A+

Vorlesen des Hauptinhalts starten oder pausieren. Escape beendet das Vorlesen.

Tipp: Drücken Sie die Escape-Taste, um alle Anzeigeeinstellungen zurückzusetzen.

Schlagwort: KI-Musik

  • NEU

    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.

  • Riskantes Verhalten von Jugendlichen


    Auf Infosperber ist gerade mein Artikel zum Problem der Mediensüchte erschienen: „Mediensucht: Eines von fünf Kindern hat riskanten Konsum“.

    Heranwachsende benützen Social Media, Videos und KI auch, um Stress abzubauen. Dadurch können sie in einen Teufelskreis geraten.
    Dazu möchte ich in diesem Zusammenhang auch auf mein Musikvideo verweisen: https://youtu.be/x_vnAPXASPs (auch auf dieser Website zum Herunterladen)

  • Shadow Light Project goes Irish – die Fallstricke

    Zur neuen Playlist

    Mein neues Projekt zur KI-Musik heißt „Shadow Light goes Irish“. Ich produziere hier auf einer Playlist mit rund 10 Titeln Musikstücke mit zürichdeutscher Mundart in einem irischen Folk- und Rock-Style. Das klingt hervorragend, auch wenn die Mundart nicht immer ganz rein herauskommt. Die schweizerische Mundart ist selbst bei Personen in einer Großstadt wie Zürich schon abgenutzt und mit einem Gemisch aus weiteren Dialekten durchsetzt. Auch der Dialekt der künstlichen Sängerinnen und Sänger ist mit anderen Dialekten versetzt. Das ist nicht zu überhören, wenn man diese Songs abspielt – ein erster Abstrich, den man bei Mundartsongs machen muss.

    Was geht – und was nicht

    Positiv ist dagegen: Der irische Style der Musik erschließt dem Mundartsong eine neue musikalische Dimension, die mit dem rauen und rebellischen Charakter der irischen Folk-Music sehr gut zusammenpasst. Dennoch gibt es auch hier eine unüberwindbare Hürde: Man kann irische Musik von bekannten Gruppen wie den Dubliners nicht einfach covern bzw. in übersetzter Form mit dem typischen Dubliners-Ton nachsingen, sodass der Mundartsong genauso wie das Original klingt.

    Schon das Urheberrecht setzt hier enge Grenzen. Sehr viele Songs von irischen Musikgruppen sind geschützt, ebenso wie die dazugehörige Musik. Man kann also nicht einfach einen Folk-Song übernehmen und diesen dann so ins Deutsche übertragen, dass er wie das ursprüngliche Lied tönt. Musik von bekannten Gruppen wie den Dubliners ist so speziell, dass man sie jederzeit als solche wiedererkennt.

    Was man aber versuchen kann, sind Volkslieder (Volkssongs), die zum traditionellen Liedgut gehören und keine spezifischen Autoren haben. Auch dazu gibt es ein Beispiel in meiner neuen Setlist.

    So habe ich versucht, einen bekannten irischen Song auf Schweizerdeutsch zu produzieren: „The Black Velvet Band“. Dazu habe ich Suno benutzt. Nun kennt fast jeder die dazugehörige Melodie und den raueren Songton der Dubliners. Doch das Ergebnis meines neuen Songs ist meilenweit von dem ursprünglichen Dubliners-Song entfernt. Von den Hörerinnen und Hörern hat mir kaum einer geglaubt, dass es mir darum ging, diesen Song neu zu produzieren. Alle äußerten sich dahingehend, dass dies zwar ein ähnlicher Text sei und sich „irisch“ anhöre, aber ein völlig neues Lied mit dem „samtigä Band“ sei. Ein Bezug zum ursprünglichen „The Black Velvet Band“ wurde von kaum jemandem gezogen.

    Doch auch wenn der Liedtext urheberrechtlich frei ist, heißt das noch lange nicht, dass man die Stimmen der Dubliners kostenlos einsetzen darf. Selbst wenn man die Dubliners nicht direkt samplet (also Audioschnipsel aus dem Original im eigenen Song einsetzt), verletzt man das sogenannte Recht auf die eigene Stimme – etwa wenn eine KI den rauen Kneipen-Tonfall von Ronnie Drew trainiert hat und ihn dann für die Aufnahme nutzt. Eine Stimme gilt als unverwechselbares Persönlichkeitsmerkmal. Es gibt historische Präzedenzfälle wie jenen von Bette Midler, wo eine Sängerin verurteilt wurde, weil sie diese täuschend echt nachahmte.

    Große Plattenlabels wie Sony und Warner führen aktuell massive Urheberrechtsklagen gegen KI-Apps wie Suno. Sie werfen diesen vor, dass die KIs illegal mit Millionen von geschützten Originalaufnahmen gefüttert wurden. Man muss damit rechnen, dass bekannte Musikgruppen wie die Dubliners sicher dazugehören. Wenn der Sound zu nah am Original ist, greift zudem das Wettbewerbs- und Markenrecht. Als Hörer/in denken Sie vielleicht: „Toll. Das hört sich ja wie ein verschollenes Lied der Dubliners an, das jetzt auf Schweizerdeutsch herausgekommen ist.“ Und man meint, dass die Originalband dieses Projekt autorisiert und unterstützt hat. Das ist aber bei KI-Musik sicher nicht der Fall.

    Aus diesem etwas frustrierenden Hintergrund heraus habe ich dem KI-Bot Gemini mein Problem nochmals in aller Deutlichkeit vorgestellt. Dies war meine Anfrage:

    „Alle dachten, es sei zwar ein ähnlicher Text, aber ein völlig neues Lied. Mit dem irischen Song „The Black Velvet Band“ hat es niemand mehr in Bezug gebracht. Gibt es keine Möglichkeit, das Lied mit Suno so zu bearbeiten, dass man die ursprüngliche Melodieführung übernimmt und näher an das Original kommt?“

    Hier ist die ausführliche und etwas „technische“ Auskunft, die das Dilemma aber treffend beschreibt:

    „Das ist ein bekanntes und extrem frustrierendes Problem bei der Arbeit mit Suno. Die kurze, ehrliche Antwort lautet leider: Nein, man kann Suno (bisher) nicht dazu zwingen, eine ganz bestimmte, bestehende Melodie exakt Note für Note nachzusingen.

    Es ist völlig verständlich, dass Ihre Zuhörer das Lied nicht wiedererkannt haben. Suno funktioniert nicht wie ein menschlicher Musiker, dem man Noten oder ein bekanntes Lied vorgibt.

    Hier ist der Grund, warum das passiert ist, und ein paar Strategien, wie Sie der originalen Black Velvet Band in Zukunft zumindest deutlich näher kommen können:

    Warum Suno das Original „ignoriert“

    • Reines Text-zu-Musik-Modell: Suno generiert Musik basierend auf statistischen Wahrscheinlichkeiten aus Textprompts. Wenn Sie den Text auf Schweizerdeutsch übersetzen, verändern sich die Silbenanzahl, die Betonungen und der Sprachrhythmus komplett. Suno komponiert daraufhin ein neues Lied, das optimal zum neuen schweizerdeutschen Textfluss passt.
    • Keine „Noten-Eingabe“: Man kann bei Suno keine MIDI-Dateien oder Notenblätter hochladen, um die Melodieführung zu diktieren.
    • Urheberschutz-Filter der KI: Obwohl die traditionelle Melodie der Black Velvet Band gemeinfrei (urheberrechtlich frei) ist, sind die KI-Modelle von Suno darauf trainiert, das exakte Kopieren von geschütztem Material (wie den spezifischen Aufnahmen der Dubliners) zu vermeiden. Manchmal blockiert das System exakte Melodien sogar proaktiv.“

    Gemini gibt dann auch einige Tipps, wie man etwas näher an das Original herankommt. Diese sind jedoch schnell sehr aufwändig zu realisieren. Soviel Zeit hat höchstens ein professioneller Produzent, der tagelang an einer solchen Aufnahme sitzen könnte. Und das Ergebnis ist immer noch auf der unsicheren Seite, solange der Persönlichkeitsschutz für die Stimme gilt.

    Wie man technisch zu einem angenäherten Ergebnis kommen könnte, demonstriert Gemini mit dem Hinweis, in diesem Fall zum Beispiel die Audio-Upload-Funktion zu nutzen:

    • Suno bietet die Funktion „Upload Audio“. Sie können einen kurzen Schnipsel (bis zu 60 Sekunden) einer bestehenden Audiodatei hochladen.
    • Der Trick: Suchen Sie nach einer lizenzfreien, rein instrumentalen Version von The Black Velvet Band (oder spielen Sie die markante Melodie, falls möglich, selbst kurz auf der Gitarre oder dem Keyboard ein).
    • Laden Sie diesen Clip hoch und wählen Sie „Extend“ (Erweitern). Fügen Sie dort Ihren schweizerdeutschen Text ein. Suno versucht dann, den Stil, den Rhythmus und oft auch die Melodieführung des hochgeladenen Schnipsels für den restlichen Song zu übernehmen.

    Zu diesen und ein paar weiteren Tricks, welche beschrieben wurden, habe ich Gemini das folgende Fazit mitgeteilt: „Auch mit diesen sehr aufwendigen Mitteln hört sich der Song immer noch kaum nach ‚The Black Velvet Band‘ an, wie wir es im Ohr haben. Das neue Lied müsste ich dann wohl eher so bezeichnen: „Traditional: nach dem Text von ‚The Black Velvet Band‘. Neu interpretiert durch Shadow Light Project.““

    Die postwendende Antwort:

    „Sie bringen es absolut auf den Punkt. Ihre Enttäuschung ist völlig berechtigt, und Ihre vorgeschlagene Kennzeichnung trifft den Nagel auf den Kopf: Das ist genau die ehrliche und künstlerisch korrekte Deklaration für das, was hier passiert ist.

    Ihre Hörer haben völlig recht: Wer die klassische, treibende Melodie der Dubliners im Kopf hat, sucht diese in der KI-Version vergeblich. Selbst mit Audio-Uploads und präzisen Rhythmus-Vorgaben verhält sich Suno wie ein extrem eigenwilliger Jazz-Musiker – die KI nimmt vielleicht die Akkorde oder eine vage Stilrichtung auf, bricht dann aber sofort in eine eigene, völlig unvorhersehbare Improvisation aus.“

    Nach all diesen Überlegungen habe ich mich entschieden, bei meinem ursprünglichen Konzept zu bleiben. In meine „Playlist Irish“ nehme ich zehn Songs in einem irischen Folk-Rock-Style auf. Diese adaptieren bekannte irische Songs, aber ohne den originalen Sound im Auge zu haben. Die Lieder sind vom Text her oft so ausdrucksstark, dass sie auch in einem neuen Gewand bewegend und ansprechend sind. Dabei versuche ich, sie in ihren vorgegebenen Textelementen auch etwas zu modernisieren und zum Beispiel auf neue Gegebenheiten hin zuzuschneiden.

    So ist der schweizerdeutsche Protagonist Koni Koller – wie viele seiner Altersgenossen – nach seinem Schulabschluss auf einer Weltreise und wird in New York von dem fatalen Mädchen mit dem schwarzen Band so hereingelegt, dass er in einem US-Hochsicherheitsgefängnis landet.

    In dieses Projekt sind auch neue schweizerdeutsche Lieder integriert, die meines Erachtens durch die irische Instrumentierung viel gewinnen. Ein Beispiel ist der Ossola-Song, der sich an die rebellischen Lieder der Siebzigerjahre anlehnt und die Unterstützung der italienischen Freiheitsbewegung gegen die deutsche Nazi-Besetzung in einen Song fasst.

    Und das Fazit

    Insgesamt geht es in solchen Songs eher um den Brückenschlag zwischen den Kulturen und die gegenseitige Bereicherung als um den Versuch, das Verständnis der irischen Musik durch mundartförmige Coverversionen zu unterstützen. Gemini hat das schön beschrieben: Es ist keine Cover-Playlist, sondern eine Atmosphären-Kollaboration zwischen irischer Folklore und moderner KI-Kultur im zürichdeutschen Gewand.

    Das könnte das Fazit dieses Blogbeitrags sein. Doch die Entwicklung geht im Moment so schnell voran, dass vielleicht schon in Wochen das hier Gesagte nicht mehr gilt. In einem Ausblick soll hier deshalb zitiert werden, was mir Gemini zu dieser Weiterentwicklung berichtet hat: Das Musikmodell „Lyria“ von Google gehe einen ganz neuen Weg:

    Lyria (das Musikmodell von Google DeepMind, das unter anderem in YouTube Shorts Dream Track getestet wird) und ähnliche Next-Gen-KIs verfolgen einen grundlegend anderen Ansatz als Suno:

    • Stimm- und Melodietransfer: Während Suno immer von Null auf neu komponiert, sind Modelle wie Lyria darauf ausgelegt, bestehende Audio-Eigenschaften zu analysieren.
    • Wie das Ihr Problem lösen würde: Bei Modellen dieser Generation wird es möglich sein, der KI zu sagen: „Nimm die exakte Melodielinie und das Arrangement von Aufnahme X, aber ersetze die Stimme durch einen zürichdeutschen Sänger und passe den Gesangsrhythmus an den neuen Text an.“

    Lyria und vergleichbare hochentwickelte Musik-KIs stecken aufgrund von komplexen Lizenz- und Urheberrechtsverhandlungen mit den großen Musiklabels oft noch in geschlossenen Testphasen oder sind nur für ausgewählte Künstler und Plattformen (wie YouTube-Werkzeuge) zugänglich. Aber diese Technologie ist genau die Brücke, die Sie suchen: Sie transformiert bestehendes Material, anstatt es komplett neu zu erfinden.

  • 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.

  • «Ich brauche unbedingt eine Prepaid-Karte»

    Der folgende Song spricht das Problem an, dass Kinder und Jugendliche heute oft schon früh auch eine eigene Kreditkarte für das Taschengeld haben wollen. Dies soll, wie bei Handykarten, möglichst über Prepaid gehen. Teilweise geben Banken schon Karten ab der Geburt aus oder ab sieben Jahren, oft aber erst ab zwölf oder älter. Doch die meisten Empfehlungen sehen dabei das Alter von 10 bis 12 als frühesten Zeitpunkt des Einstiegs:

    Der hier hochgeladene Song von «Shadow Light Project» kann von Schulen und Eltern kostenlos genutzt werden, wenn die Problematik bei ihnen ansteht. Dabei steht der Song nicht einfach für sich, sondern er kann mit unzähligen weiteren Aktivitäten verbunden werden. Ich nenne hier nur einige, nachdem sich eine Klasse den Schulrap angehört hat:

    • Diskussion der Grundsituation:
      • Soll der Junge wirklich eine Karte erhalten, oder versucht er, seinen Vater nur über den Tisch zu ziehen?
      • Welche weiteren Argumente pro und contra gibt es?
      • Wie ist der Verzicht der kleinen Schwester einzuschätzen?
    • Analyse der Kosten: Die Schüler analysieren den Text und überprüfen die Aussagen anhand realer Mobilfunkanbieter. Leitfragen aus dem Song könnten sein:
      • Strophe 2 (das „Kleingedruckte“): Welche versteckten Kosten gibt es wirklich bei aktuellen Prepaid-Anbietern? (z. B. Aktivierungsgebühren, Kosten für die Mailbox, automatische Aufladung).
      • Refrain (Drosselung): Was passiert heute bei den großen Anbietern, wenn das Datenvolumen aufgebraucht ist? Kann man überhaupt noch surfen oder wird komplett gesperrt?
      • Vergleich: Wann lohnt sich Prepaid heute überhaupt noch im Vergleich zu einem günstigen, monatlich kündbaren Abo?
    • Die Klasse gestaltet ein Plakat mit den größten Abofallen, die man vermeiden muss.
    • Eigener Rap-Gesang in der Klasse:
      • Die Lehrkraft lässt über die Lautsprecher einen einfachen, lizenzfreien Hip-Hop- oder Trap-Beat laufen (es gibt Tausende auf YouTube unter „Free Instrumental Beat“). Einzelne Schülerinnen und Schüler rappen die Strophen im Takt. Sie singen anschließend den Refrain gemeinsam.
      • Man nimmt einen kostenlosen Online-Vocal-Remover (wie vocalremover.org) und filtert die Stimmen heraus. Damit bekommt die Klasse eine maßgeschneiderte Karaoke-Spur, um den Text live zu singen.
    • Medienpädagogische Arbeit: Der Suno-Song kann auch genutzt werden, um mit den Schülerinnen und Schülern über KI-Musik zu sprechen: Klingt dieser Song von Shadow Light Project wie ein Song aus den Charts oder ähnlich wie der Song bekannter Kinderlied-Autoren? Wo merkt man noch, dass es eine KI ist, die dahinter steht (z. B. bei der Aussprache bestimmter Wörter)?

    Und zum Schluss: Wenn Sie den Song im Unterricht benutzt haben, senden Sie mir dazu einen Kommentar, wie das geklappt hat …

    Songtext und Song

    Die neue Karte

  • «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.