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Prompt-Tipp: Crossmediales Arbeiten mit KI

29. April 2024

In meinem Austausch mit Redakteurinnen und Redakteuren in deutschen Medienhäusern bekomme ich immer wieder dieselbe Frage gestellt: Kann KI beim crossmedialen Arbeiten helfen? Also zum Beispiel bei der Umwandlung eines Artikels in ein Videoskript. Die Antwort lautet: Ja! Dafür benötigt es lediglich etwas Training und Informationen, mit denen die KI gefüttert wird.


Folgende Elemente benötigt die KI:

  • Einen gut formulierten einleitenden Prompt
  • Beispiele für Skriptstrukturen
  • Zusatzinformationen oder Beispiele für den Ton des Textes


Ein gut formulierter einleitender Prompt

Wie immer ist es wichtig, die KI zu Beginn auf ihre Aufgabe einzustimmen. Das gelingt am besten mit einem perfekt formulierten Prompt. Wie dieser in seiner Struktur aussehen sollte, erläutere ich hier.


Ich gebe der KI eine Persona, eine Aufgabe, wichtige Kriterien, Informationen zur Form und gegebenenfalls Beispiele. Nehmen wir an, ich möchte einen Artikel in ein Skript für ein Social-Media-Video, in diesem Fall für TikTok, umwandeln, dann wähle ich folgenden Prompt:


"Du bist Journalistin bzw. Journalist bei einem Nachrichtenmedium und arbeitest crossmedial. Das bedeutet, du erstellst journalistische Online-Artikel, aber auch Videos für Social Media und politische Podcasts.


Ich gebe dir nun einen Nachrichtenartikel, adaptiere diesen anschließend in ein Skript für ein TikTok-Video.


Der Ton des TikTok-Videos soll locker, aber dennoch professionell sein. Die Zielgruppe des Videos sind junge Menschen zwischen 14 und 24 Jahren. Die Themen sollten so erklärt werden, dass sie auch Personen verstehen, die noch nie davon gehört haben.


Nutze zur Erstellung des TikTok-Skripts folgende allgemeine Skriptstruktur: …"


Beispiele für Skriptstrukturen

Am Ende des Prompts füge ich nun in Textform die allgemeine Skriptstruktur ein, die mein Unternehmen bzw. mein Team verwendet. Das könnte dann so aussehen:


CUT 1

[Audio]

"__________."


[Aktion]

Was macht die Moderatorin bzw. der Moderator?


[Text im Bild]

"_______."


CUT 2

[Audio]

"__________."


[Aktion]

Was macht die Moderatorin bzw. der Moderator?


[Text im Bild]

"_______."


Zusatzinfos oder Beispiele für den Ton des Textes

Die Ergebnisse werden besser, je mehr die KI von uns trainiert wird. Es ist daher ratsam, beispielhafte Skripte von vergangenen Videos beizufügen. In der kostenlosen Version von ChatGPT geht das als reine Textkopie, in der Plusversion kannst du auch direkt Word- oder PDF-Dateien hochladen.


Achtung: Bitte überprüfe, ob die Richtlinien deines Unternehmens das Hochladen solcher Informationen in die KI erlauben.


So kann die KI auch lernen, wie der Ton bzw. die Ansprache des Textes im Video sein sollte. In diesem Fall solltest du an den Prompt noch diesen Hinweis anhängen:


"Ich habe am Ende Beispiele für Skripte angefügt. Analysiere diese, um Struktur und Ton des Textes zu imitieren."


Wichtig ist hierbei das Training. Am Anfang sind die Ergebnisse vielleicht noch nicht zu 100 Prozent zufriedenstellend. Bleib einfach für diese Aufgabe in Zukunft immer im gleichen Chatfenster der KI, so lernt das System dauerhaft weiter.


Das kannst du mit jeder Textform umsetzen, solange der Prompt gut formuliert ist, die Skriptstruktur vorgegeben wird und Beispiele angehängt sind. So kannst du auch von Video zu Podcast und sogar wieder zurück zu Artikeln arbeiten.


Ich habe den Test gemacht. Die ersten Ergebnisse sind schon recht gut. Beachte, dass hier natürlich das längerfristige Training fehlt.

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Prompt-Tipp: Foto-Exkurs: Seed bei der Bilderstellung

von Patrick Große • 5. Juli 2024
Heute möchte ich nochmal einen Exkurs in den Bereich der Bilderstellung wagen. Ein Bereich, der natürlich mit Vorsicht zu genießen ist, vor allem im Journalismus. Die Nutzung von KI-Bildern ist irreführend und sollte nur mit entsprechendem Transparenzhinweis in Medien genutzt werden. Auf der anderen Seite steht die Diskussion, ob KI-Kunst wirklich Kunst ist. Dennoch gibt es viele, die sich zuhause privat mit der Erstellung von KI-Bildern befassen. Das ist mittlerweile mit zahlreichen Tools möglich: Midjourney, ChatGPT-Plus oder der erweiterten Version von Copilot, die viele Medienunternehmen inzwischen nutzen. Wie ein perfekter Prompt zur Bilderstellung aussieht, haben vor uns vor einiger Zeit bereits angeschaut. Doch wer mit KI-Bildern bereits experimentiert hat, wird merken, ein und derselbe Prompt produzieren über die Zeit andere Ergebnisse. Der Stil eines Bildes lässt sich über einfaches Prompten kaum halten. Hier kommt der sogenannte Seed (dt. Samen) in Spiel. Jedes von KI erstellte Bild kommt nämlich einen Seed, also eine einzigartige Nummer, mit dem das System das Bild erkennt. Durch die Nennung des Seeds können auch weitere Bilder in der Zukunft wieder im gleichen Stil erstellt werden. Mein Beispiel-Prompt: “Du bist Zeichner für Kinderbücher. Bitte erstelle ein Bild von einem Hasen, der gemeinsam mit einem Bär, einer Eule und einer Schnecke im Wald wohnt. Das Bild sollte eine ansprechende Zeichnung sein, die in einem Buch für Kinder von 2-5 Jahren erscheint.” Das Ergebnis: 

Background: Medien melden Plagiatsverdacht bei Perplexity

von Patrick Große • 5. Juli 2024
In der Welt der Künstlichen Intelligenz gibt es derzeit heiße Diskussionen über die Grenze zwischen fairer Nutzung und Plagiat. Im Mittelpunkt steht Perplexity AI, ein Startup, das eine Suchmaschine mit einem Sprachmodell kombiniert, um detaillierte Antworten zu liefern. Anders als andere KI-Modelle trainiert Perplexity keine eigenen, sondern nutzt bestehende Modelle und sammelt Informationen aus dem Internet. Vorwürfe gegen Perplexity AI Im Juni 2023 wurde Perplexity vorgeworfen, unethisch zu handeln. Das Medium Forbes beschuldigte das Startup, einen seiner Artikel plagiiert zu haben, und Wired warf Perplexity vor, seine Website und andere unerlaubt zu scrapen. Diese Vorwürfe werfen ein Schlaglicht auf die komplexen rechtlichen und ethischen Fragen, die mit der Nutzung von KI im Journalismus verbunden sind. Das Problem mit dem Web-Scraping Wired berichtete, dass Perplexity das Robots Exclusion Protocol ignorierte, das Websites davor schützen soll, von Web-Crawlern durchforstet zu werden. Eine Untersuchung ergab, dass eine mit Perplexity verbundene IP-Adresse Inhalte von Websites sammelte, die für Bots gesperrt sind. Web-Scraping bedeutet, dass automatisierte Software das Internet durchforstet, um Informationen zu sammeln. Suchmaschinen wie Google tun dies, um Webseiten in Suchergebnissen anzuzeigen. Aber viele Verlage wollen nicht, dass ihre Inhalte für den Aufbau von KI-Datensätzen genutzt werden. Plagiat oder faire Nutzung? Wired und Forbes beschuldigten Perplexity auch des Plagiats. Wired stellte fest, dass der Perplexity-Chatbot einen ihrer Artikel fast wortwörtlich zusammenfasste. Forbes berichtete Ähnliches und kritisierte, dass Perplexity Inhalte von verschiedenen Nachrichtenquellen nutzte, ohne diese ausreichend zu kennzeichnen. Perplexity vergleicht seine Zusammenfassungen mit journalistischer Praxis, bei der Fakten aus verschiedenen Quellen genutzt werden. Zukunftsaussichten und Lösungen KI-Unternehmen wie OpenAI haben Vereinbarungen mit Nachrichtenverlagen getroffen, um deren Inhalte nutzen zu dürfen. Diese Abkommen ermöglichen den Verlagen, von der KI-generierten Nutzung ihrer Inhalte zu profitieren. Perplexity plant nun ähnliche Abkommen und möchte Verlagen durch Werbeeinnahmen einen Anteil zukommen lassen. Perplexity-CEO Aravind Srinivas erklärte, dass das Unternehmen die Quellen in Zukunft prominenter zitieren werde. Allerdings gebe es technische Herausforderungen, da KI-Modelle wie ChatGPT und Perplexity manchmal fehlerhafte oder erfundene Links generieren, was die Zuverlässigkeit der Zitate beeinträchtigen kann.

Prompt-Tipp: KI am Limit: Analyse vieler Dokumente

von Patrick Große • 20. Juni 2024
Der heutige "Prompt-Tipp" ist ein Erfahrungsbericht über meine Arbeit mit Künstlicher Intelligenz, der zur Abwechslung einmal keinen spezifischen Prompt für die journalistische Arbeit bietet. In der vergangenen Woche hatte ich die Gelegenheit, als "Mechaniker" an der KI-Werkstatt von MDR next in Leipzig teilzunehmen. An dieser Stelle noch einmal vielen Dank für die Einladung. Dort konnten Redakteur:innen vorbeikommen, um ihre konkreten KI-Herausforderungen zu besprechen und auszuprobieren. Zwei Kolleg:innen kamen mit dem Ziel, KI zu nutzen, um die verschiedenen Wahlprogramme zur kommenden Landtagswahl in Sachsen zu analysieren. Der MDR testet derzeit ein internes GPT-Tool, ähnlich wie der SWR, in einer ersten Testphase. Dieses Tool basiert auf den Fähigkeiten von ChatGPT-4. Es lag daher nahe, diese Herausforderung mit ChatGPT anzugehen. Unser Ansatz war folgender: Download der Parteiprogramme in einen lokalen Ordner und Benennung nach dem gleichen Schema, z.B. “Partei_Wahlprogramm_Sachsen”. Hochladen aller Wahlprogramme in das Interface von ChatGPT. Formulierung eines Basis-Prompts, um die Aufgabe an die KI zu definieren. Unser erster Basis-Prompt sah so aus: “Du bist Journalist und führst politische Faktenchecks und Analysen zu Wahlprogrammen für die kommende Landtagswahl im Bundesland Sachsen durch. Deine Aufgabe ist es, die Wahlprogramme der relevanten Parteien nach bestimmten Kriterien zu analysieren. Deine Aufgaben umfassen: Durchsuchen der Wahlprogramme nach den wichtigsten Punkten. Vergleich dieser Punkte mit den Wahlprogrammen anderer Parteien. Analyse nach vorgegebenen Themenkomplexen (z.B. Wirtschaft, Bildung, Umwelt). Auswertung nach bestimmten Kriterien (z.B. Umsetzbarkeit, Konkretheit). Wichtige Hinweise: Gib zu jeder analysierten Aussage die exakte Quelle mit Wahlprogramm und Seitenzahl an. Agiere neutral und faktengetreu, ohne eigene Interpretationen vorzunehmen. Ergebnisse: Erstelle eine tabellarische Übersicht mit allen relevanten Textstellen, einschließlich Seitenzahl und Wahlprogramm. Anbei findest du die verschiedenen Wahlprogramme. Bitte nutze ausschließlich diese Dokumente für deine Analyse.” Die KI startete anschließend sofort die Analyse und wählte dabei zufällige Themenfelder: Bildung Energie Familie und Demografie Wirtschaft Innere Sicherheit Das Tool erklärte nicht, warum es bestimmte Themenfelder wählte. Es wäre wertvoller gewesen, zunächst einen allgemeinen Überblick über alle Wahlprogramme zu erhalten. Während bei der ersten Partei die Seitenzahlen der Textstellen im Wahlprogramm zuverlässig angegeben wurden, erschien bei späteren Parteien lediglich ein "X" als Platzhalter für die Seitenzahl. 
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