Wie man unangemessene Songtexte in Suno AI Songs verhindert

Problem:

Beim Experimentieren mit der Umwandlung klassischer Hymnen in Rap-Musik mittels Suno AI haben Benutzer unerwartete und unangemessene Einfügungen des N-Wortes gemeldet. Dieses Problem scheint besonders ausgeprägt bei christlichen Liedern zu sein. Solche Vorkommnisse können die künstlerische Absicht stören und sind unabhängig vom Kontext beleidigend.

Beispielsweise könnte man beim Umwandeln einer Hymne in einen Rap Texte erwarten, die die Würde des Originals respektieren, aber stattdessen fügt die KI unerwartet beleidigende Sprache ein und verändert somit die beabsichtigte Stimmung des Liedes.

Lösung: Einführung von Inhaltsmoderationsfunktionen in Suno AI. Dies kann das Festlegen von expliziten und impliziten Inhaltsfiltern umfassen, die Benutzer entsprechend ihren Präferenzen für saubere oder explizite Texte anpassen können.

Beispiele:

1. Implementieren Sie ein benutzerkontrolliertes Filtereinstellung, bei dem Ersteller verbotene Wörter festlegen:

   [Einstellungen] -> [Inhaltspräferenzen] -> [Verbotene Wörter]: Hinzufügen von "N-Wort"

   Dadurch würde verhindert, dass die KI bestimmte beleidigende Begriffe in den Text einbezieht.

2. Nutzen Sie einen Schalter für explizite Inhalte:

   [Einstellungen] -> [Allgemein] -> [Explizite Inhalte erlauben]: Aus

   Das Ausschalten expliziter Inhalte könnte dazu beitragen, die Integrität bestimmter Genres wie Hymnen zu wahren.

3. Ermutigen Sie die Verwendung spezifischer Hinweise, die die KI von potenziell beleidigendem Inhalt ablenken:

   [Textgenerator] -> [Hinweis]: "Erzeuge jugendfreie Raptexte für eine Hymne"

   Klare Anweisungen können die KI dabei unterstützen, angemessene Inhalte zu generieren.

Zusätzliche Tipps:

• Wiederholte Versuche könnten notwendig sein, da die KI aus kontinuierlichem Feedback und Einstellungsanpassungen lernt.
• Die Kombination mehrerer Moderationstechniken (wie Schalter für explizite Inhalte und Listen verbotener Wörter) könnte die Effektivität verbessern.

Die künstlerische Qualität von KI-generierter Musik zu wahren, ohne dabei Respekt und Sensibilität gegenüber allen Zielgruppen zu gefährden, ist entscheidend. Durch die Implementierung robuster Inhaltsmoderationsfunktionen können Ersteller die Ausgabe besser mit ihren künstlerischen Visionen und den Erwartungen ihres Publikums in Einklang bringen.