ChatGPT kann Wissen, Code und Texte in Sekundenschnelle erstellen oder abrufen und bietet dadurch für viele Bereiche ein intelligentes Tool. Deshalb ist in Zusammenarbeit mit der Künstlichen Intelligenz dieser Artikel entstanden, beginnend mit dem Parameter einen „journalistischen hochwertigen Artikel über ChatGPT“ zu schreiben. Die Absätze, welche von ChatGPT geschrieben wurden, werden für eine bessere Unterscheidung kursiv hervorgehoben.

ChatGPT ist ein neues, revolutionäres KI-Tool für die Textgenerierung, das von OpenAI entwickelt wurde. Im Gegensatz zu anderen Textgenerierungs-Tools, die auf vorher definierten Textbausteinen basieren, nutzt ChatGPT ein neuronales Netzwerk, um menschenähnliche Antworten zu generieren, indem es menschliche Konversationen analysiert und daraus lernt.

Was ist Künstliche Intelligenz eigentlich?

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Bereich der Informatik, der sich mit der Schaffung von intelligenten Maschinen befasst. Diese Maschinen sollen menschenähnliche Fähigkeiten haben, wie zum Beispiel das Erlernen, das Problemlösen und die Entscheidungsfindung.

Eine Definition von Künstlicher Intelligenz ist der „Mensch als Maschine“. Diese künstlichen Maschinen versuchen das menschliche Denken zu mechanisieren und intelligente Verhaltensweisen zu zeigen. Insbesondere wenn es um logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität geht. ChatGPT gehört zu den Chatbots, welche menschliche Texteingaben verstehen und möglichst natürlich antworten sollen.

Künstlicher Intelligenz im Alltag

Künstliche Intelligenz ist in unserem Alltag nichts neues und kommt in einer großen Anzahl von gewöhnlichen Dingen vor. Beispielsweise übersetzt DeepL ganze Texte sinngemäß in verschiedene Sprachen, die Open-Soruce KI DALL-E 2 oder Lensa AI erstellen durch individuell vorgegebene Parameter Kunstwerke. Aber auch in Smartphones stecken mehrere intelligente Anwendungen, sei es zum Verbessern der Fotos, Speicherauslastung oder Akkuleistung. Nicht zu vergessen sind die Sprachassistenten Siri, Cortana oder Alexa. Auch in der Industrie 4.0. spielt Künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle. Nach Beispielen für Anwendungen mit künstlicher Intelligenz gefragt, antwortet ChatGPT:

ResNet von Microsoft wird aktiv eingesetzt, um Muster in Bildern zu erkennen und damit Bilder automatisch zu kategorisieren oder zu beschriften. Ein anderes Programm ist Watson von IBM, dieses KI-Modell wurde für die Verarbeitung von großen Mengen von unstrukturierten Daten entwickelt. Es wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, von der Kundenkommunikation bis hin zur medizinischen Diagnose.

Was kann ChatGPT genau?

ChatGPT nutzt die Sprachmodelle von GPT-3.5, eine verbesserte Version von GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3). Die Künstliche Intelligenz durchsucht eine große Menge bereitgestellter Textdaten und versucht daraus einen neuen Text zu generieren. Gleichzeitig verwendet es das Feedback der Nutzer*innen, um die Qualität der Antworten zu verbessern. Mit dieser Grundlage kann der Chatbot in einem Dialog ähnlichen Austausch Fragen von Nutzer*innen in verschiedenen Sprachen beantworten. Diese Fragen können über einfache Hausaufgaben bis hin zu Trainings- oder Businessplänen gehen. Zusätzlich kann ChatGPT aber auch Code in verschiedenen Programmiersprachen schreiben und analysieren. Der Chatbot kann außerdem bestehende Texte umformulieren oder Sachverhalte in verschiedenen Worten erklären. Das eigentliche Training fand jedoch mit Datensätzen aus dem Jahr 2021 statt, weswegen der Chatbot kein Wissen über aktuelle Nachrichten oder ähnliches hat.

Probleme mit ChatGPT

ChatGPT erfindet Fakten, stellt sie aber plausibel dar. Als Antwort hat es etwa eine Studie samt Ergebnis erfunden, die es nicht gibt. Die Studie war in den Text eingebunden, dass sie für wahr gehalten werden könnte. Das weiß auch OpenAI und weist auf der Projektseite explizit darauf hin. Aufgrund der Datensätze aus dem Jahr 2021, kann es auch keine aktuellen Fragen beantworten. Auf Stack Overflow, eine der größten Websites für Programmierer mit vorgefertigten Codezeilen von anderen Usern, wurde ChatGPT sogar komplett verboten. „Das Hauptproblem besteht darin, dass die Antworten, die ChatGPT erzeugt, zwar häufig falsch sind, aber typischerweise so aussehen, als ob sie gut sein könnten, und dass die Antworten sehr einfach zu erzeugen sind“ erklärt ein Moderator von Stack Overflow.

Eine andere Sorge ist, dass solche Modelle möglicherweise missbraucht werden könnten, um Falschinformationen zu verbreiten oder um Einfluss auf die Meinungen von Menschen auszuüben. Es ist wichtig, dass wir verantwortungsvoll mit solchen Technologien umgehen und sicherstellen, dass sie in einer ethischen Weise eingesetzt werden.

Auch wir müssen lernen

Insgesamt gibt es viele verschiedene KI-Modelle, die in verschiedenen Bereichen zum Einsatz kommen und dazu beitragen, Probleme zu lösen und Entscheidungen zu treffen. Es bleibt abzuwarten, wie sich künstliche Inteligenz in der Zukunft weiter entwickeln und in welchen Bereichen sie zum Einsatz kommen wird.

Künstliche Intelligenz wird immer mehr zu einer Begleitung im Alltag, im Berufsleben und in der akademischen Welt. Sie können beim Übersetzen von Texten, Verbessern der Grammatik oder Recherche helfen. Auch eine neue Form der Internetrecherche, durch das Stellen von Fragen mit Antworten als Suchergebnis, verändert unsere Gewohnheiten. Gleichzeitig wird ein kritischeres Denken sowie ein Bewusstsein für die Kontrolle von Fakten von den Anwender*innen verlangt, um falsche Informationen zu erkennen. Dennoch ist ChatGPT ein großer Fortschritt der KI-Anwendungen und bietet ein breites Anwendungsspektrum für seine Nutzer*innen.

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Wie kam es zu der Schraube, die mitdenkt?

Die „Intelligente Schraubverbindung“ ist ein Verbundprojekt des Fraunhofer Cluster of Excellence Cognitive Internet Techologies CCIT. Es arbeiten vier Fraunhofer-Institute, unter der Projektleitung des Fraunhofer IIS an dem Projekt. Die Idee kam einem Ingenieur, der von Schrauben hörte, die in Kombination mit einem Sensor, die Temperatur an einem Rohr messen kann. „Der Kollege hat sich dann gedacht, dass man die Energie aus der durch die hohe Temperatur des Rohres erwärmte Schraube zu Nutze machen und diese Energie zur Übertragung der Messdaten einsetzen kann. Das Prinzip dahinter heißt Energy Harvesting. Außerdem erinnerte er sich an eine Kollegin eines anderen Fraunhofer-Institutes, die seine Sensorschicht für Unterlegscheiben zur Bestimmung der Vorspannkraft von Schraubverbindungen entwickelt hat“, sagt Moritz Protzner vom Fraunhofer IIS.

So entstand die Idee für die Schraube, die mitdenkt. Die „Intelligente Schraubverbindung“ misst also die Vorspannkraft einer Schraubverbindung, das heißt wie locker oder fest die Schraube sitzt, und übermittelt die Daten energieautark und drahtlos an eine Cloud.

Moritz Protzner ist am Fraunhofer IIS in Nürnberg zuständig für Marketing und Kommunikation im Forschungsbereich Lokalisierung und Vernetzung.

Bild: Fraunhofer IIS

Energieversorgung der „Intelligenten Schraubverbindung“

Um die „Intelligente Schraubverbindung“ mit Strom zu versorgen, gibt es verschiedene Möglichkeiten. „Zum einen die Batterie“, erklärt Protzner. Das System funktioniert aber auch energieautark. Das ist von Vorteil, da man die Batterien nicht wechseln muss. Die Schraube versorgt sich also selbst mit Strom. Beispielweise kann Solarenergie genutzt werden. Hierbei befinden sich kleine Solarpaneele oben am Kopf der Schraube. Das funktioniert sowohl Outdoor als auch Indoor mit weniger Lichteinstrahlung, wobei mehr Licht natürlich stets auch für mehr Energie sorgt und damit zu einer höheren Übertragungsrate bringt. „Das System hat auch einen kleinen Energiespeicher, sodass auch nachts ausreichend Energie zur Verfügung steht“, erklärt Protzner.

Die andere Variante ist die thermoelektrische Energieversorgung. Hier wird der Temperaturunterschied zwischen der Schraube und der Umgebung genutzt. So wird die thermische Energie in elektrische umgewandelt. Die autarke Energieversorgung macht die Schraube außerdem ressourcenschonend und umweltfreundlich.

Am Fraunhofer IIS in Erlangen wurde die „Intelligente Schraubverbindung“ vorgestellt. Im Glaskasten befindet sich die batteriebetriebene Version in Verwendung. Hierbei wird die Vorspannkraft der Schraubverbindung gemessen. Die Daten werden auf das Tablet übertragen. Die Version mit Solarpaneelen steht im Glaskasten daneben.

Bild: Marie Spies

Das Funksystem mioty®

Die Informationen, die die Schraube sammelt, müssen natürlich auch übertragen werden. Das funktioniert über das Funksystem mioty®. Mioty® ist ein Low-Power-Wide-Area-Network (LPWAN) System. Das bedeutet, es braucht wenig Energie und hat gleichzeitig eine hohe Reichweite. So können Sensordaten bis zu 15 Kilometer weit übertragen werden.

Das Besondere an dem System ist das sogenannte Telegram-Splitting Verfahren. Das ist ein Prozess, bei dem eine Nachricht in einzelne, kleinere Teilpakete aufgeteilt wird. „Diese Teilpakete werden frequenz- und zeitversetzt versendet. Dank dieses Verfahrens sind die Daten gegen Störungen geschützt. Es reicht unter anderem, wenn nur die Hälfte der Datenpakete ankommen, um die komplette Nachricht zu rekonstruieren“, so Protzner. Gerade in schwierigen Umgebungen, wie dem innerstädtischen Bereich ist mioty® besser geeignet als andere Übertragungsstandards. Weil das System sehr energiesparend ist, können nur kleinere Nachrichtenpakete versendet werden. Für Bilder oder Videos reicht die Kapazität nicht aus.

Wie und wo kann man „Intelligente Schraubverbindung“ anwenden?

Die „Intelligente Schraubverbindung“ kann prinzipiell überall angewandt werden, wo es Schrauben gibt. Derzeit ist sie in der Größe M18 verfügbar, ab Herbst dieses Jahres wird es das System aber auch in den Schraubengrößen M20 und M36 geben. Besonders nützlich ist die „Intelligente Schraubverbindung“ an schwer zu wartenden Stellen. Beispielsweise an Offshore-Windenkraftanlagen. „Hier können sich Schrauben durch Wettereinflüsse wie Temperaturschwankungen oder Stürme lockern und die Instandhaltung sowie Wartung ist um ein Vielfaches aufwendiger als an Land“, erklärt Protzner. Der Einsatz der „Intelligenten Schraubverbindung“ kann die aufwendige Wartung und potenzielle Reparaturen reduzieren. Das spart Zeit und Geld und ist auch noch ressourcenschonend.

Wie geht es weiter mit der Schraube, die mitdenkt?

Aktuell gibt es erst eine Anwendungsinstallation am Standort des Fraunhofer IIS Nürnberg. Im Laufe des Jahres soll das anders aussehen. Die Forscher*innen von Fraunhofer haben aktuell Evaluations-Kits, die sie potenziellen Anwender*innen zur Verfügung stellen. Diese testen die Schrauben geben entsprechend ihrer jeweiligen Anwendung Feedback mit möglichen Verbesserungsvorschlägen für die Weiterentwicklung des Systems. Parallel sucht sich das Forscher*innen-Team Lizenznehmer, damit die Schraube produziert wird und so ihren Weg in den Markt findet.

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Ein Gastbeitrag von Elen Brauer-Martynov und Gabriel Dötzer

Herr Alsabah, wie sieht Ihre Tätigkeit als Head of AI bei Bitkom aus?

Alsabah: Bitkom vertritt Unternehmen aus der Digital-Industrie, darunter global agierende Unternehmen wie Google und Apple, aber auch deutsche Start-ups. Der Verband ist in themenspezifische Arbeitskreise strukturiert – unserer ist eben KI. Meine Tätigkeit besteht darin, Aktivitäten und Arbeitskreissitzungen zu koordinieren, die Öffentlichkeitsarbeit zu planen oder Publikationen herauszubringen. Auch die politische Arbeit spielt dabei eine wichtige Rolle. In Deutschland beraten sich die Behörden immer mit den entsprechenden Akteuren und Verbänden, um die Meinungen der Branche einzuholen.

Welche Branchen sehen Sie zukünftig in der KI-Nutzung am stärksten und wo liegen dabei die Potentiale für Marketing und Public Relations?

Alsabah: Das sind die Bereiche, die sich durch repetitive Aufgaben auszeichnen. Sobald es Muster gibt, die sich wiederholen, kann man automatisieren. Wenn der kreative Anteil dabei gering ist, bietet sich KI an.

Kreative Algorithen?

Können sachliche Pressenachrichten, die keine Emotionen vermitteln, als ein solches Beispiel herangezogen werden?

Alsabah: Das sind alles Sachen, die sich vorab definieren lassen. Bei diesem Beispiel handelt es sich um einen Teilbereich, genannt NLG – Natural Language Generation. Dabei wird mit Schablonen gearbeitet, die mit Inhalten gefüllt werden und aus denen letztendlich der Text entsteht. Natürlich können die Schablonen so geschrieben werden, wie man es will – man kann sie durchaus auch emotional gestalten.

Wird es irgendwann möglich sein, auch kreative Aufgaben mit KI zu realisieren – beispielsweise per Zufallsgenerierung?

Alsabah: Tatsächlich ist vor kurzem eine KI erschienen, die aufgrund von Stichwörtern Bilder generiert. Ein Beispiel waren Stühle, die wie Avocados aussehen. Aber auch das beruht auf repetitiven Mustern und ist nicht überdurchschnittlich kreativ. Das wird sich in den nächsten Jahren auch nicht ausschlaggebend ändern. Nehmen wir an, ich bin der Regisseur. Ich habe eine vage Vorstellung davon, wie ein Level meines Spiels aussehen soll, und gehe damit zum Designer oder zu der Designerin. Diese/-r wird nachfragen: „Wie hast du dir das vorgestellt?“ Wir kommen in diesem Gespräch auf neue Ideen, an die ich vorher nicht gedacht habe – so ein Niveau der Zusammenarbeit wird mit KI noch nicht möglich sein. Das liegt einfach daran, dass KI nicht versteht, was sie macht.

Größere Begeisterung für KI in China

Könnte Ihrer Meinung nach eine KI-Lösung als Pressesprecher fungieren?

Alsabah: KI kann mit der automatischen Generierung von Pressemitteilungen sehr viel unterstützen. 2019 gab es bei den Wahlen in Großbritannien ein interessantes Beispiel aus dem Bereich der NLG. Dort existieren über 600 Wahlkreise, da hat auch die BBC nicht genügend Journalisten, um für jeden einzelnen einen Bericht zu schreiben – also hat das eine KI übernommen. Sie gaben ihr die Fakten und die Künstliche Intelligenz hat daraus Texte gebaut. So etwas kann super funktionieren.

Sie sind auch China-Experte – können Sie kurz erklären, wie sich China und Deutschland im Hinblick auf die KI-Nutzung unterscheiden?

Alsabah: Ich denke, das sind vier Punkte. Erstens, die Haltung der Bevölkerung: In China ist es keine Gefahren-Debatte, sondern eine Chancen-Debatte – das hat selbstverständlich sehr großen Einfluss auf die Entwicklung. Zweitens gibt es in China unbeschreiblich viel Konkurrenz und harten Wettbewerb. So viele chinesische Unternehmen liefern sich regelrecht Gladiatorenkämpfe um die Konsumenten und müssen zwangsläufig ihre Dienstleistungen optimieren und kontinuierlich investieren. Drittens hat KI viel mit Daten zu tun – zumindest die Schule des maschinellen Lernens, die aktuell in der Künstlichen Intelligenz in Führung liegt. Dazu werden sehr viele Daten gebraucht. In China gibt es davon einfach mehr. Das liegt nicht nur am Datenschutz, sondern auch daran, dass so viele Sachen digital ablaufen. Autofahrten, Kinobesuche, Arzttermine – anders als in Deutschland wird fast alles digital erledigt. So entstehen viele Daten, die für KI-Anwendungen äußerst relevant sind.

Als letzter Punkt spielt die Regierungspolitik eine große Rolle. Die chinesische Regierung nimmt Technologie generell – und KI als Teil der Digitalisierung – sehr ernst. In Peking gibt die Zentrale strategische Ziele vor, zum Beispiel: KI und Robotik zu priorisieren. Diese Ziele werden dann von den unterschiedlichen Provinzen aufgegriffen. Dabei herrscht zwischen der Zentrale und den Provinzen teils große Spannung. Auch innerhalb der Provinzen sowie zwischen ihnen gibt es viel Wettbewerb. Das führt wiederum dazu, dass sich die Provinzen bemühen, die besten Köpfe zu bekommen und die größten Erfolge zu erzielen.

Fehlende Kultur des Ausprobierens

Wie würden Sie insgesamt die Lage in Deutschland beschreiben?

Alsabah: Der Datenschutz spielt hierzulande eine erhebliche Rolle, auch in den Unternehmen selbst. Die Angst ist zu groß, da etwas falsch zu machen. Das führt dazu, dass viele Vorhaben gar nicht erst in Angriff genommen werden. Wir konnten in einer Studie feststellen, dass nur sechs Prozent der Unternehmen in KI investieren, obwohl sie über siebzig Prozent als wichtigste Technologie der Zukunft sehen. Das hat meines Erachtens damit zu tun, dass hier keine Unternehmenskultur des Ausprobierens existiert, sondern eher konservativ gedacht wird.

Sind in Deutschland genügend Angebote für KI-Lösungen vorhanden?

Alsabah: Das Ding ist: Bei KI handelt es sich nicht um ein Produkt, dass man auf Amazon bestellen kann. Es stellen sich Fragen wie: „Wo kann ich dieses Werkzeug in meinem Unternehmen einsetzen? Was brauchen wir?“ Damit muss man sich auseinandersetzen. Das wiederum ist ein kreativer Denkprozess. In den meisten Fällen braucht jedes Unternehmen eine individuelle Lösung und eine Person, die das in die Hand nimmt und bei Bedarf einen externen Dienstleister hinzuzieht. Tatsächlich glaube ich nicht, dass es sich um einen Mangel an Angeboten handelt – eher um einen Mangel an Anwendungsfällen. Irgendjemand hat mal gesagt, Strategie sei die Kunst, Fragen zu stellen – in diesem Prozess des Fragenstellens entwickelt man eine KI-Strategie für das Unternehmen.

Angst vor Jobverlusten als größte Hürde

In unserer KI-Marktstudie haben wir nach der größten Hürde beim Einsatz von KI-Lösungen gefragt. Viele Anbieter gaben an, dies sei die Angst der Angestellten vor Jobverlust. Allerdings deckt sich das nicht mit den Einschätzungen der Experten – wieso?

Alsabah: Diejenigen, die in der Entwicklung tätig sind, sehen, wieviel noch passieren muss, bis ein Mensch durch Algorithmen ersetzt werden kann. Sie erkennen die Schwächen und Defizite der Algorithmen. Ich kenne aber auch einige Studien, die eher das Gegenteil behaupten – künstliche Intelligenz würde dazu führen, dass viele Menschen ihren Job verlieren. Ich bin da eher skeptisch.

Die Pressesprecher müssen sich also keine Sorgen machen?

Alsabah: Nicht wirklich, nein. Wenn ich an unseren Pressesprecher denke, ist das nicht so, dass er vorgefertigte Schablonen hat und sie nur mit Zahlen füttert. Es ist nach wie vor ein kreativer Prozess. Die Algorithmen können ihn aber unterstützen – es könnte also sein, dass nicht mehr so viele Pressesprecher im Unternehmen benötigt werden.

Ein KI Programmieren: Keine Raketenwissenschaft

Was braucht es, um KI-Software zu programmieren?

Alsabah: Das ist nicht schwer, da man in den allermeisten Fällen keine neuronalen Netze oder anderweitige Algorithmen des maschinellen Lernens selbst programmieren muss. Es gibt sogenannte Frameworks – quasi fertig entwickelte Methoden, die man nur in die eigene Software einbaut. Aber auch ein neuronales Netz selbst zu programmieren ist, aus meiner Sicht, überhaupt nicht schwer. Das ist keine Raketenwissenschaft – ich finde KI nicht so kompliziert wie andere Bereiche der Informatik.

Als Doktor der Psychologe können Sie bestimmt sagen, welche Rolle die Psychologie bei der Akzeptanz von KI spielt?

Alsabah: Eine große Rolle. Ich glaube, um die KI gibt es eine imaginäre Welt, in der sich die meisten Beobachter – sogenannte Experten – befinden. Das ist eine Science-Fiction-Welt, eine Parallelwelt, in der die wichtigste Nachrichtenquelle Hollywood-Filme sind. Viele, die über künstliche Intelligenz schreiben, leben in dieser imaginären Welt. Auf der anderen Seite stehen, zum Beispiel, die Ingenieure, die in der richtigen Welt leben und wissen, wie groß die Kluft zwischen den Fähigkeiten ist, die man der KI zuschreibt, und denen, die sie wirklich hat. Wie man diese Kluft verkleinert – das ist eine psychologische Frage, mit der man sich auseinandersetzen muss.

So viele Bereiche wie möglich digitalisieren“

Was würden Sie sich persönlich für die Entwicklung der KI in Deutschland wünschen?

Alsabah: Ich wünsche mir, dass wir insgesamt optimistischer und offener gegenüber der Digitalisierung werden. Und dass wir so viele Bereiche wie möglich digitalisieren – weil das letzten Endes Produktivitätsgewinne, mehr Komfort für den Bürger und mehr Sicherheit bedeutet. Es sichert auch unseren Wohlstand. Alle Bereiche werden gerade von der Digitalisierung beeinflusst, insbesondere unsere Stärken – die Automobilbranche, die Industrie – sind sehr stark betroffen. Wenn wir uns nicht darauf einlassen, die vielen Potentiale nicht ausschöpfen, werden wir, meines Erachtens, abgehängt.

Aber das ist nicht das, was wir machen – weder in Deutschland noch in Europa. Wir beschränken uns in erster Linie auf eingebildete Gefahren und führen meiner Meinung nach völlig absurde Ethik-Debatten, anstatt zu erklären, wie diese Dinge funktionieren oder welche Potenziale sie haben. Ich verstehe auch nicht, warum die Leute, die sich mit dem Thema befassen und sich Tag und Nacht dazu äußern, sich nicht die Mühe machen, zu verstehen, wie Algorithmen wirklich funktionieren. Dann könnten sie die Dinge richtig einschätzen und die Politik und die Gesellschaft positiv beeinflussen – denn aktuell gibt es leider viel negativen Einfluss.

Der Beitrag KI braucht eine Chancen-Debatte und mehr Optimismus erschien zuerst auf Future Communication.

Herzlich Willkommen zum FutureComCast – dem Podcast zur Zukunft der Technikkommunikation.Wir sind Studenten des Studiengangs Technikjournalismus und Technik-PR der TH Nürnberg. Zweimal im Monat liefern wir euch Einblicke in die Zukunft. Heute mit Pascal Schöpf zum Thema Datenkompetenz.

Daten, Datentreiber, Datengetriebene.

Überall kommen wir – bewusst oder unbewusst – mit Daten in Kontakt, oder hinterlassen diese. Auch in Unternehmen lagern riesige Datenschätze, welche nur geborgen werden müssen. Warum sich das allerdings nicht immer lohnt, erklärt Martin Szugat im Gespräch mit Pascal Schöpf im FutureComCast. Szugat ist Gründer und Geschäftsführer von Datentreiber und berät Firmen vom Dax- oder Energiekonzern bis zum Medienunternehmen, wie Daten sinnvoll genutzt werden können. Außerdem beschreibt er im Gespräch, dass Benchmarking mit Kennzahlen das Kräftemessen des 21. Jahrhunderts ist.

Konzept: Matthias Schulz, Anna Frey und Pascal Schöpf; Moderation: Pascal Schöpf; Schnitt: Matthias Schulz

Der Beitrag Datentreiber oder Datengetriebene? | FutureComCast #6 erschien zuerst auf Future Communication.

Ein Gastbeitrag von Philipp Ebnet

In welchen Szenarien ist es sinnvoll, einen Chatbot einzusetzen?

Küchenmeister: Das hängt immer von den Anforderungen ab. Die Frage ist ja immer, welche Prozesse kann ich automatisieren und wie kann ich effizienter in bestimmten Abläufen werden? Hier können Chatbots ein geeignetes Format sein. Ein Unternehmen hat ja viele Kontaktpunkte und gerade bei standardisierten Szenarien können Chatbots ein geeignetes Format sein: Sie sind immer erreichbar, zeigen keine Ermüdungserscheinungen und geben immer die richtige Antwort. Chatbots können beispielsweise den Kundensupport oder Anfragen zu Produkten vereinfachen. Aber auch für die interne Kommunikation können Chatbots gute Tools sein. Wenn es etwa viele unterschiedliche Papers und Leitlinien, also viel Wissen, aber noch keine zentrale Anlaufstelle gibt, an der Mitarbeiter oder Kollegen Fragen loswerden können, dann ist ein Chatbot sinnvoll, um das standardisiert zugänglich zu machen. Bei einem komplexen Sachverhalt braucht es natürlich noch Menschen, die dann individuelle Fragen klären.

Chatbot-Training mit Nutzer-Antworten

Wie lässt sich sicherstellen, dass der Bot die richtigen Antworten ausspuckt?

Küchenmeister: Das ist eine Frage des Setups. Der Bot muss zunächst in seiner Domäne lernen und sich verschiedene Szenarien aneignen. Unabhängig von der Größe oder der Komplexität eines Chatbots, gibt es immer erst eine initiale Phase, also eine Trainingsphase. In dieser lernt der Bot, Fragen zu verstehen und die richtigen Antworten darauf zu geben. Je intensiver diese Phase ist, desto präziser werden später die Antworten. Außerdem lernt der Bot auch noch, wenn er live ist. Er lernt dann aus den Antworten, also aus richtig und falsch dazu und verfeinert dementsprechend seine Antworten.

Sind Chatbots abschreckend, weil die Menschlichkeit verloren geht?

Küchenmeister: Natürlich gibt es Menschen, die finden, ein Chatbot sei unpersönlich und bestimmte Fragen kann die Maschine auch nicht beantworten. Aber gleichzeitig gibt es auch das Phänomen, dass sich manche Menschen einem Bot gegenüber viel eher öffnen, weil sie sagen, eine Maschine urteilt nicht, da kann ich alle Fragen loswerden. Es gibt auch Ansätze, bei denen Chatbots in Beratungsszenarien eingesetzt werden, wie etwa im medizinischen Bereich in der Erstberatung. Die Anonymität kann also auch als Pluspunkt betrachtet werden. Aber natürlich sollte immer erwähnt werden, dass der Kunde gerade mit einem Bot kommuniziert, alles andere wäre intransparent.

Chat-Daten für Empfehlungen nutzen

Kann ich als Unternehmen auf die Chatdaten zugreifen?

Küchenmeister: Absolut. Natürlich muss das im Einklang mit den Datenschutzrichtlinien sein. Die Kunden müssen wissen, dass die Daten gespeichert und verwendet werden, aber wenn die Nutzer dem zustimmen, ist das eine ergiebige Quelle an Informationen. Das Chatverhalten der Nutzer kann ein nützliches Mittel sein, um Rückschlüsse auf ihre Vorlieben zu ziehen und ihnen dann bestimmte Produkt-, Kauf-, oder Serviceempfehlungen auszusprechen. Das ist ein großes Plus des Chatbots, dass man einen sehr großen Schatz an Informationen ansammelt.

Microsoft hat im März 2016 einen Bot von Twitter lernen lassen, der nach kürzester Zeit anzügliche und beleidigende Tweets ausspuckte. Welche Maßnahmen gibt es, um ein derartiges Szenario zu verhindern?

Küchenmeister: Wie in der Erziehung eines Kindes wäre der wichtigste Ansatz, den Umgang zu kontrollieren. Konkret würde das bedeuten, die Daten zu filtern, aus denen der Chatbot lernt. Bewerkstelligen ließe sich das etwa über Listen mit Wörtern, die der Chatbot bei der Generierung von Antworten vermeiden soll. Aber auch durch Sentimentanalyse, einem Verfahren, das in Äußerungen Stimmungen erkennt, ist das möglich. Generell gilt: Machine Learning, also das dem Lernprozess zugrunde liegende Verfahren, basiert auf Statistiken in Daten. Wer einen Chatbot aufsetzt, hat daher immer die Möglichkeit, den Chatbot nur aus ausgewählten Daten lernen zu lassen.

Artikel zum Thema: Eine Einführung in die Welt der Chatbots

Wie schätzen Sie die Zukunft von Chatbots ein?

Küchenmeister: Sprachassistenten sind weiter auf dem Vormarsch, das ist nicht von der Hand zu weisen. Daran führt als Unternehmen kein Weg vorbei und darauf sollten sich auch alle vorbereiten. Egal, was man macht, es wäre töricht, das zu ignorieren. Die externe und interne Kommunikation wird zukünftig immer weiter von Sprachassistenten gestützt sein. Aber ich vermute, auch textbasierte Chatbots werden weiterhin ihren Anwendungsbereich haben und wir werden auch hier mit Sicherheit noch eine stärkere Durchdringung sehen.

Der Beitrag Chatbots: Unternehmenskommunikation der Zukunft? erschien zuerst auf Future Communication.

Ein Gastbeitrag von Jessica Herfel

Dabei spielt in der Gegenwart und in der Zukunft vor allem der Roboterjournalismus eine entscheidende Rolle. Doch zu fragen bleibt, was mithilfe des Roboterjournalismus jetzt schon möglich ist, welche Auswirkungen seine Nutzung auf die Medienhäuser und den Journalistenberuf hat und ob Roboterjournalismus die Zukunft sein wird.

Roboterjournalismus beschreibt einen Journalismus, bei dem Texte nicht mehr von Menschen, sondern von Algorithmen geschrieben werden. Dazu werden als Grundlage Datensätze verwendet, die der Algorithmus nach festen Grundsätzen und Regeln zusammensetzt. Bisher entstehen so vor allem Nachrichten, denen Zahlen und Fakten als Fundament dienen. Das umfasst Ressorts wie Wetter, Verkehr, Sport oder Finanzen.

Die große Menge bereitgestellter Informationen verarbeitet ein Algorithmus in kürzester Zeit in einen idealerweise gut lesbaren Text. Ein menschlicher Redakteur legt hierbei jedoch im Vorfeld fest, welcher Dramaturgie der Beitrag folgen soll und welche Formulierungen in welchem Zusammenhang verwendet werden. Damit in den unzähligen generierten Texten nicht immer wieder gleiche Textbausteine zu lesen sind, werden bei der Einrichtung des Systems verschiedene Beschreibungen hinterlegt.

Erweiterung statt Erleichterung

In Deutschland werden solche Dienste für Medienhäuser beispielsweise von Firmen wie AX Semantics und Retresco angeboten. Saim Alkan, CEO von AX Semantics, erklärt im Interview, dass ihre Software dem Journalisten jedoch nicht unbedingt seinen Job erleichtert. Er sieht das Ganze eher als eine Art Erweiterung. „Journalisten müssen sich dadurch beispielsweise nicht mit dem Zurechtstutzen von Technik-PR-Meldungen beschäftigen. Denn solche Tätigkeiten kann von A bis Z die Maschine erledigen, wodurch die Journalisten dann Zeit haben, die große Technik-Story zuschreiben“, so Alkan. Der Roboterjournalist ermöglicht selbst in kleinen Orten Lokalberichterstattung und macht die Massenproduktion von Texten möglich, für die sich so nicht genug Journalisten finden würden.

Pete Clifton, Chefredakteur von PA Media, bestätigt, dass durch eine kleine Anzahl zusätzlicher Journalisten die Produktion von lokalen Geschichten unterstützt werden kann. „In der Welt, die wir kannten, suchte jede Lokalzeitung ihren eigenen Zugang zu einem Thema. Jeder Journalist schrieb auf Basis derselben Fakten eine zumindest leicht andere Geschichte“, so die Nachrichten-Webseite netzpolitik.org. In Großbritannien, so heißt es dort, zeichnet sich nun ein neuer Weg ab. Auch lokale Nachrichten werden nun alle aus der gleichen Vorlage und dem gleichen Blickwinkel geschrieben.

Glaubwürdigkeit und Qualität von Robotertexten

Journalisten unterliegen oft der Kritik von voreingenommener Berichterstattung und dem Vorwurf der „Lügenpresse“. Dadurch erfahren journalistische Texte zwangsweise immer mehr negative Reaktionen und den Verlust von Glaubwürdigkeit. Beim Roboterjournalismus hingegen sieht das anders aus. In einer Studie über automatisierten Journalismus haben die Kommunikationswissenschaftler Dr. Andreas Graefe und Professor Hans-Bernd Brosius festgestellt, dass die Leser computergenerierte Texte als glaubwürdiger einstufen.

Bei der Untersuchung wählten die Wissenschaftler zwei journalistische Texte: einen über die Kursentwicklung eines Autozulieferers und einen anderen über ein Fußballspiel. Zu den gleichen Themen wurden vom Fraunhofer Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie Texte von einem Algorithmus erstellt. Rund 1000 Teilnehmer wurden gebeten, jeweils einen Finanz- und einen Sporttext nach seiner Qualität zu bewerten. Jeder Text hatte dabei eine Notiz beigefügt, ob er von einem Roboterjournalisten oder einem menschlichen Journalisten kam. Jedoch waren diese Angaben bei manchen Texten bewusst verfälscht worden. Die Leser bevorzugten die Robotertexte vor allem dann, wenn sie annahmen, dass diese von einem menschlichen Journalisten stammten. Dabei sprachen die Testpersonen bei den von Menschen geschriebenen Beiträgen zwar von einer besseren Lesbarkeit, in der Glaubwürdigkeit schnitten jedoch automatisiert erstellte Texte besser ab.

Algorithmus statt Shakespeare

Laut Graefe sind die computergenerierten Texte sehr daten- und faktenlastig. „Die Sätze sind meist kurz und die Texte enthalten sehr viele Zahlen“, so Graefe. Es könne vielleicht daran liegen, dass Leser bei Finanznachrichten wahrscheinlich im Allgemeinen auch keine lebendige Sprache erwarten. Außerdem hieß es, dass die Leser kaum einen Unterschied zwischen computergenerierten und handgeschriebenen Texten erkennen würden.

Das bestätigt auch ein Test der New York Times. Dabei veröffentlichte die US-amerikanische Tageszeitung zunächst acht Texte und befragte anschließend die Leser, welche von einem Menschen und welche von einem Computer stammen. Unter den Texten war beispielsweise ein Gedicht, von dem eine Wissenschaftlerin im Anschluss sagte, dass es wie von Shakespeare klingen würde. Dabei arbeitet die Maschine jedoch lediglich mit Textbausteinen von Shakespeare, nutzt seine Formulierungen und ordnet diese neu. Ebenfalls für die Qualität von Roboter-Texten spricht der Lokaljournalistenpreis der Konrad-Adenauer-Stiftung, welchen die Jury der Stuttgarter Zeitung am 07.06.2018 für einen automatisiert erstellten Feinstaubbericht verlieh.

Erstellt hatte den Text die Software von AX Semantics. Die Begründung für die Auszeichnung in der Kategorie Datenjournalismus lautete: „Die Redaktion nutzt moderne Technik und datenjournalistische Mittel als Werkzeuge, um ihre journalistische Kompetenz bei einem politisch brisanten Thema auszuspielen: Big Data im Lokalen“. Alkan freut sich über die Anerkennung, die seiner Software durch den Journalistenpreis zuteil wird. Er glaubt, dass dadurch die Tür zur Zukunft des Journalismus weit geöffnet wurde und ist gespannt, was die weitere Zukunft bringt.

Roboterjournalismus löst Journalisten nicht ab

Roboterjournalisten schreiben rund um die Uhr Texte, und das jeden Tag auf dem gleichen Niveau. Wenn sie einmal richtig programmiert wurden, machen sie fast keine Fehler mehr und arbeiten schneller als jeder Journalist. Dabei stellt sich die Frage, ob Journalisten deswegen Angst haben müssen, in Zukunft von Maschinen abgelöst zu werden. Alkan ist sich sicher, dass die automatisierte Erstellung von Texten in Zukunft nicht mehr wegzudenken ist. Er rät Journalisten, Bereitschaft zur Veränderung zu zeigen und prognostiziert einen starken Wandel in den Medienhäusern. Laut ihm werden sich Berufsbilder zukünftig mit Sicherheit verändern und auch neue Berufe entstehen. Wobei er nicht davon ausgeht, dass Roboter die Journalisten ersetzen. Sie werden die Menschen aber unterstützen und ihnen unter die Arme greifen und die Medienlandschaft verbessern.

Experten prognostizieren ebenfalls, so Retresco auf ihrer Webseite, dass der Mensch und die Technik sich im Journalismus zukünftig noch stärker ergänzen werden. Jedoch sind auch sie der Meinung, dass Algorithmen den traditionellen Redakteur auf keinen Fall ersetzen werden. Roboterjournalismus würde viel mehr die Chance bieten, Journalisten von repetitiven Aufgaben zu entlasten und so mehr Zeit für Qualitätsinhalte zu schaffen.

Menschlichkeit auch weiterhin ein Markenzeichen von Qualitätsjournalismus

Die Wahrscheinlichkeit, dass Maschinen Journalisten ersetzen werden, liegt lediglich bei acht Prozent. Das zeigt ein interaktives Tool der BBC, das die Wahrscheinlichkeit der Automatisierung von mehr als 350 Berufsgruppen vergleicht. Ein Interview führen und anschließend ein Feature oder eine Reportage mit Zitaten darüber zu schreiben, das kann der Roboterjournalist nämlich noch nicht. Ein Roboter fühlt nicht und ist nicht dazu in der Lage, Texten eine eigene Meinung zu geben und Subjektivität miteinfließen zu lassen. Von Qualitätsjournalismus wird das jedoch auch zukünftig das Markenzeichen sein.

Zusätzlich funktioniert Roboterjournalismus ohne Journalisten überhaupt nicht, denn er ist komplett abhängig vom Datenmaterial. Dabei muss ein Mensch die Nachrichtenstücke im Voraus programmieren. Der Journalist muss also generische Sätze vorformulieren, die die Maschine später beliebig variieren kann, aber auch Spezialfälle definieren. Ein Ergebnis oder Ereignis im automatisieren Journalismus, so ein Reporter des BBC, könne überhaupt nicht bewertet oder hinterfragt werden. Das Raster für den Artikel muss nämlich schon stehen, bevor das Ergebnis überhaupt da ist.

Zukunft der automatisierten Texterzeugung

Die Zahl automatisierter Texte wird immer mehr steigen und die Algorithmen immer besser. „Es wird auch immer mehr personalisierte Nachrichten geben, die nur bestimmte Leser interessieren“, so Graefe. So werden Algorithmen entweder Nutzerdaten sammeln oder es werden Voreinstellungen angeboten, was Graefe mit Google News vergleicht. Dadurch wird es auch mehr News auf Nachfrage geben. Durch den Roboterjournalismus gebe es in Zukunft auch die Möglichkeit die Interessen von sehr kleinen Zielgruppen, vielleicht sogar von einzelnen Personen, ab-zudecken.

Außerdem, so Cord Dreyer, Medienexperte bei Text-On, könne die Technologie in Bereiche vordringen, in denen Journalisten noch gar nicht aktiv sind. Er ist sich sicher, dass durch die automatisierte Texterstellung zu mehr Aufklärung und zur Verbesserung des Journalismus führt. Eine Chance für den Journalismus sieht auch der Journalist Lorenz Matzat. Der Leser würde den größten Nutzen aus Roboter-Texten ziehen, „weil er sich maßgeschneiderte, standortbezogene Informationen vom Roboterjournalisten erstellen lassen kann.“

Features, Portraits und Kommentare auch zukünftig Menschensache

Die Texte müssen Matzat zufolge dafür nicht einmal perfekt sein. Sie müssen nur gut genug sein, um sie problemlos lesen zu können. Das einzige Problem ist, dass Roboterjournalisten bis jetzt noch nicht unabhängig denken können. Dort, wo ein menschliches Auge notwendig ist, können sie noch nicht verwendet werden. Deswegen sind Features, Portraits oder Kommentare noch nicht die Stärke des Computers. Die Frage, wie genau sich der Roboterjournalismus weiterentwickeln wird, bleibt daher offen.

Der Beitrag Wie Roboterjournalismus sich auf die Medienlandschaft auswirkt erschien zuerst auf Future Communication.

Ein Gastbeitrag von Jil Weber

Journalismus der Dinge. So nennt es der Freelance Creative Technologist und freie Wissenschaftsjournalist Jakob Vicari. Angefangen mit Reportagen, die er für klassische Printmedien schrieb, gab sich der 38-Jährige zunehmend seiner Liebe für Experimente hin. Die Suche nach neuen Perspektiven die Welt zu erzählen – einer der Hauptbeweggründe, weshalb Vicari überhaupt Journalist geworden ist. Er ist getrieben von der Neugierde etwas Neues zu schaffen und dazu macht er sich geschickt die neuen Technologien zunutze. Das, was in vielen Redaktionen Panik in die Gesichter der Journalisten hervorruft, bringt Vicaris Augen zum Strahlen.

Sensor im Kuhmagen

Mit Sensoren, Textrobotern und Chatbots erzählt er Geschichten wie das für den WDR produzierte Sensorjournalismus-Projekt „Superkühe“. Dafür wurden drei Kühe von jeweils drei Bauernhöfen mit einem Sensor in ihrem Magen ausgestattet, um 30 Tage lang in Echtzeit Daten über das Wohlbefinden der Tiere auszuspielen. Ziel dieses Projekts war es, den Kühen eine Stimme zu geben und Aufschluss darüber zu bekommen, welche Kuh sich am wohlsten fühlt. Uschi auf dem Bio-Hof, Emma im Familienbetrieb oder Connie vom Großhof. Natürlich ist der Zuschauer praktisch immer Live dabei und kann sich sogar mit der Kuh „unterhalten“.

Die schöne gegen die echte Welt

Damit zeigt Vicari, dass Journalismus auch anders geht. Er ist der Meinung, dass es erst den Reiz des Journalismus ausmacht, etwas Echtes zu erzeugen. Offen dafür zu sein, dass auch mal was schief gehen kann. „Genau das wollen die Leute sehen“. Sie seien gelangweilt von den perfekten und geschönten Storys, in denen es immer ein Happy End gibt. „Wir zeigen die Welt, wie sie ist“, erzählt Vicari, der glaubt, dass es im Journalismus eine große Angst vor Fehlern gibt. Dadurch würden ausschließlich die Geschichten erzählt werden, in denen nichts schief geht. Jene, in denen der Reporter mal nicht so viel Glück hatte, landen im Papierkorb. Ist es nicht aber viel Glaubwürdiger eine Kuhgeburt live auf Facebook zu übertragen, ohne zu wissen, ob sie gut gehen wird, anstatt zehn Kuhgeburten zu filmen und die Schönste für eine Reportage auf ARTE auszuwählen?

Mehr Freiräume für Kreativität

Gerade der Aspekt der Unberechenbarkeit in Kombination mit den neuen Technologien bringt neuen Wind in die Berufswelt des Journalismus. Die Angst, dass künstliche Intelligenz den Journalisten in Zukunft verdrängen könnte, sei nach Vicari vollkommen ungerechtfertigt. Er sieht sie stattdessen als sehr großen Gewinn an, um den Journalismus origineller, witziger und unterhaltsamer zu machen. Künstliche Intelligenz bietet dem Journalisten die Möglichkeit, mehr Freiräume für die eigene Kreativität zu gewinnen, indem eintönige Aufgaben an sie abgetreten werden.

Laut Vicari merkt man gerade im Sensorjournalismus, dass es trotzdem viele Journalistinnen und Journalisten braucht. Plötzlich treten ganz andere „Journalisten-Erzähl-Fragen“ in den Vordergrund. Es gehe darum, sich neue Formate auszudenken und umzusetzen. Die Frage, wie der Rezipient die Nachrichtenmeldung erhalten möchte – will er sie unter der Dusche haben? In welcher Form möchte er sie unter der Dusche haben? Will er sie vielleicht doch lieber am Frühstückstisch haben oder sogar aus der Kaffeetasse? Um diese Frage, welche Ausspielkanäle es in Zukunft geben soll, zu klären, brauche es Journalisten. Was die vernetzte Welt nicht mehr brauchen werde, sind Google-Journalisten. Es sei überflüssig, in die Zeitung zu schreiben, was sie „ergooglet“ haben.

Tausche Laptop gegen CNC-Fräße

Vor allem im Sensorjournalismus gibt es ganz andere Berufszweige zu entdecken. Statt an dem gewohnten Laptop oder Telefon finde man sich plötzlich als Maschinenführer vor einer CNC-Fräse wieder. In der Werkstatt baut Vicari gelegentlich Gehäuse für seine Sensoren. Programmieren will neben Löten auch gekonnt sein, um sich die geeigneten Textroboter und Messgeräte zusammenzubauen.

Nun besteht die Schwierigkeit darin, aus der Fülle der Daten eine spannende Story zu schaffen. Eine Liveübertragung von Daten ist ja schließlich noch kein Journalismus. Vicaris Angaben zufolge sei es deutlich schwieriger, eine Dramaturgie aufzubauen. Es erfordere mehr journalistische Kenntnisse als vorher und es mache den Beruf schwieriger. Im Vorfeld gilt es zu klären, was alles passieren kann, wenn beispielsweise über das Leben der drei Milchkühe berichtet werden soll. Es stellen sich also folgende Fragen: Was kann alles passieren? Wie bleiben die Leute 30 Tage lang dran? Was ist, wenn der Kuh etwas passiert und sie tot umfällt? Oder sich die Geburt des Kalbes verzögert? Dadurch könne unerwartet ein Bedarf an mehr Berichterstattung auftreten oder es müssen Lücken gefüllt werden.

Im Großen und Ganzen steckt hinter dieser neuen Art des Journalismus ein deutlich höherer organisatorischer Aufwand. Durch die Echtzeitberichterstattung könne nicht mehr so geplant werden wie bisher und auch das Zurechtschneiden ist nicht mehr möglich. Es muss sich also genau überlegt werden, was passieren kann. Um diesem Aufwand gerecht zu werden, brauche es die Tatkraft vieler Journalisten.

Voice statt Print

Vernetzte Spielzeuge, sprechende Spiegel und Möbel oder gar Nachrichten auf der Dunstabzugshaube – laut Vicari ist das die Zukunft des Journalismus, der sich mit der Umsetzung der verschiedenen Ausspielkanäle beschäftigt. Er glaubt, dass Print auf Papier nicht der Weisheit letzter Schluss ist. Die Zahl der Leser, die noch eine 20.000-Zeichen Reportage in einer Zeitschrift lesen, gehe zurück, so der 38-Jährige. Ebenso ist das Lesen langer Artikel auf kleinen Bildschirmen wie die eines Smartphones nicht zukunftsträchtig. Aus diesen Gründen erfahre Voice eine immer größere Bedeutung. Das sehe man auch vor dem Hintergrund, dass die Zahl der Menschen steigt, die sich 20 Stunden einer neuen Netflix-Serie verschreiben.

Im Grunde genommen gehört das auch zum Geschichten erzählen, allerdings auf eine andere Art. Vicari möchte damit sagen, dass sich der Journalismus diese Mechanismen und Veränderungen in der Gesellschaft zunutze machen muss. Der Konsum von Nachrichtenmeldungen wird zukünftig bequemer und ermöglicht eine Ausspielung an den vom Rezipienten gewünschten Orten. Vicari entgegnete jedoch damit, dass es noch viele Situationen geben wird, in denen Textinformationen nötig sind. Bei der laufenden Dunstabzugshaube sind beispielsweise Nachrichten in Textform die bessere Wahl, da der Rezipient bei dem Lärm nichts hören würde.

„Vollkommene Fehlerfreiheit“ für Inhalte

Während Vicari gar euphorisch in die Zukunft des Journalismus blickt, so spricht sich auch Norbert Lossau in seiner Analyse positiv für die Implementierung der KI in den Redaktionen aus. Der 60-Jährige ist Wissenschaftsjournalist und Autor bei „Die Welt“ und sieht durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz weitere Transformationen für die Medien voraus. Vor dem Hintergrund der heutigen Schnelllebigkeit könne die künstliche Intelligenz die Arbeitsabläufe in den Redaktionen beschleunigen, indem sie die Print- und Onlineprodukte auf Fehler überprüft. Das spart nicht nur Zeit, sondern könnte eine „vollkommene Fehlerfreiheit“ für Inhalte gewährleisten, bei denen es auf schnelle Veröffentlichung ankommt. Denn gerade im Online-Journalismus stehe man im Wettkampf um die Zeit häufig vor der Entscheidung die Meldung entweder ohne Korrekturlesen zu veröffentlichen oder dreißig Minuten später, aber dafür fehlerfrei. KI kann also klarer Konkurrenzvorteil sein.

Bessere Qualität durch Rückkopplung?

Mit steigender Leistungsfähigkeit werden Maschinen zudem Beiträge teilweise oder komplett produzieren können. Lossau sagt zwar auch, dass damit weniger Bedarf an Angestellten einhergeht, doch öffne das wieder Türen zu anderen Tätigkeitsfeldern. Vicaris These, dass Medieninhalte künftig immer mehr gesprochen als geschrieben werden, kann Lossau nur bestätigen. Mit Hilfe neuer Audio-Technologien, wie sie Vicari beispielsweise in eine sprechende Kaffeetasse eingebaut hat, werden neue Formen der Mediennutzung ermöglicht.

Des Weiteren ließe sich die Qualität journalistischer Produkte durch Rückkopplung verbessern, so Lossau. Auch hier ist Vicari bereits am Experimentieren. Er könnte sich vorstellen Alexa nicht nur als Ausgabegerät, sondern auch als Befragungstool zu nutzen, um herauszufinden, was die Rezipienten denken. Das würde eine aktive Einbeziehung der Rezipienten bewirken sowie dazu verhelfen, Inhalte und Werbung maßgeschneidert anzubieten. Vicari und Lossau sind sich darin einig – die neuen Technologien eröffnen den Medien viele neue Chancen.

Es wird Zeit die Scheuklappen abzusetzen

Im Großen und Ganzen steht dem Journalismus ein Wandel der Formate bevor. Diese müssen auf die künstliche Intelligenz angepasst werden. Es wird nicht ausreichen beispielsweise die Tagesschau lediglich von Alexa vorlesen zu lassen. Die großen Unternehmen wie Apple, Google und Amazon sind damit schon voraus. Sie beherrschen die Inhalte und entwickeln die verschiedenen Varianten der Smartspeaker weiter. Sie könnten zusätzlich Druck auf die Medienunternehmen ausüben, indem sie eigene Inhalte produzieren, währenddessen die Redaktionen der Technologie hinterherhinken.

„Es funktioniert nicht mehr nach dem Motto ’nehmt und lest’“

Jakob Vicari

Wie Vicari betont müsse man vom hohen Ross des Journalismus absteigen. Es funktioniere nicht mehr nach dem Motto „nehmt und lest“, sondern das journalistische Angebot müsse so aufbereitet werden, dass es jeden erreicht. Dafür benötigt es viele kreative Köpfe, um die KIs an die Bedürfnisse der Menschen anzupassen und diese Systeme füttern. Dadurch wird die Rolle des Journalisten in Zukunft wohl nicht an Bedeutung verlieren. Ganz im Gegenteil, die Entwicklung der neuen Technologien geht mit einer Verschiebung des Tätigkeitsfeld einher. Etwas Kreatives und Einzigartiges zu schaffen, wird nach wie vor die Aufgabe eines Journalisten sein.

Verbesserte Personalisierung

KIs bedeuten folglich nicht den Journalisten zu ersetzen, sondern sie bieten die Möglichkeit Journalismus spannender und origineller zu gestalten. Sie ermöglichen es, Geschichten aus ganz anderen Blickwinkeln zu erzählen. Die Inhalte können zudem so personalisiert werden, dass jeder Zugriff darauf hat. Das bedeutet, dass es eine Version für Senioren geben wird, eine Version für Kinder oder körperlich und geistig behinderte Menschen, sowie übersetzte Versionen für ausländischen Menschen. Eine hochentwickelte künstliche Intelligenz bietet schon heute eine präzise Online-Übersetzung in Echtzeit.

Laut Lossau ermöglicht künstliche Intelligenz die Globalisierung des Journalismus. Darüber hinaus steigern sie die Qualität der redaktionellen Produkte, da sie mögliche Fehler in der Berichterstattung beseitigen können. Trotz der vielen Vorteile, die künstliche Intelligenz mit sich bringt, stellt sich die Frage, ob die maschinell erstellten Inhalte und die Verwendung von Chatbots, Textrobotern, Sensoren sowie Sprachrobotern nicht eher eine Entfernung des Rezipienten herbeiführen. Menschliche Interaktionen würden folglich abnehmen. Vicari hat allerdings gegenteiliges festgestellt: „Die Nutzer nehmen das einfach an. Sie interessiert es nicht, mit welcher Technologie es passiert, sondern sie finden es toll, dass sie gezielte Antworten bekommen und Gespräche führen können.“ Die mitgelieferten Daten der Sensoren könnten das Vertrauen in den Journalismus wieder steigern. Laut Vicari wissen es die Rezipienten sehr zu schätzen, praktisch live dabei zu sein und die Daten überprüfen zu können.

Der Beitrag Wie künstliche Intelligenz den Journalismus verändern wird erschien zuerst auf Future Communication.

Frei zugängliche Patientendaten im Netz, die Zulassung von Pestiziden wie Glyphosat oder der – später unter dem Namen „Dieselgate“ bekanntgewordene – Abgasskandal. Drei Beispiele, wie investigative Recherche verbunden mit datenbasiertem Journalismus für Furore sorgte. „Es gibt Themen, die erfordern viel Fleiß und auch einige durchzechte Nächte“, erzählt Lisa Wreschniok, bezugnehmend auf die Recherchen im Vorfeld der Veröffentlichungen. Für den bayerischen Rundfunk agiert die Journalistin im Team BR Recherche / Data, mit Schwerpunkten in den Bereichen Wissenschaft, Soziales und Wirtschaftskriminalität.

Durch die Schwerpunkte können sich die einzelnen Redakteure leichter in Themen finden, aber letztendlich müssen sie trotzdem flexibel sein. „Der Journalist wird ohnehin gerne als eierlegende Wollmilchsau gesehen. Filmen, Schneiden, Schreiben, Recherchieren, Online, Rundfunk, Fernsehen und Podcast. Da ist es zu ein bisschen Programmieren auch nicht mehr weit“, scherzt Wreschniok. Ein Spaß mit ernstem Hintergrund. Ihr Kollege Steffen Kühne bildet im Team eine Art Schnittstelle und sieht sich selbst als „Kombination von Nerd und Journalist.“

Sicherheit trifft kritischen Journalismus

Auch trotz der gesetzten Schwerpunkte der einzelnen Redakteure meint Kühne: „Datenjournalismus ist keine Ressortarbeit.“ Neben der Recherche in teils kriminellen und sehr verstrickten Netzwerken kommen oftmals auch unkooperative Behörden ins Spiel. Ohne Whistleblower und Insider geht es im investigativen Journalismus oft nicht. Außerdem sei es immer wichtig die Hintergründe des jeweiligen Informanten zu hinterfragen. Denn vor einen Karren spannen lassen möchte sich niemand. Auch technophob dürfen die Journalisten keineswegs sein. Brisante Daten beispielsweise werden nur über verschlüsselte Kryptosticks übertragen, Recherchen im Darknet erfolgen über Tor Browser und spezielle Tools helfen beim einfachen durchsuchen gigantischer Datenmengen. „Falls das alles nicht hilft müssen wir eben auch mal einen Code selbst schreiben“, erklärt Kühne.

Eine weitere Facette des Datenjournalismus bilden Listening Center, wie das der Rheinischen Post. Die erfassten Daten dienen hier aber nicht als Quelle, sondern als Rechercheansatz. Ein erfasstes Grundrauschen in den sozialen Medien, teilweise ein einzelner Post, wird erfasst und für die Redakteure aufbereitet. Hannah Monderkamp, stellvertretende Leiterin der redaktionellen Digitalstrategie bei der Rheinischen Post, möchte „die Arbeit des einzelnen Journalisten vereinfachen. Je nach Ressort oder Interessen werden die einzelnen Reports erzeugt.“ Der Redakteur kann sich in den extra für ihn aufbereiteten Informationen frei bedienen und findet so möglicherweise auch andere Ansätze.

Redakteure müssen raus aus ihren Filterblasen!

Hannah Monderkamp, Rheinische Post

So soll umgangen werden, dass Redakteure in ihrem eigenen Kosmos einen zu sehr fokussierten Blick erzeugen. Allerdings wird niemandem etwas aufgezwungen, sondern nur eine Art unverbindliches Angebot unterbreitet. Die Journalisten entscheiden dann selbst, wie sie die Daten und Informationen gewichten und in ihre Arbeit einbinden.

Das Listening Center der Rheinischen Post sowie die Arbeit der BR Recherche / Data nutzen Daten in erster Linie dazu die Redakteure zu unterstützen. Wichtig ist ihren Schaffern vor allem die Unterstützung in der täglichen Arbeit in den Redaktionen, sowie die Erhaltung des journalistischen Handwerks. „Journalismus muss sich wieder zu seinen ursprünglichen Tugenden bekennen und wieder regulativ und kritisch sein“, fordert Investigativjournalistin Wreschniok.

Der Beitrag „Daten sind nicht immer wirklich sexy!“ erschien zuerst auf Future Communication.

Am Tag der Festveranstaltung, dem 22. November 2019, wird das Heft ausliegen. Anhand von Projekten und Themen aus dem Nürnberger Studiengang werden Ansätze beschireben, die sowohl für Journalismus als auch für Unternehmenskommunikation relevant sind. Die Artikel haben Studierende aus dem Studiengang Technikjournalismus/Technik-PR verfasst, der im Herbst 2009 an der Technischen Hochschule Nürnberg mit damals 35 Erstsemestern gestartet war.

Audience Engagement

Die Rezipienten – von Journalismus und Unternehmenskommunikation – besser einzubeziehen und ihre Anforderungen besser bedienen zu können, das ist für Kommunikation zentral. Verschiedene Tools eigenen sich dazu. Einerseits das Listening Center, das Social Media Kanäle nach bestimmten Schlagworten auswertet und so für eine Redaktion wichtige Thementrends aufzeigen kann. Die Rheinische Post in Düsseldorf setzt dieses Tool seit einigen Jahren erfolgreich ein. Wie es mit der Diskussion zum Beispiel um Industrie 4.0 steht, das interessiert im Forschungsprojekt „Gestaltungsdiskurs Indutsrie 4.0“, das die TH Nürnberg in Kooperation mit dem Listening Center der Rheinischen Post etabliert hat.

Und sie spielen doch

Allgemein weisen seriöse Industrieunternehmen weit von sich, dass sie ihre Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter spielen lassen. Weit gefehlt, wie ein Projekt des Studiengangs mit der Harting Technologiegruppe aus Espelkamp zeigte. Applied Games können auch zur Kundenkommunikation oder zur Vertriebsinformation in Unternehmen der Automatisierungsbranchen eingesetzt werden – und wie Studierende auf der Hannover Messe evaluiert haben: sie kommen bei den Kunden an. Gamification ist auch im Journalismus bereits angekommen und als sogenannte Newsgames schon umgesetzt worden. Hier steht oft noch der hohe Aufwand einem breitere Einsatz entgegen. Julian Hörndlein hat für den Technikjournalist das Projekt von TH Nürnberg und Harting skizziert.

Das Blog-Projekt Befootec beschreibt Anna Frey. Den Ursprung hatte das Projekt in einer Kooperation des Studiengangs mit dem Antriebshersteller SEW Eurodrive in Bruchsal anlässlich der Fachmesse Brau Beviale in Nürnberg. Dieser Anstoß führte dazu, dass seit dieser Zeit Studierende in Eigenregie über Food, Beverages und Technologien berichten. Mit Erfolg, denn immerhin hatte es das Projekt auf die Shortlist beim Wettbewerb Blogger des Jahres 2018 geschafft.

Das und noch mehr ist in der Ausgabe des Technikjournalist anlässlich von #10JahreTJ nachzulesen.

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