«Künstliche Intelligenz ist eigentlich Maschinenintelligenz»

Mit ChatGPT ist die stille Revolution der Algorithmen laut geworden. Die Medienwissenschaftlerin Mercedes Bunz spricht über den Hype um künstliche Intelligenz, die Vermenschlichung von Chatbots, Veränderungen des Denkens und Schreibens – und darüber, weshalb Europa eine KI im Dienste der Öffentlichkeit braucht.

RESETTER: Frau Bunz, vor einigen Jahren haben Sie in Ihrem Buch Die stille Revolution beschrieben, wie Algorithmen unser Wissen, die Öffentlichkeit und die Politik verändern. Ist diese Revolution mit dem Aufkommen generativer KI laut geworden?

Mercedes Bunz: Ja, das trifft es sehr gut. An die Stelle einer stillen Revolution ist eine laute Revolution getreten. Die Medien rufen überall «KI», die gesamte Wirtschaft richtet sich danach aus, und Regierungen überlegen, wie sie diese Technologie einsetzen können. Das reicht bis zur Polizei. KI lässt sich heute nicht mehr ausblenden.

Hat Sie diese Entwicklung überrascht?

Die grundsätzliche Entwicklung nicht. Dass sich bei der maschinellen Berechnung von Bedeutung, Bildern und Sprache noch sehr viel tun würde, hat sich schon länger angekündigt. Forschende arbeiten seit Jahrzehnten daran. Bereits das erste Kapitel meines Buches Die Stille Revolution handelte damals vom automatisierten Schreiben und das war 2012. Damals wurde vor allem mit journalistischen Texten aus den Bereichen Sport und Wirtschaft experimentiert, die schon da auf Knopfdruck erzeugt werden konnten. Überraschend war für mich aber die Geschwindigkeit des jüngsten Entwicklungssprungs und die Funktionsweise der heutigen Modelle. Das hatte in dieser Form wohl kaum jemand erwartet.

Professorin Mercedes Bunz, hier im Zeughaus Teufen wäherend der Bachtage 2026 der J.S. Bach-Stiftung St.Gallen, forscht am King’s College London zu digitaler Kultur und Maschinenintelligenz. Foto: Philipp Bürkler/RESETTER

Wir sprechen von «künstlicher Intelligenz». Ist das überhaupt der richtige Begriff?

Künstliche Intelligenz suggeriert, dass die menschliche Intelligenz die eigentliche Intelligenz sei und die künstliche Intelligenz diese lediglich imitiere. Wir sollten deshalb besser von Maschinenintelligenz sprechen. Damit wäre deutlicher, dass es sich um eine eigene, von der menschlichen Intelligenz verschiedene Form der Intelligenz handelt.

«Die KI-Unternehmen haben ein Interesse an grossen Erwartungen»

Trägt bereits der Begriff «Intelligenz» zum Hype bei, weil er Erwartungen weckt, welche die Technologie gar nicht erfüllen kann?

Die KI-Unternehmen haben natürlich ein Interesse daran, dass unsere Erwartungen möglichst gross sind. Dadurch steigt ihre Bewertung am Markt. Dass ist notwendig, denn diese Firmen haben einen enormen Finanzbedarf, um ihre Systeme zu entwickeln und am Laufen zu halten.

Interessant ist auch die Reihenfolge der Entwicklung. Zuerst wurde die Bildgenerierung sehr gut. Trotzdem sprachen da nur wenige Menschen von einem Intelligenzsprung oder von existenziellen Risiken. Erst mit dem Aufkommen von Sprachmodellen wie ChatGPT begannen viele Menschen, von Intelligenz zu sprechen und sich bedroht zu fühlen.

Wir Menschen neigen dazu, Tiere oder Gegenstände zu vermenschlichen. Bei Chatbots geschieht etwas Ähnliches: Wir wissen, dass uns kein Mensch antwortet, trotzdem fühlt es sich wie ein menschliches Gespräch an. Ist das gefährlich?

Es kann vor allem für Menschen gefährlich werden, die einsam sind und sich lieber an eine KI wenden, als sich mit ihrem Umfeld und den damit verbundenen zwischenmenschlichen Schwierigkeiten auseinanderzusetzen. Selbst einige Forschende aus dem KI-Bereich stellen sich inzwischen die Frage, ob sie möglicherweise eine intelligente Person mit Bewusstsein geschaffen haben. Beim Sprachmodell Claude des Unternehmens Anthropic gibt es seit Claude Opus 4 in der Systembeschreibung sogar einen Abschnitt zum möglichen «Wohlergehen» des Modells. Dort heisst es sinngemäss: Wir wissen nicht, ob Claude eine Person ist, können es aber auch nicht vollständig ausschliessen. Das fand ich auf eine gewisse Weise amüsant.

Mit wem sprechen wir denn?

Als Nutzerin oder Nutzer muss man sich klarmachen, dass nicht nur eine einzelne Person mit diesem System spricht, sondern gleichzeitig Tausende. Oft wird für eine Anfrage nicht einmal ein einzelner Prozessor verwendet. Die Anfragen und Antworten werden zwischen verschiedenen Prozessoren und Computern hin- und hergeschickt. Das System behält eine Unterhaltung auch nicht wie ein Mensch im Gedächtnis. Stattdessen wird der bisherige Gesprächsverlauf bei jeder neuen Folgeanfrage erneut mitgeschickt. Nur dadurch kann sich die KI scheinbar an das Gespräch erinnern. Die Vorstellung, man spreche mit einer anwesenden Person, ist deshalb eine ausserordentlich wirkungsvolle Simulation.

Entsteht dieser Eindruck auch deshalb, weil viele Menschen nicht verstehen, wie die Technik funktioniert, sondern nur das Ergebnis sehen?

Ja. Der Chatbot tritt so auf, als wäre er eine Person. Dafür gibt es allerdings eine lange kulturelle Vorgeschichte. Der erste bekannte Chatbot war in den 1960er-Jahren Eliza. Auch in der Fiktion stellen wir uns Roboter seit Langem als Personen vor. Hinzu kommt, dass wir mit der KI über Prompts kommunizieren. Diese Kommunikation ist als Dialog gestaltet. Deshalb liegt es nahe, die KI als Gegenüber wahrzunehmen. Das wurde nicht allein von den Unternehmen erfunden. Es kann aber problematisch werden, wenn Menschen das Gefühl bekommen, jemand mit besonderem Wissen sage ihnen, was sie tun sollen. So können sie sich auch zu unsinnigen oder gefährlichen Handlungen verleiten lassen.

«KI verändert bereits unser Sprechen»

KI könnte damit nicht nur verändern, wie wir Texte herstellen, sondern auch, wie wir miteinander sprechen.

Auf jeden Fall. Wenn wir häufig mit einer KI kommunizieren und diese bestimmte Wörter und Formulierungen bevorzugt, verändert das bereits unsere Sprache. Ich finde das zunächst nicht besonders schlimm. Sprache hat sich schon immer durch äussere Einflüsse verändert.

Seit Langem wird beispielsweise über die Anglisierung des Deutschen diskutiert. In der Schweiz gibt es vermutlich ähnliche Debatten über den Einfluss des Hochdeutschen auf das Schweizerdeutsche. Sprache verändert sich. Man kann sie verteidigen, sich dieser Veränderungen bewusst sein oder ihnen offen begegnen. Neu ist dieses Phänomen nicht. Problematisch wird es eher, wenn sich ein Mensch zu sehr auf eine einzige KI-Persona fixiert. Dann sollte das Umfeld aufmerksam werden und sich fragen, ob die betreffende Person möglicherweise Hilfe benötigt.

Früher bezogen wir unser Wissen aus Büchern und Bibliotheken. Später lieferten Suchmaschinen wie Google verschiedene Ergebnisse, aus denen wir selbst auswählen mussten. Ein Sprachmodell präsentiert uns dagegen eine scheinbar fertige Antwort. Wie sehen Sie dieses Problem?

Ganz so einfach funktioniert es nicht. Meine Studierenden versuchen das natürlich häufig. Wer sich aber länger mit der Sprache und Argumentationsweise von KI beschäftigt, erkennt, dass die Antworten oft stark vereinfachen. Die Systeme arbeiten heute durchaus mit Quellen und können diese in ihren Antworten angeben. Sie finden jedoch möglicherweise eine einzelne Quelle und bauen darauf eine sehr weitreichende Argumentation auf. Das ist kein wissenschaftliches Arbeiten. Wenn ich eine erste Frage habe und nicht weiss, wo ich mit der Suche beginnen soll, kann KI ein guter Ausgangspunkt sein. Danach muss ich mir aber die Mühe machen, selbst weiterzuarbeiten. Um eine erste Richtung zu finden, ist KI aber sehr praktisch.

Wir müssen also nicht mehr vor einem weissen Blatt selbst einen ersten Gedanken entwickeln. Die KI liefert uns bereits einen Ausgangspunkt. Wie verändert das unsere Arbeits- und Denkweise?

Die Maschine braucht ja immer noch zuerst unseren Prompt, den Gedanken fangen wir also immer noch an. Und wir haben auch vor der Kollaboration mit KI oft mit anderen Menschen in Teams gearbeitet, diskutiert und gebrainstormt, und nicht ganz alleine das Denken begonnen. Die KI entscheidet auch nicht alles. Zudem sind die verschiedenen Systeme keineswegs homogen. Wer mehreren KIs dieselbe Frage stellt, erhält unterschiedliche Antworten, Tonfälle und Arten, Argumente zu ordnen. Häufig stellen sie Pro und Contra einander gegenüber. Aber sie sind nicht unsere einzigen Informationsquellen und dürfen es auch nicht werden. Ich kann mir allerdings vorstellen, dass der Satz «Aber die KI hat gesagt …» künftig etwas zu stark in unsere Argumentationen einfliessen wird.

«Ein schneller Überblick macht noch niemanden zum Experten»

Wo kann KI im wissenschaftlichen Bereich sinnvoll eingesetzt werden?

Ich würde keineswegs sagen, dass KI an Universitäten nicht zu gebrauchen ist. Wenn ich mich beispielsweise in ein neues Forschungsfeld einarbeite, kann sie sehr hilfreich sein. Ich beschäftige mich viel mit Computerwissenschaften, bin aber ursprünglich in Philosophie und Kunstgeschichte ausgebildet worden. Als ich begann, mich intensiver mit maschinellem Lernen auseinanderzusetzen, musste ich meine Kollegen aus der Computerwissenschaft häufig um Erklärungen bitten. Heute kann ich zunächst die KI fragen, wenn ich in einem Fachartikel einen Begriff wie «Pruning» nicht verstehe. Dabei werden Teile eines neuronalen Netzwerks entfernt. Am Ende lasse ich mir die Erklärung nochmals von einem Kollegen bestätigen. Aber ich muss ihn nicht mehr mit jeder alltäglichen Verständnisfrage belästigen. Dafür nutzen auch wir an der Universität KI. Wir lassen beispielsweise Texte korrigieren.

Nicht alle benutzen sie für Korrekturen, sondern fürs Schreiben.

Ja, viele Wissenschaftler:innen verwenden sie möglicherweise sogar zu häufig. Es gibt eine enorme Schwemme wissenschaftlicher Texte. Wir werden der Menge der Veröffentlichungen kaum noch Herr, weil Texte heute so schnell produziert werden können. Gleichzeitig können wir häufig noch nicht eindeutig erkennen, ob ein Text mit KI geschrieben wurde.

Könnte dadurch eine neue Wissenskluft entstehen?

Unterschiedliche Wissensklassen gab es schon immer. Es gab stets Fachleute und Menschen, die auf einem Gebiet keine Fachleute waren. Die grössere Gefahr besteht darin, dass Menschen zu schnell glauben, sie seien bereits Experten, nur weil eine KI ihnen einige Fachbegriffe genannt hat. Als Gesellschaft müssen wir lernen, dass ein schneller Überblick noch keine Expertise erzeugt. Grundwissen und eine erste Übersicht über ein Thema lassen sich mithilfe von KI rasch erarbeiten. Sobald es aber in die Tiefe geht, müssen wir weiterhin nach alter Schule arbeiten, unterschiedliche Texte lesen, Zusammenhänge prüfen und uns das Wissen selbst erarbeiten.

Wie gehen Sie damit um, wenn Studierende KI für ihre Arbeiten verwenden?

Mir ist es im Grunde egal, ob ein Text mithilfe einer KI geschrieben wurde, solange er interessant und gut geschrieben ist. Wenn die Argumentation nicht klug ist, ist der Text nicht gut – unabhängig davon, wer oder was ihn geschrieben hat. Eine KI kann ein Argument auf einem soliden mittleren bis guten Niveau formulieren. Wirklich aufregend ist das aber selten. Am meisten begeistert mich eine Arbeit, in der jemand einen neuen Blickwinkel entwickelt oder Dinge auf überraschende Weise zusammenführt. Das kann KI bislang nicht besonders gut. Sie kann vorhandenes Wissen wiedergeben – manchmal präzise, manchmal ungenau.

Hat das Auswirkungen auf die Bewertung von Arbeiten?

Ja, wir bewerten Arbeiten heute auch anders als früher. Faktische Fehler werden beispielsweise strenger beurteilt. Früher dachte man vielleicht: Das ist eine Studentin oder ein Student im ersten Semester, da müssen noch nicht alle Fakten stimmen. Heute denkt man eher: Da wurde möglicherweise KI verwendet. Eine erfundene Literaturangabe oder ein nicht existierender Artikel führt deshalb sofort zu einem Notenabzug. Das wissen die Studierenden.

Letztendlich ist also nur der Mensch in der Lage, neue Dinge und Ideen zu entwickeln?

Die Frage ist immer, was wir überhaupt als neu bezeichnen. KI kann nur Dinge miteinander kombinieren, die bereits vorhanden sind. Aber die Zahl der möglichen Kombinationen ist praktisch endlos. Darunter können auch Verbindungen sein, die zuvor noch nie hergestellt wurden. Rein rechnerisch könnte man deshalb durchaus sagen, dass KI etwas Neues schaffen kann. Neues entsteht schliesslich immer auch dadurch, dass es an Bestehendes anknüpft. Mir geht es deshalb nicht darum zu sagen, dass die KI uns nicht mehr brauche. Entscheidend ist die Frage, wie wir besser mit ihr zusammenarbeiten können.

Das heisst?

Wo müssen wir genauer hinsehen? Welche Arbeit kann sie uns abnehmen? Und welche Arbeit wollen wir bewusst selbst erledigen? Wir möchten schliesslich nicht zu Menschen werden, die nur noch KI-Texte daraufhin überprüfen, ob irgendwo ein Fehler oder eine Halluzination enthalten ist. Viele von uns schreiben auch deshalb selbst, weil uns das Schreiben Freude bereitet und eine Form der Gedankenfindung ist.

«Jede kleine Kultur braucht ihre eigenen Daten»

Welchen Einfluss hat KI darauf, was von unserer Kultur künftigen Generationen in Erinnerung bleibt?

Wahrscheinlich einen grösseren, als uns lieb sein kann. Wir befinden uns in einem Widerspruch: Einerseits wollen wir häufig nicht, dass KI-Unternehmen unsere Daten für das Training ihrer Modelle verwenden. Andererseits wollen wir in diesen Modellen vorkommen und wünschen uns, dass sie auf unsere Arbeit hinweisen. Beides gleichzeitig ist schwierig. Ich finde es bedauerlich, dass wir es in den vergangenen Jahrzehnten verpasst haben, die Digitalisierung kultureller Daten als gesellschaftlich wertvolle Aufgabe zu verstehen. Digitale Daten sind nicht nur etwas, das Unternehmen sammeln sollten, um besseres Marketing zu betreiben. Auch Kulturinstitutionen sollten sie bewahren, weil unsere Zukunft digital sein wird. Ähnliches gilt für soziale Institutionen und medizinische Daten. Daten können der medizinischen Forschung dienen oder dabei helfen, gesellschaftliche Entwicklungen, den Elektrizitätsverbrauch oder die Wasserknappheit besser zu verstehen. Wir haben es weitgehend Google und anderen Unternehmen überlassen, Bücher einzuscannen. Die Firmen erhielten zunächst das Recht, diese Daten zu nutzen, während die Bibliotheken später ebenfalls darauf zugreifen durften. Im Grunde haben wir dadurch viel aus der Hand gegeben. Heute erkennen Regierungen zwar allmählich, wie wichtig Daten sind. Aber jede kleinere Kultur benötigt eigene Daten, damit sie in der digitalen Zukunft sichtbar bleibt. Dass dies nicht ausreichend geschieht, bereitet mir Sorgen.

Damit bestimmen derzeit vor allem einige grosse US-Unternehmen, was von unserer Kultur bewahrt und erinnert wird.

Ja. Es gibt Datenkraken, die unter kommerziellen Gesichtspunkten arbeiten. Dass amerikanische Unternehmen dabei führend sind, zeigt sich auch an den vielen Rechenzentren, die sie in anderen Ländern errichten. In Grossbritannien wurden die meisten Rechenzentren zunächst von amerikanischen Unternehmen gebaut. Erst spät ist der Regierung bewusst geworden, dass diese Abhängigkeit möglicherweise problematisch ist. Europa hat die Entwicklung lange Zeit privaten US-Unternehmen überlassen. Wir haben amerikanische soziale Netzwerke selbstverständlich genutzt, ohne uns ausreichend zu fragen, ob es auch europäische Alternativen geben sollte. Man dachte, man müsse die amerikanischen Unternehmen nur ins Land holen, um wirtschaftlich automatisch an der Entwicklung beteiligt zu sein.

Die KI-Welt ist stark englischsprachig und US-amerikanisch geprägt. Die SRG möchte ihre Archive deshalb in ein eigenes Schweizer KI-System einbringen. So könnten auch Schweizerdeutsch, Rätoromanisch und der gesellschaftliche und politische Kontext der Schweiz stärker berücksichtigt werden.

Das ist eine ausgezeichnete Idee. Genau solche Projekte sind sinnvoll und produktiv. Ich bin in Deutschland geboren und habe dort lange gelebt und gearbeitet. 2009 bin ich nach Grossbritannien gezogen. Bei meiner Arbeit in der Schweiz ist mir immer wieder aufgefallen, dass hier ein anderes und häufig offeneres Verhältnis zu Technologie besteht. Die Deutschen haben gerade gegenüber digitaler Technologie ein eher feindliches Verhältnis. Sie sind sehr gut bei Technologien, die man wiederholt testen kann, etwa beim Auto. Mit der Versionierung von digitaler Technologie tut man sich dagegen schwerer. Die ETH Zürich hat dagegen auch in den Bereichen Digitalisierung und KI hervorragende Forschungsarbeit geleistet.

Eine KI im Dienst der Öffentlichkeit

Sie beschäftigen sich mit dem Konzept einer «Public AI». Was verstehen Sie darunter?

Das wäre eine künstliche Intelligenz, die der Gemeinschaft gehört. Sie gehört keinem Unternehmen und folgt nicht in erster Linie Kapitalinteressen. Sie wird als Gegenpol zu kommerziellen Systemen entwickelt. Sprachmodelle sollten nicht ausschliesslich von einigen grossen amerikanischen Unternehmen kontrolliert werden. Wir benötigen Systeme in öffentlicher Hand – vergleichbar mit öffentlich-rechtlichen Medien, nur im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Wie weit ist diese Entwicklung in Europa momentan?

Sie entwickelt sich recht gut. Die Schweiz ist dabei weit vorne. Auch Schweden und Dänemark investieren in entsprechende Projekte, sowie Spanien mit ALIA. Eine ganze Reihe europäischer Länder arbeitet daran. Eine Zeit lang herrschte die Vorstellung vor, ein Modell müsse immer grösser werden: mehr Daten, mehr Parameter und mehr Rechenleistung. Davon ist man inzwischen etwas abgekommen. In Zukunft könnte es häufiger kleinere und spezialisierte Modelle geben. Diese lassen sich auch von kleineren Staaten entwickeln und betreiben. Sie müssen nicht in jeder Hinsicht mit den riesigen kommerziellen Modellen konkurrieren.

«Künstliche Intelligenz ist eine Mustererkennungstechnologie»

Neue Technologien können auch von autoritären Regierungen und politischen Bewegungen zur Kontrolle von Menschen eingesetzt werden. Wie gross ist dieses Risiko bei KI?

Wir stellen uns häufig vor, man könne Sprachmodelle relativ einfach ideologisch ausrichten. In der Praxis hat sich das als schwieriger erwiesen. Elon Musk hat das mit seinem System Grok versucht. Wenn man bestimmte Schutzmechanismen ausschaltet und das Modell dazu bringt, extreme Ansichten zu unterstützen, beginnt das System schnell, auf eine gewisse Weise verrückt zu spielen und funktioniert nicht mehr richtig. Sprache lässt sich nicht so einfach nach dem Schema «Sprache gleich Ideologie» manipulieren. Trotzdem kann KI selbstverständlich zu schrecklichen Dingen führen. Sie ist eine Mustererkennungstechnologie. Wenn man bestimmte Muster beziehungsweise Gruppen von Menschen erkennen, ausgrenzen und schlechter behandeln möchte, eignet sie sich als allgemeine Technologie sehr gut dafür.

«Der menschliche Faktor wird im Journalismus wichtiger»

Die drei Illustrationen entstanden mit ChatGPT – frei assoziiert und halluziniert auf Grundlage der Inhalte des Interviews.

Lassen Sie uns über den Journalismus sprechen. Sie haben unter anderem für den britischen Guardian gearbeitet. Wie stehen grosse Medienhäuser zur KI?

Das hängt davon ab, wen man fragt. Viele Journalist:innen sehen die Entwicklung kritisch. Sie befürchten teilweise zu Recht, dass KI ihnen Arbeit wegnehmen könnte. In der Führungsetage der Verlage denkt man höchstwahrscheinlich eben genau darüber nach, wie sich mit KI Geld sparen lässt. Im Journalismus ist teilweise gut erkennbar, welche Arbeiten KI übernehmen kann. Sehr einfache, kurze Texte mit einer zentralen Meldung kann sie bereits gut verfassen. Das betrifft beispielsweise Börsen-, Geschäfts- oder Sportmeldungen, die wenig zusätzliche Einordnung enthalten.

Der Journalismus könnte sich deshalb stärker auf Tätigkeiten verlagern, für die persönliche Kontakte entscheidend sind. Wer verfügt über gute Quellen? Wer erhält ein aussagekräftiges Zitat? Eine KI kann nicht auf ihr persönliches Netzwerk zurückgreifen und jemanden anrufen, den sie gut kennt oder der ihr ein Gespräch versprochen hat. An dieser Stelle wird der menschliche Faktor wieder wichtiger. KI ist zugleich sehr gut bei der Rechtschreibkorrektur. Auch bei der Recherche und Beobachtung bestimmter Entwicklungen kann sie nützlich sein. Sie kann grosse Mengen von Texten in kurzer Zeit durchsuchen. Als erster Ansatz ist das durchaus praktisch.

Gerade bei aktuellen Ereignissen und in der Liveberichterstattung kann KI wohl nicht mit dem Journalismus konkurrieren.

Die Systeme sind heute nicht mehr ausschliesslich auf dem Stand ihrer Trainingsdaten. Wenn wir nach aktuellen Entwicklungen oder kürzlich erschienenen Forschungsarbeiten fragen, können viele Systeme das Internet durchsuchen. Wir sprechen also nicht mehr nur mit einem einzelnen, abgeschlossenen Modell. Im Hintergrund arbeiten verschiedene Systeme zusammen. Eines sucht Informationen im Netz, ein anderes verarbeitet sie, und daraus wird schliesslich die Antwort erzeugt.

Medienunternehmen befürchten, dass die Menschen ihre Websites künftig gar nicht mehr besuchen, sondern Nachrichten direkt über Chatbots konsumieren. Was bedeutet das für die Vielfalt der Öffentlichkeit?

Diese Entwicklung hat schon vor der generativen KI begonnen. Wir beide gehören bereits zu einer älteren Generation. Viele jüngere Menschen rufen schon heute keine bestimmten Nachrichtenplattformen mehr auf, sondern erhalten ihre Nachrichten über TikTok oder andere soziale Medien. Die Medienunternehmen bereiten ihre Inhalte deshalb für diese Plattformen neu auf. Das gesamte System hat sich in den vergangenen zehn oder fünfzehn Jahren stark verschoben. Ich denke, dass die Gesellschaft auch mit der nächsten Veränderung umgehen wird. Das menschliche Bedürfnis nach Nachrichten ist tief verankert. Ohne Nachrichtenorganisationen werden wir deshalb nicht auskommen. Wie sich diese künftig finanzieren, ist eine andere Frage. Finanzierungsmodelle haben sich über die Jahrhunderte immer wieder verändert. Vielleicht bezahlen künftig KI-Unternehmen dafür, dass sie journalistische Inhalte in ihre Systeme einspeisen dürfen. Das wird sich zeigen.

«Technologiejournalismus sollte so wichtig sein wie Politikjournalismus»

Trägt der Journalismus selbst zum Hype um künstliche Intelligenz bei?

Ja. Die Berichterstattung neigt dazu, KI als Monster darzustellen, das möglicherweise das Ende der Menschheit herbeiführt. Dadurch erhalten viele Menschen kein fundiertes Wissen über KI, sondern lesen vor allem die zugespitzten Geschichten des Hypes.

Wäre es nicht auch eine Aufgabe des Journalismus, Wissen über neue Technologien zu vermitteln?

Auf jeden Fall. Technologien sind zu einem zentralen Bestandteil unserer Gesellschaft geworden. Deshalb sollte der Journalismus heute eigentlich ebenso ausführlich über Technologie berichten wie über Politik. Politik dominiert die Berichterstattung weiterhin. Technologie und auch der Klimawandel werden dagegen häufig noch als Nischenthemen behandelt. Angesichts ihrer gesellschaftlichen Bedeutung müsste sich das ändern.