Hype vs. Doom – Wie gelingt differenzierte KI-Berichterstattung?

Künstliche Intelligenz (KI) ist zu einem Querschnittsthema geworden, das sich in öffentlichen Debatten oftmals zwischen technologischen Heilsversprechen und dystopischen Zukunftsszenarien bewegt. Gerade dieses Spannungsfeld macht die Berichterstattung schwierig. Wie berichtet man über ein Thema, das allgegenwärtig und zugleich schwer greifbar ist? Eine Research Clinic am Leibniz-Institut für Medienforschung | Hans-Bredow-Institut (HBI) unter der Leitung von HBI-Fellow und Tech-Journalistin Svea Eckert diskutierte die Herausforderungen der KI-Berichterstattung – und was sich ändern sollte, damit sie differenzierter gelingt.

von Milena Braun und Svea Eckert

Die Research Clinic ist ein interaktives, forschungsnahes Format. Sie brachte Journalist*innen unterschiedlicher Medien mit KI- und Technologiebezug zusammen und ließ sie gemeinsam erarbeiten, wie und unter welchen Bedingungen Berichterstattung über KI in deutschen Redaktionen entsteht. Das Format bildete einen Reflexionsraum, in dem unterschiedliche journalistische Perspektiven von Reporter*innen, Ressortleitungen und Chefredaktionen aufeinandertrafen.

Ausgangspunkt der ersten Diskussion waren konkrete Beispiele und Erfahrungen aus der redaktionellen Praxis, die die Entstehungsbedingungen von KI-Berichterstattung sowie aktuelle Herausforderungen sichtbar machten. Ergänzt wurde das Gespräch durch einen wissenschaftlichen Impuls von Dominic Lammar von der TU München. Er fasste zusammen, wie KI in deutschen Medien dargestellt wird und wie diese Darstellungen zugleich Erwartungen an KI in Gegenwart und Zukunft prägen. Der Beitrag diente als Spiegel in die journalistische Praxis und Anlass, redaktionelle Routinen zu reflektieren. Im Anschluss wurden Zukunftsbilder für KI-Berichterstattung entwickelt. Ziel war es, in einem utopischen Rahmen den Blick von bestehenden Ressourcen- und Strukturgrenzen zu lösen.

KI-Berichterstattung im Spannungsfeld journalistischer Organisation

Im ersten Teil der Clinic wurde deutlich, dass die Herausforderungen der KI-Berichterstattung bereits bei der grundlegenden Einordnung des Themas beginnen. Mehrere Teilnehmende betonten, dass KI längst nicht mehr als isoliertes Technologiephänomen verstanden werden müsse, sondern als gesellschaftliches Querschnittsthema in unterschiedlichste Bereiche hineinwirke. Allerdings werde KI in vielen Redaktionen weiterhin primär als eigenständiger Themenbereich behandelt und häufig Technologie- oder Digitalressorts zugeordnet. Diese redaktionelle Einordnung habe unmittelbare Auswirkungen auf die Berichterstattung. Vertiefte KI-Berichterstattung hänge in der Praxis vielfach an der Spezialisierung einzelner Journalist*innen. Denn eigene fachliche Expertise entstehe vor allem durch die individuelle Schwerpunktsetzung und eigenständige Weiterbildung. Gleichzeitig erläuterten die Teilnehmenden, dass externe Perspektiven aus Wissenschaft und Praxis bislang nur begrenzt integriert würden. Wo entsprechende Ressourcen fehlten, bleibe die journalistische Bewertung von KI daher häufig oberflächlich.

Klassische Nachrichtenlogiken und mangelndes KI-Fachwissen verhindern kritische Einordnung

Ein weiterer Diskussionspunkt war, dass die Berichterstattung über KI weiterhin stark an klassische Nachrichtenlogiken gebunden sei. Berichtet werde vor allem dann, wenn neue, überraschende oder problematische Entwicklungen sichtbar würden, etwa bei öffentlich diskutierten Fehlentwicklungen oder dem Einsatz von KI in Verwaltungsbereichen. Diese Ereigniszentrierung begrenze im redaktionellen Alltag den Raum für langfristige Einordnung und kritische Kontextualisierung.

In der Folge berichteten die Teilnehmenden, dass es schwierig sei, die technische Komplexität von KI journalistisch zu vermitteln. Dies führe teilweise zu plakativen und verkürzten Darstellungen. Auch vor dem Hintergrund der bereits beschriebenen begrenzten fachlichen Expertise werde KI daher nicht selten als übergeordneter Sammelbegriff verwendet, unter dem unterschiedliche Technologien und Anwendungen zusammengefasst werden. Gerade diese begriffliche Unschärfe erschwere jedoch differenzierte Berichterstattung und begünstige Darstellungen, die sich zwischen technologischen Heilsversprechen und dystopischen Zukunftsszenarien bewegen.

Generalisierte Berichterstattung und Algorithmen verstärken Hype um KI

Der wissenschaftliche Impuls von Dominic Lammar verwies in diesem Zusammenhang darauf, dass der KI-Hype bestimmte Zukunftsbilder als besonders plausibel erscheinen lässt, während andere Perspektiven an Sichtbarkeit verlieren. Die teilnehmenden Journalist*innen merkten an, dass die Dynamik dabei weniger ausschließlich journalistischen Logiken als vielmehr algorithmischen Aufmerksamkeits- und Distributionslogiken folgen würde. Medien hätten dabei die Verantwortung, die unterschiedlichen Formen, Ausprägungen und Machtstrukturen rund um KI einzuordnen und für ein breiteres Publikum verständlich zu machen.

Daran knüpft eine weitere zentrale Herausforderung an: die Vermittlung gegenüber einem Publikum mit sehr unterschiedlichen Wissensständen und Erfahrungen. Während KI für manche längst Teil ihres beruflichen oder privaten Alltags ist, bleibe sie für andere abstrakt und schwer greifbar. Mehrere Teilnehmende äußerten die Sorge, Teile des Publikums bereits abgehängt zu haben oder künftig abzuhängen.

In Anlehnung an ähnliche Erfahrungen aus der Klimaberichterstattung wurde diskutiert, dass grundlegende Zusammenhänge häufig als bekannt vorausgesetzt werden, obwohl dieses Wissen keineswegs selbstverständlich sei. Gute KI-Berichterstattung müsse folglich mehr leisten als reine Technologiebeobachtung oder Nutzwertjournalismus. Sie müsse Zusammenhänge erklären, unterschiedliche Wissensstände mitdenken und gesellschaftliche Betroffenheit sichtbar machen. Entscheidend sei dabei nicht nur die Frage, was KI technisch leisten kann, sondern vor allem, wo und wie sie bereits gesellschaftlich wirksam wird.

Utopien für die KI-Berichterstattung

Im zweiten Teil der Research Clinic richtete sich der Blick auf eine bewusst offen gehaltene Zukunftsfrage: Wie würde Journalismus und die KI-Berichterstattung unter Bedingungen unbegrenzter Ressourcen gestaltet werden? Die in vier Gruppen entwickelten Utopien dienten dabei der Identifikation konkreter Entwicklungs- und Handlungsbedarfe. Ein zentrales Ergebnis der Überlegungen war die konsequente Vorstellung einer stärkeren Integration von KI als Querschnittsthema in redaktionellen Strukturen. KI würde in diesem Verständnis nicht in starren Ressortgrenzen bearbeitet, sondern systematisch in allen Themenbereichen mitgedacht werden. Damit verbunden war die Idee, multiperspektivische Teams aufzubauen, in denen journalistische, technische und fachwissenschaftliche Expertisen enger und dynamischer zusammengeführt werden. Neben Journalist*innen und Data Reporter*innen wurden dabei insbesondere Data Scientists, Entwickler*innen, Bewegtbildexpert*innen sowie thematische Fachexpert*innen als integrale Bestandteile redaktioneller Zusammenarbeit genannt. Eine intensivere Kooperation zwischen den beteiligten Akteursgruppen wurde als wünschenswert betont. Darüber hinaus sei eine erhöhte Transparenz algorithmischer Systeme und Datenstrukturen als zentrale Voraussetzung einer kritischeren und reflektierten Berichterstattung notwendig.

KI-Berichterstattung darf auch Spaß machen

Die Utopien bezogen sich auch auf die Strukturen des Journalismus selbst: Immer wieder wurde der Wunsch nach mehr zeitlichen und organisatorischen Ressourcen für Weiterbildung, etwa in Form von KI-Coachings, für fachlichen Austausch und vertiefende Hintergrundgespräche formuliert. Weiterbildung und Vertiefung würde derzeit hauptsächlich in der Freizeit geleistet. Eng damit verbunden war die Vorstellung einer Arbeitskultur, die weniger durch Publikationsdruck als durch experimentelle Freiräume, intensiveren Netzwerkaustausch und eine ausgeprägtere Fehler- und Lernkultur geprägt ist. Außerdem wurde diskutiert, dass der gezielte Einsatz sowie die Weiterentwicklung von KI-gestützten Werkzeugen für den journalistischen Alltag die Themenfindung und die effizientere Aufbereitung von Rechercheprozessen unterstützen könnten.

Schließlich rückten Fragen der Publikumsorientierung und der Darstellungsformen in den Fokus. Dabei wurde eine stärkere Nähe zu unterschiedlichen Zielgruppen sowie eine erhöhte Experimentierfreude in der Vermittlung von KI-Themen hervorgehoben. Im Mittelpunkt stand dabei die Idee einer Berichterstattung, die komplexe technologische Entwicklungen nicht nur erklärt, sondern stärker in unterschiedliche Lebenswelten übersetzt und damit Zugänge für unterschiedliche Zielgruppen eröffnet. KI-Berichterstattung könne, solle und dürfe auch Spaß machen.

Fazit

Die Research Clinic hat gezeigt, dass die Bedingungen differenzierter KI-Berichterstattung nicht allein in einzelnen redaktionellen Entscheidungen liegen, sondern von den strukturellen Voraussetzungen journalistischer Arbeit abhängen. Ein stärkerer Austausch zwischen Ressorts, zusätzliche Ressourcen für die Vertiefung von Expertise sowie stärkere Vernetzung über die Grenzen von Redaktionen und Verlagshäusern hinweg seien daher zentral. Deutlich wurde, dass solche Voraussetzungen unmittelbar darüber mitentscheiden, in welcher Form KI in der Öffentlichkeit überhaupt sichtbar wird und welche Deutungsrahmen dominieren. Mit einer differenzierten KI-Berichterstattung kann es dem Journalismus gelingen, Verständnis für technische und gesellschaftliche Transformationsprozesse zu vermitteln und die Spielräume zwischen Hype- und Doom-Narrativen auszuleuchten.

Fotos: (c) Leibniz-Institut für Medienforschung / Milena Braun