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KI-Update Deep-Dive: Wie wir in den Redaktionen KI einsetzen · KI-Update – ein heise-Podcast

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  Speaker 2: Das KI Update, ein heise Podcast mit redaktioneller Unterstützung von The Decoder.
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  Speaker 2: Hallo, ich bin Isabel Grünewald und dies ist unser Deep Dive zum Wochenende.
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  Speaker 2: Deep Fakes, Fake News, Faktenchecks.
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  Speaker 2: Das Nachrichtengeschäft ist nicht unbedingt leichter geworden, durch generative künstliche Intelligenz.
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  Speaker 2: Auch wir, bei Heise Online, der CT, der Mac in i, ix oder der Mac, müssen uns gegen die Flut aus KI-generierten Falschmeldungen stemmen.
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  Speaker 2: KI-Zusammenfassungen der Chatbots machen den Verlagen das Leben dabei nicht einfacher.
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  Speaker 2: Aber es gibt auch viele Stellen, an denen KI uns sehr gut im Arbeitsalltag helfen kann.
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  Speaker 2: Für diesen letzten Deep Dive in diesem Jahr habe ich mir zwei besondere Gäste eingeladen, nämlich meine Chefredakteure von Heise Medien, Volker Zotter und Thorsten Beek.
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  Speaker 2: Gemeinsam wollen wir über die Entwicklungen der letzten Monate sprechen und die Vor- und Nachteile von KI anschauen.
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  Speaker 2: Denn ob wir heutzutage noch in der Nachricht glauben, hat immer mehr damit zu tun, ob wir der Quelle vertrauen.
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  Speaker 2: Und nur durch Transparenz können wir Euer Vertrauen in unseren Journalismus erhalten.
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  Speaker 2: Hallo Thorsten, schön, dass du da bist.
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  Speaker 1: Hi.
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  Speaker 2: Und hallo Volker.
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  Speaker 1: Hallo Isabel.
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  Speaker 2: Die CT gibt's seit mehr als vierzig Jahren und seit Tränen achtzig hat sich sehr viel verändert.
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  Speaker 2: Immer mal wieder in der Medienlandschaft, aber wahrscheinlich nie so schnell und wahrscheinlich auch nie so tiefgreifend wie in den letzten drei Jahren.
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  Speaker 2: Thorsten, welche Veränderungen hast du denn durch generative KI beobachtet?
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  Speaker 0: Ich bin ja erstmal auch Internet-Nutzer und was ich sehe, es gibt immer mehr AI-Slop, also Inhalte, die von KI erzeugt werden.
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  Speaker 0: Und ich glaube so in der Anfangszeit, wo generative KI breit verfügbar wurde, gab es viel eher, so ich würde sagen, so Dinge, die ... Bas machen, die irgendwie Quatsch, einfach auch lustige Videos, Pinguiner auf Trampolin, solche Dinge.
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  Speaker 0: Was man aber natürlich auch sieht, KI übernimmt so ein bisschen die Sprache.
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  Speaker 0: Also wer auf LinkedIn sich bewegt, merkt irgendwie klingt das alles sehr generisch.
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  Speaker 0: KI erzeugt inzwischen, glaube ich, über fünfzig Prozent der Inhalte im Internet.
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  Speaker 0: Das ist Erst mal interessant, nehme ich erst mal so zur Kenntnis.
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  Speaker 0: Unsere Arbeit hat sich sicherlich auch verändert in den letzten drei Jahren.
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  Speaker 0: Wenn man recherchieren will und große Datenmengen bearbeiten will, hilft KI da einzusteigen.
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  Speaker 0: KI hilft dabei, Qualitätssicherung zu machen.
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  Speaker 0: Also einfach mal zu checken, sind da Rechtschaftsfehler drin in dem Text?
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  Speaker 0: Das geht alles sehr viel schneller als früher.
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  Speaker 0: bietet die Möglichkeit, so Datenanalysen zu machen.
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  Speaker 0: Also sind eine ganze Menge, da können wir gleich vielleicht auch noch mal ein bisschen tiefer einsteigen.
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  Speaker 0: Aber auf jeden Fall hat sich, man merkt es an jeder Stelle und man merkt es auch im Alltag, Menschen sprechen mit KI irgendwie an der U-Bahn-Station, Schüler nutzen KI zum Hausaufgaben machen.
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  Speaker 0: Also da ist wirklich, wirklich viel passiert.
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  Speaker 2: Volker, was war denn bei dir so der Auslöser, dich mit KI speziell im Newsroom oder in den Magazinen zu beschäftigen?
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  Speaker 2: War das eher der technologische Druck, den man nicht ausweichen kann?
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  Speaker 2: Ein ökonomischer Druck oder in erster Linie redaktionelle Neugier?
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  Speaker 1: Oh Gott, ich glaube alles ein bisschen.
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  Speaker 1: Was ich sehr spannend fand, war am Anfang, was Thorsten ja auch gerade schon mal angerissen hat, dass man natürlich viel rumgespielt hat.
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  Speaker 1: Ganz zuerst waren die Bildgeneratoren super spannend.
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  Speaker 1: Die waren zwar da schon ein Wow-Effekt, so was hat man halt in der Zeit noch nicht gesehen gehabt, dass man so schnell Bilder erzeugen konnte.
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  Speaker 1: Das hat sich aber auch in den letzten drei Jahren wahnsinnig weiterentwickelt.
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  Speaker 1: Aber ich glaube, Was ich besonders spannend fand, war halt eben zu schauen, was könnte da ein Hilfsmittel für uns sein?
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  Speaker 1: Also zum Beispiel haben wir sehr wenig Interviews geführt, eine ganze Zeit lang, weil das immer sehr aufwendig war, die zu transkribieren und das hat sich halt komplett verändert.
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  Speaker 1: Es ist viel schneller geworden.
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  Speaker 1: in paar Minuten die Sachen transkribieren, die Fehler rausmachen, schon mal was zur Freigabe schicken, ist das jetzt alles noch so?
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  Speaker 1: Wollt ihr das wirklich so gesagt haben?
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  Speaker 1: Und dann ist man halt bei so was viel schneller, sodass wir halt viel, viel mehr Interviews haben in den letzten Jahren, seitdem es eben so was wie Whisper zum Beispiel von Open Air eingeht.
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  Speaker 1: Und das finde ich halt super spannend.
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  Speaker 1: Aber natürlich ist es so, dass ich im Prinzip seit, na ja, jetzt ziemlich genau fast drei Jahren hier durch die Ging gelaufen bin und gesagt habe, Leute, da kommt was auf uns zu.
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  Speaker 1: Das kam dann doch nicht ganz so schnell direkt bei uns an, zumindest, weil schon sehr früh angekündigt wurde, oh je, oder die Befürchtung war, was ist denn, wenn jetzt Ausdruckmaschinen, Antwortmaschinen werden?
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  Speaker 1: Und da dachten wir, na ja, guck mal, passiert alles nicht so schnell.
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  Speaker 1: Und dann kam es jetzt dieses Jahr doch sehr nicht überraschend, aber dann doch jetzt mit ziemlicher Wucht auf einen zu, weil Google insbesondere sich durchgerungen hat, eben da deutlich Veränderungen vorzunehmen.
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  Speaker 1: Aber ansonsten ist uns klar, dass wir gegen diesen, wie Thorsten es ja auch noch mal schön gesagt hat, Ey, Eislop ankämpfen müssen.
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  Speaker 1: Nicht unbedingt, weil das schlecht ist.
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  Speaker 1: übrigens, was da alles drin steht, ist nicht alles Quatsch.
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  Speaker 1: Nur die Herausforderung ist eben, die Spreu vom Weizen zu trennen und noch zu erkennen, wo haben eigentlich Leute was gemacht?
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  Speaker 1: Wo steckt jemand dahinter, der eine eigene Meinung hat?
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  Speaker 1: Oder ist es die Meinung der KI?
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  Speaker 1: Das ist leider mit Untergang nicht so einfach zu unterscheiden.
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  Speaker 2: Werden wir mal konkret?
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  Speaker 2: Das findet wahrscheinlich auch unser Publikum am interessantesten.
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  Speaker 2: Und wir tun jetzt einfach mal so, als würde ich nicht in der Redaktion arbeiten.
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  Speaker 2: gar nichts darüber wissen, was wir tun, was wir einsetzen.
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  Speaker 2: Thorsten, wie nutzt du denn zur Zeit KI im Arbeitsalltag?
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  Speaker 0: Ich ganz persönlich nutze vor allen Dingen, also ich habe am Montag eine Präsentation gemacht, da die besteht aus einem Konzept, das hat ungefähr sechzig Seiten, daraus ist diese Präsentation entstanden.
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  Speaker 0: und wir haben einfach um in diese Präsentation einzusteigen, die in die Präsentation selbst und das Konzept also die sechzigseiten in notebook von google geschmissen.
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  Speaker 0: Und daraus ist ein video entstanden das in sechs minuten Sechzigseiten relativ komplexe Präsentationen in ein ganz gutes erklär video verwandelt mit kleinen fehlern mit kleinen sagen wir mal auch Merkwürdigkeiten, aber so, dass man in sechs Minuten ganz gut versteht, worum geht es in diesem doch recht aufwendigen Konzept.
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  Speaker 0: Also für solche Dinge kann man KI benutzen, ansonsten natürlich die Möglichkeit, sich komplexe Themen zusammenfassen zu lassen, auch vielleicht mal schnell etwas zu beantworten oder Daten zu strukturieren, was mir wirklich so im Alltag hilft ist.
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  Speaker 0: Einfach Geschwindigkeit zu gewinnen.
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  Speaker 0: Also schnell zehn Gedanken in Spiegelstrichen zusammen zu hacken und daraus entsteht eine vernünftig lesbare E-Mail, die man auch in eine Runde schicken kann.
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  Speaker 0: Also überall da, wo ich selbst irgendwie, warum es mir hilft, meine Gedanken irgendwie zu strukturieren und daraus irgendwas zu machen, was ich mit jemandem teilen kann, nutze ich KI quasi täglich.
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  Speaker 2: Und in welchen Phasen des redaktionellen Prozesses kommt KI bei uns bei Heise zum Einsatz Volker?
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  Speaker 1: Also wie gesagt, ich hatte ja schon angesprochen, das Thema Transkription, also da auf jeden Fall.
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  Speaker 1: Wir benutzen Language Tools zum Beispiel, um Rechtschreibkontrolle und Grammatik-Kontrolle zu machen.
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  Speaker 1: Momentan noch, ich bin nicht sicher, ob das noch Zukunft hat, so ein Tool, so ein separates Tool, weil die LLMs inzwischen sehr, sehr gut sind und ähnlich eingesetzt werden können.
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  Speaker 1: Also da verwenden wir es, wir verwenden auch... LLMs, um zum Beispiel Artikel deutlich schneller ins CMS zu bekommen.
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  Speaker 1: Und zwar, indem man ein, sag ich mal, nur rohformatiertes Manuskript hat, von einem Autor oder eine Agenturmeldung oder irgend so etwas.
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  Speaker 1: Und das ist normalerweise eine Klickarbeit für die Redaktion, diese Sachen dann ins CMS zu bekommen.
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  Speaker 1: Und da hat ein Kollege was gebastelt, mit dem das sehr, sehr einfach geht.
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  Speaker 1: Da wirft man diesen Text rein, man klickt nur einmal und dann wird das Ganze im CMS ausgefüllt, inklusive Someter.
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  Speaker 1: Daten, die sozusagen vorbelegt werden, damit der Redakteur oder Redakteur dann schauen kann, ist das alles so richtig, Titelvorschläge und so was werden gemacht, weil man da manchmal so ein bisschen ideenlos ist.
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  Speaker 1: Und die Idee dabei ist natürlich, die nicht einfach stehen zu lassen, sondern dass die Leute dann gucken.
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  Speaker 1: Und wie gesagt, da geht es dabei ohnehin Autoren, Manuskripte, also vorhandene Inhalte, die wir haben, in unser Content Management System zu bekommen.
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  Speaker 1: Also da wird das sehr, sehr gerne genutzt.
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  Speaker 1: Wir nutzen das fürs Fact Checking.
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  Speaker 1: Denkt man ja manchmal erst mal nicht.
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  Speaker 1: Man denkt ja mal, kann ich saluzinieren, aber nur wenn man sie, ich sage so gerne, wenn man sie falsch hält, dann passiert das.
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  Speaker 1: Tatsächlich geht es mit den Recherche-Proms, die man so bauen kann, inzwischen sehr, sehr gut, eben auch Fakten zu checken, sodass man halt im Prinzip schauen kann, dass man, bevor man einen ... menschlichen Gegenleser oder ... ... fachkundigen Kollegen oder ... ... Kollegen etwas gibt, ... ... schon mal ... ... grobe Fehler rausnehmen kann, ... ... die einem selber nicht aufgefallen sind.
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  Speaker 1: Und man stellt immer wieder fest, ... ... wenn man so eine KI drüberlaufen lässt, ... ... man hat doch immer Fehler gemacht.
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  Speaker 1: Also für solche Dinge unter anderem wird es genutzt.
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  Speaker 1: Und natürlich ... ... ein Benutztes für Bilderzeugung, ... ... weil wir halt viel mehr produzieren ... ... als früher in Inhalten ... ... und da auch Bilder brauchen, ... ... wobei wir gesagt haben im ... ... nachrichtlichen Bereich, warum wir das nicht, ... ... weil ... Aber wenn es sozusagen um Ratgebertexte und andere Dinge gibt, wo es nicht um Produkte geht, die man fotografieren müsste oder wo Menschen darauf vorkommen können, die irgendwie im realen Leben eine Relevanz haben, dann machen wir das auch mit KI aufmachen.
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  Speaker 1: Wo dann unsere Grafiker natürlich nicht nur einfach den Prompt reinwerfen, sondern danach noch deutlich weiter bearbeiten.
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  Speaker 0: Ja, ich glaube, was tatsächlich ganz wichtig dabei ist, Wir nutzen KI, um bessere Texte zu produzieren.
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  Speaker 0: Wir nutzen KI, aber nicht um Texte zu produzieren.
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  Speaker 0: Ich glaube, das ist so genau die Grenze, an der wir dann halt sagen, wir wollen, dass als Hilfsmittel und als Werkzeug da einsetzen, wo es uns letztendlich auch oft lästige Aufgaben abnimmt.
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  Speaker 0: Also das, was Volker gerade erzählt hat, das ist nicht vergnügungssteuerpflichtig, alle Felder in einem Content Management System auszufüllen.
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  Speaker 0: Es macht viel mehr Spaß, zu recherchieren, einen guten Text zu schreiben und sich darauf zu konzentrieren und diese Aufgaben loszuwerden, ist etwas, was einfach, ja, das ist wirklich was, das hilft uns.
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  Speaker 2: Jetzt haben wir bei Heise auch ein eigenes Tool, über das wir auf verschiedene Sprachmodelle Zugriff haben.
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  Speaker 2: Warum haben wir uns gerade auch für die Redaktion für ein eigenes Tool entschieden und nicht einfach gesagt, wir nehmen halt dieses bestimmte Sprachmodell X?
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  Speaker 0: Also das ist vor allen Dingen eine Frage von Kontrolle.
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  Speaker 0: Man kommt ganz schnell an Grenzen von Datenschutz, von wer hat eigentlich Zugriff auf diese Informationen.
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  Speaker 0: Wir als Redaktion haben natürlich auch ein erhöhtes Bedürfnis daran, dass bestimmte Informationen nicht einfach irgendwie als Trainingsdaten verwendet werden.
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  Speaker 0: Also erstmal so dieses Kontrollthema.
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  Speaker 0: Dann ist es auch etwas, wir müssen das einfach selber lernen und können.
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  Speaker 0: Also das ist auch tatsächlich was wir haben in der Vergangenheit oft.
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  Speaker 0: Ja, wir haben Werkzeuge eingekauft, aber es gab hier, ich glaube, insbesondere bei Heise Online und in der CT Redaktion schon immer ein großes Bedürfnis, auch Sachen selber zu verstehen und selber zu machen.
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  Speaker 0: Und mit dem Team, das hier im Haus von Heise.io ein eigenes Tool entwickelt, mit dem man arbeiten kann, haben wir natürlich viel, viel mehr Einfluss darauf.
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  Speaker 0: was wir da entwickeln und wie wir das entwickeln und können mit den Kollegen, die das, die daran arbeiten, permanent im Gespräch sein und insofern ergibt es total viel Sinn da auch selbst zu investieren und auch selbst sich Gedanken zu machen, was braucht man eigentlich insbesondere als Medienhaus, aber auch nicht nur als Medienhaus, weil tatsächlich Medienproduzent ist im Prinzip ja inzwischen jeder, also auch ein Schraubenfabrikant, hat im Zweifelsfall irgendeinen Social Media Kanal und braucht dafür Inhalte.
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  Speaker 0: Das heißt, jeder bewegt sich irgendwie in diesem Bereich.
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  Speaker 0: uns fällt das vielleicht als Redaktion ein bisschen leichter, ein Text zu schreiben.
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  Speaker 0: Es hilft uns aber natürlich, auch wenn man mit solchen Tools und auch mit unseren eigenen Tools arbeitet, zum Beispiel die Rivate zu erstellen von Inhalten, also aus langen Artikeln andere Formate zu machen.
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  Speaker 0: Also ich habe ein Artikel geschrieben, der ist zehn Seiten lang, den kann man ganz toll drucken und den kann man auch im Internet sehr gut nutzen, aber der ist noch kein gutes Videoskript.
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  Speaker 0: Unterstützung kann halt auch jemand, der keine große Erfahrung darin hat, Videoskripte zu erstellen, zumindest schon mal so ein Rohkonzept erstellen mit einem guten Promt.
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  Speaker 0: Und da haben wir dann auch nicht das Problem, dass da wir uns inhaltlich Gedanken machen müssen, dass die KI irgendwie Fehler macht, weil der Kollege oder die Kollegin sitzt halt davor, die den Text geschrieben hat, die sich auskennt und die kann dann auch relativ schnell beurteilen, ist dieses Skript erstmal jetzt so als Basis gut, da passt da inhaltlich alles, dann kann man da nochmal drüber gehen und kommt dann doch, man spart sich da einfach Zeit für Dinge, die dann einfach mehr Spaß machen, das was ich eben schon sagte.
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  Speaker 0: Also letztendlich die Recherche, die richtigen Inhalte aufbereiten, gute Ideen haben, ist halt am Ende wichtiger als drei Stunden an einem Skript rumzuschrauben.
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  Speaker 1: Da haben wir auch ein super Beispiel fällt mir gerade ein, ne?
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  Speaker 1: Insbesondere eins, das dich ja selber betrifft, Isabel.
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  Speaker 1: Wir haben ja da auch noch ein Anwendungszweck, den ich vergessen hatte vorhin unter anderem.
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  Speaker 1: Wir nutzen ja deine digitalisierte oder trainierte Stimme, von der du ja ganz vielleicht auch gleich nochmal was zu sagen.
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  Speaker 1: Du sagst ja mal, das bist nicht du, das stimmt.
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  Speaker 1: Und klingt sie aber sehr ähnlich wie du, weil sie halt eine ähnliche... Tonalität und Stimmfarbe
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  Speaker 1: etc.,
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  Speaker 1: die nutzen wir ja, um zum Beispiel kurz informiert zu machen, den werktäglichen Podcast von uns, den News-Podcast.
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  Speaker 1: Da werden halt aus unseren Nachrichtenartikeln Derivate gemacht sozusagen als kurze Sprechtexte und die werden dann wiederum von deiner trainierten Stimme... als Podcast wiedergegeben.
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  Speaker 1: und tatsächlich funktioniert das erstaunlich gut und hat dir natürlich Zeit verschafft, weil Thorsten das eben sagte, Dinge, die mehr Spaß machen zu tun, nämlich zum Beispiel eine Staffel Bits und Böses wiederzumachen oder jetzt zusammen mit dem Kollegen die deutsche Version von Dugnet Diaries.
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  Speaker 1: Also das hättest du ja zeitlich auch nicht
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  Speaker 2: bekommen.
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  Speaker 1: Oder das KI-Update.
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  Speaker 1: Ach Gott, ich vergaß das KI-Update.
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  Speaker 1: Wo sind wir
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  Speaker 2: denn hier gerade?
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  Speaker 1: Was machen
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  Speaker 2: wir denn
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  Speaker 1: hier gerade?
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  Speaker 1: Was für ein KI-Update.
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  Speaker 2: Ja, das stimmt.
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  Speaker 2: Also ich finde, ich glaube, es ist für jeden befremdlich, wenn man die eigene Stimme hört, die nicht wirklich hundertpro die eigene Stimme ist.
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  Speaker 2: Ich bin auch sehr froh, dass sie das nicht ist.
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  Speaker 2: Und ich hoffe auch, dass die KI-Stimmen so noch möglichst lange bleiben, dass sie zwar netz sind für so kurze Formate, Aber sobald man ihn länger zuhört, merkt man sehr schnell, dass sie nicht hundertprofer stehen, was sie da
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  Speaker 0: sehen.
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  Speaker 0: Das merkt man aber tatsächlich gerade so, wenn es um eher die Informationsvermittlung geht.
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  Speaker 0: Also wenn wir jetzt ein gutes Gespräch führen, dann führe ich das lieber mit einem Menschen und nicht mit einer künstlichen Stimme, ganz klar.
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  Speaker 0: Aber ich sitze sehr oft morgens im Auto und höre deine synthetische Stimme und um für die kurze Vermittlung von Informationen.
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  Speaker 0: passt das finde ich ganz gut und sich dann darauf zu konzentrieren tatsächlich mit.
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  Speaker 0: also da geht es ja wirklich darum Nachrichten vorzulesen.
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  Speaker 0: Wenn man dann tatsächlich ins Gespräch geht mit Menschen und man diese Zeit dann überhaupt dafür hat das zu tun ist es glaube ich ein guter Kompromiss zu sagen die einfachen kurzen Dinge die funktionieren so.
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  Speaker 0: und jetzt führen wir lieber ein Gespräch von Mensch zu Mensch und nicht von KI zu Mensch.
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  Speaker 2: Ja das sehe ich auch so und ich hoffe das bleibt auch noch lange so.
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  Speaker 2: Volker, du hattest erzählt, dass dich auch die Bildgeneratoren und so, dass da einfach auch ein privates Interesse und Faszination dabei war.
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  Speaker 2: Jetzt kommen fast täglich tausend neue Tools auf den Markt.
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  Speaker 2: Wo ist so die Grenze, die ihr zieht, wo ihr sagt, ja, das müssen wir ausprobieren.
• 16:44
  Speaker 2: Das wäre total cool.
• 16:45
  Speaker 2: Und das ist uns zu gefährlich.
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  Speaker 2: Davon lasst mir lieber die Finger.
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  Speaker 2: Volker.
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  Speaker 1: Ja, gefährlich wüsste ich jetzt noch nicht unbedingt.
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  Speaker 1: Im Prinzip ist es ja auch unsere Aufgabe, diese Sachen zu prüfen.
• 16:57
  Speaker 1: Also wenn, auch wenn Dinge da sozusagen veröffentlicht werden, von denen wir erst mal sagen, Gottes Willen, das ist ja grauenhaft oder keine Ahnung.
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  Speaker 1: Ich mag jetzt gar keinen Beispiel nennen, weil dann habe ich jetzt irgendwie einen Gedanken drin.
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  Speaker 1: Aber natürlich ist das unsere Aufgabe als Journalisten, da auch reinzuschauen, zu prüfen, ist das überhaupt richtig?
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  Speaker 1: Gibt es das?
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  Speaker 1: Funktioniert das wirklich so?
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  Speaker 1: so kritisch, wie man da jetzt anmerkt, weil genau diese Problematik ja auch da ist, du kriegst lauter Unfug teilweise aus der Werte.
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  Speaker 1: Das nutzen halt ganz viele Leute und tun so, als hätten sie ganz tolle KI-Tools oder ganz schlimme KI-Tools und dann stellt sich manchmal raus, dass das halt überhaupt nicht wahr ist.
• 17:34
  Speaker 1: Deswegen, das ist unsere Aufgabe, sowas zu prüfen und dann im Zweifel natürlich auch darüber was zu schreiben oder in irgendeinem anderen Medienformat zu veröffentlichen.
• 17:45
  Speaker 1: Aber natürlich müssen wir auch vor Dingen warnen.
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  Speaker 1: Also das ist natürlich auch völlig klar.
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  Speaker 1: Es gibt halt Tools, die für Sexploitation etc.
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  Speaker 1: benutzt werden.
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  Speaker 1: Da muss man halt vorwarnen und da muss man vor allem die Leute sozusagen befähigen, solche Dinge zu erkennen und dann auch die richtigen Wege zu finden.
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  Speaker 1: Wie melde ich das?
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  Speaker 1: Wie gehe ich dagegen eigentlich vor gegen solche Dinge?
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  Speaker 1: Das sind ja dann Aufgaben des Journalismus, solche Sachen zu klären und im Idealfall dann auch die Politik auf solche Sachen hinzuweisen.
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  Speaker 2: Jetzt haben wir gerade bei der CT schon viele Kolleginnen und Kollegen, die schon sehr, sehr lange mit dabei sind und die vieles mitgemacht haben und sehr routiniert in ihrer Arbeit und sehr absolute Experten auf ihren Feldern sind.
• 18:34
  Speaker 2: Gab es intern bei der Einführung bestimmter Tools Skepsis oder Widerstand gegen die Nutzung von KI?
• 18:41
  Speaker 2: Und wie seid ihr damit umgegangen, Thorsten?
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  Speaker 0: Also Skepsis erwarten wir geradezu, weil ehrlich gesagt, das ist das ist der Job der Leute.
• 18:51
  Speaker 0: Wenn irgendwie neue KI-Tools auf den Markt kommen, dann gibt es eine Neugier bei allen, glaube ich.
• 18:57
  Speaker 0: Und gleichzeitig aber auch immer schwingt da immer eine Skepsis mit, nämlich das zu verstehen, wie was passiert da.
• 19:03
  Speaker 0: Also weiß ich nicht, Anfang des Jahres als Diebzig, die chinesische KI irgendwie verfügbar wurde.
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  Speaker 0: Dann ist natürlich erst mal das, okay, wann will das ausprobieren?
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  Speaker 0: Das ist irgendwie spannend.
• 19:14
  Speaker 0: Und gleichzeitig findet man dann eben auch heraus, dass die chinesische KI Fragen nach dem Platz des himmlischen Friedens irgendwie nicht beantworten mag.
• 19:23
  Speaker 0: Also an solchen Dingen eben auch, wir gehen dann natürlich auch immer, wir gehen da mit einer großen Neugier, aber natürlich auch immer mit einem sehr kritischen Blick dran.
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  Speaker 0: Ganz ehrlich, alle Menschen, die Inhalte erstellen, bei denen schwingt eine gewisse Beunruhigungen mit.
• 19:41
  Speaker 0: braucht man mich in Zukunft noch.
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  Speaker 0: Und ich kann da die ganz einfache Antwort darauf geben.
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  Speaker 0: Ja, weil recherchieren, testen, menschen anrufen, nachfragen, komplexe Zusammenhänge verstehen und erklären.
• 19:54
  Speaker 0: Da kann KI bei helfen.
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  Speaker 0: Das wird KI so schnell nicht ersetzen können.
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  Speaker 0: Und ich verstehe, wenn man da auch durchaus sich gewisse Sorgen macht.
• 20:04
  Speaker 0: Was ich erlebe ist, dass viele in der in der redaktion lust haben damit rumzuprobieren und das ist also bestimmt keine altersfrage.
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  Speaker 0: also wir haben hier viele leute die sehr sehr tief in themen drin sind die auch sehr sehr lange dabei sind und die Ganz normal, für dies ganz normal ist auch KI als Hilfsmittel zu nutzen oder eben auch tatsächlich KI zu verstehen, zu erklären.
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  Speaker 0: Große Sprachmodelle, nicht nur, also wir sind eben nicht nur Nutzer hier in der Redaktion, sondern wir versuchen natürlich auch das zu verstehen.
• 20:38
  Speaker 0: Wir kümmern uns auch um die Fragen, auf welche Hardware läuft das?
• 20:42
  Speaker 0: Wie kann ich das vielleicht zu Hause lokal betreiben?
• 20:45
  Speaker 0: Risiken stecken da drin in Sachen Datenschutz und Sicherheit.
• 20:50
  Speaker 0: Alles rund um die Regulierung, die Abhängigkeit von Tech-Anbietern.
• 20:57
  Speaker 0: Wo stecken, wo findet die die KI-Kreativitätsgrenzen?
• 21:01
  Speaker 0: Sind wir vielleicht doch an einigen Stellen noch viel kreativer?
• 21:03
  Speaker 0: Also wir probieren damit rum.
• 21:05
  Speaker 0: Und ich glaube, gerade hier in den Redaktionen ist so was wie Skepsis oder auch so eine gesunde gesunde.
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  Speaker 0: wir gucken uns das erst mal genau an und wir wollen das erst mal komplett verstehen bevor wir das tatsächlich gut finden.
• 21:23
  Speaker 0: Das gibt es hier schon aber die Neugier ist auf jeden Fall ganz ganz groß.
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  Speaker 0: aber ich habe also ich habe auch in vielen vielen Runden schon gehört ja die KI macht viele Fehler und ja das ist so.
• 21:35
  Speaker 0: Deshalb muss man echt gut aufpassen wo man das einsetzt.
• 21:38
  Speaker 0: und wenn ich so erlebe dass Menschen Tools wie ChatGypity, wie Suchmaschinen benutzen und sich auf die Antwort, die da rausfällt, verlassen, dann wundert man sich manchmal.
• 21:49
  Speaker 0: Also ich weiß nicht, was habe ich gestern gesehen?
• 21:51
  Speaker 0: Hat jemand die Google, also Gemini gefragt, ist es im Jahr?
• 21:59
  Speaker 0: ist es im Jahr?
• 22:01
  Speaker 0: ist es im Jahr?
• 22:02
  Speaker 0: ist es im Jahr?
• 22:04
  Speaker 0: ist es im Jahr?
• 22:07
  Speaker 0: ist es erst als übernächste Jahr.
• 22:12
  Speaker 1: Das ist schon besonders gut.
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  Speaker 1: Die schaffen echt immer so Klappste zu bringen, da fällt am Geist mehr zu ein.
• 22:19
  Speaker 0: Das sind sicherlich Dinge, die irgendwann auch mal weggehen werden.
• 22:22
  Speaker 0: Aber wenn man das halt so sieht, an so ganz einfachen Dingen, je komplexer es wird und je weniger ich selber die Inhalte verstehe, desto anfälliger bin ich dafür.
• 22:32
  Speaker 0: auf Fehlinformationen reinzufallen oder auf Annahmen, die die KI trifft, aber nicht formuliert, reinzufallen.
• 22:40
  Speaker 0: Insofern ist, glaube ich, tatsächlich auch für uns der beste Weg, dass die Leute, die die Inhalte auch erstellt haben, sprich, die haben den Artikel geschrieben, die Tools selber nutzen und zum Beispiel daraus, ich sag mal, ein Social Media Post generieren oder vielleicht eben ein Skript für ein Video, weil die nämlich eben... Die sind nicht einfach, drücken nicht einfach nur auf den Knopf und sagen, ach ja, das ist ja super, was da rausgekommen ist, sondern die können eben auch, weil sie die Experten jeweils in ihren Gebieten sind, sehr schnell übersehen, ob das, was daraus entstanden ist, dann tatsächlich fachlich, inhaltlich auch hilft.
• 23:16
  Speaker 0: Und wenn es bei der Formatierung uns hilft oder weil man vielleicht irgendwie eine Präsentation schnell erstellen kann.
• 23:23
  Speaker 0: Meine Aufgabe ist es nicht Präsentation zu erstellen, aber ich muss es trotzdem ständig machen.
• 23:28
  Speaker 0: Ja, und das ist super.
• 23:30
  Speaker 0: Das ist super.
• 23:33
  Speaker 0: Wenn ich selber nachdenken kann, aber mir jemand hilft, dass die Präsentation am Ende gut aussieht und gut strukturiert ist, dann kann ich da sehr gut mit leben.
• 23:41
  Speaker 0: Und ich glaube, das ist auch das, was hier in den Teams so der Blick darauf ist.
• 23:47
  Speaker 2: Jetzt hört man relativ häufig und wir berichten auch im KI Update immer mal wieder über neue Studien, dass Unternehmen gerade in Deutschland KI zwar einsetzen wollen und das auch tun, es aber wahnsinnig schwer ist, irgendeine Art von Produktivitätsgewinn festzustellen.
• 24:04
  Speaker 2: Volker, habt ihr da irgendwie Kennzahlen?
• 24:06
  Speaker 2: Merkt ihr, dass es was bringt oder ist das ein langer, langsamer Prozess?
• 24:14
  Speaker 1: Also ich würde erst mal anfangen, warum viele das wahrscheinlich nicht so direkt sehen, als Produktivitätsgewinn ist, weil natürlich die meisten Unternehmen... bestimmte Tools jetzt benutzen, mit denen sie lange Zeit schon arbeiten.
• 24:26
  Speaker 1: Und das ist ganz oft natürlich auch aus dem Microsoft Kosmos.
• 24:30
  Speaker 1: Dann hat Microsoft seinen Co-Pilot überall reingesteckt.
• 24:33
  Speaker 1: Aber die Produkte, die damit erweitert wurden, sind alle noch nicht so ausgereift gewesen, dass es wirklich gut funktioniert.
• 24:40
  Speaker 1: Und dann ist es halt anders als ... Wie bei Torsens Beispiel, wo man jetzt sagt, wow, das ist ja cool, dass man so einen fünf Minuten Erklärvideo kriegt, ohne groß was dafür getan haben zu müssen.
• 24:51
  Speaker 1: Und das ist halt ganz oft in den Standardabläufen ja nicht so.
• 24:53
  Speaker 1: Wenn ich also bestimmte Arbeitsabläufer habe, dann muss die KI ja da den Mehrwert bringen, damit sie entlasten kann.
• 25:00
  Speaker 1: Und das war oft nicht tief genug integriert.
• 25:02
  Speaker 1: Da stellen wir halt auch fest, wir kriegen jetzt erst... größere Effizienzgewinne eben durch solche unterstützenden Tools, die eben helfen, die Sachen schneller in ein Content-Management-System zu kriegen, wo man das ganz gebieren hat, wo man vorher Tage oder Stunden drangesessen hat.
• 25:20
  Speaker 1: An den Stellen sehen wir Produktivitätsgewinne, aber ansonsten ist es so, dass das auch je nachdem, in welchem Arbeitsfeld zum Beispiel ein Redakteur bei uns unterwegs ist, da auch die Effizienzgewinde total unterschiedlich sind.
• 25:34
  Speaker 1: Also es kann sein, dass es im Newsroom deutlich leichter ist, Effizienzgewinde zu haben, als zum Beispiel, wenn ich Hardware teste.
• 25:41
  Speaker 1: Klar, weil die KI da erstmal nicht in den Workflow reinpasst.
• 25:45
  Speaker 1: Und dann ist ja auch die Frage, was kann sie denn tun?
• 25:47
  Speaker 1: Und wie Thorsten sagt, bei manchen Dingen ist dann ja auch eine Herausforderung, dass die KI dann auch das tut, was ich eigentlich so möchte, dass sie tut.
• 25:56
  Speaker 1: Und das ist auch was, was man lernen muss.
• 25:57
  Speaker 1: Also deswegen finde ich, das kann ich so unterstreichen, was Thorsten gesagt hat.
• 26:01
  Speaker 1: Für uns ist es super wichtig, dass wir persönlich mit diesen Dingen umgehen und lernen und auch die Herausforderungen und Schwierigkeiten der KI sehen.
• 26:09
  Speaker 1: Also an welchen Stellen kommen die einfach nicht weiter.
• 26:11
  Speaker 1: Also es ist bis heute ja so, dass die meisten KI's daran scheitern, zu sagen, wie viel Ehe ist im Wort Erdbeere sind.
• 26:17
  Speaker 1: Auf der anderen Seite, aber in der Lage sind, Abiklausuren zu lösen.
• 26:22
  Speaker 1: Und das ist halt, ja, das klingt ja erstmal komplett schizophrenia.
• 26:25
  Speaker 1: Und das ist was, Das lernt man nur, also die Unzulänglichkeiten der KI nur zu verstehen, wenn man mit ihr arbeitet.
• 26:32
  Speaker 1: Und erst dann kann man herausfinden, wie kann ich es eigentlich für meinen eigenen Bockflow nutzen.
• 26:37
  Speaker 1: Und ich glaube, das ist einer der Gründe, weswegen so viele sehen gar nicht erstmal Produktivitätsgewinne an irgendeiner Stelle gesehen haben, weil alle gedacht haben, super, KI kann das doch alles, stellen Sie fest, nee, so einfach ist das nicht.
• 26:49
  Speaker 1: Man muss halt die KI wirklich... dahin zwingen, das zu tun, was man eigentlich braucht, um dann Effizienzgewinde zu sehen.
• 26:56
  Speaker 1: Und das ist, glaube ich, in der Redaktion bei uns genauso und hat deswegen auch länger gedauert, als wir dachten, weil man eben das Beispiel Social Media Post nicht auf jeden übertragen kann.
• 27:08
  Speaker 1: Das funktioniert grundsätzlich.
• 27:09
  Speaker 1: Das ist was, wo man sieht, guck mal, da könnte ich was gewinnen.
• 27:11
  Speaker 1: Aber wenn der Redakteur die Redakteur in halt ganz andere Aufgaben hat, in ihrem Alltag die Zeit kosten, dann sieht man halt, dass dieser einzelne Prozess einem nicht viel bringt.
• 27:21
  Speaker 1: Das wird halt dann gerne, da vertut man sich heute gerne.
• 27:24
  Speaker 1: Deswegen glaube ich, ist es eine Herausforderung.
• 27:26
  Speaker 0: Und wir haben auch tatsächlich in allen Bereichen ein Problem, das weit über, also wir reden jetzt ja über LMNs und wir gehen ja mit Texten und so um.
• 27:38
  Speaker 0: KI kann ja inzwischen schon deutlich mehr, also weiß ich nicht, digitale Zwillinge von Fabriken erstellen und so.
• 27:44
  Speaker 0: Ich glaube, wo alle Unternehmen, die jetzt nicht unbedingt Medienproduktion machen, aber wir sind dann natürlich auch von Betroffenen.
• 27:52
  Speaker 0: Im Zweifelsfall erstmal merken, so schnell geht das nicht voran, weil die Schnittstellen letztendlich fehlen und die strukturierten Daten.
• 28:02
  Speaker 0: weil wir, weil Unternehmen eben bisher nicht in APIs gedacht haben und wie kann ich die Daten untereinander austauschfähig machen und wie bringe ich die zusammen und wie kann das Tool Daten erfassen und sie woanders sichtbar machen?
• 28:15
  Speaker 0: und also man hat eher so in einzelnen Lösungen gedacht ich muss will das und das sehen dafür habe ich das Tool da gucke ich rein und dann sehe ich das.
• 28:23
  Speaker 0: wenn man wirklich mit KI da Fortschritte machen will, beziehungsweise auch Effizienzgewinne machen will, dann muss man erstmal diese Daten irgendwie strukturell zur Verfügung stellen.
• 28:32
  Speaker 0: Und dann ist es am Ende auch so, wir machen hier hoch individualisierte Dinge.
• 28:38
  Speaker 0: Also sehr, sehr unterschiedliche Arten von Themen, sehr, sehr unterschiedliche Themen.
• 28:42
  Speaker 0: Hier kann auch nicht jeder alles.
• 28:43
  Speaker 0: Das heißt, jeder macht so hier so ein spezielles Rädchen in der großen Maschine.
• 28:50
  Speaker 0: Richtig Spaß in Anführungsstrichen macht das erst, wenn sehr viele Leute sehr, sehr ähnliche Dinge tun.
• 28:54
  Speaker 0: Also, wenn man irgendwie in einem Unternehmen fünfhundert Controller hat, die dafür sorgen, dass die Zahlen stimmen, dann kann man erst mal, kann man gut investieren, um da vielleicht irgendwie effizienter zu werden.
• 29:06
  Speaker 0: Diese, diese Art von Skalierung, die hat man in der Redaktion am Ende auch nicht.
• 29:12
  Speaker 2: Gibt es Tätigkeiten, wo du sagst, Thorsten, das bleibt auf jeden Fall in menschlicher Hand?
• 29:19
  Speaker 0: Es bleibt alles in menschlicher hand.
• 29:20
  Speaker 0: also überall wo bei uns ein text entsteht und da steht und da steht immer name drüber und das ist mehr als human in the loop das ist das machen menschen.
• 29:30
  Speaker 0: Und diese menschen nutzen so wie sie ein stift nutzen und ein computer nutzen nutzen sie an einigen stellen auch k i. also zum beispiel eine kollegin fährt raus und führt ein interview hat davon eine audio aufzeichnung.
• 29:45
  Speaker 0: Da ist das natürlich ein totaler Gewinn, wenn ich das in eine Maschine reinschmeißen kann und dann kommt dann ein strukturierter Text raus, an dem ich arbeiten kann.
• 29:52
  Speaker 0: Und den kann ich dann nochmal glattziehen.
• 29:54
  Speaker 0: und dann habe ich, dann ist die Leistung, das Interview geführt zu haben, kluge Fragen gestellt zu haben, vorher recherchiert zu haben und das am Ende nachher so zusammenzustellen, dass es Spaß macht, das zu lesen.
• 30:03
  Speaker 0: Die Leistung ist ja nicht das abzutippen.
• 30:05
  Speaker 0: Das heißt, an der Stelle ist es total hilfreich.
• 30:12
  Speaker 0: Manchmal ist es einfach hilfreich, eine gute Illustration schnell zu erstellen.
• 30:17
  Speaker 0: Wenn sich da jemand darüber Gedanken macht, was muss denn da abgebildet sein, auf welche Weise und dafür eine generative Bildkai nutzt, um da auch eine coole Illustration zu haben, super.
• 30:28
  Speaker 0: Aber wenn es darum geht, einen guten Text zu schreiben, gute Fragen zu stellen, zu recherchieren, zu testen, all das, was uns hier als Redaktion ausmacht, Dann ist es einfach so, da hilft uns KI tatsächlich auch gar nicht.
• 30:43
  Speaker 0: KI hilft uns dann im Zweifelsfall.
• 30:45
  Speaker 0: zum Beispiel, weiß ich nicht, ein Wissenschaftsredakteur, der eine ganze Handvoll Papers lesen muss.
• 30:54
  Speaker 0: Der kann so ein Paper erstmal in der KI schmeißen, um eine Zusammenfassung zu bekommen, ob das vielleicht irgendwie spannend sein könnte und ob das ihm irgendwie weiter hilft.
• 31:00
  Speaker 0: Und dann kann man tatsächlich da tiefer reingehen.
• 31:03
  Speaker 0: Was nicht passieren wird, ist, dass ein Wissenschaftsredakteur ein Paper irgendwo reinwirft und da fällt dann ein Artikel raus.
• 31:09
  Speaker 0: Das wollen wir nicht und das ist auch nicht unser Anspruch und das ist, ehrlich gesagt, auch nicht das, was unsere Leser von uns erwarten.
• 31:15
  Speaker 0: Die erwarten nämlich Einschätzung und die Expertise der Kolleginnen und Kollegen.
• 31:22
  Speaker 0: Ansonsten ist es tatsächlich so, dann braucht man uns mich tatsächlich nicht mehr, weil dann kriegt man so ein gesundes Mittelmaß.
• 31:27
  Speaker 0: Das kann dann im Zweifelsfall jeder.
• 31:29
  Speaker 0: Das, was hier an Expertise in der Redaktion ist, das kann eben KI tatsächlich nicht.
• 31:35
  Speaker 2: Volker, wie kennzeichnen wir KI?
• 31:38
  Speaker 2: Ganz klar, ab wann kennzeichnen wir KI und wie erkennen unsere Leserinnen und Leser das?
• 31:45
  Speaker 1: Also wir kennzeichnen jedes Aufmacherbild, wo KI... den wesentlichen Teil erzeugt hat sozusagen und natürlich aber auch steht da dran, wer es dann weiter bearbeitet hat zum Beispiel.
• 31:56
  Speaker 1: Wenn wir reine KI Texte haben oder hätten, dann ist das auch so, dass wir das da dran schreiben.
• 32:02
  Speaker 1: Zum Beispiel machen wir das bei Übersetzungen.
• 32:05
  Speaker 1: Wir haben einen Teil von Heise Online auch auf Englisch übersetzt.
• 32:08
  Speaker 1: Das machen wir auch mit Hilfe von LLMs.
• 32:12
  Speaker 1: Da guckt danach zwar noch jemand drüber, aber wir schreiben trotzdem extra dann dran, Achtung, diese Artikel sind.
• 32:18
  Speaker 1: Ich sag mal semi automatisch übersetzt weil ich mein zwar guckt einer drüber aber das eigentlich ist halt natürlich eine Übersetzung.
• 32:24
  Speaker 1: Die eben durch die durch die Maschine passiert ist.
• 32:26
  Speaker 1: das schreiben wir das auch dran ansonsten wäre es so.
• 32:30
  Speaker 1: Und da ist es immer so ein bisschen schwierig, weil da diskutieren immer alle gerade drüber.
• 32:34
  Speaker 1: Wie muss man das eigentlich machen, auch vor dem Hintergrund der Kennzeichnungspflicht, die nächstes Jahr in Kraft tritt wegen des AI-Acts?
• 32:41
  Speaker 1: Wie viel KI darf denn drin sein?
• 32:43
  Speaker 1: Und wir sagen dann mal, okay, wie soll man denn das so definieren, dass die Leute nicht sagen, ich darf sie gar nicht nutzen oder ich nutze sie nur noch?
• 32:50
  Speaker 1: Deswegen haben wir halt gesagt, Also ein Artikel ist immer so wie Thorsten gesagt hat, die Redaktion, die Redakteure, die da drüber stehen, wir haben die Verantwortung.
• 33:00
  Speaker 1: Wir wollen nicht, dass jemand einen kompletten Artikel aus der KI generiert.
• 33:04
  Speaker 1: Die KI ist quasi ein Hilfsmittel und im Prinzip kann man sagen, wir wollen nicht, dass das Absätze zum Beispiel komplett aus der KI fallen.
• 33:13
  Speaker 1: Der Artikel soll im... Grundgerüst natürlich von den Menschen auf jeden Fall geschrieben sein.
• 33:19
  Speaker 1: Und es kann nicht sein, dass irgendwie eine KI sozusagen den Artikel vorgibt.
• 33:23
  Speaker 1: Und ich gucke nur noch einmal drüber und bin fertig.
• 33:25
  Speaker 1: Das kann nicht das Ziel sein.
• 33:27
  Speaker 1: Der Witz ist allerdings, dass sich alle sehr, sehr schwer tun.
• 33:31
  Speaker 1: Ab wann muss man denn diese Kennzeichnung machen?
• 33:33
  Speaker 1: Da gibt es also, ich lese das die ganze Zeit, weil wir das auch für die Redaktion nochmal transparent machen müssen.
• 33:37
  Speaker 1: Da kann man gar keine harten Grenzen nehmen.
• 33:39
  Speaker 1: Man kann nämlich nicht so ein Pool nehmen und sagen, so dreißig Prozent dürfen KI sein.
• 33:42
  Speaker 1: Das ist halt irgendwie Quatsch.
• 33:44
  Speaker 1: Deswegen, weil Thorsten es ja auch immer schon sagte, bei uns sitzen Experten für bestimmte Themen und wir haben zum Glück gar nicht die Sorge, dass die Leute auf die Idee kommen zu sagen, ich mache jetzt mal einen ganzen Kram mit KI, weil die Arten der Artikel in den allermeisten Fällen sich nicht mit KI schreiben lassen.
• 34:01
  Speaker 1: Aber wie gesagt, man darf sich unterstützen lassen und da muss ich dann auch nicht drüber schreiben, dass es KI gewesen ist.
• 34:06
  Speaker 1: Also zum Beispiel, vielleicht als Ergänzend zu Thorsten noch, Was KI auch super kann, ist ein Artikel, den ich geschrieben habe, anschauen, analysieren und feststellen, da hapert es mit dem roten Faden oder da sind noch Fragen offen und dann kannst du auf jeden Fall und das ist, glaube ich, die Maxime von uns den Artikel besser machen.
• 34:28
  Speaker 1: Also natürlich muss man nicht in jeden Artikel alle Fragen beantworten, dann hat man einen Mamutwerk, das wollen wir gar nicht.
• 34:33
  Speaker 1: Aber das inspiriert vielleicht für weitere Recherchen, das inspiriert für weitere, äh, zu weiteren Artikeln und das ist das, was uns dann weiter hilft, auch nochmal Fragen zu beantworten, bevor die Leser uns dieselben Fragen stellen.
• 34:47
  Speaker 1: Weil das ist ja, dass wir wollen ja nur nicht, dass die Leute nachher bei unseren, wenn sie in Artikel gelesen haben, mit offenen Fragen erschienen.
• 34:51
  Speaker 1: Das heißt, Da hilft die natürlich auf jeden Fall weiter.
• 34:54
  Speaker 1: Aber grundsätzlich wollen wir keine KI-generierten Artikel haben und wenn sie KI-generiert sind, dann kennzeichnen wir es auch.
• 35:00
  Speaker 1: Es gibt ja Artikelformen, wo es durchaus sinnvoll sein könnte, wenn wir sozusagen um formulierte Sachen haben oder deine KI-Stimme was vorliest.
• 35:09
  Speaker 1: Da ist es ja auch sehr klar, das wird so anmoderiert, dass es die KI-Stimme ist.
• 35:14
  Speaker 2: Kommt KI auch irgendwie bei uns zum Einsatz, um mit den Leserinnen und Lesern besser, unmittelbarer in Kontakt zu treten, Thorsten?
• 35:25
  Speaker 0: Ah, ja, nein.
• 35:28
  Speaker 0: Wir haben so ein kleines Experiment am Laufen, quasi der heise Chatbot, der es ermöglicht, auf das Archiv zuzugreifen und quasi das gesammelte Wissen der letzten vierzig Jahre zu nutzen und Fragen zu stellen.
• 35:49
  Speaker 0: Und wir denken natürlich darüber nach, wie wir solche Tools auch unseren Lesern sinnvoll zur Verfügung stellen können und wie wir darüber auch Interaktion schaffen können oder auch andere Einstiegspunkte.
• 36:02
  Speaker 0: Am Ende ist es gar nicht so einfach, weil dieser Anspruch, dass wir wollen coole Produkte machen, wir wollen aber vor allen Dingen auch richtige Inhalte vermitteln.
• 36:11
  Speaker 0: Und solange wir das an der Stelle dann nicht garantieren können, tun wir uns dann halt auch wieder, ich sag mal, wir tun uns ein bisschen schwer.
• 36:19
  Speaker 0: Wir sind da nicht einfach so, dass wir sagen, wir veröffentlichen das erstmal, mal gucken, was wohl passiert, sondern wir haben natürlich auch einen Anspruch daran, wenn wir das unseren Lesern, unseren Abonnenten anbieten, dass wir dann sagen, hier hast du auch ein Tool, auch kannst du dich genauso darauf verlassen, wie auf das, was du sonst bei uns gewohnt bist.
• 36:36
  Speaker 0: Und das ist noch schwierig.
• 36:42
  Speaker 1: Sie fragen, ob das überhaupt jemals wirklich... vollständig funktionieren kann.
• 36:45
  Speaker 1: Ich glaube, das muss man immer mit so einem Grain of Salt sehen, was aus der KI rauskommt, weil wir können es halt nicht garantieren.
• 36:51
  Speaker 1: Das ist halt nicht deterministisch in dem Sinne.
• 36:53
  Speaker 1: Also schon relativ, aber halt nicht vollständig.
• 36:56
  Speaker 1: Und deswegen ist es halt so ein bisschen doof, wenn man sozusagen falsche Antworten erzeugen würde.
• 37:00
  Speaker 1: Und die Leute haben natürlich einen großen Spaß daran.
• 37:02
  Speaker 1: Also, wir sind ja nicht nur so in der Redaktion, sondern unsere Leserinnen und Leser sind ja auch so, wie wir.
• 37:10
  Speaker 1: So ein bisschen... So ein bisschen skeptisch, so ein bisschen genauer hinschauend und die wollen natürlich dann direkt aus so einem Chatboard rauskitzeln, dass da halt Quatsch entgegen bei den Antworten.
• 37:22
  Speaker 1: Das macht es natürlich auch nicht einfacher.
• 37:23
  Speaker 1: Also kriegen wir das halt um die Ohren gehauen, das Ding.
• 37:27
  Speaker 2: Jetzt hattet ihr schon mal am Anfang erwähnt die Suche mit KI Suchmaschinen bzw.
• 37:33
  Speaker 2: KI Antwortmaschinen.
• 37:35
  Speaker 2: Macht es für Medienhäuser generell nicht unbedingt einfacher, würdet ihr euch bestimmte Regelungen oder Einschränkungen zum Einsatz von KI im Journalismus wünschen, die von staatlicher Seite, von der EU Seite durchgesetzt werden, Thorsten?
• 37:53
  Speaker 0: Naja, wir leben momentan in einer Zeit, in der Unternehmen die Inhalte von Medien nehmen, sie verarbeiten und ohne jede Quellenangabe, Lizenzierung, Bezahlung, Verwerten und ihren Kunden wiederum teilweise einfach gegen Geld zur Verfügung stellen.
• 38:15
  Speaker 0: Sprich, unsere Seiten werden gescraped, unsere Inhalte werden gescraped und daraus werden, damit werden Modelle trainiert, die am Ende es überflüssig machen, im dümmsten Fall zu uns zu kommen.
• 38:28
  Speaker 0: So, das ist so das Grundszenario.
• 38:33
  Speaker 0: Das sieht ein bisschen wie das Ende des Urheberrechts aus, so wie es momentan passiert.
• 38:41
  Speaker 0: Insofern, wenn wir auch in Zukunft noch Journalisten haben wollen und eine unabhängige Presse, dann wird man auch auf regulatorischer Ebene etwas tun müssen.
• 38:55
  Speaker 0: Weil so wird das nicht funktionieren.
• 38:57
  Speaker 0: Schlicht und ergreifend, weil wir dann irgendwann, es wird uns immer schwerer fallen, den Journalismus, den wir machen, auch zu bezahlen.
• 39:05
  Speaker 0: Dann hier arbeiten mehr als hundert Leute in der Redaktion, die wir bezahlen wollen und müssen.
• 39:11
  Speaker 0: Und wenn wir diese Expertise auch in Zukunft haben wollen, dann müssen wir die auch anständig bezahlen.
• 39:16
  Speaker 0: Und dementsprechend wird das halt schwierig, wenn da keiner mehr zu uns kommen muss.
• 39:23
  Speaker 0: weil die KI letztendlich einmal unsere Inhalte abgegriffen hat und die paraphrasiert wieder auswerfen kann.
• 39:31
  Speaker 0: Also ja, es wäre eine gute Idee und zwar gar nicht so sehr, also auch für uns als Unternehmen, aber auch für uns als Gesellschaft, dass wir eine Antwort darauf finden.
• 39:43
  Speaker 0: Wie kriegen wir es denn hin, auch in Zukunft Journalismus finanzierbar zu machen?
• 39:49
  Speaker 0: Es wird am Ende nicht reichen, dass irgendwo in irgendeiner KI-Zusammenfassung fünf kleine Links auftauchen.
• 39:56
  Speaker 0: Das ist schon mal besser als nichts.
• 39:58
  Speaker 0: Das wird aber nicht dazu führen, dass man eine Monetarisierung als Unternehmen und als Publisher oder als Verlag hinbekommt, mit der man am Ende auch qualifizierte Journalisten langfristig bezahlen kann.
• 40:12
  Speaker 2: Volker, welche Risiken machen die denn so am meisten Sorgen?
• 40:15
  Speaker 2: Ist es da mehr die Desinformation, die Halluzination der Bayes oder auch schlicht der Verlust von Vielfalt in der Medienlandschaft?
• 40:24
  Speaker 1: Ja, alles, ne?
• 40:25
  Speaker 1: Also, relativ, nein.
• 40:27
  Speaker 1: Es ist recht einfach zu beantworten.
• 40:29
  Speaker 1: Ich wollte nur noch kurz ergänzen bei dem Thema eben.
• 40:33
  Speaker 1: Wir hatten sowas ja in ganz kleinem im Vergleich dazu.
• 40:36
  Speaker 1: Schon vor paar Jahren, als es nur um die Google Snippets ging.
• 40:39
  Speaker 1: Also Google nimmt sich Texte von uns, zeigt sie in den Suchmaschinen an.
• 40:44
  Speaker 1: Da war aber noch mehr Vorteil für uns zu sehen als Publisher, weil wir sozusagen über die Google Suche Reichweiten sozusagen erzeugt haben.
• 40:51
  Speaker 1: Das war sozusagen Google's Argument.
• 40:53
  Speaker 1: Ihr kriegt auch über uns die Reichweiten.
• 40:55
  Speaker 1: Also macht euch... Macht euch mal locker sozusagen und jammer nicht rum, dass wir sozusagen kurze Textausschnitte von euch verwenden.
• 41:03
  Speaker 1: Und das hat sich natürlich jetzt mit dieser AI Overview und jetzt dem AI Mode, der kommt, sehr, sehr stark verändert.
• 41:10
  Speaker 1: Insofern ist es völlig richtig, was Torsten sagt, wir müssen dagegen was tun, weil die Medienvielfalt... Wer das letzte was verloren geht, die geht mich dann verloren, wenn die ganzen Publisher die unabhängigen Publisher pleite gehen.
• 41:25
  Speaker 1: Man hat bei dem Leistungsschutzrecht, dass man versucht hat über Jahre einzuklagen, als es nur um die Google Suchergebnisse ging.
• 41:32
  Speaker 1: Hat man gesehen, erstens das dauert, zweitens also bis so eine Regulatur überhaupt greift und das was Google dann nachher daraus gemacht hat ist ein Witz.
• 41:41
  Speaker 1: Also damit kann man halt keine.
• 41:43
  Speaker 1: Also das ist kein Ausgleich an der Stelle, um Leute bezahlen zu können.
• 41:47
  Speaker 1: Und das droht halt jetzt genauso und die Medienvielfalt stirbt halt dann, wenn die ganzen Publisher Pleite gehen und die unabhängigen Leute das nicht mehr machen können.
• 41:56
  Speaker 1: Davor ist halt das Risiko und was führt dazu viel mehr, dass die Leute gar nicht mehr bei uns ankommen.
• 42:03
  Speaker 1: Das heißt, wenn man die AI Overviews hat, da kann man noch so oft sagen, guck mal, da kommt Quatsch raus.
• 42:09
  Speaker 1: Das passiert oft.
• 42:10
  Speaker 1: Dann merken es die Leute auch, aber in allen, in den meisten Fällen, in, sag ich mal, über neunzig Prozent der Fälle steht da irgendeine Antwort, die erstmal die Leute zufrieden stellt.
• 42:19
  Speaker 1: Mal abgesehen davon, dass alle anderen Suchergebnisse sehr nach unten gedrückt werden in den Ergebnislisten.
• 42:23
  Speaker 1: Das hat ja wahrscheinlich schon jeder mal gesehen.
• 42:27
  Speaker 1: Und das ist halt ein großes Risiko, damit verdrängst du schon mal die Medienvielfalt, aber du machst die vor allem irgendwie nach und nach Mürbe, weil sie pleitegehen werden.
• 42:36
  Speaker 1: weil einfach nicht mehr gute Leute nachkommen und neue Leute einen kennenlernen.
• 42:40
  Speaker 1: Nun ist Google nicht alles, muss man auch sagen, aber alle anderen Suchmaschinenanbieter gehen in eine ähnliche Richtung.
• 42:46
  Speaker 1: Und damit wird man sehr stark abhängig von Google Discover zum Beispiel.
• 42:50
  Speaker 1: Das ist ja nicht bisher irgendwie KI-getrieben im eigentlichen Sinne.
• 42:55
  Speaker 1: Aber sobald Google am Algorithmus schüttelt, das haben wir auch bei Facebook früher gesehen, sind ganze Medien wieder verschwunden, die darauf gesetzt haben und sich doch verlassen haben.
• 43:04
  Speaker 1: Google Discover wird es schon richten oder damals Facebook wird es schon richten.
• 43:07
  Speaker 1: Und das ist natürlich ein Risiko für uns alle.
• 43:11
  Speaker 1: Und das ist gar nicht, also und da auch Torsten völlig recht, das ist halt nicht nur ein Risiko für die Publisher oder die Medienlandschaft, sondern das ist ein Risiko für die Gesellschaft, was da passiert.
• 43:19
  Speaker 1: Weil im Endeffekt bleibt dann nachher alles und auch die ganze Medien, sag ich mal, die Kontrolle über die Inhalte mehr oder weniger liegt bei großen Big Tech Unternehmen.
• 43:30
  Speaker 1: Und das sind wenige amerikanische Unternehmen, die quasi dann ein Großteil der Informationslandschaft der Welt prägen könnten.
• 43:38
  Speaker 1: Und das finde ich halt ein großes Problem.
• 43:41
  Speaker 2: Ja, auf jeden Fall.
• 43:44
  Speaker 0: Das
• 43:45
  Speaker 2: ist ein bisschen ein deprimierender Schlusspunkt.
• 43:48
  Speaker 2: Darum noch die Frage, welche Fähigkeiten sollten denn Menschen, die jetzt in den Journalismus gehen wollen, junge Menschen, sich aneignen, um in dieser KI geprägten Welt, gute Journalistinnen und Journalisten werden zu können.
• 44:07
  Speaker 0: Also ich glaube erst mal, was Journalisten ausmacht, ist, dass sie neugierig sind, dass sie Lust haben, Dinge auszuprobieren, dass sie sich... auch Trauen mit Menschen zu sprechen.
• 44:18
  Speaker 0: Menschen haben ja immer mehr Probleme, einfach zum Telefon zu greifen und mal jemand anzurufen.
• 44:23
  Speaker 0: Insofern, das hilft, wenn man, wenn man das schon mal kann.
• 44:26
  Speaker 0: Und das andere ist halt eben tatsächlich diese, diese gesunde Skepsis mitzubringen und Lust zu haben, hinter die Dinge zu gucken.
• 44:33
  Speaker 0: Und das ist im Grunde genommen egal, ob man im Bereich Politik oder im Bereich Technologie unterwegs ist.
• 44:38
  Speaker 0: Wenn man verstehen will, wie Dinge funktionieren, dann muss man manchmal unter die Motorhaube gucken oder sehr viele Fragen stellen oder sehr viele Daten wälzen.
• 44:47
  Speaker 0: Die Möglichkeiten, die KI uns jetzt bietet, ist tatsächlich schnell solche Datenmengen zum Beispiel zu beherrschen.
• 44:55
  Speaker 0: Das heißt, mach dich schlau in dem Bereich.
• 44:58
  Speaker 0: Mach dich schlau, wie man solche Datenmengen analysiert.
• 45:01
  Speaker 0: Guckt dir genau an, was da passiert.
• 45:03
  Speaker 0: Man kann da jetzt noch nicht mal so richtig Tipps geben, welche Tools es gibt, weil es passiert da gerade so viel.
• 45:09
  Speaker 0: Und das sehen wir ja auch, deshalb machen wir ja auch so in einer hohen Frequenz zum Beispiel ein Podcast zu dem Thema, weil wir einfach merken, das passiert so viel.
• 45:19
  Speaker 0: Das, was du heute gesagt hast, das kannst du morgen schon nicht mehr aufschreiben, weil es schon nicht mehr stimmt.
• 45:25
  Speaker 0: Tatsächlich sich da, also ich glaube, es bringt nichts, sich davor zu verschließen.
• 45:29
  Speaker 0: Es bringt auch überhaupt nichts zu sagen, ja, das ist alles doof.
• 45:33
  Speaker 0: Diese Tools und diese Macht auch, die dahinter steckt, die geht nicht wieder weg.
• 45:39
  Speaker 0: Umso mehr braucht es Menschen, die verstehen, wie Dinge funktionieren, die sie erklären können, die auch die Fehler sehen und erklären können.
• 45:47
  Speaker 0: Und ich glaube, gerade Tech Journalismus ist noch nie spannender gewesen.
• 45:52
  Speaker 0: Also das passiert so viel.
• 45:54
  Speaker 0: Und gerade weil Technologie einfach überall ist.
• 45:57
  Speaker 0: Also vor vierzig, als die CT angefangen hat vor über vierzig Jahren, da war das so ein wirklich totaler Nerdkram.
• 46:03
  Speaker 0: Da musste man Programmzeilen abtippen und konnte man lernen, wie man Platine etzt.
• 46:10
  Speaker 0: Heutzutage ist einfach jeder, Und zwar wirklich jeder, der irgendeinen Job hat mit KI irgendwie beschäftigt.
• 46:17
  Speaker 0: Jeder Brotback-Automat hat inzwischen einen Internetanschluss.
• 46:21
  Speaker 0: Und KI wird in viel mehr Lebensbereiche eindringen.
• 46:25
  Speaker 0: Wenn ich irgendwo anrufe, kann ich mir nicht mehr sicher sein, ob da überhaupt ein Mensch noch sitzt oder ob ich da mit einer KI spreche.
• 46:33
  Speaker 0: Jeder braucht auch Informationen dazu.
• 46:37
  Speaker 0: Dieses Gesamte, diesen gesamten Komplex zu verstehen und zu hinterfragen ist etwas, was für mich unglaublich spannend ist und was auch die Arbeit als Journalisten für uns weiterhin extrem notwendig und interessant macht, weil wirklich in jedem Lebensbereich werden wir damit konfrontiert und es wird eher mehr als weniger.
• 46:59
  Speaker 2: Das ist... Ein schöner Schlusspunkt.
• 47:01
  Speaker 2: Damit kann ich auch das Publikum gut in die Weihnachtstage entlassen, denn heute ist das letzte KI-Update in diesem Jahr.
• 47:09
  Speaker 2: Aber wir bleiben auch im neuen Jahr neugierig und informieren mit viel Leidenschaft.
• 47:15
  Speaker 2: Danke, dass ihr heute bei mir wart.
• 47:17
  Speaker 0: Vielen Dank für das Gespräch.
• 47:18
  Speaker 1: Ja, danke.
• 47:21
  Speaker 2: Das war's für heute.
• 47:23
  Speaker 2: Ich verabschiede mich hiermit in die Feiertagspause.
• 47:26
  Speaker 2: Wir hören uns wieder mit einem frischen KI-Update am fünften Januar, zwanzig.
• 47:32
  Speaker 2: Und falls ihr in den nächsten zwei Wochen Lust auf KI habt, dann hört doch mal in einen Deep Dive rein, den ihr verpasst habt.
• 47:38
  Speaker 2: Die Sammlung aller Folgen gibt es auf heise.de.
• 47:41
  Speaker 2: slash thema slash KI minus Update.
• 47:44
  Speaker 2: Den Link dazu findet ihr natürlich auch in den Show Notes.
• 47:47
  Speaker 2: Damit wünsche ich euch erholsame Feiertage.
• 47:50
  Speaker 2: Ohne große Katastrophen, das wäre doch mal was.
• 47:53
  Speaker 2: Tschüss und bis zum nächsten Jahr.
• 47:55
  Speaker 2: Ich würde mich freuen, wenn ihr dann
• 47:57
  Speaker 0: wieder dabei seid.