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Gastbeitrag: KI — Zukunft des Journalismus?

Künstliche Intelligenz (KI) wird in der digitalisierten Welt immer relevanter und findet auch im Journalismus Anwendung. Der Begriff Künstliche Intelligenz ruft jedoch in vielen Köpfen futuristische Science-Fiction Bilder hervor. Aber wie sieht’s in der Realität aus? Der BR hat gemeinsam mit Masterstudierenden der KU Eichstätt und dem KI-Campus das Thema “KI im Journalismus” unter die Lupe genommen. Hier erzählen sie, was sie dabei gelernt haben.

Die Studentinnen Amelie Ries und Leonie Bednorz bei der Produktion des Podcasts.

Als Personen, die noch mitten in der journalistischen Ausbildung stecken, hat uns diese Thematik natürlich neugierig gemacht. In enger Zusammenarbeit mit dem Bayerischen Rundfunk und der digitalen Lernplattform KI-Campus produzierten wir daher die Podcast-Reihe „KI im Journalismus“, die man sich hier anhören kann.

Wir setzen uns zunächst thematische Schwerpunkte, wie Datenjournalismus oder Roboterjournalismus, also KI-Anwendungen, die bereits ihren Platz im Journalismus gefunden haben. Uns trieben dabei folgende Fragen um: Worauf zielt KI im Journalismus überhaupt ab? Wo wird sie bereits eingesetzt? Gibt es Gefahren, die lauern? Und fast am wichtigsten: Haben Journalist:innen in der Redaktion der Zukunft noch eine Funktion oder stirbt der Beruf tatsächlich aus? Da uns diese Fragen als Masterstudierende brennend interessieren, haben wir uns innerhalb der Podcast-Reihe intensiv damit auseinandergesetzt.

Zunächst mal die Frage: Wie funktioniert so eine KI überhaupt?

Essentiell für eine KI-Anwendung ist ihr Training. Wie lernt eine KI? Drei Kernkomponenten sind dabei besonders wichtig: Der Input, das Lernsystem und der Output. Häufig wird bei einer Künstlichen Intelligenz angenommen, dass es ausschließlich darauf ankommt, viele Daten zu haben — eine falsche Annahme: Es geht vor allem um die richtigen Daten! Dabei muss der Zusammenhang zwischen Daten und Ergebnis (Output) erkennbar sein. Durch die Zugabe der richtigen Informationen kann der Algorithmus Zusammenhänge erkennen und das gewünschte Ergebnis liefern. Durch wiederholtes Feedback kann dann dem System deutlich gemacht werden, ob es dem Ziel näherkommt oder nicht. Somit ist das Lernen einer KI ein kreisförmiger Prozess — vom Output wird immer wieder auf den anfänglichen Input rückgeschlossen.

Wie findet KI nun im Journalismus statt?

Mittlerweile gibt es viele Projekte, die KI nutzen. Wir haben uns im Podcast zum Beispiel die Crimemap der Stuttgarter Zeitung und das Oachkatzlprojekt des Bayerischen Rundfunks angesehen. Es gibt aber auch weniger positive Anwendungen von KI: Deep Fakes begegnen Journalist:innen zunehmend im Berufalltag und stellen sie vor besondere Herausforderungen. Was die Projekte und Anwendungen von KI im Detail bedeuten, haben wir in den folgenden Kapiteln für euch zusammengefasst.

1. KI bei der Datenauswertung

Bei der Crimemap der Stuttgarter Zeitung wird intensiv mit einer KI gearbeitet: Dabei werden Pressemitteilungen der Stuttgarter Polizei, also Verbrechensmeldungen, ausgewertet und visualisiert, sodass eine Art Verbrechenskarte für Stuttgart entsteht. Verschiedene Symbole stehen für unterschiedliche Verbrechen: Hier hat es einen Einbruch gegeben, dort einen Überfall und an anderer Stelle wurde ein Auto gestohlen. Datenjournalismus ist dabei ein wichtiges Stichwort: Ein Prozess, in dem große Datenmengen bearbeitet, ausgewertet und nach einem Muster durchsucht werden — eine Arbeit, die von Menschenhand unfassbar mühsam und in Fällen riesiger Datensätze nahezu unmöglich ist.

„KI ist sozusagen ein Boost für den Datenjournalismus.“ — Dr. Jan Georg Plavec, Datenjournalist (Stuttgarter Zeitung)

Die KI ist in diesem Fall also eine Technologie, die sich für Journalist:innen als arbeitserleichterndes Hilfsmittel herausgestellt hat und darüber hinaus spannende Geschichten hervorbringen kann.

2. KI als Recherchehilfe

Für Dialekte gibt es kein Wörterbuch, wenig Regeln und noch weniger gibt es eine automatisierte Spracherkennung für ebendiese. Genau damit beschäftigt sich das Oachkatzlprojekt des Bayerischen Rundfunks. Das Ziel: Den bayerischen Dialekt in all seinen Facetten erkennen und per Speech-To-Text-Verfahren ins Hochdeutsche transkribieren. Der Mehrwert daran? Stell dir vor, du musst einen Fernsehbeitrag produzieren, hast dafür nur wenig Zeit, aber brauchst unbedingt ein Zitat eines bayerischen Politikers. Du kannst nun entweder stundenlang das Archiv nach einem ganz bestimmten Zitat durchforsten und wertvolle Zeit verlieren oder du kannst darauf hoffen, dass alle Audio- und Videobeiträge im Archiv verschriftlicht worden sind und du nur nach Schlagworten suchen musst. Genau das macht eine KI-Anwendung beim Oachkatzlprojekt. Sie unterstützt so Journalist:innen insbesondere in ihrer alltäglichen Recherchearbeit.

3. KI und Deep Fakes

Boris Johnson, der britische Premierminister, der öffentlich erklärt, dass sein Rivale der bessere Premierminister wäre; Donald Trump, der Regen als tödliche Flüssigkeit bezeichnet; die Queen, die einen Liedtext der Sex Pistols vorliest. All dies sind Beispiele sogenannter Deep Fakes, die im Internet kursieren. Deep Fakes sind durch KI-Anwendungen gefälschte Medieninhalte, die täuschend echt wirken können. Anhand riesiger Datensätze können aus tausenden Bildern und Videos von zum Beispiel Boris Johnson mittels Künstlicher Intelligenz Videos oder auch Audiodateien mit komplett neuen Inhalten zusammengebastelt werden. Und hier bedarf es im zukünftigen Journalismus besonderer Vorsicht: Derartige Fälschungen manipulieren nicht nur möglicherweise, sondern sind zudem zunehmend schwer zu identifizieren. Ein Risiko, das bei der Zunahme von Künstlicher Intelligenz in unserer Gesellschaft nicht zu vernachlässigen ist. Journalist:innen müssen also mit besonderer Aufmerksamkeit an Videoinhalte rangehen und Deep Fakes explizit kennzeichnen, wenn sie diese verwenden.

Apropos Risiko …

Manipulation durch Deep Fakes sind nicht die einzigen Risiken, die Journalist:innen in ihrer Arbeit mit KI-Anwendungen beachten müssen. Eine KI darf keineswegs den Eindruck entstehen lassen, dass sie komplett ohne äußere Einwirkungen arbeiten kann. Punktuelles manuelles Überprüfen und die Zugabe der korrekten Datenmengen sind essentiell für das Trainieren einer Künstlichen Intelligenz. Damit eine KI-Anwendung auch die Ergebnisse bringt, die von ihr erwartet werden, muss man auch die richtigen Daten zum Lernen der KI anbringen. Zudem ist bei den einzelnen Datensätzen Vorsicht geboten! So konnte bei der Crimemap festgestellt werden, dass die Stuttgarter Polizei überproportional viele Einbrüche und Sexualdelikte in ihren Pressemitteilungen erwähnt — was wiederum zu einer verzerrten Wahrnehmung der lokalen Kriminalität führen kann.

… und Chancen?

Allen voran kann eine KI-Anwendung im Journalismus zeitsparend wirken. Große Datenmengen können durch eine KI-Anwendung deutlich schneller analysiert, Muster gefunden und Zusammenhänge erkannt werden. Das sind im Zweifelsfall alles Vorgänge, die — wenn von Menschenhand durchgeführt — extrem viel Zeit in Anspruch nehmen. Künstliche Intelligenz bringt so also mehr Freiraum für Journalist:innen, sodass sie sich auf tiefergehende Recherchen und Zusammenhänge konzentrieren können. So können im Idealfall neue innovative Formate oder Arbeitsformen entstehen, die für alle Beteiligten interessant sein könnten. Nicht zuletzt kann eine KI-Anwendung auch bei der Barrierefreiheit unterstützend wirken — wie es beim Oachkatzlprojekt beispielsweise der Fall ist.

Innovation statt Resignation — Was bringt uns KI in der Zukunft?

Bei all den Innovationen und vor allem vielseitigen Möglichkeiten, die die Künstliche Intelligenz mit sich bringt, haben wir uns irgendwann die Frage gestellt, ob wir als Journalist:innen in Zukunft überhaupt noch gebraucht werden? Werden essentielle Aufgaben des Journalismus, wie etwa das Einordnen von Informationen, das Verstehen komplexer Sachverhalte und das Selektieren der vielen Nachrichten zukünftig einer Künstlichen Intelligenz überlassen?

Festzuhalten ist: Grundlegende journalistische Tätigkeiten werden zukünftig keineswegs vollständig von einer KI-Anwendung übernommen! Die Science-Fiction-Darstellungen, die wir eingangs erwähnt haben, liegen nicht in der Zukunft. Eine Künstliche Intelligenz ist zwar dazu fähig, datenbasierte, auf konkreten Zahlen aufbauende Texte zu verfassen, wie etwa das Zusammenfassen von Sportereignissen. Viele journalistische Darstellungsformen, wie zum Beispiel Reportagen, die erst durch Eindrücke einer Situation richtig aufblühen, werden in Zukunft allerdings nicht von einer KI geschrieben. Was sich ändern wird, sind die Anforderungen an Journalist:innen, sowie deren Kompetenzen. Der Trend der Zukunft liegt bei „Cross-Over-Profilen“ — also verschiedene, ineinander übergreifende Kompetenzen, die in einer Person zusammenkommen. Es zeichnet sich also eine Anpassung der journalistischen Rolle ab. Zukünftig werden demzufolge grundlegende journalistische Fähigkeiten, wie etwa das präzise Redigieren von Texten oder das Selektieren von Informationen, mit beispielsweise den technischen Kompetenzen einer:s Produktentwickler:in oder Programmierer:in vereint.

Welche Aufgaben bleiben dann noch den Journalist:innen?

„Informationen gibt es in Hülle und Fülle. Eigentlich sind die Journalisten jetzt diejenigen, die diese Informationen einordnen müssen. Ich glaube, Orientierung wollen die Menschen nach wie vor.“ — Susanne Merkle, Leiterin des Treffpunkt Trimedialität (BR)

In Gesprächen mit Expert:innen wird also deutlich: KI sollte nicht als Konkurrenz gesehen werden, sondern vielmehr als Hilfsmittel. Eine Anwendung, die Journalist:innen in ihrer täglichen Arbeit bei zeitintensiven Aufgaben, wie dem Durchsuchen und Aufbereiten großer Datenmengen, begleitet und unterstützt.Überraschend war dabei für uns als angehende Journalist:innen die Erkenntnis, dass eine KI-Anwendung in der Redaktion gar keine Hürde darstellt, sondern vielmehr eine Chance: KI kann in vielen Bereichen des Journalismus den Redakteur:innen zeitaufwendige Arbeit abnehmen — somit wird die zentrale Arbeit der Journalist:innen in den Mittelpunkt gerückt.

Weitere Eindrücke und Stimmen zum Projekt können hier nachgelesen werden.

Diesen Artikel haben Leonie Bednorz, Leonie Heinrichs, Amelie Ries und Paulina Skrobanek gemeinsam geschrieben.

Die Podcastreihe „KI im Journalismus“ ist in Kooperation mit dem Bayerischen Rundfunk und dem KI-Campus entstanden. Produziert wurde sie unter Betreuung der Dozierenden Michael Graßl und Prof. Dr. Klaus Meier sowie von Masterstudierenden der Journalistik der Universität Eichstätt. Beteiligte Studierende waren Leonie Bednorz, Laura Danner, Florian Enslein, Katharina Harbach, Leonie Heinrichs, Hanna Marquardt, Amelie Ries, Jana Rudolf, Franziska Ruf und Paulina Skrobanek.

Wir arbeiten in den verschiedensten Bereichen im BR an seiner Zukunft. Wir sind Entwickler:innen, Journalisten:innen, Designer:innen, Produktmanager:innen, Gründer:innen, Innovationstreiber:innen. Hier teilen wir mit euch, was wir dabei lernen. Impressum: https://br.de/s/7Me6SL