Künstliche Intelligenz in den Medien - Inhaltsverzeichnis:
- Wie wird künstliche Intelligenz in den Medien eingesetzt?
- Künstliche Intelligenz in den Medien – Spotify
- Wie Netflix KI einsetzt
- Die New York Times – dafür oder dagegen?
- Automatisierung redaktioneller Prozesse mit künstlicher Intelligenz in den Medien
- KI-gestützte Personalisierung von Medieninhalten
- Einsatz von künstlicher Intelligenz in den Medien - Video- und Audioproduktion
- Künstliche Intelligenz in den Medien im Kampf gegen Fake News
- Künstliche Intelligenz in den Medien - Zusammenfassung
Wie wird künstliche Intelligenz in den Medien eingesetzt?
Künstliche Intelligenz dringt immer tiefer in die Strukturen von Redaktionsteams, Produktionsstudios und Streaming-Plattformen ein. KI verändert, wie Inhalte erstellt, verteilt und personalisiert werden, indem sie Materialien und deren Präsentation an die individuellen Vorlieben des Publikums anpasst. Diese Technologie erleichtert die redaktionelle Arbeit und revolutioniert die Interaktionen mit Zuschauern und Zuhörern, indem sie ihnen einzigartige Erlebnisse bietet. Von der Inhaltserstellung bis zur Datenanalyse gewinnt künstliche Intelligenz in den Medien als Werkzeug an Bedeutung, das sowohl kleinen als auch großen Medienunternehmen hilft, reichhaltige, ansprechende und glaubwürdige Inhalte bereitzustellen. Lassen Sie uns näher betrachten, wie Branchenriesen KI nutzen.
Künstliche Intelligenz in den Medien: Spotify
Im Jahr 2023 führte Spotify viele Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz ein. Eine davon ist DJ AI, die personalisierte Musikempfehlungen für Nutzer bereitstellt. DJ AI nutzt:
- GPT – ein großes Sprachmodell zur Textgenerierung, bereitgestellt von OpenAI, den Machern von ChatGPT,
- die Personalisierungstechnologie von Spotify,
- die KI-Sprachplattform von Sonantic.
DJ AI kann Nutzern eine personalisierte Liste von Songs zusammen mit Kommentaren zu Künstlern und Titeln, die ihnen gefallen könnten, bereitstellen. DJ AI lernt ständig und aktualisiert seine Empfehlungen basierend auf dem Feedback der Nutzer.
Eine weitere KI-basierte Lösung sind hyper-personalisierte Empfehlungen, bei denen Audioinhalte den Nutzern basierend auf ihren Musikvorlieben empfohlen werden. Spotify verwendet KI-Modelle, um Musik und Podcasts zu empfehlen, um die Nutzerzufriedenheit zu verbessern.
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Quelle: Spotify (https://engineering.atspotify.com/2023/06/experimenting-with-machine-learning-to-target-in-app-messaging/)
Spotify testet auch maschinelle Lernmodelle, um zu entscheiden, welchen Nutzern Nachrichten in der mobilen App angezeigt werden. Laut den Ergebnissen eines A/B-Experiments, das im Spotify Engineering Blog beschrieben wird, verbesserte eine solche personalisierte Zielgruppenansprache die Bindungsrate erheblich, also wie lange Nutzer beim Streamingdienst blieben.
Spotify betont jedoch, dass es sehr vorsichtig und selektiv bei der Auswahl der Empfänger solcher Nachrichten sein muss, um das Hörerlebnis ihrer Lieblingsmusik nicht zu stören, während die maschinellen Lernalgorithmen ständig verbessert werden, um die Absichten und Vorlieben der Zuhörer bestmöglich zu verstehen.
Wie Netflix KI nutzt
Netflix ist untrennbar mit fortschrittlichen Systemen der künstlichen Intelligenz verbunden, die zur Personalisierung von Angeboten und zur Verbesserung der Streaming-Qualität eingesetzt werden. Spezielle Algorithmen empfehlen Filme und Shows, die am besten zu den Vorlieben der Nutzer passen, basierend auf deren früheren Aktivitäten.
Netflix verwendet maschinelle Lernalgorithmen, um die Videoqualität zu optimieren. Diese Algorithmen analysieren die Internetverbindung, das Gerät und die Videoeinstellungen eines Nutzers und passen dann die Videoqualität an, um das beste Seherlebnis zu bieten. Netflix nutzt auch maschinelle Lernmodelle, um zukünftige Verkehrsanforderungen vorherzusagen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, die Serverleistung auch während der Spitzenzeiten zu optimieren. KI ermöglicht auch die Erstellung personalisierter Trailer und Grafiken, um das Ansehen bestimmter Produktionen zu fördern.
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Quelle: Netflix (https://about.netflix.com/en/news/netflix-2023-upfront-building-a-forever-business)
Künstliche Intelligenz in den Medien wird auch von Netflix für:
KI wird auch in der Produktion von Video- und Audioinhalten eingesetzt, um bei der Bearbeitung und Nachbearbeitung zu helfen. Netflix verwendet KI, um Clips für das sogenannte Mega Asset auszuwählen, das dann zur Erstellung personalisierter Dynamic Sizzles verwendet wird. Dies hilft, effizient mehrere personalisierte Videokombinationen zu generieren und dabei bis zu 70 % an Zeit und Kosten zu sparen (laut Netflix TechBlog).
Interessanterweise hat James Earl Jones Netflix die Rechte an seinen Sprachaufnahmen eingeräumt, sodass KI seine Stimme als Darth Vader replizieren kann.
Künstliche Intelligenz in den Medien wird auch von Netflix für:
- automatische Untertitelübersetzung – Netflix verwendet ML-Algorithmen zur automatischen Übersetzung von Untertiteln in mehrere Sprachen. Diese Algorithmen analysieren die Untertitel und nutzen neuronale Netzwerke, um sie in andere Sprachen zu übersetzen,
- Personalisierung der Benutzeroberfläche – künstliche Intelligenz analysiert das Nutzerverhalten, wie die Auswahl der angesehenen Filme und TV-Sendungen, und passt dann die Benutzeroberfläche an, um die besten Seherlebnisse zu bieten,
- automatische Beschreibungsgenerierung – künstliche Intelligenz in den Medien liest den Inhalt von Filmen und TV-Sendungen und generiert dann Beschreibungen, um den Nutzern zu helfen, zu entscheiden, was sie sehen möchten.
The New York Times — für oder gegen KI?
Eine einflussreiche Tageszeitung, die New York Times, testet den Einsatz von maschinellen Lernalgorithmen zur Personalisierung von Inhalten. Zum Beispiel bietet die NYT Cooking-Plattform den Nutzern personalisierte Rezeptempfehlungen basierend auf ihren früheren Entscheidungen und Aktivitäten auf der Seite.
Allerdings bewerten laut einer Umfrage nur 22 % der amerikanischen Erwachsenen die Qualität und Glaubwürdigkeit von automatisch generierten Artikeln durch künstliche Intelligenz als gut. Die New York Times muss daher solche Lösungen sehr sorgfältig und ethisch umsetzen, um das Vertrauen ihrer Leser nicht auf Kosten fragwürdiger geschäftlicher Vorteile zu verlieren.
Vor kurzem hat die New York Times sogar eine Klage gegen Open AI, die Schöpfer von ChatGPT, und deren Unternehmenssponsor Microsoft eingereicht, in der sie ihnen vorwerfen, die Inhalte der Zeitung illegal zur Schulung von KI-Modellen ohne entsprechende Lizenzvereinbarungen verwendet zu haben.
Laut der Klage haben die beiden Unternehmen angeblich auf diese Weise unfaire finanzielle Vorteile erlangt. Die New York Times schätzt, dass bis zu 66 Millionen Artikel von ihren Websites ohne die Erlaubnis oder Entschädigung des Verlags zur Schulung von ChatGPT verwendet wurden. Ein Rechtsstreit über die Regeln zur Nutzung fremder Inhalte bei der Entwicklung kommerzieller Anwendungen künstlicher Intelligenz ist somit im Gange.
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Quelle: Reuters (https://www.reuters.com/legal/transactional/ny-times-sues-openai-microsoft-infringing-copyrighted-work-2023-12-27/)
Automatisierung redaktioneller Prozesse mit künstlicher Intelligenz in den Medien
Künstliche Intelligenz ist nicht nur das Gebiet der Mediengiganten. Auch in kleineren Unternehmen und Redaktionen kann KI eine Reihe von Routineaufgaben von Medienmitarbeitern übernehmen, die zeitaufwendig, aber einfach und repetitiv sind:
- E-Mails versenden,
- Materialien empfangen,
- Inhalte veröffentlichen oder sogar
- einfache Nachrichten schreiben, die vollständig mit künstlicher Intelligenz automatisiert werden können.
Zum Beispiel kann Bertie, ein CMS, das von Forbes erstellt wurde, eigenständig Daten aus den Finanzberichten von Unternehmen verarbeiten und Artikel mit wichtigen Fakten und Zahlen basierend auf den Daten schreiben.
Allerdings sind laut einer Umfrage, die von Forbes veröffentlicht wurde, bis zu 76 % der amerikanischen Erwachsenen besorgt über die potenzielle Fehlinformation, die durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in den Medien verursacht werden könnte. Die Menschen befürchten, dass intelligente Maschinen zu einem Zusammenbruch der journalistischen Standards führen werden. Automatisch generierte Inhalte könnten Fehler enthalten, unbestätigte Fakten verbreiten oder manipuliert werden. Deshalb sind viele Menschen skeptisch gegenüber einer übermäßigen Abhängigkeit von KI durch Redakteure.
KI-unterstützte Personalisierung von Medieninhalten
Eine weitere Anwendung von künstlicher Intelligenz in den Medien ist die Personalisierung von Inhalten für individuelle Nutzerpräferenzen und Interessen. Dies beinhaltet die Analyse der Aktivitäten von Zuschauern auf Medienseiten und die anschließende Auswahl personalisierter Empfehlungen für jeden von ihnen.
Spotify verfolgt beispielsweise die Hörhistorie und Songvorlieben und bietet spezifischen Nutzern maßgeschneiderte Playlists und neue Musikentdeckungsfunktionen an. Ähnlich analysiert Netflix die Filmwahl seiner Abonnenten und liefert personalisierte Empfehlungen, Trailer und In-App-Grafiken.
Personalisierte Empfehlungen sind der effektivste Weg, um neue Filme, Serien oder Programme zu entdecken. Durch den Einsatz von KI auf diese Weise können Medienunternehmen das Engagement und die Loyalität des Publikums erheblich steigern.
Eine weitere Anwendung von künstlicher Intelligenz in den Medien ist das intelligente Targeting von Werbung. Algorithmen analysieren das Nutzerverhalten, um Werbebotschaften auf spezifische Zielgruppen zuzuschneiden. Dies erhöht die Effektivität von Kampagnen und damit deren Rentabilität. Zum Beispiel ist das Empfehlungssystem von Netflix verantwortlich für unerwartete Hits wie “La Casa de Papel” – die Produktion zielte auf Zuschauer ab, die an Thrillern interessiert sind.
Einsatz von künstlicher Intelligenz in den Medien – Video- und Audioproduktion
Künstliche Intelligenz wird auch bei der Erstellung von multimedialen Inhalten eingesetzt. Neue KI-Modelle, bekannt als generative KI-Modelle, können eigenständig Bilder, Texte und sogar Audiospuren basierend auf natürlichen Sprachbeschreibungen generieren. Solche Systeme können automatisch Grafiken prototypisieren, Film-Skripte vorschlagen, Handlungszusammenfassungen schreiben oder Dialoge von Charakteren generieren.
Spezialisierte KI-Modelle können auch spezifische Stimmen berühmter Schauspieler imitieren und so einen vollständig synthetisierten Soundtrack erstellen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für das Synchronisieren von Videospielen oder Animationsfilmen, ohne teure Schauspieler zu benötigen. Künstliche Intelligenz verbessert die Produktion von Video- und Audioinhalten und schafft völlig neue Unterhaltungsformate.
Künstliche Intelligenz in den Medien im Kampf gegen Fake News
Künstliche Intelligenz kann Inhalte analysieren, um Fake News und Desinformation zu identifizieren. Algorithmen erkennen typische Merkmale von Fake News, wie das Fehlen von Quellen, emotionale Sprache oder Manipulation. KI-Tools überprüfen Fakten und weisen auf fragwürdige Teile von Texten hin. Diese Art der Überwachung kann Medienorganisationen helfen, die Glaubwürdigkeit ihrer Botschaften zu verbessern und das Vertrauen ihrer Zielgruppen zu gewinnen.
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Künstliche Intelligenz in den Medien – Zusammenfassung
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass künstliche Intelligenz die Medien- und Unterhaltungsindustrie tiefgreifend verändert. Maschinelle Lernalgorithmen automatisieren die Arbeit von Journalisten, personalisieren Inhalte, optimieren die Medienproduktion und helfen, Werbung gezielt auszurichten. Durch die Analyse des Nutzerverhaltens sagen KI-Modelle auch zukünftige Trends im Medienkonsum voraus und gestalten sie kontrolliert.
Unternehmen wie Netflix, Spotify und die New York Times experimentieren mit verschiedenen Anwendungen künstlicher Intelligenz. Allerdings entstehen weiterhin Kontroversen über die Transparenz algorithmischer Abläufe und den Respekt vor den Rechten der Inhaltsanbieter, die zur Schulung von KI-Modellen verwendet werden. Daher wird die weitere Entwicklung dieser Technologie in der Medienbranche einen klugen, ethischen und verantwortungsvollen Ansatz erfordern.
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Robert Whitney
JavaScript-Experte und Dozent, der IT-Abteilungen schult. Sein Hauptziel ist es, die Produktivität des Teams zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man effektiv beim Programmieren zusammenarbeitet.
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