Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in der Verlagsbranche seit über einem Jahrzehnt stetig weiterentwickelt, und einige große Medienhäuser setzen automatisierte Systeme zur Inhaltserstellung ein. Anfänglich für Wettervorhersagen , Sportberichte und Finanzberichte , deckt diese Automatisierung mittlerweile ein breiteres Spektrum kreativer Aufgaben .
In den 2020er-Jahren verlagerte sich der Fokus weitgehend auf generative KI, die menschliche Sprache verarbeiten und imitieren kann. Dies lag vor allem an fortschrittlichen Modellen des maschinellen Lernens, die Muster in unstrukturierten Datensätzen erkannten. Diese Modelle konnten Millionen von Bildern, Büchern und Artikeln analysieren, um auf Basis spezifischer Eingabeparameter originelle und bemerkenswert menschenähnliche Texte zu generieren.
Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 steigerte das öffentliche Interesse an KI-Technologien deutlich und löste bei Medienschaffenden die Befürchtung aus, ihre Arbeitsplätze an Roboter zu verlieren. Die benutzerfreundliche Chatbot-Oberfläche ermöglichte es mehr Menschen, die Möglichkeiten der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu erkunden, und die hohe Qualität der Inhalte veranlasste Trendsetter wie die Nature Publishing Group und die PNAS Journals, ihre redaktionellen Richtlinien zu überarbeiten.
ChatGPT erreichte in beispiellosem Tempo 100 Millionen Nutzer und katapultierte den Entwickler OpenAI damit zu einem Umsatz von über einer Milliarde US-Dollar . Dieser bahnbrechende Erfolg beflügelte Risikokapitalinvestitionen in KI-Unternehmen, die im ersten Halbjahr 2023 40 Milliarden US-Dollar erreichten, und veranlasste in zahlreichen Branchen zu erkunden
Der globale Markt für KI in den Bereichen Medien und Unterhaltung wird Prognosen zufolge von 16,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 85,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen. Quelle: Research and Markets
Angesichts der stetig wachsenden Rechenleistung für das Modelltraining haben fortschrittliche NLP-Chatbots ihr volles Potenzial noch nicht ausgeschöpft. Dennoch hat KI die Verlagswelt bereits grundlegend verändert, ähnlich wie das Internet.
Eine WAN-IFRA-Umfrage unter Nachrichtenverlagen ergab, dass bis Mai 2023 etwa die Hälfte ChatGPT oder ähnliche Tools aktiv nutzte, wobei 70 % erwarteten, dass diese Journalisten helfen würden. Quelle: WAN-IFRA
Die neue Technologie hat die Verlagsbranche grundlegend verändert und bietet Autoren sowohl Herausforderungen als auch Vorteile sowie Content-Anbietern neue Möglichkeiten. Der datengetriebene Ansatz erfordert von Unternehmen, diese Veränderungen anzunehmen, weshalb die Beherrschung KI-basierter Tools für Journalisten und Redakteure unerlässlich ist, um ihre Positionen zu sichern.
Was ist generative KI?
Generative künstliche Intelligenz (KI) ist ein maschinelles Lernmodell, das neue Inhalte wie Texte, Bilder, Musik, Animationen oder Code erzeugen kann. Solche Modelle verarbeiten riesige Mengen von menschengenerierten Inhalten mithilfe eines selbstüberwachten Lernverfahrens , das es ihnen ermöglicht, menschliche Schöpfer nachzuahmen.
Lange Zeit konzentrierte sich die Entwicklung von KI hauptsächlich auf die Dateninterpretation, insbesondere auf das Training von Algorithmen des maschinellen Lernens, um den Bildinhalt zu verstehen. Die neue Technologie erregte jedoch breite Aufmerksamkeit, als Forscher von der Bilderkennung zur Bildgenerierung übergingen. Im Januar 2021 veröffentlichte OpenAI DALL-E – ein Modell, das Textbeschreibungen von Nutzern in Illustrationen umwandelt.
Das Cover des Economist-Magazins wurde mit Midjourney erstellt, einem weiteren Grafikgenerator, der nach seinem Start im Jahr 2022 großen Anklang fand. Quelle: The Economist
Generative KI-Anwendungen verarbeiten Eingaben mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs). Inspiriert vom menschlichen Gehirn betrachten LLMs Wörter und Wortteile als Knotenpunkte auf einer mehrdimensionalen Karte . Sie versuchen, den Abstand zwischen diesen Knotenpunkten zu bestimmen und so das wahrscheinlichste nächste Wort in einer bestimmten Sequenz vorherzusagen. Mit mehr Daten kann ein LLM komplexere Texte verfassen oder themenrelevante Visualisierungen erstellen.
Microsoft hat bestätigt , dass sein Bing-Chatbot auf OpenAIs GPT-4 LLM basiert, das auch ChatGPT-Abonnenten zur Verfügung steht. Wer kein Abonnement abschließen möchte, kann weiterhin kostenlos auf GPT-3.5 zugreifen. Die beiden Dienste bieten unterschiedliche Nutzererlebnisse , während Googles Bard auf einem anderen Modell basiert .
Die Fähigkeiten dieser hochentwickelten Chatbots gehen weit über die reine Textgenerierung hinaus. Sie verändern unsere Interaktion mit Suchmaschinen und gestalten Suchanfragen und Suchergebnisse dialogorientierter. Google will mit seiner Search Generative Experience (SGE) , die über Google Labs in den USA und Großbritannien verfügbar ist, den nächsten Schritt in dieser Transformation gehen.
Die obige Abbildung zeigt, wie SGE die Ergebnisseite organisiert, um Nutzern zu helfen, mehr aus einer einzigen Suche herauszuholen. Quelle: Google Labs
SGE bietet einen Überblick über ein Thema und ergänzt diesen mit Links zu weiterführenden Ressourcen. Es vermittelt eine Vorstellung davon, welche Fragen eine bestimmte Publikation beantworten wird.
Diese kurzen Zusammenfassungen und Zusammenstellungen vereinfachen die Navigation für die Nutzer. Sie werfen jedoch einige Fragen für die Ersteller von Inhalten auf, ob sie Suchmaschinen erlauben sollten, ihre Inhalte zu Schulungszwecken zu verwenden .
Letztendlich können Suchmaschinen und Chatbots von Menschen erstellte Informationen nutzen, um ihren Nutzern zu helfen, ohne die Leser auf ihre Quellseiten weiterzuleiten.
Wo wird KI heute eingesetzt?
Künstliche Intelligenz (KI)-Algorithmen werden in der gesamten Verlagsbranche eingesetzt, von der Gestaltung der Nachrichtenübermittlung bis hin zur Personalisierung der Nutzererfahrung hinter einer Bezahlschranke .
Reuters nutzte beispielsweise bereits 2016 sein Tool „News Tracer“, um Eilmeldungen auf Twitter automatisch zu erkennen und zu verifizieren. Anfänglich ging es bei KI darum, Prozesse zu automatisieren, damit sich Verlage auf die Erstellung von Inhalten konzentrieren konnten.
Die New York Times experimentierte bereits 2015 mit einer KI-gestützten Benutzeroberfläche, die die alltäglichen Aufgaben des Taggens und Kommentierens automatisierte. Quelle: NYTLabs
Die New York Times war auch Vorreiter beim Einsatz präskriptiver Analysen zur Steuerung ihrer Bezahlschranke. Der Dynamic Meter analysierte das Nutzerverhalten von Abonnenten, um festzulegen, wie viele Artikel nicht registrierte Nutzer kostenlos lesen konnten.
Neue Fähigkeiten haben den Anwendungsbereich der KI erweitert und umfassen nun auch die Erstellung und Kuratierung von Inhalten.
Laut einer globalen Umfrage von JournalismAI nutzen 90 % der Redaktionen KI in verschiedenen Phasen der Inhaltsproduktion. Quelle: JournalismAI
Trend- und Themenerkennung
Monitoring-Dienste wie Google Trends oder CrowdTangle helfen Verlagen, Trendthemen für bestimmte Regionen oder Zielgruppen zu identifizieren. Zusätzlich können KI-Tools beim Brainstorming helfen, indem sie Vorschläge als Ausgangspunkt für weitere Diskussionen liefern.
Im Juni 2023 stellten Wissenschaftler AngleKindling vor, ein GPT-3-basiertes Tool, das Journalisten bei der Analyse von Pressemitteilungen unterstützt. Quelle: GitHub (PDF-Download)
Transkription und Übersetzung
Das Transkribieren von Interviews und Diskussionen zählte traditionell zu den unbeliebtesten Aufgaben im Journalismus. Meeting-Assistenten wie Otter , Sembly und Airgram können jedoch Notizen und Zusammenfassungen erstellen, sodass sich Content-Ersteller auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.
Diese Dienste sind nur in einer begrenzten Anzahl von Sprachen verfügbar, aber die dänische Online-Zeitung Zetland hat die Plattform Good Tape , die Audioaufnahmen in mehr als 90 Sprachen transkribieren kann.
Die automatische Übersetzung für verschiedene Sprachen hat sich ebenfalls ungleichmäßig entwickelt, ermöglicht aber im Wesentlichen die Übermittlung einer Botschaft mit minimalem Risiko von Fehlinformationen oder Beleidigungen.
Der finnische öffentlich-rechtliche Sender Yle startete 2022 einen Dienst für ukrainische Flüchtlinge , der automatisch übersetzte und von Muttersprachlern geprüfte Berichte anbot. Bereits während der Pandemie hatte Yle begonnen, Informationen in Somali, Arabisch, Kurdisch und Farsi bereitzustellen.
Schreiben und Redigieren
Große Sprachmodelle (LLMs) können die Grammatik überprüfen und prägnante Inhaltszusammenfassungen anbieten, Benachrichtigungen erstellen, diese für Newsletter oder Social-Media-Plattformen anpassen und geschriebene Texte in Skripte für Podcasts oder Videos umwandeln.
ChatGPT, Bing, Claude und andere Dienste, die auf LLM basieren, können Listen mit ansprechenden Überschriften vorschlagen. Obwohl sie noch validiert werden müssen, vereinfachen und beschleunigen Algorithmen des maschinellen Lernens die Content-Erstellung.
Eine Umfrage von AuthorityHacker unter 3.812 Online-Marketern ergab, dass 85,1 % derjenigen, die KI einsetzten, diese zum Schreiben von Artikeln oder Blogbeiträgen verwendeten. Quelle: AuthorityHacker
Im Juli 2023 gab News Corp Australia bekannt, dass KI-Technologie es vier Mitarbeitern ermöglichte, 3.000 lokale Nachrichtenartikel pro Woche . Dies trug dazu bei, dass hyperlokale Zeitungen 55 % aller Abonnements ausmachten.
News Corp stellte später jedoch klar, dass die Automatisierung hauptsächlich auf vorgefertigte Informationen wie Kraftstoffpreisaktualisierungen oder tägliche Gerichtslisten zurückzuführen sei und dass alle Artikel vom menschlichen Team überprüft würden.
Visuelle Darstellungen erstellen
Neuronale Netze wie Midjourney, DALL-E oder Stable Diffusion ermöglichen es Autoren und Redakteuren, Illustrationen für ihre Artikel und Beiträge zu erstellen. Es dauerte etwa sieben Minuten, das Basis-Titelbild für diesen Artikel zu erstellen, auszuwählen und zu bearbeiten, bevor weitere Markenelemente hinzugefügt wurden.
Die Kosten für die Erstellung eines einzigartigen Bildes betragen 8 US-Dollar pro Monat (Abonnementgebühr), was vergleichsweise gering ist, wenn man bedenkt, dass einzigartige Bilder eine bessere Chance haben, in der Google-Bildersuche platziert zu werden als Stockfotos.
Ein weiteres Bild, das speziell für diesen Artikel mit Midjourney erstellt wurde
Inhaltsverteilung
KI unterstützt Verlage bei der Segmentierung ihrer Kunden und der Ermittlung der besten Kanäle, Formate und Zeitpunkte für die Bereitstellung relevanter Inhalte an eine bestimmte Lesergruppe. Verschiedene Websites passen ihre Startseiten an die demografischen Merkmale und das bisherige Verhalten der Besucher an.
Die Personalisierung von Inhalten umfasst die automatische Übersetzung von Artikeln, dynamische E-Mail-Marketingkampagnen oder die Anpassung bestehender Inhalte an verschiedene Social-Media-Plattformen.
Spezielle Tools für soziale Medien, wie beispielsweise WordStream oder Emplifi, bieten intelligente Planung, Optimierung von Werbekampagnen, fortschrittliches Tracking und Einblicke in die Zielgruppe.
Vorteile von KI im Verlagswesen
Künstliche Intelligenz (KI) bietet Verlagen, Medienunternehmen und einzelnen Journalisten die Möglichkeit, durch schnellere Arbeitsabläufe und fundiertere Entscheidungen Zeit und Geld zu sparen. Sie ermöglicht es Verlagen außerdem, die Beziehungen zu ihren Lesern zu verbessern, neue Zielgruppen zu gewinnen und die Qualität ihrer Texte zu steigern.
Kosteneffizienz
Künstliche Intelligenz (KI) kann die Betriebskosten von Verlagen deutlich senken, indem sie repetitive manuelle Aufgaben automatisiert und die Arbeitsbelastung der Mitarbeiter reduziert. Algorithmen des maschinellen Lernens liefern wertvolle Erkenntnisse zur Optimierung von Inhalten und Marketingstrategien – ohne die hohen Kosten herkömmlicher Marktforschung. Zusammen mit verfügbaren Tools zur Content-Erstellung ermöglicht KI kleineren Teams, deutlich mehr zu erreichen.
Fortschrittliche Zielgruppenansprache, schnelle und kostengünstige Bildgenerierung sowie Schreib- und Bearbeitungsassistenten wie Grammarly eröffnen dem digitalen Publizieren beispiellose Möglichkeiten. Eine höhere Verbreitungsgenauigkeit ermöglicht es Nischenmedien, Leser ohne hohe Werbeinvestitionen zu erreichen. Durch die gesteigerte Effizienz können Verlage ein breiteres Spektrum an Veranstaltungen abdecken.
Rechercheunterstützung und Faktenprüfung
Künstliche Intelligenz kann Journalisten dabei helfen, große Textmengen zu durchsuchen, um relevante Geschichten und verborgene Zusammenhänge zwischen Fakten, Ereignissen, Organisationen und Personen zu identifizieren.
new/s/leak , ein kostenloses Tool des Instituts für Sprachtechnologie der Universität Hamburg, dient der Durchsicht der von WikiLeaks veröffentlichten Informationen. Ein weiteres Beispiel für ein KI-Projekt zur journalistischen Recherche ist DMINR .
Künstliche Intelligenz hilft dabei, Fakten von Fälschungen zu unterscheiden, indem sie neu veröffentlichte Informationen mit Datensätzen zuverlässiger Quellen vergleicht oder die Geschichte eines Bildes seit seiner ersten Erfassung durch Suchmaschinen nachverfolgt.
Ein Screenshot bestätigt, dass es sich bei den „Robotern“ im SoFi Stadium in Los Angeles um Schauspieler handelte, die für den Film „The Creator“ warben. Quellen: Reuters , Fact Check Explorer
Inhaltspersonalisierung
Trotz Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes wächst die Nachfrage nach personalisierten Erlebnissen stetig. Eine Umfrage ergab, dass diese Nachfrage über die Hälfte der Verbraucher dazu bewegen könnte, zu Stammkunden zu werden (PDF-Download) , ein Anstieg von 7 % im Vergleich zum Vorjahr.
KI-gestützte Tools ermöglichen es Medienorganisationen, ihre Inhalte für eine zielgerichtete Verbreitung anzupassen. Im Jahr 2020 veröffentlichte die Washington Post KI-gestützte Audio-Wahl-Updates , die auf den Standort ihrer politischen Podcast-Hörer zugeschnitten waren.
Screenshots eines fortschrittlichen Chatbots, der speziell für Medienunternehmen entwickelt wurde. Quelle: Techcrunch
Generative KI bietet Verlagen die Möglichkeit zur persönlichen Interaktion mit ihren Lesern, und nun können sie bestehende Modelle in ihre Kundendienstdienste integrieren.
Im Februar 2023 brachten die Instagram-Mitbegründer Artifact auf den Markt , eine personalisierte Nachrichten-App, die Nutzern basierend auf ihren Präferenzen zuverlässige, faktengeprüfte Artikel vorschlägt. Artifact ermöglicht es Nutzern außerdem, zwischen Lesen und Hören zu wählen, da die App ein Text-to-Speech-Modell mit natürlich klingenden Stimmen verwendet.
Ein Screenshot zeigt, dass Artifact-Nutzer sich Berichte und Geschichten in den Stimmen von Snoop Dogg oder Gwyneth Paltrow vorlesen lassen können. Quelle: Medium
Erfolgsbeispiele für KI im Verlagswesen
Die Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz (KI) im Verlagswesen nehmen stetig zu und eröffnen neue Möglichkeiten für mehr Effizienz. Betrachten wir einige Erfolgsgeschichten, um besser zu verstehen, wie diese Technologie die Branche prägt.
5 KI-gesteuerte Medienprojekte
1. BuzzFeed
BuzzFeed gab im Januar 2023 bekannt, dass es mit ChatGPT experimentiert, um den Erstellungsprozess seiner Quizze zu automatisieren.
Der Test war hinsichtlich der Steigerung der Nutzerinteraktion ein Erfolg. Besucher verbrachten 40 % mehr Zeit mit KI-generierten Quizfragen als mit solchen, die von menschlichen Redakteuren erstellt wurden.
Eine ganze BuzzFeed-Seite ist KI-generierten Quizzen gewidmet. Quelle: BuzzFeed
2 Forbes
Der Finanznachrichtenriese brachte im Juli 2018 Bertie , eine eigene Publishing-Plattform, auf den Markt. Dieses KI-gestützte Content-Management-System (CMS) stellte den Journalisten und Mitwirkenden der Redaktion Listen mit Trendthemen auf der Grundlage ihrer vorherigen Veröffentlichungen zur Verfügung.
Darüber hinaus bot es ansprechende Überschriften und passende Bilder, ohne jedoch ganze Artikel zu verfassen. Nach dem Start des Systems verdoppelte Forbes die Zahl seiner monatlichen Besucher.
Bertie CMS liefert Ideen für Schlagzeilen. Quelle: Forbes
3. Bloomberg
Bloomberg stellte im März 2023 BloombergGPT vor , ein domänenspezifisches Sprachmodell, das auf 50 Milliarden Parametern basiert.
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Die Tabelle zeigt, wie BloombergGPT bestehende Open-Source-Modelle ähnlicher Größe bei Finanzaufgaben übertrifft. Quelle: arXiv
4. Das BMJ
Das British Medical Journal (BMJ) untersuchte die Fähigkeit von GPT-3, ansprechende, weihnachtliche Titel für Forschungsartikel zu generieren. Interessanterweise bewerteten die Befragten die KI-generierten Titel als mindestens genauso unterhaltsam wie die von menschlichen Autoren verfassten.
Der von BMJ vorgestellte Test legt nahe, automatisch generierte Titel zu erkennen. Quelle: BMJ
5. The Globe and Mail
Die kanadische Zeitung verkaufte ihre Content-Curation- und Analyseplattform Sophi Inc. im August 2023 an das globale Revenue-Management-Unternehmen Mather Economics. Das KI-gestützte Tool war ursprünglich für den Betrieb der Bezahlschranken von The Globe and Mail konzipiert, wurde aber nach dem Übergang auf andere Bereiche ausgeweitet.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen
Organisationen, die künstliche Intelligenz (KI) einsetzen, stehen oft vor finanziellen und technischen Herausforderungen. Beispielsweise fehlt es kleineren Medienunternehmen möglicherweise an den nötigen Mitteln, um qualifizierte Ingenieure einzustellen.
Verlage müssen auch die rechtlichen und Reputationsrisiken , die durch den unachtsamen Einsatz von KI entstehen können.
Mehr als 40 % der Medienmanager stehen bei KI-Integrationsprojekten vor technischen Herausforderungen, darunter einem erhöhten Finanzbedarf. Quelle: JournalismAi
Technische Probleme
Trotz der Vorteile neuer Technologien kann die anfängliche Lernkurve Verlage abschrecken. Sie müssen nicht nur die Zustimmung der Redaktion gewinnen, sondern auch neue Lösungen in bestehende Systeme integrieren. Hinzu kommt die Angst, von etwas abhängig zu werden, das sie nicht vollständig verstehen.
Inhaltsqualität
Generierte Texte können die Erwartungen nicht erfüllen und zu heftiger Kritik an den Verlagen . Darüber hinaus neigen große Sprachmodelle (LLMs) dazu, Fehler aus den Datensätzen, mit denen sie trainiert wurden, zu reproduzieren.
Ein bemerkenswertes Problem ist die Aufrechterhaltung verschiedener Verzerrungen, ein häufiges Merkmal von KI, das in der Forschung immer wieder hervorgehoben wird .
Ethische Herausforderungen
Voreingenommenheit stellt ein ethisches Problem dar, das angegangen werden muss. Eine weitere Herausforderung sind die durch KI bedingten Arbeitsplatzrisiken, insbesondere für Angestellte in Büroberufen. Ihre Implementierung kann bei den Mitarbeitern Besorgnis auslösen und erfordert daher eine proaktive interne Kommunikation.
Rechtliche Risiken
Künstliche Intelligenz wirft auch Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit auf, da sie große Mengen an Nutzerdaten verarbeiten muss, um personalisierte Inhalte zu generieren. Darüber hinaus wächst die Sorge von Unternehmen vor Datenlecks, da Nutzer sensible Informationen für die automatisierte Textanalyse eingeben.
Darüber hinaus befindet sich der von KI erzeugte Inhalt hinsichtlich des Urheberrechtsschutzes noch in einer Grauzone, da Fälle noch den Rechtsweg durchlaufen.
Verlage sind noch nicht bereit, sich vollständig auf KI-generierte Inhalte zu verlassen. Quelle: WAN-IFRA
Weitere Risiken sind übermäßige Automatisierung und der damit einhergehende Verlust eines individuellen Tonfalls und der menschlichen Note. Dies führt uns direkt zur Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung durch das Verlagsteam.
Abschließende Gedanken
Es wird erwartet, dass bis 2026 90 % der Online-Inhalte synthetisch generiert werden. Sollte sich diese Prognose als zutreffend erweisen, wird die künstliche Intelligenz (KI) die Verlags- und Content-Erstellungsbranche insgesamt tiefgreifend beeinflussen.
Zeitungsredakteure, TikTok-Creator, Designer, Autoren – alle Kreativen werden die Auswirkungen dieser Skalierung in irgendeiner Weise spüren. Sie wird den Arbeitsmarkt verändern und die Bedeutung von Datenverarbeitungsfähigkeiten und technischem Wissen für Journalisten unterstreichen.
Mit fortschreitender KI-Integration müssen Verlage transparente und ethische Strategien verfolgen und spezielle Arbeitsgruppen einrichten. Angesichts der Notwendigkeit von Faktenchecks zum Schutz vor Reputationsrisiken werden die Geschäftsziele der Verlagsbranche stärker mit ethischen Werten übereinstimmen.
Allerdings müssen Verlage weiterhin auf KI setzen, um ihre Autorität zu wahren, das Leseverhalten zu analysieren und ein breiteres Publikum zu erreichen, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen.
