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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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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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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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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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.

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