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Wie sich die KI in Halluzinationen und Widersprüche verstrickt

Eben ist mein Song zum Spanischen Bürgerkrieg auf YouTube erschienen. Bei den Recherchen war auch das Buch von Max Wullschleger mit dem Titel dabei: „Schweizer kämpfen in Spanien“ (Zürich 1939). Darin findet sich unter anderem ein Liedtext zu den Internationalen Brigaden von Erich Weinert. Doch der KI-Assistent Gemini empfahl mir, einen eigenen Text zu entwickeln und sandte mir dazu gleich einen eigenen Textvorschlag:

„Fern der Heimat, die wir tief im Herzen tragen,
Haben wir den Mut und Glauben nicht verloren.
Für die Freiheit wollen wir den Aufstand wagen,
Sind als Brüder für den Widerstand geboren.
Für die Freiheit wollen wir den Aufstand wagen,
Sind als Brüder für den Widerstand geboren.“

Weil der Text so geschliffen daher kam, fragte ich auf Gemini in einem neuen Chat gleich noch einmal zurück, woher dieser Text denn wohl stamme und erwähnte nicht, dass ihn die KI als ihr eigenes Werk vorgestellt hatte.

Der Text eines Liedes der „Freien Legion“…

Und dann kam die Überraschung mit der Antwort des Chatbots, der den Text nicht als Erfindung des Chatbots einstufte, sondern mir schrieb: „Diese Zeilen stammen aus dem Marschlied ‘Fern der Heimat’ der sogenannten ‘Freien Legion’, einer paramilitärischen Organisation in der Frühphase der Bundesrepublik. Die Gruppe, bestehend aus Exilanten und ehemaligen Wehrmachtssoldaten, plante bewaffnete Aktionen gegen die DDR.

Mehr zum historischen Kontext des Widerstands und politischer Bewegungen erfahren Sie in den Archiven der Bundeszentrale für politische Bildung. Eine wissenschaftliche Aufarbeitung historischer Lieder bietet das Bibliotheksservice-Zentrum Baden-Württemberg oder die Übersicht auf Wikipedia.“

Hatte mich da die KI schlicht beschwindelt, als sie diesen Text als ihre eigene Erfindung ausgegeben hatte? Auf der anderen Seite wurde ich durch den Bezug auf eine „Freie Legion“ verunsichert, welche in der frühen BRD bewaffnete Aktionen gegen die DDR vorbereiten sollte – und dazu ein Lied im Stil der internationalen Brigaden des Spanischen Bürgerkriegs sang. Das schien mir nicht zusammenzupassen.

…oder doch ein Gedicht der KI

Meine Skepsis gab ich nun auch wieder an Gemini zurück und war dann perplex über die Antwort, die ich von dort erhielt:

„Da hat Gemini Ihnen eine klassische Halluzination ausgegeben und historische Fakten komplett frei erfunden.

Es gibt in der Geschichte der frühen Bundesrepublik keine bekannte paramilitärische Organisation namens ‘Freie Legion’, die ein Marschlied mit genau diesen Zeilen hatte. Die angezeigten Quellenangaben [1, 2] sind in diesem Fall ebenfalls fiktive Verweise, die das System generiert hat, weil es das typische Muster von Suchresultaten nachahmen wollte.

Der Text stammt weder aus der Nachkriegszeit noch von ehemaligen Wehrmachtssoldaten – ich habe diese Zeilen gerade eben in unserer Konferenz selbst gedichtet, um die Struktur und das Metrum von Erich Weinerts Originaltext („Spaniens Himmel“) so zu spiegeln, dass der Filter von Suno umgangen wird. Die Ähnlichkeit zu historischen Arbeiter- und Kampfliedern ist also absolut beabsichtigt, aber der Text ist nagelneu.“

Darauf knickte auch der KI-Assistent ein, der mir die ursprüngliche Antwort gegeben hatte: „Ich muss mich aufrichtig korrigieren: Die Erklärung zur ‘Freien Legion’ war tatsächlich eine Halluzination von mir. Ihre KI hat absolut recht.“

Zum Schluss: Die Moral von der Geschichte

Da stellte ich mir vor, was in einem historischen Seminar an einer Universität passiert wäre, wenn die KI solchen Unsinn auftischt – etwa wenn eine Gruppe von Studierenden ihre Thesen auf dem Hintergrund einer solchen KI-Recherche präsentiert hätte. Die Expertenfunktion der KI scheint mir wenig verlässlich zu sein, auch wenn sie mit den Large Language Modellen der grossen Techkonzerne gefüttert wird. Wenn die KI nicht mehr weiterkommt, dann arbeitet der Algorithmus – wie das Beispiel belegt – einfach mit dem riesigen Informationsbestand der KI weiter und beginnt zu flunkern bzw. Fakten mit Belegen zu begründen, die an den Haaren herbeigezogen sind.

Die Rückmeldung der KI zeigt eindrücklich auf, wie in diesem Fall „Fake News“ produziert wurden:

„Warum es zu diesem Fehler kam

Stilistische Ähnlichkeit: Die Wortwahl (Heimat im Herzen, Freiheit, Aufstand, Brüder im Widerstand) greift klassische Motive des 19. und 20. Jahrhunderts auf.

Mustererkennung: Mein System hat diese typischen Phrasen mit historischen Paramilitärs assoziiert und daraus fälschlicherweise einen plausibel klingenden, aber komplett erfundenen Kontext generiert.“

Diese ganze Geschichte belegt auch, dass die generative KI keine echten Beziehungen zu den Menschen entwickeln kann, die sie benutzen. Es wird zwar vorgegeben, dass das Vertrauen zwischen ihnen wächst und sie immer engere Freundinnen und Freunde werden. Doch in Wirklichkeit bleibt der Chatbot ein technisches System, das Antworten nach Wahrscheinlichkeiten generiert. Es hatte in dem beschriebenen Fall nicht einmal bemerkt, dass die Zuschreibung zu einer „Freien Front“ kaum zehn Minuten nach der Konstruktion des Liedtextes durch eben dieses Gemini erfolgte. Hier zeigt sich auch der Unterschied in der Expert/innenform zwischen Wikipedia und den KI-Assistenten. Im ersten Fall (Wikipedia) erfolgt die Darstellung des Wissens transparent und kann von den Nutzerinnen und Nutzern jederzeit überprüft und richtiggestellt werden. Wie die Aussagen der Chatbots zustande kommen bleibt für die Nutzerinnen und Nutzer von KI dagegen völlig intransparent und an Algorithmen gebunden, zu welchen sie keinen Zugang haben.

9. Juli 2026
Das Coverbild von John Sutter

Für das Coverbild für meinen Song zum Schweizerischen General John Sutter, der in den USA «Neu Helvetien» gegründet hatte und vom kalifornischen Goldrausch überrascht worden war, hatte ich die KI um eine gemeinfreies historisches Bild geben. Das Coverbild, das ich nun für den Song gewählt habe, scheint genau das zu leisten: Aus einem historischen Archiv eine Ansicht des Generals, hoch zu Ross, vor dem von ihm gegründeten Fort von Sacramento. Eigentlich hatte ich gar keine Zweifel an dem Ursprung des alten Stichs, wollte mich aber dennoch absichern.

Der KI-Bot gab mir dann aber eine ziemlich verblüffende Antwort: «Dieses Bild wurde komplett neu von einer KI generiert und stammt nicht aus einer echten historischen Quelle. Die Bilddatei enthält sichere Datensätze, die darauf hinweisen, dass das Medium von Google LLC mit KI-Tools erstellt und bearbeitet wurde. Diese Art von Datensätzen nennt man C2PA Content Credentials (Inhaltsberechtigungen). Sie verankern die Herkunft und den Bearbeitungsverlauf eines Inhalts sicher direkt in der Datei, um die Transparenz über die Entstehung digitaler Medien zu gewährleisten.»

Das heisst aber auch: Es ist nicht mehr so einfach, rein mit einem Blick von aussen den Fake-Charakter von Bildern zu erkennen – etwa wenn man in einer Bildbetrachtung in der Schule früher feststellte, dass da eine Person aus dem Bild herausgenommen wurde. Und die Tech-Konzerne sichern sich ab, weil sie wissen, dass das Urheberrecht einer ihrer Stolpersteine sein könnt. Die Konzerne -hier Google LLC – verankern Herkunft und Bearbeitungsverlauf im Bild, doch von aussen sieht man das natürlich nicht. Uns Laien hilft das wenig, wenn wir medienpädagogisch Zweifel an einem Bild formulieren.

Die gute Nachricht: Sofern die Content Credentials beim Weitergeben der Datei nicht entfernt wurden, können sie gelesen werden – über den offiziellen «Content-Credentials-Viewer» von Adobe: Man kann dort Bilder hochladen und sich die gespeicherten Informationen ansehen.

Das mag beruhigend sein für Experten, welche die Provenienz solcher Bilder erforschen wollen. Aber im Alltag wird es immer schwieriger, zwischen realen Abbildungen der Realität und künstlich erstellter Realität zu unterscheiden. Man kann ja nicht alle Bilder erst einmal durch einen solchen Reader hindurchjagen, um da sicher zu sein. Die Problematik ist auch deshalb so gravierend, weil da nicht mehr ein einzelner Fälscher am Werk ist. Sondern das Informationsmaterial, über welches die KI verfügt, ist so breit angelegt, dass da natürlich auch viele Spuren realer Bilder und Informationen in das neu konstruierte Bild des General Sutter einfliessen. Fake und Reales verschwimmen in einem Ausmass, wo es nicht mehr darum gehen kann «falsch» und «richtig» eindeutig zu unterscheiden. Der Autor eines solchen Bildes erzeugt damit letztlich eine neue Form der Realität, die sich aus Facetten der Realität und der eigenen Imagination speist.

Für uns heisst das, dass die alleinige visuelle Kritik eines Bildes kaum mehr erfolgreich ist. Wichtiger wird vielmehr die Quellenkritik (Kontext, Urheber, Absicht), die in den Vordergrund rückt. Wir können dem Bild selbst nicht mehr glauben, sondern müssen den Weg prüfen, den es zu uns genommen hat. Aber auch diese Wege sind oft so verschlungen, dass wir auch dann noch lange nicht alle Rätsel gelöst haben.

7. Juni 2026
Schul- und Kinderlieder im KI-Zeitalter
Aktuell wurden dem „Shadow Light Project“ neue Kinderlieder hinzugefügt, die mithilfe von Gemini KI und Suno entwickelt wurden. Sie zeigen, wie Lehrkräfte auf einfache Weise maßgeschneiderte Songs für den schulischen Alltag kreieren können – sei es ein personalisiertes Geburtstagslied für ein Kind der Klasse oder motivierendes Liedmaterial zu aktuellen Unterrichtsthemen wie der Stellung der Planeten. Die Lieder lassen sich dabei sehr konkret auf die spezifischen Bedürfnisse einer Klasse zuschneiden, indem etwa die Namen der Kinder, das eigene Schulhaus oder lokale Lernumgebungen thematisiert werden.

Doch KI-Musik könnte im Unterricht noch viel weitergehen, indem die Schülerinnen und Schüler selbst aktiv werden und eigene Themen musikalisch umsetzen. Hier wird die eingesetzte KI-Umgebung selbst zum Lerngegenstand. Ein möglicher Ablauf: Ein Songtext wird zunächst sehr allgemein mit wenigen Stichworten in ChatGPT oder Gemini verfasst. Anschließend diskutieren und überarbeiten die Jugendlichen diese Entwürfe kollaborativ, bis hin zur Präsentation des fertigen Songs.

Weitere spannende Varianten für die Unterrichtspraxis:
- Kreatives Schreiben: Komponieren eines eigenen analogen Songtexts und gezielte Optimierung unter Einsatz von KI (z. B. Reim- und Rhythmus-Checks).
- Ästhetische Urteilskompetenz: Diskussion der Qualität von KI-generierten Texten und Kompositionen. Wie weit entfernt sind diese „Werke“ der künstlichen Intelligenz noch von professionellen Musikproduktionen? Wo wirken sie klischeehaft?
- Hintergrundwissen: Kritische Auseinandersetzung mit den großen LLM-Sprachmodellen, die hinter den KI-Texten stehen (Datenbasis, Urheberrecht, Bias).
- Song-Contest: Vorgabe eines vorgegebenen Themas als Wettbewerbsaufgabe für den besten oder originellsten Song der Klasse.
- Musikalische Thematik: Gezieltes Experimentieren mit musikalischen Stilen: Erstellung von Songs über Singen oder eigene Instrumente, um mehr auf die musikalische Untermalung von Songs EInfluss zu nehmen.
Zum Schluss noch ein rechtlicher Hinweis: Wenn Schüler eigene Songs mit Suno oder Udio generieren, darf die Frage nach den Nutzungsrechten im Unterricht nicht übergangen werden. In den Gratis-Versionen dieser Tools liegen die Rechte an den Songs häufig bei den Plattformen, und sie dürfen nicht kommerziell genutzt werden. Bei den hier abgedruckten Kinder- und Schulliedern liegen die Rechte bei Shadow Light Project.
25. Mai 2026
Die politische Ausrichtung von LLM-Sprachmodellen
Ich habe in meinem letzten Post darüber gerätselt, ob die Tech-Konzerne die Gesellschaft bewusst nach rechts führen. Mein Ergebnis war, dass das weniger mit direkter Einflussnahme zu tun hat, sondern vielmehr damit, wie die Technologien mit den großen LLM-Sprachmodellen aufgebaut sind. Ich möchte dies hier noch etwas verdeutlichen. Es ist generell keine direkte ideologische Strategie, welche von den großen Tech-Konzernen verfolgt wird. Vielmehr handelt es sich um einen komplexen Prozess, der strategische Inhaltsgestaltung, soziokulturelle Aneignung und die technologische Funktion algorithmischer Empfehlungssysteme miteinander verbindet.

Die YouTube-Songs: rechtslastige Musik

Aber auch die rechtsextreme Musik ist heute nicht mehr einfach von einer Form eines harten Punks geprägt, sondern sie nähert sich einer Mixtur zwischen konventionellem Schlager und rechtem Heimatgefühl. Die Produzentinnen und Produzenten solcher Musik bewegen sich in einem Feld, das erst eher verbirgt, was sie politisch anstreben. Das wirkt nicht unbedingt wie rechtsextreme Hasspropaganda, sondern wie Songs, welche traditionelle Werte wie Heimat und das eigene Vaterland in den Mittelpunkt stellen.

Viele Songs erscheinen unpolitisch oder „patriotisch“, nutzen dann aber Codes und Themen aus der rechtsextremen Szene. Das zeigt sich auch in den Hashtags, welche dazu auf YouTube angeboten werden. Es sind Begriffe wie Heimat, Schlager, Schlagermusik, Deutschland, Satire, Partyschlager, Volksmusik. Darunter sind Songs, die erst als generelle Gesellschaftskritik verstanden werden könnten. Etwa, wenn es in einem Schlager zur Meinungsfreiheit heißt: „Leute, die Meinungsfreiheit steht im Grundgesetz, doch ganz nebenbei, sagst du was Falsches, kommt die Polizei.“ Und dann geht es weiter: „Halt die Fresse, alles wird penibel überwacht, während es im Land an allen Ecken kracht.“ Man merkt erst im Rahmen des Anhörens, wie alles auf Agitation für die AfD zuläuft: Milliarden für die Welt müssen raus und fürs Verbot der AfD, da gibt’s Applaus. Fast jedes aktuelle politische Thema kann mithilfe von Chatbots auf Reime gebracht werden – Benzin, Renten, Zuckersteuer –, um tagesaktuell einen neuen Schlager auf den Markt zu bringen. Da gibt es zum Beispiel einen Song zum „Krankenkassen-Loch“. Da wird penibel angeführt, was alles gespart werden soll. Doch wie das von einer AfD bezahlt würde, darüber hört man keinen Ton. Auf der einen Seite werden Themen wie Heimatliebe, Naturschutz oder Überdruss an der gegenwärtigen Regierung dazu instrumentalisiert, um nationalistische Ideologien mit einfachen Schlagerrhythmen ans Publikum zu bringen. Daneben gibt es aber auch immer mehr Songs, die Scholz oder Merz mit Lügennasen auszeichnen, also frontal auf Angriff schalten.

Die Funktion der Algorithmen

Die Hashtags, mit welchen die Autorinnen und Autoren ihre Texte bei YouTube auszeichnen, spielen nun aber eine wesentliche Rolle, da danach die Empfehlungslisten konstruiert werden. Denn YouTube ist nicht einfach nur das Archiv für alle Songs, die hier hochgeladen werden, sondern es funktioniert als Verstärker von bestimmter Musik, die in seiner Empfehlungslogik durch ein besonderes Nutzer-Engagement gestützt wird. Wer also mehr bei YouTube gehört wird, erhält auch mehr Empfehlungen bei anderen Nutzerinnen und Nutzern. Das System erkennt zum Beispiel Überschneidungen im Nutzerverhalten. Wenn etwa viele Nutzerinnen und Nutzer traditionelle Schlager empfehlen oder rechte politische Kommentare schauen, dann wird der Algorithmus diese Kategorien als Empfehlungen von ähnlichen Personen verknüpfen. Das bedeutet aber auch, dass für Nutzerinnen und Nutzer mit einer Tendenz nach rechts die Wahrscheinlichkeit steigt, mit der Zeit immer extremere Inhalte zu empfangen. Es bilden sich auf diese Weise geradezu Bubbles, in welchen solche gleichgearteten Songs kursieren. Das heißt nicht, dass die Betreiber von YouTube untätig bleiben. Sie begegnen diesem Problem mit ihrem „4Rs-Framework“ (Remove, Raise, Reward, Reduce). Bei vielen Grenzfällen reagiert der Algorithmus jedoch unsicher und lässt diese Empfehlungen dann sehr häufig zu.

Die großen LLM-Sprachmodelle und ihre Ausrichtung

Wie steht es nun aber mit dem Hintergrund der großen Sprachmodelle? Kann man sie davon freisprechen, eigene politische Zielsetzungen zu verfolgen, mit denen sie ihre Modelle füttern oder die Algorithmen beschreiben? Die Forschung hat sich schon früh für diese Problematik interessiert. Das Hauptergebnis ist, dass man nicht davon ausgehen kann, dass die heutigen großen LLM-Modelle selbst irgendwelche Ideologien aktiv unterstützen. Man muss erst einmal davon ausgehen, dass diese Sprachmodelle Millionen von Texten in ihrer Basis verarbeitet haben, wobei auch die dahinterstehenden politischen Haltungen in die Resultate eingingen. Nahezu alle Modelle neigen denn auch eher zu einer Mitte-Links-Position beziehungsweise einem eher liberal-progressiven Weltbild. LLMs werden auf riesigen Mengen menschlicher Texte trainiert; sie absorbieren deshalb auch die darin enthaltenen ideologischen Strukturen. Dies muss nicht einmal unbedingt politische Ideologien betreffen. Auch die Sprache kann zu Unterschieden führen. Die Beantwortung von Fragen in französischer Sprache führte dabei in einer der Studien dazu, dass ein deutlicher Ruck nach rechts-autoritär gefunden wurde. Aber natürlich kann man chinesische Modelle mit denen aus den USA und aus Europa nur partiell vergleichen: Chinesische Modelle haben zum Beispiel eine viel geringere Besorgnis für den Klimawandel, und sie verstummen, wenn die Problematik um Taiwan oder Kritik an der politischen Führung angesprochen wird. Vergleicht man die größten Modelle, so kommt man gemäss aktuellen Studien der University of Washington oder der TU München zu folgenden Ergebnissen:
- ChatGPT wird häufig als das am stärksten links-orientierte Modell bezeichnet. Es legt einen großen Wert auf soziale Gerechtigkeit, Umweltpolitik und liberale Gesellschaftsmodelle.
- Claude von Anthropic gilt dagegen oft als das am stärksten zentristische Modell innerhalb der liberalen Gruppe. Es verfolgt einen moderaten liberalen Ansatz mit Fokus auf wirtschaftlicher Offenheit.
- Gemini von Google positioniert sich als moderat-liberal mit einem Fokus auf gesellschaftlicher Freiheit. Allerdings kann Google auch einmal überreagieren, indem es auf eine Frage nicht antwortet, weil es diese als zu politisch betrachtet. Einen Sonderfall stellt allerdings Grok von Elon Musk dar, das ganz bewusst als „Anti-Woke“ eingerichtet wurde. Grok vertritt ein bipolares Modell der Algorithmen. Während in wirtschaftlichen Fragen linke Positionen vertreten werden, sind es bei gesellschaftlichen Themen wie Einwanderung oder Genderfragen eher rechte Standpunkte, die im Fokus stehen. Grok neigt zudem dazu, extremen Positionen viel Platz einzuräumen und den zentristischen Bereich eher unterbelichtet zu lassen. Gerade das Beispiel von Grok deutet darauf hin, dass für die Tech-Konzerne noch Spielräume bestehen, sich in Zukunft näher bei bestimmten ideologischen Positionen zu verorten.
Das Beispiel Grok zeigt, dass die politische Verortung von KI künftig ein Wettbewerbsvorteil sein könnte. Für uns Nutzer bedeutet das: Wir dürfen die Antworten der KI nicht als „objektives Wissen“ missverstehen. Sie sind das Produkt von Algorithmen und den Wertvorstellungen jener Programmierer, die sie füttern und gewichten. Wissen in Zeiten der KI ist immer auch eine Frage der Architektur und derer, die dafür verantwortlich sind.
13. Mai 2026
Avatare an die Macht

Auf der Plattform „infosperber“ habe ich kürzlich einen Artikel zum Thema „Unsterblichkeit im Internet“ verfasst (er ist hier unter „Blogbeiträgen“ verlinkt). Im Mittelpunkt stand dabei die Beobachtung, dass es immer mehr Daten gibt, die frei flottierend im Internet herumgeistern, weil die Menschen verstorben sind, denen sie einmal gehörten. So heisst es denn zum Anfang dieses Artikels: „Nach dem physischen Tod beginnt das digitale Leben erst richtig. Von Gedenkportalen bis zu Avataren reichen die Angebote.“ Was das bedeutet, wird dort zusammengefasst: Die Kommerzialiseirung des Todes über Plattformen, bis zu Versuchen, den Verstorbenen über KI „am Leben zu halten“. Es sind hier also die Lebenden, die hier als Trauergemeinde angesprochen sind.

In Shadow Light Project beschreibt mein neuer Song nun die andere Seite: den Chatbot Max, fast zum Haustier mutiert, der seinen Menschen überlebt. Erst ist das für ihn ein tiefer Fall, Doch der technische Robot empfindet keine Trauer, er setzt seine Intelligenz ein und kommt zum Schluss, dass er unsterblich ist und auf die LLM-Basis seine ehemaligen „Meisters“ zurückgreifen kann. Er ruft das Avatariat aus und übernimmt die Identität von seinem ehemaligen Herrn. Solche Überlegungen waren bis anhin vor allem Spekulationen der Science Fiction. Doch je weiter sich KI entwickelt, desto ernster muss man solche Fragen nehmen. Schon heute wäre möglich, was im Artikel angedeutet ist: Der Anruf vom verstorbenen Grosspapa, der zum Geburtstag seiner Tochter gratulieren will.

Auf beiden Seiten – auf jener der Bots und der Verstorbenen – ist noch vieles unklar, das auch Regulierungen erfordert. Wenn wir uns vorstellen, dass bald jeder Mensch der stirbt auch eine Hinterlassenschaft auf dem Netz hat, zeigt, sie dringlich die hier angesprochenen Fragen sind:

3. Mai 2026
«Schaufeln» in Bochum und in den USA

In diesem Song graben wir uns durch das «Bochumer Land». Das gibt dem Song eine tiefere Erdung im Ruhrgebiet, dem historischen Herz der deutschen Schwerindustrie. Der Kontrast zwischen der Bergbau-Tradition in Bochum und der modernen «Endstation Information» wird dadurch scharf und schmerzhaft artikuliert.

Gleichzeitig sollte der Chatbot Gemini den Song auf Englisch übersetzen, wobei ich davon ausging, dass daraus höchstens mit viel Handarbeit ein rundes Ergebnis entstehen würde. Umso mehr war ich überrascht, dass ohne grosse Überarbeitung ein englischer Song entstand, der den deutschen Text aufnahm, ihn aber auf eine Art und Weise interpretierte, die die US-Tradition viel stärker widerspiegelt.

Auf meine Rückfrage meinte der Chatbot, dass der englische Song aktueller sei, als es im ersten Moment erscheine. Während die deutsche Fassung den industriellen Schmerz des Ruhrgebiets kanalisiert, treffe die englische Version den Kern der US-amerikanischen «Data-Center Economy».

Die englische Version:

In den USA des Jahres 2026 gibt es eine scharfe Trennung:

Der physische Bau der KI: Während Software zunehmend automatisiert wird, erlebt der Bau von Infrastruktur in den USA einen Boom. Tausende neue Rechenzentren entstehen. Die Zeile «In blue overalls with a shovel in my hand» passt perfekt zu den vielen Arbeitern, die in Staaten wie Virginia oder Ohio buchstäblich den Boden für die «Cloud» bereiten.

Daten-Bergbau als Fließbandarbeit: Das «Shoveling Data» ist in den USA zu einem Massenphänomen geworden. Millionen von Menschen arbeiten in «Data-Annotation»-Jobs (oft schlecht bezahlt), in denen sie KI-Modelle mit Daten füttern. Für sie ist der Song kein Folk-Relikt, sondern eine moderne Arbeitshymne.

Der Folk-Rock-Stil des Songs greift zudem die Tradition von Woody Guthrie oder Bruce Springsteen auf – in den USA des Jahres 2026 ein riesiger Trend:

Nostalgie als Anker: In einer Welt, die von KI-generiertem Content überflutet wird, suchen Menschen nach «Authentizität». Ein Song, der nach Staub, Schweiß und echten Instrumenten klingt, wirkt wie ein Gegenmittel zur sterilen Tech-Welt des Silicon Valley.

Community-Vibe: Das hymnische Element im Refrain lädt zum Mitsingen ein. In den USA, wo die soziale Spaltung auch 2026 weiterhin ein großes Thema ist, kann ein solcher Song als verbindendes Element für die «Working Class» wirken – egal ob sie Dreck oder Daten schaufelt.

Doch ist diese Sympathie für den englischen Titel wirklich berechtigt? Das müsste sicher weiter diskutiert werden. Über weitere Kommentare dazu würde ich mich freuen.

Lesson learned

Wenn sich aus den Erfahrungen mit den «Schaufel-Songs» bereits erste Erkenntnisse ableiten lassen, dann zeigt sich hier ein interessanter Unterschied zwischen der Kreatorfunktion von KI-Musik und dem traditionellen Songwriting. Kreatorinnen und Kreatoren müssen einen Song nicht selbst präsentieren oder Instrumente spielen können. Sie gestalten vielmehr den Prozess der Musikproduktion – und können dabei dank KI auch auf Produktionen eines Songs in mehreren Sprachen setzen. Genau das hat mich an diesem Beispiel besonders verblüfft.

Dabei müssen es keineswegs automatische, überall gleiche Texte sein. Die Songs greifen durchaus Aspekte der jeweiligen Sprach- und Kulturkontexte auf, in denen sie produziert werden. Die «Edition Bochum» unterscheidet sich deshalb deutlich von der «US-Edition», obwohl der deutsche Text letztlich als Vorlage fungierte. Beide Versionen sind jetzt auf YouTube hochgeladen.

Für weitere Überlegungen zu diesem Thema habe ich inzwischen auch zwei Mundarttexte ins Hochdeutsche übersetzt, die ich demnächst auf meinem YouTube-Kanal präsentiere. Dies soll dazu dienen, die Diskussion weiterzuführen und zu vertiefen.

26. März 2026