DADABOTS ist ein Musikduo, das Kunst, Code und maschinelles Lernen kombiniert. Sie sind bekannt dafür, Underground-Musikstile wie Death Metal, Drum and Bass und Hardcore-Punk mit neuronalen Synthesetechnologien zu verbinden und Werkzeuge zu entwickeln, die in Echtzeit Live-Musik generieren und neue Musikgenres schaffen, die die Bedeutung von Aufführungen neu definieren.
Ihre Arbeiten umfassen virale Live-Übertragungen, akademische Forschung und globale Auftritte, all dies basiert auf ihrem festen Glauben, dass die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine der Schlüssel zur Förderung der Kreativität ist.
Dieses Interview fand im Hotel Saint George Hall während des Art Blocks Marfa-Wochenendes statt, DADABOTS teilte, wie generative Werkzeuge die Musik neu gestalten, warum sie Lo-Fi-Sounds und Unvorhersehbarkeiten umarmen und was sie immer wieder in die Art Blocks-Community zurückbringt.
Hinweis: Zur Kürze und Klarheit wurde der Inhalt dieses Interviews bearbeitet.
OpenSea:
Zunächst einmal, bitte stellen Sie sich vor.
DADABOTS:
Hallo zusammen, ich bin DADABOTS. Ich habe mit einem anderen Musik-Hacker ein Duo gegründet, wir kommen aus der Welt der Musik-Hackathons. Unsere musikalischen Wurzeln reichen zurück zu Metal, Punk und elektronischer Musik. Wir sind sehr an extremen Musikstilen interessiert und möchten sie in neue Bereiche bringen.
Wir begannen, Musik mit Code zu machen, was uns wieder in das Gebiet des maschinellen Lernens, tiefen Lernens und der generativen Kunst führte. Es war wirklich eine wunderbare Reise.
OpenSea:
Ihr beschreibt DADABOTS als eine Kombination aus Band, Hackathon-Team und Forschungslabor. Wie sieht euer kreativer Prozess tatsächlich aus?
DADABOTS:
Unser kreativer Prozess besteht darin, dass Zach und ich die verrückten Ideen, die uns zum Lachen bringen, zusammentragen. Die meisten unserer Hits, also unserer bekanntesten Werke, waren ursprünglich Witze. Zum Beispiel haben wir einen 24-Stunden-Streaming-Death-Metal-Musik-Generator auf YouTube gemacht, der zur am längsten laufenden Übertragung wurde. Es war nur eine absurde Idee: Was wäre, wenn wir die Bandmitglieder von einer Metalband abziehen? Das klingt einfach zu „metal“, und jeder hat den Witz verstanden. Auf einer makroebene gesehen ist das unser kreativer Prozess.
Auf mikroebene haben wir viel Programmierung und Forschung betrieben. Wir sind auch ein Forschungslabor und veröffentlichen als unabhängige Forscher Artikel. Unsere erste Arbeit hieß (Generative Black Metal und Math Rock) und wurde auf der NeurIPS-Konferenz veröffentlicht. Danach traten wir einem regulären Forschungsinstitut namens Harmonai bei, das eine Tochtergesellschaft von Stability AI ist. Jetzt ist unsere Vollzeitbeschäftigung die Entwicklung von neuronalen Synthesetechnologien.
Die Technologie der biologischen Synthese hat eine lange Geschichte, von klassischen Synthesizern bis hin zu Samplern. Heute, wenn man die statistischen Eigenschaften von Synthesizern bis zum Äußersten ausreizt und diese Verteilungen mit vorhandenen Musikdaten trainiert, erhält man die flexibelsten Synthesizer. Wir haben diese Synthesizer entwickelt und open-source veröffentlicht, den Code auf GitHub bereitgestellt und das Modell auf Hugging Face veröffentlicht. Wir hoffen, dass die ganze Welt sie verwendet und zu einer neuen Art von Instrument weiterentwickelt.
Gleichzeitig verwenden wir es auch als Instrument. Wir lieben Live-Musik. Wir haben in den USA und Europa gespielt, von Underground-Rave-Partys in Berlin über Metal-Auftritte in Bars bis hin zu Cocktailempfängen bei den Vereinten Nationen. Wir hinterließen überall Spuren. Unsere Modelle werden mit Daten aus allen vorhandenen Musikgenres trainiert, sodass wir kombinieren, mixen und sogar neue Genres kreieren können. Es ist im Grunde ein Musikgenre-Generator und zuverlässig genug für Live-Improvisationen.
In unseren Auftritten bitten wir das Publikum, verschiedene Musikstile zu nennen, wie afrikanische Rhythmen, elektronische Musik, Country-Musik, Deathcore usw. Dann versuchen wir, sie vor Ort zu kombinieren. Dafür haben wir den Begriff „Instant DJ“ geprägt. Es ist wie ein DJ-Auftritt, nur dass die Tracks noch nicht bereit sind. Unser Modell ist extrem schnell und kann in drei Sekunden ein drei- bis vierminütiges Lied generieren, sodass wir Vorschläge annehmen und sofort vollständige Tracks erhalten können. Normalerweise bringt ein DJ einen USB-Stick voller Musik mit, aber hier füllt das Modell die Musiksammlung während der Aufführung auf. Das Publikum weiß, was wir tun, und beteiligt sich daran. Daher macht es selbst dann Spaß, wenn die Aufführung schlecht ist.
OpenSea:
Ich liebe das. Ich stelle mir vor, wie du in all diesen verschiedenen Szenarien aussiehst. Wie bist du schließlich zu den Vereinten Nationen gekommen?
DADABOTS:
Musikhacker haben ein weites Netzwerk und helfen sich gegenseitig, Auftrittsmöglichkeiten zu finden. Meine enge Freundin und langjährige Partnerin LJ Rich ist äußerst talentiert. Sie hat eine Art Synästhesie in Bezug auf Geschmack und Gehör und kann zu jedem Thema Klavier improvisieren. Wir haben an einigen Hackathon-Projekten zusammengearbeitet, und später moderierte sie eine Veranstaltung der Vereinten Nationen namens „Künstliche Intelligenz für das Gute“. Sie lud uns ein, als Eröffnungs-DJ zu spielen. Sie sagten uns: „Ihr könnt bei den Vereinten Nationen auftreten, aber spielt keinen Metal, nur Friedensmusik.“ Die extremste Musik, die wir spielen konnten, war Drum and Bass.
Jeder bei den Vereinten Nationen liebt afrikanische Rhythmusmusik, und das Interessanteste an der Arbeit bei den Vereinten Nationen ist, Menschen aus der ganzen Welt kennenzulernen und ihre Musik zu erfahren. Manche kommen aus Kolumbien und lieben Joropo-Musik, andere kommen aus Nigeria und mögen afrikanische Rhythmusmusik. Wir fragen uns: „Was würde passieren, wenn wir diese Stile kombinieren?“ Dieses Modell kann statistisch den Gleichgewichtspunkt finden und neue Musik schaffen.
Mein Lieblingsmusikmix der letzten Zeit ist das, was wir morgen Abend in Planet Marfa aufführen werden: Ghost Pepper Salsa. Salsa selbst kombiniert Stile aus Lateinamerika, Südamerika, der Karibik und dem afrikanischen Kuba, und wir mischen es mit der Musik, die Zach seit seiner Kindheit gehört hat: Northeast Mathcore, Braincore, Drum and Bass und Hardcore-Punk. Hardcore-Punk kombiniert mit Percussion wird explosiver und wilder als Punkdrummer, und das Hinzufügen von Bossa Nova-Jazzharmonien macht die Musik komplexer.
Immer wenn brasilianische Elemente hinzukommen, wird der Rhythmus und die Harmonie der Musik reicher, das ist der Spaß daran: eine ganz neue Musikrichtung zu schaffen, vielleicht werden die Musiker letztendlich auch selbst etwas kreieren, aber hier können wir es aus statistischer Sicht hören und erkennen, dass es eine großartige Idee ist.
OpenSea:
Ich schätze es sehr, dass ihr diese Arbeit in Echtzeit macht und dabei eure eigenen entwickelten Algorithmen verwendet, um dies zu erreichen. Ihr habt gesagt, dass das Ziel darin besteht, die menschlichen Fähigkeiten zu erweitern und nicht den Menschen vollständig zu ersetzen. Glaubt ihr das immer noch? Was haltet ihr für eine gute Mensch-Maschine-Zusammenarbeit?
DADABOTS:
Wenn es um künstliche Intelligenz geht, steht jeder von uns vor der Wahl: den einfachen Weg zu gehen oder sie zu nutzen, um sich selbst zu verbessern. Ein Weg ist der einfache Weg, der andere Weg kann uns besser machen. Die Abneigung der Menschen gegen künstliche Intelligenz rührt von der Erkenntnis her, dass viele nur den einfachen Weg wählen wollen, was möglicherweise zu einem Rückschritt führen kann. Was wir wollen, ist ein KI-System, das die Musikproduktion herausfordernder macht. Mit Prompt Track können wir DJ-Auftritte schwieriger gestalten, da die Tracks noch nicht einmal erschienen sind.
Jetzt, da wir Code haben, sind wir nicht mehr auf Singles oder Alben beschränkt. Wir können einen generativen Prozess haben, der unendlich Musik erzeugt. Keine Band würde sechs Jahre lang 24 Stunden am Stück spielen, aber Algorithmen können das, und das ist eine ganz neue Kunstform. Wir sind gespannt, wohin uns diese Technologie führen kann, in ein neues, herausforderndes Feld.
Ich habe extreme Metal immer geliebt, weil es sehr schwierig zu spielen ist, wie die Band Necrophagist, deren Musik extrem schnell, rhythmisch dicht und unglaublich präzise ist. Um diese Musik gut zu spielen, bedarf es großer Anstrengung, und diese Herausforderung ist selbst sehr anziehend, genau dieser Antrieb hat uns in das Feld des maschinellen Lernens gebracht – das ist einer der schwierigsten Teile des Programmierens – sowie in das Feld des tiefen Lernens – das Meisterwerk der Informatik.
Wie man die Wahrnehmung von KI-Musik neu gestaltet, ist eine Herausforderung. Die meisten Menschen denken, KI-Musik sei eine Art Anwendung, die mit einem Klick Songs erstellen kann. Das ist zwar cool, vermittelt aber den Eindruck, dass es nur zu Kunstwerken mit geringem Aufwand führt. Unsere Herausforderung besteht darin, die enorme Anstrengung zu zeigen, die hinter KI-Musik steckt.
OpenSea:
Ich stimme völlig zu. Ich mag es, wie du künstliche Intelligenz als Abkürzung oder Werkzeug zur Verbesserung deiner Arbeiten vergleichst. Du lässt oft einige Fehler und reduzierst die Klangtreue. Warum wird dieses raue Gefühl Teil deiner Ästhetik?
DADABOTS:
Gut gefragt. In den frühen Tagen der quasi-synthetischen Technologie klang nur Lo-Fi aufgrund verschiedener Faktoren gut. Zum Beispiel besteht die Essenz von Black Metal darin, extrem schlechte Klangqualität zu erreichen, indem man mit den billigsten, schlechtesten Mikrofonen aufnimmt. Es klingt, als würde die Band in der Ferne spielen. Genau dieser Effekt schafft die einzigartige Atmosphäre des Black Metal, die anfangs ideale Trainingsdaten waren. Je höher die Klangtreue, desto schwieriger das Lernen. Je niedriger die Klangtreue, desto begrenzter die Ausdruckskraft, desto einfacher das Lernmuster. Für generativen Black Metal sind Rauschen, Chaos und Lo-Fi-Qualität hervorragende Optionen.
Am Ende wurde es eines der ersten generativen Musikwerke mit hervorragender Klangqualität. Als wir das generative Black-Metal-Album auf Bandcamp hochluden, hörten die Leute wirklich zu. Das war 2017, und nun, im Jahr 2025, kann das Modell verschiedene Aufgaben bewältigen: hochauflösende elektronische Musik und Sounddesign, aber der Lo-Fi-Sound hat nach wie vor seinen eigenen Reiz. Er erfordert, dass dein Gehirn die Lücken füllt.
Die Gestaltpsychologie besagt, dass wenn man einen Teil des Gesichts verdeckt, das Gehirn automatisch den Rest ausfüllt. Wenn man Lo-Fi-Musik hört, füllt das Gehirn die Teile aus, die man nicht hören kann, was sich stark von High-Fidelity-Musik unterscheidet, die alle Details präsentiert und das Gehirn die Lücken füllen lässt, was an sich schon wunderbar ist.
OpenSea:
Gut beantwortet. Meine letzte Frage: Was bedeutet es für dich, hier in Marfa zu sein, mit diesen Menschen zusammen zu sein und an dieser Veranstaltung teilzunehmen?
DADABOTS:
In der Art Blocks-Community in Marfa nehmen die Menschen generative Kunst sehr ernst. Ich weiß nicht, wo es noch einen Ort gibt, an dem eine Gruppe von Menschen zusammenkommt, die ihr ganzes Leben der generativen Kunst und Musik gewidmet haben und jeden Tag schaffen. Es ist ein bisschen verrückt und hat philosophische Überlegungen. Ich liebe es, die Gedanken der Menschen zu erkunden. Warum sind alle deine Werke, die du in den letzten 15 Jahren geschaffen hast, voller Wolken? Warum Wolken? Sein Leben in die eigene Hand zu nehmen und ihm Bedeutung zu geben, ist an sich schon inspirierend.
Hier ist die Welt der generativen Kunst. In einer Welt der Kryptowährungen, die von negativen Emotionen und Betrug geprägt ist, denke ich, dass die 1% wirklich schönen Dinge hier sind, in der Art Blocks-Community. Das ist der Grund, warum ich immer wieder hierher komme.
OpenSea:
Das ist großartig, danke, diese Erfahrung war fantastisch.
DADABOTS:
Danke.
Haftungsausschluss: Dieser Inhalt dient nur zu Informationszwecken und sollte nicht als finanzielle oder handelsbezogene Beratung angesehen werden. Die Erwähnung bestimmter Projekte, Produkte, Dienstleistungen oder Token stellt keine Genehmigung, Unterstützung oder Empfehlung von OpenSea dar. OpenSea garantiert nicht die Genauigkeit oder Vollständigkeit der bereitgestellten Informationen. Leser sollten vor dem Ergreifen von Maßnahmen die in diesem Artikel getätigten Aussagen selbst überprüfen. Es liegt in der Verantwortung des Lesers, vor der Entscheidungsfindung Due Diligence durchzuführen.
Inhalte von OpenSea, die Sie interessieren
Durchsuchen | Erstellen | Kaufen | Verkaufen | Auktion
Folgen Sie dem OpenSea Binance-Kanal
Bleiben Sie auf dem Laufenden