Der Technologiekonzern Meta hat seinen neuen KI-Assistenten namens Muse vorgestellt. Zeitgleich musste die gleichnamige britische Rockband ihre etablierten Profilnamen auf Plattformen wie Instagram ändern. Das sorgt bei den Fans für Unmut. (Weiter lesen)
Auf der IFA 2026 zeigt Beyerdynamic den ANC-Kopfhörer Aventho Y. Für 149 Euro liefern die Over-Ears 90 Stunden Laufzeit und einen tauschbaren Akku. Ein optionales Upgrade verwandelt das Modell im Oktober zudem in ein kabelloses Gaming-Headset. (Weiter lesen)Der Beitrag Roboter-Radio: Wie KI der Moderation die Seele austreibt erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.
Als Teil der Markenfamilie von „Schaffhausen24“ und dem „Bock“ setzt Radio Schaffhuuse seit dem 1. Juli 2026 im Output komplett auf Künstliche Intelligenz. Empfangen lässt sich der Radiosender über den DAB+-Kanal 5D in der Ostschweiz. Zwar kommt der Input (noch?) aus Menschenhand, doch die Erklärungen sind scheinheiliges Blabla, das in den Ohren wehtut. Eine kommentierende Analyse.
Erst kürzlich habe ich im Radio wieder einen Satz wie den folgenden gehört: mit Unterstützung von KI. Ich meine, es ging um die Wettervorhersage. Doch abgesehen vom Thema ist die Aussage in vielerlei Hinsicht interessant. Einerseits verdeutlicht sie die rasante technologische Entwicklung – oder nennen wir es doch gleich Ausbreitung. Andererseits pointiert sie, worauf es beim Einsatz von KI ankommen sollte: Unterstützung – für den Menschen durch KI.
Dass sich der Supportgedanke auch umkehren kann, zeigt der vorliegende Fall. Denn bei Radio Schaffhuuse arbeiten Menschen der KI zu. Demnach erfolgen die Recherche und Schreibarbeit klassisch redaktionell, um der journalistischen Sorgfaltspflicht nachzukommen. Erst bei der Fleißarbeit, heißt es, komme KI ins Spiel: So werden aus den Texten automatisiert Audios, gesprochen von geklonten Mitarbeiterstimmen. Wetter- und Verkehrsmeldungen aktualisiert die KI in Echtzeit.
Und dann kommt es endlich, das Wort, das den KI-Einsatz am besten legitimiert: Routineaufgaben. Fallen die weg, hat die menschliche Redaktion mehr Zeit für wertvollere Aufgaben. Was hier aber verschleiert wird: Der Wegfall betrifft auch ein konkretes und wesentliches Jobprofil im Radiokontext: die Moderation.
Natürlich wollen wir nicht alles per se schlechtreden oder zynisch zerlegen. Fakt ist, dass das Onlineportal vorher kein vergleichbares Angebot hatte. Als Ergänzung ergibt Radio Schaffhuuse also durchaus Sinn – trotzdem ist die Reichweitenlösung bewusst kosten- und ressourceneffizient. Auch das ließe sich im Einzelfall verargumentieren. Nur: Was, wenn das KI-Radio Schaffhuuse eine Vorreiterrolle einnimmt?
Das KI-Radio des Kanton Schaffhausen ist ein Experiment. Aber es könnte zu einer existenziell relevanten Pionierarbeit beitragen. Denn sollte sich die KI bewähren, und das wird sie aufgrund des permanenten Trainings irgendwann, sind echte Jobs in Gefahr. Glücklicherweise ist es noch nicht so weit, wie ein anderes KI-Radioexperiment gezeigt hat. Das Start-up Andon Labs wies Claude, ChatGPT, Gemini und Grok an, eine eigene Radiopersönlichkeit zu entwickeln. Die Ergebnisse waren enttäuschend bis verheerend.
Dennoch: Warum ein physisches Studio mieten, Equipment kaufen und Menschen für die Moderation anstellen, wenn KI das alles viel schneller und billiger kann, die journalistischen Grundwerte aber – zumindest theoretisch – gewahrt bleiben? Immer unter dem Deckmantel der sinnvollen Eliminierung von Routineaufgaben zur besseren Fokussierung. Leute, es geht ums Geld, punkt. Denn auch die Moderation ist ein elementarer qualitativer Eckpfeiler.
Zumal wir uns im Anfangsstadium befinden. Wie lange wird es dauern, bis sich die menschliche Vorarbeit nur noch auf eine stichpunktartige Inhaltsfixierung anhand einer KI-gestützten Themenrecherche beschränkt, KI auch die Zusammenschrift übernimmt und Algorithmen entscheiden, wann welche Inhalte am besten ausgespielt werden? Wie konsequent wird der Human im Loop bleiben, wenn sich die KI stetig weiterentwickelt?
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Der Beitrag KI-Songs bekommen Label – doch die Musik spielt woanders erschien zuerst beim Online-Magazin BASIC thinking. Über unseren Newsletter UPDATE startest du jeden Morgen bestens informiert in den Tag.
Jeden Tag werden zehntausende vollständig mit KI generierte Songs auf Streamingdiensten hochgeladen. 97 Prozent der Hörer können diese aber nicht von menschlicher Musik unterscheiden. Ein Zusammenschluss renommierter Musikverbände will deshalb mit einem neuen Kennzeichnungssystem für Transparenz sorgen. Doch das Konzept hat entscheidende Schwächen – und kratzt allenfalls an der Oberfläche. Eine kommentierende Analyse.
Die Grenzen zwischen menschlicher Kreativität und KI-Produktionen verschwimmen immer mehr. Das ist nicht nur in der Musikbranche so. Das Problem: Viele Fans und Hörer können den Unterschied kaum noch erkennen. Der Vorschlag zur Einführung eines Labels zur Kennzeichnung von KI-Songs ist deshalb nachvollziehbar.
Er kratzt aber nur an der Oberfläche und beantwortet nicht die Frage, unter welchen Bedingungen KI-Songs entstanden sind oder entstehen. Stichwort: Urheberrecht und KI-Training. Darin liegt die Schwäche der Initiative. Die Unterscheidung zwischen „KI-generiert“ und „KI-unterstützt“ klingt zunächst relativ eindeutig. In der Praxis dürften aber schnell Grauzonen entstehen.
Denn KI steckt mittlerweile in immer mehr Produktionsschritten, von der Recherche über das Sounddesign bis hin zum Mastering. Doch wo hört KI auf, ein Werkzeug zu sein, und wo fängt sie an, als vermeintlicher Künstler zu agieren? Oder: Das neue KI-Label kann zwar ein Stück weit Transparenz schaffen, aber eben keine Klarheit.
Die Debatte sollte deshalb nicht auf zwei kleine Begriffe reduziert werden. Denn die eigentlichen Konflikte liegen in anderen Bereichen: beim Urheberrecht, bei der Nutzung geschützter Werke als Trainingsmaterial und bei der Frage, welchen Platz menschliche Kreativität künftig noch hat, wenn Algorithmen sich ihrer ungefragt bedienen und innerhalb weniger Sekunden Songs in Massen produzieren.
Die neu vorgeschlagene KI-Kennzeichnung kann und darf allenfalls ein erster Schritt sein. Denn künstliche Intelligenz hält nicht nur zunehmend Einzug in die Musikindustrie, sondern wird auch immer besser. Sprich: Es wird immer komplizierter, KI-generierte Musik überhaupt als solche zu erkennen.
Außerdem müssen Songtexte, Kompositionen, Musikvideos und Albumcover mit einbezogen werden. Ob und wie gut das Konzept funktionieren wird, ist aber fraglich, da es auf Freiwilligkeit setzt. Will heißen: Es liefert nur dann eine transparente Orientierung, wenn möglichst viele mitmachen. Das ist aber keinesfalls gewiss.
Denn es wird Akteure, die schlichtweg darauf aus sind, Tantiemen von Plattformen wie Spotify und Co. abzugreifen, kaum daran hindern, die Plattformen weiterhin mit KI-generierter Musik zu fluten. Deshalb sollten vor allem die Streaminganbieter selbst reagieren – oder auch in die Pflicht genommen werden.
Und damit meine ich nicht nur, dass sie Erkennungstools etablieren, denn das tun sie bereits – zumindest äußerst zaghaft. Viel effektiver wäre es hingegen, komplett KI-generierte Songs von den Empfehlungen und Monetarisierungsmechanismen auszunehmen. Das dürfte die KI-Flut zumindest ein Stück weit eindämmen.
Um aber Künstler und Urheberrechte zu schützen, müssen die Betreiber der KI-Modelle in die Pflicht genommen und wenn nötig sanktioniert werden. Kurzum: Die neuen Vorschläge zur KI-Kennzeichnung sind nicht falsch. Sie lösen die Probleme von Künstlern oder Nutzern, die von KI genervt sind, aber kaum.
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KI-generierte Inhalte nehmen auch auf den Streaming-Plattformen wie Spotify, Deezer und Co. immer weiter zu. Meist ist diese Musik für die Hörer auf den ersten Blick nicht zu erkennen. Doch es gibt typische Hinweise, die künstlich erzeugte Songs entlarven können. Wir verraten dir, wie du KI-Songs erkennen und von echter Musik unterscheiden kannst.
Das Thema Künstliche Intelligenz hat sich spätestens seit der Veröffentlichung von ChatGPT rasant entwickelt. KI-Tools reichen heute bereits von einfachen Assistenzsystemen bis hin zu Anwendungen, die ganze Texte, Bilder oder Videos erstellen und sogar Stimmen imitieren können.
Kaum ein Bereich ist von dieser Entwicklung unberührt geblieben. Auch die Musikindustrie ist davon betroffen, denn mittlerweile lassen sich Songs mithilfe von KI in nur wenigen Minuten erstellen.
Für die Hörer wird es dabei zunehmend schwieriger, künstlich erzeugte Musik von menschlich produzierten Titeln zu unterscheiden. Auch die bisher fehlende einheitliche Kennzeichnungspflicht für KI-generierte Songs auf Streaming-Plattformen trägt dazu bei.
Doch wie bei KI-generierten Bildern und Videos gibt es auch im Bereich der Musik einige Anzeichen, die auf künstlich erzeugte Inhalte hindeuten. Diese können dabei helfen, KI-Songs zu erkennen.
Streamingdienste veröffentlichen täglich eine enorme Menge neuer Musik. Auf großen Plattformen kommen jeden Tag zehntausende neue Songs hinzu, unter denen sich inzwischen zunehmend Titel finden, die vollständig oder teilweise mit Künstlicher Intelligenz erstellt wurden.
Allein der Streamingdienst Deezer zählt täglich fast 75.000 KI-generierte Titel, was nach eigenen Angaben mehr als 44 Prozent der gesamten täglichen Einreichungen ausmacht. Für Hörer wird es bei dieser Masse natürlich immer schwieriger, KI-generierte Songs von klassisch produzierter Musik zu unterscheiden.
Wer sich bei einem Musiktitel unsicher ist, ob es sich um einen KI-generierten oder einen klassisch produzierten Song handelt, kann einen Blick in die Credits und Künstlerangaben werfen. Diese liefern häufig Hinweise darauf, wer an der Produktion beteiligt war.
Fehlen hier wichtige Informationen, könnte das ein Anzeichen für KI-Beteiligung sein. Unter normalen Umständen sind an einem Song meist auch mehrere Menschen beteiligt, darunter Sänger, Songwriter und Produzenten.
Findet sich in den Angaben zum Titel jedoch nur ein Name, kann es sich um einen Hinweis auf einen KI-Song handeln. Hier lohnt es sich dann, genauer hinzuschauen.
Mit den Angaben aus den Credits eines Songs lassen sich dann über eine schnelle Google-Suche weitere Informationen herausfinden. Denn viele Musiker sind bereits seit Jahren oder sogar Jahrzehnten aktiv, weshalb sich im Internet meist Interviews, frühere Veröffentlichungen oder andere Spuren ihrer Arbeit finden lassen.
Fehlen solche Informationen vollständig oder wirkt ein Künstlerprofil ungewöhnlich leer, kann das ein Hinweis auf KI-generierte Inhalte sein. Auch eine professionelle Website und aktive Social-Media-Profile mit Fan-Interaktionen deuten auf menschliche Künstler hin.
Hat ein Künstler hingegen zahlreiche Alben in kürzester Zeit veröffentlicht, könnte dies ein Hinweis auf KI-Inhalte sein. Denn unter normalen Umständen brauchen Musiker mehrere Monate, um ein Album zu vollenden.
Der Marktführer Spotify hat zunächst eine Verifizierung für Künstler eingeführt. Der Streamingdienst weist darauf hin, dass vorwiegend KI-generierte Künstler oder KI-Persönlichkeiten nicht für eine Verifizierung berechtigt sind. Künftig soll es auch eine Kennzeichnung für nicht KI-generierte Inhalte geben.
Konkurrent Deezer hingegen setzt verstärkt auf die Kennzeichnung von KI-Inhalten. „Indem wir in den letzten anderthalb Jahren KI-generierte Musik erkannt und gekennzeichnet haben, hat Deezer eine Vorreiterrolle bei der Transparenz im Musikstreaming eingenommen“, erklärt CEO Alexis Lanternier. Allein im Jahr 2025 habe Deezer mehr als 13,4 Millionen KI-generierte Titel erkannt und markiert.
Dieser Teil ist leider nicht so einfach. Denn 97 Prozent der Nutzer können laut einer Deezer-Umfrage nicht unterscheiden, ob ein Song von einer KI stammt oder nicht. Dennoch kann es auch hier Anzeichen geben.
So wirken KI-generierte Songs mitunter ungewöhnlich gleichförmig oder enthalten kleine Unstimmigkeiten bei Gesang, Rhythmus oder Übergängen. Auch austauschbare Texte, wiederkehrende Melodien oder ein insgesamt sehr generischer Klang können Hinweise darauf sein, dass die Musik nicht vollständig von Menschen produziert wurde.
Inzwischen gibt es zahlreiche Tools im Internet, die KI-generierte Inhalte überprüfen und entdecken können. Das gilt auch für den Musikbereich.
Diese Anwendungen analysieren etwa Klangmuster, Stimmcharakteristika oder typische Produktionsstrukturen und versuchen daraus Wahrscheinlichkeiten für KI-Erzeugung abzuleiten. Allerdings sind auch diese Methoden nicht absolut zuverlässig, da sich KI-generierte Musik stetig weiterentwickelt und immer stärker an menschliche Produktionen angepasst wird.
Eines dieser Tools hat Deezer seinen Nutzern zur Verfügung gestellt. „Die große Mehrheit der Menschen möchte wissen, ob ihnen KI-Musik empfohlen wird, und unsere Daten zeigen, dass fast die Hälfte der Nutzer, die von einer anderen Plattform zu Deezer wechseln, KI-Tracks in ihren Playlists haben“, so Deezer-CEO Alexis Lanternier.
Mit dem KI-Detektor von Deezer können Hörer auch ihre Playlists auf anderen Plattformen überprüfen. Einfach Streamingdienst auswählen und Playlists scannen. Einziger Haken: Die exakten Songs spuckt der Detektor nicht aus. Wer es genauer wissen möchte, kann einzelne Titel über spezialisierte Dienste wie den AI Songs Checker prüfen lassen. Eine hundertprozentige Gewissheit gibt es aber nie.
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