Generative Systeme Künstlicher Intelligenz (KI) werden in immer mehr Bereichen verwendet. Die Systeme sind dabei unterschiedlich auf die jeweiligen Anwendungen zugeschnitten. So gibt es generative Modelle ganz allgemein für die Produktion von Text, aber auch solche, die speziell für die Komposition von Musik entwickelt wurden.

In einer neuen Studie hat eine Arbeitsgruppe des HMLs mithilfe eines Melodiefortsetzungsparadigmas die Wahrnehmung von Leistungen von KI-Systemen gegenüber menschlichen Leistungen untersucht. Dazu bekamen ChatGPT 3.5 und Google Magenta sowie Musikstudierende die Aufgabe, eine vorgegebene Melodie fortzusetzen. In einer anschließenden Onlinestudie bewerteten Teilnehmende die Melodiefortsetzungen hinsichtlich ihrer ästhetischen Qualität. Dabei erfolgte die Bewertung einer Melodiefortsetzung ohne die Information, wer welche sie komponiert hatte, und ohne direkten Vergleich mit anderen Lösungen.

Insgesamt wurden die Melodiefortsetzungen beider KI-Systeme in ihrer ästhetischen Qualität deutlich geringer bewertet als die Fortsetzungen der Musikstudierenden.

Die Studie zeigt, dass – zumindest in der verwendeten standardisierten Aufgabe – die derzeitigen Leistungen von KI noch deutlich hinter denen von Menschen liegen und damit Euphorie als Befürchtungen gegenüber KI kritisch hinterfragt werden sollten.

Weitere Informationen zur Studie finden sich in der Original-Veröffentlichung in der Fachzeitschrift Jahrbuch Musikpsychologie/Yearbook of Music Psychology: https://doi.org/10.5964/jbdgm.195.