„Wie kann künstliche Intelligenz den Journalismus besser machen?” – mit dieser Frage beschäftigt sich das vor einem Jahr vom Bayerischen Rundfunk initiierte AI for Media Network, zu dem Rundfunkanstalten, Verlage, darunter Ippen.Media, und Universitäten gehören. Seitdem treffen sich KI-Praktiker aus diesen Häusern regelmäßig, um Anwendungsfälle für Künstliche Intelligenz im Journalismus zu demonstrieren, ihr Wissen auszutauschen und sich zu vernetzen. Ende 2024 diskutierten 60 KI-Expertinnen und Experten aus verschiedenen Medienunternehmen und der Wissenschaft, wie sich Medien im KI-Zeitalter behaupten können. Die Ergebnisse stehen im Whitepaper „Wie Medien im KI-Zeitalter sichtbar bleiben und zu einem vertrauenswürdigen KI-Ökosystem beitragen können“: Es ist eine Analyse, wie sich die Mediennutzung im KI-Zeitalter verändert, und gibt Medienhäusern strategische Empfehlungen, was sie tun können, um das Publikum mit qualitativ hochwertigen, personalisierten Inhalten zu erreichen.
Aus der Zusammenfassung des Whitepaper
Das AI for Media Network widmet sich der Frage, wie künstliche Intelligenz den Journalismus besser machen kann. Ende 2024 veranstaltete das Netzwerk in und mit der Akademie für Politische Bildung in Tutzing eine Fachtagung zum Thema „AI-Mediated Media Environment. Boosting Media for an AI-Driven Information Ecosystem.“ Es ging um die Frage, wie sich Qualitätsmedien in einer Zeit, in der Medieninhalte immer stärker von bzw. mit Hilfe von KI erstellt, kuratiert und verbreitet werden, behaupten und wie sie sich organisatorisch und technisch auf diese Disruption einstellen können. Dazu wurden 60 KI-Experten aus verschiedenen Medienunternehmen (privater und öffentlicher Rundfunk sowie Verlage) eingeladen, die in ihren Häusern für Produktmanagement, Software-Entwicklung, UX-Design oder die gesamte KI-Strategie zuständig sind. Um zudem wissenschaftliche KI-Expertise einfließen zu lassen, nahmen auch Forscher an dem englischsprachigen Symposium teil. Der Fokus der Tagung lag darauf, Szenarien für verschiedene Bereiche zu entwickeln, wie Medien auf durch (generative) KI ausgelöste Umwälzungen in den nächsten Jahren reagieren müssen, um das Publikum weiter oder sogar besser als bisher mit qualitativ hochwertigen Inhalten zu erreichen.
Empfehlungen und Einschätzungen aus den Arbeitsgruppen und Vorträgen:
Medienunternehmen müssen Informationsbedürfnisse der Nutzer verstehen
Um bestehende Nutzer zu halten und diejenigen, die sich von Medien abgewendet haben, zurückzugewinnen, sollten Medienunternehmen mehr Energie darauf verwenden, (Informations-) Bedürfnisse der Nutzenden zu verstehen und deren Perspektiven in ihre Produkte einfließen zu lassen. KI kann Medien bei der Analyse des Nutzerverhaltens und der Nutzerbedürfnisse unterstützen.
"Wenn verschiedene Medienhäuser ihre Qualitätsinhalte bündeln und zugänglich machen, entsteht ein großer Mehrwert. Dies könnte zu neuen Datenmarktplätzen führen."
Personalisierte Inhalte liefern
Mediennutzer werden zunehmend mit Inhalten interagieren und explizit mitteilen, welche Art von Inhalt in welcher Sprache, in welchem Stil und in welchem Medienformat sie erwarten. Generative KI-Tools liefern dann diese maßgeschneiderten Inhalte. In einem nächsten Schritt werden KI-Anwendungen auch in der Lage sein, die Benutzeroberflächen an die gewünschte Nutzungsform anzupassen, zum Beispiel durch multimodale Interaktion (Sprache, Berührung, Gesten, Blicke).
Inhalte für Datenbanken aufbereiten
Damit personalisierte Inhalte für die Nutzer erstellt werden können, müssen Medienhäuser zuerst ihre Inhalte systematisch in Datenbanken organisieren. Das können Knowledge Graphen oder Vektordatenbanken sein. Künstliche Intelligenz spielt eine wichtige Rolle bei der Strukturierung und Speicherung dieser Inhalte.
Vertrauenswürdige Datenmarktplätze
Medien haben jede Menge selbst recherchierter und verifizierter Inhalte, die teilweise sogar Jahrzehnte zurückreichen. Wenn verschiedene Medienhäuser ihre Qualitätsinhalte bündeln und zugänglich machen, entsteht ein großer Mehrwert. Dies könnte zu neuen Datenmarktplätzen führen. Für den Zugang zu solchen „Trusted Content Pools“ könnten Medien von Sprachmodell-Anbietern Gegenleistungen verlangen und Bedingungen an die Nutzung ihrer Daten stellen.
Folgende Fragen muss die Medienbranche beantworten:
1. Wie sehen die technischen Standards aus, zum Beispiel für verifizierte Informationen – oder für Knowledge Graphen?
2. Welche finanziellen und personellen Ressourcen brauchen Medienhäuser, um ihre technische Infrastruktur umzustellen und Inhalte in Daten umzuwandeln?
3. Wie können Allianzen für „Trusted Content Pools“ gebildet werden?
4. Wie kann man den Zugang zu solchen Content Pools möglicherweise monetarisieren?
5. Sollen die Inhalte von Medienhäusern zum Training von kommerziellen Sprachmodellen verwendet werden – oder nicht?
6. Wie bleiben Medienmarken als Quelle sichtbar – und wie können Sie mit ihren Inhalten weiter einen wichtigen Beitrag zur Meinungsbildung liefern?
https://aiformedia.network/wp-content/uploads/2025/02/AI_for_Media_Network_Wie_Medien_im_KI_Zeitalter_sichtbar_bleiben-1.pdf