computergenerierte Texte / large language model computer-generated text |
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Synonyme
computergeneriertes Schreiben, Schreiben durch Computer, computergenerierte Texte, Schreibroboter, Textbots, computational journalism, machine written news, automated journalism, natural language generation, NLG, large language model, LLM
Definitionen
Similar to [14], we understand the term language model (LM) to
refer to systems which are trained on string prediction tasks: that is,
predicting the likelihood of a token (character, word or string) given
either its preceding context or (in bidirectional and masked LMs)
its surrounding context. Such systems are unsupervised and when
deployed, take a text as input, commonly outputting scores or string
predictions.
Von Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major, Shmargaret Shmitchell im Text On the Dangers of Stochastic Parrots (2021) 

Die Berichtgenerierungssoftware erzeugt dann daraus nach den gleichen Methoden wie bei der automatischen Sportberichterstattung einen Fließtext, wenn gewünscht mit Tabellen, der sich nicht ohne weiteres von solchen unterscheiden läßt, die von Menschen geschrieben wurden. Bei Quartalsberichten sind die teilweise gesetzlich vorgeschriebenen Inhalte und die daraus abgeleitete Struktur ohnehin noch mal ähnlicher und wiederkehrender als bei Sportberichten. Niemand erwartet hier literarische Höchstleistungen. Im Gegenteil: Die Algorithmen auf der anderen Seite, die zur Auswertung solcher Quartalsberichte geschrieben wurden, funktionieren besser, wenn weitgehend auf sprachliche Dekorationen verzichtet wird.

Durch Analyse von Millionen von Zeitungsartikeln über in den USA beliebte Sportarten wie Baseball oder Basketball, die mit den über jedes Spiel erfaßten Daten über Spielaktionen, Ballbesitz, Tore, statistische Auffälligkeiten und Rekorde und so weiter verglichen wurden, lernten die Systeme von Narrative Science, wie Menschen über ein Spiel schreiben. Typische Phrasen und Wortverbindungen der Sportberichterstattung für die jeweiligen Situationen wurden extrahiert und in einer Datenbank gespeichert. Ergibt sich aus den Daten des Spiels, über das die Software gerade einen Bericht schreibt, eine ähnliche Situation, werden die dazugehörigen Satzbestandteile zur Beschreibung herausgesucht.
Aus dem Kontext der Daten und daraus, wann in der von der Software belieferten Zeitung diese Satzbausteine zuletzt verwendet wurden – man will schließlich keine zu auffälligen Wiederholungen von Formulierungen –, und weiteren Modulen, die unter anderem auf korrekten Satzbau und Grammatik achten, ergeben sich letztendlich die fertigen Sätze und Absätze eines Artikels. Die nackten, formalisierten Daten werden zu einer Geschichte, wie sie ein Mensch erzählen würde.
Bemerkungen



KI-Systeme und Sprachmodelle im Besonderen werden von Menschen programmiert. Und die implementieren nicht nur mathematische, sondern auch soziale Werte. ChatGPT ist schon jetzt eine Storytelling-Maschine, die es mit der Diskursmacht von Disney oder Hollywood aufnehmen könnte. Die Frage, wie dieses Computersystem lernt, hat daher auch gesellschaftspolitische Relevanz.
Von Adrian Lobe im Text Geschichten von morgen (2023) Auch in der Schweiz schreiben erste Roboter Texte selbst, allerdings keine Meinungsbeiträge, sondern nur standardisierte Textsorten, für die keine speziellen Kenntnisse oder Erfahrungen nötig sind. So wird bei 'CH Media' automatisiert von einem Textgenerator über sämtliche regionalen Fussballspiele berichtet. Dort kommt zur Generierung der Texte die Textengine Arria NLG zum Einsatz, wie der Entwickler 'Persönlich' erklärte.
Von Marcel Gamma im Text Schrieb eine KI eine geistreiche Abhandlung selbst? (2020) As argued by Bender and Koller [14], it is important to understand
the limitations of LMs and put their success in context. This
not only helps reduce hype which can mislead the public and researchers
themselves regarding the capabilities of these LMs, but
might encourage new research directions that do not necessarily
depend on having larger LMs. As we discuss in §5, LMs are not
performing natural language understanding (NLU), and only have
success in tasks that can be approached by manipulating linguistic
form [14].
Von Emily M. Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major, Shmargaret Shmitchell im Text On the Dangers of Stochastic Parrots (2021) 


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Weßels
Statistisches Begriffsnetz 
5 Vorträge von Beat mit Bezug
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Eröffnungsreferat an der Kick-Off-Veranstaltung zur dynamischen ICT-Strategie des Kantons Thurgau
PH Thurgau, Kreuzlingen, 24.06.2015 - 1001 Fragen zu Digitalisierung und Fachdidaktik
Hauptvortrag von Ralf Romeike und Beat Döbeli Honegger an der Jahrestagung der Gesellschaft für Fachdidaktik (GFD)
Regensburg, bzw. Internet, 23.09.2020 - Anforderungen an die Lehrkräftebildung MIT - ÜBER - IN digitalen Medien
QLB-BMBF-Kongress Berlin, 22.11.2021 - Die Reise nach Digitalien
PH VS / HEP VS, Sion, 18.01.2023
Zitationsgraph
Zeitleiste
65 Erwähnungen 
- Arbeitsfrei - Eine Entdeckungsreise zu den Maschinen, die uns ersetzen (Constanze Kurz, Frank Rieger) (2013)
- Journalist versus news consumer - The perceived credibility of machine written news (Hille van der Kaa, Emiel Krahmer) (2014)
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- Brand eins 07/2015 - Maschinen (2015)
- Die Schreib-Maschinen (Lars Jensen)
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- Erst denken, dann klicken (Arno Rolf, Thomas Kerstan) (2015)
- Only Humans Need Apply - Winners and Losers in the Age of Smart Machines (Thomas H. Davenport, Julia Kirby) (2016)
- c't 6/2016 (2016)
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- Kultur der Digitalität (Felix Stalder) (2016)
- Strukturwandel schafft Arbeitsplätze - Wie sich die Automatisierung auf die Schweizer Beschäftigung auswirken wird (Dennis Brandes, Luc Zobrist) (2016)
- Aufstieg der digitalen Stammesgesellschaft - Die neue grosse Transformation (Oliver Fiechter, Philipp Löpfe) (2016)
- 1. Ändern sich die Medien, ändert sich die Gesellschaft - Big data vermischen Realität und Virtualität
- Digitales Wissen. Daten und Überwachung (Thomas Christian Bächle) (2016)
- Trends 2017 - Themenspezial aus c't 3/2017 (2017)
- Den Unterschied merkt man nicht (Christian Wölbert)
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- Intrusion of software robots into journalism - The public's and journalists' perceptions of news written by algorithms and human journalists (Jaemin Jung, Haeyeop Song, Youngju Kim, yunsuk Im, Sewook Oh) (2017)
- Nicht nachdenken, programmieren! (Adrian Lobe) (2017)
- Schwimmen lernen im digitalen Chaos (Philippe Wampfler) (2017)
- Das Problem verstehen
- If...Then - Algorithmic Power and Politics (Taina Bucher) (2018)
- «In jedem steckt ein potenzieller Extremist» (Julia Ebner, Barnaby Skinner) (2019)
- Digitales Schreiben - Blogs & Co. im Unterricht (Philippe Wampfler) (2020)
- Schrieb eine KI eine geistreiche Abhandlung selbst? (Marcel Gamma) (2020)
- All the News that’s Fit to Fabricate - AI-Generated Text as a Tool of Media Misinformation (Sarah Kreps, Miles McCain, Miles Brundage) (2020)
- Original oder Plagiat? - Der schnelle Weg zur wissenschaftlichen Arbeit im Zeitalter künstlicher Intelligenz (Doris Weßels, Eike Meyer) (2021)
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