Alle paar Wochen sorgen Katastrophenmeldungen für helle Aufmerksamkeit. In kürzester Zeit, so die Untergangspropheten, würden KI-Anwendungen alle kreativen und intellektuellen Tätigkeiten und sogar sämtliche Bürojobs überflüssig machen. Mustafa Suleyman, bei Microsoft für KI zuständig, schätzte die Gnadenfrist für solche Arbeiten im Interview mit der Financial Times zuletzt auf gerade einmal 18 Monate.
Ein guter Anlass also für einen Test verschiedener KI-Modelle. Zumindest aus der Autorenperspektive ergab der erst einmal eine gewisse Entwarnung.
Trotz ausgiebigem und intensivem Prompten und der Bereitstellung von Referenzmaterialien textet die KI nach wie vor enttäuschend. Zwar sehen die ausgegebenen Texte auf den ersten Blick gut aus. Genaueres Lesen zeigt allerdings eklatante Schwächen, etwa im Textaufbau und bei Übergängen zwischen den Absätzen. Ein andauerndes Problem sind die oft gut getarnten und scheinbar selbstbewusst vorgetragenen Fehler, die sogenannten „Halluzinationen“. Durch die KI erstellte Texte müssen also ausgiebig redigiert und überarbeitet werden – was allerdings schwerer fällt und lange dauert, gerade weil man den Text eben nicht selbst geschrieben hat.
Bei bestimmten Textgattungen stößt die KI zudem auf eine möglicherweise unüberwindliche Hürde. In subjektiven Texten wie Reportagen oder Features schildern Reporterinnen und Reporter ihre persönlichen Eindrücke. Diese aber kennt die KI nicht. Und wollte man ihr sämtliches Material zur Verfügung stellen, also nicht nur Interviews, sondern auch alle Gedanken, alle Sinneswahrnehmungen, könnte man den Text ebenso gut selbst schreiben. Auch jenseits dieser Textgattungen scheint es außerdem fraglich, ob die KI jemals die Aussageabsicht der Autorin oder des Autoren genau treffen wird. Sie ist eben nicht die Autorin selbst und kann das auch nicht sein.
Allerdings kann die KI auch für andere Aufgaben eingesetzt werden – schon länger für das automatische Transkribieren von Interviews, zunehmend aber auch für die Organisation von Recherchematerial. Und in diesem begrenzteren Aufgabenfeld verfügt insbesondere Googles KI Gemini mittlerweile über sinnvolle Funktionen (die sich oft auch in der kostenlosen Variante zumindest ausprobieren lassen.)
Die Funktion Google NotebookLM etwa bietet die Möglichkeit, Dateien wie beispielsweise Word-Dokumente und PDFs in einzelne Projekte, sogenannte „Notebooks“, hochzuladen. Im Chat bezieht sich die KI dann so gut wie ausschließlich auf diese Dokumente und gibt bei Antworten die entsprechenden Quellen an. Ich habe für Rechercheprojekte je ein Notebook angelegt und meine Notizen, transkribierte Interviews oder Exzerpte aus Forschungsliteratur dort hinterlegt. Im Chat konnte ich dann weitere Interviewfragen oder die Struktur eines geplanten Artikels entwickeln – und das nur auf Basis meines eigenen Materials und ohne, dass mir Halluzinationen aufgefallen wären. Allerdings liegt die Stärke der KI vor allem im Verbessern eigener Ideen und weniger in der Entwicklung von ganz Neuem. Am zielführendsten war die Eingabe von eigenen Ideen mit Prompts wie „Ich habe mir diese Struktur überlegt, wo sind Stärken und Schwächen?“ oder: „Ich habe mir diese Interviewfragen überlegt, welche könnte man ergänzen, welche sind überflüssig?“.
Die Notebooks können auch im eigentlichen Gemini-Programm als Quelle hinterlegt werden. Das macht Antworten für das jeweils konkrete Projekt hilfreicher und reduziert, zumindest dem Anschein nach, Halluzinationen.
Googles KI hat im Vergleich zu anderen Modellen wie ChatGPT, Claude oder Mistral noch einen weiteren Vorteil: Ihre tiefe Integration ins Universum der verschiedenen Google-Produkte. So etwa in das Textverarbeitungsprogramm Google Docs. In Google Docs kann Recherchematerial in sogenannten „Dokumenttabs“ hinterlegt werden. Dies hat den Vorteil, das eigentliche Arbeitsdokument davon freizuhalten. Anschließend kann man die KI anweisen, sich vor allem auf das Material in den Tabs zu beziehen. Wie immer verbessert das die Qualität der Antworten. Zwar ist es auch in Google Docs möglich, mit Hilfe der KI ganze Absätze zu formulieren. Sinnvoller ist es allerdings erneut, die KI zu nutzen, um vorhandenes Material wie einen bereits geschriebenen Text zu verbessern. Ist der Text beispielsweise zu lang, kann man die KI um Vorschläge für Kürzungen bitten. Ist man mit Einstieg oder Ende unzufrieden, kann sie Alternativen vorschlagen. Ein Vorteil: Innerhalb von Google Docs schreibt die KI nicht einfach den Text um, sondern präsentiert Vorschläge in einer eigenen Spalte neben dem Text. Ob und welche Vorschläge man dann umsetzt, bleibt einem selbst überlassen.
Unterm Strich zeigt sich derzeit: der sinnvollste Einsatz der KI liegt nicht darin liegt, die eigenen Kernkompetenzen an sie auszulagern. Sie kann aber bestimmte Arbeitsprozesse unterstützen, als Sparringspartner dienen und so helfen, neue Ideen zu entwickeln. Das Experimentieren damit kann sogar Spaß machen – besonders, wenn das Ergebnis besser wird.
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