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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Bild: KI-generiert / Google Gemini

Die europäischen NATO-Länder werden ihre Verteidigungsausgaben in den kommenden zehn Jahren massiv erhöhen. Neben den direkten Verteidigungsausgaben, die auf 3,5 Prozent des Bruttoinlandsprodukts steigen sollen, sind weitere 1,5 Prozent des BIP für sicherheitsrelevante Investitionen vorgesehen: etwa für die Anpassung der Verkehrsinfrastruktur, für den Bevölkerungsschutz oder für Cyber- und Netzwerksicherheit. Europaweit entspricht das jährlich rund 320 Mrd. Euro.

Auch für Österreich als Nicht-NATO-Staat hat das Folgen. Legt man das 1,5-Prozent-Ziel als Referenzmaßstab zugrunde, ergibt sich ein potenzieller jährlicher Investitionsbedarf von rund 7,5 Mrd. Euro. Das geht aus der Studie „Verteidigungsrelevante Infrastruktur als Rückgrat souveräner Sicherheitsvorsorge“ von EY und der deutschen DekaBank hervor.

Jeder Euro löst 2,45 Euro aus

Die Investitionen stoßen laut Studie in den europäischen NATO-Ländern eine Produktion von insgesamt 822 Mrd. Euro pro Jahr an, 17 Mrd. Euro davon entfallen auf Österreich. Jeder investierte Euro führt demnach zu einem gesamtwirtschaftlichen Impuls von etwa 2,45 Euro. Profitieren dürften vor allem Bauunternehmen, Informations- und Kommunikationsunternehmen, Logistikfirmen sowie die Elektronik- und Elektrotechnikbranche.

Dazu kommen die Beschäftigungseffekte: Sofern die Infrastrukturinvestitionen wie vorgesehen zu ohnehin geplanten Projekten erfolgen, entstehen europaweit 4,4 Millionen Arbeitsplätze. Knapp 1,8 Millionen davon direkt in der Infrastrukturindustrie, ähnlich viele bei Zulieferern. In Österreich wären es rund 75.000 Jobs.

„Investitionen in Infrastruktur, von Mobilität über Energie bis zu Häfen, Flughäfen, Schutzräumen und Cyber-Sicherheit, bilden das Rückgrat militärischer Fähigkeiten“, sagt Axel Preiss, Partner bei EY Österreich und Defence Leader Europe. Die Effekte gingen über den Rüstungssektor hinaus: Solche Investitionen könnten die Konjunktur stärker ankurbeln als Rüstungsinvestitionen im engeren Sinn und bieten zugleich die Chance auf eine Modernisierung von Logistik, Verkehr und Energie.

Investitionsstau und knappe Kassen

Der Bedarf trifft allerdings auf strukturelle Engpässe. In Österreich wie in ganz Europa besteht bereits heute ein hoher Investitionsstau, die zugesagten Mittel müssten zusätzlich und möglichst kurzfristig aufgebracht werden.

Für Matthias Danne, stellvertretender Vorsitzender des Vorstands der DekaBank, führt daran kein Weg vorbei: „Der Staat wird die hohen Kosten der militärischen Infrastrukturinvestitionen nicht allein schultern können, ohne privates Kapital ist eine ausreichende Resilienz nicht erreichbar.“ Er verweist auf ÖPP-Modelle, die bei deutschen Behörden unbeliebt, international aber etabliert seien. Besonders bei Dual-Use-fähiger Infrastruktur in den Bereichen Energie, Netze, Logistik und Kommunikation ermögliche privates Kapital eine zügigere Skalierung. Auch in Österreich werde verstärkt diskutiert, wie sich privates Kapital für öffentliche Zukunftsprojekte mobilisieren lässt, ergänzt Preiss.

Als weitere Hürden nennt der EY-Partner lange Vorlaufzeiten, komplexe Genehmigungsverfahren und begrenzte kurzfristige Skalierbarkeit. Nötig seien daher beschleunigte Genehmigungen, eine koordinierte zivil-militärische Planung und eine stärkere europäische Abstimmung bei grenzüberschreitender Infrastruktur.

Was das für die heimische Szene bedeutet

Für Österreichs Technologieunternehmen trifft der erwartete Investitionsschub auf ein Feld, das sich gerade erst öffnet. Reine DefenseTech-Startups gibt es hierzulande kaum, die meisten agieren im Dual-Use-Bereich, also mit Produkten, die sich zivil wie militärisch einsetzen lassen. Genau dort setzt auch die Studie an, wenn sie Dual-Use-fähige Infrastruktur in Energie, Netzen, Logistik und Kommunikation als bevorzugtes Feld für privates Kapital nennt. Bewegung kommt zusätzlich von politischer Seite: Wirtschaftsminister Wolfgang Hattmannsdorfer hat angekündigt, gesetzliche Hürden für die heimische Rüstungs- und DefenseTech-Branche abzubauen, unter der Bedingung, dass die Neutralität gewahrt bleibt.

Erste Finanzierungsrunden zeigen, dass das Thema auch bei Investor:innen ankommt. Das 2025 gegründete Grazer Startup GuardAero, dessen Systeme Drohnenbedrohungen an Militärfahrzeugen autonom erkennen und neutralisieren, holte sich zuletzt ein Seed-Investment im niedrigen Millionenbereich von Angels United und der Beteiligungsgesellschaft von Bernhard Klemen. Zuvor hatte das Team die „Austrian Defence Innovation Garage 2025“ gewonnen und kooperiert bei Entwicklungstests mit dem Bundesheer. Ob die von EY skizzierten Milliarden tatsächlich auch bei heimischen Startups landen, wird weniger von den Zusagen abhängen als von Genehmigungsverfahren, Vergabepraxis und der Frage, wie schnell Österreich seinen eigenen regulatorischen Rahmen nachschärft.

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