KI und Moderne Kreativität

Unser nicht-so-einzigartiger Standpunkt zur Kreativität im Zeitalter der generativen KI

Wir begannen mit der Arbeit an Just 4 Noise lange nach der Entstehung generativer Machine-Learning-Methoden und sogar noch deutlich nach dem Boom des KI-Hypes. Während die meisten Leute annehmen, dass das erste generative KI-Modell in den 1950er Jahren entwickelt wurde, argumentieren andere, dass Konzept und Erstellung der ersten Algorithmen im späten 19. Jahrhundert stattfanden. Wie auch immer man es betrachtet: Wir brechen keine neuen Pfade. Das gesagt sei, mein Team und ich sind fest davon überzeugt, dass das Ergebnis technologischer Revolutionen nicht immer eine neue, glänzende Maschine sein muss. In der Realität ist es meist das genaue Gegenteil.

Ähnlich wie bei allen revolutionären Vorgängern der letzten hundert Jahre sieht die KI-Hysterie viele Unternehmen, die große, teure und aufwändige Konstrukte bauen, die am Ende wenig Funktion erfüllen. In den kommenden Monaten und Jahren werden viele dieser Tools verschwinden, weil ihnen ein echter Zweck im Markt fehlt. Diejenigen, die übrig bleiben, werden sich vor allem auf ein reales Problem konzentrieren und die Technologie höchstwahrscheinlich nutzen, um sehr einfache Aufgaben zu lösen, die für einen Menschen sehr zeitaufwendig wären. Das ist alles — nicht mehr als ein weiterer Roboter am Fließband, der manuelle Prozesse automatisiert.

Denk an die Entwicklung moderner Musikwerkzeuge anhand eines Synthesizers. Zuerst hatten wir analoge Synths, dann digitale Synths, und jetzt haben wir neuronale Synths. Als die ersten analogen elektronischen Audiosynthesizer der breiten Öffentlichkeit zugänglich gemacht wurden, stießen sie auf massiven Widerstand aus der Musikgemeinschaft. Das Gleiche gilt für digitale Instrumente und Musikproduktionstools. Gleichzeitig haben viele talentierte Künstler diese verschiedenen Technologien angenommen, viel Zeit, Geld und Energie in sie investiert, einen Platz in ihren Workflow gefunden und wirkungsvolle Musik gemacht, die die meisten Menschen noch heute als „Klassiker" bezeichnen. Wir sehen denselben Zyklus heute, da KI-basierte neuronale Synthesizer den Markt fluten. Der Minimoog hat keine Musiker ersetzt, und das wird auch kein KI-Tool tun.

Damit sage ich nicht, dass ich KI als Technologie oder die Experten, die unglaubliche Dinge damit bauen, geringschätze. Wie der Untertitel dieses Beitrags andeutet, glaube ich auch nicht, dass ich hier etwas revolutionär Neues sage. Ich denke jedoch, dass es wichtig ist, in dieser laufenden Blogreihe darauf hinzuweisen, da es ein Eckpfeiler für uns bei Just 4 Noise ist. Wir machen keine Magie und erfinden keine bahnbrechende Technologie — wir machen eine Aufgabe einfach schneller für unsere Nutzer. Ich lüge nicht, unser Machine-Learning-Zauberer Henning macht manchmal ziemlich verrückte Dinge, die ich selbst kaum begreife, aber wir sind uns einig: Unsere Custom-Modelle dienen einem bescheidenen Zweck — unseren Nutzern Zeit und Energie zu sparen.

a small list of other audio AI tools created by the AI Musicpreneur

Wir wollen menschliche Kreativität nicht und werden sie auch niemals ersetzen können. Menschen machen sich oft Sorgen über die Aussicht, dass Roboter alle Spitzenplätze in den Charts oder in Museen einnehmen könnten, aber allein ein Blick auf reale Beispiele zeigt deutlich, dass generative KI-Modelle zur Erstellung von „Kunst" Mühe haben, den menschlichen Schöpfungsprozess zu imitieren. Stattdessen kann die Technologie bei vielen anderen Aspekten der Kreation und Selbstausdruck sehr helfen, und wir sehen viele großartige Experimente von Künstlern und Profis, die erstaunliche Dinge tun, um ihre Produktivität und Kreativität durch KI zu steigern.

Schon wieder ein Rant vorbei :) Ich hoffe, dieser war nicht allzu schmerzhaft zu lesen — und vor allem hoffe ich, dass er dir ein besseres Verständnis dafür gibt, warum und wie wir unseren Technologie-Stack einsetzen.

Wie immer — fühl dich frei, dich zu melden!

— Max (max@just4noise.com)