So kann Künstliche Intelligenz das Handelsblatt Morning Briefing ablösen

Kategorien: Datenschutz und Künstliche Intelligenz

Das Handelsblatt Morning Briefing ist eine kommentierte Zusammenstellung von relevanten Nachrichten aus Wirtschaft, Politik und Finanzen. Der Handelsblatt-Redakteur Christian Rickens ordnet das Tagesgeschehen in diesem Morning Briefing ein. Er selbst stellte die Frage, ob KI bald das Morning Briefing ablösen könne. Seine Versuche mit ChatGPT scheiterten. Ein anderer Ansatz löst das Problem ohne ChatGPT. Wie das schon jetzt funktioniert, beschreibt dieser Beitrag.

Einleitung

Der Ressortleiter Agenda, Christian Rickens, hat im Handesblatt Morning Briefing vom 10. Januar 2025 eine Leserfrage vorgelesen. Die Frage lautete:

Die Antwort von Christian Rickens war wie folgt (Auszug, transkribiert):

Meine Antwort: Bis jetzt gar keine. Alle paar Monate stelle ich ChatGPT die Aufgabe: Schreibe einen Nachrichten-Newsletter für morgen früh, im Stil des Handelsblatt Morning Briefing. Heraus ist bislang stets eine Art gedruckte Tagesschau gekommen.

Langweilige Meldungen von der Sorte X und Y sind in Z zu Beratungen zusammengekommen. Wenn ich ChatGPT dann bitte: "Mach's pointierter und witziger", gefällt mir das Ergebnis noch weniger.

Aber ich mache mir keine Illusionen, schon bald wird eine KI in der Lage sein, zumindest das nachrichtliche Gerüst des Morning Briefings zusammenzustellen.

Diese Antwort wurde durch die Transkription des Handelsblatt Morning Briefings extrahiert. Die Originalantwort kann also insbesondere von der Punktuation leicht anders gewesen sein. Das Transkript (Umwandlung von Sprache in Text) wurde von einer Dr. DSGVO-eigenen KI vorgenommen, die auf einem Laptop ohne Internetverbindung ablaufen und bessere Ergebnisse als Standardprodukte liefern kann.

In diesem Beitrag wird beschrieben, warum KI bereits jetzt (und nicht erst "schon bald") das Handelsblatt Morning Briefing ablösen könnte. Und zwar auch so, dass Herr Rickens damit zufrieden wäre. Zumindest ist es möglich, die Inhalte für das Morning Briefing soweit KI-basiert zusammenzustellen, dass Herr Rickens und seine Kollegen vom Handelsblatt viel weniger Aufwand mit dem Morning Briefing hätten.

Übrigens braucht man für den beschriebenen Ansatz nicht einmal DeepSeek-R1, das Sprachmodell aus China, welches die Börse innerhalb kürzester Zeit vaporisierte.

KI erstellt das Handelsblatt Morning Briefing

Was sind die Schritte, um das Morning Briefing zu erstellen? Nehmen wir an, es sind folgende Prozesse nötig:

1. Auswahl aktueller, relevanter Nachrichten aus Wirtschaft, Politik und Finanzen.
2. Zusammenstellen der relevanten Informationen zu jeder Nachricht, inklusive einer Bewertung.
3. Zusammenstellen des Gesamtergebnisses in Textform.
4. Ausgabe des Textes in Sprache (gerne mit der synthetisierten Stimme von Peter Hofmann, der das Briefing vom 10.01.2025 vorgelesen hat).

Als Goodie könnten weiterhin Social Media Posts für relevante Kanäle vorgeneriert oder auch Übersetzungen in andere Sprachen erstellt werden.

Warum scheiterte ChatGPT?

Bevor beschrieben wird, wie jetzt gerade schon KI eine solche Aufgabe lösen kann, gehen wir kurz darauf ein, wieso Herr Rickens mit dem ChatGPT-Ansatz scheiterte.

ChatGPT ist das aktuell mächtigste Sprachmodell, wenn man es über alle möglichen Aufgaben hinweg betrachtet. ChatGPT ist eine Universalintelligenz. Und genau das ist das Problem. Herr Rickens wollte ein subjektiv gefärbtes Ergebnis haben und verwendete dafür ein Universalsystem.

Ein weiteres Problem beim Ansatz, den Herr Rickens wählte: Prompting ist eine Behelfslösung für alle, die nicht programmieren wollen oder nicht programmieren können.

Was ist die bessere Lösung?

Die Lösung in einem Begriff: Agenten-Systeme.

Oder noch besser: Vermischung von gutem alten (100% zuverlässigen) Programmcode mit neuartigem, hochflexiblen (immer unzuverlässigen) KI-Programmcode.

Nebenbei: Wenn Ihnen jemand eine Schulung über Agenten-Systeme geben will, besteht oft die große Chance, dass der Referent nicht wirklich über KI Bescheid weiß. Er nutzt einfach nur die ChatGPT-Schnittstelle im Hintergrund.

Fangen wir mit dem ersten der oben genannten vier Schritten zur KI-basierten Erstellung des Handelsblatt Morning Briefing an:

Auswahl aktueller, relevanter Nachrichten

Diese Disziplin macht OpenAI gar keinen Spaß. Denn dafür wird OpenAI nicht bezahlt. Würde Ihr Unternehmen gerne Dinge tun, die Sie Geld kosten, wenn Sie nicht dafür, sondern für eine andere Aufgabe bezahlt werden? OpenAI wird dafür bezahlt, mit ChatGPT eine Antwort zu geben. Dass dafür manchmal das Internet abgegrast werden muss, ist doof für OpenAI. Die tun das nur zwangsweise und sehr reduziert.

Wichtig für Herrn Rickens ist, dass die Nachrichten für das Morning Briefing relevant und interessant sind. Was bedeutet relevant in diesem Zusammenhang? Das weiß Herr Rickens mit seinen Kollegen vom Handelsblatt am besten. Denn ihm soll ja das KI-generierte Morning Briefing als erstes gefallen.

Also wird man dem KI-System beibringen, was relevante Nachrichten sind. Das geht nicht einfach mit einem Prompt. Ein Prompt an ChatGPT liefert sicher auch Ergebnisse, aber eben keine sehr guten. Falls es anders wäre, hätte Herr Rickens eine andere als die oben genannte Antwort gegeben.

Ein KI-System kann aus Beispieldaten lernen. Damit kommt man recht weit. Beispieldaten sind hier bisherige Ausgaben des Handelsblatt Morning Briefings. Allerdings reicht das nicht aus, um eine sehr gute Qualität bezüglich der Relevanz von Nachrichten zu erhalten. Wenn alles ganz einfach wäre, wäre jeder erfolgreich. Offenbar ist nicht jeder erfolgreich, denn dann wäre die Frage, woher das ganze Geld kommen soll, dass alle 84,6 Millionen erfolgreichen Bundesbürger (abzüglich Kleinkindern) besitzen würden.

Relevanz von Nachrichten muss zum Teil in die zu erschaffende Morning Briefing-KI einprogrammiert werden. Dazu muss anfangs ein Interview mit Herrn Rickens und seinen Kollegen geführt werden. Dann kommt man zum Ziel. Analog funktioniert es bei den KI-generierten KI-News auf Dr. DSGVO. Diese News können zu jedem beliebigen Thema generiert werden. Im Falle der Dr. DSGVO KI-News wurde "Künstliche Intelligenz" mit etwas Bezug zum digitalen Datenschutz gewählt. Andere Themen sind beliebig möglich, beispielsweise Robotik, DSGVO oder weltweite News.

Relevante Nachrichten werden wie folgt automatisiert gefunden:

1. Zu einem vorgegebenen Themengebiet (etwa "Wirtschaft") werden ausreichend viele aktuelle Nachrichten per Suchmaschinen-Anfrage abgerufen. Dazu wird die Suchmaschinen per API angesteuert. Die Suchergebnisse werden analysiert und auf allgemeine Relevanz hin gefiltert. Die an sich relevanten Suchergebnisse werden dann im Detail abgerufen. Dazu wird die verlinkte Nachrichtenseite automatisiert abgegrast ("Scraping"). Übrigens kann die Suchanfrage auch mit KI generiert werden…
2. Die eingelesenen Nachrichten werden mit KI und NLP auf tiefer gehende Relevanz hin geprüft. Nennen wir das Rickens-Relevanz. Wichtig hierbei ist auch der konventionelle Anteil an Programm, denn ansonsten kommen keine optimalen Ergebnisse heraus.

Damit ist der erste Schritt abgeschlossen. Dieser Schritt kann bereits heute realisiert werden. Siehe die oben genannten realen Beispiele. Die Dr. DSGVO KI-News kann man seit einiger Zeit per Newsletter abonnieren. Es handelt sich also nicht um Träumereien, sondern um faktisch existente Möglichkeiten.

Vorsichtshalber sei darauf hingewiesen, dass man bei einem Produkt wie dem Handelsblatt Morning Briefing mehr Energie in diesen Schritt stecken kann und wird als dies bei einem völlig kostenfreien und von einwilligungspflichtiger Werbung freien Angebot wie auf Dr. DSGVO der Fall ist.

Zusammenstellen der relevanten Informationen zu jeder Nachricht

Die im vorigen Schritt automatisiert und mit KI-Unterstützung gefundenen relevanten Nachrichten können nun weiterverarbeitet werden. Ziel ist schließlich ein interessanter, fesselnder, vielleicht auch polarisierender Kommentar zu jeder Nachricht. Oder auch ein Gesamtkommentar zu mehreren Nachrichten. Was auch immer dem Handelsblatt vorschweben mag: Es lässt sich realisieren.

Mit Hilfe eines feintrainierten KI-Sprachmodells wird nun jede einzelne Nachricht analysiert und zusammengefasst. Für die Kommentierung der Nachricht können weitere Suchanfragen durchgeführt werden. Man kann so (wenn gewünscht) bestehende Meinungen zur Nachrichtenlage einfangen und berücksichtigen.

Sollte sich herausstellen, dass es nur sehr wenige oder keine Kommentare zu einer Nachricht gibt, kann diese Erkenntnis genutzt werden:

• Entweder handelt es sich um eine eher weniger interessante oder relevante Nachricht;
• Oder die Nachricht ist noch sehr frisch und deshalb kaum oder gar nicht kommentiert.

Nun liegen alle relevanten Nachrichten vor. Idealerweise ist deren Anzahl höher als die Anzahl der Nachrichten, die im Morning Briefing Platzt finden. Denn dann gibt es zwei spannende Möglichkeiten:

1. Mit KI wird ein Ranking der Nachrichtenrelevanz vorgenommen.
2. Der Redakteur (Herr Rickens oder seine Kollegen) entscheidet, welche Nachrichten Platz im Briefing finden.

Jetzt liegt der Hauptinhalt in Form von kommentierten Nachrichten vor.

Zusammenstellen des Gesamtergebnisses

Zunächst muss das Ergebnis in Textform erstellt werden. Diese Textform kann dann direkt als Erstergebnis begleitend zum Endprodukt verwendet werden. Danach folgt eine Umwandlung in Sprache, also eine Vorlesefunktion. Die Sprachvariante ist dann das zweite, finale Ergebnis, das Endprodukt.

Je nach Vorstellung von Herrn Rickens können die einzelnen Nachrichten, so wie aktuell, aneinander gehängt werden. Für fließende Übergänge kann KI verwendet werden. Ebenso kann zur Auswahl einer guten Leserfrage KI verwendet werden.

Die fließenden Übergänge bekommt man mit einem kleinen, trainierten Sprachmodell sehr gut hin. Die Auswahl einer Leserfrage funktioniert ohne Sprachmodell. Dazu nimmt man eine Vektorsuchmaschine, die mit einem auf das Handelsblatt geprägten Semantikmotor bestückt ist. Alles Standardtechnologien heutzutage. Alles ohne ChatGPT möglich.

Vorlesefunktion für das Morning Briefing

Ohne den Sprecher des Morning Briefing arbeitslos machen zu wollen: Aber das KI-Vorlesen des Morning Briefings mit der Stimme des jetzigen Sprechers ist schon seit gestern möglich. Ganz ohne ChatGPT, dafür besser als mit ChatGPT.

Das Verfahren ist wie folgt: