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Meisterliche Machwerke, phänomenale Plagiate

2025-08-14 22:59

Die taz vermeldet den Untergang des Abendlandes, weil Buchverlage als Coverbilder KI-generierte Machwerke (O-Ton) verwenden. Wir wollen halt nur biologisch-dynamische Kreativität!

Und im politökonomischen Fachblatt c’t wird ein ganz schweres marxistisches Geschütz aufgefahren: die kapitalistische Ausbeutung der Musiker*innen durch die Rentiers der Musikindustrie. Aber nur menschliche Musiker*innen könnten den Laden am Laufen halten, denn [o]hne menschlichen Input kommt die musikalische Entwicklung langfristig zum Stillstand. (S. 137) Und das mit gehörigem Standesdünkel: Denn dazu müssten echte professionelle [!] Musiker neue Ideen in das System einspeisen. (S. 137) Ach, ach, wenn doch bloß die KI automatische Musikexperimente fahren und aus dem bloßen Klickverhalten der Leute lernen könnte, worauf sie aktuell stehen!

Das Lamentieren über eine schon ohne KI schlechte Bezahlung der Musiker*innen ist befremdlich. Für Musik braucht man als Produktionsmittel keine Kohlegrube und kein Stahlwerk, sondern nur ein bisschen China-Kram aus dem Online-Musikshop. Niemand ist mehr zu einem Plattenvertrag gezwungen, sondern kann ihre*seine Opera einfach so auf SoundCloud und YouTube stellen, sogar auf die eigene Website und muss sich nicht mehr an die Straße hocken, um Selbstgebrannte zu verkaufen. Also: Wer als Musiker*in einen Pakt mit der Musikindustrie schließt, tut das, weil es sich für sie*ihn selbst lohnt. Der von der Musikindustrie abgeschöpfte Mehrwert ist der Preis vor allem für Reichweite.

Gerne hätte ich die Bemerkung gelesen, dass (die im Artikel erwähnten) Madonna und Eminem sowie (was ich ergänzen würde) Helene Fischer und Florian Silbereisen die künstliche Intelligenz in puncto Künstlichkeit locker übertreffen.

Nebenbei, wo ich c’t 17 erwähne: Auf S. 16 sind als Schallmauer der EU-KI-Verordnung 1025 Gleitkommaoperationen pro Sekunde angegeben. Jener Artikel ist also offensichtlich nicht von einer KI redigiert worden.

Anderes Medium: Total begeistert bin ich, wenn in der Positivitäts-Bubble LinkedIn die Leute mit akademischen Titeln im User*innennamen nur die Titel von Preprints anglotzen, aber nicht zum sinnentnehmenden Lesen fähig sind. Understanding Transformers via N-gram Statistics ist, obwohl schon fast ein Jahr alt, aktuell so ein Beispiel. Niemand scheint es zu schaffen, bis S. 10 zu lesen: A typical request to perform a nontrivial task […] requires a high-level conceptual understanding of language that goes beyond simple literal token-level associations between the context and the training data that we consider here. (S. 10)

Oder dies: Is Chain-of-Thought Reasoning of LLMs a Mirage? A Data Distribution Lens. Es ist schlichtweg zu schwer, bis hierhin zu lesen: [W]e employ a decoder-only language model GPT-2[.] (S. 7) Außerdem müsste man untersuchen, wie gut Menschen darin sind, Gedankengänge auf andere Situationen zu übertragen. Ich habe da auf Basis langjähriger Erfahrung gewichtige Bedenken.

Hier mal ein Beispiel aus der Gegenrichtung: eine herzzerreißende Geschichte aus der KI. Und die Technik bleibt nicht stehen: Die vielleicht erste Malware mit LLM-Anbindung ist ein weiterer Schritt zum Krieg KI gegen KI, mit entsprechendem Tempo beim Reinforcement Learning.

Schon allein, das menschliche Denken (oder genauer: das, was wir subjektiv dafür halten) als Vorbild für die KI zu nehmen, ist vielleicht ein Hindernis. Zum Beispiel scheint das Schritt-für-Schritt-Vorgehen, wie es die gängigen Modelle betreiben, nicht unbedingt eine gute Idee zum Lernen zu sein, wenn man nicht überbordend viele Daten hat.

Meanwhile, back in China: ‘Show 30% Anger’: Actor Loses the Plot Over AI Direction.

Und noch zum Aufmacherbild: Die sentimentale Klassenästhetik des familiären Mikrokosmos rechts hat sich die KI ausgedacht. Ich wasche meine Hände in Unschuld.

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