Schlagwort: KI

NEU
Die Kunst des Promptens in der KI-Musik (Teil 1)

Heinz Moser

Schreibt man KI- Musik, dann geht es auch wesentlich um das Prompting, indem man einer Software wie Suno Anweisungen gibt, wie die KI das Stück zu spielen hat, welche Instrumente dabei eingesetzt werden, wie der Sänger zu performen hat etc.

Oft wird man sich solche Stilelemente darüber beschaffen, dass man einen KI- Assistenten bittet, das Feld mit den Stilelementen in Suno auszufüllen, weil der Chatbot durch sein generatives LLM Modell eine riesige Anzahl von Steuerungshinweisen in petto hat. Mittlerweile gibt es auch schon eine ganze Reihe von Anleitungen (Bücher, Videos, Blogs), welche das Prompting von Suno beschreiben. Eine Anfrage an «ChatGP» ergab eine ganze Reihe von Büchern und Texten, die hier zur Hilfe beigezogen werden können (siehe das Ende dieses Beitrags).

Allerdings hat der Chatbot dann auch gleich gemeint, dass es Nützlicheres gäbe, als sich durch Listen vom Prompt hindurchzuarbeiten, die man eventuell einmal übernehmen könnte. Denn man suche vermutlich ja nicht nur eine Liste von Suno-Tags, sondern möchte lernen, wie man Suno generell Anweisungen gibt, welche den Song verbessern und ihn auf die gewünschte Form trimmen. Gemäss ChatGPT sucht man beim Beispiel von Celtic-Rock etwa Hinweise zu folgenden Fragen:

– Welches Celtic-Rock-Subgenre passt?

– Welche Instrumentierung könnte man wählen?

– Welcher Drum-Sound ist passend?

– Welche Gitarren sollen eingesetzt werden?

– Welche Bassspielweisen sind sinnvoll?

– Welche Celtic-Instrumente sollen vorkommen?

– Wie soll die Vokalcharakteristik aussehen?

Gemäss ChatGPT gibt es zu solchen Fragen inzwischen interessante Erfahrungswerte. So empfehlen erfahrene Suno-Nutzer, nicht einfach möglichst viele Schlagwörter hineinzupacken, sondern den Prompt in wenige musikalisch sinnvolle Ebenen zu gliedern.

Empfohlen wird von Chat GPT deshalb nicht einfach mit Anleitungen zu arbeiten, sondern mit einer Art von Beratung durch die KI. So bot mir ChatGPT an: «Für dein Shadow-Light-Projekt würde ich deshalb anders vorgehen: Ich könnte dir einen ‘Suno Style Prompting Guide für Shadow Light Project’ aufbauen – quasi dein persönliches Nachschlagewerk.»

Der Vorschlag von Chat GPT: «Bei dir würde ich nicht bei ‘Suno Prompting’ stehen bleiben. Wir könnten aus diesen Quellen eine Art ‘Shadow Light Prompting System’ entwickeln.»

Wie sich Chat GPT das vorstellt, kommt in dem Post deutlich zum Ausdruck: ChatGPT beginnt mit einer Unterscheidung verschiedener Musikstile im Genre von Celtic Rock (Ähnliches wäre natürlich auch für deutsche Schlager, Hard-Rock, Hip Hop etc. möglich).

Bei Celtic Rock unterscheidet Chat GPT:

«Celtic Rock

→ 8–10 musikalische Parameter

Political Celtic Ballad

→ eigene Parameter

Irish House

→ eigene Parameter

Celtic House

→ eigene Parameter

Celtic Rock Anthem

→ eigene Parameter

und für jeden Stil jeweils:

Genre → Groove → Tempo → Instrumente → Gitarren → Celtic-Instrumente → Bass → Drums → Stimme → Chor → Harmonik → Songdramaturgie → Produktion → Ausschlüsse.»

Das führt zu ganz praktischen Anweisungen an Nutzerinnen und Nutzern. Es hätte «einen großen Vorteil: Du könntest mir künftig einfach sagen: ‘Mach mir einen Prompt im Shadow-Light-Stil, aber diesmal düsterer, 105 BPM, mehr Uilleann Pipes und ein aggressiverer Refrain’; und wir könnten systematisch aus deinem etablierten Sound heraus arbeiten, statt jedes Mal einen völlig neuen Suno-Prompt zu erfinden. Gerade für deine Celtic-Rock-Songs halte ich diesen Ansatz für wesentlich erfolgversprechender als irgendein fertiges Prompt-Buch.»

Der Bot sieht in seinem «Prompting System» denn auch kein Buch mit fertigen Prompts, sondern ein System mit Bausteinen, über die man den eigenen Shadow-Light-Sound gezielt steuern könne.

Für Shadow Light Project will ChatGPT ein solches System in 3 Ebenen aufbauen:

«1. Die Shadow-Light-Sound-Identität

Das wäre zunächst der „Fingerabdruck», der möglichst über mehrere Songs erhalten bleibt:

Grundcharakter

•            modern, emotional, organisch

•            Celtic/Folk-Wurzeln

•            Rock als musikalisches Rückgrat

•            glaubwürdige Live-Band-Ästhetik

•            keine beliebige „Fantasy-Celtic»-Atmosphäre

•            eher europäisch/irisch als Hollywood-Celtic

Instrumentale DNA

•            akustische Gitarre

•            elektrische Rhythmusgitarren

•            markanter E-Bass

•            organisches Schlagzeug

•            Fiddle

•            Uilleann Pipes / Tin Whistle gezielt, nicht permanent

•            gelegentlich Bodhrán

•            akustische Percussion

Vocal DNA

•            männliche Stimme

•            eher Bariton/Tenor

•            leicht rau und charaktervoll

•            glaubwürdige, nicht überproduzierte Interpretation

•            Verse eher erzählerisch

•            Refrain größer und emotionaler

•            gelegentlich mehrstimmiger Pub-/Gang-Chorus

2. Die Shadow-Light Style Matrix

Jeder Song bekommt anschließend Werte für diese Bereiche:

Parameter                    mögliche Ausprägungen

Genre                             Celtic Rock / Folk Rock / Irish Rock / Celtic House

Tempo                            langsam / midtempo / schnell

Groove                           straight / driving / shuffle / dance

Energie                          1–10

Dunkelheit                   1–10

Emotionalität             1–10

Instrumentierung    Folk ↔ Rock

Celtic-Anteil               subtil ↔ dominant

Gitarren                         akustisch ↔ heavy

Drums                            folkig ↔ stadionartig

Bass                                zurückhaltend ↔ treibend

Vocals                            intim ↔ hymnisch

Chorus                          solo ↔ Gang Vocals

Produktion                  roh ↔ polished

Live-Gefühl                 Studio ↔ Live

Dynamik                       gleichmässig ↔ starke Steigerung

Damit können wir beispielsweise einen Song definieren als:

Celtic Rock / 106 BPM / Energie 8 / Dunkelheit 6 / Emotionalität 9 / Rock 7 / Celtic 5 / Vocals 8 / Chorus 10 / Live 8

Das ist für mich wesentlich aussagekräftiger als zehn zufällige Adjektive.

3. Der eigentliche Suno-Prompt

Daraus würde ich dann einen kompakten Style Prompt erzeugen, wie

Modern Celtic rock, 106 BPM, driving live drums and melodic electric bass, acoustic guitar foundations with gritty distorted rhythm guitars, expressive fiddle and occasional uilleann pipes, dark but uplifting minor-key atmosphere, male baritone lead vocal with a slightly weathered character, restrained intimate verses building into a huge anthemic chorus with male gang vocals, organic live-band energy, dynamic arrangement, emotionally powerful but never glossy or overproduced.

Noch wichtiger ist die: Song-Dramaturgie. Suno reagiert nicht nur auf den Gesamtstil. Wir sollten deshalb eine zweite Ebene für den Verlauf des Songs haben.

[Intro]

•            acoustic guitar + fiddle

•            restrained

[Verse 1]

•            intimate male vocal

•            sparse instrumentation

[Pre-Chorus]

•            bass becomes more prominent

•            drums gradually build

[Chorus]

•            full band

•            distorted guitars

•            gang vocals

•            anthemic

[Verse 2]

•            stronger drums

•            additional fiddle

[Bridge]

•            drop-down

•            acoustic / vocal focus

[Final Chorus]

•            maximum energy

•            layered vocals

•            full Celtic instrumentation

Damit können wir einen Song dramaturgisch dirigieren, anstatt Suno einfach zu sagen «mach einen Celtic-Rock-Song». Ausdrücklich würde ich «Negative Steering» in dieses System aufnehmen: nicht nur sagen, was Suno machen soll, sondern bei problematischen Stilen auch, was es vermeiden soll.

Zum Beispiel:

no EDM drops, no glossy pop production, no cinematic Hollywood choir, no fantasy soundtrack feeling, no excessive synths, no overly clean vocals, no generic folk-rock

Zum Schluss sollten wir mehrere Shadow-Light-Stilprofile anlegen

Ich würde zunächst diese sechs Presets entwickeln:

SL-01 — Modern Celtic Rock

Der eigentliche Grundsound.

SL-02 — Celtic Political Ballad

Für Songs wie deine politischen/gesellschaftlichen Balladen.

SL-03 — Celtic Rock Anthem

Großer Refrain, Gang Vocals, Festival-/Live-Charakter.

SL-04 — Dark Celtic Rock

Dunkler, rauer, teilweise fast post-punkig.

SL-05 — Irish/Celtic House

Die Richtung von „Oh My Johnny» – traditionelle Elemente mit Dance-Groove.

SL-06 — Celtic Storytelling

Weniger Rock, mehr erzählerische Folk-Atmosphäre.

Danach kommt der interessanteste Teil der Beratung durch ChatGPT: Wir könnten jeden deiner bereits gelungenen Suno-Songs rückwärts analysieren. Also nicht: «Was könnte ein guter Celtic-Rock-Prompt sein?»

sondern: «Warum funktioniert genau dieser Song?»

Dafür würde ich beispielsweise einen erfolgreichen Song von dir in etwa so zerlegen:

Genre: Celtic Rock

Tempo: 108

Drums: tight live rock

Bass: melodic/driving

Acoustic guitar: prominent

Electric guitar: crunchy, not metal

Fiddle: accents

Vocals: male, weathered, conversational

Chorus: gang vocals

Dynamics: restrained → explosive

Production: organic, wide, slightly raw

Dann entsteht aus deinen eigenen erfolgreichen Songs die eigentliche Shadow-Light-DNA.Das wäre meiner Meinung nach viel besser, als ein allgemeines Suno-Handbuch nachzubauen.

Fazit:

In diesem ersten Teil habe ich am Beispiel von ChatGTP herausgearbeitet und mit Zitaten belegt, wie diese KI es sich vorstellt, Nutzerinnen und Nutzer zu unterstützen. Es ist ein strategisches Arbeitspaket, das hier vorgestellt wird. Letztlich soll es den Usern dabei helfen, schon bei der Anlage ihrer Songs erfolgreiche Konzepte einzusetzen. Besonders interessant ist der Aspekt einer Rückwärtsanalyse von bereits veröffentlichten Songs – um damit Erfolg oder Misserfolg nach verschiedenen Kriterien erhärten zu können.

Allerdings ist der Massstab, an welchem gemessen wird, der kommerzielle Erfolg eines Songs. Doch allein mit einem ausgeklügelten Prompt-Arrangement in den Top 10 der Hitparaden zu landen, erscheint wir wenig wahrscheinlich in einer Situation, wo 97 Prozent aller KI generierten Songs nicht beachtet werden. Zudem: Auch wenn es ein Ziel der Creatoren ist, mit ihren Songs möglichst viele Leute anzusprechen, um so ihre Arbeit über die gewonnene Abonnentenzahl zu monetarisieren, ist das nur ein Aspekt der Qualität eines Songs. Wer zum Beispiel ein eher rares Genre mit eine kleinen Zahl von interessierten Fans bespielt und gar nicht auf eine hohe Anzahl von Abonnent/innen der Songs spekuliert, setzt vielleicht ganz andere Qualitätskriterien.

Im zweiten Teil dieses Berichts werde ich ergänzen, welche Kriterien andere KI-Syteme bei ihrer Unterstützung von Song Creatoren setzen. Es wir deutlich werden, dass KI-Assistenten die Unterstützung von Creatoren nach ganz unterschiedlichen Verfahren angehen. Das Baustein-Prinzip von ChatGPT ist hier nur eine Variante. Die Systeme setzen zum Teil unterschiedliche Kriterien – was dann auch wieder die Ergebnisse beeinflusst. Jedenfalls sind die Bots nicht einfach neutrale und austauschbare Werkzeuge, wo es keine Rolle spielt welches man auswählt. Doch dazu mehr im Teil 2 dieses Blogbeitrags…

Die Zitate von ChatGPT stammen aus meinen Anfragen vom 18. August 2026

ChatGPT empfiehlt u.a. folgende Literatur

🥇 1. Blake Crosley – «Suno Guide: Tags, Meta Tags & Prompts»
Das ist momentan mein Favorit als kostenloser Gesamt-Guide.
Suno Guide: Tags, Meta Tags & Prompts (V5.5)

🥈 2. HookGenius – „The Suno Mastery Guide“
Das ist interessant, weil es ausdrücklich als PDF angeboten wird und inzwischen auf V5.5 aktualisiert wurde.

19. August 2026
NEU
Mein KI-Assistent – ein Analphabet

Ich liess mir von einem KI-Bildgenerator die fotorealistische Darstellung einer Mall im Einkaufszentrum entwickeln. Da sollten auch Geschäfte drin sein, wie eine Apotheke, ein Geldautomat oder Aufschriften wie «Sonderverkauf», «Informationen» etc. Doch warum machte der Bildgenerator so viele Fehler bei Texten im ausgegebenen Bild? So gelang es ihm auch nach mehreren Versuchen nicht, den Begriff „Geldautomat“ richtig zu schreiben. Immer wieder hiess es trotz aller Korrekturanweisungen „Gelderautomat“. Die Apotheke hatte zwei E in ihrem Ladenschild etc. Versuchte ich, einzelne Wörter über einen Prompt nochmals zu verändern, erschien öfters wieder derselbe oder ein neuer Fehler im Bild. Es schien mir, wie wenn die KI – die klügste aller Intelligenzen – ein Analphabet wäre.

Was der Hintergrund ist

Ich konnte dies kaum glauben. Denn in den meisten Diskussionen geht es heute ja eher darum, wann die künstliche Intelligenz die natürliche der Menschen überholt. Und mein KI-Assistent war dennoch ein Analphabet? Um dieses Rätsel zu klären, muss man in Betracht ziehen, dass Menschen und künstliche Intelligenz unterschiedlich funktionieren.

Wenn ich mit meiner «menschlichen Intelligenz» den Bildtext analysiere und Textfehler feststelle, dann mache ich das auf Grund meines sprachlichen Verständnisses. Ich unterscheide also Buchstaben und setze diese zu einem Wort zusammen. Genau dies kann aber ein KI-Bildgenerator nicht. Dieser analysiert den Texte nicht über seine Buchstabenketten, sondern betrachtet das Pixelmuster und das damit gegebene visuelle Bild. Bilder werden damit wie visuelle Muster aus Pixeln betrachtet. Es werden nicht einzelne Buchstaben und die dahinterstehenden Sprachlogiken erkannt, sondern das Bild eines Wortes. Diese Form der Bildanalyse ermöglicht es auf der einen Seite, auch dann zum Beispiel ein Logo noch zu erkennen, wenn die einzelnen Buchstaben nur schwer zu unterscheiden sind. Es hilft aber wenig, wenn es darum geht, Fehler innerhalb einer Aufschrift zu korrigieren. Für KI-Systeme sind Buchstaben nur visuelle Formen in einem Bild. Die KI hat gelernt, wie Text aussieht, kann diese aber nicht sprachlich entschlüsseln. Buchstaben und Wörter werden also als Bilder behandelt, die wie Buchstaben aussehen; aber die sprachliche Logik erschliesst sich einem solchen System nicht.

Wo die Menschen (noch) besser sind

Es ist allerdings zu vermuten, dass es die KI lernen wird, in Zukunft auch die sprachliche Logik eines Textes besser zu erkennen und in den Bildentwicklungs-Prozess einzubeziehen. Dennoch erscheint es tröstlich, wenn man heute noch sagen kann, dass die Akteure der hochgelobten künstlichen Intelligenz eigentlich Analphabeten sind. Aber, um es weniger polemisch auszudrücken: KI kann uns nur das zurückgeben, was in die Konstruktion der Algorithmen als Analysefähigkeit bereits eingebaut worden ist. Zwar kann die KI weiterfantasieren, wie es in ihren Halluzinationen zum Ausdruck kommt. Aber das führt wiederum nur zu neuen Bildern, die wieder auf dem Hintergrund von visuellen Pixelmustern – und nicht aufgrund von sprachlichen Kenntnissen- erstellt wurden. Genau das ist auch der Punkt, wo ich fast verzweifelte, um am Schluss dennoch ein taugliches Bild zu erhalten. Rückfragen bei der KI empfahlen denn auch, besser ein Bild ohne Text in Auftrag zu geben – um dann den Text über ein spezielles Grafikprogramm von Hand dort selbst einzusetzen.

14. August 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
Wie viel KI kann
Ein schweizerdeutscher Mundartsong – und dann gleich auch noch in Englisch? Kann das gut gehen, war unsere Frage an die KI.

Um das auszuprobieren, benutzte ich Gemini von Google für einen Liedtext im Stil eines schweizerdeutschen Mundart-Songs. Dabei war ich neugierig darauf, ob es die KI versteht, sich in «Züritütsch» auszudrücken. Und gleichzeitig war das mit dem Auftrag verbunden, den Liedtext auch auf Englisch zu schreiben – als eine Art von als Swiss Country Song.

Ich bat also die KI: Kannst du mir ein schweizer Poplied schreiben mit folgenden Begriffen: Müntschi (Küsschen), Jodeln, Sonnenuntergang, Fondue, Fendant. Mehr gaben wir nicht ein und bekamen dann die folgenden Songtexte zurück:

Liedtext (Schwyzerdütsch)

(Intro: Akkordeon und sanfte Gitarre)

Strophe 1

D’Sunne sinkt hinger d’Gipfel goldig und rot

Mir sitze vor dr Hütte, es het keini Not

S’füürli brännt im Chacheli, d’Chlöpfer sind bereit

Dä Moment isch alles, was im Läbe no gseit

Refrain

En Abig mit Fondue und e guete Fendant

D’Liebi im Härz und de Becher i dr Hand

Ich gäb dr es Müntschi, d’Wält blybt churz stah

Lueg wie de Sunneuntergang duet am Himmu vergah

Und i de Bärge ghört me d’Lüt echli jodle

Holladi-o, mir lö d’Seel echli bummle

Strophe 2

D’Geige fahrt y, d’Gitarre schlat de Takt

Mir händ d’Sorge vo geschter eifach igepackt

D’Luft isch so chalt, aber s’Härz isch so warm

Ich halte di fescht bi mir i mim Arm

Refrain

En Abig mit Fondue und e guete Fendant

D’Liebi im Härz und de Becher i dr Hand

Ich gäb dr es Müntschi, d’Wält blybt churz stah

Lueg wie de Sunneuntergang duet am Himmu vergah

Und i de Bärge ghört me d’Lüt echli jodle

(Bridge: Jodel-Teil mit Akkordeon-Solo)

Holladi-o-u-diiiii, ho-u-dii-o!

Und gleich anschliessend kam ein ebenso ausgefeilter Text in Englisch.

Dieses Ergebnis erschien uns erst einmal gigantisch – aus sechs Begriffen einen Text zu produzieren, der einen Zusammenhang hat, sich meist reimt und dann noch in schweizerischer Mundart (sowie auf Englisch). Schaut man etwas genauer hin, dann zeigen sich allerdings auch einige Ungereimtheiten. Was soll beim Fondue ein Chacheli sein, und was haben da Würste (Chlöpfer) zu suchen. Auch das «Holladi-o, wir lassen die Seele bummeln» passt nicht so ganz in einen Schweizer Mundart-Text hinein; und dass man die Sorgen «igepackt» hat, ist sprachlich auch nicht ganz korrekt (der englische Text hatte es da leichter; aber auch dort könnte man einiges bemängeln, wenn man ins Detail ginge). Immerhin wurde das «Müntschi» (Küsschen) auch dort richtig eingesetzt.

Trotzdem stellt sich die Frage, wie ein insgesamt doch so rundes Ergebnis zustandekommt. Da war es am einfachsten, bei «Gemini» gleich selbst zurückzufragen. Die Antwort des Bots bezog sich auf zwei Ebenen:

«1. Die Architektur der Wahrscheinlichkeiten

Im Kern funktioniere ich tatsächlich über Wahrscheinlichkeiten. Wenn ich das Wort Sunne (Sonne) schreibe, ist die statistische Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass im Kontext eines Schweizer Alpen-Szenarios Wörter wie Gipfel, rot, goldig oder Hütte folgen. Ich wähle nicht das „nächstbeste“ Wort, sondern dasjenige, das im Kontext der emotionalen Stimmung am stimmigsten erscheint.

2. Kulturelle Skripte und Klischees

Ich greife auf riesige Mengen an Texten zu, die mir beigebracht haben, wie „Schweizer Gemütlichkeit“ (Gemütli) funktioniert.
- Vokabular: Begriffe wie Chlöpfer (Cervelat) oder Chacheli (Schüssel/Gefäss) sind starke Ankerpunkte. Sie erzeugen sofort ein Bild, das über das rein Sprachliche hinausgeht.
- Stimmung: Die Melancholie des Sonnenuntergangs kombiniert mit der Bodenständigkeit eines Feuers ist ein klassisches Motiv der Mundart-Liedermacher (denk an Mani Matter oder Patent Ochsner).» (abgefragt am 20.2.2026).
Das bedeutet aber auch, dass weniger kreative und ungewöhnlich Texte im Mittelpunkt stehen, sondern solche, die Klischees und vorgegebene kulturelle Codes transportieren. In den Datenbanken der LLM’s sind also schon Mengen von textlichen Bruchstücken vorhanden, die als Versatzstücke ausgepackt werden – etwa Passagen wie: «D’Luft isch so chalt, aber s’Härz isch so warm, ich halte di fescht bi mir i mim Arm.» Letztlich wird damit mehr Bekanntes rekombiniert als radikal Neues geschaffen.

Wer mehr will, muss sich als «Creator» schon selbst an den Text halten und ihn in die von ihm gewünschte Richtung bearbeiten.

Danach musste der Text als Musikstück produziert werden. Dazu benutzten wir Suno – eines der gegenwärtig angesagten Programme zur Musikproduktion. Gemini hatte dazu auch gleich einen perfekt passenden Musikstil bereit: «Style for Suno: Swiss Folk-Pop, Accordeon, Violin, Acoustic Guitar, upbeat but warm, male/female vocals».

Daraus sind dann die beiden Songs entstanden (einer in Englisch und der andere in Deutsch), die hier heruntergeladen werden können. Dabei fällt einerseits wieder die schiere Professionalität der Produktion auf: Es unterscheidet sie gar nicht so stark von den realen Schlagern, die man von «echten» Musikern hört. Manches ist vielleicht noch etwas unsauber wie ein halliger Ton, der mitschwingt. Aber die Programme machen hier in kurzer Zeit riesige Fortschritte, so dass die Schwächen rasch abnehmen werden. Und natürlich ist es mit der schweizerischen Mundart schwierig, die ja wiederum in kleinteilige Dialekte zerfällt. Da ist dann auch einmal ein falscher Ton zu hören – auch wenn Fondue und Fendant etwas sehr hochdeutsch gesprochen daherkommen.

Insgesamt ist aber das Ergebnis erstaunlich und es hat Spass gemacht, so eine Art von etwas kitschigem Alpenpop zu entwickeln. Ich werde mit Ihnen als Leserin und Leser dieses Blog teilen, wie es mit dem Experiment weitergeht – dann aber nicht mehr auf der volkstümlichen Welle. Die ersten Gehversuche auf YouTube werden hier noch viel Diskussionsstoff anbieten.

S‘ Müntschi uf de Berge (Audio: deutsch und englisch)
2. März 2026
Shadow Light Project
Künstliche Intelligenz krempelt die Musikindustrie um. Zum ersten Mal fiel mir das auf YouTube auf. Immer mehr Kanäle luden Songs hoch, die klangen, als stammten sie von professionellen Bands – nur dass diese Bands keine Geschichte hatten. Keine Biografie, keine Interviews, keine Live-Auftritte. Die Cover zeigten stilisierte, fotorealistische Figuren: perfekt ausgeleuchtet, ästhetisch inszeniert – und doch unverkennbar künstlich.

Ob „Midnight Tears“ von RoboBlues oder irisch gefärbter Folk von The Celtic Tavern – die Qualität überrascht. Die Songs wirken eingängig, handwerklich sauber produziert, genretypisch. Eine Nachfrage bei KI-Systemen bestätigt den Verdacht: Hinter solchen Projekten stehen häufig keine Musiker, sondern Algorithmen. Kanäle wie The Celtic Tavernbedienen gezielt Stimmungen wie „Celtic Rock“, ohne dass je eine Band gemeinsam im Studio gestanden hätte (Hier kommt Bild «KI oder real» hinein).

Eine Industrie in rasanter Entwicklung

Die Zahlen sind beeindruckend und beängstigend zugleich:
- Anfang 2025: Rund 10.000 KI-Songs wurden täglich auf dem französischen Streamingdienst Deezer veröffentlicht (ca. 10 % aller Uploads).
- November 2025: Die Zahl stieg auf über 50.000 Tracks pro Tag.
- Inzwischen ist mehr als jeder dritte neue Song KI-gestützt oder vollständig künstlich erzeugt.
Doch der Umbruch reicht weiter als die schiere Masse maschinell produzierter Titel. Auch reale Bands und Produzenten nutzen Programme wie Suno, Udio oder Boomy – zur Ideensuche, zum Experimentieren mit Stilvarianten, zur Textoptimierung oder für Vorproduktionen. „KI-gestützt“ wird damit zu einer neuen Normalität.

Die klare Trennlinie zwischen „echter“ und „künstlicher“ Musik beginnt zu verschwimmen.

Damit stellen sich neue Fragen: Was bedeutet das für Musikerinnen und Musiker? Droht finanzielle Konkurrenz durch maschinelle Massenproduktion? Geht Sichtbarkeit für reale Künstler verloren, wenn Playlists und Empfehlungsalgorithmen zunehmend durch künstlich erzeugte Titel geflutet werden? Und was geschieht, wenn Werbeträger ihre Musik künftig selbst per KI generieren – und damit als Förderer unabhängiger Künstler ausfallen?

Listen in YouTube können existierende Musiker/innen bzw. Musikgruppen aufführen, aber auch reine KI-Projekte.

Gegenüber der Kritik an KI-Musik ist zudem zu diskutieren: Ist KI-Musik tatsächlich seelenlos? Oder ist das nur eine Übergangswahrnehmung – vergleichbar mit früheren technologischen Umbrüchen? Werden sich neue Generationen von Kreativen etablieren, die mit KI arbeiten wie andere mit Instrumenten? Entstehen dabei womöglich neue Formen musikalischer Kreativität?

Das „Shadow Light Project“: Ein Experiment an der Schnittstelle

Um diese Entwicklung nicht nur passiv zu beobachten, habe ich das Shadow Light Project ins Leben gerufen. Es geht darum, Schatten und Licht der KI-Musik zu beleuchten, mit ihr zu experimentieren und dabei zu reflektieren, was das auf persönlicher, aber auch auf einer gesellschaftlichen Reflexionsebene auslöst.

«Shadow Light Project» existiert auch real als YouTube Kanal. Wir kündigen dort an:

Das Shadow Light Project an der Schnittstelle von Mensch und KI – im Dialog zwischen Satire und gesellschaftlichem Ernst.

DIE PHILOSOPHIE Puristisch. Direkt. Ungefiltert. Texte aus persönlicher Beobachtung und politischem Diskurs (unterstützt durch Gemini). Musik performt durch Suno Pro, kuratiert als integraler Teil des Entstehungsprozesses.

DAS ZIEL Nicht die perfekte Produktion, sondern ein Fokus auf Licht- und Schattenseiten unserer Zeit.

Entdecke das Experiment…

Der Kanal von «Shadow Light Project» ist zu finden unter:
www.youtube.com/@ShadowLightProject

Auf dieser Website bietet das Shadow Light Project Lab weiterführede Einblicke:
- Hörbeispiele: Eine gespiegelte Auswahl der YouTube-Tracks von Shadow Light Project.
- Blog & Reflexion: Kommentare zur täglichen Arbeit mit KI sowie exklusive Musikbeispiele, die nicht auf YouTube veröffentlicht wurden.
- Austausch: Ich freue mich über externe Kommentare und den Dialog über die Zukunft der Musik.
2. März 2026
KI: Die Regelung der EU und die Schweiz
Mein Beitrag bei Infosperber appelliert an die Schweiz, sich aktiv um eine Digitalisierungspolitik zu kümmern – gerade in den sensiblen Bereichen von Überwachung und Kontrolle.

Auch die Schweiz sollte dem Überwachungsstaat Schranken setzen

Regulierung der KI notwendig

Am Mittwoch 14. Juni 2023 beschloss das Europäische Parlament die Grundlagen zu einer KI-Verordnung über künstliche Intelligenz (KI). Die Abstimmung war eindeutig: 499 zu 28 Stimmen bei 93 Enthaltungen. Die EU-Strategie verfolgt einen risikobasierten Ansatz und will die Nutzung umso stärker regulieren und einschränken, je grösser das Risiko einer KI-Anwendung ist.

Wo das Anwenden künstlicher Intelligenz Menschen zu unterdrücken droht, gilt ein totales Verbot solcher Anwendungen. Dazu gehören:
- «Social Scoring»-Systeme, die das individuelle Verhalten bewerten. Abschreckend wirkt die Überwachungspolitik in China, wo auf einer datengestütztes Basis Einzelpersonen, Staatsbedienstete, Unternehmen, Organisationen und Verbände eingestuft und bewertet werden können. Schlechtes Verhalten wird diszipliniert und bestraft – etwa mit gedrosselten Internetgeschwindigkeiten oder mit Flugverboten.
- Biometrische Erkennungssysteme, die öffentlich zugängliche Räume in Echtzeit überwachen – ausser, wenn Strafverfolgungsbehörden die richterliche Genehmigung erhalten, um schwere Straftaten zu verfolgen.
- Biometrische Kategorisierungssysteme, die sensible Merkmale wie Geschlecht, Rasse, ethnische Zugehörigkeit, Staatsangehörigkeit, Religion, politische Orientierung verwenden und dabei diskriminierende Auswirkungen haben können.
Insgesamt will die EU-Verordnung verhindern, dass Menschenrechte und das Rechts auf Privatsphäre verletzt werden. Anbieter von KI-Modellen sollen einen soliden Schutz der Grundrechte, der Gesundheit und Sicherheit sowie der Umwelt, der Demokratie und der Rechtsstaatlichkeit gewährleisten. Auch KI-Systeme wie «ChatGPT» müssen offenlegen, dass ihre Inhalte KI-generiert sind, um Transparenzanforderungen zu erfüllen.

Einigkeit tönt anders

Die Ziele des europäischen Parlaments sind hochgesteckt. Aber der Chor der Stimmen, die sich in Europa nun einigen müssen, ist vielstimmig und dissonant. Vor dem Beschluss des EU-Parlaments hatte die europäische Volkspartei EVP – ein Zusammenschluss konservativer Parteien – versucht, den Terrorismus stärker zu berücksichtigen. Bayerns Digitalministerin Judith Gerlach kritisierte: «Der aktuelle Gesetzentwurf bremst Innovationen und schädigt insbesondere unsere bayerische Wirtschaft, für die KI eine Schlüsseltechnologie ist.» Die bisherigen Vorschläge müssten dringend überarbeitet werden. Gerade kleinere Unternehmen könnten das Übermass an Regulierung und Bürokratie nicht stemmen. Ähnlich befürchtete der Handelsverband Deutschland (HDE) eine Überregulierung. Man brauche zwar Regeln, dürfe aber das Kind nicht mit dem Bade ausschütten.

In der Parlamentsdebatte nannte Axel Voss von der CDU das vorgesehene Verbot der Gesichtserkennung in Echtzeit im öffentlichen Raum bedauerlich und eine verpasste Chance: KI könne, richtig angewandt, zu deutlich mehr Sicherheit in der Bevölkerung führen. Die FDP-Digitalpolitikerin Svenja Hahn aus dem liberalen Lager hielt dem entgegen, dass Gesichtserkennung zur Überwachung in einer liberalen Demokratie nichts zu suchen habe.

Die trotz einem Kompromiss letztlich nicht ausgeräumten Gegensätze belegen, dass am 14. Juni höchstens ein Meilenstein in der Debatte erreicht wurde. Endgültig entscheiden werden die Ländervertreter im EU-Ministerrat. Der französische Premier Emmanuel Macron kündigte in einer Rede vor Wirtschaftsvertretern umgehend an, dass Frankreich zur Entwicklung der KI neue Mittel von sieben Milliarden Euro bereitstelle. Damit solle die Dominanz Chinas und der USA verhindert werden. Denn die Angst ist gross, dass die KI-Entwicklung dank strenger Regulierungen einen Bogen um die europäischen Länder machen könnte. So startet Google in diesen Tagen seinen Chatbot «Bard» in den meisten Ländern der Welt. Aufgrund von Datenschutzbedenken fehlte erst die EU. Im letzten Moment gelang es dann, einen reichlich vagen Kompromiss zu finden.

Umstritten bleibt der Einsatz von KI in der Migrationspolitik. NGOs machen darauf aufmerksam, dass KI von autonomen Drohnen bis hin zur Spracherkennungssoftware angewendet werde, um Grenzen gegen illegale Übertritte zu sichern oder falsche Aussagen im Asylprozess zu entdecken. European Digital Rights (EDRi), ein Zusammenschluss zahlreicher europäischer NGOs, kritisiert, dass die KI-Verordnung die Rechte der Menschen, insbesondere der Migranten nicht verbessere. Das Europäische Parlament habe es versäumt, Bestimmungen einzuführen, welche die Rechte von Migrantinnen und Migranten angesichts einer immer stärkeren diskriminierenden Überwachung schützen.

Die Schweiz als Beobachterin am Spielfeldrand

Während die EU mit Regulierungen weltweit vorprescht, geht die Schweiz wie häufig bei europapolitischen Fragen gemächlich voran und beobachtet die Situation vom Spielfeldrand. In einer Medienmitteilung befand der Bundesrat am 18. April 2023, dass die Schweiz in vielen Bereichen von der Regulierung der Europäischen Union (EU) betroffen sei. Aber einen unmittelbaren Handlungsdruck sehe er nicht.

Man erwarte keine erheblichen Marktzugangshürden für die Schweiz im digitalen Bereich. Dies auch, weil die neuen verbindlichen Regelungen generell für alle Anbieter und nicht nur für Anbieter aus Drittstaaten wie der Schweiz gelten.

Das Fazit lautet: Die Schweiz werde sich den Einflüssen von aussen nicht entziehen können. Schweizerische digitale Produkte werden den EU-Konventionen entsprechen müssen, wenn sie in der EU verkauft werden. Aber man hoffe, bestehende Gesetze einfach anpassen zu können.

Doch Laisser-Faire ist in der Politik keine gute Lösung. Die Schweiz wird nachvollziehen müssen, was ihr in Gesetzen wie der EU-Konvention vorgesetzt wird. Auch kann die Schweiz kaum Entwicklungen zulassen und fördern, die ausserhalb der Schweiz als brandgefährliche Risiken gelten.

Nachdem sich in der EU die Konturen einer europäischen Digitalisierungspolitik abzeichnen, sollte sich die Schweizer Politik beeilen, eigene Anforderungen für diese Herausforderungen zu formulieren, welche die Menschenrechte schützen und eine flächendeckende Überwachung verhindern.

aus: www.infosperber.ch
14. Juli 2023

Schlagwort: KI

S‘ Müntschi uf de Berge (Audio: deutsch und englisch)