Nochmals die Empfehlung von ChatGPT (in Teil 1) für meine Songs bei YouTube: «Ich könnte dir einen ‘Suno Style Prompting Guide für Shadow Light Project’ aufbauen – quasi dein persönliches Nachschlagewerk».
Am Beispiel von «Oh, my Johnny» (https://www.youtube.com/watch?v=2z4OSzX38xw) wollte der Bot eine Version 2 des Songs entwickeln – ohne, wie er meinte, die Grundidee zu verlieren. Danach sollte dann daraus ein präziser «Shadow-Light-Prompt für Suno V5.5» entstehen – also so etwas wie ein Grundkonzept für meine gesamte Entwicklung von Songs im Rahmen des Shadow Light Projekts.
Für alle, die versuchen, sich mit ihrer Musik als als identifizierbare Marke auf dem Markt durchzusetzen – mit einem wiedererkennbaren Konzept, das sich durch alle Produktionen durchzieht, erscheint das ein sinnvoller Weg. Aber so hilfreich das für den kommerziellen Erfolg sein kann, für die Entwicklung eines experimentellen Umgangs mit KI-Musik bedeutet es auch eine grosse Einschränkung. Hier klingt die Beurteilung des KI-Bots «Gemini» nach, der kritisch anmerkte, Chat GPT verfalle «sehr schnell in den Modus eines methodisch/didaktischen System-Architekten, der am liebsten gleich einen ganzen Baukasten oder ein Workflow/Framework entwickle, anstatt einem Nutzenden pragmatisch zu helfen, einen bestimmten Track/Vibe zu bauen».
Die System-Architektur von ChatGPT
Doch erst einmal , liess ich mich auf das Angebot von ChatGPT ein, einen solchen «Shadow Light Prompt» anhand des Songs «Oh my Johnny» zu entwickeln. Nachdem ich Songtext und Song an den KI-Assistenten übermittelt hatte, erhielt ich eine Beurteilung des Songs. Natürlich konnte der Bot dabei das Lied nicht anhören, sondern er bezog sich auf die ihm technologisch zugänglich gemachten Daten.
Eine detaillierte Beschreibung der Beurteilung und des weiteres Vorgehens durch den Chatbot ist nun aber in diesem Kontext zu umfangreich, so dass ich mich auf die wichtigsten Aspekte beschränke. Dazu gehört die generelle Beurteilung des Songs, mit welcher ChatGPT dann gleich die Führung meines Projekts übernahm. Hier hiess es:
«Meine erste strategische Einschätzung: Ich würde Oh, mein Johnny momentan als Kategorie B: Gutes Material – aber wahrscheinlich noch nicht optimal zugespitzt einordnen»
Als Gesamteinschätzung erhielt ich dann ein Bündel von Benotungen.
Mein Gesamturteil zu „Oh, mein Johnny“
| Bereich | Meine Einschätzung |
| Grundidee | 8/10 |
| Refrain-Hook | 7,5/10 |
| Geschichte | 7/10 |
| Strophentext | 5,5/10 |
| sprachliche Einheit | 5/10 |
| Celtic-/Folk-Potenzial | 8,5/10 |
| Potenzial für ein V5.5-Remake | hoch: 8,5/10 |
Zum Gesamtkonzept merkte ChatGPT kritisch an: Man wisse nicht ganz: Ist das eine moderne Liebesgeschichte? Ein augenzwinkernder Folk-Song? Eine Ballade? Ein rebellischer Pub-Song?
Dazu formuliert der Bot dann die Empfehlung: Mehr «Irish Folk Storytelling»: Ich würde den Song nicht zu einer glatten Pop-Ballade machen. Im Gegenteil: Ich würde seine Geschichte stärker herausarbeiten. Der Song könnte sehr gut funktionieren als moderner, frecher Celtic-Folk-Rock-Song mit erzählerischen Strophen und einem großen, mitsingbaren Refrain.
Diese Kritik ist nachvollziehbar, auch wenn ich mir nicht sicher bin, ob mehr «Irish Folk Storytelling» eine klare Verbesserung der Songqualität gebracht hätte. Eher skeptisch machten mich die Vorschläge, die ChatGPT gleich noch zur Verbesserung des Refrains mitschickte:
«Ich würde überlegen, den Refrain rhythmischer und gemeinschaftlicher zu machen. Zum Beispiel als Richtung:
Oh, mein Johnny, oh mein Johnny, bleib bei mir
Oh, mein Johnny, komm und bleib doch heut bei mir
Mag die ganze Welt auch sagen, du gehörst nicht her –
Oh, mein Johnny, ohne dich wär alles leer.»
Das hört sich doch eher holprig an (was wäre denn hier alles «leer»). Im weiteren Verlauf entwickelte Chat GPT dann einen eigenen «Shadow Light» Musikstil und produzierte damit gleich eine ganz neue Fassung des Songs. Auch hier fand ich die neue Fassung nicht überall ein Fortschritt gegenüber dem ursprünglichen Text (zum Beispiel bei der letzten Zeile der ersten Strophe, wo Johnny zu allem etwas zu sagen hat):
«Am Ufer des Rheins setzten mein Johnny und ich uns hin,
mit meiner Geige spielte ich ihm,
was tief in meinem Herzen klingt. Und die Melodie, die ich spielte,
zog durch die ganze Stadt,
mein Johnny saß neben mir und sang, weil er immer was zu sagen hat.»
Ich fragte mich, wie weit es ChatGPT damit gelang, Anspruch zu verwirklichen, den Text auf ein neues, höheres Niveau zu heben. Viel gravierender erschien mir dagegen, dass der Musikstil durch das Prompting des KI-Assistenten stark auf ein relativ traditionelles Folkschema zurückgeschnitten wurde. Genau dieses hatte ich aber im Verlauf meiner Arbeit an diesem und ähnlichen Songs zu überwinden versucht. Alles in allem hat mich insgesamt der Versuch mit dieser neuen Version nicht überzeugt, und ich fände es schwierig, von diesem Punkt aus ein durchgehendes Konzept eines neuen «Shadow-Light Prompt-Systems» zu definieren. Songs wie «Das gute Leben» (https://youtu.be/O30ByI_-ZFI) dürften nur schlecht in dieses Konzept passen.
Wie weit hilft die Arbeit am Prompt für den Erfolg eines Songs?
Die Frage stellt sich zudem generell, ob ein solches Remake allein imstande wäre, die eigenen Songs in der kommerziellen Welt der Musik zum Erfolg zu führen. Denn statistisch gesehen lässt sich belegen, dass die Anzahl der täglich produzierten Songs mit KI ohne entsprechende Resonanz immer höher wird. Dabei hat die grosse Mehrheit der Produktionen das Problem, dass sie kaum angehört oder von Radiosendern gespielt werden. Eine aktuelle Studie der University of Chicago geht davon aus, dass die überwiegende Mehrheit (93 %) der KI-Musik kaum oder gar nicht abgespielt und nur selten empfohlen wird. KI-Musiker veröffentlichten wahllos grosse Mengen an Musik verschiedener Genres in der Hoffnung, einen Hit zu landen – jedoch ohne Erfolg (https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.18052). Die Vorbehalte gegen KI Musik als «seelenlos», als Entwertung der Arbeit «richtiger Künstler» , als Einheitsbrei der von KI-Modellen gelieferten Vorlagen, als generelle Verletzung von Urheberrechten etc. können kaum durch praktische Hinweise zur Verbesserung von Songs aufgelöst werden.
Ich zweifle deshalb generell daran, ob die Arbeit an Songs die Erfolglosigkeit von KI-Musik überwinden kann (auch wenn dies bei Beratungsgesprächen die Hoffnungen der Autorinnen und Autoren von KI-Songs bedient). Zwar kann die Qualität von Produktionen verbessert werden und KI kann dabei so etwas wie ein Sparring Partner sein. Doch dies hat wenig mit dem kommerziellen Erfolg von solchen Produkten zu tun. Was für die Zukunft von KI-Musik wichtig wäre, werde ich im Teil 4 dieses Blogbeitrages verdeutlichen.
