Journalismus und KI · Das Jahrhundert des Journalismus

Künstliche Intelligenz ist fester Bestandteil des Journalismus, verändert den journalistischen Alltag auf allen Ebenen (Kilg, 2024) und wird damit auch die Kommunikationsprozesse in der Gesellschaft beeinflussen. Aber die Anwendungsbereiche der KI im Journalismus (Loosen & Solbach, 2020, S. 181), die Aufgaben, die die Künstliche Intelligenz bereits jetzt im journalistischen Arbeiten übernimmt, sind teilweise noch unübersichtlich, ebenso wie die Abwägungen zwischen Chancen und Risiken (Meier et al., 2021; Schützeneder et al., 2022; Vogler et al., 2024). So verbinden sich im „computational Journalism“ (Schützenender et al., 2022, S. 13) die Ängste vor einem Jobverlust im Journalismus durch KI (Schützeneder et al., 2022, S. 13; Meier et al., 2021) mit den Möglichkeiten, dass KI in der Lage ist, Routinetätigkeiten, und repetitive Aufgaben im Journalismus auf automatisierte Weise zu übernehmen (Heesen et al., 2023, S. 16; Schützenender et al., 2022, S. 15; 2024, S. 2; Steinhau et al., 2024, S. 13; Schwartmann, 2024). Wenn etwa die KI die journalistischen Beiträge archiviert (Schützeneder et al., 2024, S. 4) und Datenbanken pflegt, haben die Journalist:innen mehr Zeit für komplexere Tätigkeiten und mehr Raum für Kreativität (Heesen et al., 2023, S. 16). Mit Hilfe von KI können Journalist:innen die ihnen vorliegenden Datenmengen auch schneller auswerten und interpretieren (Dörr, 2023). Unter dem Begriff Assistant Intelligence werden all jene Tätigkeiten gezählt, die von der KI ausgeführt werden können und den Journalist:innen somit Ressourcen freischaufeln (Schützenender et al., 2022, S. 15), die dann in die Verbesserung des Nachrichtenangebots fließen können (Heesen et al., 2023, S. 16-17).

Die gewonnene Zeit kann sich aber auch negativ auswirken. So wird etwa von einer möglichen Überforderung gesprochen, wenn die Arbeitszeit ausschließlich mit komplexen und anspruchsvollen Tätigkeiten ausgefüllt wird. Doch erstmal müssen die dafür notwendigen Systeme implementiert und installiert werden. Für Medienhäuser ist dies kein einfacher Prozess, der zunächst ressourcen- und zeitintensiv ist und Ungewissheiten mit sich bringt, wer welchen Verantwortungsbereich bis wann übernimmt (Heesen et al., 2023, S. 16).

In ihrem neuen Buch über Journalismus im KI-Zeitalter schreiben meine amerikanischen Kollegen Seth Lewis, Rodrigo Zamith und Tomás Dodds von der Befürchtung, KI würde das Hamsterrad des Journalismus nur noch beschleunigen, aber auch von der Hoffnung, KI würde die Journalisten aus dem Hamsterrad heraustreten lassen (Lewis et al., 2026, S. 147-148). Ja, sei an der Zeit, aus dem sich seit Jahrzehnten immer weiter beschleunigenden Hamsterrad zu treten, um den Journalismus zurückzugewinnen und neu zu erfinden (Lewis et al., 2026, S. 157). Allerdings erzählen sie auch, dass einer von ihnen bereits an einem Buch über Journalismus und KI arbeitete, als ChatGPT im Jahr 2022 auf den Markt kam und sein damaliges Manuskript 2026 schon ziemlich altmodisch wirkt (Lewis et al., 2026, S. 156).

Die möglichen Auswirkungen von KI im Journalismus bzw. auf den Journalismus werden auch in jenen Feldern erwartet oder auch schon beobachtet, welche die klassische Journalismusforschung seit Jahrzehnten beschäftigt: Journalistische Qualitätssicherung (Arnold, 2023; Prochazka, 2025) und journalistische Nachrichtenselektion. Dabei spielen etablierten Qualitätskriterien wie Transparenz, Nachvollziehbarkeit, Objektivität und algorithmischer Fairness (Sarisakaloglu, 2022, S. 8) ebenso eine Rolle wie Ausgewogenheit, Diskriminierungsfreiheit, Daten- und Quellenschutz (Überall, 2024).

In Bezug auf journalistische Qualität etwa ist problematisch, dass Künstliche Intelligenz in ihrer Entwicklung häufig mit Informationen trainiert wird, die aus nicht zwangsläufig seriösen bzw. nicht überprüfbaren Quellen stammen muss (Haustein-Teßmer, 2024) und also journalistische Richtlinien und Qualitätskriterien nicht konsequent eingehalten werden können. So kann KI Inhalte von minderer Qualität reproduzieren und im schlimmsten Fall dazu beitragen, bestehende Diskriminierung zu verstärken (Haustein-Teßmer, 2024). Quellenschutz spielt eine besondere Rolle im investigativen Journalismus. Hier muss sichergestellt sein, dass die durch KI generierten Daten nicht überwacht werden und weder Informant:innen noch journalistische Quellen gefährdet sind (Heesen et al., 2023, S. 19). Auch in diesem Bereich ist es eine Herausforderung, dass sich Künstliche Intelligenz in einem derart hohen Tempo entwickelt, dass auch journalistische Nutzer:innen mit dem aktuellen Wissensstand kaum Schritt halten können und somit kontinuierlich im Rückstand bleiben (Schützeneder et al., 2022, S. 13). Gleichzeitig fällt es Organisationen schwer, sich an diese rasanten Veränderungen anzupassen, da sie insbesondere durch das Trägheitsprinzip geprägt sind (Wolf, 2024, S. 11). Ein positiver Aspekt dieser schnellen technologischen Entwicklung besteht jedoch in der fortlaufenden Entstehung neuer Tools, die etwa helfen können, das Publikum besser zu verstehen oder große Datenmengen effizienter zu analysieren (Schützeneder et al., 2022, S. 13; 2024, S. 3; Wolf, 2024, S. 14).

Der redaktionelle Auswahlprozess von Nachrichten wird mit Forschung zu Nachrichtenfaktoren und Nachrichtenwerten seit Jahrzehnten kritisch begleitet (Galtung & Ruge, 1965). Hier könnten KI-gesteuerte Systeme gewissen Verzerrungseffekten entgegenwirken, wenn diese die Auswahl der Nachrichten künftig übernehmen. Genauso ist es aber auch möglich, dass KI Verzerrungen verstärkt oder Fehler einbaut (Schützenender et al., 2022, S. 15) und etwa aktuelle Nachrichten nicht einordnen und interpretieren kann, weil der KI wichtige Informationen fehlen würde, die diese jedoch aufgrund der Aktualität des jeweiligen Ereignisses nicht abrufen kann (Dörr, 2023, S. 214; Haustein-Teßmer, 2024). Hier wäre ein sehr intensives und reflektiertes Training von KI notwendig (Heesen et al., 2023, S. 17).

Probleme, Risiken und insbesondere Missbrauch (Haustein-Teßmer, 2024) treten vor allem auch dann auf, wenn Journalist:innen durch Fake News und DeepFakes in die Irre geführt werden und infolgedessen falsche Informationen verbreiten. Diese Weiterverbreitung kann zu einem Vertrauensverlust der Öffentlichkeit in die Medien und ihre Arbeitsweise führen, weshalb DeepFakes möglichst rasch zu enttarnt werden müssen, ggf. auch mit Unterstützung von KI (Heesen et al., 2023, S. 24; Steinhau et al., 2024, S. 12; Schützeneder et al., 2024, S. 3). Allerdings kann auch KI selbst zur Verbreitung von Falschinformationen beitragen (Schwartmann, 2024) und auch aus der Nutzerperspektive ist es schwierig, „Fakes von Nicht-Fakes zu unterscheiden und technisch evozierte Manipulationen als solche zu erkennen“ (Steinmaurer, 2025, S. 94).

Medienschaffende haben die Möglichkeit, eigene KI-Systeme zu entwickeln (Überall, 2024), diese selbst mit Informationen zu speisen und den Entwicklungsprozess vollständig zu begleiten, wodurch sie die Verantwortung für das jeweilige System übernehmen. Der Vorteil dieser Herangehensweise besteht darin, dass Redaktionen eigenständig festlegen können, welche Funktionen die KI erfüllen soll und welche Aspekte weniger relevant sind. Hier stellt sich die Frage, ob der damit verbundene Aufwand sowie die finanziellen Kosten gerechtfertigt sind. In den meisten Fällen erfordern die Entwicklung und Implementierung solcher KI-Systeme die Mitwirkung externer Fachkräfte (Heesen et al., 2023, S. 19). In diesem Fall kann jedoch die Entwicklung eigener Datenbanken von großem Vorteil sein.

Die Entscheidung kann jedoch ebenso zugunsten eines bereits existierenden KI-Systems getroffen werden. Während Kosten und Ressourcen hierbei in der Regel eine geringere Herausforderung darstellen, begeben sich die Redaktionen hier in Abhängigkeiten. Medienschaffende müssen abwägen, ob sie höhere finanzielle Mittel investieren, um eigene Systeme zu entwickeln, oder ob sie Ressourcen einsparen und dabei potenziell die eigenen journalistischen Werte kompromittieren, sofern diese nicht mit denen großer Technologieunternehmen übereinstimmen (Heesen et al., 2023, S. 19). Kleinere Redaktion haben oftmals nicht die finanziellen Ressourcen, KI-Tools zu implementieren, geschweige denn, eine eigene KI zu generieren. So entstehen bzw. vertiefen sich Ungleichheiten und die Pluralität der Medienlandschaft gerät in Gefahr und dies wirkt sich automatisch auch auf die Vielfalt der vorherrschenden Meinungen und Diskurse aus, die somit wegfallen würden (Heesen et al., 2023, S. 19; Schützeneder et al., 2022, S. 15).

Auch wenn der zunehmende Einsatz von KI in vielen Bereichen nicht unbedingt zum Verlust von Arbeitsplätzen führen muss, so wird sich doch vielerorts Arbeitsrealität verändern, was auch Medienhäuser und Redaktionen vor Herausforderungen stellen wird (Heesen et al., 2023, S. 21). Diese Entwicklung kann jedoch auch als Chance betrachtet werden, wenn Journalist:innen von Beginn an in diesen Prozess eingebunden werden. Auf diese Weise lässt sich nicht nur ihre Angst vor Veränderungen verringern, sondern sie können auch besser mit den Anpassungen umgehen (Heesen et al., 2023, S. 21).

Denn die KI muss intensiv von Menschen überwacht und reguliert werden, um der journalistischen Sorgfaltspflicht gerecht zu werden (Schwartmann, 2024; Kilg 2024). Dies bedeutet für Redaktionen und Journalist:innen, dass sie zu Beginn mehr Aufwand betreiben müssen, als der Einsatz von KI ursprünglich verspricht (Heesen et al., 2023, S. 22). Außerdem ist es notwendig, dass zu jedem Zeitpunkt eine Ansprechperson für Fragen rund um die KI anwesend ist (Überall, 2024).

Die für den Umgang mit Künstlicher Intelligenz erforderlichen Kompetenzen sind nicht bei allen Medienschaffenden im gleichen Maße vorhanden. Während für einige diese Fähigkeiten bereits während ihrer Ausbildung vermittelt wurden, müssen andere sie erst mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Technologien erlernen (Heesen et al., 2023, S. 23). Wo Künstliche Intelligenz bereits Bestandteil der Ausbildung ist, sollten Fragen erörtert werden, wie etwa, auf welche Weise Journalist:innen der Zukunft denken und arbeiten sollten und welche Rolle der KI dabei zukommen könnte (Dörr, 2023). Es eröffnen sich Chancen für die berufliche Weiterentwicklung von Journalist:innen über die bisherigen Rollen hinaus. Zukünftig könnte es jedoch notwendig sein, auch über Fähigkeiten außerhalb des bisherigen Berufsbildes zu verfügen (Heesen et al., 2023, S. 23). Der SPIEGEL (hier geht’s zum SPIEGEL als Jahrhundertinstitution) hat seine Grundsätze zum Umgang mit KI veröffentlicht.

In zunehmendem Maße wird von KI-gestützten Nachrichtenangeboten gesprochen, bei denen KI personalisierte Nachrichten für die Nutzer:innen erstellt. Dies birgt jedoch Risiken, da sich sogenannte Filterblasen oder Echokammern bilden können und die Welt verzerrt wahrgenommen wird (Heesen et al., 2023, S. 24; Schützeneder et al., 2024, S. 5). Andererseits kann diese Entwicklung auch als Chance betrachtet werden, wenn KI in der Lage ist, individuell abgestimmte Nachrichten-Mixe für die Nutzer:innen zu generieren, gerade auch für jüngere Zielgruppen. Darüber hinaus kann Künstliche Intelligenz auch dann von Nutzen sein, wenn sie maßgeschneiderte Preismodelle entwickelt, die auf der individuellen Wahrscheinlichkeit und den Möglichkeiten eines Abo-Abschlusses basieren (Schützeneder et al., 2024, S. 5).

Eine Herausforderung wiederum betrifft die Auswirkungen auf das Urheberrecht. KI-Sprachmodelle wie GPT-3 könnten in Zukunft automatisch journalistische Inhalte extrahieren, umformulieren und als eigene Beiträge veröffentlichen. Wird diese Technologie missbräuchlich eingesetzt, kann sie dazu führen, dass Nachrichten von konkurrierenden Verlagen genutzt und verarbeitet werden, ohne dass die entsprechenden Rechte beachtet werden. Dies könnte nicht nur den Qualitätsjournalismus gefährden, sondern auch das Vertrauen der Öffentlichkeit in die Medien und deren ethische Standards erschüttern (Heesen et al., 2023, S. 25).

Positiv eingesetzt kann KI eine bedeutende Rolle in der Analyse von Medieninhalten spielen. Sie ermöglicht es, detaillierte Informationen über die Reichweite von Beiträgen zu sammeln und zu evaluieren, wie lange Nutzer:innen mit einem bestimmten Post interagiert haben. Diese Analyse kann wertvolle Einblicke darüber geben, welche Inhalte besonders ansprechend oder relevant für das Publikum sind. Durch die präzise Erfassung von Nutzungsdaten können Redaktionen und Medienschaffende ihre Strategien zur Inhaltsverbreitung und -optimierung gezielt anpassen und so die Wirksamkeit ihrer Kommunikation verbessern (Schützeneder et al., 2024, S. 5).

Trotz offensichtlicher Risiken und Chancen der Künstlichen Intelligenz im journalistischen Feld (Wolf, 2024, S. 19), ist es essenziell, regelmäßig zu hinterfragen und zu diskutieren, welche Rolle die KI im Journalismus einnimmt, beziehungsweise auch einnehmen soll und in welche Bereiche sie bewusst integriert oder ausgeschlossen wird (Loosen & Solbach, 2020, S. 197; Dörr, 2023, S. 213). Im Zuge dessen ist die Bezeichnung Künstlichen Intelligenz als Werkzeug und nicht als „magisches Element“ (Kilg, 2024) besonders zentral. Denn menschliche Empathie und Kreativität können nicht so einfach ersetzt werden. Und da wir gerade neben den Maschinen auch so viel von den Menschen sprechen, wollen wir zu einer weiteren W-Frage zurückkommen: Wer macht Journalismus?