So war das Panel auf der Social Media Week

„Erzähl richtig, was r/wichtig ist.“ Der Appell, den nextMedia.Hamburg-Leiterin Nina Klaß gleich zu Beginn ihrer Eröffnungsrede der Social Media Week hielt, brachte es auf den Punkt: Wichtig ist aus wirtschaftlicher Sicht das, was für die eigene Zielgruppe relevant ist. Richtig ist es dann, wenn die Empfängerschaft die Geschichten auch versteht und sich für diese begeistern kann. Ein einfaches Erfolgsrezept, das große Erlöse bringen kann. Gleichzeitig mahnte Nina Klaß, dass es nicht reichen würde, wichtige Geschichten zu erzählen – diese dürften auch keinen Zweifel an ihrem Wahrheitsgehalt zulassen. Anderenfalls könnte das zu einem noch tieferen Vertrauensbruch zwischen Medien und Leserschaft führen.

Umso wichtiger sei es, dass sich insbesondere Personen des öffentlichen Lebens ihrer erzählerischen Verantwortung bewusst sind – und dazu gehöre auch der gewissenhafte Umgang mit den Algorithmen und Tools, die als Bühne für große Geschichten genutzt werden. Wie Künstliche Intelligenzen die Arbeitsprozesse in Redaktionen, Studios und im Produktmanagement beeinflussen, diskutierten Christina Elmer (Mitglied der Chefredaktion, SPIEGEL ONLINE), Johannes Klingebiel (Teil des Innovationsteams der Süddeutsche Zeitung Digitale Medien GmbH) und Julian Kramer (Chief Experience Ambassador, Adobe) unter der Moderation von Nina Klaß beim nextMedia.Hamburg-Panel am dritten Tag der Social Media Week.

Keiner will transkribieren oder 700 Adidas-Schuhe freistellen

In einem Punkt waren sich die Panel-Teilnehmer schnell einig: Künstliche Intelligenz kann Content-Produzenten bei zahlreichen Tätigkeiten unter die Arme greifen. Das weiß Johannes Klingebiel nur zu gut, da er mit der SZ oft vor der Herausforderung steht, mit großen Datenleaks umzugehen. „Swiss Leaks, Panama Papers, Paradise Papers: Gerade Machine Learning kann dabei helfen, die Millionen von Datensätzen, die teilweise gescannt, teilweise als Word-Dokument abgelegt sind, zu sortieren und lesbar zu machen“, erklärte der Journalist. Aber nicht nur beim Thema Big Data kann der Einsatz von KI sinnvoll sein. „Transkribieren ist etwas, was Journalisten schon immer gehasst haben, aber mussten. Da ist Künstliche Intelligenz ein echter Türöffner“, so Christina Elmer über die Vorzüge bei der Arbeit mit Übersetzungssoftware.

Auch Julian Kramer wies darauf hin, dass Künstliche Intelligenz Ressourcen schaffen könnte für anspruchsvollere redaktionelle Tätigkeiten. „Wir gelangen an einen Punkt, an dem langweilige Aufgaben abnehmen. Ich kenne keinen Kreativen, der studiert hat, um 700 Adidas-Schuhe freizustellen.“ Genau solche grafischen Aufgaben könnten nämlich Künstliche Intelligenzen auch übernehmen, sodass Content-Produzenten sich stärker auf den „Ausdruck ihrer kreativen Vision“ konzentrieren könnten, so der Chief Experience Ambassador von Adobe. Der einfache Zugang zu professionellen Tools würde laut Kramer zu einer Demokratisierung der Fertigkeiten in der Content-Branche führen. Wo früher noch wahnsinnig viel Expertenwissen erforderlich war, sind die Eintrittsbarrieren im Markt dank Smartphone und Social Media heutzutage wesentlich geringer.

Machine Learning kann ein totaler Overkill sein

Zwar können Arbeitsprozesse mit der Hilfe von KI effizienter gestaltet und die Produktivität innerhalb von Redaktionen erhöht werden, allerdings warnte Johannes Klingebiel vor einem Innovationszwang in Medienhäusern, der ineffizient ist. „Die Frage ist nicht, wie kann ich Machine Learning einsetzen, sondern was kann ich automatisieren. Im zweiten Schritt überlege ich dann, wie ich das mache. Es gibt genügend Bereiche, wo Machine Learning einfach ein totaler Overkill ist.“ Bei der Veröffentlichung KI-basierter Inhalte sei es zudem wichtig, die Leser miteinzubeziehen. Christina Elmer dazu: „Verstehen die User eigentlich, was da passiert und welche Signale brauchen sie? Es muss kommuniziert werden, wie ein Artikel entstanden ist. Gerade presserechtlich gilt es bei automatisiert erstellten Publikationen vieles zu beachten.“

So bestätigte Elmer, dass man bei SPIEGEL ONLINE auch in Zukunft keine maschinell erstellten Texte publizieren, sondern KI viel mehr im Bereich der Personalisierung von Inhalten einsetzen werde, da gerade hier eine große Nachfrage herrsche. Dies untermauerte sie mit einer Vorstellung des erfolgreichen Pendler-Projektes „Einsteigen bitte!“, für das SPIEGEL ONLINE Millionen von Daten ausgewertet und für die Leser/innen auf einer digitalen Karte detailliert aufbereitet worden sind. Der Case selbst komme zwar ohne selbstlernende KI aus, zeige aber sinnbildlich, dass die Personalisierung von Geschichten funktioniere. Personalisierte Newsletter, Hilfen für die Kommentarmoderation und die Identifikation von digitalen Archivbildern seien geeignete Aufgabenfelder für Künstliche Intelligenzen.

Eine Herausforderung sollte man bei der Nutzung von Künstlicher Intelligenz dennoch im Blick haben: die Qualität der Datensätze, mit der die Programme arbeiten. Stimmt diese etwa nicht oder sind die Daten gar falsch, kann es beispielsweise bei dem automatisierten Scannen von Lebensläufen im HR ganz schnell zu automatisierten Diskriminierungen kommen, sagte Julian Kramer. So sprach er sich für eine Art TÜV-Siegel aus, das die Qualität von Künstlichen Intelligenzen kennzeichne. Johannes Klingebiel war es indes wichtig zu betonen, dass man sich dennoch auf die Zukunft freuen könne und wagte einen Ausblick, der auch die Schlussworte des Panels darstellte: „Ich bin gespannt, wie Journalismus in zehn Jahren aussehen wird und wie die Kombination aus Mensch und Maschine arbeiten wird. Wahrscheinlich werden wir KI gar nicht mehr als KI wahrnehmen, weil sie sehr in den Hintergrund gerät.“