Computergenerierte Texte gefährden den Journalismus |
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Bemerkungen
„Mit journalistischen Anwendungen
verdienen die Software-Anbieter nicht das
große Geld“, sagt der Medienwissenschaftler
Konstantin Dörr, der über algorithmischen
Journalismus promoviert.
„Die Anbieter nutzen Journalismus aber
gern als Werbeargument. Denn wenn hier die hohen Qualitätsanforderungen erfüllt
werden, kann man die Güte leicht auch
auf andere Anwendungen übertragen.“
Von Christian Wölbert in der Zeitschrift Trends 2017 (2017) im Text Den Unterschied merkt man nicht KIs beeinflussen Schreibtischtäter mehr als Schreiner. Kein Roboter kann derzeit ei-nen Handwerker ersetzen. Doch im Alltag der Journalisten, Juristen, Werbetexter undselbst der Programmierer wird in den nächsten Jahren ein bedeutsamer Wandel statt-finden. Mit KI als mächtigem Werkzeug lässt sich ihre Arbeit manchmal zehnmalschneller erledigen. Sie werden zu Überwachern von KI-getriebenen Arbeitsprozes-sen, die den KIs Aufgaben stellen und ihre Erzeugnisse veredeln.
Von Jürgen Schmidhuber im Text KI-Koryphäe Schmidhuber: «Bauen eine künstliche Intelligenz, die wie ein Kind lernt» (2023) Unter Einbezug der Limiten können ChatGPT und andere KI-Text-Tools im Journalismus bereits heute viele mühselige Arbeiten abnehmen. Arbeitsschritte können so in kürzerer Zeit umgesetzt und routinierte Tätigkeiten gar automatisiert werden. Im journalistischen Kontext liessen sich zum Beispiel Agenturtexte in einfache, verständliche Sprache umschreiben oder auf eine bestimmte Länge kürzen. Als Grundlage für aufwendige Recherchen können KI-Tools Datensätze auslesen und Auffälligkeiten markieren.
Es sieht jedoch nicht danach aus, dass die
Technik die Medienbranche umkrempelt.
Nur wenige interessante Geschichten beruhen
allein auf Daten, selbst in Bereichen
wie Sport und Finanzen. Und dort, wo Automatisierung
möglich ist, dürfte sie kaum
Jobs vernichten, sondern die Berichterstattung
ausweiten. In Zeitungen und Sendern
wandelt praktisch niemand hauptberuflich
Tabellen in Fließtext um, höchstens in
Agenturen tun das einige Mitarbeiter. Die
AP zieht jedenfalls ein rundum positives
Zwischenfazit zur Automatisierung: Sie
habe den beteiligten Redakteuren etwa
20ˇProzent ihrer Arbeitszeit freigeschaufelt,
sodass diese nun mehr recherchieren
und kommentieren.
Von Christian Wölbert in der Zeitschrift Trends 2017 (2017) im Text Den Unterschied merkt man nicht Einträge in Beats Blog
Zitationsgraph
Zitationsgraph (Beta-Test mit vis.js)
Zeitleiste
11 Erwähnungen
- Rote Karte: Bliki, der neuste Autor des «Blick» (Thomas Schwendener)
- Trends 2017 - Themenspezial aus c't 3/2017 (2017)
- Edito 1/23 - (Artikel zu ChtaGPT & Co.) (2023)
- Wenn Inhalte künstlich hergestellt werden (Konrad Weber)
- KI-Koryphäe Schmidhuber: «Bauen eine künstliche Intelligenz, die wie ein Kind lernt» (Jürgen Schmidhuber, Raffael Schuppisser) (2023)
- ChatGPT und andere Computermodelle zur Sprachverarbeitung - Grundlagen, Anwendungspotenziale und mögliche Auswirkungen (Steffen Albrecht) (2023)
- Jahrbuch Qualität der Medien (Forschungszentrum Öffentlichkeit und Gesellschaft (fög)) (2023)
- Künstliche Intelligenz in der journalistischen Nachrichtenproduktion - Wahrnehmung und Akzeptanz in der Schweizer Bevölkerung (Daniel Vogler, Mark Eisenegger, Silke Fürst, Linards Udris, Quirin Ryffel, Maude Rivière, Mike S. Schäfer)
- c't KI-Praxis (2023)
- Kollege KI - Wie sich generative KI auf den Arbeitsmarkt auswirken könnte (Dorothee Wiegand) (2023)
- ChatGPT senkt Beschäftigung und Verdienste der Autoren (Holger Schmidt) (2023)
- KI:Text - Diskurse über KI-Textgeneratoren (Gerhard Schreiber, Lukas Ohly) (2024)
- ChatGPT als doppelte Herausforderung für die Wissenschaft - Eine Reflexion aus der Perspektive der Technikfolgenabschätzung (Steffen Albrecht)
- Alles überall auf einmal - Wie Künstliche Intelligenz unsere Welt verändert und was wir dabei gewinnen können (Miriam Meckel, Léa Steinacker) (2024)
- Wie die Republik zu künstlicher Intelligenz steht (David Bauer) (2024)