Ergebnisse

Das Projekt fokussierte für unseren Anwendungsfall zunächst auf Prozesse, die bei der Deutschen Welle und der dpa im Vordergrund stehen. Ein erster Ausgangspunkt war „Die Überprüfung von journalistischen Texten auf Verstöße gegen normative Vorgaben in Deutschland“. Dabei können „journalistische Texten“ perspektivisch auch Transkriptionen von Audio- und Video-Files sein. Der Begriff „normative Vorgaben“ ist sehr breit und umfasst staatliche Gesetze, Regelwerke von nicht-staatlichen Stellen (wie z.B. dem Deutschen Presserat) sowie betriebsinterne Codices (z.B. dpa-Kompass, DW-Code of Conduct). Für den Anfang gehen wir von deutschen Texten aus, aber da die DW und dpa in mehr als dreißig Sprachen berichten, sollte eine Übersetzung möglich sein. Die wichtigsten Funktionen, die von Redaktionen nachgefragt werden sind eine Prüfung anhand der deutschen Landespresse-Gesetze, des Pressekodex und organiationsspezifischer Codes of Conduct.
In einem ersten Schritt sollte die Möglichkeit eines Verstoßes anhand eines Flagging oder Ampel mit einer Begründung und ggfs. einer alternativen Formulierungen angezeigt werden. Da die Zuverlässigkeit der KI begrenzt ist, sollten die KI Entscheidungen transparent gemacht werden und einfach mit den zugrunde liegenden Gesetzen und relevanten Referenzen überprüfbar sein. Weiterhin sollte eine Zusammenfassung des Ergebnisses und ein Freier Prompt möglich sein.

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Alle Redaktionen dieser Welt sitzen auf einem Datenschatz, den sie gerne maximal verwerten möchten: journalistisch geprüfte Inhalte auf Textbasis wie beispielsweise News-Artikel, Podcasts, Videobeiträge oder Social-Media-Posts. Während die Textbasis gleich bleibt, besteht die redaktionelle Arbeit oft darin, diese Inhalte ohne Qualitätsverlust in neue Formate zu überführen. Aus einem News-Artikel soll ein Social-Media-Post mit einer eigenen Text- und Bildsprache werden, ein Videomanuskript soll auch als lesbarer Artikel online erscheinen und muss entsprechend bebildert und textlich angepasst werden. Nicht zuletzt sollen vorhandene Inhalte für ansprechende Themenseiten aufbereitet und aggregiert werden.
Die Erstellung dieser Content-Formate erfolgt in der Regel auf Basis klar definierter Vorlagen (Templates), die redaktionell mit Inhalten aus journalistisch gesicherten Datenquellen befüllt werden (Text, Bild, Audio, Video, Grafik). Gemeinsam mit den Anwendungspartnern Deutsche Welle (DW) dw und dpa Deutsche Presse-Agentur arbeiten wir daran, den kompletten Workflow von der Recherche, über die Auswahl und Überarbeitung von Content (Textkürzungen, Überschriften, stilistische Anpassungen etc.) bis hin zum automatischen Befüllen mit Hilfe von GenKI-Technologien zu unterstützen.

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In vielen Sektoren der Kreativwirtschaft sowie auch im Kulturbereich besteht ein großer Bedarf für 3D Prototypen von Szenarien: Für die Planung von Bauprojekten oder baulichen Veränderungen, für Experimente mit Raumaufteilung oder neuen Flächennutzungen oder auch für die Konzeption neuer Inhalte und Experiences in Räumen sind 3D Modelle von realen oder auch (noch) nicht existierenden Räumlichkeiten von großem Nutzen. Und auch in scheinbar fremden Feldern wie dem Journalismus sind solche Prototypen nützlich: Wie der Projektpartner DW zeigte, können 3D Modelle von Räumen investigativen Journalist:innen helfen, Zeugenaussagen zu validieren, Plausibilitätsüberprüfungen durchzuführen und auch Zustände zu illustrieren, von denen es keine realen Fotos gibt, um diese der interessierten Öffentlichkeit verständlicher zu machen.
Es war seit langem schon möglich, solche 3D Prototypen mit Hilfe von Standard-Werkzeugen wie z.B. Blender umzusetzen, doch sind dazu besondere Fähigkeiten im Umgang mit diesen Werkzeugen und ein signifikanter Aufwand nötig: 3D Modellierung ist zeitaufwendig und damit teuer.
Der in diesem Projekt entwickelte Assistent soll die Erzeugung von plausiblen Prototypen vereinfachen und zugänglicher machen. Dabei sollen zusätzlich auch Artefakte generiert werden, mit denen Expert:innen später weiterarbeiten können.

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Im Projekt unterstützt DFKI die Entwicklung von KI-Anwendungen für den journalistischen Einsatz und untersucht zugleich, wie deren Qualität und Zuverlässigkeit systematisch überprüft werden können. Im Mittelpunkt stehen dabei insbesondere Validierung und Evaluation, Transparenz und Erklärbarkeit sowie die Analyse typischer Fehler und Grenzen generativer KI. Diese Arbeiten werden sowohl in eigenen Forschungsansätzen als auch gemeinsam mit den Projektpartnern in konkreten Anwendungen umgesetzt, etwa bei der automatischen Zusammenfassung journalistischer Texte und der Prüfung auf die Einhaltung journalistischer Standards.

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