[et_pb_section fb_built=“1″ _builder_version=“4.16″ _module_preset=“default“ custom_padding=“10px|||||“ global_colors_info=“{}“][et_pb_row column_structure=“2_3,1_3″ _builder_version=“4.16″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“2_3″ _builder_version=“4.16″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text admin_label=“\u00dcberschrift “ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n
Der folgende Katalog von Kriterien erm\u00f6glicht die Bewertung der Qualit\u00e4t journalistischer Beitr\u00e4ge in allen Medienarten \u00fcber Produkte, Dienstleistungen und Verfahren, die durch K\u00fcnstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen unterst\u00fctzt werden. Im Folgenden sprechen wir allgemein von \u201eKI-Anwendungen\u201c.<\/p>\n
Ausgangspunkt f\u00fcr den neuen Kriterienkatalog waren Erfahrungen vergangener Medien-Doktor-Projekte zu den Themen Medizin, Ern\u00e4hrung und Umwelt. Auf Basis einer Befragung unter erfahrenen Fachjournalist:innen sowie von Forschenden aus den Bereichen KI und ML haben wir nun analog einen Katalog mit f\u00fcnfzehn Kriterien f\u00fcr die Berichterstattung \u00fcber diese Themen entwickelt. Dabei werden allgemeinjournalistische, wissenschaftsjournalistische und spezielle fachliche Aspekte ber\u00fccksichtigt, deren Anwendbarkeit wir in ersten Testbewertungen von Beitr\u00e4gen \u00fcber KI-Themen erprobt haben.<\/p>\n
Auf dieser Seite finden Sie die Bewertungskriterien, die im Projekt Medien-Doktor K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> entwickelt wurden. Eine aktuelle \u00dcbersicht der Kriterien des Medien-Doktor Gesundheit<\/a>, Medien-Doktor Ern\u00e4hrung<\/a> und Medien-Doktor Umwelt<\/a> k\u00f6nnen Sie hier als pdf herunterladen<\/a>. Was sind die positiven Effekte einer Anwendung? <\/strong><\/p>\n Wenn ein journalistischer Beitrag \u00fcber eine KI-Anwendung wie zum Beispiel eine Handy-App, einen Tumor-Scanner oder eine Software f\u00fcr ein Auswahlverfahren von Personal berichtet, ist es f\u00fcr Rezipienten enorm wichtig, etwas \u00fcber den konkreten Nutzen dieser Anwendung zu erfahren. Um eine echte Hilfestellung zu bieten, sollten diese positiven Effekte quantitativ dargestellt werden.<\/p>\n Allerdings gen\u00fcgt es nicht, in den Beitr\u00e4gen nur relative Zahlen anzugeben, (\u201eSterblichkeit durch diesen Krebs um 50 Prozent gesenkt\u201c). Was bei dieser Darstellung wie ein gro\u00dfer Erfolg klingt, kann in absoluten Zahlen n\u00e4mlich bedeuten, dass ein Effekt lediglich von zwei auf ein Prozent gesunken ist. Um den Mediennutzer*innen keinen verzerrten Eindruck von den positiven Effekten einer KI-Anwendung zu vermitteln, sollten journalistische Beitr\u00e4ge daher stets absolute Zahlen verwenden.<\/p>\n Ist es nicht m\u00f6glich, konkrete Zahlen zu erw\u00e4hnen, sollte dies den Rezipient:innen erkl\u00e4rt werden. Fehlende konkrete Zahlen deuten darauf hin, dass eine Anwendung noch nicht hinreichend getestet wurde oder m\u00f6gliche positive Effekte \u00fcbertrieben dargestellt werden. Ein Hinweis darauf, dass eine Anwendung noch in einer fr\u00fchen Entwicklungsphase ist, kann eine Begr\u00fcndung daf\u00fcr sein, dass es noch keine konkreten Zahlen zu den positiven Effekten gibt.<\/p>\n Wichtig ist auch, dass positive Effekte aus einzelnen Erfahrungsberichten nicht verallgemeinert werden, und als durchschnittliche Werte f\u00fcr positive Effekte dargestellt werden.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr RezipientInnen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“2. Risiken und negative Aspekte“ module_id=“risiken“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Werden bzw. wie werden Risiken und negative Aspekte dargestellt? <\/strong><\/p>\n Ein Beitrag sollte immer auf m\u00f6gliche Risiken und negative Effekte einer KI-Anwendung eingehen. Dabei geht es sowohl um Probleme durch die Anwendung selbst (z.B. falsche Vorhersagen einer Tumorsoftware) als auch spezifisch negative Effekte durch die Verwendung einer K\u00fcnstlichen Intelligenz oder einer Methode des maschinellen Lernens (Datenschutz, rechtliche Probleme, Energieverbrauch, mangelnde Fairness, Diskriminierung, Halluzinieren, fehlende Robustheit etc.).<\/p>\n Werden m\u00f6gliche negative Effekte einer Anwendung in einem Beitrag heruntergespielt, ist dieses Kriterium mit \u201enicht erf\u00fcllt\u201c zu bewerten. Ebenso w\u00fcrde man werten, wenn m\u00f6gliche Sch\u00e4den einer Anwendung nicht quantifiziert werden, obwohl die Zahlen verf\u00fcgbar sind. Stehen m\u00f6gliche Risiken und negativen Effekte im Zentrum der Berichterstattung, sollten sie analog zu Nutzen und positiven Effekte quantifiziert werden, sofern dies m\u00f6glich und sinnvoll ist.<\/p>\n Anekdoten von Nutzenden reichen zur Darstellung der Nebenwirkungen dagegen nicht aus, es sei denn, es wird deutlich gemacht, dass noch keine anderen Ergebnisse vorliegen. Insgesamt sollte ein Beitrag Risiken und negative Aspekte nicht leichter oder schwerwiegender darstellen als in vorhandenen Quellen dargelegt.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z.B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“3. Trainingsdaten“ module_id=“trainingsdaten“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Macht der Beitrag deutlich, mit welchen Trainingsdaten die KI gelernt hat?<\/strong><\/p>\n Trainingsdaten sind die Daten, mit denen eine K\u00fcnstliche Intelligenz trainiert wird, damit sie ihre Aufgabe erf\u00fcllen kann. Die Qualit\u00e4t einer KI h\u00e4ngt stark von den Daten ab, mit denen sie trainiert wird. Sind diese verzerrt, was h\u00e4ufig der Fall ist, wird sich diese Verzerrung wahrscheinlich auch in den Ergebnissen der Anwendung finden und somit keine zufriedenstellenden, fairen Ergebnisse liefern. Auch kann die Menge der Trainingsdaten nicht ausreichend sein.<\/p>\n Es ist nicht hinreichend, zu erkl\u00e4ren, welche Trainingsdaten und in welcher Gr\u00f6\u00dfenordnung verwendet wurden, ohne diese genauer einzuordnen und dann darauf einzugehen, ob bzw. was z.B. gegen Verzerrungen unternommen wurde.<\/p>\n Trainingsdaten k\u00f6nnen auch veraltet sein, daher kann es sinnvoll sein zu berichten, dass die KI einer Anwendung regelm\u00e4\u00dfig weiter trainiert wird.<\/p>\n Ein Beitrag sollte, wann immer es sinnvoll ist, Informationen zu den Trainingsdaten der verwendeten KI berichten.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“4. Verf\u00fcgbarkeit\/Zug\u00e4nglichkeit“ module_id=“verfuegbarkeit“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Ist eine Anwendung bereits verf\u00fcgbar und f\u00fcr wen? <\/strong><\/p>\n Dieses Kriterium ist insbesondere relevant, wenn es im journalistischen Beitrag um eine neue<\/em> KI-Anwendung geht. Rezipient:innen sollten erfahren, in welcher Phase der Entwicklung sich die Anwendung befindet (z.B. ob sie sich in einer Fr\u00fchphase oder Testphase der Entwicklung befindet, oder ob sie bereits k\u00e4uflich zu erwerben ist).<\/p>\n Auch ist es wichtig, zu verdeutlichen, in welcher Form und f\u00fcr wen (Zielgruppe) eine KI-Anwendung zug\u00e4nglich ist. Ist die Anwendung nur etwas f\u00fcr Spezialisten oder f\u00fcr die Allgemeinheit oder gibt es sie nur in einem bestimmten Land? Ist sie frei zug\u00e4nglich (Open source) oder nur gegen eine Geb\u00fchr (einmalig oder im Abonnement) als kommerzielle Anwendung verwendbar.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“5. Alternativen“ module_id=“alternativen“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Werden Alternativen zur vorgestellten KI-Anwendung vorgestellt und verglichen? <\/strong><\/p>\n Ein Artikel sollte eine neue Anwendung stets im Kontext bereits bestehender Alternativen darstellen, insbesondere Alternativen, die ohne K\u00fcnstliche Intelligenz auskommen. In diesem Zusammenhang kann dann auch der Mehrwert der Anwendung beschrieben werden, der durch den Einsatz von KI erzielt wird (sofern dies m\u00f6glich ist, quantitativ). Gibt es noch keine weitere vergleichbare Anwendung, oder ist dies die erste Anwendung dieser Art mit K\u00fcnstlicher Intelligenz, sollte dies deutlich werden.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“6. Kosten“ module_id=“kosten“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Werden Kosten in der Geschichte angesprochen? <\/strong><\/p>\n Ein journalistischer Beitrag sollte die Kosten einer Anwendung f\u00fcr die Nutzer:innen thematisieren, sofern dies m\u00f6glich ist. Es sollte deutlich werden, ob eine Anwendung frei verf\u00fcgbar ist, weil es sich z.B. um eine Open Source Anwendung handelt, oder welches Bezahlmodell verwendet wird. Soweit bekannt, sollten konkrete Preise berichtet werden.<\/p>\n In seltenen F\u00e4llen m\u00fcssen Kosten nicht erw\u00e4hnt werden, etwa, wenn ein Beitrag eine Anwendung in einer fr\u00fchen Entwicklungsstufe beschreibt, sodass die konkreten Marktpreise noch nicht verf\u00fcgbar sind. Dies sollte indes auch erkl\u00e4rt werden. Dann gilt das Kriterium trotz Nichterw\u00e4hnung als \u201eerf\u00fcllt\u201c.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z.B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“7. Belege\/Testdaten“ module_id=“belege“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Ordnet der journalistische Beitrag, die Qualit\u00e4t der Belege ein? <\/strong><\/p>\n Dieses Kriterium hat zwei Ebenen: zum einen die Belege f\u00fcr den Nutzen und die Risiken der Anwendung selbst, zum anderen die Testergebnisse, mit der die F\u00e4higkeiten der K\u00fcnstlichen Intelligenz \u00fcberpr\u00fcft wurden.<\/p>\n Ein journalistischer Beitrag sollte vermitteln, ob das, was zu Nutzen und Risiken bzw. den positiven und negativen Effekten einer Anwendung behauptet wird, auf soliden Tests und Pr\u00fcfungen fu\u00dft oder auf Annahmen und Spekulationen. Es sollte auch deutlich werden, ob die Anwendung zahlreichen Praxistests unterzogen wurde oder lediglich unter Laborbedingungen \u00fcberpr\u00fcft wurde. Das gleiche gilt f\u00fcr die KI: Gibt es Testreihen, in der die KI \u00fcberpr\u00fcft wurde und was waren ggf. die Ergebnisse? Ist die KI robust genug, um auch F\u00e4lle zu bew\u00e4ltigen, die nicht den zuvor postulierten Bedingungen entsprechen? Wurden Testl\u00e4ufe in ausreichender Zahl durchgef\u00fchrt? Gab es Testl\u00e4ufe unter repr\u00e4sentativen Bedingungen oder nur f\u00fcr wenige Spezialf\u00e4lle. Gibt es Studien dazu, die wissenschaftlichen Standards (welchen?) gen\u00fcgen?<\/p>\n Ein Beitrag sollte versuchen, Rezipient:innen zu vermitteln, wie aussagekr\u00e4ftig Testl\u00e4ufe und Studien sind, in denen Nutzen und Risiken der KI-Anwendung ermittelt wurden. Damit deutlich wird, wie fundiert die Behauptungen zu Nutzen und Risiken einer KI-Anwendung sind.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Liegen wissenschaftliche Studien vor, kann die Wertung nicht erf\u00fcllt lauten, wenn z.B. \u2026<\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“8. ExpertInnen\/Quellentransparenz“ module_id=“experten“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Gibt es mindestens eine weitere, unabh\u00e4ngige Quelle? <\/strong><\/p>\n Der Beitrag macht klar, woher die verwendeten Informationen und Bewertungen stammen und st\u00fctzt sich dabei auf mindestens zwei geeignete, voneinander unabh\u00e4ngige Quellen. Zitierte wissenschaftliche Studien und andere Untersuchungen sollten eindeutig zu identifizieren sein. Es muss klar werden, wo diese publiziert wurden (Fachzeitschrift, Preprint-Server, Publikation eines Industrieverbandes oder einer Organisation).<\/p>\n Meist werden in einem Beitrag \u00fcber eine neue Anwendung die Entwickler:innen oder Firmenvertreter:innen der Untersuchung zitiert. Um den Beitrag ausgewogen zu gestalten, sollte jedoch mindestens eine weitere, unabh\u00e4ngige Quelle darin vorkommen, z.B. ein weiterer Experte\/eine weitere Expertin, ein Zitat aus einer weiteren Studie, die offiziellen Empfehlungen einer Beh\u00f6rde oder einer Forschungsinstitution. Dabei darf weder der Experte\/die Expertin, noch die Institution in einer direkten Abh\u00e4ngigkeit zu den im Artikel vorkommenden Hauptexperten stehen (Interessenkonflikt durch gro\u00dfe N\u00e4he, vgl. Kriterium 9). Die Person sollte also nicht in derselben Firma, Arbeitsgruppe, derselben Universit\u00e4t oder Institution o.\u00e4. arbeiten oder Co-AutorIn einer Studie sein.<\/p>\n Es sollte deutlich werden, warum ein zitierter Wissenschaftler\/zitierte Wissenschaftlerin in der jeweiligen Thematik als ExpertIn gilt (oder zumindest eine Nachrecherche in Publikationsdatenbanken, Institutswebseiten oder Internetseiten des Experten sollte das ergeben). Zur Erkl\u00e4rung von Lehrbuchwissen (zum Beispiel zu allgemeinen Fragen einer Technologie) ist der Anspruch an die Expertenauswahl geringer als bei der Darstellung neuer Technologien aus der aktuellen Spitzenforschung.<\/p>\n In einem Interview sollte sich die zweite Stimme\/zweite Meinung in den Interviewfragen wiederfinden, da es hier naturgem\u00e4\u00df nicht m\u00f6glich ist, eine zweite Quelle in die Antworten einzuf\u00fcgen.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipienten zu klaren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“9. Interessenkonflikte\/Finanzierung“ module_id=“interessenkonflikte“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Liegen bei den im Beitrag angef\u00fchrten Personen (insbesondere finanzielle) Interessenkonflikte vor? <\/strong><\/p>\n Wir erwarten, dass in einem Beitrag vorhandene oder nahe liegende Interessenkonflikte angesprochen und gegebenenfalls eingeordnet werden. Denn vor allem Abh\u00e4ngigkeiten finanzieller Art k\u00f6nnen zu verzerrten Forschungsergebnissen, Interpretationen der Daten und Darstellungen von Nutzen und Risiken von KI-Anwendungen f\u00fchren. Ebenso ist es wichtig, darzustellen, wer bestimmte KIs entwickelt und finanziert hat und somit m\u00f6glicherweise Zugang zu Daten der Nutzer:innen bekommen k\u00f6nnte.<\/p>\n Ein Beitrag sollte klarstellen, ob bei einem Experten\/einer Expertin Interessenkonflikte vorliegen k\u00f6nnten, weil zum Beispiel eine Firma oder eine Organisation die Forschung finanziert, ein Patent oder ein Werbevertrag vorliegt oder der Experte\/die Expertin an einem empfohlenen Produkt mitverdient. Auch wenn Forscher:innen Produkte empfehlen, die sie selbst einsetzen, sollte dieser Zusammenhang deutlich werden.<\/p>\n Liegen keine Interessenkonflikte vor (bzw. die Gutachterinnen und Gutachter haben im Rahmen ihrer M\u00f6glichkeiten keine finden k\u00f6nnen), muss darauf im Beitrag auch nicht explizit hingewiesen werden. Das Kriterium wird demnach als \u201eerf\u00fcllt\u201c gewertet, auch ohne, dass der Beitrag den fehlenden Interessenkonflikt erw\u00e4hnt.<\/p>\n Das gleiche gilt f\u00fcr offensichtliche Interessenkonflikte, wenn etwa ein Entwickler seine eigene Anwendung oder ein Firmenvertreter sein eigenes Produkt vorstellt und bewertet.<\/p>\n Wie relevant ein Interessenkonflikt ist, m\u00fcssen die Gutachter:innen von Fall zu Fall abw\u00e4gen. Nicht jede Finanzierung, z.B. durch die Industrie, f\u00fchrt automatisch zu einer Beeinflussung von Forschungsresultaten. Dennoch sollte ein journalistischer Beitrag sie aufzeigen.<\/p>\n Die Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr den Leser zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“10. Kontext“ module_id=“kontext“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Werden Aspekte wie etwa Neuheit, Datenschutz oder Ethik im Beitrag angesprochen und eingeordnet? <\/strong><\/p>\n In diesem Kriterium gibt es die M\u00f6glichkeit Aspekte zu bewerten, die nicht in jedem Beitrag von Relevanz sein m\u00fcssen, in manchen Zusammenh\u00e4ngen aber eben doch.<\/p>\n Neuheit:<\/strong> Viele angeblich neuen KI-Anwendungen oder Verfahren sind nicht wirklich neu, werden aber als solche angepriesen. Ein Beitrag sollte daher deutlich machen, ob ein als \u201eneu\u201c beworbenes Produkt wirklich neu ist und nicht etwa \u201ealter Wein in neuen Schl\u00e4uchen\u201c. Dann sollte auch erkl\u00e4rt werden, was das Neue daran ist, anstatt es einfach nur zu behaupten.<\/p>\n Datenschutz\/-nutzung:<\/strong> Gerade im Zusammenhang mit KI-Produkten, die f\u00fcr eine breite Bev\u00f6lkerung angeboten werden, sollte immer auch deutlich werden, ob datenschutzrechtliche Aspekte eine Rolle spielen \u2013 wenn Nutzer:innen etwa viele pers\u00f6nliche Daten angeben m\u00fcssen, um ein KI-App zu nutzen oder im Zusammenhang mit medizinischen Anwendungen, pers\u00f6nliche Gesundheitsdaten abgefragt und genutzt werden. In den Bereich von Datenschutz und Datennutzung z\u00e4hlt auch die Verwendung von Daten f\u00fcr das Training von KI-Modellen. Hier stellt sich etwa die Frage nach urheberrechtlichen Aspekten, wenn es um Texte oder Bilder geht. Kritische Berichterstattung sollte diese Problematiken darstellen. Dies gilt auch f\u00fcr sicherheitsrelevante Aspekte.<\/p>\n Ethik\/Gesellschaft:<\/strong> Gerade in der Berichterstattung \u00fcber neue Technologien, mit denen Dinge m\u00f6glich sind, die zuvor nicht m\u00f6glich waren, ger\u00e4t eine Gesellschaft immer auch an die Grenzen von Ethik und Moral, zum Beispiel mit der Frage, ob alles das, was m\u00f6glich ist, auch gemacht werden sollte. Spielen solche Aspekte bei einer KI-Anwendung eine Rolle, sollte dies auch im Beitrag thematisiert und\/oder eingeordnet werden.<\/p>\n Die Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“11. Faktentreue“ module_id=“faktentreue“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Gibt der Beitrag die wesentlichen Fakten richtig wieder? <\/strong><\/p>\n Dieses Kriterium soll pr\u00fcfen, ob sich im Beitrag wesentliche Faktenfehler finden. Wird also die Hauptaussage einer Untersuchung richtig wiedergegeben bzw. die Eigenschaften eines Produkts, auf das sich der Beitrag bezieht? Ist in einem Beitrag von KI die Rede, obwohl es sich gar nicht um eine K\u00fcnstliche Intelligenz handelt? Nicht alle Aspekte einer Anwendung oder Studie m\u00fcssen im Beitrag beschrieben werden, die genannten Fakten m\u00fcssen jedoch stimmen.<\/p>\n Es geht bei der Bewertung vor allem um offensichtliche Fehler, die z.B. schon beim Lesen einer zugrunde liegenden Untersuchung, der Zusammenfassung, Pressematerial oder einer Firmen- bzw. Produktwebseite auffallen k\u00f6nnen. Nicht jeder Fakt und jede Tatsachenbehauptung kann von den Gutachter:innen gegenrecherchiert werden.<\/p>\n Ein falsch geschriebener Name ist im Gutachten anzumerken, reicht aber allein noch nicht aus, um das Kriterium als \u201enicht erf\u00fcllt\u201c zu werten. Treten aber zus\u00e4tzlich andere \u201ekleine\u201c Fehler auf, die auf eine insgesamt mangelnde Sorgfalt bei der Recherche schlie\u00dfen lassen, kann durchaus \u201enicht erf\u00fcllt\u201c gewertet werden.<\/p>\n Faktenfehler k\u00f6nnen in besonders schwerwiegenden F\u00e4llen auch als Grund f\u00fcr eine Abwertung des Gesamtergebnisses um einen Stern betrachtet werden.<\/p>\n Liefert ein Beitrag keinerlei Quellen oder Belege, auf deren Grundlage die Fakten \u00fcberpr\u00fcft werden k\u00f6nnen, kann auch das zur Abwertung des Gesamtergebnisses um einen Stern f\u00fchren. Das Kriterium selbst wird in einem solchen Fall mit \u201enicht anwendbar\u201c gewertet.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“12. Journal. Eigenleistung (mehr als Pressemitteilung)“ module_id=“eigenleistung“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Geht der Beitrag \u00fcber das Pressematerial hinaus? <\/strong><\/p>\n Basiert der Beitrag \u00fcberwiegend auf eigenen Recherchen oder ist er weitgehend die blo\u00dfe \u00dcbernahme von Pressematerial bzw. fremden journalistischen Beitr\u00e4gen, wie etwa von Medienbeitr\u00e4gen aus anderen L\u00e4ndern? Dies bezieht sich indes nicht auf Beitr\u00e4ge von Nachrichtenagenturen. Auch die Verwendung von Material des Science Media Centers wird als unabh\u00e4ngige, journalistische Leistung gewertet \u2013 ganz gleich, ob das SMC als Quelle genannt wird oder nicht.<\/p>\n Ein Beitrag sollte deutlich \u00fcber eine ggf. zum Thema vorhandene Pressemitteilung oder anderes Pressematerial hinausgehen, damit von einer eigenen journalistischen Rechercheleistung ausgegangen werden kann.<\/p>\n Eine Pressemitteilung\/eine Pressekonferenz oder Pressematerial kann ein Anlass, sollte aber keine komplette Vorlage f\u00fcr den Beitrag sein \u2013 auch wenn es im zunehmend schwieriger werdenden Redaktionsalltag vorkommen kann, dass z.B. eine gut gemachte Pressemitteilung einen Gro\u00dfteil der n\u00f6tigen Informationen liefert.<\/p>\n Bei der \u00dcbernahme von Videomaterial, das z.B. von Unternehmen oder Forschungseinrichtungen zur Verf\u00fcgung gestellt wird, ist auf die Quelle hinzuweisen. Wird ausschlie\u00dflich dieses Material verwendet, ist das Kriterium bei Fernsehbeitr\u00e4gen \u201enicht erf\u00fcllt\u201c. Auch wenn eigene Bilder oder Filmsequenzen ohne erkennbare weitere Recherche lediglich die Inhalte einer Pressemitteilung illustrieren, kann das Kriterium \u201enicht erf\u00fcllt\u201c sein.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Bei einem Beitrag, der mehrere unabh\u00e4ngige Quellen hat, kann in der Regel davon ausgegangen werden, dass er NICHT allein auf einer Pressemitteilung\/ Pressematerial beruht. In diesem Fall liegt also eine journalistische Eigenleistung vor und daher sollte in diesem Falle mit \u201eerf\u00fcllt\u201c gewertet werden, auch wenn wir keine Pressemitteilung finden.<\/p>\n Auch ohne auffindbare Pressemitteilung kann eine journalistische Eigenleistung fehlen, davon kann man ausgehen, wenn der Beitrag sehr unkritisch ist, einen werbenden Charakter hat oder nur einzelne, abh\u00e4ngige Quellen erw\u00e4hnt werden. Wenn es also sein k\u00f6nnte, dass die Informationen \u00fcberwiegend aus einer Pressemitteilung oder PR-Material stammen, das indes nicht auffindbar ist, wird das Kriterium mit \u201enicht anwendbar\u201c gewertet (weil eine \u00dcberpr\u00fcfung des Verdachts nicht m\u00f6glich ist).<\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipienten zu kl\u00e4ren w\u00e4re: <\/p>\n Aus diesem Satz w\u00fcrde ich zwei machen. Wird das Thema des Beitrags attraktiv und angemessen vermittelt? <\/strong><\/p>\n Damit Mediennutzer einen Beitrag gerne lesen, h\u00f6ren oder sehen, muss er nicht nur verst\u00e4ndlich sein. Auch wie ein Thema vermittelt wird, spielt dabei eine wesentliche Rolle. So ist ein Beitrag mit vielen kurzen Haupts\u00e4tzen zwar maximal verst\u00e4ndlich, aber eben nicht sehr attraktiv. Generell steht bei diesem Kriterium mehr die Form als der Inhalt im Mittelpunkt.<\/p>\n Wichtig f\u00fcr die Berichterstattung speziell \u00fcber K\u00fcnstliche Intelligenz ist, dass diese nicht vermenschlicht\/personalisiert dargestellt wird. Stattdessen soll es Rezipient:innen als das beschrieben werden, was es ist: ein von Menschen entwickeltes Computerprogramm, das bestimmte Aufgaben erf\u00fcllen soll. So sollte immer deutlich werden, dass nicht die KI im Zentrum einer T\u00e4tigkeit steht, sondern Personen, die ein Tool nutzen, um etwas zu erreichen. Eine klischeehafte Bebilderung mit Robotern ist ungeeignet, wenn die KI-Anwendung gar kein Roboter ist.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipienten zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“14. Verst\u00e4ndlichkeit“ module_id=“verstaendlichkeit“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Ist der Beitrag f\u00fcr Laienpublikum verst\u00e4ndlich? <\/strong><\/p>\n Dieses Kriterium gilt als \u201eerf\u00fcllt\u201c, wenn ein Beitrag verst\u00e4ndlich ist, weil er klar strukturiert ist, angemessene Satzl\u00e4ngen verwendet, Fachbegriffe nur in Ausnahmef\u00e4llen verwendet (und diese dann erl\u00e4utert) und Zusammenh\u00e4nge gut erkl\u00e4rt \u2013 und ggf. erkl\u00e4rendes Bild- und Tonmaterial einsetzt.<\/p>\n Handelt es sich um einen nachrichtlichen Beitrag, sollten die W-Fragen (wer, was, wo, wie, wann und warum) vollst\u00e4ndig beantwortet werden.<\/p>\n In Bezug auf K\u00fcnstliche Intelligenz sollte im Beitrag deutlich werden, welche Rolle die KI innerhalb einer Anwendung \u00fcbernimmt, was das Programm also macht und was nicht. Dazu geh\u00f6rt auch zu erkl\u00e4ren, um was f\u00fcr eine Art von KI es sich handelt (also z.B. eine KI zur Mustererkennung oder eine generative KI etc.) und, ob es sich \u00fcberhaupt um K\u00fcnstliche Intelligenz handelt.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipienten zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“15. Themenauswahl“ module_id=“themenauswahl“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n Ist das Thema aktuell, relevant oder originell? <\/strong><\/p>\n Bei diesem Kriterium spielt eine Rolle, ob das im Beitrag besprochene Thema aktuell, relevant oder besonders originell ist.<\/p>\n Als relevant gilt zum Beispiel ein Thema, das einen gro\u00dfen Teil der Bev\u00f6lkerung direkt oder indirekt, lokal oder regional betrifft. Wenn eine gro\u00dfe Anzahl Menschen davon betroffen ist oder eine neue Entwicklung wichtige ethische Fragen aufwirft, wenn politische Entscheidungen dazu anstehen oder ein kleines Thema beispielhaft f\u00fcr eine gr\u00f6\u00dfere Entwicklung steht (\u201eModellcharakter\u201c). Denn Relevanz entsteht nicht nur durch eine gro\u00dfe Anzahl Betroffener. Auch ein gro\u00dfer Erfolg oder ein gro\u00dfes Risiko f\u00fcr einen kleinen Teil der Bev\u00f6lkerung kann bedeutsam sein.<\/p>\n Ein Beitrag kann durch ein ungew\u00f6hnliches Thema oder einen \u00fcberraschenden Blickwinkel \u00fcberzeugen \u2013 und somit den Mediennutzern besonders kurios, humorvoll oder \u00fcberraschend erscheinen.<\/p>\n Au\u00dferdem wird hier bewertet, ob der Beitrag eine seinem Medium (Online-Nachrichtenplattform, Wochen bzw. Monatsmagazin) oder einem zeitlichen Rahmen (z. B. Jahreszeit) angemessene Aktualit\u00e4t besitzt und diese f\u00fcr Rezipient:innen deutlich macht (z.B. durch Formulierungen wie \u201eProdukt, das heute\/gestern\/diese Woche auf den Markt kam.\u201c oder \u201e(…) wie in dem diese Woche ver\u00f6ffentlichten Buch beschrieben (…) \u201c).<\/p>\n Sollte das Thema eines Beitrags nicht aktuell sein, muss es relevant sein. Ist es nicht relevant, muss es zumindest ungew\u00f6hnlich sein.<\/p>\n Wertung kann \u201enicht erf\u00fcllt\u201c lauten, wenn z. B. … <\/em><\/strong><\/p>\n Wichtige Frage, die f\u00fcr Rezipient:innen zu kl\u00e4ren w\u00e4re: [\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_3″ _builder_version=“4.16″ _module_preset=“default“ background_color=“#F6F6F6″ custom_padding=“20px|20px|20px|20px|false|false“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text ol_position=“outside“ ol_item_indent=“20px“ admin_label=“Kriterien-Kasten KI“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ text_text_color=“#000000″ text_font_size=“14px“ text_line_height=“2.1em“ ol_text_align=“left“ ol_line_height=“2.4em“ header_2_text_color=“#444444″ background_color=“#f6f6f6″ module_alignment=“left“ custom_padding=“15px|15px|15px|15px|false|false“ global_module=“1285″ saved_tabs=“all“ locked=“off“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Die Kriterien Der folgende Katalog von Kriterien erm\u00f6glicht die Bewertung der Qualit\u00e4t journalistischer Beitr\u00e4ge in allen Medienarten \u00fcber Produkte, Dienstleistungen und Verfahren, die durch K\u00fcnstliche Intelligenz oder Maschinelles Lernen unterst\u00fctzt werden. Im Folgenden sprechen wir allgemein von \u201eKI-Anwendungen\u201c. Ausgangspunkt f\u00fcr den neuen Kriterienkatalog waren Erfahrungen vergangener Medien-Doktor-Projekte zu den Themen Medizin, Ern\u00e4hrung und Umwelt. Auf […]<\/p>\n","protected":false},"author":8,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"class_list":["post-418","page","type-page","status-publish","hentry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/418","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=418"}],"version-history":[{"count":77,"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/418\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3483,"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/418\/revisions\/3483"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/medien-doktor.de\/ki\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=418"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
\n[\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“Bewertete Beitr\u00e4ge (leer)“ module_id=“1″ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“1. Positive Effekte (Nutzen) “ module_id=“nutzen“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ hover_enabled=“0″ global_colors_info=“{}“ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n1. Positive Effekte (Nutzen) <\/strong><\/h2>\n
\n
<\/strong>Ist der Nutzen einer KI-Anwendung wirklich so gro\u00df oder klein, wie er dargestellt wird?<\/p>\n2. Risiken und negative Aspekte<\/strong><\/h3>\n
\n
\n<\/strong>Welche Risiken und negativen Aspekte hat eine KI-Anwendung? <\/span><\/p>\n3. Trainingsdaten <\/strong><\/h2>\n
\n
\n<\/strong>Ist die Qualit\u00e4t der Trainingsdaten ausreichend?<\/p>\n4. Verf\u00fcgbarkeit\/Zug\u00e4nglichkeit
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Kann ich die KI-Anwendung jetzt bekommen und nutzen?<\/p>\n5. Alternativen
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Welche Alternativen zu der KI-Anwendung gibt es?<\/span><\/p>\n6. Kosten<\/strong>
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Was muss ich f\u00fcr die Nutzung der KI-Anwendung bezahlen?<\/span><\/p>\n7. Belege\/Testdaten
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n
\n<\/strong>Gibt es ausreichende Belege f\u00fcr die get\u00e4tigten Aussagen zu Nutzen und Risiken einer KI-Anwendung? <\/span><\/p>\n8. Expert:innen\/Quellentransparenz
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Wie sch\u00e4tzen unabh\u00e4ngige Expert:innen\/Institutionen\/Studien die Informationen zu Nutzen und Risiken einer KI-Anwendung ein? <\/span><\/p>\n9. Interessenkonflikte\/Finanzierung<\/strong><\/h2>\n
\n
\n<\/strong>Gibt es Abh\u00e4ngigkeiten, die das Urteil eines Experten\/einer Person beeinflussen k\u00f6nnten?<\/span><\/p>\n10. Einordnung in einen Kontext
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Gibt es Informationen zur Neuheit, Datennutzung oder auch gesellschaftlich relevante Aspekte, die dargestellt werden sollten?<\/span><\/p>\n11. Faktentreue
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Stimmen die Fakten, die berichtet werden?<\/span><\/p>\n12. Journalistische Eigenleistung (mehr als Pressematerial) <\/strong><\/h2>\n
\n
\n<\/strong>Handelt es sich um eine ausreichende journalistische Eigenleistung oder stammen die Informationen ausschlie\u00dflich bzw. ganz \u00fcberwiegend aus einer Pressemitteilung oder entsprechendem PR-Material bzw. fremden journalistischen Beitr\u00e4gen?<\/p>\n
\n[\/et_pb_text][et_pb_text admin_label=“13. Attraktive der Darstellung“ module_id=“attraktivitaet“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n13. Attraktivit\u00e4t der Darstellung
\n<\/strong><\/h2>\n
\nPositiv ist zu bewerten, wenn ein Beitrag dramaturgischen Prinzipien folgt (Personalisierung, narrative Elemente, Bezug zur Alltagswelt etc.). Ideal ist es, wenn Form und Inhalt harmonieren, abstrakte Zusammenh\u00e4nge z. B. durch Illustrationen, Fotos\/geeignete Bilder (TV) oder anschauliche Textbeispiele verdeutlicht werden. Bei einem Radiobeitrag geh\u00f6rt der Einsatz von Atmo und guten O-T\u00f6nen dazu, bei Texten sollen \u00dcberschriften, Bilder und Illustrationen die Aussagen unterst\u00fctzen oder erg\u00e4nzen.<\/p>\n\n
\n<\/strong>Ist das Thema interessant und angemessen dargestellt?<\/span><\/p>\n14. Verst\u00e4ndlichkeit
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Ist der Beitrag verst\u00e4ndlich?<\/span><\/p>\n15. Themenauswahl
\n<\/strong><\/h2>\n\n
\n<\/strong>Ist das Thema aktuell, relevant und\/oder ungew\u00f6hnlich?<\/span><\/p>\nMedien-Doktor KI \u2013 Die Kriterien<\/h3>\n
\n