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KI ist längst nicht mehr nur ein Kreativ-Tool im Studio, sondern Teil einer neuen Infrastruktur: Musik wird generiert, erkannt, sortiert, empfohlen, moderiert – und in manchen Fällen auch als Grundlage für Trainingsdaten begehrt. Für Künstler:innen entsteht dadurch eine neue Kernfrage: Passiert mit meiner Musik „nur“ Streaming – oder wird sie auch für KI-Training genutzt? Die ehrliche Antwort lautet: Es gibt nicht den einen Mechanismus. Es gibt Plattformlogiken, Labelstrategien, rechtliche Rahmenbedingungen und technische Realitäten, die sich überlagern. Was sich aber klar abzeichnet: Das Thema wandert weg von Bauchgefühl und Empörung, hin zu konkreten Regeln, Lizenzmodellen und Durchsetzung.
Wo KI bei Spotify, Apple Music und Deezer heute sichtbar ist – und wo nicht
Bei großen Streamingdiensten ist KI zunächst ganz klassisch „Produkt-KI“: Personalisierung, Moderation, Empfehlungen, neue Features. Spotify baut diese Richtung öffentlich aus, etwa mit KI-gestützten Playlist-Funktionen und weiteren personalisierten Formaten. Quelle: Reuters
Wichtig ist die Trennung zwischen „KI im Produkt“ und „generatives Modelltraining auf Musikkatalogen“. Zu letzterem gibt es bei den großen Streamingdiensten deutlich weniger offene, belastbare Aussagen, weil das rechtlich, vertraglich und reputativ hochsensibel ist. Auffällig ist, dass Spotify eher den Weg einer formalisierten, rechtebasierten Kooperation mit Rechteinhabern kommuniziert: Im Oktober 2025 kündigte Spotify an, gemeinsam mit Sony, Universal, Warner, Merlin und Believe „artist-first“ KI-Musikprodukte zu entwickeln, inklusive Consent-Logik und „responsible AI“-Rahmung. Das ist ein starkes Signal: nicht „Katalog einfach ins Training“, sondern „KI-Produkte nur mit Rechte- und Vergütungslogik“. Quelle: Spotify
Deezer wiederum hat eine andere Stoßrichtung öffentlich gemacht: weniger „KI-Features als neues Produktversprechen“, mehr „KI-Flut transparent machen und missbräuchliche Inhalte begrenzen“. Deezer kündigte 2025 ein Tagging-System an, das AI-generierte Tracks/Alben kennzeichnet. Ende 2025/Anfang 2026 betonte Deezer zudem, wie groß der Zufluss vollsynthetischer Uploads geworden ist, und verknüpfte das Thema deutlich mit Transparenz und Plattformhygiene. Quelle: Deezer
Apple Music ist nach außen traditionell zurückhaltender und arbeitet stark über Distributions- und Content-Policies. Ein sehr praktischer Blick kommt hier über Distributor-Guidelines: In den Apple-Music-Content-Policies (wie sie z. B. Distributoren zusammenfassen) tauchen Anforderungen rund um klare Autorenschaft/Disclosure und die Ablehnung von repetitiven Low-Effort-Uploads auf. Das zeigt weniger „Apple trainiert“, sondern eher „Apple kuratiert und reduziert Missbrauch“.
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Wo wird tatsächlich trainiert – und warum ist das für Musiker:innen schwer zu sehen?
Wenn wir über „Training“ sprechen, geht es selten um „Spotify trainiert selbst ein Musikmodell auf deinem Katalog“. Häufiger sind es andere Wege: KI-Firmen, die Trainingsdaten aus dem offenen Web beziehen, Datenbroker, offene Crawler-Infrastrukturen oder direkte Deals mit Rechteinhabern. Genau deshalb ist die Debatte so unübersichtlich: Die Wertschöpfung liegt selten dort, wo Musiker:innen ihr Release hochladen.
Gleichzeitig gibt es konkrete Hinweise, dass Trainingsdaten in der Vergangenheit aus Quellen stammten, die Rechteinhaber als unautorisiert ansehen. Die großen US-Labels haben 2024 Klagen gegen Suno und Udio angestrengt und dabei im Kern behauptet, dass geschützte Aufnahmen massenhaft kopiert und fürs Training genutzt wurden. Das ist keine „Streamingplattform“-Story, sondern eine „KI-Anbieter vs. Rechteinhaber“-Story – mit unmittelbaren Folgen für Musiker:innen, weil daraus Standards entstehen, wie Lizenzierung in Zukunft aussehen muss.
Dass es nicht nur bei Klagen bleibt, zeigen Entwicklungen aus 2025: Reuters berichtete, dass Universal seinen Streit mit Udio beigelegt und parallel eine Partnerschaft angekündigt hat, die generative KI-Tools mit „autorisiertem und lizenziertem“ Content entwickeln soll. Und The Guardian berichtete über einen Deal zwischen Warner und Suno, der opt-in Logiken für Artists (Name/Voice/Likeness) betont. Diese beiden Beispiele sind ein Muster: Erst Konflikt, dann Lizenzschiene. Für Musiker:innen ist das relevant, weil es den Markt in Richtung „Training wird lizenziert“ verschiebt – und weil die Frage „bin ich automatisch drin?“ immer häufiger zu „bin ich über irgendeinen Vertrag/Deal/Opt-in drin?“ wird.
EU/Deutschland: Was bedeutet „Opt-out“ in der Praxis?
In der EU ist das Thema eng mit Text-und-Data-Mining (TDM) verknüpft. Der zentrale Mechanismus ist: Bestimmte TDM-Nutzungen können gesetzlich erlaubt sein, solange Rechteinhaber nicht wirksam widersprechen – und dieser Widerspruch muss bei Online-Werken „in geeigneter Weise“, oft maschinenlesbar, erklärt werden. In Deutschland ist das in § 44b UrhG geregelt.
Wichtig ist: Das Opt-out ist kein „Spotify-Formular“, sondern primär ein Rechte-Signal, das gegenüber TDM/Training wirken soll. In der juristischen Praxis wird gerade intensiv diskutiert, wie „maschinenlesbar“ genau auszusehen hat und wann ein Vorbehalt wirklich wirksam ist. Entsprechend entstehen auch erste Leitentscheidungen, etwa aus Hamburg im Kontext von TDM/LAION, die zeigen, dass Gerichte sehr genau prüfen, ob ein Opt-out technisch und formal tatsächlich greift.
Parallel adressiert der EU AI Act die Schnittstelle „GPAI-Modelle und Urheberrecht“ und setzt Anreize für Standards, Transparenz und die Respektierung von Opt-outs. Ein europäisches Parlamentspapier zur Frage „AI and copyright“ ordnet diese TDM-Mechanik als zentralen Baustein ein.
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Was Musiker:innen ohne Label selbst tun können: realistische Schutzmaßnahmen
Wer unabhängig veröffentlicht, hat oft keine Rechtsabteilung – braucht aber trotzdem pragmatische Stellschrauben. Realistisch sind vor allem Maßnahmen dort, wo du selbst Kontrolle hast: auf deiner eigenen Website, deinem Bandcamp/Shop/Portfolio, deiner Presse-Seite oder überall dort, wo du Audiofiles, Lyrics oder Noten öffentlich hostest.
Der wichtigste Hebel ist, KI-Crawler und Datensammler technisch zu adressieren. Viele seriöse Crawler respektieren robots.txt und dokumentieren ihre User-Agents. OpenAI beschreibt z. B. seine Crawler (inklusive GPTBot) und die Steuerung per robots.txt. Common Crawl dokumentiert CCBot und wie man ihn über robots.txt blockiert. Das ist kein perfekter Schutz gegen jeden Scraper, aber es ist ein belastbares, maschinenlesbares Signal – und genau solche Signale werden im EU-Kontext zunehmend relevant.
Wichtig ist die Erwartungshaltung: Diese Maßnahmen schützen nicht „deine Spotify-Streams“, sondern deine Inhalte, die im offenen Web zugänglich sind. Wenn du z. B. Lyrics oder Audioplayer auf deiner eigenen Seite hast, ist das ein realistischer Ort für ein Opt-out Signal. Wenn deine Musik nur über Streamingdienste verfügbar ist, ist das eher eine Frage von Plattform-AGB, Anti-Scraping, und vor allem von Rechte-Deals zwischen Rechteinhabern und KI-Anbietern – also weniger ein „Schalter“, den du selbst umlegst.
Wie Labels derzeit vorgehen – und was das für Indies bedeutet
Labelstrategien sind nicht einheitlich, aber die Richtung ist erkennbar. Der Markt bewegt sich von pauschaler Ablehnung hin zu „wenn KI, dann lizenziert, vergütet und kontrolliert“. Die Settlement-/Partnership-Story rund um UMG und Udio passt genau in dieses Bild. Gleichzeitig arbeiten Collecting Societies wie die GEMA an der Durchsetzung ihrer Position, u. a. über Klagen und Präzedenzfälle, die zeigen sollen, dass unautorisierte Nutzung nicht folgenlos bleibt.
Für Indie-Musiker:innen ist das ambivalent: Auf der einen Seite kann Lizenzierung eine neue Einnahmequelle werden, wenn sie transparent und fair umgesetzt wird. Auf der anderen Seite besteht das Risiko, dass Rechte-Deals über Kataloge laufen, die du als Indie gar nicht kontrollierst, etwa wenn du bestimmte Rechte an Dritte übertragen hast oder über Aggregatoren Vertragsklauseln greifen, die KI-Nutzungen nicht sauber abgrenzen. Genau deshalb ist „Evergreen“-Rat hier vor allem: Verträge und Distributor-AGB bewusst lesen, KI-Klauseln identifizieren, und im Zweifel schriftlich widersprechen oder Klarstellungen einfordern, bevor man Rechte langfristig bindet.
Fazit: Was du heute sicher sagen kannst
Du kannst heute mit hoher Sicherheit sagen, dass Streamingplattformen KI massiv als Produkttechnologie einsetzen, während das Training generativer Musikmodelle sich stärker über KI-Anbieter, Datenpipelines und Rechte-Deals organisiert – nicht über einen offensichtlichen „Streaming-Trainingsknopf“. Du kannst außerdem sagen, dass sich die EU-Lage Richtung maschinenlesbarer Opt-outs und Transparenz bewegt, während die USA stark über Präzedenzfälle und Vergleiche getrieben sind. Und du kannst als Musiker:in ohne Label immerhin dort wirksam handeln, wo du selbst hostest: mit klaren technischen Signalen und sauberen Lizenzhinweisen.
Hinweis: Das ist keine Rechtsberatung, sondern eine Einordnung nach öffentlich verfügbaren Quellen.
Weiterführende Informationen & Quellen
Grundlage der Einordnung zur Nutzung von Musik im KI-Training, zur Rolle von Streamingplattformen sowie zur rechtlichen Situation in Deutschland, der EU und international sind unter anderem folgende öffentlich zugängliche Quellen:
– GEMA – Künstliche Intelligenz & Musik
https://www.gema.de/de/aktuelles/ki-und-musik
Überblick über Positionen der GEMA, laufende Verfahren und rechtliche Einschätzungen zu KI-Training mit Musikwerken.
– GEMA – Klage gegen den KI-Musikdienst Suno
https://www.gema.de/de/aktuelles/2024/ki-klage-suno
Dokumentation der rechtlichen Schritte gegen unlizenzierte Nutzung von GEMA-Repertoire durch KI-Anbieter.
– § 44b Urheberrechtsgesetz (Text- und Data-Mining)
https://www.gesetze-im-internet.de/urhg/__44b.html
Rechtliche Grundlage für Opt-out-Möglichkeiten und maschinelle Datennutzung in Deutschland.
– EU-Parlament – Artificial Intelligence and Copyright
https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/ATAG/2025/769585/EPRS_ATA(2025)769585_EN.pdf
Analyse der urheberrechtlichen Herausforderungen durch KI auf europäischer Ebene.
– Reuters – Vergleich zwischen Universal Music Group und dem KI-Anbieter Udio
https://www.reuters.com/business/media-telecom/universal-music-settles-copyright-dispute-with-ai-firm-udio-2025-10-30/
Einordnung lizenzbasierter Modelle für KI-Musik als möglicher Zukunftsweg.
– RIAA – Klagen gegen Suno und Udio (USA)
https://www.riaa.com/record-companies-bring-landmark-cases-for-responsible-ai-against-suno-and-udio/
Darstellung der Position der US-Musikindustrie zu KI-Training mit geschützter Musik.
– Spotify – Developer Terms & Plattformrichtlinien
https://developer.spotify.com/terms/
Richtlinien zur Nutzung von Spotify-Inhalten, insbesondere im Kontext von Scraping und KI-Training.
– Spotify Newsroom – „Artist-first AI“ Kooperationen
https://newsroom.spotify.com/2025-10-16/artist-first-ai-music-spotify-collaboration/
Informationen zu Kooperationen zwischen Streamingplattform und Rechteinhabern im KI-Kontext.
– Deezer – Kennzeichnung KI-generierter Musik
https://newsroom.deezer.com/2025/06/deezer-launches-worlds-first-ai-tagging-system-for-music-streaming/
Ansatz zur Transparenz bei KI-generierten Inhalten im Streaming.
– OpenAI – GPTBot & robots.txt Steuerung
https://platform.openai.com/docs/bots
Technische Informationen zu maschinenlesbaren Opt-out-Signalen für KI-Crawler.
– Common Crawl – CCBot & Datenzugang
https://commoncrawl.org/faq/
Grundlagen zur Nutzung und Blockierung großer Web-Datensätze für KI-Training.