Wendelin Bitzan

Bislang besitzt künstliche Intelligenz, die auf die Produktion von ›Musik‹ ausgelegt ist, aus meiner Sicht keine maßgebliche Bedeutung, die über bloße Spielerei hinausgeht. In den Bereichen, die mich als Lehrenden und Musikforscher am meisten interessieren – historische Satzlehre, Analyse mit Hilfe von Strategien aus der Entstehungszeit der Musik, Methodik des Musiktheorieunterrichts – hat KI nicht viel zu bieten. Zudem teile ich nicht die Ansicht, dass menschliche Kreativität potentiell redundanzgefährdet oder in ihrem Stellenwert bedroht sei, wenn es um die Generierung akustischer ›Musikaufnahmen‹ auf Grundlage von historischen Modellen der musikalischen Form, Harmonik und Stimmführung geht. Aus dieser Perspektive sind die Ergebnisse, die ich bisher erlebt habe, größtenteils flach und uninspirierend und lassen eine angemessene Realisierung wesentlicher Stilmerkmale weitgehend vermissen. Während Tools wie Suno oder Udio durchaus beeindruckende Resultate in bestimmten populären Stilistiken liefern können, scheitern sie noch spektakulär an Standardaufgaben der klassischen Satzlehre, wie etwa der Generierung eines dreistimmigen Fugenbeginns oder einer Sonatenexposition mit zwei Themen, modulierender Überleitung und plausibler motivischer Verarbeitung. Siehe diesen Link für ein Ergebnis meiner mühsamen Versuche, Suno den ersten Formteil eines klassischen Klaviersonatensatzes mit Übergang zur Oberquinttonart abzuringen.

Solange textprompt-basierte generative KI-Modelle durch solche offensichtlichen Einschränkungen gekennzeichnet sind, erscheinen sie größtenteils bedeutungslos für die akademische Lehre in den historisch fundierten Teilgebieten der Musiktheorie. Dennoch bin ich gespannt auf die Entwicklungen der nahen Zukunft. Wenn wir uns vorstellen, dass KI in der Lage wäre, etwas zu erzeugen, das wie ein idealtypisches Lehrbuchbeispiel für ein historisches Formmodell klingt – sagen wir, eine 16taktige dreiteilige Liedform oder ein schlichter Menuettsatz mit Reprise des Anfangsthemas –, könnten wir geeignetes Material für die Illustration elementarer Formfunktionen gewinnen, in Ermangelung tatsächlich existierender Musikbeispiele repräsentiert durch eine KI-Produktion, die lediglich das Modell abbildet, ohne dabei einen kompositorischen Personalstil auszuprägen. Wenn wir dieses Produkt dann mit einem tatsächlichen Werkbeispiel konfrontieren, das auf dem gleichen Formmodell basiert, aber die Gesetzmäßigkeiten des Idealtyps in vielerlei Hinsicht individualisiert oder überschreitet und erst dadurch als kreative Schöpfung erscheint, könnte ein solcher Vergleich tatsächlich einen produktiven Mehrwert bieten, indem er Studierenden ermöglicht, die Rolle formaler und satztechnischer Schemata für den Entstehungsprozess einer Komposition besser nachvollziehen und bewerten zu können.