Künstliche Intelligenz in der Medienbranche. Veränderungen des Journalistenberufs durch den Einsatz von KI


Hausarbeit, 2021

14 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

I.Inhaltsverzeichnis

I. Inhaltsverzeichnis

II. Abbildungsverzeichnis

1. Einleitung

2. Einflüsse künstlicher Intelligenz auf die Journalismusbranche
2.1 Medienbots
2.2 Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

3. Künstliche Autoren
3.1 Textgenerierungsalgorithmen
3.2 Essentielle Eigenschaften eines künstlichen Autors

4. Vorteile und Nachteile der KI in der Medienbranche

5. Fazit

III. Literaturverzeichnis

II.Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Algorithmus-Sketch

1. Einleitung

Künstliche Intelligenz übernimmt schon heute zahlreiche Aufgaben, von denen viele Menschen nicht das Geringste mitbekommen. Ein Beispiel hierfür sind Leser1 von Sport- oder Wetterberichten, welchen nicht einmal bewusst ist, dass die Wahrscheinlichkeit mittlerweile sehr groß ist, den Text eines künstlichen Autors vor sich zu haben. Doch dieses Beispiel umfasst nur einen kleinen Teil des Anwendungsbereichs künstlicher Intelligenz, denn diese ist mittlerweile nicht nur fähig ihre menschlichen Kollegen bei Tätigkeiten, wie Recherche oder der Auswertung von Daten zu unterstützen, sondern erleichtert auch den Lesern das Leben. Das ist unter anderem möglich, indem sie der jeweiligen Person nur die Nachrichten anzeigt, die diese laut individuell erstelltem Interessensprofil auch wirklich interessieren. (vgl. Mayerhofer 2021; Sieber 2019, S.103)

Auf den folgenden Seiten wird besonders der Fragestellung nachgegangen, welche Fähigkeiten künstliche Intelligenz mittlerweile aufweist und wo ihre Grenzen liegen. Hierbei werden vor allem die Möglichkeiten der Anwendung künstlicher Intelligenz als Autoren und Journalisten erläutert.

Ziel der Arbeit ist es, ein grundlegendes Verständnis für künstliche Intelligenz in der Medienbranche und deren Anwendungsbereiche zu schaffen. Dies ist besonders wichtig, da künstliche Intelligenz immer mehr Anwendung in unserem Alltag findet, und somit bestimmte Teilbereiche unseres Lebens stark beeinflussen kann. Aus diesem Grund ist es essentiell sowohl über die Nützlichkeit als auch über die Gefahren, welche künstliche Intelligenz mit sich bringt, aufzuklären.

Der Beginn der Arbeit behandelt die Einflüsse, welche künstliche Intelligenz auf die Medienbranche hat. Hierbei sind die zentralen Thematiken die Veränderungen des Berufsbildes eines Journalisten, die Einsetzung von sogenannten Medienbots und die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine. Im darauffolgenden Kapitel stehen besonders künstliche Autoren im Fokus. Hierzu wird zunächst ein Algorithmus-Sketch, welcher den Prozess des Schreibens eines Romans darstellt, erläutert, um die Komplexität eines solchen Ablaufs detailliert zu vermitteln. Dies zu vermitteln ist besonders wichtig, um die Vielschichtigkeit solcher Algorithmen verstehen zu können, bevor in weiterer Folge auf sogenannte Textgenerierungsalgorithmen und die wichtigsten Eigenschaften eines künstlichen Autors eingegangen wird. Abschließend werden die Vorteile und Nachteile des Einsatzes von künstlicher Intelligenz in der Medienbranche diskutiert, um die Arbeit abzurunden.

2. Einflüsse künstlicher Intelligenz auf die Journalismusbranche

Die zunehmende Digitalisierung in der Journalismusbranche zeichnet sich durch einige Veränderungen aus, wobei die Entstehung eines vollkommen neuen Berufs in diesem Bereich, unter anderem zu den Gravierendsten zählt. Der neuartige Beruf des sogenannten „Datenredakteurs“ erfordert einige Kenntnisse, wie zum Beispiel die der Datenvisualisierung, welche die Ausbildung zum Journalisten jedoch noch nicht abdeckt (vgl. Sedghi 2011). Der Unterschied zum „normalen“ Redakteur bezieht sich hierbei vor allem auf die Quelle der recherchierten Daten, denn im Gegensatz zu Bibliotheken oder Archiven, dienen nun Datenbanken als Quelle der journalistischen Recherche. Die Aufgabe des Datenredakteurs ist es bestimmte Programmiersprachen, spezifische Datenformate und Datenvisualisierungsprogramme zu verinnerlichen und mit deren Hilfe besondere Muster oder Verbindungen, innerhalb riesiger Datenmengen, zunächst zu entdecken und in weiterer Folge auch zu verstehen. (vgl. Sieber 2019, S.39f.)

Eine weitere besonders fortschrittliche Entwicklung ist der „Roboter-Journalismus“. Hierbei handelt es sich um Software, welche in der Lage ist, beliebig viele redaktionelle Texte in durchaus wenig Zeit zu erstellen. Dieser ist vorwiegend dann hilfreich, wenn sehr viele und sehr ähnliche Texte erzeugt werden müssen. Ein Beispiel hierfür wären Wettervorhersagen oder Sportberichte (vgl. Sieber 2019, S.40f.) Dieses neue Arbeitsfeld basiert einerseits auf der Software, welche relevante Informationen aus einer unfassbar großen Datenmenge entnimmt und andererseits auf Algorithmen, welche genau diese Informationen in Geschichten beziehungsweise journalistische Texte verwandeln. Die Tatsache, dass Roboter deutlich effizienter arbeiten können als Menschen, indem sie bestimmte Probleme, wie Müdigkeit oder Voreingenommenheit, schlicht und einfach nicht haben, könnte in Zukunft zu einer Gefahr für die Jobs menschlicher Journalisten werden. (vgl. Latar 2018, S.29f.)

2.1 Medienbots

Heutzutage wird davon ausgegangen, dass die Bindung eines Konsumenten an eine bestimmte Marke verstärkt werden kann, wenn diesem nicht nur die neuesten Beiträge gezeigt werden, sondern darüber hinaus die Möglichkeit besteht mit dem jeweiligen Redakteur über das Gelesene zu sprechen. Hierbei stellt sich jedoch das Problem, dass ein einzelner Mensch nicht ausreichend Zeit hat, gleichzeitig seinen Beruf auszuführen und mit zahlreichen Lesern über seine Artikel zu diskutieren. Die Lösung hierfür ist die Entwicklung sogenannter Medienbots. Das Ziel hierbei ist, dass den Lesern nicht nur der Artikel zur Verfügung gestellt wird, sondern diese auch die Möglichkeit bekommen mit einem Bot, welcher den Avatar eines bestimmten Journalisten darstellt, auf Basis des gelesenen Artikels über dessen Thematik zu diskutieren. (vgl. Sieber 2019, S.104ff.)

Eine weitere Möglichkeit für die „Dialogisierung“ von Nachrichten sind sogenannte „In-article-Bots“, welche es dem Rezipienten ermöglichen, während des Lesens spezifische Fragen zu stellen und dadurch mehr über den Artikel zu erfahren. Außerdem meldet sich der Bot bei bestimmten Textpassagen selbst zu Wort und gibt dem Leser die Möglichkeit hierzu weitere Fragen zu stellen. Hierbei bietet beispielsweise der BBC chatbot drei potentielle Fragen an, welche der User nach Bedarf auswählen kann. Die Anwendung solcher Bots in der Praxis ist momentan jedoch noch nicht sehr verbreitet, da es sich als durchaus kompliziert erweist, diese in die vorhandenen Redaktionsprozesse zu integrieren. (vgl. Sieber 2019, S.108ff.; Bilton 2018)

Ein Beispiel für einen Anwendungsbereich dieser Bots findet sich in der Aufbereitung von „Data-Stories“. Die Basis für diese sind zahlreiche Daten mit detaillierten, regionsbezogenen Informationen. Im Alltag könnte eine Person, welche möglicherweise gerade einen Artikel über die Umweltverschmutzung in einem bestimmten Land liest, nachfragen, wie sehr denn ihr Land bzw. ihre Umgebung von dieser Problematik betroffen ist. (vgl. Sieber 2019, S.110)

2.2 Zusammenarbeit von Mensch und Maschine

Künstliche Intelligenz ermöglicht es Journalisten auf der einen Seite spezifische Muster und Trends in großen Datenmengen zu erkennen. Auf der anderen Seite ist es ihnen möglich Szenen auf bestimmte Objekte, Gesichter oder Texte hin zu analysieren und hierbei sogar Tonfall und Stimmung zu erkennen. Ein Beispiel hierfür sind Analysen politischer Diskussionen, bei welchen es die KI (=künstliche Intelligenz) schafft zu erkennen, welche Thematiken die Politiker wirklich interessieren und welche eher nicht. Eine künstliche Intelligenz ist bei Analysen dieser Art auf die Fähigkeit des maschinellen Lernens angewiesen, da sie auf dieselbe Art und Weise wie ein menschliches Kind, anhand von sogenannten „Trainings-Daten“ lernen muss, wie sie zum Beispiel einen Gesichtsausdruck erkennen kann. (vgl. Marconi 2020, S.79ff.)

All die Möglichkeiten, welche die künstliche Intelligenz mit sich bringt, werden jedoch aufgrund von unrealistischen Annahmen nicht ausschließlich positiv aufgefasst. Besonders der Begriff des sogenannten „Roboterjournalisten“ erweckt hierbei bei vielen Menschen eine Zukunftsvorstellung, in welcher Roboter neben ihren menschlichen Kollegen im Büro sitzen, an bestimmten Artikeln arbeiten und ihnen langfristig gesehen ihren Job wegnehmen. Diese Vorstellung entspricht jedoch nicht der Realität, welche sich besonders durch die Zusammenarbeit von Menschen und bestimmten Algorithmen oder bestimmter Software auszeichnet. (vgl. Lobe 2019)

Es ist also eindeutig, dass, um all die durchaus vorteilhaften Fähigkeiten einer künstlichen Intelligenz nutzen zu können, in jedem Fall noch Menschen notwendig sind. Der Grund dafür ist, dass lediglich sie in der Lage sind diese Fähigkeiten zunächst zu implementieren und in weiterer Folge beispielsweise Artikelvorlagen zu erstellen, auf deren Basis die Maschine dann zahlreiche weitere Texte kreieren kann. Indem sie diese Fähigkeit besitzt, nimmt sie einigen Journalisten die sich stetig wiederholende Beschreibung von z.B. Fußballspielen oder der Pollenbelastung ab und gibt ihnen die Möglichkeit und die Zeit sich mit sowohl komplexeren als auch qualitativ hochwertigeren Thematiken auseinanderzusetzen. (vgl. Marconi 2020, S.82f.)

Die neueste Entwicklung der Zusammenarbeit zeichnet sich besonders durch das Vornehmen von Ergänzungen seitens der KI aus. Diese ist hierbei in der Lage, einen bestimmten Artikel zu optimieren, bzw. zum Kontext passende Informationen für den menschlichen Journalisten bereitzustellen. Die KI schlägt hierbei während der Journalist seinen Artikel schreibt, bestimmte möglicherweise relevante, zusätzliche Informationen vor. Ein Ansatz, um diese Fähigkeit zu gewährleisten ist das Suchen nach von dem Autor erwähnten Quellen, Orten oder Organisationen in großen Archiven oder Datenbanken. Schon nach kurzer Zeit findet der Algorithmus der KI auf diese Art und Weise wertvolle Fakten, welche der Berichterstattung mehr Kontext verleihen können. (vgl. Marconi 2020, S.84)

3. Künstliche Autoren

Der Versuch das Schreiben von Romanen in rechnerische Begriffe zu fassen, hat zum sogenannten „Cinewrite“ geführt. Cinewrite ist kein kognitives Model, sondern eine Algorithmus-Skizze, welche es zum Ziel hat, Romane verschiedenster Genres auf eine filmische Art und Weise zu produzieren. Kognitive Modelle beschäftigen sich vorwiegend damit die Tätigkeiten, welchen Menschen in einem spezifischen Bereich nachgehen, widerzuspiegeln. Im Gegensatz dazu hat sich Cinewrite explizit auf die Art und Weise, wie dessen Erfinder Selmer Bringsjord selbst kreativ schreibt, spezialisiert. (vgl. Bringsjord 1992, S.166)

Menschliches Geschichtenschreiben basiert auf drei philosophischen Aspekten, welche für computergestützte Analysen besonders schlecht geeignet sind. Dies ist zum einen das Definieren essentieller Bedingungen dafür, dass ein bestimmter Text zu einer interessanten Geschichte wird. Des Weiteren ist es die Manipulation von „zeitlich ausgedehnten“ mentalen Bildern und zuletzt die Übernahme der Sichtweisen der Charaktere der zu schreibenden Geschichte. Cinewrite ist jedoch ein Projekt, welches nicht daran interessiert ist einen „Geschichtengenerator“ zu erzeugen, sondern bei welchem es sich Selmer Bringsjord zum Ziel gemacht hat die Produktion eines Romans als Algorithmus-Skizze darzustellen. Es ist essentiell dieses Ziel vom Versuch, Aspekte von realem kreativem Schreiben eines Menschen für einen „Geschichtengenerator“ zu extrahieren, abzugrenzen. (vgl. Bringsjord 1992, S.166f.)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1: Algorithmus-Sketch (Quelle: Bringsjord 1992, S.168)

Der Prozess startet mit der Auswahl eines Genres, unter Zuhilfenahme des sogenannten Genregenerators. Dieser Genregenerator übergibt dann dem sogenannten „Plot Loop“ ein noch nicht sonderlich umfangreiches elektronisches Storyboard, welches unter anderem den durch einen Konflikt bestimmten Plot des Romans enthält. Cinewrite ist in diesem Sinne beispielhaft für die bekannte konfliktgesteuerte „Drei-Akt-Struktur“ nach Aristoteles. Hierbei ist der erste Akt, das sogenannte erregende Moment, zunächst von der ersten Vorstellung von Charakteren, Gefühlen, Themen und zum Teil schon Hinweisen auf den nachfolgenden Konflikt geprägt. Das tragische Moment, welches den zweiten Akt bezeichnet, zeichnet sich durch einen aufsteigenden Konflikt, welcher mit dem sogenannten „Moment der Wahrheit“ endet, aus. Durch das Ende des zweiten Aktes wird die endgültige Konfrontation im letzten Akt unausweichlich. Der letzte Akt, welcher auch als das Moment der letzten Spannung bekannt ist, beinhaltet die letzte Steigerung vor dem Eintreten der Katastrophe und schlussendlich die Auflösung des Konfliktes. (vgl. Bringsjord 1992, S.169ff.; Freytag 2003, S.94f.)

Das Storyboard, welches nun dem „Plot-Loop“ übergeben wurde, wird nun weiter spezifiziert. Zunächst wird der Konflikt und in weiterer Folge ebenfalls die Charaktere immer detaillierter beschrieben. Dies passiert indem beispielsweise deren äußeres Erscheinungsbild, deren Bildung oder deren familiärer Hintergrund genauer erläutert werden. Es folgt außerdem eine ausführliche Beschreibung der verschiedenen Szenen. All diese Aufgaben in der „Plot-Schleife“ können jedoch bisher nur von einem menschlichen Autor ausgeführt werden, da eine „künstliche Intelligenz“ hierzu noch nicht fähig ist. Um das Storyboard nun noch detaillierter zu gestalten, ist es wichtig die einzelnen Szenen, auf eine mit der Struktur und dem Konflikt übereinstimmende Art und Weise, weiter „auszufüllen“. Wenn die Geschichte ausreichend „ausgefüllt“ ist, beginnt die Phase der Kritik an der bisher ausgearbeiteten Geschichte. An diesem Punkt des Algorithmus beginnt die erste Schleife, denn nach der ersten Kritik, werden zunächst der Konflikt, dann die Charaktere und in weiterer Folge das ganze Storyboard mit all den Szenen der Geschichte weiter verfeinert und danach erneut Kritik ausgesetzt. Nach einigen Durchläufen dieser Schleife, ist das Storyboard detailliert genug, um in die zweite Schleife des Algorithmus zu gelangen, die sogenannten „Visualisierungsschleife“. (vgl. Bringsjord 1992, S.171ff.)

In der Visualisierungsschleife wird jede Szene mit einigen zeitlich erweiterten mentalen Bildern, sogenannten „TEMIs“ verbunden. Wenn zu jeder Szene ein mentales Bild gefunden wurde, besteht die Aufgabe darin, diese besonders lebhaft zu gestaltet. Der nächste Schritt ist sich in die Sichtweise der verschiedenen Charaktere hineinzuversetzen und dann jedes der Bilder in kurzen Zusammenfassungen zu beschreiben. Der letzte Schritt in dieser Schleife bezieht sich darauf, Dialoge miteinzubauen. An dieser Stelle des Algorithmus, ist der erste Entwurf des Romans fertiggestellt. Wenn dieser Entwurf nun ansprechend genug ist, startet die letzte Schleife des Algorithmus, ansonsten wird die zweite Schleife so oft durchlaufen, bis der Entwurf ausreichend visualisiert ist, um in die dritte Schleife zu gelangen. (vgl. Bringsjord 1992, S.176f.)

Der sogenannte „Polish Loop“ beschäftigt sich grundlegend damit, aus der einfachen, nur in Präsens verfassten Sprache, welche in der zweiten Schleife produziert wurde, akzeptable Prosa zu machen. Diese letzte Schleife kann man sich als eine Menge von Kritikern vorstellen, welche die Geschichte permanent hinterfragen, überprüfen und korrigieren. (vgl. Bringsjord 1992, S.177)

Zusammenfassend ist festzuhalten, dass Cinewrite lediglich als ein Werkzeugkasten zum Schreiben von Romanen angesehen werden kann. Denn momentan stellt Cinewrite vor allem eine Unterstützung für Autoren dar, da für eine Implementierung der zuvor erwähnten Funktionen in einer Programmiersprache noch einige wichtige Fragen offenstehen. Besonders die Lösung der drei zu Anfang des Kapitels erwähnten philosophischen Probleme ist essentiell, um eine vollständige Implementierung von Cinewrites Fähigkeiten möglich zu machen. (vgl. Bringsjord 1992, S.182)

[...]


1 In dieser Arbeit wird aus Gründen der besseren Lesbarkeit das generische Maskulinum verwendet. Weibliche und anderweitige Geschlechteridentitäten werden dabei ausdrücklich mitgemeint, soweit es für die Aussage erforderlich ist.

Ende der Leseprobe aus 14 Seiten

Details

Titel
Künstliche Intelligenz in der Medienbranche. Veränderungen des Journalistenberufs durch den Einsatz von KI
Hochschule
Internationale Fachhochschule Bad Honnef - Bonn
Note
1,0
Autor
Jahr
2021
Seiten
14
Katalognummer
V1061244
ISBN (eBook)
9783346475923
ISBN (Buch)
9783346475930
Sprache
Deutsch
Schlagworte
künstliche Intelligenz, Journalismus, Medienbranche, Medienbots, Algorithmen, Artificial Intelligence
Arbeit zitieren
Elisa Renner (Autor:in), 2021, Künstliche Intelligenz in der Medienbranche. Veränderungen des Journalistenberufs durch den Einsatz von KI, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1061244

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