Die Redakteurin tippt drei Wörter in ChatGPT: „Inflation, EZB, heute». Sekunden später hat sie einen 400-Wörter-Artikel über die neuesten Zinsentscheidungen. Korrigiert hier und da ein paar Fakten, fügt zwei Zitate hinzu – fertig ist die Meldung für die Online-Ausgabe. Was vor zwei Jahren noch Science Fiction war, passiert heute in deutschen Newsrooms. Täglich.

Die Frage ist nur: Ist das noch Journalismus? Oder schon etwas anderes?

Wenn Algorithmen Nachrichten schreiben

Schauen wir uns mal an, was da eigentlich passiert. KI-generierte Inhalte sind längst nicht mehr nur ein Experiment für Tech-Nerds. Reuters nutzt automatisierte Systeme für Sportberichte und Börsenmeldungen. Die Washington Post lässt Algorithmen lokale Wahlergebnisse zusammenfassen. Bei uns in Deutschland experimentieren Verlage mit KI-gestützten Zusammenfassungen, automatisierten Schlagzeilen und – ja – auch mit kompletten Artikeln.

Ehrlich gesagt, das Tempo ist beeindruckend. Ein System kann in der Zeit, in der ein Journalist seinen Kaffee aufbrüht, hundert verschiedene Versionen einer Meldung erstellen. Personalisiert für verschiedene Zielgruppen, optimiert für verschiedene Plattformen, angepasst an regionale Besonderheiten.

Aber – und hier wird’s interessant – diese Effizienz kommt mit einem Preis. Der heißt nicht nur Arbeitsplätze, sondern auch journalistische Sorgfalt.

Die verlockenden Chancen

Naja, seien wir fair. KI bringt durchaus Möglichkeiten mit, die nicht von der Hand zu weisen sind. Lokale Redaktionen, die seit Jahren personell ausbluten, können plötzlich wieder über Gemeinderatssitzungen berichten – automatisch generierte Protokoll-Zusammenfassungen machen’s möglich. Kleine Verlage können ihre Reichweite skalieren, ohne das Budget zu sprengen.

Besonders spannend wird’s bei der Recherche. KI-Tools können riesige Datenmengen durchforsten, Muster erkennen, die menschliche Augen übersehen würden. Datenschutz-Skandale aufdecken, Korruption in öffentlichen Ausgaben entlarven, Trends in gesellschaftlichen Entwicklungen sichtbar machen – da liegt enormes Potenzial. Das dpa-Whitepaper zum Faktencheck im KI-Zeitalter beschreibt den Mehrwert, den KI bei der Recherche leistet, aber betont zugleich die Notwendigkeit journalistischer Kontrolle und Verantwortung.

Und dann ist da noch die Personalisierung. Nachrichten, die sich automatisch an die Interessen und das Wissensstand der Leser anpassen. Eine Klimawandel-Meldung für Wissenschaftler anders aufbereitet als für Teenager. Das klingt erstmal nach Service am Kunden.

Mir ist kürzlich aufgefallen, wie oft ich selbst schon KI-generierte Texte lese, ohne es bewusst zu merken. Bei Sportergebnissen, Wetterberichten, Börsendaten – da ist die Automatisierung längst Standard. Und ehrlich? Die Qualität ist oft besser als das, was überarbeitete Redakteure um 23 Uhr noch zusammenschustern.

Wo es gefährlich wird

Aber jetzt kommt der Teil, der mich als Journalistin wirklich umtreibt. KI macht Fehler. Nicht nur kleine Tippfehler, sondern fundamentale inhaltliche Patzer. Sie erfindet Zitate, verwechselt Personen, zieht falsche Schlüsse aus Daten. Und das Tückische: Sie macht das mit der gleichen Selbstsicherheit, mit der sie richtige Informationen ausspuckt.

Noch problematischer: KI reproduziert Verzerrungen. Das Media Lab Bayern hebt hervor, dass KI-Modelle bekannte Verzerrungen aus Trainingsdaten oft unentdeckt übernehmen und damit die journalistische Objektivität gefährden können. Wurde sie mit Texten trainiert, die bestimmte Gruppen benachteiligen, wird sie diese Bias weitergeben. Subtil, schwer erkennbar, aber wirksam.

Die Objektivität, die wir vom Journalismus erwarten, gerät ins Wanken, wenn Algorithmen entscheiden, welche Aspekte einer Geschichte wichtig sind und welche nicht.

Und dann ist da noch die Abhängigkeit. Die meisten KI-Tools kommen von einer Handvoll Tech-Giganten. OpenAI, Google, Meta – ausgerechnet die Konzerne, über die wir kritisch berichten sollten, stellen uns die Werkzeuge zur Verfügung. Das ist, als würde die Autoindustrie die Testberichte der Stiftung Warentest schreiben.

Das veränderte Berufsbild

Apropos schreiben – was bedeutet das eigentlich für uns Journalisten? Die Zeiten, in denen man nur schreiben können musste, sind vorbei. Heute braucht’s Prompt-Engineering, Fact-Checking-Kompetenz für KI-Outputs und ein Verständnis für die Grenzen algorithmischer Systeme.

Einige Kollegen sehen das als Chance zur Spezialisierung. Weg vom Hamsterrad der täglichen Meldungsproduktion, hin zu tieferer Recherche, komplexeren Analysen, menschlichen Geschichten, die KI nicht erzählen kann.

Andere fürchten – berechtigt – um ihre Jobs. Wenn ein System in einer Stunde produziert, wofür ein Redakteur einen Tag braucht, ist die Rechnung für Verlage schnell gemacht.

Die Wahrheit liegt vermutlich irgendwo dazwischen. Journalismus wird sich wandeln, aber verschwinden? Nah.

Transparenz als Schlüssel

Was wir dringend brauchen, sind klare Regeln. Wann muss gekennzeichnet werden, dass KI im Spiel war? Wie transparent müssen Redaktionen mit ihren automatisierten Prozessen umgehen? Wie können wir verhindern, dass aus effizienter Berichterstattung manipulative Clickbait-Maschinerie wird?

Einige Medien haben bereits Standards entwickelt. KI-generierte Inhalte werden markiert, menschliche Kontrolle ist Pflicht, bestimmte Themenbereiche bleiben tabu für Automatisierung. Das ist ein Anfang.

Die rechtlichen Rahmenbedingungen hinken hinterher, das ist nichts Neues. Urheberrecht bei KI-Texten, DSGVO-Konformität bei personalisierten Nachrichten, Medienaufsicht für algorithmische Kuratierung – da ist noch viel zu klären.

Best Practices aus der Praxis

Trotzdem gibt’s schon heute Beispiele, wie es funktionieren kann. Die BBC nutzt KI für Rohfassungen, die dann von Journalisten überarbeitet und verifiziert werden. Nie geht ein automatisierter Text ungefiltert online.

Reuters hat transparente Kennzeichnungen eingeführt: „This story was generated with assistance from AI.» Punkt. Ehrlich und klar.

Lokale Medien verwenden KI für Datenauswertungen – Wahlanalysen, Budgetauswertungen, demografische Trends – aber die Interpretation und Einordnung bleibt menschlich.

Videokommunikation wird in Krisenzeiten immer wichtiger, aber auch hier gilt: Technik unterstützt, ersetzt aber nicht die journalistische Kompetenz.

Die Unabhängigkeitsfrage

Zurück zur Abhängigkeit von Tech-Konzernen. Das ist kein kleines Problem. Wenn Google morgen entscheidet, dass bestimmte Themen nicht mehr von ihrer KI bearbeitet werden, haben Medien, die darauf angewiesen sind, ein Problem.

Deshalb experimentieren einige Verlage mit eigenen KI-Systemen. Kleinere Modelle, spezifisch für journalistische Aufgaben trainiert, weniger mächtig, aber unabhängiger. Das kostet, aber könnte langfristig die bessere Strategie sein.

Oder – noch radikaler – Kooperationen zwischen Medienunternehmen. Eine gemeinsam entwickelte, nicht-kommerzielle KI-Infrastruktur für Journalismus. Utopisch? Vielleicht. Aber nicht unmöglich.

Zwischen Euphorie und Panik

Was bleibt? KI-generierte Inhalte sind Realität, nicht mehr Zukunftsmusik. Sie bieten echte Chancen für Effizienz, Reichweite und neue Formen der Berichterstattung. Gleichzeitig bergen sie Risiken für Qualität, Unabhängigkeit und die Glaubwürdigkeit des Journalismus.

Die entscheidende Frage ist nicht, ob wir KI nutzen sollen – das tun wir bereits. Die Frage ist, wie wir sie nutzen. Mit welchen Regeln, welcher Transparenz, welcher Kontrolle.

Vielleicht geht es am Ende nicht darum, ob wir die Technik beherrschen – sondern ob wir sie noch hinterfragen, während sie uns längst die Richtung vorgibt. Und ob wir bereit sind, das Tempo zu drosseln, wenn die Qualität darunter leidet.

Denn eins ist sicher: Nachrichten kann KI generieren. Aber Journalismus? Das ist mehr als nur das Aneinanderreihen von Fakten. Das ist Einordnung, Kritik, das Aufdecken von Zusammenhängen, die nicht offensichtlich sind. Das ist – noch – menschlich.

Wie lange noch? Das werden wir sehen.