Pitchfork „0-Punkte-Warnung“: Wird die musikalische „Autorschaft“ derzeit von KI überflutet?

Wie schlecht kann ein „Album mit 0 Punkten“ eigentlich sein?

Vor kurzem erhielt das neue Album des US-Rapper Tyga, „$TARFACE“, von Pitchfork die Bewertung von 0,0 Punkten. Dies ist die niedrigste Punktzahl, die dieses für seine strenge Bewertung bekannte Musikmedium seit dem Sampler-Album „This Is Next“ aus dem Jahr 2007 erneut vergeben hat.

Obwohl Pitchfork Tyga in der Vergangenheit nicht gerade „freundlich“ behandelt hat, hat eine solche Bewertung viele Fans dennoch überrascht. Hinter der „0-Punkte-Bewertung“ ist ein weiteres Label des Albums, nämlich KI, das die eigentliche Kontroverse ausgelöst hat.

Einige Tage vor der extrem schlechten Bewertung des Albums gab Tyga öffentlich zu, dass für „$TARFACE“ KI verwendet wurde, und meinte, dies sei lediglich eine Aktualisierung der Werkzeuge zur Musikproduktion.

Heutzutage kann KI schnell Musik in verschiedenen Stilen generieren und nachahmen – was ist der unersetzliche Wert von Musikern? Und wie lässt sich der Wert des Menschen im Schaffensprozess widerspiegeln?

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Warum gab Pitchfork Tyga 0 Punkte?

Die 0,0-Punkte-Bewertung von Pitchfork für „$TARFACE“ ist keine Kritik an KI-Musik an sich.

Obwohl der gesamte Rezensionsaufsatz einen beträchtlichen Teil der Diskussion der KI widmet, beziehen sich die konkreten Kritiken tatsächlich alle auf das Album selbst. Der Autor bezeichnet es sogar als „slop-pop“, hält es für ein eingebildetes, oberflächliches und entmutigendes Werk und sagt offen: „Seine bloße Existenz macht die Welt zu einem schlechteren Ort.“

Das sogenannte „slop-pop“ macht sich darüber lustig, dass dieses Album zwar die Hülle von Popmusik trägt, aber einen billigen und minderwertigen Eindruck von „KI-Slop“ vermittelt.

„$TARFACE“ ist kein Album ohne Ambitionen. Um sein früheres Image als Rapper abzulegen, entwickelte Tyga ein vollständiges Konzept: „Was würde passieren, wenn ich selbst zu dem von Al Pacino gespielten ‚Scarface‘ werde, und ‚Scarface‘ kein Drogendealer mehr ist, sondern ein Popstar?“ Dazu entwarf er für sich selbst eine neue Identität namens „$TARFACE“ und wandte sich vollständig der Popmusik der 1980er Jahre zu.

Er suchte sogar Inspiration in Werken wie Michael Jacksons „Off the Wall“ und Princes „Purple Rain“ und fügte bewusst musikalische Elemente wie Synthesizer, retro Drum-Beats und Gitarren-Soli in diesen neuen musikalischen Kontext ein.

Das Problem liegt jedoch darin, dass Tyga nur die Popmusik der 1980er Jahre nachgeahmt hat, ohne einen eigenen Stil zu entwickeln. Noch wichtiger ist, dass er vermutlich generative KI für den Schaffensprozess oder die direkte Generierung verwendet hat, sodass das gesamte Album einen starken mechanischen Eindruck hinterlässt. Mit den Worten von Pitchfork ist es vollständig ein Produkt des „Prompt-Engineerings“, leer und ohne Seele.

Der Autor nimmt den Titel „POWERED DREAMS“ aus dem Album als Beispiel und weist darauf hin, dass sowohl das mittlere, etwas funkelnde Brummen im instrumentalen Teil als auch der absichtlich britische Akzent von Tyga beim Singen dem KI-generierten Einzeltitel „Rubberz“ von Fenix Flexin sehr ähnlich sind. Im Refrain hat sein Gesang sogar keine Anzeichen von menschlichem Atmen.

Sogar bei Titeln, die weniger von KI geprägt sind, fühlt sich „$TARFACE“ an, als wäre man in einem Film von Cobra Berg – es entsteht ein unangenehmes Gefühl, dass „etwas nicht stimmt“. Ganz zu schweigen von der sogenannten „Hommage“ an klassische Musiker, die völlig oberflächlich ist und keine wirksame Verbindung zu den Fans herstellen kann.

Pitchfork erwähnt sogar, dass Leser mit dem KI-Musikwerkzeug Treblo durch Eingabe entsprechender Prompts ähnliche Musik generieren können. Der Autor gibt an, dass er selbst einen Song generieren kann, der genau so klingt wie „$TARFACE“.

Aus dieser Perspektive lässt sich die Kritik von Pitchfork an „$TARFACE“ eigentlich auf eine einfache Frage zurückführen: Warum musste dieses Album ausgerechnet von Tyga gemacht werden? Wenn Tyga durch einen anderen Musiker ersetzt wird, der ebenfalls mit der Popmusik der 1980er Jahre vertraut ist und über ähnliche Produktionsressourcen verfügt, bleibt das Werk dennoch funktionsfähig – dann ist das Problem dieses Albums nicht mehr nur die mangelnde Qualität.

Bemerkenswert ist, dass Tyga selbst bei der Frage, ob KI für das Album verwendet wurde, immer vage geblieben ist. Zuerst deutete er an, dass das Album zu 100 % ein menschliches Werk sei, sagte er dem Magazin „People“ und nannte sehr konkrete Beispiele wie Delay-Effekte und Harmonizer. Eine Woche später, als er von dem Magazin „Vibe“ zu Fragen im Zusammenhang mit KI gefragt wurde, änderte er plötzlich seine Aussage, verglich KI-Werkzeuge mit Auto-Tune und sagte, dass „es nichts Falsches daran ist, Technologie als Werkzeug zu verwenden“, und betonte, dass KI nur an einigen Teilen des Albumproduktionsprozesses beteiligt war, während Texte und Gesang von ihm selbst erstellt wurden.

Interessanterweise ähnelt die Antwort von Tyga auch der von Fenix Flexin. Bis er von Nutzern auf Reels entlarvt wurde, behauptete auch er, dass „Rubberz“ „völlig natürlich“ entstanden sei.

Aus dieser Sicht ist das Problem von „$TARFACE“ eigentlich schwerwiegender als einfach nur „schlecht klingende Musik“. Immerhin kann Tyga als erfahrener Musiker mit über zehnjähriger Schaffenskarriere ein „schlechtes Album“ machen – aber wenn der Wert des Schöpfers in Frage gestellt wird, schadet das dem Vertrauen der Fans.

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KI kann die Autorenschaft nicht ersetzen

In den letzten Jahren ist KI allmählich von einem Experimentierwerkzeug für Musiker in den echten Schaffensprozess eingetreten. Immer mehr Musiker mit ausgereiften Schaffenssystemen beginnen, KI in das Komponieren und Texten einzubeziehen, nicht nur in den Produktionsprozessen.

YACHT gehört zu den frühen Experimentatoren. Auf dem Album „Chain Tripping“ aus dem Jahr 2019 übergab die Band 82 ihrer früheren Werke einem maschinellen Lernsystem zur Analyse, nutzte dann KI, um neue Melodien und Texte zu generieren, und filterte, modifizierte und reorganisierte die Lieder aus diesen Ergebnissen. Dieses Album wurde zwar kein Mainstream-Hit, erhielt aber Aufmerksamkeit von Fachmedien und gilt als wichtiger Fall im Bereich der KI-Musik.

Holly Herndon machte KI weitergehend zu ihrem Schaffenspartner. Auf dem Album „PROTO“ aus dem Jahr 2019 entwickelte sie gemeinsam mit ihrem langjährigen Mitarbeiter Mat Dryhurst und anderen das KI-System Spawn und ließ es durch Stimmtraining neue Klänge lernen und generieren. Spawn beteiligte sich sogar direkt an der Erstellung von Liedern wie „Godmother“ und wurde zu einem echten Schöpfer dieses Albums.

Imogen Heap wiederum entwickelte die digitale KI-Identität Mogen, die nicht nur zur Klangreplikation verwendet wird, sondern auch in Musikprojekte einbezogen wird, um Lieder zu produzieren und Stimmen zu bearbeiten.

Obwohl die drei Fälle unterschiedliche Wege verfolgen, ist die Rolle von KI in keinem von ihnen ein einfaches „Ein-Klick-Generieren“, sondern sie unterstützt Musiker dabei, bessere Musik zu schaffen.

Der Fall von Tyga ist nicht deshalb besonders, weil er KI verwendet hat, sondern weil er als Mainstream-Musiker vermutlich generative KI direkt zur Erstellung von Liedern eingesetzt hat und damit direkt auf das gestoßen ist, was das Mainstream-Musikkritiksystem am meisten wertschätzt: die Autorenschaft.

In der Vergangenheit musste ein Musiker, der Popmusik der 1980er Jahre nachbilden wollte, die Klänge dieser Ära erforschen, geeignete Produktionsmethoden finden und durch viele Versuche und Irrtümer allmählich einen eigenen Ausdruck entwickeln. Heutzutage reicht es aus, eine Richtung einzugeben, damit generative KI schnell eine große Anzahl von Stil-, Arrangement- und Klangfarben-Lösungen liefert, die dem Zielstil nahe kommen.

Wenn die Herstellung von Musik „eines bestimmten Stils“ immer einfacher wird, ist das einfache „Erstellen“ eines Liedes nicht mehr ein Ausdruck der Fähigkeit eines Musikers. Was wirklich knapp ist, ist die Fähigkeit, Werke zu schaffen, die sowohl Qualität als auch Ästhetik vereinen.

The Weeknds „After Hours“ und Dua Lipas „Future Nostalgia“ haben ebenfalls stark von Disco und Synthesizer-Pop der 70er und 80er Jahre profitiert, aber sie sind nicht bei der Nachahmung stehen geblieben. Ersterer integrierte Synthesizer und Tanzrhythmen in seinen charakteristischen düsteren R&B, letztere verpackte den Disco-Groove neu in die zeitgenössische Pop-Produktion. Die gleichen retro Elemente werden nach der Neuorganisation durch verschiedene Schöpfer schließlich zu einem ausgeprägten persönlichen Stil.

Und genau das fehlt Tyga in „$TARFACE“ wirklich.

Letztendlich ist die Frage, ob KI verwendet wird, nicht der Kern des Problems.

KI kann Musikern helfen, den gewünschten Stil zu erreichen, aber die endgültige Entscheidung darüber, wie ein Album erstellt werden soll, liegt beim Menschen. Ein Album mit Seele ist nicht unbedingt perfekt – es kann lebendig oder ungeschickt sein, aber es hat immer einige unersetzliche, unverwischbare persönliche Eigenschaften.

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Das Paradox der generativen KI

Aus der Sicht der Musikgeschichte ist die Aussage von Tyga, dass „KI nur ein Werkzeug ist“, eigentlich nicht falsch.

Die Aufnahmetechnik hat die Verbreitungsweise von Musik verändert, Drumcomputer die Rhythmusproduktion, Synthesizer die Grenzen von Instrumenten erweitert, Sampling hat bereits existierende Klänge der Vergangenheit zu neuem Musikmaterial gemacht, und Auto-Tune hat den Gesang neu gestaltet. Musik war noch nie eine Branche, die neue Technologien ablehnt – die Einbeziehung neuer Werkzeuge in den Schaffensprozess führt nicht automatisch dazu, dass Schöpfer ihren Wert verlieren.

Der grundlegende Unterschied zwischen generativer KI und früheren Werkzeugen liegt jedoch darin, dass sie versucht, die Musikschöpfung, die früher stark vom Menschen abhängig war, in einen Prozess zu verwandeln, der beschrieben, zerlegt und generiert werden kann.

In dem Gespräch „CHANEL Connects“ im Juni dieses Jahres erwähnte Thomas Bangalter, der Kernmusiker von Daft Punk, auch diesen Punkt. Seiner Meinung nach basiert die KI-Schöpfung auf Text-Prompts: Man muss zuerst das, was der Schöpfer ausdrücken möchte, in eine beschreibbare Sprache umwandeln, bevor das Modell das Ergebnis generiert.