Die künstliche Intelligenz (KI) in der Verlagsbranche hat sich seit mehr als einem Jahrzehnt stetig weiterentwickelt, wobei einige große Medienunternehmen automatisierte Systeme zur Produktion von Inhalten eingeführt haben. Wettervorhersagen , Sportrückblicke und Finanzberichte verwendet , wurde diese Automatisierung erweitert, um ein breiteres Spektrum kreativer Aufgaben .
In den 2020er Jahren verlagerte sich der Schwerpunkt weitgehend auf generative KI, die in der Lage ist, menschliche Sprache zu verarbeiten und zu emulieren. Dies war in erster Linie auf fortschrittliche Modelle des maschinellen Lernens zurückzuführen, die Muster in unstrukturierten Datensätzen erkennen. Diese Modelle könnten Millionen von Bildern, Büchern und Artikeln analysieren, um auf der Grundlage spezifischer Eingabeparameter originelle und bemerkenswert menschenähnliche schriftliche Inhalte zu generieren.
Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 hat das öffentliche Interesse an KI-Technologien erheblich gesteigert und bei Medienschaffenden die Sorge geweckt, dass sie ihren Arbeitsplatz durch Roboter verlieren könnten. Die benutzerfreundliche Chatbot-Oberfläche ermöglichte es mehr Menschen, die Möglichkeiten der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zu erkunden, und die Gesamtqualität der Inhalte veranlasste Trendsetter wie Nature Publishing Group und PNAS Journals , ihre redaktionellen Richtlinien zu überarbeiten.
ChatGPT hat in einem beispiellosen Tempo 100 Millionen Nutzer gewonnen und seinem Entwickler OpenAI einen Umsatz von über 1 Milliarde US-Dollar . Dieser bahnbrechende Erfolg spornte Risikoinvestitionen in KI-Unternehmen an, die im ersten Halbjahr 2023 40 Milliarden US-Dollar erreichten, und drängte Unternehmen dazu, die Fähigkeiten von KI in vielen Branchen zu erkunden.
Es wird prognostiziert, dass die globale KI im Medien- und Unterhaltungsmarkt von erwarteten 16,1 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 auf 85,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2030 wachsen wird. Quelle: Research and Markets
Angesichts der ständig wachsenden Menge an Rechenleistung, die für das Modelltraining zur Verfügung steht, müssen fortgeschrittene NLP-Chatbots ihr volles Potenzial noch ausschöpfen. Allerdings hat KI bereits tiefgreifende Auswirkungen auf die Verlagswelt gehabt, ähnlich wie die Entstehung des Internets.
Eine WAN-IFRA-Umfrage unter Nachrichtenverlegern ergab, dass bis Mai 2023 etwa die Hälfte ChatGPT oder ähnliche Tools aktiv nutzte, wobei 70 % davon ausgingen, dass sie Journalisten helfen würden. Quelle: WAN-IFRA
Die neue Technologie hat die Landschaft der Verlagsbranche verändert und stellt Herausforderungen und Vorteile für Autoren sowie neue Möglichkeiten für Inhaltsanbieter dar. Der datengesteuerte Ansatz erfordert, dass Unternehmen diese Veränderungen annehmen, sodass die Beherrschung KI-basierter Tools für Journalisten und Redakteure unerlässlich ist, um ihre Positionen zu sichern.
Was ist generative KI?
Generative künstliche KI (KI) ist ein maschinelles Lernmodell, das in der Lage ist, neue Inhalte zu generieren, darunter Texte, Bilder, Musik, Animationen oder Code. Solche Modelle verarbeiten riesige Mengen von Menschen erstellter Inhalte mithilfe eines selbstüberwachten Lernformats , das es ihnen ermöglicht, menschliche Schöpfer nachzuahmen.
Lange Zeit drehte sich die KI hauptsächlich um die Dateninterpretation, einschließlich des Trainings von Algorithmen für maschinelles Lernen, um zu verstehen, was in einem Bild enthalten ist. Die neue Technologie erregte jedoch große Aufmerksamkeit, als Forscher von der Bilderkennung zur Bilderzeugung übergingen. Im Januar 2021 veröffentlichte OpenAI DALL-E – ein Modell, das Textbeschreibungen von Benutzern in Illustrationen umwandelte.
Das Cover des Economist-Magazins wurde in Midjourney erstellt, einem weiteren Kunstgenerator, der nach seiner Veröffentlichung im Jahr 2022 ein Hit wurde. Quelle: The Economist
Generative KI-Apps verarbeiten Eingaben über große Sprachmodelle (LLMs). LLMs, die vom menschlichen Gehirn inspiriert sind, betrachten Wörter und Wortteile als Knoten auf einer mehrdimensionalen Karte . Sie versuchen, den Abstand zwischen diesen Knoten zu definieren und so das Wort vorherzusagen, das in einer bestimmten Reihenfolge am wahrscheinlichsten als nächstes kommt. Mit mehr Daten kann ein LLM komplexere Texte verfassen oder für das Thema relevante visuelle Darstellungen erstellen.
Microsoft hat bestätigt , dass sein Bing-Chatbot auf dem GPT-4 LLM von OpenAI läuft, das auch für ChatGPT-Abonnenten verfügbar ist. Wer kein Abonnement abschließen möchte, kann weiterhin frei auf GPT-3.5 zugreifen. Die beiden Dienste bieten unterschiedliche Erlebnisse , während Googles Bard auf einem anderen Modell basiert .
Die Fähigkeiten dieser fortschrittlichen Chatbots umfassen weit mehr als die Texterstellung. Sie verändern unsere Interaktion mit Suchmaschinen und machen Abfragen und Ergebnisse gesprächiger. Search Generative Experience (SGE) , die über Google Labs in den USA und Großbritannien verfügbar ist, den nächsten Schritt in dieser Transformation zu machen
Das Bild oben zeigt, wie SGE die Ergebnisseite organisiert, damit Benutzer mehr aus einer einzigen Suche herausholen können. Quelle: Google Labs
SGE schlägt einen Überblick über ein Thema vor und unterstützt ihn mit Links zu Ressourcen zur weiteren Erkundung. Es gibt eine Vorstellung davon, welche Fragen eine bestimmte Veröffentlichung beantworten wird.
Diese schnellen Zusammenfassungen und Zusammenstellungen vereinfachen die Navigation für Benutzer. Allerdings werfen sie für Content-Ersteller auf, ob sie Suchmaschinen erlauben sollten, ihre Inhalte für Schulungen zu verwenden .
Letztendlich können Suchmaschinen und Chatbots von Menschen erstellte Informationen nutzen, um ihren Benutzern zu helfen, ohne Leser auf ihre Quellseiten zu leiten.
Wo wird KI heute eingesetzt?
Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) werden in der gesamten Verlagsbranche eingesetzt, von der Gestaltung der Nachrichtenübermittlung bis zur Anpassung der Abonnenten-Journeys einer Paywall .
Beispielsweise nutzte Reuters bereits 2016 sein News Tracer-Tool, um aktuelle Nachrichten auf Twitter automatisch zu erkennen und zu verifizieren. Ursprünglich ging es bei KI darum, Prozesse zu automatisieren, um Verlagen dabei zu helfen, sich auf die Erstellung von Inhalten zu konzentrieren.
Die New York Times experimentierte bereits 2015 mit einer KI-gesteuerten Schnittstelle, die die täglichen Aufgaben des Markierens und Kommentierens automatisierte. Quelle: NYTLabs
Die New York Times war auch Vorreiter beim Einsatz präskriptiver Analysen zur Verwaltung ihrer Paywall. Der Dynamic Meter lernte, wie Abonnenten mit Inhalten interagierten, um zu entscheiden, wie viele Artikel nicht registrierte Benutzer kostenlos lesen konnten.
Neue Fähigkeiten haben die Anwendung von KI auf die Erstellung und Kuratierung von Inhalten ausgeweitet.
Laut der globalen Umfrage von JournalismAI greifen 90 % der Nachrichtenredaktionen in verschiedenen Phasen der Inhaltsproduktion auf KI zurück. Quelle: JournalismAI
Trends und Motiverkennung
Überwachungsdienste wie Google Trends oder CrowdTangle helfen Verlagen dabei, Trendthemen für bestimmte Regionen oder Bevölkerungsgruppen zu identifizieren. Darüber hinaus können KI-Tools beim Brainstorming helfen, wobei Vorschläge als Ausgangspunkt für weitere Diskussionen dienen.
Im Juni 2023 stellten Wissenschaftler AngleKindling vor, ein GPT-3-gesteuertes Tool, das Journalisten beim Durchsuchen von Pressemitteilungen unterstützen soll. Quelle: Github (PDF-Download)
Transkription und Übersetzung
Das Transkribieren von Interviews und Diskussionen gehört seit jeher zu den unbeliebtesten Aspekten der Arbeit eines Journalisten. Besprechungsassistenten wie Otter , Sembly und Airgram können jedoch Notizen und Zusammenfassungen erstellen, sodass sich Inhaltsersteller auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.
Diese Dienste funktionieren in einer begrenzten Anzahl von Sprachen, aber die dänische Digitalzeitung Zetland hat die Plattform Good Tape , die Audio in mehr als 90 Sprachen transkribieren kann.
Die automatisierte Übersetzung für verschiedene Sprachen hat sich ebenfalls uneinheitlich entwickelt, ermöglicht jedoch in erster Linie die Übermittlung einer Botschaft mit minimalem Risiko von Fehlinformationen oder Beleidigungen.
Im Jahr 2022 startete der finnische öffentlich-rechtliche Sender Yle einen Dienst für ukrainische Flüchtlinge , der automatisch übersetzte Berichte bereitstellte, die auch von einem Muttersprachler überprüft wurden. Yle hatte bereits während der Pandemie damit begonnen, Informationen auf Somali, Arabisch, Kurdisch und Farsi zu geben.
Schreiben und Bearbeiten
Große Sprachmodelle (LLMs) können die Grammatik prüfen und prägnante Inhaltszusammenfassungen anbieten, Benachrichtigungen erstellen, sie für Newsletter oder Social-Media-Plattformen anpassen und geschriebene Texte in Skripte für Podcasts oder Videos umwandeln.
ChatGPT, Bing, Claude und andere LLM-basierte Dienste können Listen mit ansprechenden Schlagzeilen vorschlagen. Auch wenn sie noch einer Validierung bedürfen, vereinfachen Algorithmen für maschinelles Lernen die Prozesse der Inhaltserstellung und steigern deren Geschwindigkeit.
Die Umfrage von AuthorityHacker unter 3.812 digitalen Vermarktern ergab, dass 85,1 % derjenigen, die KI nutzten, diese zum Schreiben von Artikeln oder Blogs nutzten. Quelle: AuthorityHacker
Im Juli 2023 gab News Corp Australia bekannt, dass die KI-Technologie es vier Mitarbeitern ermöglichte, 3.000 lokale Nachrichtenartikel pro Woche . Dies trug dazu bei, dass hyperlokale Mastheads 55 % aller Abonnements ausmachten.
Allerdings stellte News Corp später klar, dass es bei der Automatisierung in erster Linie um vorgefertigte Informationen geht , etwa Aktualisierungen der Kraftstoffpreise oder tägliche Gerichtslisten, und dass alle Artikel vom menschlichen Team überprüft werden.
Visuals erstellen
Neuronale Netze wie Midjourney, DALL-E oder Stable Diffusion ermöglichen es Autoren und Redakteuren, Illustrationen für ihre Artikel und Beiträge zu erstellen. Es dauerte etwa sieben Minuten, das Basis-Coverbild für diesen Artikel zu erstellen, auszuwählen und zu bearbeiten, bevor zusätzliche Marken-Overlays hinzugefügt wurden.
Die Kosten für die Erstellung eines einzigartigen Bildes belaufen sich auf ein Abonnement von 8 US-Dollar pro Monat, was relativ gering ist, wenn man bedenkt, dass einzigartige Bilder eine bessere Chance auf ein Ranking in der Bildersuche von Google als Stockfotos.
Ein weiteres Bild, das speziell für diesen Artikel mit Midjourney erstellt wurde
Verteilung von Inhalten
KI hilft Verlagen, ihre Kunden zu segmentieren und die besten Kanäle, Formate und Zeiten für die Bereitstellung relevanter Inhalte an eine bestimmte Lesergruppe zu ermitteln. Verschiedene Websites passen ihre Homepages an die demografischen Merkmale und das vorherige Verhalten des Besuchers an.
Die Personalisierung von Inhalten umfasst die automatische Übersetzung von Artikeln, dynamische E-Mail-Marketingkampagnen oder die Anpassung vorhandener Inhalte für verschiedene Social-Media-Plattformen.
Spezielle Tools für soziale Medien, zum Beispiel WordStream oder Emplifi, bieten intelligente Planung, Optimierung von Werbekampagnen, erweitertes Tracking und Zielgruppeneinblicke.
Vorteile von KI im Verlagswesen
Künstliche Intelligenz (KI) bietet Verlagen, Medienunternehmen und einzelnen Journalisten die Möglichkeit, durch schnellere tägliche Abläufe und fundiertere Entscheidungen Zeit und Geld zu sparen. Es ermöglicht Verlagen außerdem, die Beziehungen zu ihren Lesern zu verbessern, neue Zielgruppen zu gewinnen und die Qualität ihrer Texte zu steigern.
Kosteneffizienz
KI kann die Betriebskosten für Verlage erheblich senken, indem sie sich wiederholende manuelle Aufgaben rationalisiert und die Arbeitsbelastung ihrer Mitarbeiter verringert. Algorithmen für maschinelles Lernen liefern umsetzbare Erkenntnisse zur Optimierung ihrer Inhalte und Marketingstrategien ohne die hohen Kosten, die mit der Marktforschung verbunden sind. Zusammen mit den für die Inhaltserstellung verfügbaren Tools ermöglicht es kleineren Teams, in größerem Maßstab zu operieren.
Erweitertes Zielgruppen-Targeting, schnelle und kostengünstige Bilderzeugung sowie Schreib- und Bearbeitungsassistenten wie Grammarly bieten beispiellose Möglichkeiten für digitales Publizieren. Eine höhere Verbreitungsgenauigkeit ermöglicht es Nischenmedien, ohne große Werbeinvestitionen mit Lesern in Kontakt zu treten. Wenn Verlage ihre Effizienz steigern, können sie ein breiteres Spektrum an Veranstaltungen abdecken.
Rechercheunterstützung und Faktencheck
KI kann Journalisten dabei helfen, durch große Textmengen zu navigieren, um relevante Geschichten und versteckte Verbindungen zwischen Fakten, Ereignissen, Entitäten und Personen zu identifizieren.
new/s/leak , verwaltet von der Sprachtechnologie der Universität Hamburg, ist ein kostenloses Tool zur Durchsicht der von Wikileaks verbreiteten Informationen. DMINR der University of London .
KI hilft dabei, Fakten von Fälschungen zu unterscheiden, indem sie neu veröffentlichte Informationen mit Datensätzen zuverlässiger Quellen vergleicht oder den Bildverlauf seit seiner ersten Erkennung durch Suchmaschinen verfolgt.
Ein Screenshot, der bestätigt, dass es sich bei den „Robotern“ im SoFi-Stadion in Los Angeles um Schauspieler handelte, die für den Film „The Creator“ Werbung machten. Quellen: Reuters , Fact Check Explorer
Inhaltspersonalisierung
Trotz Datenschutzbedenken wächst die Nachfrage nach personalisierten Erlebnissen weiter. Eine Umfrage ergab, dass diese Nachfrage dazu führen kann, dass mehr als die Hälfte der Verbraucher zu Wiederholungskäufern wird (PDF-Download) , was einem Anstieg von 7 % gegenüber dem Vorjahr entspricht.
Mit KI-gestützten Tools können Medienunternehmen ihre Inhalte für eine gezielte Verbreitung anpassen. Im Jahr 2020 stellte die Washington Post KI-gestützte Audio-Wahlaktualisierungen ein , die auf die Standorte ihrer politischen Podcast-Hörer zugeschnitten waren.
Screenshots eines erweiterten Chatbots, der speziell für Medienunternehmen entwickelt wurde. Quelle: Techcrunch
Generative KI bietet Verlagen die Möglichkeit zur persönlichen Interaktion mit ihren Lesern und kann nun bestehende Modelle in ihre Kundenbetreuung integrieren.
Im Februar 2023 brachten die Mitbegründer von Instagram Artifact auf den Markt , eine personalisierte Nachrichten-App, die zuverlässige, faktengeprüfte Artikel basierend auf den Präferenzen der Leser vorschlägt. Darüber hinaus ermöglicht Artifact Benutzern die Wahl zwischen Lesen und Hören, da es ein Text-to-Speech-Modell mit natürlich klingenden Stimmen anwendet.
Ein Screenshot zeigt, dass Artifact-Benutzer Berichte und Geschichten anhören können, die mit den Stimmen von Snoop Dogg oder Gwyneth Paltrow vorgelesen werden. Quelle: Mittel
Erfolgsbeispiele von KI im Verlagswesen
Die Anwendungsfälle für künstliche Intelligenz (KI) im Verlagswesen nehmen weiter zu und schaffen neue Möglichkeiten für mehr Effizienz. Sehen wir uns einige bestehende Erfolgsgeschichten an, um besser zu verstehen, wie diese Technologie die Branche prägt.
5 KI-gesteuerte Medienprojekte
1. BuzzFeed
BuzzFeed gab im Januar 2023 bekannt, dass es mit ChatGPT experimentiert, um seinen Quiz-Erstellungsprozess zu automatisieren.
Der Test war im Hinblick auf die Generierung von mehr Nutzerengagement ein Erfolg. Besucher verbrachten 40 % mehr Zeit mit KI-generierten Quizfragen als mit solchen, die von menschlichen Redakteuren erstellt wurden.
Eine ganze BuzzFeed-Seite, die KI-generierten Quizzen gewidmet ist. Quelle: BuzzFeed
2 Forbes
Der Finanznachrichtenriese führte im Juli 2018 Bertie ein, eine proprietäre Veröffentlichungsplattform. Dieses KI-gestützte Content-Management-System (CMS) stellte Nachrichtenjournalisten und Mitwirkenden Listen mit Trendthemen auf der Grundlage ihrer früheren Veröffentlichungen zur Verfügung.
Darüber hinaus bot es ansprechende Schlagzeilen und relevante Bilder, obwohl nicht versucht wurde, ganze Artikel zu schreiben. Nach der Einführung des Systems verdoppelte Forbes die Zahl seiner monatlichen Besucher.
Das Bertie CMS schlägt Ideen für Schlagzeilen vor. Quelle: Forbes
3. Bloomberg
Bloomberg BloombergGPT vor , ein domänenspezifisches Sprachmodell, das auf 50 Milliarden Parametern basiert.
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Die Tabelle zeigt, wie BloombergGPT bestehende offene Modelle ähnlicher Größe bei Finanzaufgaben übertrifft. Quelle: arXiv
4. Das BMJ
Das British Medical Journal (BMJ) untersuchte die Fähigkeit von GPT-3, ansprechende weihnachtliche Titel für Forschungsartikel zu erstellen. Interessanterweise bewerteten die Befragten KI-generierte Titel als mindestens genauso unterhaltsam wie solche, die von menschlichen Autoren erstellt wurden.
Der von BMJ vorgestellte Test schlägt vor, automatisch generierte Titel zu erkennen. Quelle: BMJ
5. Der Globus und die Post
Die kanadische Zeitung verkaufte im August 2023 ihre Content-Kurations- und Analyseplattform Sophi Inc. an das globale Revenue-Management-Unternehmen Mather Economics. Das KI-gestützte Tool war für den Betrieb der Paywalls von The Globe and Mail konzipiert, wurde aber nach dem Übergang auf andere Domains ausgeweitet .
Herausforderungen bei der Implementierung von KI-Lösungen
Organisationen, die künstliche Intelligenz (KI) einführen, stehen häufig vor finanziellen und technischen Einschränkungen. Beispielsweise mangelt es kleineren Medien möglicherweise an der Finanzierung, um qualifizierte Ingenieure einzustellen.
Verlage müssen auch die rechtlichen Risiken und Reputationsrisiken , die der unvorsichtige Einsatz von KI mit sich bringen kann.
Über 40 % der Medienmanager stehen bei KI-Integrationsprojekten vor technischen Herausforderungen, einschließlich des Bedarfs an mehr Finanzmitteln. Quelle: JournalismAi
Technische Probleme
Trotz der Vorteile der Einführung neuer Technologien kann die Herausforderung, die anfängliche Lernkurve zu überwinden, Verlage abschrecken. Sie müssen sich nicht nur die redaktionelle Zustimmung sichern, sondern auch neue Lösungen in bestehende Systeme integrieren. Hinzu kommt die Angst, von etwas abhängig zu werden, das man nicht vollständig versteht.
Inhaltsqualität
Die erstellten Kopien können hinter den Erwartungen zurückbleiben und heftige Kritik an den Herausgebern . Darüber hinaus neigen große Sprachmodelle (LLMs) dazu, Fehler aus den Datensätzen, auf denen sie trainiert wurden, zu verewigen.
Ein bemerkenswertes Problem ist die Aufrechterhaltung verschiedener Vorurteile, ein gemeinsames Merkmal der KI, das in der Forschung immer wieder unterstrichen wird .
Ethische Herausforderungen
Vorurteile stellen ein ethisches Problem dar, das angegangen werden muss. Eine weitere Herausforderung betrifft die durch KI verursachten Arbeitsplatzrisiken, insbesondere bei Angestelltenpositionen. Die Umsetzung kann bei den Mitarbeitern Befürchtungen hervorrufen und erfordert eine proaktive interne Kommunikation.
Rechtliche Risiken
KI wirft auch Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit auf, da erhebliche Mengen an Benutzerdaten verarbeitet werden müssen, um personalisierte Inhalte zu generieren. Darüber hinaus wächst die Sorge der Unternehmen hinsichtlich Datenlecks, da Benutzer sensible Informationen für die automatisierte Textanalyse eingeben.
Darüber hinaus befinden sich von KI erstellte Inhalte in Bezug auf den Urheberrechtsschutz immer noch in einer Grauzone, da noch Fälle im System bearbeitet werden.
Verlage sind nicht bereit, sich vollständig auf KI-generierte Inhalte zu verlassen. Quelle: WAN-IFRA
Weitere Risiken sind Überautomatisierung und der daraus resultierende Verlust eines einzigartigen Tonfalls und einer allgemeinen menschlichen Note. Aber das bringt uns direkt zur Notwendigkeit einer kontinuierlichen Überwachung durch das Verlagsteam.
Abschließende Gedanken
Es wird erwartet, dass bis 2026 90 % der Online-Inhalte synthetisch generiert werden. Wenn sich diese Prognose als zutreffend erweist, wird künstliche Intelligenz (KI) tiefgreifende Auswirkungen auf die Verlags- und Content-Erstellungsbranche insgesamt haben.
Zeitungsredakteure, TikTok-Ersteller, Designer, Autoren – jeder im kreativen Bereich wird die Auswirkungen dieser Skalierung auf irgendeine Weise spüren. Es wird die Arbeitsmärkte verändern und die Bedeutung von Data-Engineering-Fähigkeiten und technischen Kenntnissen für Journalisten unterstreichen.
Mit fortschreitender KI-Integration müssen Verlage transparente und ethische Strategien verfolgen und spezielle Task Forces bilden. Die geschäftlichen Bestrebungen der Verlagsbranche werden angesichts der Notwendigkeit einer Faktenprüfung zum Schutz vor Reputationsrisiken enger an ethischen Werten ausgerichtet sein.
Dennoch müssen Verlage weiterhin KI nutzen, um ihre Autorität aufrechtzuerhalten, das Leserverhalten zu untersuchen und ein breiteres Publikum zu erreichen, wenn sie wettbewerbsfähig bleiben wollen.
