Während die Debatte um Künstliche Intelligenz in der Musikbranche immer lauter wird, konzentrieren sich viele Gespräche auf die falsche Frage: Wer besitzt einen KI-generierten Song?

Dabei liegt das eigentliche Problem ganz woanders.

Der blinde Fleck: Training statt Output

Aktuell dreht sich vieles um Urheberrecht im Output:

Klingt ein KI-Song wie ein bestehender Track?

Wurde ein Stil kopiert?

Wer ist der „Autor“?

Doch diese Perspektive greift zu kurz. KI funktioniert nicht wie ein Mensch, der sich inspirieren lässt – sondern wie ein System, das auf gigantischen Datenmengen trainiert wird.

Der entscheidende Moment ist nicht die Veröffentlichung eines Songs, sondern das Training davor.

Denn genau dort wird Wert abgeschöpft: Bestehende Musik wird genutzt, analysiert und in Modelle übersetzt – oft ohne Zustimmung oder Vergütung der Urheber:innen.

⚠️ Das Missverständnis der Branche

Ein zentraler Gedanke des Artikels bei Musically: Die Industrie behandelt KI wie eine Blackbox, deren Outputs man regulieren muss.

Doch das ist ungefähr so, als würde man bei Streaming nur über Playlists sprechen – und nicht darüber, wie Künstler bezahlt werden.

Die Wertschöpfung wurde bereits vorher verschoben.

Noch provokanter: KI-Unternehmen brauchen nicht zwingend „das gesamte Internet“, um funktionierende Modelle zu bauen. Eine kleinere, kuratierte Datenbasis könnte ausreichen.

Warum also das massenhafte Scraping?

Eine mögliche Antwort: Nicht technische Notwendigkeit – sondern strategische Absicherung.

Neue Vergütung statt alter Logik

Wenn das Problem im Training liegt, funktioniert auch die klassische Lizenzlogik nicht mehr.

Die Idee des Artikels: Weg von Einzelfallprüfungen („Dieser Song klingt wie…“) Hin zu systemischen Modellen

Zum Beispiel:

pauschale Vergütungssysteme

vergleichbar mit Abgaben auf Privatkopien

Verteilung basierend auf Nutzung von Trainingsdaten

Das würde bedeuten: Künstler werden beteiligt, bevor ein KI-Song entsteht nicht erst, wenn ein Streitfall auftaucht

Die unbequeme Wahrheit

Ohne neue Regeln entsteht ein strukturelles Problem: Künstler konkurrieren mit Systemen, die auf ihren eigenen Werken basieren.

Das ist mehr als eine Urheberrechtsfrage – es ist eine ökonomische Verschiebung.

Wert wird extrahiert → beim Training

Gewinne entstehen → bei Plattformen & KI-Anbietern

Risiko tragen → die Kreativen

Déjà-vu der Musikindustrie?

Die Situation erinnert an frühere Umbrüche:

Napster

Streaming

Plattformökonomie

Jedes Mal wurde Technologie schneller adaptiert als faire Vergütungsmodelle entstanden sind.

Der Unterschied diesmal: KI reproduziert nicht nur Distribution – sondern Kreativität selbst.

Die Frage ist falsch gestellt

Die Branche fragt aktuell: „Wie regulieren wir KI-Songs?“

Die wichtigere Frage wäre: „Wie vergüten wir den Input, auf dem KI basiert?“

Solange diese Frage unbeantwortet bleibt, wird jede Diskussion über Urheberrecht am Ende nur Symptome behandeln – nicht die Ursache. (ck)

Quelle

Music Ally: Licensing AI music: the industry is focusing on the wrong problem (2025)