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ChatGPT & Co erzählen immer mehr Unsinn
Neue Sprachmodelle fantasieren häufiger als ihre Vorgänger. Woran das genau liegt, weiß bisher niemand. Aber Beispiele aus dem Alltag zeigen, wie brisant das werden kann.
Sprachmodelle wie ChatGPT, Gemini, Claude oder die Meta-KI Llama halten immer weiter Einzug in unseren Alltag. Private Anwender nutzen sie als Google-Ersatz, zur Reiseplanung oder lassen sich bei Übersetzungen helfen. Unternehmen setzen Sprachmodelle beispielsweise in Chatbots ein, um Kundenanfragen automatisch zu beantworten, Juristen erstellen Schriftsätze fürs Gericht mit KI.
Was vielen jedoch nicht bewusst ist: Ausgerechnet die leistungsfähigsten neuen Systeme machen zunehmend Fehler - sie denken sich Antworten einfach aus. Experten sprechen in solchen Fällen von "Halluzinationen".
Fehlerraten von bis zu 80 Prozent bei neuen KI-Modellen
Laut internen Tests der ChatGPT-Entwicklerfirma OpenAI halluzinieren gerade die neueren Modelle von ChatGPT besonders häufig. Das Flaggschiff-Modell GPT o3 macht in etwa einem Drittel der Fälle Fehler, wenn es Fragen zu öffentlichen Personen beantworten soll. Das ist mehr als doppelt so häufig wie der Vorgänger o1. Bei allgemeinen Wissensfragen kommt o4-mini auf Fehlerraten von bis zu etwa 80 Prozent. Auch andere Entwickler von Sprachmodellen haben das Problem.
Wie gravierend die Folgen solcher Fehler sein können, zeigt ein Vorfall bei der Entwicklerplattform Cursor, über den die "New York Times" berichtete. Ein Sprachbot, der für den Kundensupport eingesetzt wurde, verkündete fälschlicherweise eine neue Unternehmensrichtlinie: Cursor dürfe künftig nur noch auf einem einzigen Gerät genutzt werden. Kunden empörten sich öffentlich, kündigten Abos - bis die Firma klarstellte, dass es nie eine solche Regel gab.
Fortschritt mit Rückschritt
Mögliche Gründe für die in jüngster Zeit vermehrt auftretenden Fehler: Neue Versionen von Sprachmodellen würden häufig Fähigkeiten verlieren, die sie davor bereits hatten, erklärt Strötgen:
Wenn Modelle neue Aufgaben oder neues Wissen zusätzlich lernen sollen, und dabei bereits Gelerntes wieder vergessen, spricht man oft von 'Catastrophic Forgetting' [katastrophaler Wissensverlust] - was das Problem ganz gut auf den Punkt bringt.„Prof. Jannik Strötgen, Fakultät für Informatik und Wirtschaftsinformatik, Hochschule Karlsruhe
Modelle könnten also oft sehr gut angepasst werden, um Neues zu lernen. Es sei aber sehr schwierig über sämtliche bereits gelernten Fähigkeiten hinweg keine Qualitätseinbußen in Kauf nehmen zu müssen, so der Experte.
Reasoning-Modelle geraten ins Straucheln
Ähnlich sieht das auch Laura Perez-Beltrachini, Forscherin an der Universität Edinburgh, die das Halluzinationsproblem intensiv untersucht: "So wie diese Systeme trainiert werden, fangen sie an, sich auf eine Aufgabe zu konzentrieren - und vergessen dabei andere", erklärte sie gegenüber der "New York Times".
KI revolutioniert die deutsche Medienlandschaft! Mehrwerte, Herausforderungen & beeindruckende Implementierungen
Als Analyst und Medieninsider verfolge ich intensiv, wie Künstliche Intelligenz (KI) die Medienbranche in Deutschland umgestaltet. Es ist faszinierend zu sehen, wie sich PoCs zu klaren, wertschöpfenden Implementierungen entwickeln – sowohl für uns als Konsumenten als auch für die Effizienz in Redaktionen und Produktionshäusern.
Doch die Branche ist gespalten: Während einige Medienhäuser KI bereits tief integriert haben, stehen andere noch am Anfang oder begegnen dem Thema mit Zurückhaltung – sei es aus Unsicherheit, fehlender Kompetenz oder Ressourcenmangel. Die Folge: Eine „KI-Lücke“ zwischen Vorreitern und Nachzüglern.
Hier einige nachweisliche Beispiele, die zeigen, dass KI längst kein Zukunftsszenario mehr, sondern gelebte Realität mit messbarem Mehrwert ist – aber auch Herausforderungen und Fragen aufwirft:
Für den Kunden / Konsumenten (B2C & B2B):
Personalisierte Newsfeeds und Content-Empfehlungen: Nachrichtenportale wie Tagesschau.de, Spiegel Online oder Bild.de nutzen KI, um Nutzern basierend auf deren Leseverhalten hochrelevante Artikel und Themen vorzuschlagen. Das steigert Verweildauer, Nutzerbindung und Anzeigenrelevanz. [Mehrwert: Höhere Relevanz, besseres Nutzererlebnis] Kritische Ergänzung: Gleichzeitig besteht die Gefahr von Filterblasen und einseitiger Informationswahrnehmung – Medienhäuser müssen Transparenz und Vielfalt sicherstellen.
Verbesserte Suchfunktionen: KI-gestützte Suchalgorithmen ermöglichen es, Inhalte schneller und präziser zu finden, selbst bei komplexen Anfragen. Besonders in Archiven von Zeitungen und Fachmedien (z.B. juristische oder medizinische Datenbanken) ist das ein enormer Effizienzgewinn. [Mehrwert: Effizienz, präzise Informationsbeschaffung]
KI-generierte Zusammenfassungen und Bullet Points: Einige Medienhäuser experimentieren erfolgreich mit KI-Kurzfassungen von Artikeln oder Nachrichten. Das spart Lesern Zeit und liefert schnell die Kerninformationen, z.B. in regionalen Zeitungen. [Mehrwert: Zeitersparnis, schnelle Informationsaufnahme] Kritische Ergänzung: Die Qualität und Genauigkeit solcher Zusammenfassungen muss durch menschliche Kontrolle sichergestellt werden.
Sprachgesteuerte Content-Zugriffe: Integrationen mit Voice-Assistenten (z.B. Google Assistant, Alexa) ermöglichen es Nutzern, Nachrichten und Podcasts per Sprachbefehl abzurufen. Der Deutschlandfunk ist hier ein Vorreiter. [Mehrwert: Barrierefreiheit, neue Zugangswege]
Für den Kunden / Konsumenten (B2C & B2B)
Personalisierte Newsfeeds und Content-Empfehlungen: Nachrichtenportale wie Tagesschau.de, Spiegel Online oder Bild.de nutzen KI, um Nutzern basierend auf deren Leseverhalten hochrelevante Artikel und Themen vorzuschlagen. Das steigert Verweildauer, Nutzerbindung und Anzeigenrelevanz. [Mehrwert: Höhere Relevanz, besseres Nutzererlebnis] Kritische Ergänzung: Gleichzeitig besteht die Gefahr von Filterblasen und einseitiger Informationswahrnehmung – Medienhäuser müssen Transparenz und Vielfalt sicherstellen.
Verbesserte Suchfunktionen: KI-gestützte Suchalgorithmen ermöglichen es, Inhalte schneller und präziser zu finden, selbst bei komplexen Anfragen. Besonders in Archiven von Zeitungen und Fachmedien (z.B. juristische oder medizinische Datenbanken) ist das ein enormer Effizienzgewinn. [Mehrwert: Effizienz, präzise Informationsbeschaffung]
KI-generierte Zusammenfassungen und Bullet Points: Einige Medienhäuser experimentieren erfolgreich mit KI-Kurzfassungen von Artikeln oder Nachrichten. Das spart Lesern Zeit und liefert schnell die Kerninformationen, z.B. in regionalen Zeitungen. [Mehrwert: Zeitersparnis, schnelle Informationsaufnahme] Kritische Ergänzung: Die Qualität und Genauigkeit solcher Zusammenfassungen muss durch menschliche Kontrolle sichergestellt werden.
Sprachgesteuerte Content-Zugriffe: Integrationen mit Voice-Assistenten (z.B. Google Assistant, Alexa) ermöglichen es Nutzern, Nachrichten und Podcasts per Sprachbefehl abzurufen. Der Deutschlandfunk ist hier ein Vorreiter. [Mehrwert: Barrierefreiheit, neue Zugangswege]
Für interne Prozesse (B2B)
Automatisierte Content-Generierung (Sport, Wetter, Finanzberichte): Regionalzeitungen und Online-Nachrichtenportale nutzen KI-Software wie AX Semantics oder Retresco, um standardisierte Texte wie Spielberichte, Wettervorhersagen oder einfache Finanznews zu erstellen. [Mehrwert: Effizienzsteigerung, Skalierbarkeit, Ressourcenoptimierung] Kritische Ergänzung: Die Automatisierung verändert Jobprofile und erfordert neue Kompetenzen in den Redaktionen.
Transkription und Untertitelung im Broadcast-Bereich: Fernsehsender und Produktionsfirmen (z.B. ARD, ZDF, RTL) setzen KI-Tools zur automatischen Transkription von Audio- und Videomaterial ein. [Mehrwert: Zeitersparnis, Barrierefreiheit, bessere Archivierung]
Medienmonitoring und Stimmungsanalyse: PR-Agenturen, Unternehmen und Medienhäuser analysieren mit KI-Tools die öffentliche Meinung über Marken, Themen oder Personen in sozialen Medien und Nachrichtenquellen. [Mehrwert: Schnelle Insights, Reputationsmanagement]
Bild- und Videoanalyse für Archivierung und Lizenzierung: Medienarchive verwenden KI, um große Mengen an Bild- und Videomaterial automatisch zu taggen, zu verschlagworten und zu kategorisieren. [Mehrwert: Effizienz, Monetarisierung von Assets]
Personalisierte Anzeigenplatzierung und Programmatic Advertising: Verlage und Vermarkter nutzen KI-Algorithmen, um Werbeanzeigen präziser auf Zielgruppen zuzuschneiden und den Verkauf von Werbeinventar zu optimieren. [Mehrwert: Höhere Werbeeinnahmen, relevantere Werbung]
Betrugserkennung und Fake News Identifizierung: Einige Nachrichtenportale und Plattformen setzen KI ein, um verdächtige Muster in Inhalten oder Nutzerverhalten zu erkennen und die Verbreitung von Fake News einzudämmen. [Mehrwert: Qualitätssicherung, Glaubwürdigkeit] Kritische Ergänzung: Die Verantwortung für die Einordnung und Korrektur bleibt beim Menschen – KI ist hier Werkzeug, kein Ersatz für journalistische Sorgfalt.
Herausforderungen & Risiken – ein realistischer Blick
Fragmentierung & Innovationslücke: Die Geschwindigkeit der KI-Implementierung variiert stark – zwischen innovativen Vorreitern und zögerlichen Nachzüglern entsteht eine Kluft.
Vertrauen & Transparenz: Nutzer fordern nachvollziehbare KI-Einsätze. Medienhäuser müssen offenlegen, wo und wie KI eingesetzt wird.
Qualitäts- und Glaubwürdigkeitsrisiken: Automatisierte Inhalte bergen Risiken für Fehler, Bias und „Content-Flut“. Klare Standards und menschliche Kontrolle sind essenziell.
Jobwandel & Kompetenzbedarf: KI ersetzt repetitive Aufgaben, schafft aber neue Rollenprofile – Weiterbildung und Change Management werden entscheidend.
Abhängigkeit von Tech-Plattformen: Mit der Nutzung externer KI-Lösungen steigt die Plattformabhängigkeit. Strategische Souveränität ist gefragt.
Ethik & Regulierung: Die Branche steht vor der Herausforderung, ethische Leitlinien und Standards für den KI-Einsatz zu etablieren.
Ausblick: Was kommt als Nächstes?
Die nächste Welle – autonome AI Agents – steht bereits vor der Tür und wird Prozesse weiter automatisieren. Gleichzeitig verändert sich das Mediennutzungsverhalten: Junge Zielgruppen informieren sich zunehmend über Social Media und KI-gestützte Suchmaschinen wie Perplexity. Medienhäuser müssen sich strategisch und technologisch darauf einstellen, um relevant zu bleiben.
Fazit: KI ist längst mehr als ein Buzzword – sie ist ein echter Gamechanger für die deutsche Medienlandschaft. Die Mehrwerte reichen von besserer User Experience über Effizienzsteigerung bis hin zu neuen Geschäftsmodellen. Doch nur wer Innovation mit Verantwortung, Transparenz und journalistischer Haltung verbindet, bleibt nachhaltig erfolgreich.
Was sind Ihre Erfahrungen? Welche weiteren spannenden KI-Anwendungen sehen Sie in der Medienbranche in Deutschland? Wo sehen Sie Chancen, wo Risiken? Teilen Sie Ihre Gedanken in den Kommentaren!