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Nachweis: Katrin Binner / TU Darmstadt

Mehr und mehr Journalisten fürchten um ihre berufliche Zukunft. Computerprogramme werden immer intelligenter. Die Konkurrenz steigt. Könnte in Zukunft die gesamte journalistische Arbeit von Maschinen übernommen werden? Die Antwort auf diese Frage kann an der TU Darmstadt gefunden werden. Dort leitet Professor Dr. Kristian Kersting den Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Der Träger des deutschen KI-Preises 2019 gibt Entwarnung.

„Im Auto können Sie ganz schnell fahren, da kommen sie ganz schnell von A nach B. Trotzdem gibt es ganz viele Leute, zum Glück, die immer noch 100 Meter laufen. Wir müssen immer verstehen, dass es doch eher die Frage ist, ob wir das wollen oder nicht. Beim Journalismus geht es, wie in so vielen anderen Bereichen auch, eher darum, die perfekte Partnerschaft hinzubekommen.“

 

Kooperation anstatt Verteufelung

 

Er plädiert dafür, die Computerprogramme der Zukunft eher als Bereicherung zu sehen.

„Mein Ziel ist es nicht, Journalisten loszuwerden. Ich möchte eher, dass sie tolle Tools zur Unterstützung bekommen, welche die monotonen Aufgaben übernehmen. Dann können sie sich mehr Gedanken um die spannenden Fragen des Lebens machen.“

Intelligente Computerprogramme sollen Journalisten also nicht ersetzen, sondern ihnen vielmehr die Arbeit erleichtern. Mittels Analyse und Recherche können sie in kürzester Zeit hunderte Daten auswerten. Die schriftliche Verarbeitung würden auch künftig die Journalisten selbst übernehmen, so Kersting.

Was können KIs bereits?

 

Roboterjournalismus ist in Redaktionen in China und den USA jedoch bereits Alltag. Hier werden kurze Texte über das Wetter oder verschiedene Sportereignisse von KIs verfasst. Journalisten werden insofern bereits teilweise ersetzt. Bei besagten Texten handelt es sich allerdings um sehr simple Schriftstücke. Auch zu diesem Thema wird an der TU Darmstadt geforscht. Das „Natural Language Processing“ ist ein wichtiges Kerngebiet der Informatik und der KI. Hier steht aktuell die Debatte im Raum, ob die maschinellen Texte mit den von Menschen verfassten vergleichbar sind. Großteils sind, gerade bei längeren und komplexeren Themen, deutliche Unterschiede erkennbar. Hier fehlt den Computerprogrammen noch eine wichtige Fähigkeit.

„Das was Journalisten wirklich gut können: das Textverständnis. Das Verstehen von dem, was Andere geschrieben haben und dem, was man selbst geschrieben hat. Ich glaube, da brauchen wir noch sehr viel mehr Arbeit.“

Mittels dieser Fähigkeiten ist es Journalisten möglich, Themen auf eine besondere Art und Weise zu behandeln. Kommentare, Kritik und Reportagen sind ureigene menschliche Kommunikationsformen, die Maschinen nur schwer nachahmen können.

 

Und dennoch herrscht Angst

 

Trotz all dieser Punkte sind Respekt und Angst vor künstlicher Intelligenz groß. Das Problem: Unwissenheit. Die Aufklärung darüber, was zurzeit und zukünftig möglich ist, steckt noch in den Kinderschuhen.

„Bei vielen Fragestellungen können Leute nur schlecht abschätzen, was die Vorteile sind.  Oft versteht man technisch gar nicht, ob etwas überhaupt möglich ist oder nicht. Das führt häufig dazu, dass die künstliche Intelligenz personifiziert wird. Dann gibt es DIE künstliche Intelligenz. Dabei ist das ein Themengebiet mit ganz vielen Algorithmen. Dann wird diese fälschlich personifizierte KI mit dem Menschen verglichen. Das ist gefährlich, denn der Mensch mit all seinen Fähigkeiten ist durch die KI noch überhaupt nicht erreicht. Wir leiten Annahmen und Forderungen ab, die verfehlt sind oder zu früh kommen.“

Man hat Angst vor Dingen, die man nicht kennt. Wenn man sie jedoch versteht, sieht das häufig ganz anders aus. Die Lösung ist daher: Viel mehr Kommunikation und Zusammenarbeit zwischen den Entwicklern und Anwendern von KI und Berufsfeldern, wie dem Journalismus. Nur so ist es möglich, gegenseitig voneinander zu lernen und zu profitieren.​

Eine Maschine lernt Moral

 

Ein Beispiel hierfür ist Kerstings aktuelle Arbeit, die „Moral Choice Machine“. Diese ist in der Lage, moralische Entscheidungen zu treffen, indem sie Moralvorstellungen aus menschlichen Texten erlernt.

Sie arbeitet mit Lernalgorithmen, die tausende öffentliche Texte im Internet, wie Zeitungs- und Wikipedia-Artikel, analysieren. Hierdurch lernen die Algorithmen, wie oft zwei Wörter im Zusammenhang miteinander benutzt werden. Je öfter dies geschieht, desto näher stehen die Wörter beieinander. 

Nachweis: Patrick Bal / TU Darmstadt

Aus dieser Nähe können Zusammenhangsbeziehungen gelesen werden. Diese wiederum bilden Indizien für Vorurteile und die in den Texten vorhandenen Moralvorstellungen. Beides wird letztendlich von der Maschine übernommen. Daraus ergeben sich viele spannende Fragestellungen. 

„Diese Methodik kann genutzt werden, um Moralvorstellungen aus verschiedenen Texten zu extrahieren und um kulturelle Unterschiede festzustellen und zu analysieren. Außerdem kann untersucht werden, inwiefern sich all die verschiedenen Vorurteile gegenseitig beeinflussen.“

 

So könnten Journalisten Maschinen dieser Art zukünftig dazu nutzen, um ihre eigenen Texte auf Objektivität und Faktentreue zu überprüfen. Keine Konkurrenz, sondern Partnerschaft.

Ansätze für solche Partnerschaften

 

Kersting arbeitet bereits mit einigen Kollegen, die selbst im Journalismus tätig sind, daran, die Kontakte zwischen den beiden Bereichen zu verstärken.

„Wir als KI-Forscher müssen selbst über den Journalismus lernen, um besser helfen zu können.

Außerdem müssen wir besseres Material zu Verfügung stellen, um die herrschenden Vorurteile und Ängste vor künstlicher Intelligenz zu beseitigen. Man könnte sich über Volontariate Gedanken machen. KI-Studierende könnten helfen, in die Medienunternehmen hineingehen und dasselbe auch andersrum. Da ist sicherlich einiges vorstellbar.“

 

Mit Umsetzung all dieser Vorhaben ist somit zukünftig der Weg frei, für gegenseitiges Verständnis und Kooperation. Es bleibt überaus spannend zu sehen, wie sich die Bereiche in Zukunft weiterentwickeln. Vor der groß gefürchteten Übernahme der Maschinen braucht man allerdings keine Angst zu haben.

Hannah Käser

KI-Forscher Kersting über die Zukunft

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