und Fluch zugleich.”

Kai Grunwitz

Bei aller Begeisterung für KI – manchmal sind technische Lösungen jedoch Segen und Fluch zugleich. Eine Anwendung wie Muse trägt sicherlich dazu bei, dass mehr Musikerinnen und Musiker den Sprung ins Business schaffen und ermöglicht damit eine nie dagewesene Chancengleichheit. Auf der anderen Seite muss man sich die Frage stellen, welchen Stellenwert KI in unserer Gesellschaft hat oder in naher Zukunft bekommt. Denn die Technologie ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten kann. Werden einseitige Informationen zur Verfügung gestellt, erlernt die Anwendung das gleiche Denken in unbewussten Schubladen wie der Mensch. Solche KI-Bias aufgrund verzerrter Trainingsdaten führen dazu, dass Menschen etwa bei Bewerbungsgesprächen, der Beförderung oder der Kreditvergabe übergangen werden. Oder eben dazu, dass man nur noch Musik hört, die besonders gefällig ist.

Das Wunderbare an vielen Musikstücken ist doch aber, dass sie unvorhersehbar sind, überraschend, dissonant, manchmal durchaus auch herausfordernd – eben „outside the box“ gedacht und komponiert. Die klassischen Überraschungserfolge würden wohl immer weniger werden, sollte die Entscheidungsfindung auf Basis von KI-Empfehlungen im kreativen Bereich Schule machen.

Die Menschen sind zudem nicht so berechenbar, wie mancher gerne hätte. So lassen die Macher von iGroove von klassischer Musik lieber die Finger. In diesem Genre geht es in der Regel nicht um neue Kompositionen. Welche Beethoven-Aufnahme in der Zukunft wie oft gespielt wird, hat dann doch mehr mit der Medienpräsenz des Interpreten zu tun als mit genau analysierten Klickzahlen. Da hilft auch Muse nicht weiter.

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