Künstliche Intelligenz ist im Grunde träge. Doch das wird sich ändern.

Eine aktuelle Veranstaltung zeigte, dass ein Drittel der von künstlicher Intelligenz erzeugten Antworten auf veralteten Quellen beruht, was die Selbstgefälligkeit künstlicher Intelligenz und ihre Abhängigkeit von altem Material offenlegt. Doch mit der Weiterentwicklung großer Sprachmodelle wird das nicht so bleiben.

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Menschen Informationen finden und bewerten. Die zunehmende Nutzung von Antworten, die von künstlicher Intelligenz erzeugt werden und Informationen direkt liefern, ohne dass mehrere Quellen konsultiert werden müssen, verändert das Erlebnis der „Zero Click“ Suche grundlegend. Infolgedessen spielen große Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude und die künstliche Intelligenz von Google eine immer wichtigere Rolle dabei, wie die Öffentlichkeit Wissen abruft und interpretiert.

Doch im Kern dieses Wandels liegt eine entscheidende Schwäche: Künstliche Intelligenz ist im Grunde träge.

Die heutige künstliche Intelligenz hat mehrere Grenzen und eine Neigung zum Mainstream

Aktuelle große Sprachmodelle (LLMs) befragen die Welt nicht wirklich, sondern aggregieren und recyceln Informationen, die sie für verfügbar halten. Anstatt die ganze Vielfalt des weltweiten Wissens zu erschließen, kehren Systeme künstlicher Intelligenz immer wieder zu einem kleinen Kreis „sicherer“ Quellen zurück.

Auf einer kürzlich abgehaltenen Veranstaltung zu GEO und SEO betonten Fachleute, dass Earned Media eine zentrale Rolle dabei spielt, was künstliche Intelligenz lernt. Die Forschung zeigte jedoch, dass künstliche Intelligenz im Grunde träge ist und immer wieder aus denselben vertrauten Quellen schöpft. Obwohl in nur drei Monaten über eine Million Zitate analysiert wurden, stammte ein Drittel aller Verweise aus denselben veralteten Materialien.

Diese Trägheit zeigt sich auf verschiedene Weise. So misst künstliche Intelligenz etablierten Medien und Plattformen für den Austausch unter Nutzern wie Reddit und Wikipedia mehr Gewicht bei, auf denen Informationen, wie Nutzer wissen, sehr leicht bearbeitet werden können.

Etablierte Medien werden jedoch nicht wegen ihrer Originalität oder Genauigkeit bevorzugt, sondern wegen ihrer langjährigen Glaubwürdigkeit und ihres vermeintlichen Vorteils bei der Suchmaschinenoptimierung (SEO). Der große Nachteil: Wenn etablierte Medien einen Sachverhalt falsch einordnen oder falsch berichten, verstärkt künstliche Intelligenz diese Fehler in großem Maßstab. Besorgniserregend ist, dass selbst redaktionelle Korrekturen, die auf diesen Seiten regelmäßig vorgenommen werden, nicht immer berücksichtigt werden. Künstliche Intelligenz denkt bei Informationen eingleisig, und die aktuellere Korrektur überschreibt nicht immer die ursprünglichen veralteten oder grundlegend falschen Angaben.

Es gilt allgemein als gesichert, dass die faktische Genauigkeit großer Sprachmodelle selbst im besten Fall bei etwa 85 bis 90 % stagniert, wobei ChatGPT, eine der beliebtesten Plattformen, eher Domains von geringer Qualität zitiert, die offenbar eher wegen ihres Alters als wegen ihrer Genauigkeit ausgewählt werden.

Meinungsvielfalt wird von künstlicher Intelligenz nicht begünstigt, und das ist ein Problem

Das bedeutet, dass die durch künstliche Intelligenz bestimmte Sichtbarkeit unverhältnismäßig stark zugunsten etablierter Akteure des Mainstreams in der weltweiten Wissensökonomie ausfällt. Zwar bedeutet dies, dass maßgeblichere Plattformen als glaubwürdiger gelten, es kann aber auch eine Voreingenommenheit gegenüber Meinungsvielfalt bedeuten.

Unabhängigen, regionalen und spezialisierten Stimmen droht die Unsichtbarkeit oder, schlimmer noch, ihr schrittweiser Ausschluss aus dem öffentlichen Informationszugang, sofern nicht gezielte Anweisungen gegen diese Voreingenommenheit in die Systeme großer Sprachmodelle einprogrammiert werden.

Das traditionelle Modell der Monetarisierung von Medien ergab keinen Sinn.

Die Rückkehr künstlicher Intelligenz zu etablierten Quellen ist kein Zufall. Sie spiegelt strukturelle Entscheidungen wider, mit denen Plattformen aus ihrer eigenen Sicht auf Nummer sicher gehen.

Die Wahl etablierter Medien für schnelle Antworten auf Suchanfragen folgt dem Grundsatz „Sicherheit zuerst“. The Guardian oder die BBC zu zitieren, ist für Anbieter künstlicher Intelligenz weniger riskant, als etwa auf einen ungeprüften Blog zurückzugreifen, auch wenn diese Praxis Lokalzeitungen vernachlässigt, die oft die ursprünglichen Quellen von Informationen sind, die anschließend (nicht immer korrekt oder im richtigen Zusammenhang) von größeren Medien weit verbreitet werden. Dies fördert bequemen Journalismus, auch als „Churnalism“ (Abschreibjournalismus) bekannt.

Zudem beherrschen Verlage seit Langem strukturierte Daten, wodurch ihre Inhalte leichter erfasst und gerankt werden können und gegenüber arglosen großen Sprachmodellen eine sogenannte „Aura des Vertrauens“ entsteht. Diese Kette von Fehlern erzeugt, was man als Kreislauf der Etablierten bezeichnen könnte: einen Zyklus, in dem Autorität immer wieder bestätigt statt kritisch hinterfragt wird.

Achten Sie jedoch auf die nächste Phase, in der künstliche Intelligenz ihre Trägheit in eine aktivere, kritischere Form verwandelt, die weit über das Bisherige hinausgeht

Die nächste Generation künstlicher Intelligenz wird aktiver, analytischer und stärker auf eigene Ressourcen gestützt sein. Schon jetzt gibt es Anzeichen dafür, dass neuere Modelle Video, Audio und Bilder ebenso mühelos analysieren werden wie geschriebene Inhalte. Künstliche Intelligenz wird eine Rede auf YouTube nicht nur zitieren, sondern ihren Ton messen, Widersprüche aufdecken und sie mit früheren Aufzeichnungen abgleichen.

Verbesserte künstliche Intelligenz wird dazu neigen, auf proprietäre Datensätze zurückzugreifen. Lizenzierte Archive, eigene Inhalte aus erster Hand und abonnementbasierte Quellen werden das offene Web ergänzen

und die Abhängigkeit von etablierten Medien verringern. Anstatt Daten lediglich zu aggregieren, wird künstliche Intelligenz einen Schritt weiter gehen und Behauptungen anhand von Daten, Geschichte und raumbezogener Analyse überprüfen.

Durch vielfältigere Eingaben, darunter regionale und nicht englischsprachige Medien, werden Modelle der nächsten Generation von der Frage „Wer hat das veröffentlicht?“ zu der Frage „Ist das belegbar und in den Kontext eingeordnet?“ übergehen. Der zuvor beschriebene Kreislauf der Etablierten könnte durch diese Vorsicht tatsächlich durchbrochen werden.

Mit Blick auf die Folgen für neuere Medien gibt es Hoffnung

Mit der Weiterentwicklung künstlicher Intelligenz werden sich die Regeln des Einflusses ändern, und Tiefe und Originalität werden mehr zählen als Tradition. Vertrauen wird geprüft und nicht vorausgesetzt.

Etablierte Medien werden nicht länger automatisch bevorzugt; Glaubwürdigkeit muss in Echtzeit nachgewiesen werden. Ein Podcast, ein Ausschnitt aus einem Webinar oder ein interaktiver Datensatz könnte ebenso viel Gewicht haben wie eine Zeitungskolumne. Multimediale Präsenz wird unverzichtbar. Künstliche Intelligenz wertet Video und Audioinhalte nach Erkenntnissen aus, nicht nur Text.

So analysiert etwa Azure AI Video Indexer von Microsoft Medien, um Erkenntnisse wie gesprochene Worte, Emotionen und visuelle Elemente zu gewinnen, sodass Nutzer Inhalte effizient indexieren und durchsuchen können. Ebenso kann Google Cloud Video Intelligence Objekte, Orte und Handlungen in Videos erkennen und umfangreiche Metadaten erzeugen, die das Auffinden und Verwalten von Inhalten erleichtern. Dies zeigt, wie künstliche Intelligenz über Text hinausgeht, um Bedeutung aus Multimedia zu erschließen.

Für Kommunikationsverantwortliche ist dies Risiko und Chance zugleich. Das Risiko besteht darin, weiterhin für ein träges Ökosystem künstlicher Intelligenz zu optimieren, das den Informationsfluss bereits verengt. Die Chance liegt darin, sich schon jetzt auf die Ära aktiver künstlicher Intelligenz vorzubereiten und in reichhaltige, formatübergreifende und durch Belege gestützte Inhalte zu investieren, nach denen künftige Modelle aktiv suchen werden.

Bei der Revolution der künstlichen Intelligenz geht es nicht nur um Technologie, sondern darum, wer gehört wird, wem vertraut wird und wessen Stimme verstärkt wird. Die heutige künstliche Intelligenz mag träge sein, doch sie wird es nicht bleiben. Wer sich früh anpasst und vielschichtige, glaubwürdige und multimedial reichhaltige Narrative schafft, wird zweifellos die Informationslandschaft von morgen prägen.