Rein bzw. überwiegend KI-generierte Musik soll nicht in die offiziellen Charts gelangen. KI als Werkzeug bleibt dagegen erlaubt – entscheidend ist, dass der Track im Wesentlichen menschlich geschaffen wurde, der verwendete KI-Dienst rechtmäßig arbeitet und keine Urheber-, Persönlichkeits- oder Manipulationsprobleme bestehen.

Australien geht dabei besonders konkret vor: KI-generierter Leadgesang oder wesentliche KI-generierte musikalische Bestandteile können einen Titel aus den Charts werfen; KI im Produktionsprozess bleibt dagegen zulässig. ARIA kann Titel sogar nachträglich entfernen und Auszeichnungen aberkennen.Meine Prognose: Das dürfte weltweit erst der Anfang sein. Wir rechnen weniger mit einem generellen Verbot von KI-Musik als mit einer klareren Unterscheidung zwischen „AI-generated“, „AI-assisted“ und vollständig menschlich geschaffener Musik. Charts, Streamingdienste und Awards werden zunehmend nach dem menschlichen Kreativanteil unterscheiden.

Die nächste große Auseinandersetzung dürfte sich um die Trainingsdaten der KI-Modelle drehen: Wurden die verwendeten Songs und Aufnahmen rechtmäßig lizenziert? Und wie lässt sich bei hybriden Produktionen überhaupt noch eindeutig feststellen, was Mensch und was Maschine geschaffen hat? Langfristig könnten daraus sogar eigene KI-Musik-Charts entstehen.

Mit einer neuen In-App-Funktion können Nutzer Songs direkt in der App remixen – allerdings nur auf Basis von Titeln, die von den Künstlern zuvor freigegeben wurden. Die Remixe bleiben rechtlich sauber eingebunden: Die Originalkünstler behalten ihre Rechte und werden für jede Nutzung entsprechend vergütet.

Das Feature soll zunächst in Frankreich starten und in den kommenden Monaten international ausgerollt werden. Ziel ist es, Fans stärker in den kreativen Prozess einzubinden und neue Formen der Interaktion zwischen Artists und Publikum zu schaffen.

Hintergrund: Musikindustrie will Schutz der Rechte von Künstlern und Labels sicherstellen.

Das betrifft AI-generierte Musik, Audio-Tools, Sampling und Training von Machine-Learning-Modellen. (musicbusinessworldwide.com)