22.03.2021

Robo-Dichter & Fake-Tom Cruise: Was KI schon kann und was das für Medien bedeutet

In seiner heutigen Kolumne beschäftigt Mic Hirschbrich sich mit dem Stand der Entwicklung Künstlicher Intelligenz (KI) und deren Auswirkung auf die Medien.
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brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich über KI
brutkasten-Kolumnist Mic Hirschbrich | Hintergrund: (c) Adobe Stock / Lee

In meiner letzten Kolumne zur „radikalen Transformation in der Medienindustrie“ warb ich dafür, neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) angstfrei und umfassend einzusetzen sowie dafür, im Medienbereich eine „radikale Transformation“ zu wagen, vor allem um die Zukunft des Journalismus zu sichern.

Heute wollen wir uns ansehen, welche Meilensteine KI bislang erreichte, wie wir sie einordnen können und was sie im Medienbereich leisten kann. Und, der Artikel handelt auch von einer KI, die das dichten lernen wollte. Auch dazu gleich mehr.

Was KI von bisherigen Technologien unterscheidet

In früheren industriellen Revolutionen und eigentlich bis zur letzten Jahrtausendwende, war die Sichtweise vorrangig, dass Technologie vor allem simple, standardisierte und sich ständig wiederholende Arbeiten vom Menschen übernehmen kann. KI aber zeichnet aus, dass sie besonders komplexe Arbeiten übernehmen kann.

Ein wenig von Hollywood angeregt, interpretiert man heute aber vieles in KI hinein, was in der Praxis (noch) nicht standhält. Anders als in Filmen, wird KI etwa nur selten in physische Roboter integriert, ganz einfach, weil es meist gar keinen Sinn macht. KI ist heute in vielen Fällen einfach ein „schneller und smarter Assistent“ am Arbeitsplatz („assisted ai“), aber nur selten vollständiger Ersatz für Menschen. Die Nischen-Bereiche, in denen KI bessere Leistungen erbringt als der Mensch, sind aber vielfältig und werden rasch mehr.

Die letzten Bastionen menschlicher Intelligenz und eine KI für Beethoven.

Nachdem DeepBlue von IBM den besten (menschlichen) Schachspieler, Garri Kasparow, 1996 fulminant schlug, dauerte es nochmal 15 Jahre, bevor Watson den amtierenden Jeopardy-Meister schlagen konnte. Das Spiel hat es in sich und galt als eines, das man nur mit assoziativem Denken und viel menschlicher Erfahrung gewinnen konnte. Nun ging es für die KI also darum, Semantik und kontextuelles Interpretieren zu perfektionieren. Danach vergingen nur wenige Jahre bis Googles KI auch die letzte menschliche Bastion im Strategiespiel eroberte und den Meister in GO besiegte.

Irgendwie lieben wir ja alle diese Wettstreits „Mensch gegen Maschine“, gleichen sie doch einem vermeintlichen oder echten Reality-Check, wo wir als Menschheit punkto Überlegenheit (noch) stehen.  

Die Kreativ-KI

Im Kreativbereich machte letztes Jahr die Vollendung von Beethovens zehnter Sinfonie von sich reden, als eine KI so gut trainiert werden konnte, dass sie die Aufgabe erstaunlich gut hinbekam.

Auch im Bereich Texten und Formulieren gab es Fortschritte zu vermelden. Wir berichteten im Artikel „Wie die Roboter schreiben lernten“ über das Sprachmodell GPT-3, das menschenähnliche Texte zu formulieren lernt. Und einer der bekanntesten Autoren unserer Zeit wagte sich vor kurzem in einen spannenden Vergleich mit KI.

Von der „Vermessung der Welt“ zur Dichter-KI

Nach seinem literarischen Welterfolg „Die Vermessung der Welt“ 2005, hatte Daniel Kehlmann Lust auf ein ganz besonderes Experiment. Er wollte herausfinden, ob man einer KI beinbringen könne, gut zu dichten. Dazu flog er, auf Einladung von Open Austria, ins Silicon Valley und arbeitete dort mit KI-Experten zusammen. Das Ergebnis war beeindruckend, aber nicht restlos überzeugend. So beschrieb Kehlmann das Experiment „als spräche man mit einem Verrückten, der luzide Momente hat“. Richtig gescheitert sei das Geschichtenschreib-Experiment nicht, fand Kehlmann. Es habe ein paar schöne absurde Fragmente hervorgebracht. Doch Plots oder Figurenkonstellationen stehe die KI verständnis- und hilflos gegenüber. Die Ergebnisse haben ihn offenkundig nicht völlig überzeugt, aber es sei „etwas zauberisches an diesem Schauspiel, – und zwar jedes Mal“ gewesen. Kehlmann wurde jedenfalls klar, dass hier in Zukunft etwas passieren könne, das er womöglich gar nicht wissen wolle. Und während wir als Klassik-Liebhaber über die Vollendung von Beethovens Sinfonie staunen und kritisch die dichterische Leistung der Kehlmann-KI diskutieren, wird in Prag bereits das erste Theater-Stück uraufgeführt, das zu 90 Prozent von einer KI geschrieben wurde.

Bedrohung für unsere (Medien-) Berufe oder KI als nützliche Hilfe?

Die Fähigkeiten von KI sind heute also dort besonders hoch, wo sie eingeschränkt, spezialisiert und mit besonders hohem Aufwand entwickelt werden. Wir nennen diesen Ansatz „narrow ai„.

Auch der jüngste KI-Aufreger, ein künstliches TikTok Profil von Tom Cruise, bestätigte diese Beschreibung. Die Videos dieses Fake-Profils wirken ungemein echt, man hält die Figur darin zwingend für den echten Tom Cruise. Doch der Deepfake-Entwickler dahinter betonte vor kurzem freimütig, dass auch er enorm viel Zeit investieren musste, um die wenigen Sekunden langen Filmchen zu produzieren.

Die medial ausgeschlachteten Beispiele besonders starker KI sind also zwar beeindruckend, aber auch irreführend, da sie nicht repräsentativ für den Industrie-Standard sind.

Könnten Sie den GO-Meister schlagen oder Beethovens Symphonie vollenden?

Zudem muss man sich im Klaren sein, was man von diesen künstlich entworfenen „Gehirnen“ eigentlich erwartet. Denn ganz ehrlich, wie viele von uns könnten selbst Beethovens Zehnte vollenden, den GO-Weltmeister schlagen oder besser dichten als Daniel Kehlmann, der laut Wiki nicht weniger als 22 Literatur-Auszeichnungen erhielt? Wir vergleichen KI gerne mit den jeweiligen Fach-Größen unserer Spezies aber nicht mit unserem Durchschnitt.

Wo kann KI im Medien-Bereich sinnvoll eingesetzt werden?

Es wird in absehbarer Zeit daher keine standardisierte KI geben, die wie Christian Nusser Newsletter schreibt, wie Corinna Milborn Diskussionen leitet oder wie Tarek Leitner Nachrichten moderiert.

Neueste Medien-Technologie kann aber andere Dinge hervorragend, wenn sie von kompetenten Teams bedient wird. Sie kann Inhalte richtig gut klassifizieren und semantisch einordnen und das in gewaltigen Mengen. Sie kann Inhalte vergleichen, zusammenfassen, einordnen und bewerten, automatische Recherchen laufen lassen und vor allem Kunden mit genau jenen Inhalten und Formaten versorgen, die sie jetzt gerade konsumieren möchten. KI kann schon ganz passabel übersetzen und wird dabei, ähnlich wie beim Formulieren, noch einige Jahre als richtig nützlicher Assistent im Einsatz sein, jedoch noch nicht als Mensch-Ersatz. Sie wird die Aufwände vieler Kuratierungs- und Bearbeitungsaufgaben radikal senken und dem Menschen die Zeit verschaffen, sich um Qualität und inhaltliche Strategie zu kümmern und etwas, wo sich Algorithmen generell noch besonders schwertun: Menschliche Beziehungen und Netzwerke pflegen, um an spannende Geschichten zu kommen.

Um den Hintergrund eines Bildes zu entfernen, braucht es keine Bildbearbeiter mehr, das kann auch KI, in dem Fall sogar aus Österreich. Künstlich generierten Moderatoren kann sie erst im Versuchsstadium Texte vorlesen lassen, aber einen menschlichen Moderator in Echtzeit so mit Filtern optimieren, dass man immer meint, dieser sei perfekt geschminkt, gekleidet und beleuchtet, auch wenn das Gegenteil der Fall ist, das ginge heute schon. In wenigen Jahren wird auch das Transkribieren endlich fehlerfrei funktionieren und damit völlig neue Anwendungen ermöglichen, wie zum Beispiel Echtzeit-Übersetzungen mit den perfekt imitierten Stimmfarben der Originale.

KI wird heute schon häufig beim Finden von Hass etwa in Kommentaren eingesetzt. Aufgrund der Komplexität von Sprache, tut sie das nur in jenen Unternehmen gut, die richtig großen Aufwand dafür betreiben. Bei den kleineren Medienhäusern aber kann sie gute Assistenz beim Aufspürenungewollter Hasskommentare oder Fake-News leisten.

KI wird es kleinen Medien-Teams ermöglichen, wesentlich breiter und umfangreicher auf Märkten aufzutreten, als ihnen das bisher möglich war. Kapitalstarke Unternehmen können dank KI in neue Märkte expandieren und völlig neue und aufwendige Personalisierungs-Strategien entwerfen.

Wir alle werden noch Artikel zu lesen und Nachrichten und Filme zu sehen bekommen, die vollständig auf unsere persönlichen Bedürfnisse zugeschnitten und individualisiert sind. Es wird keine Zielgruppen mehr geben sondern jeder von uns wird eine komplexe Persona repräsentieren. Das ist etwas, das menschliche Content-Produzenten nicht leisten können. Aber das macht nichts, denn wir können diese KIs samt Content-Strategien bauen, füttern, trainieren, steuern und dafür sorgen, dass sie im Sinne unserer Gesellschaft eingesetzt werden. Und da sind wir schon beim wichtigsten Punkt: Wir müssen auch verstehen, diese neuen Medien-Technologie zu bauen und nicht bloß verspätet Konsumenten davon werden! Nur dann kontrollieren wir unsere (mediale) Zukunft.


Zum Autor

Mic Hirschbrich ist CEO des KI-Unternehmens Apollo.AI, beriet führende Politiker in digitalen Fragen und leitete den digitalen Think-Tank von Sebastian Kurz. Seine beruflichen Aufenthalte in Südostasien, Indien und den USA haben ihn nachhaltig geprägt und dazu gebracht, die eigene Sichtweise stets erweitern zu wollen. Im Jahr 2018 veröffentlichte Hirschbrich das Buch „Schöne Neue Welt 4.0 – Chancen und Risiken der Vierten Industriellen Revolution“, in dem er sich unter anderem mit den gesellschaftspolitischen Implikationen durch künstliche Intelligenz auseinandersetzt.

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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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