KI-gestützter Journalismus bietet einen Einblick in die Zukunft der Wissensökonomie

So wie Roboter ganze Bereiche der Fertigungsindustrie revolutioniert haben, verändern künstliche Intelligenz und Automatisierung nun die Informationsarbeit und ermöglichen es dem Menschen, kognitive Aufgaben an Computer abzugeben. Im Journalismus beispielsweise nutzen Data-Mining-Systeme Reporter auf potenzielle Nachrichtengeschichten aufmerksam machen, während Nachrichtenbots Sie bieten dem Publikum neue Wege, Informationen zu erkunden. Automatisierte Schreibsysteme generieren Finanz-, Sport- und Wahlberichterstattung. A häufig gestellte Frage da diese intelligenten Technologien in verschiedene Branchen eindringen, wie sich Arbeit und Arbeitsmarkt verändern werdenWer – oder was – wird in dieser KI-gestützten und automatisierten Welt Journalismus betreiben, und wie wird das geschehen? Die Beweise, die ich in meinem neuen Buch zusammengetragen habe, …Die Automatisierung des Neuen: Wie Algorithmen die Medienlandschaft verändern„…“ deutet darauf hin, dass auch in Zukunft KI-gestützter Journalismus viele Menschen arbeiten werden. Allerdings werden sich deren Aufgaben und Rollen weiterentwickeln und etwas anders aussehen. Menschliche Arbeit wird hybridisiert – mit Algorithmen verschmolzen –, um den Fähigkeiten der KI gerecht zu werden und ihre Grenzen auszugleichen.

Ergänzend, nicht ersetzend

Einige Schätzungen Schätzungen zufolge könnten KI-Technologien derzeit nur etwa 15 % der Arbeit von Reportern und 9 % der Arbeit von Redakteuren automatisieren. Der Mensch ist der KI außerhalb Hollywoods in mehreren Schlüsselbereichen des Journalismus weiterhin überlegen, darunter komplexe Kommunikation, Expertenwissen, Anpassungsfähigkeit und Kreativität. Recherchieren, Zuhören, Reagieren und Widersprechen, Verhandeln mit Quellen und die kreative Zusammenstellung der Informationen – all diese unverzichtbaren journalistischen Aufgaben kann KI nicht übernehmen. Sie kann die menschliche Arbeit jedoch oft ergänzen und so zu schnellerem oder qualitativ hochwertigerem Arbeiten beitragen. Zudem kann sie neue Möglichkeiten schaffen, die Berichterstattung zu vertiefen und sie für den einzelnen Leser oder Zuschauer zu personalisieren. Die Arbeit in Redaktionen hat sich schon immer an neue Technologien angepasst, sei es Fotografie, Telefon, Computer oder auch nur der Kopierer. Journalisten werden sich auch an die Arbeit mit KI anpassen. Als Technologie verändert sie die journalistische Arbeit bereits und wird dies auch weiterhin tun, indem sie den ausgebildeten Journalisten oft ergänzt, aber selten ersetzt.

Neues Werk

Ich habe festgestellt, dass KI-Technologien in der Regel neue Arbeitsbereiche im Journalismus schaffen. Nehmen wir zum Beispiel die Associated Press, die 2017 die Verwendung von KI-Techniken für Computer Vision eingeführt Das System dient der Kennzeichnung der Tausenden von Nachrichtenbildern, die täglich verarbeitet werden. Es kann Fotos mit Informationen darüber versehen, was oder wer auf dem Bild zu sehen ist, über den fotografischen Stil und darüber, ob ein Bild explizite Gewalt darstellt. Dadurch gewinnen Bildredakteure mehr Zeit, um über die Veröffentlichung der Bilder nachzudenken, und werden von der zeitaufwändigen Kennzeichnung entlastet. Die Entwicklung des Systems war jedoch mit enormem redaktionellem und technischem Aufwand verbunden: Die Redakteure mussten festlegen, welche Schlagwörter verwendet werden sollten, die Eignung der Algorithmen prüfen und neue Testdatensätze zur Leistungsbewertung erstellen. Anschließend mussten sie das System überwachen und die vorgeschlagenen Schlagwörter für jedes Bild manuell freigeben, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten. Stuart Myles, der AP-Manager, der das Projekt leitet, erklärte mir, dass die Arbeit etwa 36 Personenmonate über zwei Jahre und mehr als ein Dutzend redaktionelle, technische und administrative Mitarbeiter in Anspruch nahm. Etwa ein Drittel der Arbeit, so Myles, erforderte journalistisches Fachwissen und Urteilsvermögen, die sich nur schwer automatisieren lassen. Auch wenn ein Teil der menschlichen Aufsicht in Zukunft reduziert werden könnte, glaubt er, dass Menschen auch weiterhin redaktionelle Arbeit leisten müssen, während sich das System weiterentwickelt und ausdehnt.

halbautomatische Inhaltsproduktion

Im Vereinigten Königreich RADAR Projekt produziert halbautomatisch etwa 8.000 lokalisierte Nachrichtenartikel pro MonatDas System basiert auf einem Team von sechs Journalisten, die nach geografischen Gebieten tabellierte Regierungsdatensätze auswerten, interessante und berichtenswerte Aspekte identifizieren und diese Ideen anschließend in datenbasierte Vorlagen umsetzen. Diese Vorlagen kodieren, wie Textpassagen automatisch an die in den Daten enthaltenen geografischen Standorte angepasst werden. Beispielsweise könnte ein Artikel die alternde Bevölkerung in Großbritannien thematisieren und Lesern in Luton die Veränderungen in ihrer Gemeinde aufzeigen, unter Einbeziehung anderer lokaler Statistiken für Bristol. Die Artikel werden dann per Nachrichtenagentur an lokale Medien weitergeleitet, die entscheiden, welche sie veröffentlichen. Dieser Ansatz verbindet Journalisten und Automatisierung zu einem effektiven und produktiven Prozess. Die Journalisten nutzen ihr Fachwissen und ihre Kommunikationsfähigkeiten, um mögliche Handlungsstränge zu entwickeln, die sich aus den Daten ergeben könnten. Sie sprechen außerdem mit Quellen, um den nationalen Kontext zu erfassen und die Vorlage zu erstellen. Die Automatisierung fungiert dann als Produktionsassistent und passt den Text an verschiedene Standorte an. Die RADAR-Journalisten verwenden ein Tool namens Arria Studio, das einen Einblick in die praktische Erstellung automatisierter Inhalte bietet. Es handelt sich im Grunde um eine komplexere Benutzeroberfläche für Textverarbeitungsprogramme. Der Autor verfasst Textfragmente, die durch datengesteuerte Wenn-Dann-Sonst-Regeln geregelt werden. Beispielsweise könnte man in einem Erdbebenbericht ein anderes Adjektiv verwenden, um ein Beben der Stärke 8 zu beschreiben als eines der Stärke 3. Eine Regel könnte lauten: WENN Stärke > 7, DANN Text = „starkes Erdbeben“, SONST WENN Stärke < 4, DANN Text = „schwaches Erdbeben“. Tools wie Arria bieten zudem linguistische Funktionen zur automatischen Konjugation von Verben oder Deklination von Substantiven. Dies erleichtert die Arbeit mit Textabschnitten, die sich datenbasiert ändern müssen.

Autorenschnittstellen wie Arria ermöglichen es Nutzern, ihre Stärken auszuspielen: logisch strukturierte, fesselnde Geschichten zu erzählen und kreative, abwechslungsreiche Texte zu verfassen. Sie erfordern jedoch auch ein Umdenken beim Schreiben. So müssen beispielsweise Autoren, die mit Vorlagen arbeiten, die verfügbaren Daten berücksichtigen – sich vorstellen, wie diese Daten unterschiedliche Blickwinkel und Geschichten eröffnen und die Logik hinter diesen Variationen herausarbeiten. Auch die Überwachung, Verwaltung oder, wie Journalisten sagen würden, das „Redigieren“ automatisierter Content-Systeme nimmt in Redaktionen zunehmend an Bedeutung. Qualität und Genauigkeit haben im Journalismus höchste Priorität. RADAR hat ein dreistufiges Qualitätssicherungsverfahren entwickelt. Zunächst liest ein Journalist eine Stichprobe aller erstellten Artikel. Anschließend überprüft ein anderer Journalist die Aussagen im Artikel anhand ihrer ursprünglichen Datenquellen. In einem dritten Schritt prüft ein Redakteur die Logik der Vorlage auf Fehler oder Auslassungen. Es ähnelt der Arbeit, die ein Team von Softwareingenieuren beim Debuggen eines Skripts leisten würde – und all das ist Arbeit, die Menschen erledigen müssen, um sicherzustellen, dass die Automatisierung ihre Aufgabe korrekt erfüllt.

Personalentwicklung

Initiativen wie die der Associated Press und von RADAR zeigen, dass KI und Automatisierung keineswegs Arbeitsplätze im Journalismus vernichten. Sie schaffen neue Arbeitsplätze und verändern bestehende. Journalisten von morgen müssen in der Lage sein, diese Systeme zu entwickeln, zu aktualisieren, anzupassen, zu validieren, zu korrigieren, zu überwachen und allgemein zu warten. Viele benötigen Kompetenzen im Umgang mit Daten und formalem logischem Denken, um auf dieser Grundlage handeln zu können. Grundlegende Programmierkenntnisse sind ebenfalls von Vorteil. Im Zuge der Entwicklung dieser neuen Berufe ist es wichtig sicherzustellen, dass es sich um gute Arbeitsplätze handelt – dass Menschen nicht zu bloßen Rädchen in einem viel größeren Maschinenprozess werden. Führungskräfte und Entwickler dieser neuen hybriden Arbeitswelt müssen die menschlichen Bedürfnisse nach Autonomie, Effektivität und Benutzerfreundlichkeit berücksichtigen. Ich bin jedoch optimistisch, dass die Fokussierung auf die menschliche Erfahrung in diesen Systemen es Journalisten ermöglichen wird, sich zu entfalten, und der Gesellschaft die Vorteile von Geschwindigkeit, Berichterstattungsbreite und gesteigerter Qualität, die KI und Automatisierung bieten, zugänglich machen werden. Nicholas Diakopoulos, Assistenzprofessor für Kommunikationswissenschaften, Northwestern University Dieser Artikel wurde erneut veröffentlicht von Das Gespräch unter einer Creative-Commons-Lizenz. Lesen Sie die Originalartikel.