Etliche Führungskräfte in der Nachrichtenmedien haben zunächst künstliche Intelligenz mit Angst gesehen. Aber große Nachrichtenredaktionen haben nun Initiativen im Zusammenhang mit der Entwicklung und Nutzung von KI-Tools und -Prozessen ergriffen.

Schon jetzt sind Nachrichtenverlage wie die New York Times, Associated Press, The Washington Post, ESPN und Semafor offen dafür zu investieren, um zu untersuchen, wie KI-Technologien neben menschlichen Journalisten verwendet werden können.

Nun, wie wird KI im Journalismus verwendet?

Wie denken Top-Publikationen über ihre KI-Strategie nach, was erwarten Branchenanalysten für die Zukunft des Journalismus?

KI ist nicht neu im Nachrichtenwesen...

Bevor Generative KI populär wurde, nutzten Nachrichtenorganisationen bereits Maschinelles Lernen und Formen von KI-Technologien, um sie beim Social Media Monitoring zu unterstützen, große Datensätze zu verwalten, und technische Workflows für digitale Produkte organisieren.

Reporter haben von natürlichen Sprachverarbeitungs- basierten Transkriptions- Diensten wie Otter und Trint profitiert.

Nachrichtenorganisationen haben KI-Algorithmen von Plattformen wie CrowdTangle und ChartBeat verwendet, um das Engagement des Publikums zu analysieren und Trendthemen in den sozialen Medien zu verfolgen.

Frühe Experimente wie die KI-gestützte Nachrichten-App Artifact, brachten einige der neuen Möglichkeiten, wie KI Nachrichten lustiger machen kann, mit Funktionen wie zusammenfassenden Nachrichten im Stil der Generation Z.

Diese Arten von Werkzeugen ermöglichten es Journalisten, ihre Berichterstattung zu erweitern, die Arbeit zu reduzieren und Beziehungen oder Muster innerhalb von Daten zu entschlüsseln, die sie aus mehreren Quellen stammten.

Die neue, die generative KI ist jetzt in der Lage, Inhalte wie geschriebene Texte, Audio, Video und Bilder zu produzieren.

In vielen Anwendungsfällen kann Generative KI Redakteuren und Reportern helfen, ihre Geschichten für verschiedene Vertriebskanäle zu übersetzen und zu verändern.

(Die Technologie kann aber auch von schlechten Schauspielern gekapert werden, um Desinformation und Deepfakes zu produzieren, was die Arbeit von Journalisten erschwert.)

Anwendungsfälle für KI im Journalismus

Die KI-Technologie hat einen Wendepunkt erreicht; Branchen bewegen sich über den Hype hinaus und arbeiten daran, praktisch zu verstehen, was KI tun kann und was nicht.

Aber um mit den Innovation und mit dem Wandel Schritt zu halten, müssen Unternehmen mit verschiedenen Möglichkeiten experimentieren, KI zu nutzen.

Analysten der Medienbranche sagen voraus, dass Generative KI einige der mühsameren Backend-Arbeiten in den Nachrichtenredaktionen lindern kann.

Dazu gehören Aufgaben wie taggen, kategorisieren, das Hinzufügen von Metadaten, Überschriften und SEO-Vorschlägen, Kopieren, Organisation von Forschung, Verarbeitungsrechte und Moderieren von Kommentaren.

Generative KI kann auch für Sprachaufgaben nützlich sein, die keine neuen Informationen benötigen, die nicht bereits in dem Dokument enthalten sind, an dem sie arbeiten.

Dazu gehören Zusammenfassung, Übersetzung, Vereinfachung, Umschreiben in verschiedenen Stilen und das Extrahieren von Kopien für soziale Medien, Newsletter und Skripte.

Initiativen wie das Journalism AI-Projekt des Journalismus-Think-Tanks der London School of Economics (LSE) haben Fallstudien darüber, wie KI in Nachrichtensendungen auf der ganzen Welt eingesetzt wird.

Hier sind einige Möglichkeiten, wie die Nachrichtenbranche bereits KI verwendet: Newsgathering Newsproduktion Publikum Newsgathering

Große Agenturen und Nachrichtendienste wie AP, Bloomberg und Reuters haben bereits ein gewisses Maß an Automatisierung verwendet, um nach Nachrichten auf der ganzen Welt zu suchen.

— Zum Beispiel hat Bloomberg auf Finanzdokumenten, die sie kuratiert haben, und die Daten auf Bloomberg Terminal geschult.

Bloomberg sagte, dass dieses Modell Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache wie Sentimentanalyse, benannte Entitätserkennung und Nachrichtenklassifizierung in Bezug auf finanzielle Bedingungen verbessert.

Semafor

— Semafor hat mit den Unternehmen Microsoft und OpenAI zusammengearbeitet, um einen KI-gestützten "Multi-Source-News-Feed" namens Signales aufzubauen.

Dieses KI-Tool konzentriert sich auf Forschung und hilft Semafors Journalisten, Nachrichtenquellen in verschiedenen Sprachen aus der ganzen Welt zu suchen.

Human Editors

Der Verlag Human Editors bewertet und überprüft Quellen, schreibt Zusammenfassungen und zitiert die ursprünglichen Informationen über relevante Links.

Die Nachrichtenagentur Associate Press (AP)

Die Nachrichtenagentur Associate Press (AP) verwendet KI, um bestimmte Unternehmensgewinne zu automatisieren, indem es Informationen aus Pressemitteilungen, Analystenberichten und Aktienperformance synthetisiert.

Es berichtete, dass diese Fähigkeit es ihren Reportern ermöglicht, sich auf eine eingehendere Berichterstattung zu konzentrieren.

Es experimentiert auch mit der Verwendung von KI, um aktuelle Nachrichtenereignisse aus Social-Media-Benachrichtigungen zu erkennen.

Sowohl die Financial Times als auch das Wall Street Journal arbeiten an KI-Modellen, die Trendthemen vorhersagen können, um potenzielle Geschichten für Journalisten zu finden und Lücken in der Berichterstattung zu finden.

KI kann auch relevante Forschung als Ausgangspunkt für investigative Berichterstattung aufdecken.

KI-Sprachmodelle können Reportern helfen, Abschnitte von Interesse innerhalb von Dokumenten zu finden. Für lokale Watchdog-Publikationen könnte KI auch Anomalien in Regierungs-Audit-Berichten identifizieren, um Leads für ihre Reporter zu erzeugen.

KI kann auch große Datensätze aus Aufzeichnungen für Kampagnenfinanzierungen, staatlichen Gesetzen, Zivilbeschwerden, kommunalen Haushalten verarbeiten und den Inhalt dieser Dokumente zusammenfassen, um Reportern zu helfen.

Eine lokale Zeitung in Norwegen, iTroms, entwarf sogar ein eigenes KI-gestütztes Tool, um Daten aus kommunalen Archiven zu verschrotten, Dokumente nach Relevanz zu ranken und wichtige Informationen zu extrahieren, die sich in Leads für Geschichten verwandeln könnten.

KI-gestützte Tools können auch Notizen von lokalen Konferenzen oder Stadtratssitzungen nehmen und organisieren, und Transkripte von aufgezeichneten Videos erstellen.

Viele Newsrooms verwenden einige KI-Tools für Textsoftware zur Transkription und Übersetzung.

Die Nachrichtenagentur Reuters

Reuters hat herausgefunden, dass KI-Highlights und Zusammenfassungen es Reportern erleichtern, archivierte Videos nach Schlüsselpersonen und Momenten zu durchsuchen.

KI-Video-Highlights sind auch in der Sportberichterstattung nützlich. ESPN verwendet KI, um Clip-Highlights zu identifizieren.

Es gibt eine Reihe von KI-Tools, die Journalisten helfen, zu korrigieren, Überschriften zu entwerfen und Skizzen zu erstellen.

In einem Beitrag sagte die New York Times, dass sie keine KI verwenden, um Artikel zu schreiben. Sie verwenden es jedoch, um Daten zu filtern, die zur Untersuchung von Berichten verwendet werden, Audioversionen ihrer Artikel zu erstellen und Artikelempfehlungen anzubieten.

Manchmal können sie generative KI verwenden, um potenzielle Schlagzeilen, Zusammenfassungen von Artikeln und erste Übersetzungen ihrer Geschichten aus dem Englischen ins Spanisch zu verfassen.

All dies geschieht mit menschlicher Aufsicht und durchläuft Bearbeitungen vor der Veröffentlichung.

Die 'The Washington Post'

Die renommierte US-amerikanische Zeitung The Washington Post hat sich mit dem Sprachsoftware-Unternehmen Eleven Labs zusammengetan, um KI-generiertes Audio anzubieten.

Dieses Audio kann einer Playlist in der App von der The Washington Post zusammen mit anderen Angeboten wie Podcast-Episoden und Audio-First-Artikeln hinzugefügt werden.

Die BBC hat zuvor mit automatisierten Tools experimentiert, die mit einem "rauen Schnitt" ihrer Video- und Audioprogramme aufwarten können.

NLP-Anwendungen, wie Newtrals automatisiertes Faktenprüfgerät und Duke Reporters Labs FactStream, können bei der Identifizierung von Aussagen helfen, die auf Fakten überprüft werden müssen.

Und die Redakteure scheinen im Allgemeinen das KI-unterstützte Korrekturlesen und Kopieren zu genehmigen.

KI-Tools zum Erkennen von Deepfakes werden getestet und entwickelt. Experten warnen jedoch, dass sie nur als Ausgangspunkt eines Verifizierungsprozesses dienen sollten.

Während die Veröffentlichungen um Aufmerksamkeit wetteifern, zeigen KI-Zusammenfassungen das Versprechen, die Leserschaft zu gewinnen.

Eine kleine schwedische Zeitung fand heraus, dass die Einbeziehung von KI-Zusammenfassungen die Anzahl der Leser erhöhte.

Die KI-Besonderstellung kann auch den Lesern in Form eines Chatbots präsentiert werden.

Zum Beispiel hat The Washington Post einen KI-Chatbot, der auf Archivartikeln trainiert ist, die Leserfragen zur Klimawissenschaft beantworten können. Die The Washington Post entwarf das Tool mit Ingenieuren von Virginia Tech.

Die KI nutzt die Retrieval- Erweiterte- Generation (RAG) und ist in den Archiven von The Washington Post geschult. Es erzeugt eine Zusammenfassung basierend auf Informationen, die es aus Artikeln im Archiv zieht.

Das Modell gibt auch an, ob es über genügend Informationen verfügt, um eine Leserfrage zu beantworten. Außerdem listet es die Artikel auf, auf die es verweist, und fordert die Leser auf, sich zur Überprüfung zu beraten.

Die Zeitung Financial Times hat einen ähnlichen Chatbot eingesetzt, der Abonnentenfragen zu den jüngsten Ereignissen sowie zu breiteren Themen beantwortet.

Der Chatbot ist im Beta-Testing, aber als Journalisten vom Technik-Portal The Verge es Anfang 2024 testeten, fanden sie heraus, dass seine Antworten etliche Ungereimtheiten enthielten.

Eine Studie von Journalism AI fand heraus, dass diese Werkzeuge damit zu kämpfen hatten, längere Artikel zusammenzufassen, insbesondere mit solchen, die eher kreativer als einfach waren.

Außerhalb strenger Sprachaufgaben kann KI beim Leserengagement helfen, indem sie dynamische Paywalls verwaltet, um Abonnements und Bindungen zu erhöhen.

KI kann auch Leserverhalten, Gewohnheiten und Reisen verwenden, um Inhalte zu empfehlen und Benutzererfahrungen zu personalisieren.

Eine gute KI-Greifung kann die Leser dazu bringen, besser informiert zu werden, indem sie zu Geschichten bringen, die sie so gut sein können wie solche, die sie normalerweise nicht lesen.

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Welche deutsche Verlage nutzen KI?

Die Integration von KI reicht von automatisierte Content-Erstellung bis hin zu Bildungsmedien und redaktionellen Workflows.

Spiegel Verlag
Berliner Tagesspiegel
Zeit-Verlagsgruppe
Kölner Stadt-Anzeiger
Ernst Klett Verlag
Süddeutsche Zeitung

In Bezug auf KI real werden...

Man befragte 2.000 Organisationen zu ihren KI-Initiativen, um herauszufinden, was funktioniert, was nicht und wie man vorankommen kann.

Trotz vielversprechender Fallstudien gibt es immer noch eine Konstellation von Risiken, die mit Generativen KI-Tools verbunden sind.

Dazu gehören Fragen rund um Genauigkeit, Transparenz, Fairness, Datenschutz und Verletzungen des geistigen Eigentums.

KI-generierte Geschichten haben Massenkontroversen geschürt, weil sie nicht nur schlecht geschrieben waren, sondern auch Plagiate und sachliche Ungenauigkeiten enthielten.

Da immer mehr Suchmaschinen KI-Zusammenfassungen einsetzen, gibt es Bedenken, dass diese Funktionen den Anschein von Autorität erwecken, indem sie Links zu Quellen einschließen. Aber sie können Fakten aus dem Zusammenhang reißen und Fehlinformationen erzeugen.

Und abhängig von der Quelle ihrer Trainingsdaten könnten KI-Modelle bestehende Vorurteile verstärken. Obwohl es leicht ist, mit dem Finger auf Chatbots wie ChatGPT zu zeigen, stellte das Reuters Institute fest, dass die Nachrichtenorganisation dieses Problem nicht leicht umgehen kann.

Die Entwicklung proprietärer Modelle im eigenen Haus ist eine Herausforderung. Selbst die größten Nachrichtenredaktionen haben vielleicht kein Archiv, das groß genug ist, um alle Trainingsdaten zu liefern, die ein Large Language Modell (LLM) benötigt.

Die beste Lösung wäre, bestehende Modelle zu verfeinern oder zu verfeinern, aber diese Methoden können mit ihren eigenen Problemen in Bezug auf Sicherheit, Stabilität und Verdolmetschung einhergehen.

Trotz der beeindruckenden Leistungen, die Generative KI leisten kann, fehlt es ihnen letztlich an bestimmten Merkmalen. Infolgedessen kann KI die Qualität der Quellen nicht überprüfen, und sie kann manchmal ausgetrickst werden.

Zum Beispiel hat das Computer-Magazin WIRED herausgefunden, dass die KI-Produkte von Google, Microsoft und Perplexity KI-Antworten auf der Grundlage von weit verbreiteten Rassenvorurteilen gefunden haben, da es an qualitativ hochwertigen Informationen im Web mangelt.

Darüber hinaus können KI-Modelle halluzinieren, und sie lernen immer noch, wie man Unsicherheit vermittelt.

Zuvor veröffentlichten Publikationen ihre Daten neben Arbeiten, die mit Maschinellem Lernen oder KI erstellt wurden.

Jetzt gibt es eine noch höhere Nachfrage nach algorithmischer Rechenschaftspflicht und Erklärbarkeit — das Publikum möchte wissen, wann der Inhalt von KI stammt.

Schon einige frühe Studien haben gezeigt, dass das Publikum dazu neigt, Nachrichteninhalten weniger zu vertrauen, wenn diese als KI-generiert gekennzeichnet sind.

Der Journalismus beruht auf einer vertraulichen Beziehung zwischen dem Verlag und dem Leser. Die Aufrechterhaltung dieses Vertrauens ist von größter Bedeutung.

Und da KI zunehmend über verschiedene Ebenen der Nachrichtenproduktion hinweg verwendet wird, versuchen Medienunternehmen, bei ihren Enthüllungen so transparent wie möglich zu sein.

In einer Anleitung, die von der New York Times im Mai 2024 veröffentlicht wurde, sagten die Redakteure, dass generative KI als Werkzeug im Dienste ihrer Mission verwendet wird, um die Wahrheit aufzudecken und mehr Menschen zu helfen, die Welt zu verstehen.

Die Technologie wird mit menschlicher Anleitung und Überprüfung verwendet, und die Redakteure erklärten, wie die Arbeit geschaffen wurde und welche Schritte sie ergriffen haben, um Risiken, Voreingenommenheit und Ungenauigkeiten zu mindern.

„Die Beziehung zwischen einem Journalisten und einer KI ist dem Prozess der Entwicklung von Quellen oder dem Anbau von Fixierern nicht unähnlich“, wie es Columbia Journalism Review mitteilte.

„Wie bei menschlichen Quellen mögen künstliche Intelligenzen sachkundig sein, aber sie sind nicht frei von Subjektivität in ihrem Design – sie müssen auch kontextualisiert und qualifiziert sein.“

Es gibt einen Trend zu mehr Transparenz bei KI-Systemen in verschiedenen Branchen. Die Unternehmen verhandeln jedoch immer noch über die Kompromisse zwischen mehr Open-Source-Codes und Sicherheit.

Die Beziehungen zwischen Nachrichtenorganisationen und KI-Unternehmen

Die Ankunft von KI verkompliziert die Bedingungen einer sich entwickelnden Beziehung zwischen großen Technologieunternehmen und der Nachrichtenmedienbranche.

In den letzten Jahrzehnten waren Nachrichtenorganisationen mit den Tech-Plattformen, die ihre Inhalte verbreiten, an der Spitze.

Aufgrund widersprüchlicher Geschäftsmodelle gibt es laufende Klagen, in denen Verlage argumentiert haben, dass Tech-Giganten Werbeeinnahmen, Traffic und ihre Inhalte ohne faire Entschädigung monopolisieren.

KI scheint dieses Problem noch schlimmer zu machen. Einige Medienmanager sagten dem New York Magazine, dass sie sich Sorgen machen, dass KI-Zusammenfassungen in Suchmaschinen wie Google es Aggregatoren erleichtern, "ihren Inhalt abzuzocken" und das Internet mit minderwertigen Informationen zu überschwemmen.

Ein Tow Report von der Columbia Journalism Review stellte fest, dass Nachrichtenorganisationen sich auf Technologieunternehmen verlassen müssen, da kundenspezifische KI im eigenen Haus schwer zu entwickeln ist.

Darüber hinaus könnte sich die KI-verstärkte Suche auf das Engagement des Publikums auswirken und die Kontrolle der Technologieplattformen über das Informationsökosystem verankern.

KI kann nur mit vorhandenen Informationen funktionieren. KI kann nicht in die Welt gehen und neue Informationen, Erfahrungen sammeln oder mit anderen Menschen interagieren.

Nachrichteninhalte sind eine wertvolle Quelle für Echtzeitinformationen in einem Kontext, der die Qualität von Gründungsmodellen verbessern kann, "die unter Voreingenommenheit, Fehlinformationen und Spam leiden", so ein Kommentar des Brookings Institute.

Laut einer Untersuchung der The Washington Post machen Nachrichtenartikel einen erheblichen Teil des Datensatzes aus, der verwendet wird, um beliebte Large Language Models (LMs) zu trainieren.

Wichtig ist, dass KI-Systeme immer hungrig nach mehr Daten sind. Und Technologieunternehmen gehen schnell der öffentlich zugänglichen Schulungsdaten für diese Modelle.

Ohne neue, hochwertige Daten könnten diese Modelle abbauen und sogar zusammenbrechen.

Dies bedeutet, dass Nachrichtenagenturen mehr Macht haben könnten, die Beziehung zu definieren, die sie mit den Unternehmen haben werden, die KI-Systeme entwickeln.

Und es gibt einen höheren Anreiz für Technologieunternehmen, entweder mit Medienunternehmen zusammenzuarbeiten ohne Probleme mit geistigem Eigentum zu haben.

Dies unterstreicht die Notwendigkeit eines aktualisierten Rechtsrahmens rund um geistiges Eigentum und Entschädigung.

Die Zeitung The Washington Post fand heraus, dass KI-Zusammenfassungen es Tech-Plattformen ermöglichten, frühere Vorschriften zu umgehen, die sie dazu verpflichteten, Verlage für Inhalte zu bezahlen, insbesondere für Inhalte hinter Paywalls.

Hintergrund

Die Medien befinden sich seit mehreren Jahrzehnten in einer digitalen Transformation, die tiefgreifende Auswirkungen auf all ihre Arbeitsprozesse hat.

Das Aufkommen künstlicher Intelligenz und in jüngerer Zeit der Generativen KI hat der Content-Automatisierung einen deutlichen Schub gegeben; ein Prozess, mit dem bereits über ein halbes Jahrhundert experimentiert wurde.

Im Kontext des Journalismus sind die Anwendungen der Content-Automatisierung häufig mit der Verwendung algorithmischer Prozesse verbunden, die Daten in narrative Texte und Nachrichten umwandeln, mit begrenztem oder keinem menschlichen Eingriff über die erste Programmierphase hinaus.

Im Gegensatz zu früheren Erfahrungen wird die Implementierung von KI in den Medien einen globaleren und breiteren Einfluss auf die Erstellung von Inhalten haben und damit die Debatte über die Zukunft von Journalisten, Publikum und Medien selbst anheizen...

Web-site, das E-Book, die Newsletter und die Vorträge werden mit Hilfe von KI-Lösungen erstellt.

KI im Journalismus

Ein Newsroom in der Zukunft ohne KI-Tools ist höchst unwahrscheinlich. Große Nachrichtenredaktionen haben Initiativen im Zusammenhang mit der Entwicklung und Nutzung von KI-Tools und -Prozessen ergriffen.