Automatisierte Textgenerierung für die Berichterstattung, u. a. für Fußball- und Wahlergebnisse

Relevante Passage:

Döpfner betonte zudem, dass künstliche Intelligenz für Medienkonzerne ein große Chance sei, nutzerfreundlicher und „smarter“ für Kunden aufzutreten. Ein positives Beispiel sei sogenannter Roboterjournalismus. Die vielverbreitete Sorge, dass der Einsatz von Maschinen Arbeitsplätze von Journalisten kosten könnte, sei falsch.

Das Gegenteil sei der Fall, betonte der Springer-Chef. „Wir können jetzt Sachen machen, die wir in analogen Zeiten niemals machen und uns auch nicht leisten konnten.“ Dies gelte etwa für die Sportberichterstattung. So habe Springer beim Fußball nun dank technischer Hilfe eine viel breitere Berichterstattung zur zweiten und dritten Liga.

 

Das „Zukunftsforum Zeitschriften“ der Medienakademie widmet sich am 28. November 2017 im Literaturhaus München den konkreten Herausforderungen, denen sich Medienhäuser heute stellen müssen, um sich selbst und ihr Geschäftsmodell neu zu erfinden. Peter Buhr spricht über das Thema „Künstliche Intelligenz und Roboterjournalismus – Wie sich KI auf den Journalismus und seine Geschäftsmodelle auswirkt“.
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Seit wann befasst sich der Axel Springer Verlag mit Roboter-Journalismus?
Als die LA Times 2014 ihren Quakebot veröffentlichte, war das wohl die Geburtsstunde diese Begriffs – und auch für uns ein Signal. Piloten starteten wir in 2015, Tests in 2016 und seit Mitte des Jahres sind Text-Robots im täglichen – eng begrenzten – Einsatz.

Wo kann heute ein Textroboter tatsächlich menschliche Schreiber qualitativ übertreffen?
Immer dann, wenn es um Massen relativ einfacher Texte geht. Einen Wetterbericht gut zu schreiben, ist noch ok, aber beim 3000. lässt die Konzentration des Menschen doch nach. Und dann fehlen noch ein paar 100.000 und in der Zwischenzeit hat der Wind schon gedreht.

Demnach werden aus Text-Robots so schnell keine Edelfedern. Wenn es aber nicht der Preis ist und nicht die Qualität – was ist dann Ihr konkreter Benefit durch Publishing-Automatisierung?
Es sind die Qualität UND der Preis – nur eben in den passenden Szenarien. Passende Fälle sind noch sehr limitiert: Es braucht thematisch enge Grenzen, einen hohen Wert der aktuellen, sachlichen Information, kaum Bedarf an Poesie, dafür an vielen verschiedenen Texte. Aber dann hilft es doch sehr, wenn die einfachen Spielberichte automatisch erzeugt werden und mehr Zeit zum Schreiben der Story über den Trainerwechsel bleibt.

 

Ist es ein realistisches Szenario, dass Zeitungen oder News-Websites von KI-Anwendungen generiert werden?
Es gibt bereits entsprechende Anwendungen, und vom Axel Springer Verlag ist bekannt, dass dort schon mehrere Tausend Artikel auf der Basis von KI erstellt wurden. Das sind bislang Artikel, die ausschließlich auf daten- und zahlenbasierten Ereignissen fußen – Sportergebnisse oder Wahlergebnisse. Alles, was man mit Text anreichern kann. Das wird mit Sicherheit ausgebaut. Wenn es darum geht, komplexe weltpolitische Zusammenhänge zu erfassen, einzuordnen und zu kommentieren, dann ähnelt diese Tätigkeit dem Verfassen eines Buchs. Das kann KI in absehbarer Zeit nicht leisten. Sie eignet sich eher dafür, Textvorschläge zu machen, beispielsweise für mehr­sprachige Webseiten.

 

Interviewführer: Also Facebook und Google haben gesagt, wir haben gerade von “mobile first” drehen wir die Organisation auf “AI first”. Also da sind Sie in guter Gesellschaft. Was glauebn Sie, wird Machine Learning mit der Art, die wir hier arbeiten heute machen? Haben sie ein Bild, wie das den Journalismus beeinflussen wird?
Mathias Döpfner: Ja, also ich glaube es wird auf jeden Fall mehr Chancen als Risiken gebene. Aber auch einige gravierende Risiken, die wir auch sehen müssen, ohne uns als Kulturpessimisten abstempeln zu lassen. Also erstmal konkret, wir setzen das bereits ein. Also wir haben z.B. bei der Welt Roboter-Journalismus. […] Also wir setzen bei der Welt in der Sportredaktion Roboter ein, um z.B,. dritte Liga, zweite Liga Fußballspielberichte zu verfassen. Das könnten mit mit einer menschlichen Redaktion uns niemals leisten, aber jetzt dank des Roboters können wir es. [37:54-38:44]

 

Retresco is a leader in automated content, natural language generation and artificial intelligence.
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Retresco has expertise in the automation of content-driven business models. On the basis of semantic processes and artificial intelligence, Retresco automates the effective utilisation of its clients‘ content and data. Retresco’s highly innovative technologies are used by Axel Springer, FAZ.net, United Internet, Simpleshow and the Federal Ministry of Health, amongst others.

Cost and time pressures are important in every sector. Working with content is complex, time consuming and expensive. Retresco’s technology can replace a large number of editorial and communication activities and become a key technology as part of every digitalisation strategy.

In the media environment, Retresco’s technology is increasingly replacing editorial activities by automatically writing weather and sports reports for example.

But it also supports the identification of specific topics and automates the collection and distribution of content to the respective target groups.