05.03.2021

Dominik Meisinger wird Chefredakteur von “Brutkasten Finance”

In eigener Sache: Der brutkasten baut seine Berichterstattung zu Finanzthemen aus und ernennt den Finanzjournalisten Dominik Meisinger zum Chefredakteur für das Verticle “Brutkasten Finance”.
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Dominik Meisinger wird Chefredakteur von
Dominik Meisinger wird Chefredakteur von "Brutkasten Finance" | © der brutkasten

Kleinanleger organisieren sich über Reddit, Kryptowährungen wie Bitcoin oder Ether erreichen Rekordstände und Neobroker verzeichnen hohe Wachstumsraten: Das Interesse an Finanzthemen ist hoch – auch über die klassischen Zielgruppen hinaus. Um dem Rechnung zu tragen, baut der brutkasten seine Berichterstattung zu dem Themengebiet aus und ernennt den Finanz- und Datenjournalisten Dominik Meisinger zum Chefredakteur des Verticals “Brutkasten Finance”.

Mit Neobrokern ist es zwar einfacher denn je, Aktien und andere Finanzprodukte zu kaufen. Genau darin liegt jedoch auch die Gefahr – denn wer an den Finanzmärkten agieren will, braucht dazu auch das nötige Wissen: 

“Um die Finanzbildung in Österreich zu stärken, haben wir bereits im März 2020 die Kolumne ‘Junges Geld’ mit dem Geldexperten Nikolaus Jilch gestartet. Aufgrund der sehr positiven Resonanz werden wir den Bereich nun weiter ausbauen”, sagt der brutkasten-Herausgeber Dejan Jovicevic. “Es freut mich, dass wir mit Dominik Meisinger einen Top-Journalisten mit sehr vielfältigen Skills, klarer Vision, viel Innovationskraft und ausgeprägtem Produktverständnis für diese Aufgabe gewonnen haben”. 

Dominik Meisinger war zuletzt mehr als sieben Jahre Finanzredakteur bei der Austria Presse Agentur (APA). Neben seinen journalistischen Aufgaben beschäftigte er sich auch intensiv mit den Themenbereichen Daten und Automatisierung in der Finanzmarktberichterstattung. Zusätzlich schrieb er ab 2017 regelmäßig für die deutschsprachige Ausgabe des Wirtschaftsmagazins Forbes über Finanz- sowie Technologiethemen und war dort für datenjournalistische Inhalte zuständig. Er betreute das jährliche DACH-Fondsmanager-Ranking und konzipierte mit der “Forbes DACH AI30” eine ebenfalls jährlich erscheinende Liste von vielversprechenden Startups aus dem Bereich Künstliche Intelligenz. Für die US-Ausgabe von Forbes recherchierte er 2019, 2020 und 2021 zur jährlichen “The World’s Billionaires”-Liste.

Das brutkasten-Redaktionsteam
Das brutkasten-Redaktionsteam | © der brutkasten

“Die Finanzwelt wird sich in diesem Jahrzehnt grundlegend verändern, nicht zuletzt aufgrund von Impulsen aus der Technologie- und Startup-Welt. Der brutkasten ist daher das exakt richtige Medium, um diesen Wandel zu begleiten. Unsere Berichterstattung zu Finanzthemen soll dabei ebenso  fundiert wie verständlich und unterhaltsam sein. Im Idealfall fühlen sich unsere Leserinnen und Leser dadurch bei ihren eigenen Anlageentscheidung besser informiert”, sagt Dominik Meisinger. Ergänzend wird er beim brutkasten auch über klassische Startup- und Innovationsthemen bzw. Wirtschaftsthemen schreiben. 

“Wir haben uns für heuer vorgenommen, einige Themenbereiche, die unsere Leserinnen und Leser besonders interessieren, inhaltlich auszubauen und ‘Brutkasten Finance’ ist da der erste wichtige Schritt. Ich freue mich sehr, dass dieses Vertical mit Dominik Meisinger ein erfahrener Finanzjournalist leiten wird, der ein gutes Gespür für die Themen rund um Kryptowährungen, FinTechs, ETFs und Green Finance hat”, sagt Sara Grasel, Chefredakteurin beim brutkasten.  

Über den Brutkasten

Beim brutkasten stehen die Zeichen weiterhin auf Wachstum, Vertikalisierung und Internationalisierung. Im Jahr 2020 konnte die gesamte Brutkasten Gruppe ein 60 %-iges Umsatzwachstum vorweisen. Der Traffic auf www.derbrutkasten.com wurde auf durchschnittlich 220.000 monatliche Unique Clients mehr als verdoppelt, auch der Traffic des deutschen Medienportfolios der Brutkasten Gruppe,  www.startingup.de und www.gründerberater.de ist weiter gewachsen. Ebenso wurden neue Podcast Formate gelauncht und die bestehenden Videoformate erweitert. Der Brutkasten hat auch seinen Platz 1 bei LinkedIn, der führenden Social-Media-Plattform mit B2B-Fokus, unter heimischen Fachmedien weiter organisch ausgebaut. 

Überdies hat sich der Brutkasten mit der Umsetzung von knapp 120 Events zum führenden End-to-end-Anbieter für virtuelle und hybride Events im DACH-Raum entwickelt. Und auch die Job- und Employer-Branding-Plattform verzeichnete starke Zuwächse sowohl bei BewerberInnen als auch bei RecruiterInnen. „Wir bleiben auch im jahr 2021 in allen drei Geschäftsbereichen auf Wachstumskurs, sowohl in Österreich als auch in Deutschland: Media, virtuelle Events und Job- und Employer-Branding-Plattform. Gleichzeitig festigen wir weiter unser Fundament und richten die Organisation auf Skalierung aus. Wir wollen nicht nur das führende Medium für die GestalterInnen der Zukunft in Europa sein, sondern auch der weltbeste Arbeitgeber und eine Organisation, die viele neue Top Talente verträgt. Daran arbeitet unser 30-köpfiges, hochqualifiziertes Team gemeinsam mit viel Spaß und voller Motivation unermüdlich weiter”, so Jovicevic abschließend.

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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