BRC111: Wie eignet sich der Journalismus KI an? Kristina Kobrow I Intro Was passiert, wenn künstliche Intelligenz Teil menschlicher Kommunikationsbeziehungen wird? Genau das will die Forschungsgruppe Kommunikative KI in zehn Teilprojekten mit unterschiedlichen Schwerpunkten herausfinden. Und eins davon ist das Teilprojekt „Journalismus: Die Automatisierung der Nachrichten und journalistische Autonomie“. Prof. Dr. Wiebke Loosen, Antonia Eichenauer und Jonah Wermter erforschen seit 2025 und noch bis 2028, wie sich Journalismus KI aneignet. Und im BredowCast, dem Podcast des Leibniz-Instituts für Medienforschung I Hans-Bredow-Institut, kurz HBI, erläutern sie ihre Befunde nach dem ersten Forschungsjahr. Liebe Wiebke, liebe Antonia und lieber Jonah, schön, dass ihr da seid heute. Hallo. Antonia Eichenauer: Hallo Kristina. Jonah Wermter: Hi. Wiebke Loosen: Hallo Kristina. Kristina Kobrow: Wir sind heute hier zu viel, das heißt, ich fange nochmal damit an, euch drei vielleicht für alle Hörer*innen kurz vorzustellen und fange bei dir, Wiebke, an. Du bist Senior Researcherin am Leibniz-Institut für Medienforschung I Hans-Bredow-Institut, also HBI in Kurzform, und das schon seit 2010. Das heißt, in meinen Augen bist du Expertin für alles. Du bist es aber insbesondere auch dann, wenn es um die Transformation öffentlicher Kommunikation geht und damit eben auch Journalismusforschung und Journalismustheorien. Antonia, du bist noch nicht ganz so lange da, nämlich seit 2025. Du bist Junior Researcherin und hast Kulturarbeit und Zukunftsforschung studiert, hast als Redakteurin gearbeitet und promovierst zum Thema „Agency bei der Aneignung von kommunikativer KI im Journalismus und damit auch bei der Zukunftsgestaltung“. Und Jonah, du bist auch wie Antonia seit 2025 dabei. Du bist als Junior Researcher am HBI, du bist ausgebildeter Journalist, hast Statistik und Sozialwissenschaften studiert und du setzt dich in deiner Dissertation mit der Frage, wie beeinflusst die Aneignung kommunikativer KI im Journalismus die Konzeption journalistischer Autonomie auseinander. Wir wollen heute über euer Forschungsprojekt sprechen, das 2025 ja gestartet ist und noch bis 2028 läuft, nämlich „Journalismus: Die Automatisierung der Nachrichten und journalistische Autonomie“. Wir wollen das Projekt vorstellen und auch einen Blick werfen auf erste Ergebnisse und dabei vielleicht einfach mal klein anfangen, nämlich mit einer Definition. Was ist denn eigentlich, Wiebke, kommunikative KI? Wir haben im BredowCast, glaube ich, schon an unterschiedlichen Stellen über KI gesprochen, aber noch nie explizit über kommunikative KI. Was macht das denn aus? Wiebke Loosen: Ja, klein anfangen ist gut, Kristina, Definition ist immer groß anfangen, jedenfalls für uns in der Wissenschaft. Und ich versuche das mal auf den Punkt zu bringen, warum wir von kommunikativer KI sprechen und nicht nur von KI. Wobei im Arbeitsalltag sprechen wir durchaus mal auch nur von KI. Also wichtig ist für die Forschungsgruppe insgesamt und auch für unser Projekt, dass wir den Punkt machen wollen, dass es uns im Kern um den kommunikativen Aspekt geht. Also was macht KI auch mit der Kommunikation in der Gesellschaft? Und ich kann das vielleicht an einem einfachen Beispiel illustrieren. Wenn wir von der Suchmaschine sprechen, dann sprechen wir so davon, was die Maschine macht. Sie sucht für uns. Also ganz klar, die Funktion bei der Maschine ist die Suche. Sie sucht für uns. Von KI oder ChatGPT, solcher Anwendungen, LLMs, was ja jetzt mit generativer KI viel im Gespräch ist. Kristina Kobrow: Also so Large Language Models meintest du, ne? Wiebke Loosen: Dafür hat sich mehr und mehr der Begriff der Antwortmaschine eingestellt. Also sie gibt uns Antworten. Und auch da sehen wir so eine Fokussierung auf diesen kommunikativen Aspekt. Also, dass wir mehr und mehr mit den Maschinen sprechen. Also die Suchmaschine ist so nach der Praxis des Nutzenden so benannt. Der Chatbot jetzt als Beispiel nach der Praxis der Maschine. Er antwortet uns dann auf unsere Fragen. Und das ist auch eine ganz schöne Überleitung zu dem Begriff von Agency, zu dem wir nachher kommen, weil das ja auch so eine unterschiedliche Aspekt der Handlungsfähigkeit betont. Und noch einmal ganz spezifisch so für die Forschungsgruppe. Wir sagen auch durchaus mit anderen Menschen, die in dem Bereich forschen, so relevant ist es gar nicht, wie intelligent die Maschine ist. Es ist viel relevanter, dass sie beginnt mit uns zu kommunizieren und auch sich an der Produktion von Kommunikation beteiligt, wie das beispielsweise in dem Journalismusprojekt bei uns ist. Und Kommunikation ist halt so wichtig. Das sagen wir jedenfalls als Kommunikationswissenschaftler und Wissenschaftlerin, weil sich über Kommunikation koordiniert, was Gesellschaft ist, was Öffentlichkeit ist, wie Öffentlichkeit hergestellt wird. Es ist also ein ganz konstitutives Element des Sozialen. Also für uns ist weniger die Frage relevant, so macht uns KI das Leben nun leichter oder schwerer? Das ist auch eine spannende Frage. Aber was passiert, wenn sie Teil des gesellschaftlichen Kommunikationsgefüges wird? Und das wollen wir eben mit diesem Begriff kommunikative KI betonen. Kristina Kobrow: Und dazu kommen wir auch noch heute zu der Frage, ist es jetzt eigentlich nur ein Werkzeug oder ist es ein Akteur? Du hast es jetzt eigentlich schon ein bisschen beantwortet. Genau, ihr habt auch eine Website mit eben der gesamten Forschungsgruppe, das ist www.comai.space. Und da habe ich gelesen, da steht als Beschreibungstext, das Projekt untersucht „kommunikative KI im Journalismus durch eine Analyse der damit verbundenen Herausforderungen für journalistische Autonomie auf interaktionaler, organisationaler und gesellschaftlicher Ebene.“ Jonah, kannst du mal erläutern, was untersucht ihr jetzt konkret? Vielleicht nochmal in leichterer Sprache. Jonah Wermter: Genau, ja. Wiebke hat ja gerade schon gesagt, dass KI Teil der gesellschaftlichen Kommunikationsstruktur wird. Das heißt, wir fragen nicht, was macht KI mit dem Journalismus oder was macht Journalismus mit KI, sondern was passiert, wenn beides quasi zusammen in eine neue Struktur eingebettet wird. Und wenn wir sagen, wir reden von interaktionaler, organisationaler oder gesellschaftlicher Ebene, heißt das konkret, wir schauen uns an, was passiert zum Beispiel, wenn Journalist*innen anfangen, mit KI-Technologien im Arbeitsalltag zu arbeiten. Verändern sich Arbeitsabläufe? Oder wenn Organisationen anfangen, KI als Technologie nutzen zu wollen, wie werden zum Beispiel Arbeitskreise drumherum gebildet? Gibt es Netzwerke, die sich zwischen Organisationen im journalistischen Feld bilden? Und das sind dann interessante Einstiegspunkte für uns, um zu gucken, wie wird sich KI angeeignet? Das ist für uns ein wichtiger Begriff im Projekt. Aneignung impliziert nämlich, dass das nicht einmal nur um reine Nutzung geht, sondern dass ein aktiver Prozess der Sinnbildung dahinter steht. Wie beeinflusst das vielleicht sogar dann auch das Selbstbild der Journalist*innen, wenn sie anfangen, neue Arbeitsweisen zu entwickeln mit dieser Technologie zusammen? Wie beeinflusst das das gesamte journalistische Feld in seiner institutionellen Struktur? Genau, das ist so das, was wir ungefähr vorhaben. Kristina Kobrow: Und Antonia, wie macht ihr das konkret, so methodisch? Antonia Eichenauer: Wir haben mehrere Arten, wie wir Daten erheben, um diesen Fragen quasi auf den Grund zu gehen. Ich glaube, das Herzstück sind Ethnographien. Das heißt, wir haben vor, insgesamt drei Medienorganisationen und deren Redaktionen zu besuchen, also tatsächlich vor Ort zu sein, mit den Leuten dort zu sprechen, sie bei ihrer Arbeit zu beobachten, so ein bisschen Teil quasi dieser Redaktion zu werden. Und da wollen wir in drei unterschiedliche Medienorganisationen schauen, in eine Presseagentur, in einen öffentlich-rechtlichen Sender und in ein privates Medienhaus. Und wir haben drei Basi-Fokus-Regionen für unser Projekt, das heißt, wir verteilen diese drei Ethnographien auf Deutschland, Österreich und Großbritannien und die erste dieser Ethnographien läuft tatsächlich schon und bei den anderen beiden sind wir gerade auf der Suche nach passenden Medienhäusern. Zusätzlich machen wir sogenannte Konferenz-Ethnographien, das heißt, wir fahren auf Konferenzen wie zum Beispiel die re:publica in Berlin oder den Nordic AI Summit in Kopenhagen, das Journalismus-Festival in Perugia. Und auch es gibt in Deutschland von den öffentlich-rechtlichen Sendern einen Zusammenschluss, der nennt sich AI for Media Network und die machen regelmäßig so Netzwerktreffen und da sind wir dann auch dabei und beobachten, über welche Themen spricht die Branche eigentlich gerade, was wird so diskutiert. Das ist aber nicht das Einzige, was wir machen, sondern wir führen auch noch Experteninterviews mit sogenannten Pionier*innen durch, das heißt, wir interviewen Vordenker*innen, aber auch Menschen, die tatsächlich neue Praktiken des Journalismus ausprobieren und befragen die, was macht ihr denn eigentlich gerade und was bedeutet das, was beobachtet ihr aus eurer, meistens sind das Personen, die auch sehr gut die ganze Branche im Blick haben, was beobachtet ihr eigentlich, was passiert gerade, das heißt, da führen wir Interviews und dann haben wir Gruppendiskussionen durchgeführt, da kann ich tatsächlich in der Vergangenheit sprechen, weil wir haben alle vier, die wir machen wollten, jetzt abgeschlossen. Und da haben wir uns mit so fünf bis sieben Journalist*innen, freie und Festangestellte aus Deutschland getroffen und über deren KI-Nutzung und was das für sie bedeutet, welche Ängste sie vielleicht auch dabei haben und welche Hoffnungen sie mit KI verbinden gesprochen. Wir schauen uns außerdem an, wie eigentlich im Journalismus über KI berichtet wird. Da arbeiten wir mit einem Teilprojekt aus der Forschungsgruppe zusammen, die recht großflächig Artikel oder Berichterstattung über KI sammeln und wir werden die analysieren. Und recht neu haben wir noch einen eher kunstbasierten Ansatz uns überlegt, die Sorgen und Ängste von sowohl Journalist*innen, aber auch ihrem Publikum einzusammeln und zwar den KI-Kummerkasten. Das war vor allem Jonahs Idee, also tatsächlich so wie man das aus der Schule kennt, so einen Kasten auch zu stellen, wo Leute Zettelchen einwerfen dürfen, was ihnen gerade Kummer bereitet. Mit diesem KI-Kummerkasten werden wir auf der re:publica im Mai in Berlin sein und sind schon sehr, sehr gespannt, was wir da hören werden und was wir dann auch tatsächlich aus diesem Kummerkasten wieder rausziehen können. Kristina Kobrow: Also das war ziemlich viel, was du jetzt gerade schon erläutert hast. Ich kann vielleicht an dieser Stelle auch schon mal sagen, das können wir natürlich nicht alles abdecken, was du ja auch erläutert. Vieles wird erst noch entstehen. Es wird auch eine weitere Folge vom BredowCast geben über eben das Gesamtprojekt com.ai im Laufe des Jahres, wo wir wahrscheinlich dann nochmal zu anderen Ergebnissen kommen. Jetzt vielleicht einmal zu euren Ergebnissen, die ihr jetzt schon rausgefunden habt, also in den Gruppeninterviews, in dem ersten Jahr eurer Forschung. Was konntet ihr feststellen, also wie begegnen denn Journalist*innen kommunikativer KI? Geht es da eher um Euphorie oder um Skepsis oder ist es eher eine Ambivalenz oder alles? Wiebke Loosen: Also zu den Gruppendiskussionen können Jonah und Antonia gleich noch mehr berichten, weil sie die auch aktiv durchgeführt haben und ich da persönlich gar nicht dabei war. Also ich kenne dann die verschriftlichen Varianten dessen, aber gerne schildere ich meinen Eindruck von dem, was ich von euch gehört habe und gelesen habe. Weil sich das auch ganz gut mit den Sachen deckt, die ich jetzt beispielsweise bei der Ethnografie beobachte, aber in der Organisation, aber dann eben wie gesagt auf einer anderen Ebene. Also vielleicht ganz grob gesagt die Ambivalenz oder die, wie soll man sagen, Paradoxie, die mit der Aneignung von KI einhergeht, die ist eigentlich überall spürbar im Journalismus. Also es geht fast immer bei den Pionier*innen, die Antonia angesprochen hat, weniger. Die sehen gerne die Chancen dessen und sind auch eher diejenigen, die die großen Utopien zeichnen, also so ganz grob formuliert. Kristina Kobrow: Aber sag mal, darf ich kurz zwischenfragen, bei den Pionier*innen: Sind es auch diejenigen, die eigentlich gerade erst angefangen haben als Journalist*innen meistens, wo man vielleicht noch denken kann, naja, die haben noch nicht so ein gefestigtes Bild und denken, oh Gott, da verliere ich jetzt irgendwie was oder? Wiebke Loosen: Ja, könnte man bei dem Begriff auch denken. In der Tat kommt der eher aus der Soziologie und bezeichnet so Gruppen von Personen, die eher so Forerunner in einem spezifischen Feld sind. Also wo man eher sagen würde, nee, die stehen an der Spitze von Entwicklung. Oft sind das auch Menschen, die verschiedene Domänen überspannen. Also beispielsweise nicht nur im Journalismus sind, sondern auch im Datenaktivismus oder sowas als Beispiel. Die zwei Bereiche miteinander verbinden und sich im Grunde eher damit beschäftigen, mit den Chancen, mit den Utopien. Antonia Eichenauer: Und wenn ich vielleicht das ergänzen darf, es sind viele sehr erfahrene Menschen, die wir da als Pionier*innen gesprochen haben. Und wir haben auch so ein bisschen beobachtet, dass, das ist eine These, dass je älter die Personen werden, desto quasi furchtloser gehen sie mit dieser neuen Technologie um. Und die jüngere Generation, das hat uns tatsächlich auch eine Expertin berichtet, die ist eher skeptischer. Nicht jeder und nicht alle, aber das beobachten wir so leicht und werden wir, glaube ich, auch noch weiter verfolgen, ob sich das verfestigt, dieses Bild. Wiebke Loosen: Und wir haben ja diese Methoden auch bewusst oder auch diese empirischen Zugänge bewusst gewählt in dem Projekt mit der Vorstellung, in den Gruppendiskussionen versammeln wir Journalistinnen und Journalisten aus der Alltagspraxis sozusagen, die ja, wenn man so will, eine ganz andere existenzielle Gegenwart haben mit KI im Journalismus. Und als die Menschen, die wir jetzt als Pionier*innen bezeichnen, die ja viel langfristigeren Blick haben, Visionen entwickeln können, die jetzt nicht unbedingt praxisrelevant immer sofort sind, zum Teil sind sie das auch, um genau auch an die Sorgen, an die Gedanken, an die Schwierigkeiten, die Journalist*innen in der Alltagspraxis sehen, heranzukommen. Und also das war so die Idee, das in Gruppendiskussionen dann eben zu machen. Und ich greife mal mein Lieblingszitat raus aus der Gruppendiskussion. Ich glaube, bei uns, Antonia und Jonah wissen schon, was kommt. Also ein Mensch sagte in der Gruppendiskussion, das ist so ein bisschen wie das Gefühl, man schraube sich das eigene Hirn raus, wenn man mit KI arbeitet. Das bezeichnet es, glaube ich, sehr gut. Also dieses Spannungsverhältnis, was man, also was ich auch persönlich in der Nutzung spüre, man denkt, okay, man gibt da jetzt was rein in das System, man muss da auch was reingeben, damit da was Sinnvolles bei rauskommt. Und gleichzeitig ist so die Vorstellung damit verbunden, da schaffe ich mich selbst ab. Also das kann ja dann die Texte schreiben. Und das drückte sich für mich immer, oder nach wie vor, besonders gut in diesem Zitat aus. Ich schraube mir mein eigenes Gehirn raus. Und das ist durchaus auch eine Sorge, die wir, oder eine Befürchtung, oder auch eine Beobachtung, eine ganz analytisch neutrale Beobachtung, die Menschen in dem Bereich, aber auch in anderen Bereichen machen. Dass sie denken, okay, ich trainiere jetzt hier die Maschine und dadurch, dass ich das tue, wird die immer besser und kann mittelfristig dann Teile meiner Arbeit ersetzen. Also das ist, das läuft dauerhaft mit im Journalismus, aber auch in anderen gesellschaftlichen Bereichen. Kristina Kobrow: Ist denn da KI tatsächlich schon eine Konkurrenz? Also das beschreibt ja jetzt erstmal so ein Bild, was vielleicht in der Zukunft erst entsteht, oder würdest du sagen, nein, das ist eigentlich tatsächlich schon so? Wiebke Loosen: Ich würde sagen, dass das eine sehr ernstzunehmende Sorge ist. Also sie ist auf jeden Fall ernst zu nehmen, weil sie so präsent ist im Feld. Also das alleine reicht ja schon, unabhängig von der technischen Wahrscheinlichkeit oder so. Also was mir auch immer wieder auffällt, ist, dass Menschen mit einer hohen Technikaffinität oder diejenigen sind, die Technologie entwickeln, da so eine beschwichtigende Rolle einnehmen. Das finde ich auch sehr verständlich. Es ändert aber nichts an den Gedanken oder Sorgen oder Befürchtungen oder so, die ja damit genauso real sind. Und das ist in Organisationen meiner Beobachtung nach ein großes Spannungsverhältnis bei aller Aufgeschlossenheit, die wir im Journalismus sehen. Weil Journalismus ist ein stark technologiegetriebener Bereich, also schon immer, nicht nur erst mit KI. Also da ist auch hohe Aufgeschlossenheit. Es sollte jetzt nicht der Eindruck entstehen, dass da alle irgendwie ängstlich in der Gegend rumlaufen. Aber dieses Spannungsverhältnis ist spürbar und ist als solches schon ernst zu nehmen, denn wir sehen ja tatsächlich auch Personalabbau in Redaktionen. Journalismus hat auch viel mit Routinearbeiten zu tun, die automatisierbar sind. Kristina Kobrow: Aber könnte man, und da frage ich mich, ob das nicht auch im Positiven sich gewünscht wird, dass dann hier eine Maschine ist, tatsächlich als Akteur, der mir als Journalist, Journalistin Dinge abnimmt, die ich nie machen wollte, wie zum Beispiel irgendwie SEO-Überschriften oder so. Also die mich eigentlich vom Kern, vom inhaltlichen Arbeiten, Texten, Recherchieren oder so ablenkt. Oder zum Beispiel auch bessere Zielgruppen-Kommunikation. Also, ist dann die Frage, ob es wirklich besser ist. Aber wo ich vielleicht schneller etwas schaffe, was ich als einzelner Mensch oder vielleicht mit meinem Team, mit dem ich zusammenarbeite, nicht schaffen würde. Also so dieses Gegenstück der Sorge. Ist das auch da? Jonah Wermter: Ich kann da gerne darauf antworten, weil wir sehen natürlich all diese Signale. Gerade in unseren Gruppendiskussionen ist immer eine starke Ambivalenz bei den Antworten der Praktiker*innen dabei. Wir sehen die Hoffnung auf Effizienz. Wir sehen auch die Leute, die sagen, wow, ich kann den Koalitionsvertrag und die Parteiprogramme, die vor der Wahl gemacht werden, alle einfach in ein KI-Modell reinschmeißen und die durchsuchen lassen und mir dann sehr kleinteilig quasi von einer KI schon bei der Recherche so helfen lassen, dass ich am Ende ein deutlich komplexeres Projekt, als ich vorher hätte umsetzen können, innerhalb weniger Zeit am Ende schaffe. Wir sehen, dass Leute sagen, es ist total praktisch, dass wir jetzt direkt quasi vom Bildersuchsystem in unserem Redaktions-Content-Management-System die Bildunterschriften mitbekommen. Na klar, das sind Sachen, wo diese Effizienzvorstellungen tatsächlich real werden und auch begrüßt werden. Auf der anderen Seite sieht man genauso, dass dadurch, dass die Technologie in der Lage ist, Bildunterschriften automatisch zu generieren, ist sie natürlich auch in der Lage, Texte automatisch zu generieren, wo dann wieder diese Ersetzungsangst hineinkommt. Das heißt, wenn man quasi von der Idealvorstellung der Praktiker*innen ausgeht, bleibt es natürlich dabei, dass diese nervigen Aufgaben in Anführungszeichen ersetzt werden, aber die schönen Kernaufgaben, die originär journalistischen Arbeitsweisen für den Menschen erhalten bleiben. Das ist die Utopie, die natürlich überall mitschwingt. Man muss aber auch dieses Zitat mit dem Hirn rausschrauben, glaube ich, noch ein bisschen größer ziehen. Es geht nämlich auch darum, zum einen, das ist der eine Teil des Zitats, ich füttere die Maschine mit meinen eigenen Gedanken, der andere ist aber auch, ich verlerne vielleicht etwas dadurch, dass ich diese KI stärker nutze. Im gleichen Kontext, kurz zuvor, fiel das Bild der Chipstüte, die man einmal geöffnet hat und dann gar nicht mehr aufhören kann, die Chips zu essen, bis man sich quasi leer und so ein bisschen eklig fühlt. Und das war quasi das Bild, was die Journalist*innen dort auch aufgebracht haben, dass sie gesagt haben, ich habe Angst, dass wenn ich einmal anfange zu sagen, scheiße, ich habe morgen eine Deadline, ich muss das jetzt noch fertig kriegen, den Text lasse ich mir jetzt schon mal von der KI vorgenerieren, dass man dann gar nicht mehr aufhören kann und irgendwann diesen Prozess, der Zeit und Kraft und Gedanken und Kreativität kostet, verlernt und quasi Teil eines größeren Einheitspreises wird. Und ich glaube, das ist halt immer diese zweiseitige Betrachtungsweise, dass man natürlich auf der einen Seite die Arbeitserleichterung hat, dass man unter einem ökonomischen Druck steht und diese Effektivitätsgewinne gerne annehmen möchte, auf der anderen Seite aber immer die Besorgnis mitschwingt, sich selber obsolet zu machen oder auch einfach nur die Teile der Arbeit zu verlieren, die einmal ursprünglich dazu gebracht haben, Journalist*in zu werden. Kristina Kobrow: Also was mir jetzt als Frage irgendwie auch kommt, das ist jetzt aber auch nur tatsächlich in die Zukunft gedacht. Inwieweit vielleicht auch die Nutzenden und damit meine ich jetzt natürlich auch nicht nur die Journalist*innen, sondern auch uns zum Beispiel, vielleicht sich irgendwann auch die Sprache der KI aneignen. Also eigentlich diese noch vielleicht zu glatte Sprache, wo man irgendwie, es sei denn man baut vielleicht in seinem Prompt selber ein, bitte bau mir Fehler ein oder sowas, damit es menschlicher klingt, ja doch irgendwie sieht, okay, das ist ja teilweise wirklich sehr, sehr arglatt. Ich komme jetzt darauf, weil du gerade auch meintest, es schafft sich der Journalist auch ab, also kann es tatsächlich dann auch so weit kommen, dass wir nicht nur die Maschine füttern sozusagen, sondern andersrum die Maschine auch uns und wir eigentlich die Denkart in Anführungszeichen der Maschine übernehmen. Wie steht ihr dazu? Jonah Wermter: Ich glaube, also es gibt wunderbare Studien in anderen Bereichen, gerade Linguist*innen sind da glaube ich groß dabei, quasi Parlamentsreden und ähnliche Dinge zu analysieren, wo die genau diese Effekte schon sehen. Das ist was, was wir jetzt noch nicht gemacht haben, vielleicht gelingt uns das am Ende mit den Space-Daten, also dieser Sammlung von Millionen Artikeln, das auch nachzuweisen, das wissen wir noch nicht. Wir sehen aber diese Sorge davor, ganz definitiv. Also um mal in unseren schönen Metaphern zu bleiben, obwohl das eigentlich Antonias Gebiet ist, wir hatten eine Expertin, die von einer „disgusting lentil soup with non, je ne sais quoi“ gesprochen hat, als sie meinte, so ungefähr fühlen sich KI-Texte an. Das ist einfach nur eine Nährmasse, die einem irgendwie ein schlechtes Gefühl hinterlässt, ähnlich wie die Chips. Und diese Sorge ist definitiv da und gerade das Bedürfnis dann zu sagen, ich möchte anders klingen. Das gilt vor allem für die Journalist*innen, die wir in den Gruppendiskussionen hatten, die eher bei den großen Medien, die noch ein bisschen mehr Geld und Charakter haben, dabei waren und gesagt haben, ich möchte Brüche, weil Schönheit liegt im Bruch des Erwartbaren, ungefähr. Und entsprechend ist es dann vielleicht auch okay, wenn ich Fernsehjournalistin bin, mal ein Ähm drin zu lassen oder vielleicht auch eine ungewöhnliche Satzkonstruktion zu machen. Also da findet eine bewusste Absetzbewegung quasi statt, zu sagen, ich passe meine eigene Sprache an, damit ich auf gar keinen Fall in den Verdacht gerate, wie eine KI zu klingen. Wiebke Loosen: Mir fällt da auch noch, müsst ihr mir jetzt mal helfen, ob das ein zitiertes Musikerzitat war aus unseren Daten oder ob das irgendwo anders herkam. Also mir fällt der Musiker auch nicht mehr ein. Aber es ging ungefähr so, dass dieser Mensch sagte, ich mache mir gar nicht so viel Sorgen darum, dass KI sozusagen meine Kreativität ersetzt, sondern dass das Publikum sich an etwas gewöhnt, was genau diese lentil soup dann wird. Also da ist auch nochmal eine andere Referenz dann eingebaut auf das Publikum, dass der Journalismus ja auch hat. Und das ist ja auch nochmal eine ganz, ganz wichtige Dimension. Jonah Wermter: Das war genau das gleiche Interview mit der lentil soup. Es ist ein Zitat von Nick Cave. Ich glaube es ging ungefähr so, ich mache mir keine Sorgen darum, dass es gut ist. Ich mache mir Sorgen darum, dass es gut genug ist, dass die Leute quasi sagen, es ist vielleicht nicht so schön wie das, was wir vorher hatten, aber es reicht mir, um informiert zu bleiben. Genau. Wiebke Loosen: Ja, danke. Ja, genau. Dann weiß ich wieder, wo es her war. Und das fand ich eben auch so besonders bemerkenswert mit dieser Referenz auf Publikum, die ja für Kunst nachhaltig zentral ist, für Journalismus aber auch. Antonia Eichenauer: Und was ich in dem Zusammenhang total interessant oder auffällig finde, ist, dass in unseren Interviews, aber auch in den Gruppendiskussionen es häufig darum geht, was ist denn jetzt eigentlich gut genug oder wie sicher ist eigentlich sicher genug, wenn es um KI geht. Das heißt, es geht nicht mehr um so ein abstraktes, das ist sicher, das ist gut, sondern eigentlich, ja genau, wie gut muss es denn sein, um eigentlich zu funktionieren. Kristina Kobrow: Also die KI, die Technik, meinst du jetzt? Oder? Antonia Eichenauer: Vor allen Dingen tatsächlich das Zusammenspiel. Also dann geht es darum, also quasi wirklich, wie gut müssen die Texte sein, um gut genug zu sein, um sie zu veröffentlichen. Wie sicher muss die Antwort der KI sein, damit wir sagen, das ist sicher genug, dass wir das rausgeben können oder es ist akkurat genug, dass wir vielleicht diesen Chatbot an unser Publikum geben können, damit es das Archiv durchsuchen kann selber. Und das ist einerseits auf einer sprachlichen Ebene irgendwie ganz spannend, aber eben auch auf einer inhaltlichen, dass es so eine Einschränkung gibt eigentlich. Wiebke Loosen: Und verweist auch nochmal auf die besondere Bedeutung von Prüfroutinen, die uns auch aller Orten begegnet, also vor allen Dingen auch in den Organisationen, was Antonia gerade anspricht. Wann ist es gut genug? Also es geht auch sehr viel darum, das muss ja alles geprüft werden, was kommunikative KI oder KI da macht. Also da muss immer nochmal ein Mensch drauf gucken, also der viel zitierte Human in the Loop, der da ja immer wieder eine Rolle spielt und auch als ein großer Begriff im Feld herumschwirrt, eigentlich in allen möglichen Feldern. Und damit soll eben gesagt werden, am Ende guckt immer nochmal ein Mensch über alles, was die KI macht. Also diese Prüfroutinen. Und diese Prüfroutinen als Arbeit sind eben auch ein ganz großer Teil an Arbeit, der da anfällt, über den mittlerweile ziemlich viel gesprochen wird. Also was muss eigentlich alles geprüft werden, was KI an Output generiert? Und da sind die Anforderungen im Journalismus natürlich besonders hoch. Aber auch in der Medizin, klar. Kristina Kobrow: Also ist dann die Frage, ob es eigentlich wirklich eine Erleichterung ist letztlich? Wir hatten vorhin auch über Effizienz gesprochen. Das klingt jetzt so, als wäre das manchmal vielleicht gar nicht der Fall, wenn dann noch die Prüfung ergibt, das können wir so auf jeden Fall nicht irgendwie senden oder schreiben. Wiebke Loosen: Ja, das ist auf jeden Fall eine Kippfigur, über die immer wieder gesprochen wird. Also wo ist denn dieser Teil noch? Und Jonah hat ja vorhin auch gesagt, dass das in den Gruppendiskussionen aufkam, sodass man sich Sorgen macht, in Stressmomenten dann mal eben doch schnell. Und so passieren dann ja auch Fehler, über die wir dann ja auch aus den Medien hören, wenn solche Fehler im Journalismus passieren. Kristina Kobrow: Ist es denn tatsächlich schon Gegenwart, dass KI-Modelle selbstverständlich genutzt werden von Journalist*innen? Und wenn ja, welche sind denn das eigentlich? Also sind das hauseigene Modelle oder sind es tatsächlich eher wirklich die großen US-amerikanischen Player, die man kennt? Jonah Wermter: Beides, wobei man sagen muss, die hauseigenen, die wir kennen, basieren dann am Ende doch immer auf den großen amerikanischen Modellen. Es gibt, glaube ich, nach wie vor technisch einfach das Problem, dass es keine große Konkurrenz zu diesen Systemen gibt. Ganz vorne mit dabei ist Google, einfach weil Google schon die Verbindung zum Journalismus immer hatte über die Google News Initiative. Die haben sehr stark begonnen, am Anfang schon mit Pinpoint und Notebook LLM direkt in die Szene reinzugehen und zu sagen, wir sind für euch da, wir bauen extra Modelle für euch. Da steckt viel Marketing hinter. Ich habe von einigen Journalist*innen gehört, die etwas progressiver in ihrer Nutzung sind, dass sie das schon tatsächlich nutzen. Das ist aber, glaube ich, in dem Kontext eher noch ein Nischenphänomen. Die meisten Leute, die wir gesprochen haben, haben entweder über die Arbeit oder privat ein Bezahl-Abo von ChatGPT, Gemini, Perplexity, ähnlichen und nutzen das wie die meisten Privatpersonen auch, das heißt als Chat-Interface. Ein Trend, den wir aber sehen, der jetzt neu kommt, ist, dass diese Modelle vermehrt in Content-Management-Systeme in den Redaktionen eingebettet werden. Und das geht meistens mit einer Einhegung dieser sehr freien Generativität, die so ein Chat-Bot-Interface mit sich bringt, einher. Weil wenn man quasi einfach nur ein freies Feld hat und sagt, stell eine Frage, ist sehr wenig vorgegeben und die Leute können sehr individuell in ihrer Nutzung mit den ComAIs interagieren. Wenn man jetzt aber sagt, wir wollen das dafür nutzen, dass wir zum Beispiel einen Text in unser CMS einbauen und dann sollen da noch eine SEO-Überschrift dazu, dann soll noch mein Style-Check drüberlaufen, klingt das so wie unser Medium. Dann wollen wir vielleicht noch, dass das aus einem Social-Media-Post generiert wird. Dann haben wir dafür Buttons eingebaut, die dann sagen, hier jetzt mit Zauberstab, mach das mal so klingt wie unser Medium oder hier jetzt mit dem anderen Zauberstab, mach daraus einen Social-Media-Post. Wir sehen das als einen Prozess, quasi diese sehr freie, diese unvoraussetzungsvolle Generativität dieser sehr probabilistischen Systeme einzuhegen und zu sagen, wir wollen nur ganz bestimmte Möglichkeiten damit. Und wir wollen quasi auch vorgeben, das ist der Prompt, der dann dahinter liegt, damit alle unsere Journalist*innen, die hier in unserer Redaktion arbeiten, den gleichen Prompt und den gleichen Standards quasi nutzen. Wiebke Loosen: Und das beschreibt ja sehr schön, wie man versucht in Organisationen oder sich auch gezwungen sieht und das auch machen muss, um Prozesse zu entwickeln, dass dahinter ein Stück weit das Modell verschwindet. Also dass gar nicht alle Menschen das wahrscheinlich dann überblicken oder so. Oder man kann auswählen aus verschiedenen Modellen. Das ist ja auch so ein gängiger Ansatz, den man im Journalismus hat, mit verschiedenen Quellen zu arbeiten sozusagen. Und je spezifischer die Anwendung wird, desto mehr werden eben auch verschiedene Modelle für unterschiedliche Anwendungen genutzt. Ein Stück weit, wie wir das in der Wissenschaft auch versuchen. Und man versucht dann auch die Abhängigkeit von einzelnen Anbietern und Modellen ein Stück weit zu reduzieren. Aber es ist auch eine Kostenfrage. Also das ist auch ein Thema, was uns unterkommt in Organisationen, dass gesagt wird, wir müssen da schon auch auf die Kosten schauen. Und das ist sozusagen ein neuer Posten, den man vor ein paar Jahren in dem Ausmaße nicht auf dem Zettel hatte. Und je mehr Modelle man da einbaut, desto teurer wird es natürlich auch. Oder mit verschiedenen Anbietern kooperiert und gucken muss, wo liegen jetzt die Daten. Da kommen ja auch Sicherheitsfragen dazu und so weiter. Kristina Kobrow: Und es ist sowohl finanziell als auch ökologisch, sind die Kosten ja nicht gering. Wiebke Loosen: Genau. Also das ist ein Thema, wo ich so den Eindruck habe, dass das noch gar nicht so mega präsent ist. Also es ist in der Berichterstattung über KI sehr präsent. Das ist jedenfalls mein Eindruck so aus der breiteren Rezeption, die wir jetzt zu dem Thema haben in Medien. Da ist es schon recht gut thematisiert oder breiter thematisiert. In der Wissenschaft sowieso. In den Praxisfeldern noch nicht so stark. Oder von Einzelnen. So ist jedenfalls mehr so mein Eindruck bisher, ohne, dass wir das jetzt systematisch verglichen hätten. Antonia Eichenauer: Mir hängt noch so ein bisschen nach, dass ein Experte in unserem Interview gesagt hat, dass mit KI „the cost of producing content goes to zero“. Also dass Content produzieren nichts mehr kostet. Und da dachte ich in dem Moment schon, naja, aber warte mal, da hängen schon Kosten dran, die sind geringer als, also das, was das Unternehmen zahlt für die KI ist wahrscheinlich geringer als das, was sie einem Redakteur bezahlen würde. Aber die ganzen Kosten, die da hinten dranhängen, die sich nicht im wirklichen Preis widerspiegeln, die sind da nicht mit eingerechnet. Und derselbe, ich glaube es war der gleiche Pionier, erzählte auch davon, und das fand ich wirklich interessant, weil es uns in Europa nicht so unterkommt, dass dadurch, dass KI günstiger ist, quasi als ein Mensch, es die Möglichkeit gibt, über sogenannte Embodied AI, also über Drohnen, in so gefährliche Krisengebiete oder aus so gefährlichen Krisengebieten zu berichten, in die man keinen Menschen mehr schicken würde, und dass Drohnen Bilder machen, mit denen dann Journalist*innen wiederum arbeiten können. Das heißt, in dem Fall geht es tatsächlich ja irgendwie um Kosten, aber es geht vor allen Dingen eigentlich um die Sicherheit von Menschen und den Willen trotzdem berichten zu können. Und das war ein Experte, der vor allen Dingen für den afrikanischen Kontinent gesprochen hat, wo das Thema einfach anders verhandelt wird als bei uns in Europa. Kristina Kobrow: Ja spannend, also dass sich dadurch auch sozusagen neue Möglichkeiten oder überhaupt Möglichkeiten ergeben. Antonia Eichenauer: Total, das ist wirklich, und ich glaube, dass auch in den afrikanischen Ländern gibt es den Druck, ökonomisch im Journalismus zu sein, auf jeden Fall. Aber die Chancen, die uns da in dem Zusammenhang untergekommen sind, für eben die Berichterstattung aus Krisengebieten, aber auch fürs Fact-Checking, für wirklich großflächig zu schauen, was ist denn, was sind denn hier eigentlich gerade für Informationen im Umlauf, die werden riesig eingeschätzt und genutzt. Das ist nochmal ein wichtiger Punkt, also dass wir nicht nur auf der Seite der Befürchtungen sind. Jonah Wertmer: Im afrikanischen Kontext spielt auch die Fähigkeit zur Übersetzung mit KI nochmal eine ganz andere Rolle als jetzt im europäisch-westlichen Kontext, weil da einfach so viele verschiedene Landessprachen teilweise von einzelnen Outlets bedient werden, dass das wirklich auch ein Effizienzgewinn ist, das mit der Maschine machen zu können. Kristina Kobrow: Ich würde gerne nochmal auf den Begriff Agency auch zu sprechen kommen. Den hatten wir am Anfang schon und dem näherst du, Antonia, dich ja insbesondere. Kannst du nochmal vielleicht erläutern, also Agency ist das tatsächlich die Handlungsfähigkeit, die Handlungsmacht, die Kompetenz der Journalist*innen und wie ändert sich diese? Antonia Eichenauer: Agency ist ein sehr großer Begriff, für den es so ein, ich würde sagen, es gibt so ein Alltagsverständnis von Agency. Das hat sehr viel damit zu tun, dass ich handlungsfähig bin, dass ich vielleicht auch die Möglichkeit habe, meinen eigenen Willen durchzusetzen. Oder ich habe einen eigenen Willen, den kann ich durchsetzen und die Dinge laufen so ein bisschen so, wie ich sie möchte. Im wissenschaftlichen Kontext gibt es sehr, sehr viele leicht variierende Verständnisse von Agency, die sich im Prinzip schon darauf runterbrechen lassen, dass die Menschen so etwas haben wie einen freien Willen. Und dann ist es wirklich diese Mischung aus Handlungsfähigkeit und Handlungsmacht, die ein Mensch mitbringt, die aber immer im Zusammenhang steht mit dem Kontext, in dem sich diese Person bewegt. Also es wird dann gerne Struktur genannt, das heißt, die eigene persönliche Agency ist davon abhängig, was in diesem Moment von der Struktur als möglich vorgegeben ist oder was in diesem Moment vielleicht auch angemessen wäre zu tun. Und dann gibt es ein Verständnis, was sich tiefer damit beschäftigt, was denn eigentlich oder wie sich Agency eigentlich zusammensetzt. Das kommt von Emirbeyer und Mische und die sagen, wir beziehen uns in unserer Agency darauf, was wir quasi aus der Vergangenheit gelernt haben, also welche Routinen wir haben. Und es gibt quasi diese Form von Agency, die sich sehr stark auf das bezieht, was wir schon immer so gemacht haben. Es gibt eine Form von Agency, die rückt sehr stark in den Fokus, was gerade in der Gegenwart mir als Situation begegnet. Und ich muss dann sehr schnell, spontan in dieser Gegenwart entscheiden, was ich tun kann. Und es gibt dieses Element von Agency, was vor allen Dingen darauf aufbaut, was ich für Zukunftsvorstellungen habe, was ich tatsächlich für die Zukunft möchte und davon ist quasi meine Handlung in der Gegenwart beeinflusst. Also ein komplexes Feld und wir schauen uns tatsächlich Agency dementsprechend auch auf unterschiedlichen Ebenen an. Das heißt, wir gucken einmal, wie verhält sich denn eigentlich der Mensch quasi zu der KI als Maschine, wie viel Agency liegt bei Menschen, welche Art von Agency hat die Maschine, also wird der Maschine zugesprochen, vielleicht auch nimmt sie sich in gewisser Form durch ihre kommunikativen Äußerungen. Und dann schauen wir aber auch, was macht das dann, dieses Zusammenspiel. Das nennen wir häufig quasi hybride Agency, also das Zusammenspiel aus Mensch und Maschine, was die zusammen quasi produzieren. Wir gucken uns aber auch so ein bisschen an, wie viel Agency haben die und dann geht es eher um eine Art von Macht. Wie viel Agency haben Journalist*innen in dem Prozess der Aneignung? Also wie sehr können sie selber bestimmen, wie denn eigentlich jetzt in ihrer Organisation mit KI umgegangen wird oder auch, wie groß ist eigentlich der Druck, der von außen kommt, das anzunehmen, sich anzueignen, zu nutzen, zu machen, zu tun. Also es hat wirklich viele unterschiedliche Ebenen. Vielleicht könntest du sagen, was dich am meisten interessiert. Kristina Kobrow: Ich hänge immer noch bei dem einen Satz von Wiebke eben, wo du meintest, teilweise sind sie, also die Journalist*innen, ja auch gezwungen, das zu nutzen, wenn irgendwie auch schon KI integriert ist, wie Jonah das gesagt hatte, in Content-Management-Systeme oder so. Also dass gar nicht mal so als externe Maschine wirklich, als die KI, ChatGPT oder sowas erkennbar ist. Da frage ich mich, wie viel Agency, also freier Wille oder so, gibt es denn dann noch bei den Journalist*innen? Wiebke Loosen: Das ist die Frage, ob man sich in der professionellen Rolle leisten kann, KI nicht zu nutzen. Also so würde ich das jetzt mal versuchen runterzubrechen auf die Frage, die du gestellt hast und ich würde sagen, nein. Also das ist zumindest sehr, sehr schwierig. Aber wenn ich jetzt an die Organisationen denke, in der ich da unterwegs bin, müsste man schon viel Aufwand vermeiden, wenn man das jetzt wollte. Also das ist jetzt ja ein Gedankenexperiment. Also wenn ich mir jetzt sagen würde, das widerspricht meinen Qualitätsstandards oder so habe ich mir meine Arbeit nicht vorgestellt. Ich will das nicht. Also ehrlich gesagt ist das als Gedankenexperiment schon schwierig. Ist mir jetzt auch niemand begegnet, der das so sagen würde oder so. Im Grunde zeigt das Gedankenexperiment ja, dass das so eine Entwicklung ist, wo die KI oder solche KI-Features dann überall drin sind in den technischen Systemen. Das erleben wir ja auch schon in unserer Alltagsnutzung. Sondern es ist so ein bisschen wie mit der Luft. Also die ist dann einfach da oder es ist so eine technologische Infrastruktur. Also was wir kommunikative KI nennen, ein wichtiges Kennzeichen dessen ist eben auch dieses Infrastruktur-Moment, was dahinter steckt. Also es basiert auf einem riesigen Datensatz. Es sind digitale Technologien eingebaut und so weiter. Und insofern ist das, wenn man jetzt das so operationalisieren oder sagen wollen würde, meine eigene Agency ist so stark, dass ich sagen könnte, ich lehne das ab, dann kommt man da glaube ich an eine ziemliche Grenze. Im Beruf des Journalismus oder überhaupt in einer professionellen Rolle auch in anderen Bereichen. Auch in meinem Beruf kann ich mir das im Grunde nicht vorstellen, dass ich sagen könnte, ich mache das jetzt nicht. Obwohl ich da ja noch eine höhere Freiheit habe in der Forschung und Lehre. Aber das entspricht einfach nicht der Praxis tatsächlich, die man auch beobachtet. Und für uns spielt der Begriff auch deswegen so eine zentrale Rolle. Also der ist halt, Antonia hat es schon gesagt, also steckt eine riesenbreite Forschungskulturlandschaft und auch eine gewisse Aufregung dahinter. Weil wenn wir es jetzt mal am Kommunikationsbegriff festmachen, was wir so kommunikationstheoretisch so in den letzten Jahrhunderten fast gemacht haben, das ist immer an den Menschen gekoppelt in der Vorstellung. Also auch wenn wir sagen klar, es gibt Massenkommunikation, die basiert aber letztlich immer noch, oder die Verständnisse von Massenkommunikation basieren letztlich immer noch an der Idee, am Ende hat ein Mensch diese Botschaft produziert und am Ende hat ein Mensch diese Botschaft empfangen, wenn man jetzt mal von so ganz einfachen Kommunikationsmodellen ausgehen will, die unsere Vorstellung von Kommunikation immer noch sehr stark prägen. Also das heißt, die kommunikative Agency ist theoretisch und im Alltagsverständnis an Menschen gekoppelt. Und wenn wir jetzt sagen, wir haben es mit kommunikativer KI zu tun, die sowas wie einen Status entwickelt, als Teilnehmender von Kommunikationen aufzutreten, dann müssen wir uns das anders angucken, was das bedeutet. Und das ist sozusagen die große Gedankenbewegung, die dahinter steht, warum wir diesen Begriff so stark machen. Und in der Praxis zeigt er sich dann, wie Antonia deutlich gemacht hat, in ganz vielen verschiedenen Schattierungen. Kristina Kobrow: Das ist sozusagen, also lese ich jetzt raus, das eine ist das, was da ist oder was sich entwickelt, technisch. Das andere, und das ist ja die Frage oder ein Baustein, Antonia, den du eben auch schon genannt hattest, mit was kann man denn selbst noch mit entwickeln als Journalist*in? Wie würdest du denn das beantworten? Antonia Eichenauer: Das ist auf jeden Fall etwas, das ich gerne herausfinden möchte. Und ich muss sagen, ich war in Teilen überrascht tatsächlich von unseren Gruppendiskussionen, mit welcher Offenheit viele Journalist*innen KI quasi als so einen Ausgangspunkt für, wir überdenken jetzt mal, wie wir eigentlich Arbeiten genommen haben. Und wir haben das aus einigen Organisationen gehört, dass die ihre Mitarbeitenden gefragt haben, welche Probleme habt ihr denn? Und dann geguckt haben, wie können wir das denn eigentlich mit KI lösen? Das heißt, das ist jetzt eher, da kann ich eher aus quasi so einer Organisationsmanagementperspektive sprechen, weil das halt die Sicht ist, die wir gehört haben, dass dort ganz in Teilen aktiv versucht wird, die Mitarbeitenden, die Journalist*innen, die Redakteur*innen einzubeziehen und zu sagen, was habt ihr denn schon, wie könnt ihr oder welche Ideen habt ihr eigentlich, um eure Probleme zu lösen? In welchen Fällen kann tatsächlich KI dabei helfen? Es ist nämlich so, dass in diesen Diskussionen dann gerne alle möglichen Probleme aufgemacht werden, die irgendwie schon mal vorgekommen wären. Nicht für alle ist KI die perfekte Lösung. Man schaut okay, was davon können wir tatsächlich? Was können wir mit der Hilfe von KI einfacher machen. Und da würde ich schon sagen, da haben in mindestens einigen Organisationen Journalist*innen einen großen Gestaltungsspielraum. Aber wahrscheinlich auch nicht in allen. Aber es ist tatsächlich auf jeden Fall eine Frage, die wir mit in diese Ethnographien nehmen, um das herauszufinden. Kristina Kobrow: Jonah, aber auch nochmal die Frage an dich, also wie aus euren Interviews, die ihr geführt habt, welche Vorstellungen haben denn Journalist*innen, wie sich ihre Rolle tatsächlich als Journalistinnen ändern wird durch KI, durch die Nutzung? Jonah Wermter: Da sehen wir zwei sehr interessante, teilweise sogar gegenläufige Vorstellungsentwicklungen. Wir haben auf der einen Seite in den Gruppendiskussionen sehr stark beobachtet, dass es einen Distinktionsdruck gibt. Zu sagen, wie eben schon angesprochen, wenn wir etwas Schönes produzieren wollen, dann brauchen wir dieses Menschliche, dann brauchen wir Brüche. Dem angeschlossen sind dann Vorstellungen davon, dass die Maschine vielleicht schreiben kann, sie kann auch in der Form kommunizieren, aber sie könne noch keine Empathie im gleichen Maße aufbringen, wie das ein Mensch in der Lage ist. Das ist mit Sicherheit eine streitbare These, die wir aber häufig in den Gruppendiskussionen gefunden haben, weswegen dann zum Beispiel gesagt wurde, naja, jetzt Informant*innen in dunklen Gassen treffen, um es so sehr plakativ zu machen, schafft die KI vielleicht noch nicht, oder quasi vor Ort zu sein, in eine lokale Community eingebettet, um quasi Lokaljournalismus zu betreiben. Das sind Dinge, die den Journalist*innen bleiben. Kristina Kobrow: …die Nähe zu einem gegeben sein muss…. Jonah Wermter: …die Nähe, genau. Einfach genau diese Zwischenmenschlichkeit aufzubauen und dann halt auch zu wissen, vielleicht will das Publikum genau das, was die Lokalreporterin halt auf den Schützentreffen vor Ort ist und wirklich auch ansprechbar ist und dort quasi nach wie vor eine Institution bildet. Das ist natürlich ein Ideal, das irgendwo aus der Vergangenheit in die Jetztzeit transportiert wird, wo gesagt wird, okay, früher waren ja mal so diese Institutionen vor Ort, jeder kannte seine Lokalredakteurin, seinen Lokalredakteur, wenn das so ein Stück weit wieder beliebt werden soll. Das sehen wir auch mit Versuchen aus größeren Verlagen, die verstärkt versuchen, Live-Formate zum Beispiel wieder unter die Menschen zu bringen und zu sagen, wir sind hier, wir sind greifbar, uns könnt ihr quasi in dem Kontext auch vertrauen. Wiebke Loosen: Was Jonah da anspricht mit dem, das Ideal liegt in der Vergangenheit, verweist ja auch nochmal ganz schön darauf, dass diese Entwicklung Journalismus in einer langen, jahrzehntelangen andauernden Transformationsphase, wenn man vielleicht sagen kann, die hat so mit Digitalisierung und Online-Medien, war ein wichtiger Punkt, begonnen. Das heißt, da gibt es einen großen Strukturwandel und einen großen ökonomischen Druck auch. Das passiert jetzt nicht einer Institution oder Domäne oder Feld, wie man es nennen will, der es ökonomisch mega gut geht. Und das ist auch sehr greifbar. Auch das Thema fragiles Medienvertrauen spielt eine große Rolle vor dem Hintergrund dessen, was im Journalismus bewertet wird, was man jetzt mit KI machen sollte und was man besser nicht machen sollte. Also das ist nie nur das kreative Element, sondern es ist immer auch diese Gesamtbetrachtung der persönlichen Rolle, wie Jonah das gerade angesprochen hat. Und das begegnet uns auf Schritt und Tritt. Jonah Wermter: Genau, und das mit der Polikrise des Journalismus passt sehr gut zum zweiten Punkt, den ich fast vergessen hätte zu sagen. Die zweiten Entwicklungen, dass wir zum Beispiel unter den Expert*innen, die wir interviewt haben, die Vorstellung einer Industrialisierung des Journalismus finden. Dass wir sagen, okay, die Rollen, die wir heute kannten, das sind eher noch quasi die Handarbeitsrollen, die Journalist*innen, die rausgehen, die wirklich jeden Text per Hand schreiben. Und wie in jeder Branche, die quasi industrialisiert wird, findet dann ein Abstraktionsprozess statt, dass die Rollen auf ein höheres Level der Projekttätigkeit, der Management-Tätigkeiten quasi gehoben werden. Da gibt es fantastische sprachliche Bilder von Schäfer*nnen, die quasi ihre Agentenherden hüten, die für sie den Journalismus machen, von Dirigent*innen für ihr KI-Orchester, aber auch ganz klassisch wie gesagt Management zu sagen, okay, ich muss mir vielleicht nicht mehr jeden Satz einzeln überlegen, dafür habe ich jetzt die technischen Möglichkeiten, dass das quasi delegiert wird. Dafür muss ich mir überlegen, was soll mein Artikel, was soll mein journalistisches Projekt am Ende aussagen und bringen. Und ich bin der Architekt dieses Projekts oder die Architektin dieses Projekts und nicht mehr die Person, die das quasi ausführt. Das ist quasi die genau gegenläufige Entwicklung zu dieser Manufakturvorstellung, die wir oft in den Gruppendiskussionen quasi finden. Kristina Kobrow: Lass uns vielleicht nochmal abschließend, wir biegen jetzt schon so ein bisschen in die Schlusskurve ein, zum Begriff der Aneignung kommen. Ihr habt jetzt viel gesprochen sozusagen, also auch erzählt über die ambivalenten Vorstellungen, die es gibt, also Aneignung zum einen seitens der Journalist*innen, die sich KI aneignen. Gäbe es nicht aber auch das Gegenbild sozusagen, dass man öffnen könnte, sollte, dass sich KI Journalismus aneignet und was macht das wiederum mit der Gesellschaft dann? Wiebke Loosen: Ja, das ist in der Tat ein sehr wichtiger Punkt bei uns, der sowohl empirisch sich aufdrängt, als auch theoretisch interessant ist. So will ich das vielleicht mal sagen. Also wir haben ja schon viel, wie du gesagt hast, von diesen ambivalenten Bildern und was man gerne Chancen und Risiken bezeichnet gesprochen. Ein ganz großes Thema im Journalismus ist auch, dass Modelle auf Mediendaten, also auch auf Mediendaten trainiert sind. Da gibt es auf der einen Seite Lizenzvereinbarungen zwischen Anbietern und Verlagen, auf der anderen Seite gibt es aber auch Klagen. Also das zeigt das eben auch nochmal und hat uns, da wir nun mit dem Begriff Aneignung als einem aktiveren Verständnis, wie Jonah das auch eingangs gesagt hat, von Nutzung und auch nicht nur damit arbeiten, also nicht nur mit so einem handelsüblichen Aneignungsbegriff, so will ich mal sagen, sondern mit einem breiteren. Und dann bei KI sofort natürlich ins Auge fällt, ja, man kann eben die Perspektive auch umdrehen und sagen, KI eignet sich auch journalistische Darstellungsformen an. Also beispielsweise, wenn Texte automatisiert in Podcasts generiert werden und so ein journalistisches Zwiegespräch nachgestellt wird, eben durch das Datentraining und all diese Prozesse. Und ich finde daran besonders spannend, dass man nicht nur theoretisch eben wie gesagt draufkommt, Aneignung andersherum zu denken, sondern dass sich das sozusagen empirisch aus dem, was wir hören, aufdrängt. Jonah Wermter: Genau und das hängt auch damit zusammen, dass quasi sich nicht nur die Arbeitsweisen im Journalismus und die Aneignung von ComAI im Journalismus beziehungsweise von Journalismus durch ComAI verändern, sondern auch das gesamte Informationssystem, in dem Journalismus operiert. Also wir sprechen häufig davon, dass KI ein Intermediär wird, dass wir zum Beispiel sagen, die Leute gehen nicht mehr direkt auf tagesschau.de, sondern sie fragen eine KI, die dann wiederum die Daten von tagesschau.de verwertet. Damit ändert sich das komplette Kommunikationsmodell des Journalismus. Und das lässt sich weiterdenken in einem Bereich, wo wir dann sagen, am Ende sind es nicht Menschen, die für Menschen Journalismus machen und dadurch mit Menschen kommunizieren, sondern es sind Bots, die mit Bots kommunizieren. Wir haben quasi diese Situation, ein Mensch produziert ein journalistisches Produkt, das wird dann von einem Bot aufgegriffen, in eine andere Form verwandelt, woraufhin dann ein weiterer Bot quasi wieder auf diese verwandelten journalistischen Produkte, muss man sozusagen, zugreifen und das dann wiederum personalisiert an einzelne Nutzer ausspielt. Das heißt, wir haben ein komplett neues Kommunikationsmuster oder Kommunikationsmodell, das denkbar wird durch KI. Wiebke Loosen: Ja, das ist ein großer Aspekt, über den wir nachdenken. Also prospektiv. Also man könnte das vielleicht fast zuspitzen zu der Vorstellung von, dass Journalismus sein Publikum aufgibt, um ein Publikum weiterhin zu erreichen. Also da steckt auch wieder so eine Paradoxie drin, aber es geht eben viel um die Möglichkeiten der Personalisierung von Inhalten und der Automatisierung von Inhalten, die dann wieder in ganz unterschiedlichen Kontexten zusammengesetzt werden, wie Jonah das gerade beschrieben hat. Kristina Kobrow: Aber letztlich, also Publikum aufgeben, verstehe ich glaube ich noch nicht so ganz genau, aber es ist ja trotzdem noch, auch wenn es nicht direkt von Mensch zu Mensch ist, es ist ja am Anfang gibt ein Mensch, ein Suchender sozusagen oder ich glaube Suchender ist wahrscheinlich falsch, weil wir am Anfang schon gesagt haben, das ist gerade das Gegenstück zu einer Suchmaschine. Jetzt kommuniziere ich und möchte antworten. Aber ich bin sozusagen erst mal ja doch auf der Suche nach Informationen. Ich möchte etwas wissen. Dann kommen die Bots sozusagen, die mir die Informationen liefern. Aber ja, von einem Text gut. Aber da weiß ich sozusagen dann eben ja auch nicht mehr genau, ob ihn ein Mensch geschrieben hat. So war das gemeint, oder? Wiebke Loosen: Also das Publikum aufgeben, um es zu erreichen, ist meine Arbeitsparadoxie, die ich im Kopf habe, um zu verstehen, was vielleicht passiert, weil Journalismus traditionell ja mit einem bestimmten Publikumsbegriff und Öffentlichkeitsbegriff arbeitet. Also traditionell adressiert Journalismus ein Publikum als Öffentlichkeit mit verschiedenen, ich sag mal, Alltagstheorien übers Publikum. Und jetzt wird eben noch auf einer neuen Ebene über Personalisierung nachgedacht. Kennen wir auch schon aus Social-Media-Kontexten. So, aber jetzt wird innerhalb und außerhalb des Journalismus nochmal neu über Personalisierung nachgedacht, eben eher aus der Perspektive, wie Jonah das eben gerade beschrieben hat, mit so einer Auflösung von Inhalten und spezifischen Zusammenführungen im Hinblick auf Nutzende. Und so meinte ich das jetzt, dass sich das für mich als Journalismusforscherin und wie im Journalismus mit dem Publikumsbegriff umgegangen wird und Öffentlichkeit hergestellt wird, dass das so eine Art sich in diesem Paradox niederschlägt, das Publikum aufgeben, um es zu erreichen. Also wenn man zum Beispiel sagt, in Redaktionen, wir müssen zusehen, dass wir irgendwie in diese Modelle reinkommen, damit unser Inhalt immerhin da noch auftaucht. Also das ist ja auch so eine Bewegung auf der einen Seite, wie können wir aus den Modellen rausbleiben oder wie können wir es erreichen, dass uns dafür Geld gezahlt wird, dass es dafür einen Ausgleich gibt. Und auf der anderen Seite aber auch, wir müssen in die Modelle rein, weil das der Weg ist, wie Menschen ihre Informationen beziehen. Kristina Kobrow: Ähnliche Frage, die man auch schon mal früher hatte mit Social Media, ne? Wiebke Loosen: Genau. Jonah Wermter: Mit dem entscheidenden Unterschied, dass jetzt halt der Journalismus dahinter noch viel stärker verschwindet. Also auf Social Media hattest du ja zumindest noch dein Profilbild, wo dann dein Logo drin war oder dein Foto als individuelle Journalistin. Das ist in der KI höchstens noch ganz klein unten und nicht mehr wirklich sichtbar. Antonia Eichenauer: Aber es ist auch ganz schön, weil damit auch gleichzeitig quasi gefragt wird, was ist denn Journalismus eigentlich im Kern? Und es gibt Leute, die sagen, Journalismus ist im Kern Recherche und Informationsaufbereitung. Und quasi der Weg, wie es ein Publikum erreicht, ist gar nicht so entscheidend. Da gibt es durchaus auch andere Stimmen, aber quasi diese große Frage wird damit mitverhandelt. Kristina Kobrow: Und ich finde, das bringt mich zu einer super schönen Abschlussfrage. Ihr forscht ja noch weiter, nämlich das Projekt geht bis 2028. Wenn wir uns jetzt das Jahr 2028 mal vorstellen, was meint ihr, was ist denn Journalismus dann? Du hast sie jetzt aufgemacht, Antonia, die Frage. Antonia Eichenauer: Das ist natürlich eine sehr schwierige Frage. Und 2028 ist ja tatsächlich in solchen Zusammenhängen, muss man sagen, schon in zweieinhalb Jahren. Und wir sehen zwar, dass sich diese Veränderungswelle sehr, sehr schnell vollzieht. Also Verlage sind nicht so zurückhaltend, wie sie es vielleicht bei der Digitalisierung waren, sondern gehen sehr nach vorne, sich mit KI zu beschäftigen und das aufzunehmen. Deswegen würde ich behaupten, zumindest mal, wir führen 2028 wahrscheinlich andere Diskussionen, als wir sie dieses Jahr führen und als wir sie auch letztes Jahr geführt haben. Letztes Jahr ging es viel um Kennzeichnung. Jetzt geht es sehr viel um Vertrauen. Mal schauen, worum es nächstes Jahr geht und dann übernächstes Jahr. Was wir jetzt schon beobachten können, ist, dass KI für Übersetzungen, vor allen Dingen eigentlich für Transkriptionen, aber auch für Übersetzungen komplett normal ist. Wer das nicht macht, wird quasi schief angeguckt. Und ich könnte mir vorstellen, dass es an weiteren Stellen zu so einer Art Normalisierung kommt. Welche das genau ist, kann ich jetzt ehrlich gesagt auch noch nicht so genau sagen. Vielleicht das von meiner Seite. Wiebke Loosen: Das ist eine Frage, die Wissenschaftler*innen klassisch schwerfällt zu beantworten. Ich traue mich oder versuche es jetzt trotzdem mal. Ich bin da ganz bei Antonia, dass ich denke, dass wir auf einer Seite eine Normalisierung erleben werden. Was ich besonders interessant finde, was vielleicht für viele gar nicht das besonders Aufregende ist, aber ist dieses Verschwinden von KI in Redaktionssystemen, weil das so still passiert und so unterschwellig passiert und wie sich dann dadurch Arbeitsprozesse verändern und dass das sehr schnell voranschreiten wird. Gleichzeitig weiß ich aus der Vergangenheit, wo man über den guten alten Crossmedialen Journalismus geredet hat und die Idee, dass man ein Redaktionssystem braucht, um Print, TV und Online besser miteinander verzahnen zu können und wie lange man darüber geredet hat, bis das technologisch dann auch umgesetzt worden ist und sozusagen diese, was als technische Barrieren wahrgenommen wurde, abgesenkt wurde und hat ewig gedauert. Und die kulturelle Seite dann eben auch. Und dass wir so eine Tendenz haben, so auf die technische Machbarkeit zu schauen und aber die kulturelle Trägheit ein bisschen vergessen. Und das ist so ein Spannungsverhältnis, was mich interessiert und was ich glaube, was bis 2028 noch nicht abgeschlossen sein wird. Und für uns in der Forschungsgruppe ist eben sehr, sehr wichtig, dass wir in unserem Projekt sagen, was sehen wir in unserem Projekt, aber was sehen wir auch an Mustern von Aneignung in anderen Projekten, die sich mit anderen gesellschaftlichen Domänen beschäftigen und wo gibt es Gemeinsamkeiten und Unterschiede, um besser zu verstehen, wie diese Prozesse insgesamt in verschiedenen gesellschaftlichen Bereichen ablaufen und nicht nur im Journalismus, um da auch unsere Beobachtung zu schärfen. Kristina Kobrow: Magst du vielleicht doch noch einmal ganz kurz auch nennen, welche anderen Bereiche werden da gerade erforscht in den anderen Projekten? Wiebke Loosen: Also es geht beispielsweise um Begleitung im Alltag. Da ist das Hauptbeispiel, mit dem das Projekt jetzt arbeitet, Trauerbegleitung. Das kann sich aber auch noch mal ändern. Und die sehr fundamentale Frage, wie verändert sich durch kommunikative KI eigentlich unser Verständnis von Begleitung? Die Begleitung im Alltag oder Trauerfragen oder auch in anderen psychologischer Hinsicht ist auch so eine Grundkomponente des menschlichen Zusammenlebens. Das geht für mich ähnlich tief wie Kommunikation, die überall ist. Begleitung ist auch überall und wenn das Maschinen zum Teil übernehmen, wie verändert sich das? Politischer Diskurs ist ein anderer Bereich. Da geht es auch um die Frage, wie kann kommunikative KI eigentlich Diskurs verbessern? Also nicht immer nur die andere Seite. Bildungsbereich, Gesundheitswesen sind Beispiele für jedenfalls für die Art Projekte, die sich mit Domänen beschäftigen in der Forschungsgruppe. Kristina Kobrow: Jonah, du noch, Journalismus 2028, dein Statement? Jonah Wermter: Mein Statement, das ist ganz einfach natürlich. Nein, ich glaube in dem Kontext ist es wichtig, noch mal zu erwähnen, dass wir hier es mit einem emergenten Phänomen zu tun haben. Wir erforschen das alles im Entstehen. Wir warten nicht erst, bis es abgeschlossen ist, um uns das dann retrospektiv anzugucken. Und dadurch haben wir natürlich hohe Grade an Unsicherheit einfach in all diesen Untersuchungen und fokussieren uns explizit auf die Prozesse, die passieren und nicht um jetzt schon quasi Ergebnisse vorweg zu nehmen. Ich versuche trotzdem jetzt noch darauf zu antworten. Ich bin auch so ein bisschen auf der Seite, wir kennen aus dem Journalismus seit Jahren die Diskussion, dass alles sich dauerhaft ändert. Wir sind dauerhaft in der Krise. Morgen ist quasi Torschluss und wir müssen uns alle quasi einen neuen Arbeitsbereich suchen. Am Ende hat sich vieles als weniger katastrophal herausgestellt, als es quasi imaginiert wurde. Und wir sehen, dass der Journalismus in seinem Wesenskern, trotz all der Digitalisierungsprozesse, die es natürlich komplett anders gemacht haben, trotz der Entwicklungen im Informationssystem wie Social Media, in seinem Wesenskern gar nicht so groß unterschiedlich ist, als das, was wir vielleicht vor 10 oder 20 Jahren hatten. Das wäre so ein bisschen meine Hoffnung. Wie gesagt, es ist eine Hoffnung und es ist kein Ergebnis, aber dass der Journalismus auch mit der kommunikativen KI ähnlich verfährt, dass es klar Teil unserer technologischen Umwelt wird, aber der Wesenskern, dass die Menschen sich darüber informieren und gut informiert bleiben. Kristina Kobrow: Ich würde sagen, hier stoppen wir an dieser Stelle. Ich danke euch sehr für diese vielfältigen Einschätzungen erstmal und freue mich auf die nächste Folge, die wir dazu machen werden, nämlich Herbst diesen Jahres und dass wir uns dann wiedersehen. Euch erstmal einen schönen Tag noch. Jonah Wermter, Antonia Eichenauer, Wiebke Loosen: Dankeschön. Kristina Kobrow I Outro Über die Frage, wie sich Journalismus-KI aneignet, durfte ich heute sprechen mit meinen HBI-Kolleg*innen Prof. Dr. Wiebke Loosen, Antonia Eichenauer und Jonah Wermter. Wer noch mehr über das Forschungsprojekt „Journalismus: Die Automatisierung der Nachrichten und journalistische Autonomie“ als Teilprojekt der Forschungsgruppe „Kommunikative KI“ herausfinden möchte, der schaut am besten auf unserer Website www.leibniz-hbi.de vorbei oder folgt uns für Updates auf den Plattformen LinkedIn oder BlusSky. Mein Name ist Kristina Kobrow und das ist der BredowCast.