22.06.2020

Kostete eine Social Media-Sabotage Trump den Wahlkampfauftakt?

Donald Trumps Auftakt des US-Wahlkampfes verlief nicht wie geplant. Die Uneinigkeit über die Ursachen ist symptomatisch für den Status von Journalismus, Social Media und Meinung weltweit.
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Donald Trump und sein Wahlkampfauftakt: Welche Rolle spielte Social Media?
Donald Trump und sein Wahlkampfauftakt: Welche Rolle spielte Social Media? (c) Adobe Stock /ifeelstock / beigestellt

Glaubt man honorigen Zeitungen wie der Washington Post, der New York Times oder Forbes, hat der US Präsident das Lügen geradezu verinnerlicht. David Markovits untersuchte für Forbes, wie oft Trump log und kam auf die Zahl 18.000. Häufig nutzte Trump dabei selbst „Fake News“ oder „Alternative Fakten“.  Wohl mit keinem anderen Politiker wird der Begriff “Fake News” so stark in Verbindung gebracht wie mit Donald Trump.

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Zurecht schreibt die Presse darüber und kritisiert hart, wenn Fakten verdreht, ausgelassen oder gar frei erfunden werden. Doch, dass wahrscheinlich eine Social Media Aktion seinen Wahlkampfstart sabotierte und das kaum ein Medium zu stören schien, verwundert den interessierten Beobachter dann doch. Ist hier der so wichtige, kritische Journalismus auf einem Auge blind geworden?

Auch schlampig recherchierte oder ausgelassene News wirken wie „Fake News“

Trumps Kampagnen-Leiter Brad Parscale twitterte wenige Tage vor der Wahl-Auftaktveranstaltung in Tulsa (Oklahoma), man habe bereits für über 800.000 Menschen Tickets reserviert und dies werde somit der erfolgreichste Kampagnenstart überhaupt. Doch es kam anders.
Am Event-Tag selbst titelte dann die ehrwürdige NZZ dazu: „Sogar Trumps Anhänger lassen ihn im Stich“. Der Versuch, einen massenhaften Ansturm zu organisieren, sei für Trump gescheitert. Die Halle, die Platz für 19.000 bot, war gerade Mal zur Hälfte gefüllt.

Am Sonntag früh berichteten Nachrichtensender und -agenturen über das Debakel. Die ARD Tagesschau etwa formulierte: „Eine Million Menschen hatte die Kampagne (für Trump, Anm.) zur ersten Rallye seit Anfang März erwartet. Doch es kamen nicht mal genug, um die 19.000 Plätze in der Sportarena zu füllen.“

Koreaner meldeten sich mit Fake-Daten für Trump-Event an

Ein Bericht der New York Times schilderte eine völlig andere Erklärung, wonach koreanische TikTok-Fans die Trump Kampagne massiv getäuscht und den Auftakt damit sabotiert hätten. Die User hätten auf die Einladung der Republikanischen Partei reagiert, sich für den Event zu registrieren und daraufhin hunderttausende Anmeldungen getätigt, mit Fake-Telefonnummern, Fake-Emails und Fake-Namen. Millionenfach seien die Aufforderungen dazu auf Social Media geteilt worden.  Öffentlich gemacht haben das User, die auf Twitter „den Sieg über Trump“ feierten. „Actually you just got ROCKED by teens on TikTok”, kommentierte das Geschehen etwa der demokratische Shooting-Star Alexandria Ocasio-Cortez aus New York süffisant.

Schließlich berichtete noch der ORF in wieder anderer Art und Weise. Die Wahlveranstaltung in Tulsa stünde unter dem Eindruck von Corona, da 6 Mitlieder aus dem Trump-Team positiv getestet wurden. Tulsa sei ein schlecht gewählter Ort, da einst Schauplatz rassistischer Vorkommnisse und nur wenige Menschen seien zu Trump gekommen. Die Wiederwahl im Herbst wackle, so neue Analysen.

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Kein einziges Medium diskutierte bis Sonntagabend die Möglichkeit einer derart umfangreichen Sabotage beim Start einer demokratischen Wahl in entsprechender Tiefe oder Gründlichkeit, obwohl die Beweise dafür schon beachtlich waren. Dass einem der Kandidat womöglich selbst unsympathisch sei, darf Medien nicht davor abhalten, dies ernst zu nehmen und zu versuchen, die Wahrheit ans Licht zu bringen.

Auch andere Begebenheiten erwähnte man nicht oder ließ sie bewusst aus: Auf Twitter freuten sich hunderttausende User darüber, dass Trumps Wähler so dumm seien, sogar mit ihrem Präsidenten zu feiern, dass dieser ein Glas Wasser mit nur einer Hand trinken könne. Führende Journalisten und Politiker spielten mit, bedienten zum x-ten Mal das Klischee des völlig stupiden Amis. Dass dies allein dem Umstand geschuldet war, dass man ihm eine schwere Nervenerkrankung nachsagte, weshalb er eine zweite Hand zum Trinken brauchte und er damit ebendieses Gerücht vertreiben wollte, blieb unerwähnt. Wenige Zeitungen, wie „Die Zeit“, erwähnten es dann doch, als Randnotiz, aber immerhin. Die Mutmaßung jedoch, er würde womöglich an einem schweren Nervenleiden oder Demenz leiden, wurde davor von unzähligen Qualitätsmedien verbreitet und in Foren sowie Social Media bis zum Abwinken verspottet.

Corona oder “gewalttätige Demonstranten”?

Für den Start eines Wahlkampfes ist es von erheblicher Bedeutung, wie erfolgreich er besucht und von den Wählern unterstützt wird. Es ist daher relevant, ob Menschen beispielsweise aus Angst vor einer Pandemie fernblieben, wie manche Medien mutmaßten. Wenn offensichtlich mehrere Mitglieder der Event-Organisation angesteckt wurden, erscheint es einleuchtend, dass man das Geschehen mied. Ob deshalb die Anhänger Trump gleich „im Stich lassen“ und das ein Debakel für ihn im Herbst bedeute, niemand weiß, worauf diese Analysen basieren.

Trump selbst meinte, die Ränge seien leer wegen gewalttätiger Demonstranten, welche die Anhänger am Zugang hinderten.  Einige wenige Medien übernahmen sogar diese absurde Erklärung. Nur: Es gab keine Bilder, die das bestätigten. Je nach Sender wurden verschieden große Gruppen gezeigt. Bei ORF, MSNBC, CNN und Co gewann man den Eindruck, die friedlichen Gegendemonstranten seien zahlreicher und dichter gedrängt gewesen als die Anhänger. Auf Dutzenden anderen Kanälen und Plattformen war davon überhaupt keine Rede.

Und dann noch die Recherche sehr bedeutender Zeitungen wie der NYT über die oben erwähnte  Sabotage im Vorfeld des Events, eingefädelt von Usern der Social Media App TikTok. Doch so ganz genau schien das niemanden zu interessieren. Erst sehr spät wurden diese Vorkommnisse in die Berichterstattung mancher Nachrichten aufgenommen. Kritisch hinterfragt hatte es bis Sonntag, auch 20 Stunden nach dem Event, niemand.

Was bleibt, sind Verwirrung und viele Fragezeichen, durch viel zu wenig echte Recherchen und gute Analysen. Alles in allem hat man bei den Berichten über den „Fake News“-Präsidenten den Eindruck, Medien tun sich ausgerechnet bei ihm schwer, nicht selbst in die Falle der eigenen Gesinnung zu tappen und damit die News zu „verfälschen“. Diese Zeilen schreibt im Übrigen kein Trump-Fan, aber ein Anhänger des guten Journalismus.  Journalisten, die sich innerlich regelrecht zu freuen scheinen, wenn Trump mit Sprüchen provoziert und offen lügt, weil man dann in Berichten dazu punkten kann, machen es sich zu leicht. Hätte eine Social Media Kampagne den Wahlkampfauftakt eines demokratischen Kandidaten derart sabotiert, es wäre ein Aufschrei durch alle Medien gegangen und viele hätten Russland dahinter vermutet.

Fazit: Journalismus und Meinung in Zeiten des US-Wahlkampfes

Noch nie hatten wir Zugriff auf so viele Medien und Meinungen. Dennoch ist es für interessierte Menschen schwierig und ziemlich aufwendig, die Wahrheit über Dinge zu erfahren und sich rational und auf Fakten basierend, ein Urteil zu bilden.

Gerade dann, wenn wir so stark dazu provoziert werden, bestätigte Annahmen oder Urteile über jemanden wiederzugeben, müssen wir umso sorgfältiger recherchieren, das Geschriebene nochmal hinterfragen und neue Details sachlich miteinbeziehen. Denn subjektiver, vorurteilsbehafteter oder „geframter“ Journalismus hilft in einer Demokratie garantiert immer den Falschen.+


Über den 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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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

No Hype KI
27.01.2025

Open Source und KI: “Es geht nicht darum, zu den Guten zu gehören”

Nachlese. Die Nutzung von Open-Source-Modellen eröffnet Unternehmen auch im KI-Bereich weitreichende Möglichkeiten. Es gibt dabei aber auch einiges zu bedenken. Darüber und mehr diskutierten in Folge 5 von "No Hype KI" Stephan Kraft von Red Hat, Florian Böttcher von CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac von Women in AI und Patrick Ratheiser von Leftshift.One.
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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

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