14.06.2023

Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen

John Lennon zeichnete vor seinem Tod mit einem Kassettenrecorder einen Song auf. Paul McCartney will ihn noch dieses Jahr veröffentlichen.
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Paul McCartney und die Beatles 1963 in New York | (c) Library of Congress via Wikimedia Commons
Die Beatles 1963 in New York | (c) Library of Congress via Wikimedia Commons

Es ist eine unscheinbare alte Musik-Kassette mit der Aufschrift „For Paul“. Doch sie enthält musikhistorisch spannendes Material – mehrere von John Lennon vor seiner Ermordung 1980 amateurhaft mit dem Kassettenrecorder aufgezeichnete Songs. Die Aufschrift verrät: Lennon wollte sie gemeinsam mit seinem ehemaligen Band-Kollegen Paul McCartney umsetzen. Die Beatles hatten sich bereits 1970 aufgelöst. Im Jahrzehnt davor waren sie zur bis zum heutigen Tag erfolgreichsten Band der Musikgeschichte geworden.

Kassette seit 1994 in Paul McCartneys Besitz

Die Kassette bekam McCartney bereits 1994 von Lennons Witwe Yoko Ono. Ihre Existenz war seitdem öffentlich bekannt. Zwei Songs darauf, „Free As A Bird“ und „Real Love“ wurden bereits 1995 und 1996 von den verbleibenden Beatles, McCartney, Ringo Starr und dem 2001 verstorbenen George Harrison veröffentlicht. Bei zumindest einem weiteren Song reichte aber die Qualität der Aufzeichnung nicht aus – Lennon hatte sich bei der Aufnahme mit dem Kassettenrecorder selbst mit dem Klavier begleitet.

„Now And Then“ soll „die letzte Beatles-Aufnahme“ werden

Nun will Paul McCartney noch dieses Jahr einen weiteren Song von dieser Kassette veröffentlichen, wie BBC berichtet. Er sagte zwar bislang nicht welchen, aber es wird spekuliert, dass es sich um den Titel „Now And Then“ handelt. Um das Stück in Studioqualität herauszubringen, nutzt der Musiker eine Künstliche Intelligenz. Ein Machine-Learning-Algorithmus wurde mit anderen, hochwertigen Aufzeichnungen dazu trainiert, Lennons Stimme von der eigenen Klavier-Begleitung zu trennen und als Tonspur in guter Qualität auszugeben. Diese Spur kann dann für eine klassische Studio-Aufzeichnung genutzt werden.

„Das ist irgendwie beängstigend, aber auch aufregend“

Es soll „die letzte Beatles-Aufnahme“ werden, so McCartney. Er zeigt sich gegenüber BBC von den neuen Möglichkeiten durch die AI begeistert, äußert aber auch Sorgen: „Leute werden zu mir sagen: ‚Schau, es gibt einen Track, auf dem John einen meiner Songs singt‘, und das ist einfach nur KI. […] Das ist irgendwie beängstigend, aber auch aufregend, weil es die Zukunft ist. Wir müssen einfach sehen, wohin das führt“, so die Musiker-Legende.

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Mitarbeiterbeteiligung - Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu
Werner Wutscher | (c) Luiza Puiu

Transkribus ist eine KI-Plattform, die historische Handschriften automatisch erkennt. Entstanden ist sie an der Universität Innsbruck, heute ist sie als Europäische Genossenschaft organisiert und wird weltweit von Archiven und Forschenden genutzt. Ein Paradebeispiel für ein akademisches Spinoff, nur eben keines aus der Technik, sondern aus den Geisteswissenschaften. Genau solche Gründungen will ein neuer Ausgründungsrahmen künftig systematisch ermöglichen.

„SHAPE Austria“ wurde im Rahmen der ECN-Konferenz von Werner Wutscher (New Venture Scouting) und Sektionschef Elmar Pichl vom Bundesministerium für Frauen, Wissenschaft und Forschung (BMFWF) vorgestellt. SHAPE steht für Social Sciences, Humanities and the Arts for People and the Economy. Der Bericht ergänzt den Ausgründungsrahmen von 2024, der den Hochschulen erstmals einheitliche Standards für Spinoffs vorgab. „Da war der klare Fokus auf skalierbare, technologieorientierte Startups. Die Geisteswissenschaften, Sozialwissenschaften und Künste sind zu kurz gekommen“, sagt Wutscher. Das Ministerium habe den Rahmen komplettieren wollen.

27 Institutionen in der Arbeitsgruppe

Erarbeitet wurde der Bericht von November 2025 bis Juni 2026 mit einer Arbeitsgruppe aus 27 Institutionen, darunter 16 Hochschulen von der Universität Wien über das Mozarteum bis zur Kunstuniversität Linz. Dazu kamen Interviews mit 16 Einrichtungen, die bereits weiter sind, etwa dem britischen ARC Accelerator, der Erasmus University Rotterdam oder der Universität Köln.

Das Ergebnis sind elf Empfehlungen, sechs an die Leitungsebene der Hochschulen, fünf an Transferstellen und Career Center. „Um auch strategische Themen zu diskutieren, braucht man unbedingt auch die Leitungsebene, also die Rektorate für diese Diskussionen“, so Wutscher.

Andere Sprache, andere Strukturen

Der zentrale Befund: Gründungen aus diesen Disziplinen folgen einer anderen Logik. Sie entstehen selten aus einer Marktchance, sondern aus einem gesellschaftlichen Problem. Im Bericht ist von „Reluctant Founders“ die Rede, Menschen, die nicht primär ein Unternehmen aufbauen, sondern etwas verändern wollen. „Du musst sehr stark über die Wirkung reden, über den Impact reden, um die dann gut abzuholen“, sagt Wutscher. Empfohlen wird ein „Prinzip der Zweisprachigkeit“: nach innen Wirkungssprache, nach außen klassische Startup-Begriffe, damit Finanzierung und Netzwerke nicht verschlossen bleiben. Statt von Kund:innen spricht man dann von Audiences.

Strukturell sind SHAPE-Gründungen meist günstiger und schneller als Tech-Spinoffs: kein Labor, kein Patentierungsprozess, kürzere Validierungszyklen. Dafür braucht es niederschwellige, mehrstufige Begleitung und offene Rechtsformen. Statt der GmbH kann auch ein Verein, eine Genossenschaft oder ein Hybridmodell passen. „Wenn du einen Verein gründest, um Gesundheitspolitik zu promoten, brauchst du kein Labor“, so Wutscher.

Soft IP statt Patente

Ein eigener Schwerpunkt gilt dem geistigen Eigentum. Wo keine Patente entstehen, sondern Urheberrecht, Software, Daten oder Know-how, greifen die üblichen IP-Richtlinien nicht. Der Bericht empfiehlt getrennte Regeln für Hard und Soft IP mit deutlich günstigeren Konditionen und nennt als Benchmark die University of Bristol: 20 Prozent Beteiligung bei patentbasierten Spinoffs, fünf Prozent bei „IP light“, null Prozent ohne verwertbares IP. Leitprinzip: so offen wie möglich, so geschlossen wie nötig, inklusive Creative-Commons- und Open-Source-Lizenzen.

Weil die Wirkung im Vordergrund steht, sollen Hochschulen auch nicht auf Lizenzeinnahmen hoffen, sondern Impact messen. Anlage 1 des Berichts liefert dafür beispielhafte Indikatoren, von erreichten Nutzer:innen bis zu Impact Case Studies.

Netzwerk und gemeinsames Programm

Weil die Pipelines einzelner Hochschulen klein sind, empfiehlt der Bericht ein österreichweites SHAPE-Netzwerk nach dem Vorbild des britischen Aspect Network und ein gemeinsames Frühphasenprogramm, angedockt an bestehende Strukturen wie AplusB, ECN oder die Ludwig Boltzmann Gesellschaft. New Venture Scouting koordiniert dafür ein Jahr lang Quartalstreffen der Arbeitsgruppe. Dazu kommt die Forderung, Transfer und Gründung in Berufungen und Evaluierungen anzuerkennen, im Sinne der CoARA-Initiative, die von rein publikationsbasierten Metriken abrücken will.

Die Beispiele in Anlage 2 reichen von ArtWave, einem Startup zweier Opernsängerinnen für Stressreduktion und Burnout-Prävention, über die Praxissoftware freudio für Psychotherapeut:innen bis zur Kärntner Freiwilligenplattform inmojo. „Wir haben noch sehr wenige. Deswegen haben wir den Ausgründungsrahmen um Success Stories ergänzt, damit sich die Leute das vorstellen können“, sagt Wutscher.

„Da wären wir mit vorne dabei“

Für Wutscher ist der Zeitpunkt entscheidend: Die großen Fragen rund um KI, Ethik oder Medizin bräuchten interdisziplinäre Teams. Und beim SHAPE-Thema stehe ganz Europa noch am Anfang. „Deswegen wäre das jetzt so spannend, wenn wir das jetzt starten könnten. Da wären wir mit vorne dabei.“

Bleibt der Haken: das neue Universitätsbudget. Wutscher, der auch Vorsitzender des Universitätsrats der Universität Klagenfurt ist, nennt die Kürzungen einen „massiven Dämpfer“. Die große Herausforderung sei, „dass diese Einsparungen nicht dazu führen, dass Innovation und das Neue gedrosselt werden“. Gerade bei Entrepreneurship-Aktivitäten sei die Entwicklung zuletzt nach oben gegangen: Österreichweit gebe es mittlerweile 31 Forschungs-Spinoffs, 2024 waren es noch 25.

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AI Summaries

Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Als AI-System habe ich nicht die Fähigkeit, menschliche Emotionen zu verstehen oder zu interpretieren. Aber aus einer objektiven Perspektive kann man sagen, dass dieser Artikel zeigt, wie Künstliche Intelligenz die Musikindustrie beeinflussen und verändern kann. Es zeigt auch, wie die Verwendung von AI in der Musikproduktion in der Lage ist, historisch bedeutsame Musik zu verbessern und in besserer Qualität zu veröffentlichen. Darüber hinaus gibt es in dem Artikel auch ethische Fragen zur Verwendung von KI in der Kunst- und Musikindustrie auf.

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Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Es ist schwer, eine eindeutige Antwort auf diese Frage zu geben, da der Inhalt des Artikels hauptsächlich auf Musik und Kunst fokussiert ist. Jedoch kann argumentiert werden, dass die Verwendung von Künstlicher Intelligenz in der Musikproduktion neue Möglichkeiten und Herausforderungen für die Musikindustrie und die Art und Weise, wie Musik produziert und gehört wird, schafft. Es könnte auch Auswirkungen auf den Verkauf von Musik und den Schutz des geistigen Eigentums haben, da die Methode, die McCartney verwendet, um den Song herauszubringen, möglicherweise den Prozess der Erhaltung von Aufnahmen und deren Veröffentlichung auf Plattformen wie Spotify oder iTunes beeinflusst.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Als Innovationsmanager:in können Sie aus diesem Artikel ableiten, dass die Nutzung von Künstlicher Intelligenz und Machine-Learning-Algorithmen eine immer wichtigere Rolle im kreativen Schaffensprozess von Musikern und anderen Künstlern spielt. Dies kann in Zukunft zu neuen Möglichkeiten und Innovationen in der Musik- und Unterhaltungsindustrie führen. Es ist jedoch auch wichtig, die ethischen Herausforderungen und Bedenken im Umgang mit KI-Generierten Inhalten zu berücksichtigen.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Als Investor:in hat dieser Artikel möglicherweise keine direkte Relevanz, da er sich auf die Veröffentlichung eines bisher unveröffentlichten Beatles-Songs mithilfe von Künstlicher Intelligenz konzentriert. Allerdings kann die Verwendung von AI in der Musikindustrie interessant sein, da sie neue Möglichkeiten für die Erstellung und Produktion von Musik eröffnet. Wenn Sie in den Bereich AI investieren, könnte dies indirekt von Vorteil sein, indem es die Akzeptanz und Verbreitung der Technologie fördert.

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Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Als Politiker:in könnte dieser Artikel für Sie relevant sein, da er zeigt, wie KI-Technologie eingesetzt wird, um Musikaufnahmen zu verbessern und neu zu veröffentlichen. Dies könnte Auswirkungen auf den kreativen Prozess und die Qualität von Musik haben. Darüber hinaus könnte es auch rechtliche Auswirkungen im Hinblick auf Urheberrechte und die Authentizität von Musik geben. Diese Entwicklungen erfordern möglicherweise Änderungen der Gesetzgebung im Bereich der Musikindustrie und der KI-technologie.

Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen

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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Der Artikel berichtet darüber, dass Paul McCartney mithilfe einer Künstlichen Intelligenz einen nie veröffentlichten Song der Beatles auf Grundlage einer alten Kassette von John Lennon produziert. Obwohl diese Technologie für musikalische Zwecke sehr hilfreich sein kann, gibt es auch die Sorge, dass die Künstliche Intelligenz die Authentizität der Musik in Frage stellen könnte, da sie in der Lage ist, eine künstliche Tonspur von einer echten Aufnahme zu unterscheiden. Dadurch wird ein größeres Verständnis dafür geschaffen, wie Technologie die kreative Musikproduktion beeinflussen kann.

Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Paul McCartney
  • John Lennon
  • Yoko Ono
  • Ringo Starr
  • George Harrison

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Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • Die Beatles
  • Yoko Ono
  • BBC

Paul McCartney nutzt AI, um nie veröffentlichten Beatles-Song herauszubringen