Wenn aus Daten Texte werden
Automatisierte Sprache in den Medien
Alexander Siebert, Johannes Sommer, Kristin Strauch, Retresco GmbH
Kurz & Bündig
Daten lassen sich in Sprache und Text “übersetzen”. Natural Language Generation ist mittlerweile für deutsche Medien deshalb interessant, weil das Verfassen von ständig wiederkehrenden Meldungen durch einen Roboter Redakteuren zeitlich neue Freiräume schafft. Dennoch gibt es ethische Herausforderungen – vor allem, wenn per KI Fake News geschaffen werden.
Sprache oder Text kann mittels maschinellen Lernens automatisiert werden. Diesen Fakt machen sich mittlerweile auch Medien zunutze. Einfache, immer wiederkehrende Meldungen, wie beispielsweise Meldungen über Fußballspiele oder Börsennachrichten, müssen heute nicht mehr von Redakteuren verfasst werden – das übernimmt die Maschine.
Rund 1,7 Millionen Fußballspiele finden pro Saison in Deutschland statt, wöchentlich sind dies – quer durch alle Fußballligen – bis zu 80.000 Partien. Zu jeden einzelnen dieser Spiele wird innerhalb von wenigen Sekunden nach Abpfiff ein einzigartiger und druckfertiger Spielbericht geschrieben, ohne dass ein Redakteur Zeit und Fleiß investieren musste. Möglich macht dies der Einsatz Künstlicher Intelligenz im Sportjournalismus: Was für Menschen kaum zu bewerkstelligen ist, übernimmt eine KI-basierte Technologie automatisiert und auf Knopfdruck. Auch andere Bereiche setzen bereits auf die maschinelle Erstellung von Texten. Beispiele sind etwa Produktbeschreibungen für den E-Commerce, Arbeitszeugnisse für Personalabteilungen, Wetterberichte, Verkehrsmeldungen oder Reports für das Finanz- und Bankwesen.
Technologische Fortschritte im Bereich Natural Language Processing (NLP) haben diese Entwicklung in den letzten Jahren ermöglicht. Als eines der herausforderndsten und spannendsten Anwendungsgebiete der Künstlichen Intelligenz widmet sich NLP der maschinellen Verarbeitung natürlicher Sprache und ermöglicht somit die Automatisierung eines so grundlegenden kulturellen Guts wie unserer Sprache.
Was sind KI-basierte Sprachtechnologien und welche Rolle spielen sie in der Praxis?
Das Ziel dieser interdisziplinären Querschnittsdisziplin zwischen Linguistik und Künstlicher Intelligenz besteht in der Entwicklung von Algorithmen, die Elemente von menschlicher Sprache aufschlüsseln und maschinell verarbeiten. Das heißt: All das, was Menschen schriftlich oder verbal ausdrücken, kann NLP in digital lesbare Informationen übersetzen. Dieser Prozess funktioniert jedoch auch in die umgekehrte Richtung: Daten lassen sich auch in Sprache oder Text verarbeiten. Diese beiden Prozessrichtungen markieren die beiden Teildisziplinen, in
